賴(lài)正清，肖雪純，李碩*，費(fèi)國(guó)松，朱立國(guó)，閆浩，夏玉林

（1.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，教育部虛擬地理環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023；2.南京師范大學(xué)海洋科學(xué)與工程學(xué)院，南京210023；3.江蘇省水文水資源勘測(cè)局常州分局，江蘇 常州 213000；4.江蘇省水文水資源勘測(cè)局無(wú)錫分局，江蘇 無(wú)錫 214000）

土地利用變化是非點(diǎn)源污染的重要影響動(dòng)因，會(huì)對(duì)流域的水量與水質(zhì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的影響[1-3]?？茖W(xué)地分析土地利用變化對(duì)非點(diǎn)源污染的影響，對(duì)提高流域水環(huán)境質(zhì)量以及實(shí)現(xiàn)流域生態(tài)環(huán)境持續(xù)發(fā)展具有重要的研究意義[4]。我國(guó)東南丘陵山區(qū)優(yōu)質(zhì)耕地缺乏，適宜建設(shè)的土地資源具有局限性，地方政府出于緩解人地矛盾的考慮，相繼出臺(tái)了引導(dǎo)和鼓勵(lì)丘陵山區(qū)農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)的政策[5-6]。江蘇溧陽(yáng)天目湖流域是溧陽(yáng)市近80萬(wàn)人口的飲用水源地和國(guó)家級(jí)旅游度假區(qū)，自21 世紀(jì)初開(kāi)始，當(dāng)?shù)卣畬?shí)施天目湖5A級(jí)景區(qū)的打造，在流域內(nèi)部實(shí)施了以鄉(xiāng)村旅游和鼓勵(lì)茶果園種植生產(chǎn)為主的丘陵農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)，迄今逐漸形成了集供水、旅游、農(nóng)業(yè)于一體的區(qū)域發(fā)展模式[7-10]。天目湖流域丘陵山區(qū)茶園的規(guī)?；_(kāi)發(fā)顯著促進(jìn)了該區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但大范圍茶園種植伴隨著的水土流失加劇、施肥量劇增形成的非點(diǎn)源污染對(duì)下游水源地水質(zhì)安全造成極大威脅[11-12]。2015—2018 年周監(jiān)測(cè)資料顯示，沙河水庫(kù)和大溪水庫(kù)共5 條入庫(kù)支流的總氮（TN）都達(dá)到劣Ⅴ類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，大溪水庫(kù)水質(zhì)TN 指標(biāo)僅為Ⅳ類(lèi)水質(zhì)，而沙河水庫(kù)在2017 年和2019 年均有超過(guò)Ⅳ類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的情況出現(xiàn)[13]。兩個(gè)水庫(kù)現(xiàn)狀水質(zhì)與《常州市天目湖保護(hù)條例》提出的全湖Ⅱ類(lèi)水質(zhì)目標(biāo)有較大差距。2015 年以來(lái)，地方政府逐漸認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有開(kāi)發(fā)模式的環(huán)境負(fù)面效應(yīng)，因此陸續(xù)出臺(tái)了一系列的政策，實(shí)施了退耕還林、茶果園收儲(chǔ)等相關(guān)措施[14]。從前期的大力支持開(kāi)發(fā)，到現(xiàn)階段的補(bǔ)救措施，政策必然會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生很大程度的影響。如何對(duì)規(guī)?；鑸@開(kāi)發(fā)產(chǎn)生的長(zhǎng)期環(huán)境效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，水源地保護(hù)、茶園開(kāi)發(fā)和流域生態(tài)文明建設(shè)如何協(xié)同發(fā)展，成為該區(qū)域及類(lèi)似發(fā)展模式地區(qū)生態(tài)文明建設(shè)中迫切需要解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)和“3S”技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將地理過(guò)程模型與遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，研發(fā)出了多種流域分布式非點(diǎn)源污染過(guò)程模型[15-18]，這些模型成為流域非點(diǎn)源污染時(shí)空過(guò)程定量評(píng)估的重要工具。各類(lèi)非點(diǎn)源污染過(guò)程模型開(kāi)發(fā)的背景和應(yīng)用對(duì)象不同，導(dǎo)致其適用性和功能存在一定差異。SWAT 模型（Soil and Water Assessment Tool model）是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開(kāi)發(fā)的流域尺度非點(diǎn)源污染模型，主要用于預(yù)測(cè)較大流域復(fù)雜多變的土壤類(lèi)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[15]。該模型在計(jì)算中采用流域-子流域-水文響應(yīng)單元的空間離散方式，子流域內(nèi)部的水文響應(yīng)單元采用統(tǒng)計(jì)疊加的方式生成，因此沒(méi)有明確的地塊劃分。該模型的模擬產(chǎn)出是將各個(gè)水文響應(yīng)單元計(jì)算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總后作為子流域的單獨(dú)產(chǎn)出，進(jìn)行河道傳輸?shù)难菟悖虼嗽谧恿饔騼?nèi)部無(wú)法進(jìn)行地塊尺度的空間確定性模擬輸出。APEX 模型（Agricultural Policy/Environ?mental eXtender model）由美國(guó)德州農(nóng)工大學(xué)在EPIC模型（Environmental Policy Integrated Climate model）的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)，具備對(duì)中小型流域或復(fù)雜結(jié)構(gòu)農(nóng)場(chǎng)的土地管理影響的模擬能力，可配置灌溉、排水、溝渠、緩沖帶、梯田、施肥、水庫(kù)、輪作、農(nóng)藥施用、放牧和耕作等多種土地管理策略[19-20]。APEX 模型以子區(qū)即同一性質(zhì)的地塊單元為最小離散單元，不同子區(qū)通過(guò)流域內(nèi)的水流方向相互聯(lián)系，可從子流域?qū)用鎸?duì)地塊產(chǎn)出進(jìn)行詳盡模擬[21]，但該模型缺乏子流域內(nèi)部和子流域之間河道過(guò)程的模擬，因而不具備對(duì)較大流域處理的能力。

