李昂　成維　李曄　魏琳　黃曉丹

(1.武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院　武漢 430070；　2.武漢市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院　武漢 430015)

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魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量計(jì)算

李昂1成維1李曄1魏琳2黃曉丹1

(1.武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院武漢 430070；2.武漢市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院武漢 430015)

基于魯湖流域的空間和屬性數(shù)據(jù)，應(yīng)用SWAT模型對(duì)其流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進(jìn)行了計(jì)算。結(jié)果表明，2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550 t/a和28 t/a，其氮、磷入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月，分別為85.4 t/月和4.4 t/月；鄭店鎮(zhèn)、法泗鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)面源污染對(duì)魯湖的貢獻(xiàn)最大，應(yīng)作為重點(diǎn)控制區(qū)域。

農(nóng)業(yè)面源SWAT模型氮、磷入湖通量魯湖流域

0　引言

近年來(lái)，隨著點(diǎn)源污染控制能力的提高，非點(diǎn)源污染中的農(nóng)業(yè)面源污染已上升為水環(huán)境污染的重要影響因素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，由于地表徑流和土壤滲漏作用，農(nóng)藥、化肥以及畜禽糞便等污染物質(zhì)會(huì)導(dǎo)致水層、湖泊、河岸等生態(tài)系統(tǒng)的污染。許多發(fā)達(dá)國(guó)家已證實(shí)農(nóng)業(yè)面源污染是導(dǎo)致水污染的主要原因之一，農(nóng)業(yè)面源污染對(duì)河流、湖泊的負(fù)荷在60%～70%之間[1]。

SWAT 模型作為應(yīng)用較為廣泛的模擬流域非點(diǎn)源污染的模型，可以進(jìn)行徑流、水土流失、營(yíng)養(yǎng)元素負(fù)荷長(zhǎng)期模擬和計(jì)算，已經(jīng)成為水資源保護(hù)管理規(guī)劃中不可或缺的工具[2]。GIS和SWAT模型的耦合，使SWAT具備了更強(qiáng)的空間數(shù)據(jù)處理和分析的能力，使其更適用于復(fù)雜大流域的模擬[3-4]。

1　研究區(qū)域概況

魯湖位于武漢市江夏區(qū)西南部，地處北緯30°22′，東經(jīng)114°2′，流域整體處于江夏區(qū)境內(nèi)，位于武漢市中心城區(qū)及新城區(qū)交接處，湖泊水域面積為44.2 km2，占武漢市中心城區(qū)39個(gè)湖泊面積的33.56%。魯湖平均水深為2.7 m，屬于典型的淺水湖泊。流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，降雨具有明顯的季節(jié)性，年平均降雨量為1 349.8 mm，暴雨多集中在每年的4～9月。魯湖的水體功能主要是農(nóng)業(yè)灌溉和水產(chǎn)養(yǎng)殖，執(zhí)行Ⅲ類(lèi)地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。研究區(qū)域主要以農(nóng)業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)為主，其中高投入的農(nóng)業(yè)耕作模式在降雨的條件下，引起水土流失和化肥流失，從而導(dǎo)致魯湖流域農(nóng)業(yè)面源污染加重。為了進(jìn)一步了解魯湖水質(zhì)污染的狀況，弄清農(nóng)業(yè)面源對(duì)魯湖的貢獻(xiàn)，本文采用SWAT模型對(duì)魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進(jìn)行計(jì)算分析。分析魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷產(chǎn)出的時(shí)空分布特征，并得出氮、磷流失強(qiáng)度分布圖。

2　SWAT模型在研究區(qū)域的應(yīng)用

2.1模型數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建

SWAT 模型需要輸入空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)[5]，具體情況見(jiàn)表1。

表1　SWAT模型空間和屬性數(shù)據(jù)

(1)數(shù)字高程圖(DEM)。本研究用Arcgis10.2軟件截取出研究區(qū)域的數(shù)字高程圖，見(jiàn)圖1(a)，為SWAT模型水系的提取和匯水單元的劃分做準(zhǔn)備。

(2)土地利用圖。由于SWAT模型默認(rèn)美國(guó)土地利用屬性，所以為了更加準(zhǔn)確地進(jìn)行模擬，對(duì)研究區(qū)域的土地利用類(lèi)型進(jìn)行了重新整合分類(lèi)[6]，分為耕地、草地、森林、濕地、水體和人造地表6類(lèi)，見(jiàn)圖1(b)。

