改進的輸出系數法在農業污染源估算中的應用

陸建忠，陳曉玲，肖靖靖，余進祥，劉 海

（1．武漢大學 測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢430079；2．江西師范大學 鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室，南昌330022；3．江西省農業廳 農業環境監測站，南昌替換為 330046）

改進的輸出系數法在農業污染源估算中的應用

陸建忠1＊，陳曉玲1，2，肖靖靖1，余進祥3，劉 海1

（1．武漢大學 測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢430079；2．江西師范大學 鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室，南昌330022；3．江西省農業廳 農業環境監測站，南昌替換為 330046）

農業污染源是非點源污染的重要來源，了解農業污染源現狀是研究流域非點源污染的前提．該文考慮了降雨和地形特征對污染物遷移的損失，并給出了降雨與地形特征對流域農業源污染損失系數的確定方法，研究了改進的輸出系數模型．將改進的輸出系數模型應用于鄱陽湖流域的4個小區域內，并分別計算4個小流域的降雨和地形特征影響因子，對各種污染物輸出系數進行率定和驗證，使改進后的輸出系數模型更符合農業源污染物運動機理，通過計算發現，部分模擬精度有所提高，并得到了一組適合鄱陽湖流域農業源非點源污染物的輸出系數，將其應用到整個鄱陽湖流域的農業源污染物的快速估算，為鄱陽湖流域非點源污染控制提供了科學依據．

輸出系數模型；農業源污染；降雨；地形；非點源污染

水環境污染源的主要種類有點源和非點源兩種［1］．非點源污染的形成與土壤侵蝕、農藥化肥的過量施用、農村家畜糞便與垃圾的隨意堆放、農田污水灌溉、地表徑流、大氣沉降、水體底泥污染物釋放、水產養殖等密切相關［2－3］，對于工農業生產、水資源、水生生物棲息地和流域水文水質特征產生嚴重的影響［4－5］．與點源污染相比，非點源污染具有空間上的廣泛性，時間上的不確定性、滯后性、模糊性、潛伏性，具有信息獲取難度大，危害規模大等特點．由于非點源污染由于涉及范圍廣、控制難度大，在環境污染中的比重逐漸增大，是導致地表水污染的主要原因，其中又以農業非點源污染貢獻最大［6］．

自Johnes 1996年提出的輸出系數模型及其以后逐步改進的的輸出系數模型，在實際應用中還存在較多多不足，如土地利用分類比較簡單，沒有細分各類農業用地（如不同作物類型等），假定所有土地利用類型的輸出系數固定不變，污染物輸出量與該類土地的面積呈線性關系等［7］．蔡明等認為Johnes的輸出系數模型未考慮流域污染物在到達流域出口斷面過程中的流域損失，而且輸出系數采用多年平均值，忽視了降雨年際變化造成的輸出系數的改變．因此提出了考慮流域損失和降雨影響的改進的輸出系數模型［8］．丁曉雯等在此基礎上進一步考慮了地形的影響對模型進行了改進［9］，并提出了利用流域內多個小流域的監測資料建立產污方程，并采用最優化求解方式得出各種土地利用類型輸出系數的方法［10］．劉瑞明等利用該模型進行了長江上游大寧河流域的非點源污染模擬，研究土地利用／覆蓋變化對非點源污染的影響［11］．

本研究選擇的研究區為鄱陽湖流域中紅壤多山丘陵地區，以農業（農林畜牧等）為經濟支柱，農業非點源污染嚴重，具有很強的代表性．嘗試從地區實際出發，在現有可獲得的有限資料基礎上，考慮降雨和地形特征的影響，利用輸出系數模型對流域非點源污染情況進行模擬，以期改進模型模擬精度，為江西中部紅壤丘陵區非點源污染評價和最佳管理措施評估提供技術支持．