模型集成是實(shí)現(xiàn)不同非點(diǎn)源污染模型之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、提高模擬能力與效率的有效手段[22-25]。因此，本研究首先利用遙感手段揭示天目湖流域土地利用的時(shí)空變化特征，解析土地利用的數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間格局，再通過(guò)集成SWAT 模型和APEX 模型，構(gòu)建基于“源-匯”的一系列要素和過(guò)程的多尺度集成模擬方法，定量解析天目湖流域低山丘陵區(qū)以茶園為主要土地利用類(lèi)型的非點(diǎn)源污染產(chǎn)出對(duì)水環(huán)境的影響，探討并制訂丘陵山地茶園開(kāi)發(fā)影響下的水源地水生態(tài)保護(hù)調(diào)控方案，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和生態(tài)河湖建設(shè)的和諧發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

天目湖流域（圖1）屬江蘇省常州市溧陽(yáng)市，位于蘇浙皖三省交界，屬天目山余脈的丘陵地區(qū)，介于31°07′~31°20′N(xiāo)、119°21′~119°29′E 之間，流域面積約245 km2，屬北亞熱帶季風(fēng)氣候，雨量充沛，四季分明，年平均氣溫16.6 ℃，最高氣溫38.7 ℃，最低氣溫-4.6 ℃，年平均降水量1 251 mm。天目湖流域主要由沙河水庫(kù)流域和大溪水庫(kù)流域構(gòu)成，擁有沙河、大溪兩座大（二）型水庫(kù)，是太湖流域上游重要的水源涵養(yǎng)區(qū)。

圖1 天目湖流域概況Figure 1 An overview of the Lake Tianmu basin′s topography with stream networks and reservoirs