(3)土壤類(lèi)型圖。數(shù)據(jù)源為南京土壤所提供的第二次全國(guó)土地調(diào)查1∶100 萬(wàn)土壤數(shù)據(jù)。本研究將魯湖流域的土壤類(lèi)型分為6類(lèi)，見(jiàn)圖1(c)。其中各類(lèi)土壤物理屬性通過(guò)美國(guó)農(nóng)業(yè)部提供的土壤特性軟件SPAW計(jì)算獲得，包括土壤容重、有機(jī)碳含量、電導(dǎo)率、沙含量等。

(4)氣象數(shù)據(jù)。優(yōu)先使用氣象站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以保證模型模擬的精度。本文用于模擬計(jì)算的2010—2014年的日降雨量、日最高和最低溫、日相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射和風(fēng)速均來(lái)自湖北省氣象局氣象監(jiān)測(cè)站地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。

SWAT模型建立初期，反復(fù)設(shè)定閾值來(lái)對(duì)比河網(wǎng)生成的效果，最終確定為320 ha；在模型中增加了入水口、出水口和點(diǎn)源排放之后，共劃分得到了31個(gè)子流域，見(jiàn)圖1(d)。得到子流域后對(duì)輸入的土地利用圖、土壤類(lèi)型圖進(jìn)行重新分類(lèi)，最終得到了900個(gè)HRU(水文響應(yīng)單元)。然后在模型中添加氣象數(shù)據(jù)、土壤物理屬性等數(shù)據(jù)就可以正常運(yùn)行模型。

(a)數(shù)字高程圖

(b)土地利用圖

(c)土壤類(lèi)型圖

(d)子流域劃分

2.2模型驗(yàn)證

SWAT模型是由美國(guó)開(kāi)發(fā)的，因此要使模型能在我國(guó)進(jìn)行較好的模擬，就要根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況對(duì)土壤、氣象站等數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行修正[7-8]。為了讓模型更符合實(shí)際，對(duì)SWAT模型進(jìn)行了率定和驗(yàn)證，本研究對(duì)2015年豐水期魯湖19個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的總氮、總磷濃度進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如圖2所示。

(a)

(b)

通過(guò)計(jì)算相對(duì)誤差進(jìn)一步分析，計(jì)算公式如下：

式中，θ為相對(duì)誤差；C實(shí)測(cè)為實(shí)測(cè)水質(zhì)濃度，mg/L；C模擬為模擬水質(zhì)濃度，mg/L。

按照公式計(jì)算得出，在豐水期，總磷的平均相對(duì)誤差為9.4%，總氮的平均相對(duì)誤差為13.3%，誤差都小于20%，由誤差分析表明該模型應(yīng)用于本研究具有較高的可靠性。

3　結(jié)果與分析

3.1氮、磷月入湖通量模擬結(jié)果

由模型得出2014年魯湖流域氮、磷月入湖通量變化如圖3所示。由圖3可知，氮、磷入湖通量春夏季節(jié)偏高，秋冬偏低，這與季節(jié)性降水和入湖徑流的多少是密切相關(guān)的，特別是4～7月降雨量較大時(shí)，兩者的入湖通量有顯著的增加。通過(guò)模型得出2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550t/a和28t/a，其入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月，分別為85.4t/月和4.4t/月。

(a)

(b)

3.2農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強(qiáng)度分析

本研究的率定期為2010—2013年，并對(duì)2014年值進(jìn)行分析。研究區(qū)域內(nèi)的土地利用方式、土壤類(lèi)型、植被覆蓋在空間分布上變化很小，因此農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失的時(shí)空變化就取決于降雨量的大小及其在空間上的分布[9]。

2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強(qiáng)度分布圖如圖4所示。由圖可知，魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強(qiáng)度空間分布較為相似，流失強(qiáng)度較大的區(qū)域主要集中在東北部的鄭店鎮(zhèn)和西南部的法泗鎮(zhèn)，其土地利用方式主要為耕地，且有幾條主要徑流直接流入魯湖，從而導(dǎo)致其農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失量較多；流失強(qiáng)度較低的區(qū)域則位于西北部的金水和東南部的安山，其土地利用方式也是以耕地為主，但是由于沒(méi)有主要的徑流直接流入魯湖，因此這兩個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染氮、磷入湖量相對(duì)較低。氮、磷流失強(qiáng)度較高地區(qū)的流失強(qiáng)度分別達(dá)到了4.98～5.81kg/km2和2.38～2.92kg/km2。根據(jù)流失強(qiáng)度的分布可以為農(nóng)業(yè)面源污染的控制提供依據(jù)。

