山地農業小流域非點源氮磷輸出特征及來源

徐麗賢, 梁新強,, 周柯錦, 林麗敏,王知博, 華桂芬, 王欣煜, 王志榮, 黃 武

(1.浙江大學 環境與資源學院, 浙江 杭州 310058; 2.浙江省水體污染控制與環境安全技術重點實驗室,浙江 杭州 310058; 3.浙江省環境檢測中心, 浙江 杭州 310015; 4. 浙江省農業生態與能源辦公室, 浙江 杭州 310012)

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山地農業小流域非點源氮磷輸出特征及來源

徐麗賢1, 梁新強1,2, 周柯錦3, 林麗敏1,王知博1, 華桂芬2, 王欣煜1, 王志榮4, 黃 武4

(1.浙江大學 環境與資源學院, 浙江 杭州 310058; 2.浙江省水體污染控制與環境安全技術重點實驗室,浙江 杭州 310058; 3.浙江省環境檢測中心, 浙江 杭州 310015; 4. 浙江省農業生態與能源辦公室, 浙江 杭州 310012)

摘要：[目的] 分析非點源污染物輸出特征及來源,為相似農業小流域水質研究以及非點源污染控制提供參照基礎。[方法] 通過ArcGIS軟件對集水流域劃分,監測2014年斷面及降雨水質,結合平均濃度法及輸出系數法,建立考慮降雨攜帶輸出的流域非點源負荷輸出系數法計算模型,并進一步采用最優化數學方法對流域內污染物的來源進行分析。[結果] 核算得到耕地、林地、城鎮村及工礦用地、農村生活和畜禽養殖的總氮輸出系數分別為15.87,6.33,6.27 kg/(hm2·a),0.20 kg/(人·a),0.83 kg/(頭·a),總磷輸出系數分別為0.46,0.39,0.67 kg/(hm2·a),0.10 kg/(人·a),0.16 kg/(頭·a)。該研究區域徑流中-N是氮流失的主要形式,降雨高峰期徑流中顆粒態磷流失嚴重,-N及溶解態磷是該流域雨水中氮磷的主要存在形態。[結論] 該流域非點源污染輸出以降雨、林地、農村生活輸出為主。

關鍵詞：非點源污染; 降雨輸出; 系數核算; 氮磷流失特征

文獻參數： 徐麗賢, 梁新強, 周柯錦, 等.山地農業小流域非點源氮磷輸出特征及來源[J].水土保持通報，2016,36(3)：30-37.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2016.03.007

農業非點源污染是影響水質的關鍵因素，對其輸出特征及來源進行分析是控制污染的前提。自2001年出臺畜禽飼養相關規定后，非點源污染受到人們的關注越來越大，其中，農業非點源污染被認為是水生態環境的重要影響因素[1]，氮、磷被普遍認為是農業非點源的特征污染物[2-3]。不同于城鎮生活污水與工業廢水污染，農業非點源污染具有發生的隨機性和間歇性，復雜的機制與過程，不確定的排放渠道及量值，多變的空間及時間污染負荷，監測、估算及控制的困難性等一系列特點[4]。對國內外流域水環境模型，即非點源污染模型進行分類，按照物理過程描述的不同分為經驗型模型以及機理機制型模型；按照空間離散程度或分辨率大小的不同分為集總式和分布式模型[5]。其中，輸出系數模型即為經驗型集總式模型，該模型最大的特點是利用相對容易得到的研究流域土地利用狀況、人類生產活動情況等資料直接建立各因素與收納水體非點源污染負荷的關系[6]。研究表明，空氣沉降等因素也可進一步被考慮添加進模型中，提高模型應用過程中流域尺度非點源污染估算和預測的準確性[7]。同時，此類模型通過結合GIS等工具也被廣泛應用于非點源污染負荷核算中[8]。對于缺乏水文水質資料的特定流域中，若參考其他流域輸出系數的方法，往往不符合研究區域的實際情況，容易給結果造成一定偏差。不同土地利用等因素也造成非點源污染輸出特征的差異性[9-10]，因此，清晰辨別研究區域污染源以及確定各污染源的輸出系數值是應用該方法的關鍵。輸出系數法雖常被應用于大尺度流域，鑒于本研究區域為集水流域可劃分、農業污染源明確以及無工業點源污染的流域，且各個監測斷面形狀規則利于監測，本文通過定點監測與輸出系數模型相結合的方法，在全城塢小流域進行2014年1—12月各斷面水質及大氣濕沉降(降雨)實地監測的前提下，研究該地區年際非點源氮磷輸出的主要特征并核算驗證各污染源非點源氮磷污染輸出系數。以期為相似農業小流域水質研究以及非點源污染控制提供參照基礎。

