基于改進輸出系數模型的云南寶象河流域非點源污染負荷估算

任　瑋,代　超,郭懷成（北京大學環境科學與工程學院,北京 100871）

基于改進輸出系數模型的云南寶象河流域非點源污染負荷估算

任瑋,代超,郭懷成*（北京大學環境科學與工程學院,北京 100871）

本文引入降雨、地形因子（α、β）對經典的輸出系數模型（ECM）進行改進,基于1999～2010年云南寶象河流域氣象、水文、社會經濟等數據,利用改進的輸出系數模型（IECM）對該地區（位于滇池的東北部,絕大部分在官渡區內,西北部少部分在盤龍區內）的非點源污染負荷進行估算.結果顯示,2008年寶象河流域非點源氮、磷污染的所占比例（分別為74.2%和68.0%）要顯著高于點源氮、磷污染的所占比例（分別為 25.8%和32.0%）.氮污染中,不同非點源的貢獻率依次為土地利用類型＞大氣沉降＞農村生活＞畜禽養殖；磷污染中,不同非點源污染的貢獻率為土地利用類型＞農村生活＞大氣沉降＞畜禽養殖.寶象河流域的非點源氮污染比例要高于整個滇池流域,非點源磷污染比例與滇池流域較為接近.與實際觀測值比較,IECM對TN、TP負荷的估算值的平均相對偏差分別為15%和-6%,ECM對TN、TP負荷的估算值的平均相對偏差分別為54%和17%.這表明改進的輸出系數模型（IECM）提高了結果的準確性,可以為滇池流域的污染（尤其是非點源污染）負荷估算提供參考方法.

輸出系數模型；非點源；寶象河；TN；TP

滇池以往的水資源保護工作,主要關注點源,實踐表明,非點源污染（尤其是來自農業）對滇池水域水質的影響十分嚴重［1］.1989年滇池流域在點源未經任何處理的情況下,TN、TP的總負荷量分別為4773.4t、481.1t,非點源所占比例分別達到44.2%、48.2%［2］；1995年在進入滇池外海的TN、TP負荷中,農業面源污染分別占 53%和 42%［3］；2005和2009年滇池流域產生的TN總量分別為9810,11645t,非點源比例分別為31.2%、39.0%,TP總量分別為927,771t,非點源比例分別為52.0%、71.1%［4-6］.滇池流域非點源污染比例較高且近年來有惡化趨勢,鑒于此,準確估算流域內的非點源污染十分重要.

非點源模型估算方法中,輸出系數模型（ECM）是一個經典的建立在大量水文、氣象參數上的經驗模型,由于運算簡便、對數據要求較低（可以利用歷史時空數據而非實時數據、農業普查數據而非田間尺度數據）和相對魯棒性（指模型控制系統對特性或參數擾動的不敏感性,即系統在某種類型的擾動（包括自身模型的擾動）作用下,系統某個性能指標保持不變的能力,魯棒性越強,抗干擾能力也越強）,應用較廣［7-8］.

輸出系數反應了研究區域的獨特條件,利用已有文獻值確定存在著不確定性,許多學者對此進行了改進.Worrall等［9］考慮了土地利用類型逐年變化的情況,建立了有機氮的非平衡動態模型,給輸出系數設置了區間范圍［10］；Soranno等［11］考慮了營養物質來源與受納水體之間的距離產生的影響,引入了傳輸系數；蔡明等［12］考慮了產生非點源污染的水文因素和污染物在輸移過程中的損失,引入了降雨影響系數和流域損失系數；Ding等［13］考慮了地形因素的影響,引入了地形影響因子（主要為坡度）,將其應用到長江流域,結果顯示該模型對非點源污染負荷尤其是可溶性氮污染負荷的估算有優化作用.

