盧彬彬，陳瑩,c,d*，陳興偉,c,d，劉梅冰,c,d，高路,c,d

(福建師范大學(xué) a.地理研究所，b.地理科學(xué)學(xué)院，c.濕潤(rùn)亞熱帶山地生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，d.福建省陸地災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估工程技術(shù)研究中心，福州 350007)

0 引言

氮是農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中最重要的元素之一，也是農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染物的重要成分，過量的氮輸入到水體中會(huì)引起水體酸化、富營(yíng)養(yǎng)化。許多流域通過頒布相關(guān)政策、尾水標(biāo)準(zhǔn)和農(nóng)業(yè)耕作標(biāo)準(zhǔn)以控制流域總氮輸出，但由于氮遷移轉(zhuǎn)化有很多復(fù)雜的通道和轉(zhuǎn)移方式，流域總氮輸出控制效果并不好[1]。歐美國(guó)家已經(jīng)廣泛應(yīng)用最佳管理措施(Best Management Practices，BMPs)對(duì)非點(diǎn)源污染進(jìn)行治理研究，BMPs結(jié)合模型進(jìn)行情景分析可以評(píng)價(jià)污染物治理措施的有效性，且具有資金、人力投入小和耗時(shí)短的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為控制農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染和管理決策的重要手段。

AnnAGNPS模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部開發(fā)的分布式模型，能夠連續(xù)模擬以日為步長(zhǎng)的流域地表徑流、泥沙流失和氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用。目前，AnnAGNPS模型的應(yīng)用主要集中在模型的適用性、泥沙和非點(diǎn)源污染物的源區(qū)識(shí)別上，將模型與BMPs結(jié)合進(jìn)行非點(diǎn)源污染控制的相關(guān)研究較少。在國(guó)外，Abdelwahab在Carapelle流域基于AnnAGNPS模型綜合分析了免耕、少耕、河岸緩沖區(qū)、退耕還林等BMPs的泥沙削減效益[2]；Li等在美國(guó)中西部利用AnnAGNPS模型評(píng)估了沖溝侵蝕導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)帶來的經(jīng)濟(jì)損失以及修復(fù)沖溝的經(jīng)濟(jì)效益[3]； Villamizar等在Cauca流域運(yùn)用AnnAGNPS模型模擬了用甲基磺草酮代替三嗪除草劑對(duì)河道中除草劑的影響，發(fā)現(xiàn)此措施可以使河流中的除草劑減少87%[4]；Karki等在密西西比河中東部利用AnnAGNPS模型評(píng)估了農(nóng)田蓄水系統(tǒng)對(duì)泥沙和營(yíng)養(yǎng)物的控制效果，認(rèn)為農(nóng)田蓄水系統(tǒng)對(duì)徑流和泥沙都有較好的控制效果，但是由于氮實(shí)測(cè)資料的缺失使得氮的控制效果令人不滿意[5]。在國(guó)內(nèi)，趙中華等在桃江流域用AnnAGNPS模型評(píng)價(jià)了適量施肥、等高種植、退耕還林、植被緩沖帶等BMPs的效益，發(fā)現(xiàn)適量施肥效果最顯著，植被緩沖帶對(duì)徑流、泥沙和氮素流失均具有較明顯的效果[6]；白靜等在磚窯溝流域利用AnnAGNPS模型針對(duì)不同土地利用類型的土地與不同坡度進(jìn)行退耕還林，評(píng)價(jià)徑流、泥沙、氮、磷的輸出變化[7]。上述將AnnAGNPS與BMPs結(jié)合進(jìn)行非點(diǎn)源污染控制的研究主要集中在對(duì)泥沙削減的研究，在減氮效應(yīng)方面較少，且現(xiàn)有研究均未闡述如何在AnnAGNPS模型參數(shù)的設(shè)置中反映BMPs。

