徐 寧，高金強(qiáng)，王 潛

（海河水利委員會(huì)水資源保護(hù)科學(xué)研究所，天津 300170）

基于SWAT模型的州河流域非點(diǎn)源污染模擬

徐 寧，高金強(qiáng)，王 潛

（海河水利委員會(huì)水資源保護(hù)科學(xué)研究所，天津 300170）

利用SWAT模型，根據(jù)州河流域DEM、土地利用、土壤、水文、氣象等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)2010—2013年州河流域非點(diǎn)源污染模擬進(jìn)行了研究，模型模擬精度較好。結(jié)果表明，豐水年的2012年州河流域TN和TP負(fù)荷遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它年份；沙河對(duì)于橋水庫(kù)的TN貢獻(xiàn)量最大，黎河對(duì)于橋水庫(kù)的TP貢獻(xiàn)量最大；流域汛期TN和TP污染負(fù)荷約占全年的七成以上。

SWAT；非點(diǎn)源；州河

非點(diǎn)源污染包括農(nóng)村生活污水和垃圾、畜禽養(yǎng)殖、化肥和農(nóng)藥，相對(duì)于點(diǎn)源污染，具有分散性、隱蔽性、不確定性、不易監(jiān)測(cè)和難以量化等特點(diǎn)，因此估算非點(diǎn)源污染量較為困難。傳統(tǒng)的非點(diǎn)源污染估算方法為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)法，首先分別估算上述污染類型中總氮TN、總磷TP、COD和氨氮等污染物的產(chǎn)生量、流失量（排放量）和入河量，然后進(jìn)行匯總分析得到非點(diǎn)源污染總量。隨著地理信息系統(tǒng)的迅速發(fā)展，一些功能強(qiáng)大的流域模型被開發(fā)出來(lái)，這些模型可以估算非點(diǎn)源污染量，其中SWAT模型的有效性在國(guó)內(nèi)已經(jīng)被廣泛驗(yàn)證。

SWAT是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部（USDA）的農(nóng)業(yè)研究中心Jeff Amonld博士1994年開發(fā)的，開發(fā)的最初目的是為了預(yù)測(cè)在大流域復(fù)雜多變的土壤類型、土地利用方式和管理措施條件下，土地管理對(duì)水分、泥沙和化學(xué)物質(zhì)的長(zhǎng)期影響。SWAT模型是以日為時(shí)間步長(zhǎng)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間段模擬的分布式流域水文模型，利用遙感和地理信息系統(tǒng)提供的空間信息作為模型的輸入，以模擬多種不同的水文物理化學(xué)過(guò)程，如水量、水質(zhì)以及殺蟲劑的輸移與轉(zhuǎn)化過(guò)程。

本研究通過(guò)調(diào)查和收集州河流域地形、氣象、地面覆蓋、土壤、水質(zhì)、水庫(kù)、農(nóng)業(yè)管理措施等資料，采用SWAT模型估算流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷，研究流域非點(diǎn)源污染的空間和時(shí)間分布規(guī)律，為州河流域水環(huán)境現(xiàn)狀診斷提供參考。

1 研究區(qū)概況

州河流域位于燕山山前，北倚燕山山脈，東臨灤河，南界還鄉(xiāng)河，西與泃河水系接壤，地理位置為東經(jīng)117°26′～118°12′、北緯39°23′～40°23′，呈扇形，東西長(zhǎng)約56 km，南北寬近50 km，地跨河北和天津2?。ㄖ陛犑校?，涉及河北省唐山市的遵化和玉田、承德市的興隆縣，天津市薊縣共4個(gè)縣（市），總面積2 143 km2。流域內(nèi)河流長(zhǎng)度大于20 km的有11條，小于20 km的達(dá)30多條，多數(shù)是河短水急、匯流面積小、水量變化大、季節(jié)性強(qiáng)的小河流，這些小河匯集成較大的三大水系——黎河、沙河與淋河。沙河、黎河在果河橋下老三岔口處匯流后始稱州河，州河納淋河后進(jìn)入于橋水庫(kù)，主河道全長(zhǎng)112 km。研究區(qū)水系分布，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)水系分布

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

構(gòu)建適用于研究區(qū)的SWAT模型，需要的基本資料包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)兩大類，其中空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括州河流域數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)DEM、土地利用類型圖、土壤類型圖、河流水系圖以及水文站、雨量站、水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)、氣象站點(diǎn)位信息，屬性數(shù)據(jù)信息包括土壤物理、化學(xué)屬性信息、化肥施用、點(diǎn)源污染等調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料、引水、取用水資料以及水文站、雨量站、水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)、氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)等?？臻g數(shù)據(jù)均為近年數(shù)據(jù)，屬性數(shù)據(jù)為2009—2013年數(shù)據(jù)。

