黑河水庫非點源污染時空分布研究

張曉晗, 萬 甜, 程 文, 王 蘭, 任杰輝

(西安理工大學 西北旱區生態水利工程國家重點實驗室培育基地, 陜西 西安 710048)

隨著社會、經濟的快速發展，人類活動的日益增加，中國水環境污染愈加嚴重，嚴重威脅人類的身體健康。水環境污染分為點源污染和非點源污染(面源污染)[1]，其中通過污水管網直接進入水體的污染物即點源污染，近幾年來已得到有效控制；除此之外其他一切污染物形式均屬于非點源污染，因其具有廣泛性、隨機性、滯后性等特點[2,3]，使得非點源污染更難以控制。研究表明，在一些流域內，非點源污染已經超過點源污染，成為導致水環境質量下降的主要原因，非點源污染越來越受到重視，越來越多的國家開始關心非點源污染在水質惡化中所扮演的角色。關于非點源污染，國內外學者試圖利用數學模型研究這一問題。從1966年出現的STANFORD流域規劃水文模型到美國農業部開發的CREAMS模型以及由CREAMS模型演變出GLEAMS模型以及EPIC模型等奠定了非點源污染模型的3大模塊：水文、侵蝕以及污染物遷移，隨著計算機技術、遙感技術和地理信息系統的突飛猛進，非點源模型功能日益強大，模型向人工智能、可視化等方向發展，其中包括SWMM模型[4]、L-THIA模型[5]、AnnAGNPS模型[6]、SWAT模型[7]等。王蓉等[4]利用SWMM模型模擬快速城市化地區的暴雨徑流過程和非點源污染負荷，對該流域后續非點源污染控制提供依據；李凱等[5]利用L-THIA模型模擬番禺市橋河流域的非點源氮磷負荷量，在資料較為匱乏的情況下取得了滿意的成果；李家科等[6]利用AnnAGNPS模型對黑河流域的非點源進行污染模擬，表明該模型在西北半干旱地區典型流域的長期模擬具有良好的適用性；秦耀民等[7]利用SWAT模型探討了黑河流域不同土地利用與非點源污染的關系，研究土地變化對黑河流域非點源污染影響的變化過程。目前應用最廣泛、最具代表性、前景最廣闊的是SWAT模型，是因為其源代碼公開，方便模型的二次開發。近幾年來，SWAT模型應用到我國黑河流域、灃河流域、汾河流域和渭河流域[8-12]等在內的很多流域，取得了良好的模擬效果，說明該模型適用于國內流域的非點源模擬。黑河水庫作為西安市最重要的地表水源地，為該市300萬市民提供飲用水。西安地區黑河供水系統的建設，一定程度上緩解了西安市中心的水荒問題，但西安市的供水前景不容樂觀。黑河水庫水源處于秦嶺北麓深山區，居民以農耕業為主，農耕活動是非點源污染的主要來源。為此。本研究以黑河水庫控制的上游區域作為研究區域，在空間數據與屬性數據的支撐下，構建SWAT模型，分析研究區域的徑流深、泥沙、營養物質(氮、磷)的時空分布特征，并且設置不同的土地利用情景，為黑河水庫水質的改善提供初步的污染控制措施建議。

1 研究區概況

黑河水庫位于陜西省西安市周至縣境內(34°02′—34°03′N，108°12′—108°11′E)，水庫流域總面積為1 481 km2，總庫容2.0×108m3，日均供水能力7.60×109t，是目前西安市最主要的地表水水源。黑河水庫上游流域位于秦嶺北麓，屬暖溫帶半干旱、半濕潤大陸性季風氣候區，四季分明，多年平均氣溫為13.2 ℃，流域徑流形成主要依靠降雨，整體趨勢是由南向北遞減，多年平均降水量為674.3 mm，降雨集中在6—10月，占全年降水量的67.4%～78.2%，流域內山高坡陡，水土極易流失，污染源包括土壤侵蝕、流失污染等。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源及方法