天目湖流域兩大水庫(kù)上游的低山丘陵主要來(lái)源于天目山余脈，丘陵區(qū)從東、南、西3 個(gè)方向環(huán)繞水庫(kù)，具有階梯式地貌特征。天目湖流域的地帶性土壤為黃棕壤，其呈微酸性，主要分布在低山山頂以及緩坡，保水性較差，易造成水土流失現(xiàn)象。為了改善當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，緩解人地矛盾，20 世紀(jì)末當(dāng)?shù)卣扇×斯膭?lì)大規(guī)模種植茶葉、果樹(shù)和以水庫(kù)為重點(diǎn)的旅游景點(diǎn)建設(shè)等政策，流域內(nèi)越來(lái)越多的丘陵坡地被改造用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。大規(guī)模的茶園開(kāi)發(fā)以及茶葉種植中大量的氮肥施用，導(dǎo)致天目湖流域兩大水庫(kù)的TN 始終處于Ⅳ類(lèi)至劣Ⅴ類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，難以達(dá)標(biāo)，嚴(yán)重威脅了流域生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展和居民飲用水的安全。

本研究使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括地形、土地利用和土壤等，具體見(jiàn)表1。根據(jù)模型輸入要求分別構(gòu)建天目湖流域氣象、土壤類(lèi)型、土地利用類(lèi)型和農(nóng)業(yè)管理措施參數(shù)庫(kù)。

表1 模型輸入數(shù)據(jù)Table 1 Model input data

1.2 天目湖流域土地利用變化分析

對(duì)天目湖流域 2000、2005、2010、2015 年以及2019年5期土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得各期不同土地利用類(lèi)型面積、占比和變化面積，見(jiàn)表2。從表2 中可以看出，2000 年到2019 年以來(lái)天目湖流域的土地利用面積呈現(xiàn)出較大的變化。2000 年時(shí)，溧陽(yáng)市政府尚未對(duì)茶、果園等經(jīng)濟(jì)作物進(jìn)行規(guī)?；拈_(kāi)發(fā)種植，兩者僅呈零星狀分布，分布在盆地邊緣的林地占據(jù)了天目湖流域較大的土地利用面積（110.86 km2），其次為農(nóng)田（104.01 km2），兩者的面積占比分別為47.10%和44.19%。2005 年開(kāi)始，該流域的土地利用發(fā)生了較為顯著的變化，林地、農(nóng)田開(kāi)始向茶、果園轉(zhuǎn)變，林地面積減少了15.39 km2，農(nóng)田更是大面積減少至55.39 km2，原來(lái)分布在水庫(kù)周邊的部分林地也已經(jīng)被逐漸開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)變?yōu)榭沙掷m(xù)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)收益的茶、果園，茶園和果園面積分別達(dá)到了9.91 km2和47.10 km2。自2005 年以后，天目湖流域內(nèi)的農(nóng)田、林地、草地面積呈現(xiàn)出不斷減少的趨勢(shì)，分別由2005 年的55.39、95.47、1.75 km2下降至 2019 年的 21.84、85.18、0.32 km2。果園和茶園的面積持續(xù)增加，果園面積由2005 年的 47.10 km2增加至 2019 年的 57.74 km2，茶園面積也由9.91 km2擴(kuò)張至21.72 km2，果園以及茶園15 a 的面積擴(kuò)張速度分別達(dá)到了每年近0.7 km2和0.8 km2。此外，隨著人口激增帶來(lái)的用地需求的增加，使居民區(qū)也呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。縱觀(guān)2000—2019 年的土地利用變化數(shù)據(jù)，農(nóng)田、林地呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，面積占比分別由2000 年的44.19%和47.10%下降至2019 年的8.95%和34.90%；而果園和茶園呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)，面積占比分別由2000 年的0.03%和0.16%上升至2019年的23.66%和8.90%。