2.1 數(shù)字高程模型

數(shù)字高程模型DEM（Digital Elevation Model）可用于提取流域河網(wǎng)坡度、坡長(zhǎng)等參數(shù)，是模型進(jìn)行水系生成、子流域/HRU劃分及水文過(guò)程模擬的基礎(chǔ)。比對(duì)地形圖，對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，提取出州河流域范圍內(nèi)的DEM，圖2為流域的DEM圖。

圖2 州河流域DEM圖

2.2 土地利用圖

土地利用類型對(duì)流域的水文過(guò)程影響很大，是模型模擬的重要輸入數(shù)據(jù)。一般情況下，土地利用圖需要進(jìn)行實(shí)際地類調(diào)查或者遙感圖像分類的方法獲取，本研究已收集到包含流域范圍Coverage格式的土地利用圖，通過(guò)裁切獲取流域土地利用圖，然后進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換，并轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，通過(guò)建立土地利用Lookup表，將土地類型轉(zhuǎn)化為SWAT模型內(nèi)含的土地利用類型，共分為7種土地利用類型。圖3為流域土地利用圖。

圖3 土地利用分布

2.3 土壤類型圖

流域的土壤類型和性質(zhì)是影響流域水文過(guò)程的重要因素之一。本項(xiàng)目已有全國(guó)1∶100萬(wàn)比例尺土壤類型柵格圖，經(jīng)過(guò)裁切、重分類等處理，獲取流域土壤類型圖，編輯SWAT數(shù)據(jù)庫(kù)中自定義土壤數(shù)據(jù)表，在已有屬性數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)SPAW等軟件計(jì)算得到其它屬性，將流域土壤共分為13種。圖4為流域土壤類型圖。

圖4 土壤類型分布

2.4 氣象數(shù)據(jù)

模型需要的氣象數(shù)據(jù)包括整年的日最高/低氣溫、日降水量、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射等基本數(shù)據(jù)。連續(xù)的日降雨量、日氣溫等氣候資料對(duì)模型的模擬效果影響顯著。本流域所采用的氣象基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象信息中心，雨量數(shù)據(jù)來(lái)自水文年鑒，共用氣象站5個(gè)、雨量站3個(gè)。

2.5 水文水質(zhì)數(shù)據(jù)

模型中所用到的水文和水質(zhì)數(shù)據(jù)主要是用來(lái)對(duì)模型進(jìn)行校核。水文數(shù)據(jù)包括2009—2013年流域三大支流上水文站點(diǎn)即黎河上的前毛莊、沙河上的水平口和淋河上的龍門口的日均流量數(shù)據(jù)，此外還包括引灤水進(jìn)入黎河河道的日均流量數(shù)據(jù)；水質(zhì)數(shù)據(jù)為黎河橋、沙河橋和果河橋的水質(zhì)數(shù)據(jù)。

3 模型建立

本次模型建立采用的工具為ArcGIS9.3和Arc?SWAT2009，主要流程為：

3.1 子流域劃分

SWAT模型建立時(shí)，由于流域平原區(qū)域面積較大而根據(jù)DEM自動(dòng)提取子流域較為困難，因此必須加載河流水系圖，對(duì)提取的河流進(jìn)行校正。根據(jù)DEM自動(dòng)計(jì)算出流域內(nèi)的水流方向及匯流累積量；在參考模型推薦的子流域最大、最小劃分閾值的前提下，反復(fù)設(shè)定閾值并對(duì)比河網(wǎng)生成效果，最終設(shè)定子流域面積為4 000 hm2；考慮模型校驗(yàn)方便，在添加水文、水質(zhì)站點(diǎn)作為出水口后，共劃分得到32個(gè)子流域。

3.2 水文響應(yīng)單元生成

水文響應(yīng)單元是被假定為在子流域中含有唯一的土地利用、土壤類型及坡度組合的單元概念。為劃分水文響應(yīng)單元HRU，模型輸入土地利用圖、土壤類型分布圖并將流域坡度以2為界限設(shè)為2級(jí)，同時(shí)定義土地利用圖、土壤類型圖和坡度分級(jí)的閾值均為面積的10%，最終得到297個(gè)HRU。

3.3 輸入文件寫入

建立天氣發(fā)生器，載入雨量和氣象數(shù)據(jù)，然后將所有的輸入文件寫入模型，并將引灤水作為inlet加入模型中，設(shè)定一些其它模型所需的初始參數(shù)。

3.4 模型初次運(yùn)行

由于在模型運(yùn)行初期許多變量如土壤含水量初始值為零，這往往不符合土壤的實(shí)際情況，對(duì)模型的模擬結(jié)果將產(chǎn)生很大影響。因此，本研究將2009年作為模型的啟動(dòng)期即模型預(yù)熱期，以形成模型穩(wěn)定的初始參數(shù)，然后將2010—2013年數(shù)據(jù)系列劃分為校準(zhǔn)期和驗(yàn)證期。

4 參數(shù)敏感性分析與率定

4.1 參數(shù)敏感性分析

在模型初次運(yùn)行后，有必要對(duì)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，理解模型中每一個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)模擬結(jié)果的影響，為模型的進(jìn)一步改進(jìn)提供依據(jù)。本次敏感性分析采用SWAT自帶的敏感性分析工具，徑流、泥沙和水質(zhì)（TN、TP）的主要敏感參數(shù)見表1。