1 研究區域與數據

1．1 研究區域

鄱陽湖位于長江中下游，江西境內，鄱陽湖流域面積16．22萬km2，與江西省行政區劃范圍高度吻合，流域內除北部較為平坦外，東西南部三面環山，中部丘陵起伏，成為一個整體向鄱陽湖傾斜而往北開口的巨大盆地．鄱陽湖流域雨量充沛，年均降水量1 341～1 940mm，因此，考慮降雨與地形特征的影響對計算鄱陽湖流域農業非點源污染負荷具有重要意義．江西省是典型的紅壤區，省內各地氣候條件相似，通過流域局部代表性小流域率定得到的輸出系數在全流域范圍內也可適用．本文選擇鄱陽湖流域里4個水質監測站控制的小流域為實驗區，分別選取信江梅港站以上流域和貢水峽山站以上流域觀測數據用于率定輸出系數，然后用樂安河香屯站和樂安河洎陽橋站觀測數據對輸出系數進行驗證，所選取的水質觀測站及其控制范圍在鄱陽湖流域中的分布位置如圖1所示．

圖1 鄱陽湖流域與水質站點控制范圍Fig．1 Poyang Lake watershed，water quality observation station and its control basins

1．2 數據準備

本文研究中用于輸出系數模型模擬的數據包括2007年江西省農業源污染普查數據中的禽畜養殖和種植業數據、人口、地形以及2007年江西省境內88個測站的降水數據．本研究通過泰森多邊形的方法模擬雨量站的影響范圍，將站點數據擴展到流域內，即每個多邊形內降雨量由落在該多邊形內的站點降雨量來確定．

應用輸出系數模型的關鍵是合理確定輸出系數的數值．影響流域非點源污染物輸出系數的因素很多，主要包括流域內地形地貌、水文、氣候、土地利用、土壤類型和結構、地質、植被、管理措施以及人類活動等．在明確流域土地利用和人類活動情況的基礎上，確定輸出系數的兩個基本途徑是現場監測和查閱文獻值［12］．本研究根據文獻給定的經驗系數，進行輸出系數模擬，并通過小流域實測值進行參數率定，得到一組適合鄱陽湖流域污染物輸出系數，最后將其推廣到整個流域．

根據江西省土地利用圖、DEM圖、降雨數據、社會經濟資料、國家環境保護部的禽畜排污系數，并結合文獻［13］關于非土地利用營養源的輸出系數研究成果，初步確定鄱陽湖流域在旱地、水田、果園、其它林地、農村生活和禽畜養殖上的輸出系數．在此基礎上，初步確定禽畜養殖輸出系數如表1所示，由于文獻中給出的輸出系數都是前人在特定條件下得出的結果，因此有待校準．

表1 禽畜養殖業輸出系數Tab．1 Export coefficients of livestock breeding

初步確定本研究的旱地、水田、果園、其它林地、水產養殖業、農村生活輸出系數如表2所示．

表2 農業污染源輸出系數表Tab．2 Export coefficients of agricultural source pollutant

通過查閱文獻［14－15］，初步確定雨水平均硝態氮、銨態氮、總無機氮和總磷的濃度．水質監測測得的是點源污染物和非點源污染物的總量．非點源污染物入河量與流域降雨量有很大關系，絕大多數非點源污染物是在汛期排入水體．因此，本文設定非汛期進入水體的非點源污染物為0，用汛期的污染物負荷減去非汛期的污染物負荷，所得即為非點源污染物負荷量［13］．通過監測的污染物濃度和徑流量，計算得到的污染物負荷用來對輸出系數模型中的參數進行率定，并將另外測站的數據來驗證模型的精度．

2 輸出系數模型

2．1 模型原理

降雨是非點源污染產生的基本條件，地形是非點源污染輸移的中重要影響因素，兩者均對非點源污染起關鍵作用．Johnes［16］于1996年提出的輸出系數模型是對非點源污染多年平均情況較為客觀而穩定的估計，適用于降雨均勻、地勢平坦地區，但是缺乏對降雨、地形方面影響的表征，使得模型在模擬江西這種多山丘陵地區的農業非點源污染的靈敏度和準確度不足．因此需要針對江西省降雨、地形特征對Johnes輸出系數模型進行改進，得到更符合江西省特征的輸出系數模型．改進后的Johnes輸出模型［13］如式（1）：

式中，L為營養物質的流失量；α為降雨影響因子，用來表征降雨對污染的影響；β為地形影響因子，用來表征地形對污染的影響；Ei為對i營養源的輸出系數；Ai為第i類土地利用類型的面積或第i種牲畜的數量、人口數量；Ii為第i種營養源的營養物輸入量；P為由降水輸入的營養物量．根據全國農業污染源普查數據，Ai（Ii）為第i類土地利用類型所施肥料的營養物含量或第i種牲畜的排泄物的營養物含量．