(a)

(b)

4　結(jié)語(yǔ)

(1)研究基于魯湖的空間和屬性數(shù)據(jù)，運(yùn)用SWAT模型對(duì)魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進(jìn)行計(jì)算分析，結(jié)果表明在豐水期，總磷的平均相對(duì)誤差為9.4%，總氮的平均相對(duì)誤差為13.3%，誤差均小于20%，由誤差分析表明該模型應(yīng)用于本研究具有較高的可靠性。

(2)SWAT模擬計(jì)算結(jié)果表明2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550t/a和28t/a；降雨所產(chǎn)生的徑流是農(nóng)業(yè)面源污染的主要驅(qū)動(dòng)力，其入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月，分別為85.4t/月和4.4t/月。

(3)根據(jù)模擬計(jì)算結(jié)果制作了魯湖流域TN、TP流失強(qiáng)度分布圖，由圖可以看出兩者在空間上的分布是相似的，流失強(qiáng)度較大的區(qū)域主要集中在東北部的鄭店鎮(zhèn)和西南部的法泗鎮(zhèn)；流失強(qiáng)度較低的區(qū)域則位于西北部的金水和東南部的安山鎮(zhèn)。

(4)通過(guò)本研究進(jìn)一步了解了魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失通量及其流失強(qiáng)度的時(shí)空分布，為農(nóng)業(yè)面源污染的氮、磷控制提供依據(jù)。

[1]郭紅巖,王曉蓉,朱建國(guó),等.太湖流域非點(diǎn)源氮污染對(duì)水質(zhì)影響的定量化研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2003,22(2):150-153.

[2]王曉燕,秦福來(lái),歐洋,等.基于SWAT模型的流域非點(diǎn)源污染模擬——以密云水庫(kù)北部流域?yàn)槔齕J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2008,27(3):1098-1105.

[3]陳強(qiáng),茍思,秦大勇,等.一種高效的SWAT模型參數(shù)自動(dòng)率定方法[J].水利學(xué)報(bào),2010,41(1):113-119.

[4]范麗麗,沈珍瑤,劉瑞民.不同降雨—徑流過(guò)程中農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染研究[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2008(10):5-8.

[5]劉昌明,李道峰,田英,等.基于DEM的分布式水文模型在大尺度流域應(yīng)用研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2003,22(5):437-445.

[6]李琪,陳利頂,齊鑫,等.流域尺度農(nóng)業(yè)磷流失危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)與關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別方法[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2007,18(9):1982-1986.

[7]榮混,陳興偉,林文嬌.晉江西流域非點(diǎn)源污染的SWAT模型模擬[J].亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報(bào),2008(4):37-43.

[8]張皓天,張弛,周惠成,等.基于SWAT模型的流域非點(diǎn)源污染模擬[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010(6):644-650.

[9]張乃明,余揚(yáng),洪波，等.滇池流域農(nóng)田土壤徑流磷污染負(fù)荷影響因素[J].環(huán)境科學(xué),2003,24(3):155-157.

The Calculation of Agricultural Non-point Source of Nitrogen and Phosphorus Loading from Luhu Watershed into the Lake

LI Ang1CHENG Wei1LI Ye1WEI Lin2HUANG Xiaodan1

(1.SchoolofResourceandEnvironmentalEngineering,WuhanUniversityofTechnologyWuhan430070)

Based on the spatial and attribute data of Luhu Watershed, SWAT model is applied to calculate the agricultural non-point source nitrogen and phosphorus loading from Luhu Watershed into the lake. The results show that Luhu Watershed agricultural non-point sources of nitrogen and phosphorus loading is 550 t/a and 28 t/a in 2014, its largest loading month into the lake occurred in May, respectively, 85.4 t/mon and 4.4 t/mon, when the rainfall is greater than other month. Zhengdian and Fasi District have contributed largely to Luhu agricultural non-point source pollution.

agricultural non-point sourceSWAT modelnitrogen and phosphorus loadingLuhu Watershed

李昂，男，1991年生，碩士，主要從事面源污染方向研究。

2015-07-20)