六股河綏中縣境內面源污染特征分析

楊 勇

(葫蘆島市綏中縣水利事務服務中心，遼寧 葫蘆島 125200)

0 引 言

為促進人水和諧發展和改善水資源短缺現狀，針對點源造成的水環境污染問題人們普遍加大了防控力度，從而導致非點源污染成為當前亟需解決的重要問題。污染源普查公報顯示，2007-2010年非點源污染在水污染排放量中的比例超過40%，總排放量中非點源污染引起的化學需氧量、磷排放量和氮排放量貢獻率分別為67.4%、57.2%、50.0%。近年來，中國非點源污染中農業活動引起的污染逐漸占據主導地位，降水、徑流沖刷作用下引起的大量污染物質和氮磷流失，使得非點源污染問題較為嚴重。其中，4種形態的有機氮、氨氮、亞硝酸鹽氮和硝酸鹽氮為總氮的主要成分，土壤中主要存在氮氧化物釋放、氨氮揮發和硝態氮淋溶等過程。4種形態的無機、有機、顆粒和溶解磷為組成總磷的主要物質，只有極少數部分被作物吸收，其他大多數吸附于土壤。關于土壤中氮磷流失問題國內外學者開展了大量的研究，降水和徑流為驅動氮磷流失的內在動力，其流失形式存在吸附于泥沙顆粒表面和徑流流失兩種。六股河主要有大屯河、黑山科川河、五道嶺河、娘娘廟河等11條支流，年均輸水量6.84億m3，河流面積1722.9km2。沿河畜禽糞便、農業化肥、工業和生活污水等對河流的污染較為嚴重，使得河流水環境容量已超過極限能力，對當地經濟持續發展、水體功能和水質等構成嚴重的威脅[1]。

根據有關研究資料，在三峽庫區、柴河水庫流域、萬家溝小流域以及中小型河灌區等，SWAT模型均已得到廣泛應用并取得良好的成效。因此，文章對六股河綏中縣境內的面源污染特征利用SWAT模型研究，從而確定適用于六股河流域的敏感性參數值和SWAT模型數據庫，通過對氮磷污染負荷的定量計算揭示其變化特征[2-5]。研究成果對于流域水資源管理、城市飲水安全、水源地保護和流域內面源污染控制及管理等具有重要意義，并可為六股河流域面源污染決策、規劃、控制和水資源保護提供科學依據。

1 流域概況

六股河流域發源于建昌縣玲瓏塔鄉北婁子山，干流全長153km，流域面積3267km2，流經建昌、綏中、興城等市縣，屬于山溪型河流。研究河段為半干旱半濕潤氣候，其特點為冬季寒冷干燥、夏季炎熱多雨、春秋季多風，四季分明，降水量560mm/a。河流總體呈南北寬、東西窄的牽牛花狀走勢，地勢西北高、東南低，地形起伏變化較小，平均海拔200m。其中，綏中縣境內支流4條，占地面積862.2km2，河寬30-55m，平均深度0.6m，綏中縣寶倉屯、成后村、巫家河沿、常家溝等地建設有提水工程[6-7]。

2 數據的處理

屬性和空間數據溝SWAT模型構建的基礎數據，其中空間數據包括氣象站點及水文站點的空間位置、土壤類型和土地利用GIS圖、DEM數字高程圖等；屬性數據包括農業管理方式、水文氣象、水質、土壤類型和污染源等，且必須在同一坐標上構建數據庫。考慮選用Albers等積圓錐投影獲取空間數據坐標，六股河綏中縣境內投影參數表，見表1。

表1 六股河綏中縣境內投影參數表

相關資料來源于綏中縣環保局提供的六股河生態環境保護方案、水污染評估項目成果報告等，數據來源、格式和精度，見表2。

表2 數據來源、格式和精度

2.1 子流域劃分

SWAT模型對子流域的劃分和最終水系的生成，其基本依據為已知的水系圖和DEM圖。根據出水口位置和河網分布狀況，將整個流域利用SWAT模型的離散化功能劃分為若干子流域，生成的水系詳細程度與集水面積最小閾值呈正相關性，即設置閾值越小則劃分的子流域個數就越多。最后，通過疊加處理各子流域的坡度、土壤、土地利用等屬性數據，最終生成多個或一個響應單元。SWAT模擬的基本單位為具有統一水文效應的HRU，文章設定400hm2作為集水面積的最小閾值，河流典型斷面為六股河綏中縣的出口斷面，由此將研究河段劃分為12個子流域。