1研究區概況

全城塢村小流域(119°41′50″—119°43′51″,30°27′37″—30°29′24″)位于浙江省杭州市余杭區鸕鳥鎮，東鄰黃湖，南連臨安市橫畈，北接百丈，西接安吉縣山川鄉，占地面積約659.92 hm2，人口為1 028人。調查研究表明，該小流域內在監測時段中無點源污染，因此將該流域的污染均視為非點源污染。同時經實地考察，全城塢流域內非點源污染來源主要包括：耕地、林地、城鎮村及工礦用地、農村生活、畜禽養殖、降雨輸出。通過ArcGIS 10.2軟件生成研究區域的水系及集水流域，并進一步依據輸出系數模型所需參數個數，采用嵌套式布點的方法在河流中布設水質監測斷面，分別位于該地區劃分得到集水流域的出口，其編號分別為D1，D2，D3，D4，D5。

本研究所在地區的耕地土壤屬于潴育水稻土(黃斑田)，林地土壤屬于黃紅壤(黃泥沙土)，土壤氮磷背景值如表1所示。通過對該研究區域的實地調查獲得農村生活及畜禽養殖數據，解譯2014年的OLI-TIRS影像數據，并根據分類規范(GB/T21010-2007)獲得該全城塢流域的土地利用情況。進一步用Arc-Map中的區域分析功能對各斷面所代表的集水流域進行耕地面積、林地面積、城鎮村及工礦用地面積進行統計，得到如表2所示信息。

表1　研究區土壤性質

表2　研究區集水流域基本信息

注：畜禽養殖的頭數通過豬當量換算得到，其中肉雞、蛋雞、羊、肉牛、奶牛的豬當量折算系數分別為1/60，1/30，1/3，5，10。由于解譯精度受限，同時該研究區域農用地(耕地+林地)的面積占93%，交通運輸用地等土地利用臨近城鎮村及工礦用地且占地面積小，因此在本研究解譯及統計過程中將其歸于該流域的城鎮村及工礦用地中。D1，D2，D3，D4，D5表示5個斷面。下同。

2材料與方法

2.1樣品測試分析方法

本研究選取2014年1—12月中每月代表日8:00至翌日8:00進行該流域水樣采集及流量的測定，其中水樣每30 min采集1次。采集完畢后以每個水樣采集時段的累計流量為體積權重制備當次監測混合水樣；流量采用STARFLOW超聲波多普勒流量計，在各斷面監測現場進行實時測定，每5 s記錄1次讀數，本研究將每月15日所監測的數值用作于輸出系數模型的核算，每月5日所監測的數值用作于該模型的驗證。

參照《大氣降水采樣與分析方法》GB13 580.2-92在該研究區域布設2個點，利用聚乙烯塑料小桶放置監測斷面D2，D3附近相對高度為1.5 m的空曠地段進行采樣，視降雨頻次而定(2014年每月監測降雨2～7場)，監測指標以各場降雨量為權重計算得到每月降雨平均濃度，每次水樣取3個平行樣，在現場進行預處理后，統一由高密度聚乙烯瓶置于移動冰箱冷藏保存后，帶回實驗室立即進行各個指標的測試。

2.2輸出負荷核算方法

通過實地調查，綜合考慮土地利用形式、農村生活、畜禽養殖及降雨輸出等因素，利用ArcGIS 10.2軟件對研究區域進行集水流域劃分，進一步在集水流域出口設立監測斷面，并通過斷面一整年的監測數據，在Johns等[7]提出的輸出系數模型基礎上，以軟件劃分獲得的集水流域為基本計算單元建立該流域考慮降雨輸出的非點源負荷輸出系數法計算模型，并通過最優化數學方法進行參數率定，得到流域非點源各污染物的輸出系數，同時對各斷面污染物輸出特征及研究區域非點源污染物來源進行分析。其中，以各斷面所控制的集水流域為基本計算單元(各集水流域出口設置監測斷面)，根據每次各斷面的水量、水質同步監測數據，以徑流量為權重，求出加權平均濃度近似作為斷面徑流的平均濃度，乘以斷面徑流量得到非點源污染負荷量[11]，并通過核算時段時間轉換系數得到年非點源負荷量，其計算表達式為：