由降雨產生的營養物輸入P的計算方法如式（2）：

式中，c為降水中營養物質的濃度；a為年m3降雨量，等于流域的年降雨量乘以流域總面積；q為徑流系數．

2．2 降水和地形特征因子計算

降雨空間分布對非點源污染的影響主要是指就某一年份而言，不同地區因降雨不同而造成的非點源污染差異．因此降雨影響因子α可以表示為式（3）：

式中，α為降雨影響因子；Rj為流域內子流域第j年降雨量；R為流域全區平均年降雨量．

坡度是影響坡面產污的重要因素，它主要是通過影響徑流量來影響其攜帶的N、P流失量，而對坡面徑流中各養分的濃度沒有明顯影響．大量研究證實，坡度與地面徑流量呈正相關關系，地表徑流量可以表示為坡度的冪函數與常量的乘積：

式中，Q為徑流量；S為坡度；a、b為常量．

坡度影響因子主要是反映不同地區因坡度起伏而造成的非點源污染空間差異，可以表示為式（5）：

式中，S為子流域的坡度；ˉS為流域全區的平均坡度；a、b為常量．

由于缺乏針對江西省溶解態氮、磷負荷與坡度的相關關系的研究，在查閱相關文獻［13］的基礎上，初步確定b為0．610 4．依據2007年全年的降水數據和江西省數字高程模型（DEM）數據，分別根據式（3）和式（5）計算得到各流域地形和降水修正因子見表4．

表3 各小流域降水和地形修正因子Tab．3 Precipitation and terrain modified factors of water quality observation station controlled basin

2．3 模型參數率定與結果模擬

根據江西省農業源污染普查數據，結合小流域的實測數據，采用試錯法進行輸出系數率定，即通過經驗設定一組參數，在計算機上運算，比較模擬值與實測值，調整參數，分析對比，直到達到最優．

經過小流域率定驗證，確定了鄱陽湖流域農業源污染物輸出系數如表7所示．

表4 率定后的農業污染源輸出系數表Tab．4 Calibrated expert coefficients of agricultural source pollutants

將率定得到的輸出系數代入模型計算，利用相對誤差來評價模擬結果的精度如表8和表9所示．

表5 小流域輸出系數法模擬的溶解無機氮與實測值的比較Tab．5 Dissolved inorganic nitrogen comparison between observed and modeled by ECM for the four controlled basins

表6 小流域輸出系數法模擬的總磷與實測值的比較Tab．6 Total phosphorus comparison between observed and modeled by ECM for the four controlled basins

利用梅港站控制流域、峽山站控制流域進行輸出系數率定，并進行地形和降水校正．然后用香屯站、洎陽橋站的觀測數據分別驗證其控制流域污染物負荷．由表5可以看出，雖然經過地形和降水因子修正之后，峽山站溶解無機氮含量估算精度有所提高，另外洎陽橋站估算精度在可接受的范圍之內．然而，梅港站與香屯站溶解無機氮估算精度并沒提高，尤其是香屯站誤差增加，由于樂安河香屯水文站只有每月一次的流量監測數據，而樂安河流量年內變化很大，由這個數據推算出的年徑流量與實際相比誤差較大，導致計算得到的實際污染物含量也有很大誤差．

表6可以看出，除了洎陽橋站控制流域計算結果誤差較大外，其他流域計算結果都在可接受范圍之內，通過考慮降水和地形特征的輸出系數模擬的梅港站、峽山站和香屯站的總磷結果精度有較大提高，而洎陽橋站的總磷在考慮降水和地形特征因子的模擬精度并沒有得到提高．污染物輸出系數的初值選取時受到主觀經驗的影響；率定參數時，最后確定的輸出系數最優的條件是估算的污染物負荷總量誤差平方和最小，可能也對率定結果產生一定的誤差．因此，尋求一種最優條件，控輸出系數的制率定結果，將是下一步深入研究的內容．非點源氮主要是以溶解態形式流失，而非點源磷則主要以吸附態存在，輸出系數模型作為一種快速估算流域污染物負荷的統計模型，對溶解態污染物的模擬的靈敏性要高于對吸附態污染物的模擬．