滇池流域屬于高原流域,降雨條件、地形空間差異大,而降雨是非點源污染物的主要驅動因素,地形在非點源污染物的輸移過程中起著重要作用,引入地形、降雨影響因子的IECM模型對于非點源污染負荷估算有重要意義.鑒于針對滇池流域小尺度范圍研究較少的現狀,本文選取了尺度較小、降雨變化明顯、地形空間差異性大的寶象河流域（面積 302km2）作為研究地,對其產生的TN、TP非點源（點源）污染進行估算,可為滇池流域的污染（尤其是非點源污染）負荷估算提供參考方法,為污染控制提供參考意見.

1　數據與方法

1.1數據來源

基礎數據主要包括地形、土地利用、氣象、水文和社會經濟數據（表 1）,其中,子流域的降雨數據利用 GIS空間插值得到,根據鄒強等［16-19］的研究,當采樣點雨量站個數較少、降雨隨地形變化較小且為局部地區分析時,反距離加權插值法（IDW）要優于克里格、協同克里格等常見方法.通過多次調整權值和點數值得到最優的插值結果.

表1　改進輸出系數模型的數據需求及數據源Table 1　Data requirement for IECM construction

1.2輸出系數模型

輸出系數模型的原理是流域輸出營養負荷等于單個污染源的損失之和［20］,但該模型忽略了降雨和地形的影響.降雨是非點源（NPS）污染物的主要驅動因素［21］,地形在非點源（NPS）污染物的輸移過程中起著重要作用［22, 23］.考慮到降雨和地形對非點源（NPS）污染的不均勻性,改進的輸出系數模型（非點源污染）表示如下：

式中：α為降雨影響因子；β為地形影響因子；L為營養物質的損失值,kg；Ei為i類營養源的輸出系數,kg/（頭·a）或kg/（km2·a）；Ai為i類土地利用類型所占的流域面積和（km2）或i類牲畜類型（人口）的數量；Ii為源i的營養物質輸入值,kg；P為來自降雨的營養物質輸入值,kg.

據研究表明［24］來自降雨的營養輸入值 P與研究區域的單位面積營養物質沉降率等有關,如下式：

式中：d為研究區域內某種營養物質在單位面積上的沉降率,kg/（hm2·a）；a為研究區域的面積, hm2；λ為徑流系數.

λ的計算方法如下：

其中：R為研究區域的年均徑流深度,mm；p為研究區域的年降雨量,mm.

降雨影響因子α由兩方面的疊加作用決定,時間不均勻性影響因子αt和空間不均勻性影響因子αs.［13］

其中：L為隨徑流輸入河流的非點源（NPS）污染的年損失值,kg；r為給定年限內整個流域的年降雨量,mm；Rj為給定年限內研究流域的子流域j內的年均降雨量,mm；R為給定年限內研究流域內的年均降雨量,mm.已有研究表明輸入河流的非點源（NPS）污染與降雨有很大關系,因此非點源（NPS）污染可以定義為關于降雨的一個函數［25-26］.

地形影響因子被用來描述地形異質性對非點源（NPS）污染負荷的影響.地面斜坡通過對徑流的流量、速率等產生影響,而最終影響營養物質的損失.根據相關研究［21］地形影響因子β可以定義為：

其中：L污染負荷量,kg；c和d都為常量；θf研究區域內空間單元的坡度；θ為整個研究區域的平均坡度.

2　研究案例

2.1研究區域概況

寶象河是滇池流域內僅次于盤龍江的河道,屬昆明古六河之一.源于官渡區東南部老爺山,經小寨村至三岔河匯支流小河（源于阿底村）來水入老寶象河水庫（徑流面積 67.2km2,總庫容2091×104m3）,流經大板橋鎮、阿拉鄉、昆明市經濟開發區、小板橋鎮,在寶豐村匯入滇池.河道全長 41.4km,干流全長 36.2km,高程落差 105m［14］.寶象河流域位于滇池的東北部（102°41′～102°56′E,24°58′～25°03′N）,絕大部分在官渡區內,西北部少部分在盤龍區內.徑流面積 344km2,流域面積302km2,南北跨度近30km,約占官渡區面積的60%,約占整個滇池流域的10.3%［15］.流域內西南部和中部地區地勢較為平坦,西北部和東部地區多山且海拔較高,地形整體向滇池傾斜,整個流域的地面高程在1884.3～2728.5m之間.該流域多年平均降雨量為 937.1mm（1999～2010年統計數據）,降雨分布不均勻,85%以上降雨集中在5～10月.土地利用主要類型為林地、耕地和建設用地,分別占到流域面積的 54.0%、19.3%和20.4%（2008年統計數據）,屬于典型的農業-城市混合型流域.研究流域的地形情況和水質觀測站、非點源農村生活污染在研究流域中的分布情況如圖1所示.