2.2 水文相應單元分配

將每個子流域按照土地利用、土壤和坡度類型的不同劃分為基本單元，通過計算各基本單元HRU的營養物質污染負荷、輸沙量、徑流量等，評價分析子流域污染特征。為了更好的適應土地利用類型在SWAT模型非點源模擬中的分類，將土地利用類型按照流域內原有類型重新分類編碼，土地利用和土壤類型處理方法基本相同。然后對分類后的坡度、土壤和土地利用數據蝶姐，文章設施坡度、土壤和土地利用閾值為15%、25%、20%，由此劃分的響應單元共45個。

2.3 模型的寫入及編輯

確定各類實測數據后，將有關數據輸入模型，由此建立包含各類輸入文件的SWAT模型，涉及到的文件有河流水質、池塘數據、土壤化學性、農業管理、地下水文、主河道、水資源利用、水文響應單元、子流域、氣象文件、土壤類型、結構等，所對應的文件格式為(.swq)、(.pnd)、(.chm)、(.mgt)、(.gw)、(.rte)、(.wus)、(.hru)、(.sub)、(.wgn)、(.soil)、(.fig)。

3 參數的率定和驗證

為了使得模擬結果與實際值更加接近要不斷的校準模型參數，通過率定與校準SWAT模型提高模擬結果的合理性和準確性。從空間和時間的角度認為，模型參數的率定涉及上下游、干支流、粗細時段等方面；從內容校準的角度，參數率定應滿足先徑流后污染負荷的原則。模擬過程中涉及到的運算復雜、參數多，不可能也沒必要校準每一個參數，這就要求分析各參數的敏感性，確定能夠顯著影響模擬結果的參數，并校準這些參數。自動和人工校準為SWAT模型校準的兩種常用方式，文章對參數的校準考慮選用以上兩種方法。根據上述流程確定的敏感性參數，其初始取值利用系統自帶的SCE-UA法確定，輸入優化后的參數并對比實測值和模擬值。若3個校準指標能夠符合精準度要求，則敏感性參數值取自動校準后的值；若不能滿足精準度要求，則采用人工校準法適當調整敏感性參數，直至達到誤差允許范圍。

采用2012-2016年六股河綏中縣出口監測斷面實測污染負荷、流量數據，模型預熱期和率定期為2011年、2012-2014年數據，驗證期為2015-2016年數據。

3.1 參數敏感性分析

對六股河徑流、氮、磷負荷敏感性利用模型自帶的計算模塊分析，調整參數設定為排序靠前的幾個參數，為節省運算量和獲取更好的模擬結果，選取最優參數值最為敏感性指標值。SWAT模型敏感性參數表，見表3。

表3 SWAT模型敏感性參數表

3.2 徑流的調試與驗證

當前，還未形成統一的標準判別模擬結果是否被接受，通常情況下若Re≤0.3%、Ens>0.5、R2>0.6，則認為模擬精度較高、結果可靠。SWAT模型月徑流模擬及驗證結果，見表4，月徑流量實測值和模擬值對比，見圖1。根據表4和圖1可知，SWAT模型具有較高的模擬精度，能夠較好的模擬六股河月尺度的徑流過程，其中引起模擬偏差的要素較多，包括數據的準確性、模型自身結構的不確定性和空間差異性分布等因素。

表4 SWAT模型月徑流模擬及驗證結果

圖1六股河月徑流對比圖

3.3 氮、磷污染負荷的調試與驗證

模擬分析氨氮負荷的影響因素較徑流模擬更多，模擬結果存在更大的隨機性，所以較徑流模擬精度而言氨氮負荷要求較低。SWAT模型氨氮負荷模擬及驗證結果，見表5；TN、TP的月日均負荷的實測值和模擬值對比，六股河月徑流對比圖，見圖2。

表5 SWAT模型氨氮負荷模擬及驗證結果

圖2六股河月徑流對比圖

根據以上分析結果，氨氮實測和模擬值存在一定的差異，這主要與徑流模擬的精確度相關，同時引起實測值和模擬值存在偏差的另一重要因素為污染負荷的遷移變化過程。

4 面源污染的特征分析

4.1 面源污染時間變化規律

根據1980-2016年綏中縣多平均降雨資料和研究區3個氣象站的降雨數據，將一年分為枯水期(12-3月)、豐水期(5-9月)、平水期(其它月份)3個時期，以上3個時期的降水量占全年的10%、72%和18%。依據研究期間的平均產值可知，平水期的TP、TN產量和產水量明顯小于豐水期，枯水期和豐水期產值比重分別為<5%、70%-90%之間，由此表明產生面源污染的關鍵時期為豐水期，該時期與面源污染程度密切相關。其原因為徑流沖刷為產生面源污染的內在驅動力，土壤侵蝕量最為嚴重的月份為降水最大的月份，由此造成的氮磷負荷攜帶量偏高。六股河綏中縣段各時期產流情況，見表6。