表2 天目湖流域土地利用結(jié)構(gòu)變化Table 2 Land use change in Lake Tianmu basin

縱觀(guān)2000—2019 年天目湖流域近20 a 茶園面積變化的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)其時(shí)間變化特征呈現(xiàn)出由快速擴(kuò)張向緩慢增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，開(kāi)發(fā)模式由規(guī)?；_(kāi)發(fā)逐漸向限制保護(hù)性開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)變。

從空間尺度上看（圖2），2000 年時(shí)天目湖流域的茶園僅零星分布在洙漕河附近，開(kāi)始規(guī)?；_(kāi)發(fā)建設(shè)茶園后，茶園主要分布在大溪水庫(kù)沿湖東岸、洙漕河流域、沙河水庫(kù)沿湖西岸以及平橋河流域。2005—2019 年，由于政策的驅(qū)動(dòng)和茶園高效益產(chǎn)出所吸引的企業(yè)投資，位于沙河西岸、洙漕河流域、平橋河流域的茶園在原有基礎(chǔ)上迅猛擴(kuò)張。洙漕河流域的茶園面積由 2005 年的 3.13 km2增長(zhǎng)至 2019 年的 8.03 km2，沙河西岸的茶園面積由2005 年的2.84 km2增長(zhǎng)至2019年的4.59 km2，平橋河流域的茶園面積由2005年的1.85 km2增長(zhǎng)至2019年的4.39 km2。這三大茶園的聚集區(qū)均為居民區(qū)，道路較為集中，可達(dá)性較高，可見(jiàn)茶園在天目湖流域空間分布以及變化上的差異受到了社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及基礎(chǔ)設(shè)施完備性的極大影響。

圖2 2000—2019年天目湖流域茶園空間分布圖Figure 2 Spatial distribution of tea plantations in Lake Tianmu basin

1.3 SWAT-APEX多尺度集成模擬

1.3.1 模型選擇與集成方法

本研究采取SWAT 模型和APEX 模型集成模擬的方法，即：在SWAT 模型劃分的子流域中選擇茶園分布的子流域，利用APEX 模型進(jìn)行空間子區(qū)細(xì)分，將子流域模擬結(jié)果導(dǎo)入SWAT 模型，進(jìn)行大流域的河道演算。通過(guò)集成方式分別發(fā)揮兩個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)，完成天目湖流域以茶園為主要土地利用類(lèi)型的非點(diǎn)源污染產(chǎn)出對(duì)水環(huán)境影響的評(píng)價(jià)目標(biāo)。

在本研究構(gòu)建的SWAT 模型中，根據(jù)地形、土地利用類(lèi)型、土壤類(lèi)型和河道位置，將天目湖流域劃分為359 個(gè)子流域。為實(shí)現(xiàn)對(duì)流域內(nèi)各茶園地塊更高的空間分辨率定量模擬，在359個(gè)子流域中篩選出82個(gè)茶園聚集的子流域，針對(duì)這些子流域進(jìn)行子流域-子區(qū)的空間離散化，作為APEX模型的基本模擬單元。為保證子區(qū)劃分的科學(xué)性與合理性，子流域-子區(qū)的空間離散化對(duì)地形、土地利用以及土壤類(lèi)型進(jìn)行了綜合考慮，共劃分出139 個(gè)茶園子區(qū)。最終的天目湖流域SWAT-APEX模型空間離散化結(jié)果如圖3所示。

