基于輸出系數模型的南四湖流域非點源污染輸出風險評估

荊延德, 張華美, 孫笑笑

(1.山東省高校南四湖濕地生態與環境保護重點實驗室, 山東 濟寧 273165; 2.曲阜師范大學 地理與旅游學院, 山東 日照 276826)

基于輸出系數模型的南四湖流域非點源污染輸出風險評估

荊延德1,2, 張華美1,2, 孫笑笑1,2

(1.山東省高校南四湖濕地生態與環境保護重點實驗室, 山東 濟寧 273165; 2.曲阜師范大學 地理與旅游學院, 山東 日照 276826)

[目的] 探究非點源污染物N、P輸出風險在不同子流域、坡度等級和縣市區的分布特征,為南四湖流域不同風險區制定管理方案和控制對策提供科學依據。[方法] 以數字高程模型(digital elevation model, DEM)為基礎數據,運用ArcGIS軟件,提取南四湖流域的DEM,制作坡度等級圖,再運用水文分析功能,提取水系圖、河流圖、并劃定子流域,結合2013年南四湖流域土地利用圖,通過運用輸出風險模型分析不同的土地利用類型和坡度下氮(N),磷(P)污染的空間變化。[結果] 氮素的平均風險概率達到51.67%,磷素的平均風險概率達到9.14%,南四湖流域非點源污染輸出風險湖東小于湖西;隨坡度增大,高風險區面積減小,低風險區面積增加;就不同縣市區而言,濟寧市中區的N風險較小之外,其余縣市區N風險均較大,P風險較小。[結論] N是流域最主要的非點源污染物,非點源污染輸出風險大小與土地覆蓋和坡度有密切關系。

南四湖流域; 輸出系數; 非點源污染; 風險評估

文獻參數： 荊延德, 張華美, 孫笑笑.基于輸出系數模型的南四湖流域非點源污染輸出風險評估[J].水土保持通報，2017,37(3)：270-274.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.20170401.001； Jing Yande, Zhang Huamei, Sun Xiaoxiao. Risk assessment of non-point source pollution in Nansihu Lake Basin using output coefficient model[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(3)：270-274.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.20170401.001

隨著南四湖流域工業化、城市化進程加快，大量工業廢水、生活污水、農業回水等未經處理注入河流和湖泊中，使得湖泊污染嚴重[1]。其中農業引起的非點源污染是目前水體污染最重大的問題之一[2]。與點源污染相比，非點源污染的發生具有隨機性、廣泛性、模糊性、滯后性等特點[3]，這些特點決定了非點源污染難以預測，難以完全真實計算[4-6]。輸出系數模型避開了非點源污染發生的復雜過程，不考慮中間過程和內在機制，操作簡單，所需參數少，易獲取資料[7]，又有一定的核算精度，被廣泛應用于大尺度流域范圍上的非點源污染研究[8]。

輸出系數模型在中國不同區域非點源污染研究上得到廣泛關注和實踐應用，已有關于三峽庫區大寧河流域[9]、拉薩河流域[10]、呼蘭河流域[8]等流域非點源污染輸出風險分析的研究報道，研究重點大多集中在輸出系數的確定、污染輸出風險的計算、空間變化特征、控制對策制定等方面。但是以上研究大多針對河流流域的非點源污染輸出風險評價研究，對以湖為中心的流域非點源污染輸出風險研究甚少。據調查，針對山東省南四湖流域的非點源污染方面的研究還比較少，運用輸出系數模型并結合RS和GIS技術對南四湖流域進行輸出風險評估更是未見報道。本研究擬以南四湖流域為研究對象，基于輸出系數法，主要考慮耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地6種土地利用類型非點源污染，估算南四湖各子流域非點源N，P輸出風險概率，分析非點源污染輸出風險隨坡度和行政區的變化特征，研究結果將為南四湖流域社會經濟發展與生態環境保護相協調提供決策依據和理論參考。

1 研究區概況

南四湖是微山湖、昭陽湖、獨山湖、南陽湖的總稱，其中微山湖面積最大，故又稱微山湖，因位于山東省西南部的濟寧以南而得名。南四湖為淮河流域第2大淡水湖，是魯南、蘇北地區的重要水源地，也是國家南水北調東線工程重要的輸水通道和調蓄湖泊。南四湖流域位于北緯34°41′—35°98′，東經114°82′—117°83′，入湖河流53條，總流域面積3.17×104km2，地處暖溫帶、半濕潤地區，屬暖溫帶大陸性冬夏季風氣候[1],流域內多年平均降水量700 mm左右，年平均氣溫14.2 ℃。流域內耕地面積占84%，有較大比重，隨著流域內工農業的迅速發展，人為氮、磷輸入量隨之增加，使得南四湖水質狀況受到不同程度的影響，非點源污染是導致南四湖水質惡化和水體富營養化的主要因素。