山美水庫是國(guó)家開展生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作和重點(diǎn)支持的湖庫之一，承擔(dān)著下游600萬人口的生產(chǎn)生活用水。截止至2017年，山美水庫生態(tài)環(huán)境保護(hù)項(xiàng)目取得較好的成效，水庫水質(zhì)明顯改善，但單看水庫總氮溶度其值依然居高，2017年月平均總氮濃度為2.15 mg·L-1，為劣Ⅴ類水質(zhì)。山美水庫流域總氮輸出的控制已經(jīng)成為山美水庫治理的重點(diǎn)。因此，以山美水庫流域?yàn)檠芯繉?duì)象，建立研究區(qū)的AnnAGNPS模型，并通過情景模擬技術(shù)將BMPs應(yīng)用于AnnAGNPS模型中，定量化各項(xiàng)BMPs的治理效果，提出治理非點(diǎn)源氮污染的有效控制措施，為山美水庫水環(huán)境改善提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

山美水庫(圖1)位于福建省泉州市西北部，水庫處于晉江東溪中游，集水面積1 023 km2(不包括龍門灘水庫流域)。山美水庫流域主要包括山美水庫庫區(qū)、晉江上游的桃溪、湖洋溪兩大支流以及跨流域調(diào)水的龍門灘水庫。屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，多年平均氣溫為20 ℃，最熱月平均氣溫達(dá)27.5 ℃，最冷月平均氣溫11.5 ℃。年日照時(shí)數(shù)為1 800～2 200 h，年降水量約為1 600 mm。干、濕季分明，3—9月降水量占全年的80%，為濕季；10—2月僅占全年的20%，為干季。

1.2 數(shù)據(jù)來源

AnnAGNPS模型構(gòu)建需要的數(shù)據(jù)包括地形特征、土壤與土地利用數(shù)據(jù)、農(nóng)田管理、氣象水文數(shù)據(jù)等。研究構(gòu)建的AnnAGNPS模型所需數(shù)據(jù)及來源如表1所示。

表 1 山美水庫流域AnnAGNPS模型構(gòu)建數(shù)據(jù)及來源

圖 1 山美水庫流域高程與雨量站分布Figure 1 Digital elevation model of Shanmei reservoir basin and distribution of precipitation stations

2 研究方法

2.1 AnnAGNPS模型

AnnAGNPS模型可模擬評(píng)估流域地表徑流、泥沙侵蝕和氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽流失，模型包含了水量平衡、泥沙和污染物遷移的基本模塊。AnnAGNP模型根據(jù)區(qū)域內(nèi)不同地形、土地利用等因素將流域劃分為各個(gè)小單元分室(Cell)，通過河網(wǎng)將分室連接起來，以日為基礎(chǔ)連續(xù)模擬各個(gè)分室的徑流、泥沙、氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽的分布。流域中各個(gè)分室產(chǎn)流、產(chǎn)沙及氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出值都可計(jì)算得到，可以對(duì)流域內(nèi)徑流量、泥沙量及污染物的空間分布特征進(jìn)行分析，模型還可以評(píng)估不同BMPs對(duì)整個(gè)流域的影響，從而為制定流域的污染物治理方案提供指導(dǎo)。

2.2 敏感性參數(shù)的識(shí)別

采用Morris[8]方法對(duì)部分參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，結(jié)合AnnAGNPS模型在不同區(qū)域的敏感性分析結(jié)果[9-12]，選取河道曼寧系數(shù)(RMN)、徑流曲線值(CN)、有效含水量(SFC)、凋萎系數(shù)(SWP)、土壤可侵蝕因子(K)、地表殘留物覆蓋率(NSRC)、年根系生物量(CRM)、LS因子(LS)、水土保持因子(P)、年冠層覆蓋(ACR)、葉冠蓋度因子(CCC)、耕作后地面殘留物覆蓋率(RCR)、地表初始隨機(jī)粗糙率(IRR)等13個(gè)參數(shù)進(jìn)行泥沙徑流的敏感性參數(shù)分析?？紤]僅在桃溪子流域有泥沙的實(shí)測(cè)資料，因此利用永春水文站1995—1997年徑流數(shù)據(jù)，以及1995、1996年4—10月泥沙數(shù)據(jù)對(duì)徑流和泥沙參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析。由于桃溪子流域缺乏實(shí)測(cè)總氮資料，采用擾動(dòng)分析方法[13]對(duì)施肥量(FR)、施肥深度(FD)、N半衰期(NHL)和土壤背景值(SBV)等參數(shù)對(duì)總氮敏感性參數(shù)分析。