圖3 天目湖流域空間離散化結(jié)果Figure 3 Subbasin and subarea of the Lake Tianmu basin

1.3.2 模型率定與驗(yàn)證

針對(duì)SWAT-APEX 集成模型的模擬需要分別完成SWAT 模型和APEX 模型相關(guān)參數(shù)的更新和校正。SWAT模型和APEX模型提供的土地覆蓋類(lèi)型參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中不包含茶園類(lèi)型的參數(shù)，本研究基于SWAT 模型已有作物參數(shù)庫(kù)，根據(jù)文獻(xiàn)在作物參數(shù)庫(kù)中添加了茶園類(lèi)型的參數(shù)[26]。在此基礎(chǔ)上，首先根據(jù)參數(shù)的敏感性完成SWAT 模型參數(shù)的校正，參數(shù)校正結(jié)果見(jiàn)文獻(xiàn)[27]；再針對(duì)APEX 模型控制數(shù)據(jù)庫(kù)、子區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)、參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)參數(shù)，如對(duì)徑流量模擬影響較大的SCS 曲線(xiàn)系數(shù)、對(duì)氮磷產(chǎn)出模擬影響較大的氮磷富集率系數(shù)等進(jìn)行率定[20，28-29]。2010—2012年作為模型預(yù)熱期，利用鰱魚(yú)橋站2013—2018年月均徑流觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型徑流模擬效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，利用鰱魚(yú)橋站、洙漕壩橋站、潘村橋站和徐家園橋站2013—2017 年月均總氮、總磷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型水質(zhì)模擬效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。精度評(píng)價(jià)指標(biāo)選取決定系數(shù)（R2）和納什系數(shù)（Ens）[28，30]，評(píng)價(jià)函數(shù)的計(jì)算公式如下：

式中：Oi和Om分別代表實(shí)測(cè)值及其平均值；Si和Sm分別表示模擬值及其平均值；n為實(shí)測(cè)或模擬數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果與討論

2.1 SWAT-APEX模型的率定與驗(yàn)證結(jié)果

鰱魚(yú)橋站的月均徑流模擬和實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖4所示。2013—2015年為模型徑流模擬校正期，2016—2018 年為模型徑流模擬驗(yàn)證期，校正期和驗(yàn)證期的R2和Ens均大于0.6，表明SWAT-APEX 集成模型得到了較好的徑流模擬效果。

圖4 鰱魚(yú)橋站月均徑流量模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Figure 4 Calibration and validation results of monthly average flow from 2013 to 2018 at the Lianyuqiao station

洙漕壩橋站、潘村橋站、鰱魚(yú)橋站和徐家園橋站的月均總氮、總磷模擬和實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比以及精度評(píng)價(jià)如圖5 和圖6 所示。洙漕壩橋站、潘村橋站和徐家園橋站3 個(gè)站點(diǎn)在校正期（2013—2015 年）和驗(yàn)證期（2016—2017 年）的總氮和總磷模擬結(jié)果R2都大于0.5、Ens都大于 0.4，且其中大部分R2大于 0.6、Ens大于0.5，模擬精度滿(mǎn)足要求[26-27]。鰱魚(yú)橋站在2013—2015年的模擬精度偏低，但是在2016—2017年的模擬精度較高。原因是當(dāng)?shù)卦?013—2015 年期間對(duì)中田舍河實(shí)施了大量河道清淤和整治工程，位于中田舍河的鰱魚(yú)橋斷面該階段的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)受到強(qiáng)烈的人為影響，超出了模型的模擬能力。而在后期不受河道工程影響時(shí)，模型則較好地模擬了河流水質(zhì)過(guò)程。總體來(lái)看，SWAT-APEX集成模型獲得了較好的氮、磷模擬精度，其中總磷模擬精度整體優(yōu)于總氮模擬精度。

圖5 月均總氮模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Figure 5 Calibration and validation results of monthly TN from 2013 to 2017

圖6 月均總磷模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Figure 6 Calibration and validation results of monthly TP from 2013 to 2017

2.2 茶園規(guī)模開(kāi)發(fā)前后氮磷產(chǎn)出變化模擬與分析

基于天目湖流域SWAT-APEX 集成模型參數(shù)率定結(jié)果，在SWAT 模型中分別輸入2000、2005、2010、2015、2019 年 5 期土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)，在 APEX 模型中分別設(shè)定不同的情景，對(duì)天目湖流域2000—2019年的總氮、總磷產(chǎn)出分別進(jìn)行流域整體、子流域、茶園子區(qū)的多尺度分析。

