涪江流域农业非点源污染空间分布及污染源识别

　　摘要:采用输出系数模型，借助地理信息系统技术，对涪江流域的农业非点源污染进行了模拟，分析了流域非点源污染的空间分布特征，并对主要污染源进行了辨识，以期为流域非点源污染控制与管理提供决策支持．研究表明，2010年研究区农业非点源总氮污染负荷为9.11×104t，全区平均负荷强度为3.10t·km－2;农业非点源总氮负荷总量最主要分布在旱地、绵阳市和缓坡区，农业非点源总氮负荷强度的高负荷区为旱地、德阳市和缓坡区;农业用地的化肥流失是污染的首要污染源，贡献率为62.12%，其中旱地的化肥流失是最主要来源，贡献率为50.49%．可见，改进粗放的农业耕作方式、积极推进“退耕还林”、合理处理养殖废水、集中收集农村生活污水等是研究区非点源污染有效的控制措施．

　　关键词:涪江流域;农业非点源;总氮;输出系数模型;空间分布;污染源识别

　　随着工业点源污染的控制，非点源(non-pointsource，NPS)成为水环境污染的主要来源，其中又以农业非点源贡献最大．农业非点源污染是指农业生产活动引起的各种污染物以低浓度、大范围的形式缓慢地在土壤圈内运动并向水圈扩散的过程．氮(N)、磷(P)是农业NPS污染中最主要的污染物，也是我国水污染监测的重要指标，其超标可引起藻类及其他浮游生物迅速繁殖，导致水富营养化．

　　目前广泛应用于区域范围N、P非点源污染模拟的模型主要有ANSWERS、SWRRB、SWAT、HSPF、AGNPS、BASINS和ECM等．美国曾利用SWAT对全美的非点源污染负荷进行了估算，但研究的局限性在于其对时间和数据的要求非常高．日本和我国学者合作运用HSPF模型对整个长江上游进行较好的水文模拟，但该过程对输入参数的要求很高．美国农业部农业研究所开发的AGNPS和美国环境保护署开发的BASINS等也都具有较为严格的数据输入条件．可见，一些模型对参数的要求较高，且率定过程复杂．英国学者

　　Johnes提出的输出系数模型(exportcoefficientmodel，ECM)，对非点源污染发生过程进行了黑箱式模拟，所需参数少，并能保证一定的精度，符合我国基础资料缺乏的现状，可满足资料相对缺乏区域点源污染模拟的要求．

　　涪江是嘉陵江右岸的最大支流，流域具有降雨丰沛、以丘陵山区为主要地貌、水土流失较为严重等NPS污染发生的自然条件，加上农业人口密集、农事活动发达、生产模式粗放等造成了较为严重的农业NPS污染．Shen等利用APPI和PLOAD模型对涪江流域的重污染区进行了识别，杨立中等、李云祯等利用水质统计资料、一维水环境容量计算模型对涪江流域的非点源污染负荷进行了估算．本研究采用ECM模型，通过水文水质资料对模型参数进行率定，对涪江流域的NPS污染负荷进行了模拟，分析了流域NPS污染的空间分布特征，对主要污染源进行了辨识，以期为流域的非点源污染控制与管理提供决策支持．

　　1、研究区概况

　　1.1自然地理概况

　　涪江是嘉陵江右岸最大支流，发源于四川省松潘县黄龙乡岷水雪宝顶，集水面积约35640km2，河长约670km．涪江干流由西北向东南斜穿四川盆地，于合川市城南汇入嘉陵江．涪江流域属亚热带湿润气候，气温南高北低．江油市(县级市，隶属绵阳市)武都镇(龙口)以上河段为涪江上游，河流深切于四川盆地盆周山地崇山峻岭之中，滩多水急，河床平均比降为15.1%;武都镇以下为涪江中、下游，河流流经四川盆地盆中丘陵地区，河床比降大大减小，武都镇至遂宁市区之间为1‰，遂宁市区以下为0.6‰．涪江支流较为发育，流域面积在1000km2的一级支流，左岸有夺补河与梓江，右岸支流众多，有平通河、通口河、安昌河、凯江、妻江、琼江(安居河)、小安溪等．涪江流域形状狭长，多年平均年降水量一般在800～1400mm，以位于龙门山西南段东南麓的安县、北川县及干流平武县、江油市一带为多雨区．出口控制站为小河坝水文站(东经106°03'、北纬30°06')，小河坝以上集水面积为29420km2．本研究选取小河坝以上控制流域作为研究区，占整个涪江流域面积的82.5%．