SWAT模型成功運行源于基礎數據庫的構建，包括空間數據和氣象數據。空間數據包括數字高程圖(DEM)、土地利用圖、土壤類型圖[12]；另一類是屬性數據，包括氣象數據、水文數據、水質數據、土壤數據、土地管理數據、點源污染負荷[13]。表1為模型數據庫所用的空間數據和屬性數據。

表1 模型所需的空間數據及屬性數據

2.2 子流域及水文響應單元的劃分

子流域的劃分是SWAT模擬的第一步，對模擬結果有重要影響。基于DEM對流域水系進行提取，隨后設定河道閾值面積和流域出口，進行子流域的劃分。本研究在劃分子流域時，采用模型推薦的閾值，將劃分閾值定為3 000 hm2，黑河水庫作為流域總出口位于1#子區域，將研究區共劃分為31個子區域。圖1為黑河流域子區域劃分圖，依據子流域輸出報表，將土地利用閾值和土壤類型閾值、坡度閾值分別設定為5%,5%,5%，據此將流域上游共劃分為633個水文響應單元(HRUs)。

2.3 模型率定和驗證

分析黑河水庫的水文、水質數據，其中2002—2008年為黑河水庫代表水文年，2003年為豐水年，2008年為平水年，2006年為枯水年；利用流域內2002—2008年實測的黑峪口水文站的徑流、泥沙、總氮和總磷資料，對SWAT模型進行參數率定和驗證，以2002—2005年作為率定期，2006—2008年作為驗證期。首先對模型進行敏感性分析，采用LH-OAT敏感性分析的方法選擇最敏感參數，敏感性分析結束后對2002—2005年模型參數進行率定，率定結束后對2006—2008年模型參數進行驗證。采用模型中SCU-UA算法對模擬值和實測值進行率定和驗證，當率定和驗證期模擬值和實測值的相對誤差r<20%，相關系數R2>0.6，效率系數NS>0.5，說明兩者吻合較好，滿足要求。表2為SWAT模型徑流、泥沙和總氮、總磷率定和驗證結果，驗證結果表明，雖然模擬值與實測值存在一定的誤差，但整體擬合良好，對黑河水庫上游流域具有較好的適用性。

圖1 黑河流域子流域劃分

模擬期徑流r/%R2NS泥沙r/%R2NS總磷r/%R2NS總氮r/%R2NS率定期17.740.740.75-8.900.720.81-7.750.640.6917.380.690.69驗證期2.900.700.68-17.30.730.7512.040.710.77-11.820.670.76

注：r，R2，NS分別為相對誤差、相關系數和效率系數。

3 非點源污染負荷時空分布特征

3.1 非點源污染時間分布特征

利用SWAT模型，以黑河流域2002—2008年監測的降雨量作為基礎資料，分析年際降雨量和年內降雨量與泥沙、非點源污染物質產出時間分布特征。圖2為2002—2008年年降雨量、泥沙、總氮、總磷變化趨勢圖。由圖2可知： ①流域內年降雨量551.8～1 014.3 mm，平均值為775.0 mm，年際變化大，并且大部分降雨集中在汛期6—10月，汛期降雨量占到全年的75%；泥沙量19 620～158 200 t，平均值為64 070 t，汛期泥沙量占到全年的74.23%；流域內總氮量12 429～104 193 kg，平均值為36 753 kg，汛期總氮量占全年的72.58%；流域內總磷量12 637～95 160 kg，平均值為34 282 kg，汛期總磷量占全年的69.15%； ②泥沙和非點源物質的產出與降雨量的時間分布趨勢具有一致性，降雨量大，污染負荷量大，降雨量小，污染負荷量也小；流域年際降水變化較大，降雨量最大與最小比值為1.83，流域內泥沙、總氮、總磷產出隨降雨量也發生變化，泥沙、總氮、總磷最大與最小比值分別為8.06，8.38，7.53； ③污染負荷的產出與降雨量年內分配變化一致，比較2003與2005年污染負荷，2003與2005年的降雨量差別不大，分別為1 014.3，976 mm，2003年為2005年的1.04倍，2003年與2005年泥沙量分別為158 200，91 770 t，總氮量分別為104 193，52 480 kg，總磷量分別為95 160，40 386 kg，比較可知2003年的泥沙量和非點源負荷要遠大于2005年，比值分別為1.72，1.99和2.36，這是因為2003年降雨主要集中在8—9月，年內降雨量分布差別較大，2005年年內降雨量分布較為均勻，可見降雨量的時間分布會對污染負荷的產出有很大的影響； ④由于土壤侵蝕一般發生在降雨期間，徑流與泥沙攜帶總氮、總磷污染物負荷，年內降雨量分配不均勻，3月出現第一個峰點，對應流域內的春汛，降雨主要集中在汛期6—10月，泥沙、氮磷負荷也是集中在汛期，汛期產量占年產量分別為74.23%，72.58%和69.15%，與年內統計量一致。降雨影響非點源污染負荷的產出，主要因為降雨—徑流是模型水文循環的重要部分，污染物氮磷大部分是隨降雨、泥沙過程產生，主要集中在降雨量大的部分，汛期會發生大型暴雨，暴雨產生的地表徑流和輸沙過程，會攜帶大量的污染負荷，形成主要的非點源污染；此外，相關研究表明，模型對徑流大的區域模型效果會更好，當降雨量很小，徑流產出小，模型不會輸出非點源污染負荷。