圖1　寶象河流域自然狀況與降雨站點、水質監測點分布Fig.1　Natural condition, rainfall station and water quality observation station in Baoxianghe watershed

2.2降雨和地形影響因子計算

表2為寶象河流域降雨數據（1999～2010）、水質數據（2001～2009年）.由前文分析可知通過回歸分析可以建立研究流域年均降雨量和非點源污染排放量之間的關系.

建立寶象河流域非點源污染負荷年入河量與年均降雨量之間的回歸方程如下：

基于 1999～2010年的多年降雨數據求得寶象河流域多年平均降雨量為937.1mm,根據式（4）可以得到該流域氮、磷營養損失的降雨影響因子如下：

表2　寶象河流域（1999～2010）的年均降雨量、徑流深度和污染負荷入河量Table 2　Annual precipitation, runoff depth and pollution loads in Baoxianghe watershed

通過計算,寶象河流域來自非點源污染的TN的降雨影響因子值從0.8140到0.9447,TP的降雨影響因子值從 0.8432到 0.9787,以上均為2008年計算統計值如圖2所示.

根據文獻［13, 26］中已有的數據可以得到d值為0.6104,利用GIS軟件對研究區域的DEM數據進行計算可知寶象河流域地面平均坡度為9.18°,由式（6）可以得到該流域營養損失的地形影響因子如下：

通過計算得到寶象河流域的地形影響因子值從0到2.9875,如圖3所示.

圖2　寶象河流域非點源污染（a）TN、（b）TP的降雨影響因子值（2008）Fig.2　Precipitation impact factor values for （a） TN and （b）TP in Baoxianghe watershed （2008）

2.3確定輸出系數

農村生活和畜禽養殖的輸出系數根據文獻［11,27-28］確定,如表3所示.土地利用類型方面,磷的輸出系數參考李思思等［29］針對滇池流域面源磷負荷的研究,氮的輸出系數參考其他地方的相關研究［13,30-33］進行調整估算得到.大氣沉降的輸出系數根據陸海燕等［34］和周國逸等［35］的相關研究,據滇中大氣降水的營養元素含量確定 N、P的大氣沉降率［分別為22.8kg/（hm2/a）、1.0kg/（hm2/a）］,由式（3）確定當地形成徑流的百分比為 24%,得到來自大氣沉降的單位面積氮、磷值分別為548.3kg/（km2·a）和23.1kg/（km2·a）［36］.為了更準確地估算,本文根據河流走向、地形因素將該流域劃分為10個子流域,劃分情況及寶象河流域的土地利用、農村非點源分布如圖4所示.

圖3　寶象河流域的地形影響因子值Fig.3　Terrain impact factor values in Baoxianghe watershed

表3　寶象河流域的非點源的輸出系數Table 3　Export coefficients of non-point sources inBaoxianghe watershed

3　結果及討論

3.1不同污染源類型對非點源氮（磷）污染的貢獻

圖4　寶象河流的（a）土地利用、農村非點源分布情況和（b）農村生活、畜禽養殖概況Fig.4?。╝）Rural non-point sources and land use and （b）rural living and livestock in Baoxianghe Watershed