表1 徑流、泥沙和水質(zhì)（TN、TP）主要敏感參數(shù)

4.2 模型率定

由于地表徑流影響了泥沙和氮磷的輸出，泥沙輸出影響了吸附態(tài)氮磷輸出，因此模型的校核應(yīng)遵循先支流后干流、先上游后下游、先水量后水質(zhì)的原則。模型采用手工與自動(dòng)校準(zhǔn)結(jié)合的方法進(jìn)行校準(zhǔn)。模擬結(jié)果的分析評(píng)價(jià)利用自編程序進(jìn)行處理。評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有Nash系數(shù)和確定性系數(shù)R2，用來(lái)評(píng)價(jià)模型的適用性和預(yù)測(cè)功能。本研究采用月尺度進(jìn)行模擬研究，模擬效果較好。以黎河為例，進(jìn)行了模型參數(shù)的校核，圖5為黎河前毛莊站實(shí)測(cè)和模擬流量對(duì)比圖。從圖5可以看出，Nash系數(shù)達(dá)到0.95，R2達(dá)到0.96，模擬效果較好。

由于泥沙和水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)較為缺乏，本研究只對(duì)2013年黎河的泥沙和TN、TP模擬過(guò)程進(jìn)行了校準(zhǔn)。結(jié)果表明，泥沙、TN、TP的模擬誤差均小于20%，模擬效果較好。

圖5 黎河前毛莊站實(shí)測(cè)與模擬流量對(duì)比

5 非點(diǎn)源污染模擬分析評(píng)價(jià)

5.1 非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算

經(jīng)過(guò)率定和校準(zhǔn)的SWAT模型用來(lái)模擬重現(xiàn)2010—2013年于橋水庫(kù)入庫(kù)污染負(fù)荷變化，于橋水庫(kù)以上黎河、沙河、果河、淋河的入庫(kù)污染負(fù)荷（TN、TP）見表2。從表2可以看出，污染負(fù)荷與降雨強(qiáng)度存在正相關(guān)關(guān)系，水庫(kù)上游流域在降水較多的2012年污染負(fù)荷也相應(yīng)較大。其中，TN負(fù)荷2012年為5 976.3 t，年均值為 2 900.6 t；TP 負(fù)荷 2012 年為371.7 t，年均值為163.2 t。

表2 黎河、沙河、果河、淋河入庫(kù)污染模擬結(jié)果t

5.2 入庫(kù)非點(diǎn)源污染空間變化規(guī)律

本研究的模擬期為2010—2013年，時(shí)間跨度不是很大，圖6—7為各支流2010—2013年非點(diǎn)源污染負(fù)荷的空間變化規(guī)律圖。通過(guò)圖6—7可以看出，沙河和黎河對(duì)于橋水庫(kù)TN、TP的貢獻(xiàn)量均較大，其中沙河的TN貢獻(xiàn)量最大、黎河的TP貢獻(xiàn)量最大。

圖6 河流入庫(kù)TN負(fù)荷

圖7 河流入庫(kù)TP負(fù)荷

5.3 入庫(kù)非點(diǎn)源污染時(shí)間變化規(guī)律

根據(jù)模型模擬結(jié)果，對(duì)流域汛期和全年的面源污染負(fù)荷情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出其年內(nèi)的時(shí)間變化規(guī)律。由于面源污染物流失一般發(fā)生在降雨和地表徑流產(chǎn)生期間，因此汛期入庫(kù)的污染負(fù)荷也占有較大比例。以黎河2010年為例，如圖8所示，流域汛期TN和TP污染負(fù)荷分別占全年的74%和72%，沙河、淋河與黎河類似。

6 結(jié)論

研究結(jié)果表明，州河流域SWAT模型徑流模擬Nash系數(shù)和R2均在0.9以上，泥沙、TN和TP誤差也在允許范圍內(nèi)，因此利用SWAT模型可以較好地進(jìn)行州河流域非點(diǎn)源污染模擬評(píng)價(jià)。豐水年的2012年TN和TP負(fù)荷遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它年份，州河流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷與降雨強(qiáng)度存在明顯的正相關(guān)關(guān)系；沙河對(duì)于橋水庫(kù)的TN貢獻(xiàn)量最大，黎河對(duì)于橋水庫(kù)的TP貢獻(xiàn)量最大；流域汛期TN和TP污染負(fù)荷約占全年的七成以上，主要由于面源污染物流失一般發(fā)生在降雨和地表徑流產(chǎn)生期間。

圖8 2010年黎河各月TN、TP污染負(fù)荷

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A

1004-7328（2017）05-0053-04

10.3969/j.issn.1004-7328.2017.05.018

2017—05—30

徐寧（1980—），男，工程師，主要從事水資源保護(hù)科學(xué)研究工作。