　　1.2NPS污染特征

　　研究区地势变化明显，地表物质易蚀，降雨丰富，具有坡面侵蚀产生的强大动力条件，是我国水土流失最为强烈的地区之一．区内农业人口众多、农事活动发达．耕地占全区土地面积的56.00%，而耕地中的坡耕地高达40.83%，畜禽养殖也具有一定的规模．农业、畜牧业的粗放型发展和农村生活污水的随意排放等人为因素，更加剧了流域的水土流失及NPS污染．相关水质监测结果表明，涪江流域部分水域的水质时有超标，主要污染物为氮、磷，NPS污染已经成为影响流域水质的环境问题．

　　2研究方法

　　2.1模型结构

　　1996年英国学者Johnes等提出的ECM模型在考虑土地利用分类的基础上，结合居民非点源污染物的排放和处理状况、牲畜的数量和分布来确定不同污染源的输出系数．模型在氮素方面考虑了植物固氮、氮的空气沉降等因素，能较为准确地对大尺度流域的非点源污染进行评价和预测．该方法虽不能预测单场降雨产生的非点源污染，却为区域范围的流域长期NPS污染研究提供了有效途径，模型自提出后在全球得到了广泛应用．模型的一般表达式为:Lj=Σmi=1EijAi+p式中，j为污染物类型;i为流域中的污染源类型，共m种;Lj为污染物j在流域的总负荷量;Eij为第i种污染源排放污染物j的输出系数;Ai为第i种污染源的数量;p为由降雨输入的营养物数量．

　　本研究针对涪江流域的农业非点源污染进行模拟和分析，考虑到研究需要和资料情况，非点源污染物选择总氮(totalnitrogen，TN)，污染源主要包括农村生活、畜禽养殖和农业用地3大类．其中畜禽养殖又分为大牲畜、猪、羊和家禽这4类，农业用地分为旱地、水田和果林3类．

　　2.2输出系数值的确定

　　输出系数模型的关键是确定合理的输出系数，常用方法有现场监测法和查阅文献法．两者各有利弊，前者精度高，但耗时长、且费用高;后者简便快捷、费用低，但误差较大．在本研究中，对于不同土地利用类型的输出系数，由于其受化肥施用、地形、降雨等因素密切相关，地域性明显，采用基于水文水质资料的输出系数确定方法，其它污染源的输出系数主要采用查阅文献法．

　　研究区非点源TN输出系数的分类与取值类型畜禽1990年2000年2003年文献农村生活/kg·(人·a)－11.871.871.87；大牲畜7.327.327.32；畜禽养殖/kg·(头或只·a)－1猪；1.391.391.39羊1.401.401.40；家禽0.060.060.06；旱地3.441)4.231)3.671)土地利用/t·(km2·a)－1水田2.891)3.501)3.031)［26］果林1.661)2.021)1.751)1)该值为研究区的平均值，实际地理信息系统(geographicinformationsystem，GIS)网格计算时与化肥施用量相关，存在空间差异性.

　　2.3模型验证

　　根据可获取的水文水质资料，利用模型及确定的输出系数，对流域在1990、2000和2003年3个年份的非点源TN(含农业非点源TN和其它非点源TN)进行模拟值与监测值对比，从而对模型的模拟精度进行验证．验证结果表明，模拟值与监测值的相对误差在可接受范围内，3个年份分别为5.68%、－9.57%和4.02%．模拟值与监测值非点源TN负荷模拟结果验证存在误差是非点源污染随机性、复杂性的体现，从3个年份的误差值来看，研究所确定的模型、参数较为合理、可靠．

　　3、数据获取及处理