圖2 黑河流域2000-2008年降雨量、泥沙、總氮、總磷變化趨勢

3.2 非點源污染空間分布特征

非點源污染負荷的空間分布性與研究區域的降雨量、土地利用、土壤利用以及地形有關，通過與GIS結合，可以表達出空間上非點源的分布特性。根據流域內2002—2008年降雨分布特征，篩選每個子流域內的降雨量，利用ArcGIS進行插值，得到年降雨量空間分布情況(圖3)。流域內各子流域年降雨量在531 mm以上，最高的區域高達752.3 mm，整體趨勢是由南向北(山區區域向平原區域)遞減，水庫下游流域降雨量最低，上游流域降雨量最高，說明降雨量與下墊面、地形以及人類活動密切相關。下游受人類活動影響，主要為裸巖和灌木，植被覆蓋率低，生態環境較差，蒸發量小，空氣濕度小，降雨量小；上游流域幾乎無人類活動，山地植被覆蓋率高，以林地為主，蒸發量大，降雨量也大。在流域范圍內，采用黑峪口水文站年徑流數據進行SWAT徑流模擬，得到年均徑流深空間分布圖(圖3)。

流域內年均徑流深在182.27～406.36 mm，整體趨勢是由南向北遞減，降雨是徑流形成的首要環節，降雨量大的區域徑流深也相應增大，降雨量小的區域徑流深也相應減小，降雨與徑流深呈現一定正相關關系。上游流域降雨量及坡度大，故徑流深也大；下游區域(1，2，3，5)徑流深增加，主要是因為支流王家河、陳家河的匯入增大了干流流量，加上下游區域受人類活動影響較大，多為荒地，蒸發量小，形成徑流深較大從而使得下游區域徑流深增加；上游流域徑流深略小于下游流域，不僅與降雨量有關，而且與下墊面等自然地理因素相關，上游多為林地，蒸發量大；土壤為棕壤性土與粗骨土，降雨易形成下滲，因此上游流域徑流深略小于下游流域。

圖3 黑河流域年均降雨量、徑流深分布

泥沙不僅是重要的非點源污染物質，而且也是氮磷輸出的重要載體，根據水文年鑒及其參考資料，黑河泥沙含量一般較少，年際和年內變化較大，河水多年平均含沙量為0.387 kg/m3；SWAT模型河道中泥沙主要來自HRUs和河道中的沖刷，根據每個子流域的泥沙負荷，利用ArcGIS工具空間插值，得到年均泥沙負荷分布圖(圖4)。流域內單位泥沙負荷差別較大，最高的子流域高達2.48 t/hm2，最低的子流域為0.11 t/hm2。泥沙分布是從南向北(高山區向平原區)遞增，泥沙分布不僅與降雨量相關，也與其下墊面條件相關，中、高山區，植被覆蓋率高，生態環境良好，林地與草地植物的葉、枝、莖可消減降雨動能，截留降雨量，植物根系可提高土壤抗沖刷能力，加之枯枝落葉形成的腐殖質有截沙作用，雖然區域坡度較高，但單位泥沙負荷較小；下游區域，隨高度遞減，植被覆蓋率也呈遞減趨勢，泥沙的侵蝕也逐漸加深，主要是因為下游是耕地區域，且下游林地受人類活動影響，出現裸巖和草本灌木為主的荒土地，加大了侵蝕，從區域對應行政區域看，泥沙的產出主要集中在下游的雙廟子鄉、王家河鄉和陳河鄉。

