率水流域非點源污染分析及施肥措施模擬

王 媛， 楚春禮， 劉 夏， 魯海寧， 畢孟飛， 王玉秋

(1.南開大學 環境科學與工程學院， 天津 300350； 2.黃山市生態環境局，安徽 黃山 245000； 3.黃山市環境監測站， 安徽 黃山 245000)

1 研究背景

作為農業大國，中國已成為當今世界最大的化肥生產國和消費國[1]。但由于不合理的施肥措施導致當季化肥利用率低，產生了水體富營養化風險，給生態環境帶來了巨大壓力[2]。

我國對于化肥管理措施的評價方法部分依賴于數據分析[3-4]與環境庫茲涅茨曲線模型的構建[5-6]，雖可發現施肥管理措施與農業非點源氮磷污染的靜態響應關系，但難以克服流域尺度污染輸入與輸出之間的非線性關系及其造成的不確定性問題，導致無法建立以流域調控為目標的施肥管理方案。為尋求削減流域非點源污染的有效方法，部分學者通過田間實驗[7-8]來研究施肥后氮磷的動態特性，通過田間實驗可得到污染輸出的控制方案，為小尺度流域施肥管理提供了方法借鑒，但大部分實驗規模較小，在大尺度流域的應用還需進行大量的實驗分析。

SWAT模型是由美國環保署認可，在世界范圍內應用最廣泛的流域尺度模型之一，廣泛應用于環境管理研究[9-10]。大量研究已表明，SWAT模型是科學研究和政策制定的有效工具[11]，在美國、非洲、澳大利亞和中國等地區均已廣泛應用[12]。已有研究利用SWAT模型分別模擬化肥減量措施[13-14]、生物肥料部分替代化肥[15]和深層施肥[16]對流域非點源總氮、總磷負荷的削減情況，但在同一流域比較不同化肥措施模擬效果的研究卻很少。

率水為千島湖的北源頭，是長三角地區重要的生態屏障。流域內多數居民以種植業為生，施肥以化學肥料為主，化肥的大量施用是新安江流域上游水體非點源污染的主要原因之一[17]，部分禽畜糞便的不合理處置也成為當地的污染隱患，引發了水體富營養化風險[18-19]。

本研究針對率水流域非點源污染問題構建SWAT模型，探究了流域非點源污染的時空分布，設置化肥減量、糞肥替代和深層施肥3種施肥管理措施，比較了各措施對流域氮磷負荷的削減效果，并提出了建議。

2 數據與方法

2.1 研究區概況

率水流域位于安徽省南部，介于東經117°36'～118°26'，北緯29°27'～29°51'之間(圖1)，流域面積1 520 km2，多年平均降雨量1 983 mm[20]。率水河是率水流域的主干河道，發源于六股尖，全長約159 km，河道較陡，匯流迅速，流至黃山市屯溪區后與橫江匯合，再經新安江匯入千島湖，其水質優劣在很大程度上影響著千島湖水質的好壞。流域內林地占比較高，茶樹種植較為分散，以叢栽栽種方式為主[17]。茶樹施用的肥料單一，以尿素和復混肥為主，利用率不高，有機肥使用較少[21]。流域內設有水文監測站點月譚站和水質監測站點率水大橋站。

圖1 研究區位置與站點分布示意圖

2.2 基礎數據獲取及預處理

SWAT模型所需基礎資料大致可分為空間數據、屬性數據和實測數據3部分。其中數據精度會對流域徑流、泥沙、污染物的產生量及HRU的劃分等產生影響，更精確的數據有助于增加模型預測的準確性[10]。

空間數據主要包括數字高程圖DEM，土地利用圖和土壤分類圖，均為柵格數據。DEM圖來自地理空間數據云網站提供的SRTM數據，分辨率90 m×90 m。土地利用圖來源于地理科學與資源研究所，比例尺1∶1000000，其中林地在流域內占比約為80%，水稻和茶園占比分別為7%左右，其余土地類型為小麥、城鎮、水體等(圖2)。土壤類型圖來自第二次全國土壤普查數據，比例尺1∶1000000，其中紅壤為當地優勢土種，占比超過60%，其余為粗骨土(11.33%)，黃壤(8.89%)，潴育水稻土(8.24%)等(圖3)。