(1)

2.3考慮降雨輸出的模型建立

確定各污染源合理的輸出系數值是輸出系數模型在特定流域中應用時的重點。影響流域非點源污染輸出系數的因素包括地形地貌、水文氣候等自然因素，也包括管理措施以及人類活動等人為因素[6]。本研究斷面水質水量同步監測的基礎下，同時對該研究區域的降雨情況進行了監測，將降雨監測得到污染物濃度與斷面流量的乘積作為降雨污染物輸出的負荷(通常，降雨輸出為雨水濃度、降雨量及徑流系數三者的乘積，本研究中將斷面流量視為該斷面所覆蓋區域的降雨量與徑流系數的乘積)。確定污染物的類型和污染源的種類是決定模型的基本結構和輸出系數個數的前提[6]，進一步利用監測及統計數據進行參數率定得到全城塢流域各個非點源污染源的輸出系數，模型的一般表達式為[12]：

(2)式中：k——集水流域的類別；j——核算流域中污染源的種類，共n個；i——斷面及降雨監測次數，共m次；Lk——污染物在流域k中的總負荷量(kg/a)；Ej——污染物在第j種污染源的輸出系數〔kg/(hm2·a)〕，其中農村生活的單位為〔kg/(人·a)〕，畜禽養殖的單位為〔kg/(頭·a)〕；Aj——第j種污染源的數量；Ci——第i月降雨中污染物平均濃度(kg/m3)；Ka——降雨負荷核算時段時間轉換系數。

根據該流域的特點，識別主要污染物的類型有TN，TP，主要的污染源種類有耕地、林地、城鎮村及工礦用地、農村生活、畜禽養殖及降雨輸出。當降雨輸出負荷已知時，計算模型需要確定的參數的個數是5。因此將該流域劃分為5個集水流域，根據公式可以列出5個方程，組成線性方程如下：

(3)式中：L——集水流域的某種污染物的非點源污染負荷，利用平均濃度法[12]可以計算出其值；A——污染源的數量，根據調查資料為已知值；以月為單位，斷面及降雨同步監測共計12次，公式中共有5個未知數，解此線性方程組可求得輸出系數，即E1，E2，E3，E4，E5。

3結果與分析

3.1流域降雨量及徑流量變化特征

降雨產生的徑流是往往是造成流域氮磷流失的重要因素[13]。自2014年1月1日至2014年12月31日，全城塢流域全年累積降雨量1 438.5 mm，其中5—8月的降雨量占全年降雨量的54%(全年最大的次降雨事件發生在7月27日，降雨量為87 mm，最大雨強為30 mm/h)。本研究區域降雨較多且雨量充沛。在該年的1，2，11月降雨較少，該3個月累計降雨量僅占全年降雨量的18%。

監測結果顯示(圖1)，各斷面流量波動情況具有相似性。自6月份起，由于梅雨季節造成的持續性降雨，導致該區域在后3個月中各斷面流量增大，其中7月份各斷面流量達到峰值，因此降雨也是導致流量變化的關鍵因素，降雨量年內分布不均造成流量呈現出季節性變化，流量高峰主要集中在夏季。各斷面間的流量差異性主要由于集雨面積以及農村生活排水造成，D1—D5集雨面積不斷增大以及農村生活排水量不斷增加，造成：D5流量>D4流量>D3流量>D2流量>D1流量的結果。

圖1　2014年全城塢流域日降雨量及各監測斷面流量變化情況

3.2降雨及斷面監測氮磷變化特征

從圖3可以得出，TP含量為0.03～0.14 mg/L，其平均值為0.08 mg/L，處于地表Ⅱ類或Ⅲ類水標準(以P計)。斷面監測結果表明，在降雨高峰期斷面監測TP濃度波動大，且主要以顆粒態磷(DTP)流失為主，其中斷面1及斷面4全年磷流失以顆粒態為主，其原因可能是該研究區域磷含量普遍較低，該監測斷面又受區域農村生活污水及河道淤泥擾動的影響大；降雨水質監測結果表明，該地區降雨中磷流失主要以溶解態形式為主。