根據圖4中的流域年均有機氮、有機磷負荷分布圖可知，有機氮、有機磷最小負荷均為0.011 kg/hm2，有機氮最大為0.637 kg/hm2，有機磷負荷最大為1.341 kg/hm2，非點源負荷的輸出與泥沙具有很高的一致性，從南向北(高山向平原區)遞增，主要是因為泥沙攜帶營養物質，附著在土壤上的有機氮、有機磷以及無機磷通過地表徑流遷移到河道，使非點源污染負荷集中在下游區域。上游為厚畛子鎮，位于高山區，林地覆蓋率高達70%，此處非點源負荷背景值較高，非點源負荷有一定輸出但比較小；中游分布著國有林和集體林，由于存在著過量砍伐，導致森林面積日趨減少，出現裸巖和以草本灌木為主的荒土地，且土壤是棕壤性土與粗骨土，該類土壤跑水跑肥易水土流失，故比上游區域非點源負荷有一定程度的增加；下游區域坡度平緩，植被覆蓋度低，受到居民的影響，開發強度大，耕地多分布在此區域，坡耕地水土流失劇烈，土壤中的氮、磷隨水土流失進入河道，是流域內受到生態破壞最為嚴重的區域，且流域土壤表層粒徑大部分分布在黏粒粒徑的范圍內，土壤中的有機氮、有機磷主要吸附在在黏粒上，加大了有機氮、磷的輸出。有機磷負荷比有機氮負荷大，是因為流域內磷背景值較大，為12.44～18.08 mg/kg，有機氮負荷為6.20～10.34 mg/kg，且流域內磷肥使用量大于氮肥使用量。

圖4 黑河流域年均泥沙、有機氮、有機磷負荷分布

3.3 不同土地利用下非點源污染狀況

泥沙、有機氮、有機磷的產出與土地利用類型密切相關，而不同的土地利用類型又與土壤類型和坡度分布有關[14]，統計出黑河流域不同土地利用類型下年污染貢獻量，結果詳見表3。

由表3可知。不同土地利用類型單位面積的非點源污染產出率不同。單位面積泥沙產量順序依次為：耕地>農村居民點>中覆蓋度草地>灌木林>高覆蓋度草地>林地，泥沙負荷最大為耕地1.53 t/hm2，最小為林地0.26 t/hm2；單位面積有機氮產量順序依次為：耕地>農村居民點>中覆蓋度草地>高覆蓋度草地>灌木林>林地，有機氮負荷最大為耕地0.61 kg/h，最小為林地0.04 kg/h；單位面積有機磷產量順序依次為:耕地>農村居民點>高覆蓋度草地>中覆蓋度草地>灌木林>林地，有機磷負荷最大為耕地1.16 kg/h，最小為林地0.09 kg/h。研究表明[14-15]，耕地面積與污染負荷成正相關，耕地面積增大，單位面積污染負荷也增加，耕地面積減小，單位面積污染負荷也減小。這是因為耕地受人類農業活動和施肥影響，耕地施肥引起的污染是非點源污染的主要來源；黑河流域地廣人稀，主要依靠“廣種薄收”，為提高農作物產量，大量施用化肥，部分未利用化肥隨徑流遷移，部分滲入土壤，隨時間流逝，耕地區的氮磷負荷不斷增高。