屬性數據主要包括土壤物理屬性數據和天氣發生器。其中土壤物理屬性數據通過中國土壤數據庫網站獲取當地主要土壤及其基礎數據，天氣發生器是利用WGNmaker軟件導入1956-2010年屯溪站氣象數據生成。

實測數據包括氣象數據，水文水質數據和污染源數據。氣象數據來自國家氣象信息中心，時間范圍為2010-2016年，降雨數據采用流域內13個雨量站逐日降水數據，屯溪氣象站則提供最高/最低氣溫、相對濕度、輻射和風速的逐日數據。水文水質數分別來自安徽省水文年鑒和黃山市環境監測站提供的逐月數據。率水流域經濟發展模式主要以農業為主，其所在的休寧縣內農業人口占總人口的80%以上，流域內無大型規模化養殖場，山區居民地較為分散。因此，施肥操作是流域內重要的非點源污染來源，本研究通過文獻查閱[23]和實地調研的方法，建立了當地農作物管理數據庫(表1)。

表1 率水流域主要農作物管理措施

2.3 SWAT模型構建

SWAT模型根據流域的數字高程圖和設定的流域最小集水面積閾值生成河網，再通過總流域出口確定流域邊界并進行子流域劃分；在子流域劃分完畢后根據流域土地利用、土壤分布以及坡度特征的同質性，再將子流域劃分為多個水文響應單元，對各個水文響應單元的蒸散發、地表徑流和傳輸損失等進行模擬，并將它們重新組合回子流域[22]。

本研究以率水河與橫江交匯處作為流域出口，將流域劃分0～2°、2～6°、6～12°、12～25°和25°以上5類坡度，據此共將率水流域劃分為46個子流域和1 026個水文響應單元(圖4)。

3 結果與討論

3.1 模型適用性分析

使用SWAT-CUP內置的SUFI-2算法進行率水流域徑流和總氮總磷的參數率定，并選用相對誤差(Re)、決定系數(R2)以及Nash-Sutcliffe系數(NS)3個指標用于徑流和水質模擬的適用性評價。當NS和R2>0.75且±Re<10%時模型擬合精度令人滿意；NS和R2≤0. 50且±Re≥25%時模型適用性較差；介于兩者范圍之間認為模型適用性和擬合精度可以接受[24]。

設定模型預熱期、率定期和驗證期分別為2010、2011-2014年和2015-2016年。參數率定依據以下原則：先調整地表徑流，再調土壤水、蒸發和地下徑流[25]；先調整總氮負荷，再調節總磷負荷。

徑流和總氮總磷模擬過程調整的參數及其敏感性分析見表2。

月潭水文站徑流模擬的評價指標NS和R2均大于0.95，Re在10%以內(圖5)，率水大橋水質站的總氮和總磷負荷從率定和驗證結果來看(圖6、7)，評價指標NS、R2和Re均令人滿意[13]。總體來說，SWAT模型對率水流域徑流、總氮和總磷的模擬結果準確，適用性較好，可用于施肥措施改變下的水文響應及總氮、總磷變化研究。

表2 率水流域徑流和營養鹽率定參數值

圖2 研究區土地利用類型圖

圖3 研究區土壤類型分布圖

圖4 研究區子流域分布圖

3.2 非點源污染物輸出時空特征

非點源污染的空間差異性與土地類型有著密切關系，研究土地類型與非點源污染之間的聯系，對流域內的非點源污染管理具有重要意義[26]。基于校準后的SWAT模型， 得到流域氮磷輸出系數的空間分布和不同土地類型的逐年污染物通量。

流域氮磷輸出系數空間差異較大，北部略大于南部，從上游到下游輸出系數遞增(圖8)。總氮和總磷的輸出系數較大值集中在流域出口附近，達到了19.81kg/hm2和2.30 kg/hm2。因流域中種植用地和城鎮主要集中于下游，大量施肥與人為活動的干擾導致氮磷輸出系數較高。