2.3 模型的率定與驗(yàn)證

鑒于山美水庫水文站缺少實(shí)測(cè)輸沙量數(shù)據(jù)，首先建立了桃溪子流域日產(chǎn)沙的AnnAGNPS模型，在此基礎(chǔ)上將徑流和泥沙參數(shù)遷移到山美水庫流域，進(jìn)一步對(duì)影響氮的敏感參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證，率定期和驗(yàn)證期見表3。選用Nash-Suttcliffe(NSE)[14]，相關(guān)系數(shù)(R2)和百分比偏差(RE)作為校準(zhǔn)模型徑流、泥沙、水質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.4 BMPs模擬措施

模擬BMPs措施包括：河岸緩沖帶、適量施肥、免耕、少耕、梯田和退耕還林。根據(jù)李懷恩、Lee和Haycock等的研究，5～10 m的緩沖帶就可以取得足夠好的效果[15-17]，因此在河流兩岸的所有分室建立寬為6 m，植被類型為草地的緩沖帶；Xing等在長(zhǎng)江、黃河及珠江流域發(fā)現(xiàn)降低30%的化肥使用量對(duì)作物的產(chǎn)量沒有明顯影響[18]；少耕模擬時(shí)去除作物耕種前的整地和施加基肥以減少對(duì)土壤表層的擾動(dòng)，使得土壤表層粗糙率不發(fā)生變化；免耕與少耕相似，即去除農(nóng)業(yè)行為中所有對(duì)表層土壤產(chǎn)生擾動(dòng)的措施以模擬免耕；梯田可以攔蓄降水，增加土壤入滲，減少水土流失。模擬參考Arabi等[19]的研究，查閱AgFlow手冊(cè)，重新計(jì)算LS因子，在AnnAGNPS模型中修改LS因子以達(dá)到修改坡長(zhǎng)的效果；退耕還林根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》，對(duì)水土流失嚴(yán)重的坡度15°以上的農(nóng)用地進(jìn)行退耕還林。各項(xiàng)措施在AnnAGNPS模型中的相關(guān)參數(shù)及其修改如表2。

表 2 BMPs模擬相關(guān)參數(shù)

3 結(jié)果與討論

3.1 敏感性分析結(jié)果

根據(jù)Touhami[20]和DeJonge[21]的研究，參數(shù)在平均值以上設(shè)為敏感參數(shù)。Morris敏感性分析結(jié)果(圖2)表明：CN值為徑流最敏感的參數(shù)，其次為RMN，與其他參數(shù)交互作用較強(qiáng)的也為CN和RMN；對(duì)于泥沙，敏感性參數(shù)在平均值以上為CN、RCR、LS、P、RMN、K，與其他參數(shù)交互性較強(qiáng)的參數(shù)也為CN、RCR、LS、P、RMN、K。影響總氮參數(shù)FR、FD、NHL和SBV的敏感性指數(shù)分別為0.07、0.001、0.001 4和0.45，根據(jù)擾動(dòng)分析方法的敏感性程度劃分標(biāo)準(zhǔn)，敏感性指數(shù)低于0.05的參數(shù)為不敏感參數(shù)。因此，選取了CN、RCR、LS、P、RMN、K、FR和SBV共8個(gè)比較敏感的參數(shù)進(jìn)行率定。

圖 2 基于Morris法的桃溪子流域流域AnnAGNPS模型徑流和泥沙參數(shù)敏感性分析結(jié)果Figure 2 Sensitivity analysis results for AnnAGNPS model of Taoxi sub-basin based on Morris method