表3 黑河流域不同土地利用類型年污染貢獻量

3.4 非點源污染控制情景模擬

黑河水庫上游流域的非點源污染主要來自耕地和林地，林地單位面積污染負荷居于最末，但面積最大，占流域的51.66%，所以年均總負荷也大；耕地雖然占比較小，但單位面積負荷和年均總負荷均居于首位，因此，控制來自耕地的非點源污染物，是減少流域內非點源污染總量的最可行和有效途徑。為響應國家水源地保護政策，實行“退耕還林”、“退耕還草”的政策，設置如下兩種情景，與基準境況對比(在實際調研中發現，流域內約有20%的耕地適合退耕還林、還草。模擬過程中，將此部分耕地類型進行了適當調整)。

①情景1。林地單位面積的有機氮、有機磷污染負荷最小，將坡度≥15°的下游耕地面積分別減少與增加20%，設置為林地，其他土地利用面積保持不變；②情景2：高覆蓋草地，中覆蓋草地、灌木林單位面積污染負荷差別不大，灌木林單位面積污染負荷相對較小，將坡度≥15°的下游耕地面積分別減少與增加20%，設置為灌木林，其他土地利用面積不變。由表4可知，流域內耕地主要位于下游區域與沿河岸區域，把土地利用由耕地設置為林地和灌木林，可以顯著改變流域污染物負荷的產出，植被覆蓋度增加，可以顯著減少泥沙、有機氮、有機磷的產出，植被覆蓋度減少，泥沙、非點源污染負荷顯著增加。耕地在同樣減少20%的情況下，情景1污染負荷輸出小于情景2污染負荷輸出，因林地其郁閉度高，林地枯落物及地面的草本植物可截留降水、增加地表粗糙度削減產沙，而灌木林為高度2 m以下的矮林地和灌叢林地，比較而言，林地產生徑流較小，徑流攜帶泥沙少，相應的氮磷污染負荷產出也減少。余新曉等[17]研究蔡家川流域降水及林分因子對坡地降雨產流產沙的影響，刺槐和油松林場降雨產流、產沙量與降雨量和降雨強度有較好的相關性，但相關性隨著林分郁閉度的增大而減小，這與本研究結論一致。

表4 黑河流域情景1和情景2下污染負荷年均總量與變化率

4 結 論

(1) 非點源污染與降雨量呈正相關關系，降雨量增加，泥沙、非點源的產出也增大，非點源污染年內的產出主要在集中在汛期(6—10月)，泥沙、氮磷的產出分別占到全年的74.23%,72.58%,69.15%；降雨量越大，地表徑流相應增大，攜帶的泥沙量也越大，隨著大量水流和泥沙，必然同時攜帶著大量的非點源污染物，這符合非點源污染物的產生規律：非點源污染是伴隨降雨徑流過程產生的。

(2) 流域內降雨量分布是從南向北、從山區向平原區遞減；徑流深分布與降雨量呈正相關，上游區域降雨量及坡度大，徑流深也較大，下游區域，受人類影響，多為荒地，蒸發量小，再加上支流的匯入，徑流深增加；泥沙分布是從高山區向平原區遞增，是降雨與下墊面共同作用下的結果，上游生態環境好，泥沙侵蝕小，下游受人類活動影響，侵蝕較嚴重，侵蝕較嚴重的行政區域是雙廟子鄉、陳河鄉和王家河鄉；總氮、總磷的空間分布與泥沙具有很高的一致性，主要是因為氮磷負荷隨泥沙遷移。

(3) 不同土地利用類型單位面積的非點源污染產出率不盡相同。單位面積泥沙產量順序依次為:耕地>農村居民點>中覆蓋度草地>灌木林>高覆蓋度草地>林地，單位面積有機氮產量順序依次為：耕地>農村居民點>中覆蓋度草地>高覆蓋度草地>灌木林>林地，單位面積有機磷產量順序依次為:耕地>農村居民點>高覆蓋度草地>中覆蓋度草地>灌木林>林地。耕地面積與污染負荷成正相關，由耕地施肥引起的污染是非點源污染的主要來源。

(4) 設置兩種不同的情景模式，耕地減少，污染負荷顯著減少，耕地增加，污染負荷明顯增加；耕地轉換為林地，效果優于耕地轉換為灌木林；在黑河水庫內實行“退耕還林”、“退耕還草”的政策，可以顯著改變流域污染物負荷的產出。