表6 六股河綏中縣段各時期產流情況

4.2 面源污染空間分布規律

對面源污染分布情況從空間的角度分析，各子流域面源污染分布，見表7。根據表4可知，TN輸出系數較大的子流域有5#、11#、10#，處于5534-5912kg/km2，西部地區的產量較東部低；TP輸出系數較大的子流域有10#、11#、12#，且上游地區相對較大。總體而言，氮磷負荷較為嚴重的子流域有10#、11#和3#，負荷最輕的為4#，下游地區的TP負荷和東部地區的TN負荷較為嚴重，這可能與各子流域污染排放情況、下墊面差異性等因素相關。

表7 各子流域面源污染分布

續表7 各子流域面源污染分布

4.3 重要污染源識別

基于流域水文地理特征的SWAT模型能夠較為準確的模擬各子流域的污染負荷總量，但通常難以判別污染來源。因此，為了準確判別面源和點源污染類型比重及其主要來源，采用對比分析法計算模擬結果和排放量。

1) 主要污染源識別。根據年均模擬值和實際污染排放量可知，各子流域的點源污染比重較小，污染排放類型以面源污染為主，年均模擬值大小和面源污染排放量基本吻合，模擬值越大的子流域其排放量也越大。由于點源污染排放量大大低于各子流域面源污染，因此流域污染類型以面源污染為主，為保護水體環境應加強對該河段的面源污染防治。

2) 面源污染類型識別。化肥污染、禽畜養殖污染和農村生活污染為面源污染的主要類型，從TN污染的空間分布特征可知，面源污染排量較大的為10#、11#子流域，其中化肥污染、禽畜養殖污染和農村生活污染貢獻率依次為42%、8%、50%；從TP污染的空間分布特征可知，面源污染排量較大的為10#、11#、12#子流域，同時其模擬產值也較多，其中化肥污染、禽畜養殖污染和農村生活污染貢獻率依次為56%、20%、24%。由此表明，面源污染受化肥污染的影響最為突出，其次為禽畜養殖和農村生活污水。

4.4 污染關鍵區識別

根據研究區水環境質量狀況和相關研究資料，將TN、TP年均模擬值分為Ⅴ、Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ5個等級，所對應的TN模擬值為61-57、57-53、53-49、49-45、45-41km/hm2，所對應的TP模擬值為2.0-1.8、1.8-1.6、1.6-1.4、1.4-1.2、1.2-1.0km/hm2，最終的識別結果如表4。研究表明，TN負荷隸達到Ⅴ級的子流域有3#、5#、9#、10#，TP負荷達到Ⅴ級的子流域有6#、10#、11#、12#，因此非點源污染重點治理區域為10#子流域。

5 結 論

文章以六股河綏中縣段面源污染為例，依據SWAT模型和GIS系統定量模擬了面源污染負荷，在此基礎上揭示了其變化規律，得出的結論有：

1) 根據研究河段水質監測數據和徑流資料，設定模型預熱期和率定期為2011年、2012-2014年數據，驗證期為2015-2016年數據，為校準模型準確性引入評價指標相對系數R2，Nash系數Ens和相對誤差Re。研究表明，所構建的SWAT模型具有較高的模擬精度和參數敏感性可信度，對于河流面源污染負荷模擬具有良好的適用性。

2) TP、TN產量和年產水量間存在作用關系，枯水期和豐水期產值比重分別為<5%、70%-90%之間，由此表明產生面源污染的關鍵時期為豐水期，該時期與面源污染程度密切相關。模擬年均總值和污染排放量保持相互對應關系，各子流域污染類型以面源污染為主。研究表明，非點源污染重點治理區域為10#子流域。雖然SWAT模型能夠以多個水文響應單元模擬各個子流域污染狀況，考慮了時空異質性特征，流域尺度和輸入之間的轉化程度受評價單元的劃分影響顯著。同時，仍需要進一步研究模型參數難以獲取、結構本身不完善、數據精度和分辨率等模擬結果的影響。