在整個(gè)流域?qū)用?，根?jù)模型模擬結(jié)果對(duì)2000、2005、2010、2015 年和 2019 年不同用地類(lèi)型總氮和總磷的貢獻(xiàn)率進(jìn)行計(jì)算，如圖7所示，從2000—2019年，茶園用地類(lèi)型對(duì)天目湖流域的氮磷負(fù)荷貢獻(xiàn)持續(xù)上升。至2019年，茶園的年均總氮和總磷負(fù)荷貢獻(xiàn)率分別達(dá)到了30%和20%，是天目湖流域年均總氮負(fù)荷的第一貢獻(xiàn)者、年均總磷負(fù)荷的第二貢獻(xiàn)者。

圖7 天目湖流域不同用地類(lèi)型的總氮與總磷產(chǎn)出占比Figure 7 Percentage of TN and TP contribution from different land use types in Lake Tianmu basin

在子流域?qū)用?，利?019 年與2000 年天目湖流域兩期土地利用模擬的子流域多年平均總氮、總磷產(chǎn)量相減，獲得了2000—2019 年總氮、總磷產(chǎn)量變化的空間分布圖，如圖8 所示。年均總氮、總磷產(chǎn)量增加的子流域面積分別占55%和77%，子流域總氮產(chǎn)出最大增加了3 891.7 kg，子流域總磷產(chǎn)出最大增加了326 kg。經(jīng)分析，2000—2019 年總氮、總磷產(chǎn)出明顯增加的子流域與其內(nèi)部茶園用地類(lèi)型面積的增加具有正相關(guān)關(guān)系。

圖8 天目湖流域2000—2019年總氮與總磷產(chǎn)量變化空間分布Figure 8 Spatial distribution of changes in TN and TP production from 2000 to 2019 in Lake Tianmu basin

在茶園子區(qū)層面，結(jié)合SWAT-APEX 集成模型的模擬結(jié)果制作出2019年茶園子區(qū)和2000年對(duì)應(yīng)范圍子流域的年均總氮與總磷產(chǎn)出空間分布圖，如圖9 所示。2019年天目湖流域的茶園子區(qū)在2000年時(shí)的土地利用類(lèi)型主要為耕地和林地。根據(jù)土地利用變化分析，近20 a中，近56%的茶園是由林地轉(zhuǎn)換而來(lái)，其余茶園則是由耕地轉(zhuǎn)換而來(lái)。在2000 年，茶園子區(qū)對(duì)應(yīng)范圍子流域的年均總氮產(chǎn)出為0.87~710.63 kg，年均總磷產(chǎn)出為0.19~151.62 kg。至2019 年，茶園子區(qū)的年均總氮產(chǎn)出增加到3.10~3 982.81 kg，年均總磷產(chǎn)出增加到2.98~316.07 kg。從2000 年到2019 年，經(jīng)過(guò)茶園的規(guī)?；_(kāi)發(fā)，茶園子區(qū)的年均總氮與總磷產(chǎn)量均得到大幅增加。

圖9 2000年與2019年各茶園子區(qū)年均總氮與總磷產(chǎn)出空間分布Figure 9 Spatial distribution of TN and TP production from tea plantation subareas in 2000 and 2019