將監測得到2014年各月的污染物濃度(圖2及圖3)及流量(圖1)水文數據代入污染物年輸出負荷公式(1)，其監測斷面的污染物年輸出負荷如表4所示。監測斷面D1—D5分別代表5個集水流域的出口，其中斷面1及斷面2代表的集水流域相對獨立，其余監測斷面所代表的集水流域相互嵌套。由于隨著流域面積的增加，各污染源的數量也隨之增加，監測斷面D3—D5污染物總流失量呈逐漸遞增的趨勢。研究結果表明，降雨輸出是非點源污染物流失的重要組成部分，監測研究區域降雨中的污染物水平，結合各斷面的流量數據得到各集水流域的降雨輸出負荷，降雨中的TN水平較TP水平相比普遍較高。核算得到D1—D5降雨輸出負荷分別為TN：2 540.20，4 751.67，6 208.18，13 284.94，14 410.61 kg；TP：15.04，28.15，36.78，78.69，85.00 kg。

3.3參數率定及驗證

將2014年各監測斷面非點源污染物總流失負荷(表4)、降雨輸出負荷與各污染源統計信息(表2)代入輸出系數模型計算公式(3)中，通過最優化的數學方法得到耕地、林地、城鎮村及工礦用地、農村生活、畜禽養殖的TN，TP輸出系數核算結果(表3)，并在表3中統計了其他學者的輸出系數研究成果。耕地的TN及TP輸出系數相比其他流域的研究結果數值偏小，可能是由于該地區的耕地的種植主要以單季稻為主，在其他流域耕地的種植主要以多季稻等作物為主。農村生活的TN，TP輸出系數明顯高于其他流域，通過實地調查，該研究區域農村生活污水的處理相對簡單，主要以“三格式”化糞池或者直排的方式入河，這是造成農村生活輸出系數偏高的主要原因。

圖2　全城塢小流域2014年非點源TN月流失量

通過數據核算得到污染物流失總負荷以及降雨輸出負荷，結合各斷面所代表的集水流域基本信息(表2)，根據各污染源的輸出系數(表3)及各污染源的統計信息(表2)相乘得到輸出負荷占比情況如表3。其中，降雨輸出負荷是通過實測降雨資料結合公式(2)中的降雨輸出部分核算獲得。結合表3可知，全城塢流域各污染源TN輸出負荷由大到小分別為：降雨輸出>林地>城鎮村及工礦用地>耕地>農村生活>畜禽養殖，其中降雨中TN輸出負荷所占比例較大為75.82%，由此可見該地區降雨中TN的流失不容忽視，其次為林地輸出，占20.01%，實地考察得到該地區以林地為主且面積較大，部分林地施用有機肥是造成林地TN輸出較大的主要原因；各污染源的TP輸出負荷由大到小分別為：林地>農村生活>降雨輸出>城鎮村及工礦用地>畜禽養殖>耕地，其中林地TP輸出占49.16%，其次為農村生活TP輸出占總輸出的21.35%，因此，對林地、農村生活中TP的輸出控制是治理該地區非點源污染物的關鍵。

圖3　全城塢小流域2014年非點源TP月流失量

污染源 輸出系數TNTP其他流域文獻參考系數TNTP負荷/kgTNTP百分比/%TNTP耕地/(kg·hm-2·a-1)15.870.4619.40～29.00[14-18]0.90～2.26[14-18]210.916.111.111.28林地/(kg·hm-2·a-1)6.330.390.43～11.90[14-18]0.12～1.53[14-18]3800.91234.1820.0149.16城鎮村及工礦用地/(kg·hm-2·a-1)6.270.677.17～17.14[14-15,17-18]0.24～7.33[14-15,17-18]289.4930.931.526.49農村生活〔kg/(人·a)〕0.200.100.01～0.04[19-21]0.01～0.06[19-21]205.60102.801.0621.35畜禽養殖〔kg/(頭·a)〕0.830.160.27～4.42[22-24]0.21～2.53[22-24]91.3017.600.483.79降雨輸出————14410.6185.0075.8217.92

注：“—”表示未核算相應結果。

將2014年1—12月每月5日的監測結果代入負荷核算表達式(1)對該輸出系數計算模型進行驗證，即為表4中的監測值。

將輸出系數、降雨監測數據代入公式(3)中獲得表4中計算值，由于輸出系數即為各斷面負荷值結合最優化數學方法計算獲得，因此各斷面TN，TP計算值即為各斷面污染物總流失負荷。如表4所示，該輸出系數計算模型在各斷面平均模擬精度TN，TP分別達到80.52%以及82.90%。研究表明，該輸出系數計算模型具有一定的模擬精度，進一步說明通過最優化數學方法在該類型小流域核算得到的各污染源輸出系數具有一定的參考價值，在下一步試驗中增加采樣頻次以及監測斷面有助于提高該方法在該流域中模擬精度。