2 研究方法和數據處理

2.1 研究方法

2.1.1 輸出系數模型 20世紀70年代初期，北美地區首先提出了輸出系數模型，主要用來估算土地利用和湖泊富營養之間的關系[11]，假設所有土地類型的輸出系數都一樣，導致結果和真實情況有很大誤差，因而限制了模型的應用[12]。Johnes等[13-14]不斷對模型進行改進，使模型得到了進一步完善和廣泛應用。輸出系數模型公式的一般表達為：

式中： j——污染物類別，本研究中主要為N，P兩種污染物； i——流域內土地利用類型，本研究中主要考慮耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用土地； Eij——污染物j在域內第i種土地利用類型上的輸出系數。公式中Ai表示的含義不同，Lj表示的意義也隨之變化。當Ai表示流域內第i種土地利用類型面積時，Lj表示的是污染物j在第i種土地利用上的污染負荷量(kg/a)；當Ai表示流域內第i種土地利用類型的面積百分比時，Lj表示的是流域內污染物j帶權重的平均輸出系數〔kg/(km2·a)〕，此用法就是輸出風險模型，用于計算非點源污染輸出風險概率。P——降水中攜帶的污染物的負荷量(kg/a)，由于本研究區范圍較大，且地表土地利用覆蓋變化小，以N為主的營養物質在雨水中含量較少，降雨發生后研究區各處降水量強度差別不大，綜上所述，不考慮降水對研究區非點源污染帶來的風險。

由于林地相對于其他土地利用類型而言受到人為影響的作用較小，對水土流失又有滯留效應，一般認為林地是氮，磷污染的匯集區，自然狀況下不會產生非點源污染輸出風險，以林地的最大輸出系數作為評價閥值，超過閥值的百分比即為風險概率。

2.1.2 輸出系數的確定 運用輸出風險模型的關鍵在于確定輸出系數，本研究采用查閱文獻法，得到耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用土地的輸出系數。中國對此研究[15]集中在長江上游、松花江、黑河、太湖流域等熱點地區，但是針對山東省內各流域的研究甚少，因此在確定輸出系數時，要考慮到與研究區自然狀況相近的輸出系數。參考孟曉云等[16]在云蒙湖流域的研究成果和全國范圍輸出系數的平均值，進一步確定南四湖流域不同土地利用類型的輸出系數(表1)。

表1 南四湖流域不同土地利用類型全氮和全磷輸出系數

2.2 數據來源與處理

本研究所需數據有南四湖流域的DEM數據、

2013年Landsat TM影像和行政區劃圖(如表2)。主要運用的數據處理軟件為ENVI 5.1和ArcGIS 10.1軟件。運用ENVI 5.1軟件對遙感圖像進行校正、鑲嵌、裁剪及監督分類等，從而提取土地利用數據，結合全國土地資源分類系統和南四湖流域土地利用現狀，根據自己的研究需要將土地利用類型重新劃分為耕地(83.9%)、草地(0.2%)、林地(5.9%)、水域(5.2%)、建設用地(4.7%)與未利用土地(0.1%)。運用ArcGIS軟件對下載的DEM數據進行拼接、裁剪處理得到研究范圍內的DEM數據，并依據南四湖流域實際地形特征、土地利用精度和DEM數據精度，利用ArcGIS水文分析功能，將研究區DEM數據經過洼地填充、流向計算、匯流累積量計算及河網提取，根據自己的研究目的劃分出183個子流域。

表2 數據來源及說明

3 結果與分析

3.1 非點源污染輸出風險空間分布特征

本研究結合南四湖流域土地利用類型圖和子流域劃分結果，計算出耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地6種土地利用類型在每個子流域的面積百分比，代入公式求出每個子流域的輸出風險值，得出2013年南四湖流域總氮，總磷輸出風險空間分布狀況，結果見圖1。

由圖1可知，南四湖流域總氮，總磷輸出風險在空間分布上有較大差異?？偟骄敵鲲L險概率達到0.52，總磷平均輸出風險概率僅0.09，氮是流域最主要的非點源污染物。

流域內氮風險概率超過0.50的區域占總流域的77.38%，大部分地區是中等風險區，磷風險概率為0的地區占流域面積的10.95%，研究區內所有子流域的磷輸出風險概率均小于0.2，對南四湖流域非點源污染貢獻較小。