由表 4可知,來自土地利用類型的非點源氮污染比例最大,占非點源污染總量的 41%,之后依次是大氣沉降（38%）、農村生活（16%）和畜禽養殖（4%）,六種土地利用類型中,耕地的貢獻值最大（93.3t）,這與當地農用氮肥的施用有很大關系.來自土地利用的非點源磷污染比例也最大（35%）,之后依次是農村生活（25%）、大氣沉降（22%）和畜禽養殖（18%）,耕地依然是最大的貢獻者（6.7t）.畜禽養殖源對非點源磷污染的貢獻比例（18%）顯著高于氮（4%）；大氣沉降源對非點源磷污染的貢獻比例（22%）顯著低于氮（38%）.除了非點源氮污染中畜禽養殖源的貢獻比例高于農村生活源,其他各個非點源污染源的比例關系與Ding等［13］的研究結果一致.這些數據表明,寶象河流域農業耕地和農村生活的非點源污染貢獻率最大,為減少環境污染,控制耕地的氮肥施用量、加強農村地區生活污水及垃圾的日常處理十分重要.

表4　寶象河流域非點源污染負荷估算值（2008）Table 4　NPS pollution loads in Baoxianghe watershed （2008）

3.2寶象河流域的總氮（磷）負荷產生量及分配

非點源污染負荷的計算包括農村生活源、畜禽養殖源等,點源污染負荷的計算包括了工業源、城鎮生活源（昆明第六污水處理廠污染排放數據）和規?；笄蒺B殖源（圖 5）.各子流域污染負荷產生量如圖6所示,北部、西南部地區產生的污染負荷最多.由表5可知,寶象河流域非點源污染比例最大,TN、TP的非點源污染比例分別為74.2%和 68.0%,非點源磷污氮要高于滇池流域（52.0%）,而非點源磷污染與整個滇池流域（71.1%）較為接近.這表明寶象河流域的氮污染較為嚴重,與已有的相關研究結論一致［37］.分析可知,寶象河流域耕地較多,氮肥的大量施用造成氮污染；寶象河下游為城市區,建設用地較多,城市地表徑流也加重了這一污染.

3.3改進前后的輸出系數模型對比

表6比較了改進前后輸出系數模型的差異,結果顯示,改進前模型估算的非點源污染負荷均偏大.經分析得知,降雨方面,所研究子流域中大部分未達到多年降雨量均值；空間方面,中部、西南部地區地勢平坦,坡度極?。?°以下）,使得降雨地形復合因子的值均小于 1,造成未經降雨地形影響因子調整的模型預測值偏大.

為進一步驗證改進模型的有效性,本文利用ECM和IECM計算了2002、2008年寶象河流域的TN、TP污染負荷入河量,并與實際觀測值進行對比（表7、表8）.需要說明的是,模型預測結果不包括污染物從產生到入河的遷移過程的損失,估算值需經入河系數［38-40］校正后才能進行比較, 表7、表8為校正后結果.

表5　各子流域的非點源、點源污染負荷估算（2008）Table 5　NPS and PS pollution loads in the sub-basins （2008）

圖5　各子流域的點源氮污染、點源磷污染負荷Fig.5　TN and TP loads from point souces in the sub-basins

圖6　各子流域的TN污染、TP污染負荷產生量Fig.6　TN and TP loads from non-point and point sources in the sub-basins

表6　改進前后的輸出系數模型估算的非點源污染負荷量（2008）Table 6　Comparison of ECM and IECM in estimating the NPS loads （2008）

結果顯示,改進前后的模型估算的 TN污染負荷均高于實際觀測值,但IECM模型使相對偏差分別從48%降到 18%、從 61%降到 17%,與Ding等［13］的研究結果（改進后的模型使TN污染負荷估算量的相對偏差從-33%降到-19%、從-41%將為24%）相似,這說明改進 IECM模型提高了TN負荷入河量的計算精度.2008年TP污染負荷入河量的估算值均低于觀測值,IECM模型并沒有減小估算值的相對偏差.分析原因,一方面,污染源的輸出系數及入河系數的選取會受主觀因素的影響,TP的點源污染負荷貢獻比例要大于TN；另一方面,輸出系數模型對溶解態污染物的靈敏度要高于吸附態污染物,非點源氮主要以溶解態形式流失,非點源磷主要以吸附態存在［41］.這都造成了 IECM對磷污染估算結果具有一定的不確定性.綜合兩組統計數據的平均值來看,IECM模型分別使得TN、TP的污染負荷估算值的平均相對偏差由54%降到17%、由15%降到-6%,整體上提高了估算結果的準確性.說明降雨和地形的時空差異應當作為非點源污染估算中的重要考慮因素.