通過(guò)茶園規(guī)模化開(kāi)發(fā)后的2019 年茶園子區(qū)總氮、總磷產(chǎn)出空間分布圖可以看出，茶園子區(qū)年均氮磷產(chǎn)出較為嚴(yán)重的區(qū)域主要聚集在洙漕河流域和平橋河流域，這與茶園集中種植區(qū)相吻合。其中，洙漕河流域既屬于大溪水庫(kù)西部的水源涵養(yǎng)區(qū)，也屬于十里長(zhǎng)山-南山山水生態(tài)保護(hù)帶，平橋河流域主要屬于沙河水庫(kù)東部的水源涵養(yǎng)區(qū)。2000 年部分位于大溪水庫(kù)西部水源涵養(yǎng)區(qū)的洙漕河流域以及沙河水庫(kù)東部水源涵養(yǎng)區(qū)平橋河流域的水源涵養(yǎng)林，到2019 年時(shí)已被聚集成片的茶園所替代。茶園植株高度遠(yuǎn)低于涵養(yǎng)林，且在采摘茶葉時(shí)需經(jīng)常對(duì)其除草，這必然導(dǎo)致兩大重要水源涵養(yǎng)區(qū)的入湖污染攔截能力大幅降低。一旦該區(qū)域發(fā)生降雨，將產(chǎn)生嚴(yán)重的氮磷流失，繼而引發(fā)水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題，此種風(fēng)險(xiǎn)在茶園開(kāi)發(fā)初期時(shí)尤為顯著。因此，就茶園子區(qū)現(xiàn)狀的污染程度而言，有必要對(duì)水源涵養(yǎng)區(qū)的茶園采取優(yōu)化種植管理、設(shè)置攔污設(shè)施，甚至退茶還林等措施。

2.3 針對(duì)茶園管理措施的污染削減效果評(píng)估

根據(jù)天目湖流域不同用地類(lèi)型對(duì)養(yǎng)分負(fù)荷的貢獻(xiàn)，明確了茶園是自然用地中造成氮磷污染的最重要用地類(lèi)型。參考《天目湖保護(hù)規(guī)劃（2018—2035）》草案，分別從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施管理（施肥削減）、工程管理（過(guò)濾帶設(shè)置）和土地資源管理（退茶還林）3 方面因素設(shè)計(jì)3 種情景來(lái)研究不同管理措施下茶園污染產(chǎn)出的削減效果。情景1 設(shè)計(jì)為將茶園化肥施用量削減至原來(lái)的80%；情景2 設(shè)計(jì)為在茶園的集中種植區(qū)設(shè)置10 m的植被過(guò)濾帶；情景3設(shè)計(jì)為將所有茶園轉(zhuǎn)換為林地。各情景下茶園子區(qū)的氮磷削減效果如表3所示。

表3 3種茶園管理措施下平均總氮、總磷削減率Table 3 Average TN and TP reduction rate of three scenarios of tea plantation managements

情景1 中，各茶園子區(qū)的年均總氮、總磷產(chǎn)出削減率分別為6.23%~24.31%、1.75%~13.22%，平均削減率分別為14.47%和6.77%。在化肥施用量適當(dāng)削減的情況下，茶園子區(qū)的年均氮磷產(chǎn)出削減效果并不顯著。茶園的土壤氮素呈現(xiàn)出輸入量高、利用率低、流失量大的特點(diǎn)[31]，在茶園施肥過(guò)程中也常采用高氮含量的肥料。盡管削減施肥量對(duì)茶園年均總氮、總磷產(chǎn)出的削減效果有限，但仍可通過(guò)適當(dāng)減少施肥量、避免雨前施肥或者施用稀釋肥料等措施來(lái)減少氮磷流失。

情景2 中，各茶園子區(qū)的年均總氮、總磷產(chǎn)出削減率分別為25.18%~53.85%、31.58%~84.69%，平均削減率分別為29.46%和42.37%，年均總磷產(chǎn)量的削減效果優(yōu)于總氮。整體來(lái)說(shuō)，設(shè)置10 m 植被過(guò)濾帶的效果要優(yōu)于控制化肥施用量的效果，然而也需要較高成本。