圖1 南四湖流域非點源污染輸出風險空間分布

從圖1中還可以看到，南四湖流域非點源氮污染輸出風險湖東小于湖西，一方面，氮在環境中多以溶解態形式存在，且據調查，南四湖湖東入湖徑流總量(2.75×109m3)大于湖西徑流(2.15×108m3)，即使大量污染物從東面入湖，也不會大幅度增加湖東面污染輸出風險；另一方面，湖東面大部分流域是市區，耕地占總流域面積小于建設用地，市區氮，磷污染的來源主要是生產生活排放，城市污水排放進入環境前經過處理，使得污染物含量降低。

由于南四湖流域研究區氮和磷輸出風險范圍有較大差別，目前沒有明確統一的等級劃分標準，根據圖1中氮、磷風險劃分間隔將風險劃分5個等級，等級越高，風險值越大。各風險等級累計統計分析結果見圖2。結合圖1和圖2可以看出，氮風險主要集中在0.52～0.56，占到總研究區面積的65%；磷風險主要集中在0.10～0.20，占總研究區面積的62%。氮風險遠高于磷風險，氮風險高于0.50的面積占到77%，磷風險沒有超過0.50?？傮w來說，南四湖流域非點源氮污染較嚴重。

圖2 南四湖流域非點源污染輸出風險累計面積比

3.2 基于坡度等級的流域非點源污染輸出風險特征

運用ArcGIS的空間分析工具，從研究區DEM中提取坡度數據，并進行坡度分級，再將坡度分級數據和子流域圖結合得出每個子流域的平均坡度，根據自己研究需要將研究區劃分為4個坡度等級分別為平地[0°～3°)、緩平地[3°～5°)、緩地[5°～8°)、斜坡[8°～15°)，分析南四湖流域非點源污染輸出風險隨坡度的變化特征，結果如表3，坡度對于氮，磷風險的空間分布有較大影響。隨著坡度增大，氮輸出風險在等級1，2，3的面積逐漸增大，風險等級4，5面積逐漸減小；磷輸出風險各等級面積隨坡度的變化與氮有類似規律。且由于在研究區范圍內地形主要以平原為主，土地利用類型以耕地最多，外界氮，磷輸入較多。

表3 南四湖流域非點源污染輸出風險在不同坡級上的分布

3.3 基于行政區劃的流域非點源污染輸出風險特征

運用ArcGIS軟件，結合研究區的行政區劃圖、土地利用圖，求出每個縣(區)各土地利用類型面積百分比，代入輸出系數模型公式，求得每個縣(區)的輸出風險，分析結果如圖3所示。由圖3可以看出，在不同縣(區)內氮，磷輸出風險有較大差別。每個縣區內氮輸出風險均大于磷輸出風險。在研究區范圍內的30各縣區中，濟寧市中區污染輸出風險概率最小，氮風險概率不足1%，無磷污染風險；除鄒城區、棗莊市中區、山亭區氮風險概率小于0.5之外，余下26個縣區的氮風險概率均0.5～0.6，面積占到整個研究區的90%；棗莊市中區、山亭區是無磷風險區，其余縣區磷風險概率在0.2以內。但風險值的跨度與張立坤等[8]研究的呼蘭河流域各縣市區風險分布跨度有所不同，由于南四湖流域土地利用類型在各縣市區之間差異較小，使得輸出風險概率相對集中在一定范圍內。

圖3 南四湖流域非點源污染輸出風險在不同縣區的分布

在本研究中研究的縣市區數量比國內其他類似研究包含的縣市區多，即減少了偶然誤差并增加了地區之間對比度，又能從更廣的視角體現流域內氮，磷污染的空間現狀。綜合來看，南四湖流域氮污染范圍比較廣，大部分縣市區已即將超過中等污染程度，不僅對南四湖的水質有破壞作用，還對以南四湖流域為主要水資源的生產生活造成嚴重影響。

3.4 南四湖流域非點源污染分區管理與控制對策

為了對不同污染區域提出有效的管理措施，將整個南四湖流域劃分為3個不同等級的風險區：輕微風險區(0.00～0.20)，低風險區(0.20～0.40)，中風險區(0.40～0.60)。從以上研究了解到，磷輸出風險值主要集中在0.00～0.20，整個研究區都屬于磷輕微風險區；氮輸出風險值主要集中0.20～0.60，其中低風險區占研究區面積的2%，中風險區占98%，屬于中風險程度的區域面積較大。由于氮元素是南四湖流域最主要的非點源污染物，因此對氮污染的治理工作最為緊迫。以氮的輸出風險值為依據，劃分管理區，結果見圖4。