3.2 率定驗(yàn)證結(jié)果

桃溪子流域徑流、泥沙，以及山美水庫徑流、泥沙和總氮模擬結(jié)果如表3。桃溪日徑流R2和NSE均在0.7以上，RE在5%以下；泥沙R2和NSE均接近0.7，RE在15%以下。山美水庫日徑流的率定期和驗(yàn)證期NSE均在0.7以上，R2在0.8以上，RE在5%以下；月徑流率定期驗(yàn)證期NSE和R2均在0.9以上?？偟獙?shí)測(cè)數(shù)值較少，不分率定驗(yàn)證期，總氮NSE為0.42，RE在25%以下，R2為0.47，模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差整體較小(圖3)，2005年5月9號(hào)出現(xiàn)了一個(gè)模擬值偏小較多的狀況，檢查同日徑流和泥沙的模擬值發(fā)現(xiàn)模擬與實(shí)測(cè)值相比均較小，因此該誤差應(yīng)是由于徑流和泥沙部分的誤差累積到總氮的計(jì)算導(dǎo)致。

根據(jù)Moriasi[22]的模型效率評(píng)價(jià)指標(biāo)，當(dāng)徑流、泥沙、總氮的NSE≥0.50，R2≥0.50，徑流的RE在±25%以內(nèi)，泥沙的RE在±55%以內(nèi)，總氮的RE在±70%以內(nèi)時(shí)，模型的模擬結(jié)果是可以接受的。桃溪子流域徑流和泥沙模擬效果較好，山美水庫流域徑流模擬效果較好，但總氮模擬效果稍差。參考部分AnnAGNPS模型研究[12,23-24]，考慮到山美水庫流域無泥沙實(shí)測(cè)資料，從桃溪子流域遷移來的參數(shù)具有不確定性，因此認(rèn)為AnnAGNPS模型適用于在山美水庫流域進(jìn)行徑流、泥沙、非點(diǎn)源氮污染的模擬。

表 3 桃溪子流域與山美水庫流域AnnAGNPSs模型率定和驗(yàn)證結(jié)果

3.3 BMPs削減效果

從泥沙削減效率(圖4)來看，梯田和免耕的削減率最大，均在20%以上；退耕還林與少耕則相比較少，分別為9.73%與8.20%；河岸緩沖帶削減率為6.33%。對(duì)總氮而言，各項(xiàng)BMPs對(duì)山美水庫流域的總氮均有一定的削減效果，但是削減程度不一致，削減效果由大到小分別為梯田(19.96%)，退耕還林(18.29%)，免耕(13.40%)，少耕(5.59%)，適量施肥(8.93%)，河岸緩沖帶(2.98%)。

圖 3 山美水庫流域AnnAGNPS模型總氮的模擬與實(shí)測(cè)對(duì)比Figure 3 Comparison of simulated and observed data of total nitrogen concentration in Shanmei reservoir basin

圖 4 山美水庫流域各項(xiàng)BMPs泥沙和總氮削減率Figure 4 The sediment and nitrogen reductions of BMPs in Shanmei reservoir basin

山美水庫流域河岸緩沖帶的削減率與其他流域以及不同模型[25-28]的削減率相比偏低，這可能與AnnAGNPS模型緩沖帶模塊的計(jì)算方式有關(guān)。AnnAGNPS的緩沖帶模塊僅對(duì)泥沙進(jìn)行攔截，未考慮氮經(jīng)過緩沖帶時(shí)與不同植被類型發(fā)生的生化反應(yīng)，因而僅對(duì)吸附態(tài)氮具有削減效果。同時(shí)，AnnAGNPS模型針對(duì)不同流速采用不同的攔截計(jì)算公式，徑流流速越大緩沖帶對(duì)泥沙的捕獲效率越低，而山美水庫流域在5—9月份降雨密集，徑流流速較大，導(dǎo)致AnnAGNPS模型模擬緩沖帶對(duì)泥沙的削減率較小。

圖 5 不同月份BMPs泥沙和總氮削減率Figure 5 Monthly sediment and TN reduction of BMPs in Shanmei reservoir basin