情景3 中，各茶園子區(qū)的年均總氮、總磷產(chǎn)出削減效率分別為14.57%~98.68%、17%~96.76%，平均削減效率分別為71.97%和74.42%。將茶園轉(zhuǎn)換為林地是保護(hù)流域水環(huán)境最直接、最高效的方法，然而，這種方式將大幅降低丘陵山區(qū)農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)收益，與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相矛盾。根據(jù)前文分析，天目湖流域的水源涵養(yǎng)區(qū)聚集了大量茶園，是氮磷流失的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。因此，可適當(dāng)將位于水源涵養(yǎng)區(qū)的茶園轉(zhuǎn)換為涵養(yǎng)林，加強(qiáng)水源涵養(yǎng)區(qū)的污染物入湖攔截能力。

綜合看來(lái)，3 種情景中，退茶還林的污染削減效果最優(yōu)，設(shè)置10 m 植被過(guò)濾帶的污染削減效果次之，控制施肥量的污染削減效果較為有限。然而考慮到現(xiàn)實(shí)情況與經(jīng)濟(jì)成本，可將3 種方法適當(dāng)結(jié)合，如將水源涵養(yǎng)區(qū)中造成高污染負(fù)荷的茶園區(qū)用林地替代，在其余茶樹(shù)種植聚集區(qū)設(shè)置5~10 m 的植被過(guò)濾帶，同時(shí)避免雨前施肥。

3 結(jié)論

（1）2000 年，茶園僅零星分布在洙漕河流域。2005—2019 年規(guī)?；_(kāi)發(fā)茶園后，沙河水庫(kù)西岸、洙漕河流域、平橋河流域的茶園迅速擴(kuò)張，成為天目湖流域主要的茶園聚集區(qū)。茶園開(kāi)發(fā)模式呈現(xiàn)出水庫(kù)水源涵養(yǎng)區(qū)集中成片、水庫(kù)周邊向上游持續(xù)蔓延的特征。

（2）經(jīng)過(guò)APEX-SWAT 集成模型的參數(shù)率定與結(jié)果驗(yàn)證，模型月尺度徑流產(chǎn)出的確定性系數(shù)和納什效率系數(shù)在校正期達(dá)到0.6 以上，驗(yàn)證期達(dá)到0.8 以上；月尺度的總氮和總磷產(chǎn)出的確定性系數(shù)在率定期與驗(yàn)證期基本達(dá)到0.6以上，納什效率系數(shù)基本達(dá)到0.5以上。SWAT-APEX 集成模型在天目湖流域具有較好的適用性。

（3）通過(guò)模型模擬對(duì)比了茶園規(guī)模化開(kāi)發(fā)前后流域總氮、總磷的時(shí)空產(chǎn)出特征，即：茶園用地類(lèi)型對(duì)天目湖流域的氮磷負(fù)荷貢獻(xiàn)持續(xù)上升，至2019 年，茶園總氮產(chǎn)出貢獻(xiàn)超出其他土地利用類(lèi)型成為第一貢獻(xiàn)者，總磷產(chǎn)出僅次于耕地成為第二貢獻(xiàn)者，洙漕河流域和平橋河流域成為兩大重點(diǎn)氮磷產(chǎn)出的茶園聚集區(qū)。

（4）設(shè)定施肥削減（將茶園化肥施用量削減至原來(lái)的80%）、過(guò)濾帶設(shè)置（在茶園的集中種植區(qū)設(shè)置10 m 植被過(guò)濾帶）和退茶還林（將所有茶園轉(zhuǎn)換為林地）3 種不同情景對(duì)茶園氮磷產(chǎn)出的削減效果進(jìn)行評(píng)估，3 種情景的平均總氮削減率分別為14.47%、29.46%、71.97%，平均總磷削減率分別為6.77%、42.37%、74.42%。建議根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況與經(jīng)濟(jì)效益，將水源涵養(yǎng)區(qū)高氮磷流失的茶園區(qū)轉(zhuǎn)換為林地，結(jié)合過(guò)濾帶設(shè)置與避免雨前施肥等措施，實(shí)現(xiàn)丘陵山地茶園開(kāi)發(fā)影響下的水源地水生態(tài)保護(hù)調(diào)控。