表4　全城塢流域非點源污染輸出系數計算模型模擬精度

4結 論

(3) 基于實測資料以及輸出系數法計算模型，通過最優化數學方法核算得到各污染源TN，TP輸出系數。該輸出模型具有一定的模擬精度，通過驗證得到TN，TP負荷的模擬精度分別為80.52%以及82.90%。說明此方法在該類型小流域的適用性，核算所得輸出系數為相似流域提供參考。

(4) 該流域TN輸出以降雨輸出為主占75.82%，其次為林地占20.01%；流域TP輸出中，林地輸出最大，為49.16%，農村生活TP輸出占非點源污染輸出的21.35%。因此，為控制非點源污染流失，針對該小流域林地以種植毛竹為主的特點，通過竹腔施肥[25]等技術實現林地的合理施肥以及對農村生活污水進行納管收集等措施。

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收稿日期：2015-05-14修回日期：2015-07-13

通訊作者：梁新強(1979—),男(漢族),浙江省杭州市人,博士,副教授,主要從事農業面源污染控制與水質評估研究。E-mail:liang410@zju.edu.cn。

文獻標識碼：A

文章編號：1000-288X(2016)03-0030-08

中圖分類號：X131.2

Export Characteristics and Source Analysis of Non-point Source Nitrogen and Phosphorus in Mountain Agricultural Small Catchment

XU Lixian1, LIANG Xinqiang1,2, ZHOU Kejin3, LIN Limin1,WANG Zhibo1, HUA Guifen2, WANG Xinyu1, WANG Zhirong4, HUANG Wu4

(1.CollegeofEnvironmentandResourceSciences,ZhejiangUniversity,Hangzhou,Zhejiang310058,China; 2.KeyLaboratoryforWaterPollutionControlandEnvironmentSafetyofZhejiangProvince,Hangzhou,Zhejiang310058,China; 3.EnvironmentalMonitoringCenterofZhejiangProvince,Hangzhou,Zhejiang310015,China; 4.OfficeofAgriculturalEcologyandEnergyofZhejiangProvince,Hangzhou,Zhejiang310012,China)

Abstract：[Objective] To analyze the export characteristics and source of non-point source in order to provide reference basis for the study of the similar agricultural watershed water quality and non-point source pollution control. [Methods] This area was firstly divided into certain catchments with ArcGIS software. The water quality and precipitation was monitored across sections in 2014. Combined with the mean concentration method and export coefficient model, a calculation model was set up to estimate non-point source pollution export , and the sources for various non-point pollutants was analyzed with optimized mathematic method. [Results] The total nitrogen export coefficients of agricultural land, woodland, residential land, domestics and livestock was 15.87 kg/(hm2·a), 6.33 kg/(hm2·a), 6.27 kg/(hm2·a), 0.20 kg/(person·a), 0.83 kg/(anamal·a), respectively, while the total phosphorus export coefficients was 0.46 kg/(hm2·a), 0.39 kg/(hm2·a), 0.67 kg/(hm2·a), 0.10 kg/(person·a), 0.16 kg/(anamal·a), respectively. Nitrate nitrogen was the main form of nitrogen loss in the runoff and a large amount of particulate phosphorus run off in the periods of peak rainfall. In the precipitation, ammonia nitrogen and dissolved phosphorus was main loss form. [Conclusion] In this small catchment, precipitation, woodland and domestic waste are the main pollution sources.

Keywords:non-point source pollution; precipitation; coefficient estimation; nitrogen and phosphorus losses characteristics

資助項目：國家水體污染控制與治理科技重大專項“苕溪流域農村污染治理技術集成與規模化工程示范”(2014ZX07101-012); 國家自然科學基金項目“有機肥施用對稻田土壤膠體磷賦存及運移的影響機理”(41271314)

第一作者：徐麗賢(1991—),女(漢族),浙江省湖州市人,碩士研究生,研究方向為農業面源污染控制與治理。E-mail:21314073@zju.edu.cn。