表7　ECM模型與IECM模型估算的TN污染負荷入河量的對比Table 7　Comparison of ECM and IECM in estimating the TN loads discharging into river

表8　ECM模型與IECM模型計算的TP污染入河量的對比Table 8　Comparison of ECM and IECM in estimating the TP load discharging into river

4　結論

4.1非點源污染是寶象河流域污染的最大來源,TN、TP的非點源污染比例分別為 74.2%和68.0%（2008年）.與整個滇池流域相比,寶象河流域的非點源氮污染比例更高,非點源磷污染比例較為接近.來自農業用地和農村生活的非點源污染貢獻率最大,為減少環境污染,應當控制耕地的氮肥施用量、加強農村生活污水及垃圾的日常處理,改善對湖濱農田的管理并加強對城市地表徑流的控制.

4.2基于水文水質數據的輸出系數模型計算簡便,但缺少對研究區域具體地理氣象因素的考慮,存在偏差.改進的輸出系數模型分別使 TN、TP估算值的平均相對偏差由52%降到15%、由13%降到-7%,優化作用較為明顯,說明降雨和地形的時空差異應當作為非點源污染估算的重要考慮因素.

4.3本文利用改進的輸出系數模型計算小尺度、高原流域的非點源污染負荷,驗證了其適用性,為滇池流域非點源污染負荷估算提供了參考方法.怎樣獲得更加實際情況的輸出系數和入河系數、合理地進行子流域劃分,是下一步的研究方向.

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Estimation of pollution load from non-point source in Baoxianghe watershed based， Yunnan Province on improved export coefficient model.

REN Wei, DAI Chao, GUO Huai-cheng*（College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China）.

China Environmental Science, 2015,35（8）：2400～2408

An improved export coefficient model （IECM） was developed through integrating the precipitation and terrain impact factor into the conventional export coefficient model. Based on the meteorological, hydrological, social and economic data in Baoxianghe watershed from 1999 to 2010, IECM was utilized to calculate the total nitrogen （TN） and total phosphorus （TP） loads. The results indicated that the contribution rates of TN and TP loads from non-point source （NPS） （i.e., 74.2% and 68.0%, respectively） were more than that from point source （i.e., 25.8% and 32.0%, respectively）during 2008. For TN loads, the magnitude order of the contribution of NPS was as follows： land use ＞ atmospheric precipitation ＞ rural life＞ livestock. For TP loads, the magnitude order was as follows： land use ＞ rural life ＞ atmospheric precipitation ＞ livestock. Also, Contribution rates of TN loads from NPS in Baoxianghe watershed were larger than that in Lake Dianchi watershed, the contribution rates of TP loads from NPS in Baoxianghe watershed was close to that in Lake Dianchi watershed. Furthermore, average relative errors of IECM to estimate the TN and TP loads were 15% and -6%, respective. In comparison, the average relative errors of conventional export coefficient model were 54% for TN loads and 17% for TP loads. It is indicated that the IECM improved the calculation accuracy, and it provided reference information of model selection for the estimation of pollution loads especially that from NPS in Dianchi watershed.

export coefficient model；non-point source；Baoxianghe watershed；TN；TP

X522

A

1000-6923（2015）08-2400-09

2014-12-20

國家水體污染控制與治理科技重大專項（2013ZX07102-06）；滇池流域水資源聯合調度改善湖體水質關鍵技術與工程示范課題

* 責任作者, 教授, hcguo@ pku.edu.cn

任瑋（1991-）,女,湖北十堰人,北京大學碩士研究生,主要從事水環境學、環境規劃與管理方面的研究.