圖4 南四湖流域氮污染治理管理分區

研究區有2%的面積在低風險區，主要分布在研究區西南的邊緣地區。土地利用類型以耕地和林地為主，且比例相近，耕地會增加污染風險，由于離湖區較遠，對湖水影響不大。除了對該區實施保護策略外，增加對氮污染源控制、減小污染范圍有著重要作用。中風險區在研究區分布范圍大，土地利用類型以耕地和城鎮為主，污染來源較多，農藥、化肥過度使用及生活污水排放都會造成非點源污染。南四湖流域主要以小麥和玉米為糧食作物，在成熟過程中對農藥化肥需求量大，僅靠實施保護措施已達不到控制污染的目的，應限制農藥使用計量、提高農藥效果、控制化肥使用量，才能減少非點源污染排放。在實際控制管理中，需要將有限的治理資源投入到對水體危害可能性最大而范圍相對較小的區域，從而降低治理難度并提高治理成效[17]。

4 討論與結論

(1) 河流流量和土地利用類型對非點源污染有明顯影響。流量越大，非點源污染輸出風險越低，非點源污染越輕。耕地和草地所占比重越大的地區，非點源污染輸出風險越高，污染越嚴重。從而使得南四湖流域非點源污染湖東小于湖西，這與李爽等[18]學者的觀點并不沖突。本研究氮輸出風險值相對集中在0.38～0.56，不如其他學者研究的河流流域氮風險值分散，原因是研究區范圍較大，地區之間差距不明顯，使得流域內部未出現極端風險區。

(2) 坡度對南四湖流域非點源污染有顯著影響。隨著坡度增大，高風險區面積減小，低風險區面積增大。研究區內坡度在0°～8°為最容易產生非點源污染的地區，研究結論與方廣玲等[10]研究的拉薩河流域低風險等級主要分布在15°以下自然用地的結論有所不同，主要是由于不同研究區其自然環境和土地利用狀況不同造成的。

(3) 南四湖流域非點源氮污染比磷污染嚴重，氮是最主要的非點源污染物，這與張立坤等[8]的研究結果一致。以氮的輸出風險值為依據，將南四湖流域劃分為不同的等級風險區，并針對不同風險區制定了相應的控制對策。輕微風險區以保護為主，控制輸入到環境中氮，磷的量；低風險區主要污染物是氮，在研究區占有面積較小，因此可以通過種植具有固氮作用的植物，減小氮污染范圍；中風險區面積較廣，控制污染排放源達不到治理效果，改變土地利用方式、增加自然綠地面積能有效緩解污染狀態。

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Risk Assessment of Non-point Source Pollution in Nansihu Lake Basin Using Output Coefficient Model

JING Yande1,2, ZHANG Huamei1,2, SUN Xiaoxiao1,2

(1.KeyLaboratoryofNansihuLakeWetlandEcologicalandEnvironmentalProtectioninUniversitiesofShandong,Jining,Shandong273165,China; 2.CollegeofGeographyandTourism,QufuNormalUniversity,Rizhao,Shandong276826,China)

[Objective] The objective of this study is to explore the distribution characteristics of the output risk of non-point source pollutants nitrogen(N) and phosphorus(P) under different conditions of sub basin, slope grade and geographical demarcation(counties), and to provide scientific basics for administer plan and control countermeasure of different risk areas of Nansihu Lake Basin. [Methods] Based on digital elevation model(DEM) data, the Nansihu Lake Basin DEM was extracted and slope grade was extracted using ArcGIS software. Then applying hydrologic analysis function, we extracted the drainage and river figures and delimited the drainage basin. Combined with the land use map of Nansihu Lake Basin in 2013, the space changes of N, P pollution under different land cover and slope were analyzed using the output risk model. [Results] The average risk probability of N reached 51.67%. The average risk probability of P reached 9.14%. The output risk of non-point source pollution in the east of lake was less than that in the west. With the increase of slope, the high risk area reduced, but the low risk area increased. In terms of geographical demarcation, Jining City was determined as less risk area of N, other counties had higher risk. The risk of P was less for all counties. [Conclusion] Nitrogen is the main basin non-point source pollutants. The output risk value of non-point source pollution has close relationship with land cover and slope.

Nansihu Lake Basin; output coefficient; non-point source pollution; risk assessment

2016-10-09

2016-10-20

教育部人文社會科學研究面上項目“基于輸出系數模型的南四湖流域非點源污染負荷估算及其對土地利用變化的響應研究”(15YJAZH027)

荊延德(1970—),男(漢族),山東省淄博市人,博士,教授,碩士生導師,主要從事環境修復與資源再生方面的研究。E-mail:jingyande@163.com。

張華美(1989—),女(漢族),河南省項城市人,碩士研究生,研究方向為環境保護與修復。E-mail:zhanghuamei12@163.com。

A

1000-288X(2017)03-0270-05

X820.4