BMPs的泥沙削減率不同月份的變化趨勢(shì)相似(圖5a)，在3—9月份，各項(xiàng)BMPs對(duì)泥沙的削減率均較高，其他月份則較低，這與山美水庫流域3—9月為濕季，10—2月份為旱季的月份一致。

BMPs月均總氮削減率變化趨勢(shì)有所差異(圖5b)，合理施肥與退耕還林總氮削減率在2—4月份明顯較高，主要原因是2月和3月份流域內(nèi)施放了大量基肥，而合理施肥與退耕還林措施從氮的來源上對(duì)氮總量進(jìn)行了控制，繼而造成施肥期的2月和3月及其之后一段時(shí)間的總氮削減率較高；河岸緩沖帶、少耕、免耕、梯田總氮削減率最高月份集中在7—8月，主要是由于流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，7月和8月份降雨充沛，較高的降雨量是氮流失的主要驅(qū)動(dòng)力，而這些措施從氮流失過程對(duì)氮進(jìn)行攔截從而削減氮流失。

此外，從泥沙與總氮削減率變化趨勢(shì)結(jié)合來看，河岸緩沖帶、少耕、免耕、梯田削減率變化趨勢(shì)一致。泥沙是吸附態(tài)氮的主要載體，在未實(shí)施BMPs的山美水庫流域AnnAGNPS模擬結(jié)果中，吸附態(tài)氮占總氮42.78%，可見控制泥沙輸移對(duì)于控制流域非點(diǎn)源氮污染至關(guān)重要。少耕、免耕和梯田是通過改變地形，攔蓄徑流，通過阻隔泥沙和氮流失的途徑以防治水土流失，進(jìn)而減少總氮流失，因此這些措施的泥沙與總氮削減率變化趨勢(shì)一致。退耕還林與合理施肥的泥沙和總氮削減率變化趨勢(shì)不一致，這是因?yàn)樯矫浪畮炝饔蛴隉嵬?，春季作為作物重要的生長(zhǎng)期，施肥量較多，退耕還林與合理施肥從氮的源頭進(jìn)行了控制使得施肥與降雨疊加導(dǎo)致的總氮流失大大減少，因此使得合理施肥與退耕還林對(duì)總氮的削減率與其他措施有所差異。綜上，山美水庫流域總氮治理問題與山美水庫流域泥沙流失治理必須相結(jié)合。

4 結(jié)論

利用AnnAGNPS模型對(duì)山美水庫流域在不同BMPs下泥沙和總氮的削減率進(jìn)行模擬，確定各項(xiàng)BMPs的削減差異。結(jié)果表明，免耕與梯田對(duì)防治流域泥沙流失有重要作用；河岸緩沖帶、少耕和退耕還林防治泥沙流失有一定的效果；適量施肥、免耕、少耕、梯田和退耕還林對(duì)非點(diǎn)源氮污染削減有積極作用，其中梯田與退耕還林效果最為顯著。河岸緩沖帶、少耕、免耕、梯田等措施的總氮削減率在不同月份的變化趨勢(shì)與泥沙削減變化趨勢(shì)一致，合理施肥與退耕還林則與流域施肥情況相關(guān)性更高，因此山美水庫流域非點(diǎn)源氮污染的治理與山美水庫流域的水土流失治理必須結(jié)合，從氮流失源頭與流失途徑進(jìn)行控制和管理能更好改善流域水環(huán)境。

值得注意的是，BMPs對(duì)泥沙和總氮削減率的模擬受許多因素的共同影響。近期相關(guān)研究表明模型參數(shù)的不確定性對(duì)BMPs削減率影響較大[29]。在未來的研究中，將進(jìn)一步開展模型參數(shù)不確定性對(duì)BMPs削減率影響的分析，確定BMPs受模型參數(shù)不確定性的影響范圍，增加模擬結(jié)果的可信度，為非點(diǎn)源污染的有效控制提供良好的技術(shù)支撐和理論支持。