計算結果可以看出，輸出系數模型參數少，意義簡單［17］，但是模型穩定性還需要進一步提高．盡管如此，輸出系數作為一種快速估算流域污染物負荷的模型，具有其他機理模型無法比擬的優點．通過輸出系數模型的參數率定，結合小流域模擬實驗結果，綜合考慮各輸出系數對模擬結果的可能影響，獲得了一組適合鄱陽湖流域非點源污染模擬的輸出系數，并通過輸出系數模型計算將其推廣到整個流域，為流域污染物負荷估算和流域污染物控制提供科學的依據．由于鄱陽湖流域與江西省行政邊界的高度吻合，可以按照行政區劃統計分析得到，江西省各市級行政單元內農業源污染負荷，如表7所示．

表7 輸出系數模型估算的江西省各市農業源污染物負荷Tab．7 Agricultural source pollutant loads estimated by ECM for each city in Jiangxi Province

雖然流域內沒有集中排放的大型點污染源，但由城鎮建設用地而來的污染仍然客觀存在，無法忽略．本研究輸出系數模型僅考慮了農業和農村生活以及大氣濕沉降帶來的非點源污染，未考慮城市用地輸出對流域出口氮磷的貢獻，因此，得到的一組輸出系數適用于該區域農業源污染負荷的估算．

3 結論

本文在Johnes提出的輸出系數模型的基礎上，討論了采用地形和降水校正因子對模型進行改進的原因．利用鄱陽湖流域內的信江梅港站以上流域、貢水峽山站以上流域進行輸出系數率定，并進行地形和降水校正．然后用樂安河香屯站、樂安河洎陽橋站的觀測數據對輸出系數進行驗證，與實測數據比較．用相對誤差作為指標描述模擬效果，發現改進后的模型更符合農業非點源污染物的運動機理，模擬的精度也有所提高，尤其是針對總磷的模擬．通過地形和降水校正因子改進后的模型，直觀地闡明了地形、降水因子與非點源污染物含量間的定量關系，模擬結果更接近實際，可以為流域非點源污染控制提供科學依據．

輸出系數模型作為典型的經驗統計模型，參數少，意義簡單，參數率定較方便，不需要對非點源污染形成過程進行深入的了解即可以完成參數率定工作．在獲得流域內多個小流域水質監測資料的基礎上，基于水文水質資料的非點源輸出系數模型參數確定方法，可以獲得的準確的土地利用輸出系數，進一步簡化了參數率定工作．

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Abstract：Agricultural source pollutant is an important source of non－point source pollutant，which is the basis of estimate of non－point source pollutant in watershed．The paper improved Export Coefficient Model（ECM）considering the effect of precipitation and terrain on pollutant transport．Firstly，the estimation method of loss coefficients of agricultural source pollutant influenced by precipitation and terrain factors are intro－duced．The ECM is employed to apply in the four basins in Poyang Lake watershed to compute the precipitation and terrain factors．Then，the export coefficients for the pollutants are calibrated and validated after estimating the precipitation and terrain factors．The improved ECM is more reasonable for agricultural source transport mechanism．The accuracy of most modeling results is improved after carrying out the experiment．Finally，agroup of export coefficients for various pollutants are obtained and applied to quickly estimate the agriculture source pollutant load in the whole Poyang Lake watershed，which can scientifically support the non－point source pollution control in Poyang Lake watershed．

Key words：Export Coefficient Model（ECM），agricultural source pollution；precipitation factor；terrain factor；non－point source pollution（NPS）

Application of improved Export Coefficient Model in estimation of agricultural source pollutant

LU Jianzhong1，CHEN Xiaoling1，2，XIAO Jingjing1，YU Jinxiang3，LIU Hai1
（1．State Key laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079；2．Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research，Ministry of Education，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022；3．Agricultural Environmental Monitoring Stations，Department of Agriculture of Jiangxi Province，Nanchang 330046）

X501，X508

A

1000－1190（2012）03－0373－06

2011－06－29．

水利部公益性行業科研專項經費項目（201001054）；中國博士后科學基金項目（20100480861）；國家自然科學基金項目（41101415，41071261）；江西省農業廳委托項目；測繪遙感信息工程國家重點實驗室專項科研經費資助項目．

＊E－mail：lujzhong＠163．com．