不同土地利用類型輸出的氮磷負荷隨時間變化見圖9。在模擬周期內，流域內總氮負荷通量約1707.75 t/a，其中約45.63%來自林地，林地在全流域中面積占比超過80%，林地氮沉降產生較高的氮負荷；茶園年均總氮負荷貢獻占比約為33.93%，茶樹種植是溶解態氮和泥沙吸附態氮通量的主要來源；水稻總氮負荷貢獻率為17.12%，城鎮約為2.28%，小麥約為1.03%。流域內總磷負荷通量約79.41 t/a，其中約32.07%的總磷負荷來自茶園，林地和水稻的貢獻率分別為27.54%和27.87%，城鎮和小麥的總磷貢獻率相比于總氮貢獻率均有所上升，達到8.20%和4.32%。

農業用地(茶園、水稻、小麥)面積約為流域總面積的15%，卻貢獻了超過50%的總氮負荷和60%的總磷負荷，施肥較多為氮磷來源的主要原因之一，因此采取適宜的施肥管理措施已刻不容緩。

圖5 月潭水文站月降雨和月流量變化

圖6率水大橋水質站月總氮率定和驗證結果 圖7率水大橋水質站月總磷率定和驗證結果

圖8 流域內氮磷輸出系數空間分布圖(圖中數字為子流域編號)(單位：kg/(hm2·a))

圖9 不同土地類型輸出的氮磷負荷隨時間變化圖

3.3 施肥管理措施設置

種植用地因化肥大量施用導致氮磷負荷較高，因此選擇適宜的施肥管理措施尤為重要。

首先考慮化肥減量措施，施用過多化肥可導致地表水質惡化[28]，減少化肥用量可作為降低流域非點源污染的根本措施[16]，因此分別設置化肥減量20%和50%兩種情景(情景1和2)。

其次考慮畜禽養殖廢棄物資源化利用，禽畜糞便中含有大量有機質和作物生長所需的營養元素，是優質的有機肥源[27]，以有機肥替代常規化肥可在保持茶葉產量的同時減少土壤中氮磷損失[28]，同時會部分緩解化肥對土壤生物活動的負面影響[29]。率水流域養殖業主要以雞、豬和牛為主，同時查閱年鑒得知該流域內豬的養殖量最多，因此選用SWAT肥料數據庫中豬糞肥數據進行化肥替代模擬，在保證施用的肥料中氮磷總量不變的情況下，將糞肥替代量分別設置為10%和20%。因此共有兩種糞肥與化肥聯合施用情景：10%豬糞肥+90%化肥和20%豬糞肥+80%化肥(情景3和4)。

最后考慮當地土壤及氣候情況。率水流域屬于南方紅壤丘陵區，坡度變化較大，土壤易發生水力侵蝕，夏季雨量集中易洪澇，強降雨條件下表層土壤中溶解態氮磷流失率較高，若改為深層施肥處理，將提高土壤中的氮素利用率[30]。SWAT模型將20%肥料默認施用于表層土壤，若要模擬深層施肥措施，可將表層土壤中的肥量由20%改為10%、5%和1%，并設為情景5、6和7。

比較3種施肥管理措施，選擇氮磷去除率較高的措施聯合模擬設置為情景8，因此共設8種措施情景模擬非點源污染去除情況(表3)，帶入校準后的SWAT模型模擬后分析流域內氮磷負荷的變化情況。

表3 化肥管理措施及具體操作

3.4 化肥減量措施模擬與分析

通過化肥減量措施模擬，2011-2016年流域氮磷負荷均有所削減(圖10)。情景1可使流域減少3.99%～5.31%的總氮負荷和1.79%～2.52%的總磷負荷，情景2可使流域減少8.48%～10.86%的總氮負荷和3.83%～5.33%的總磷負荷。情景2的年均總氮去除量約為160.76 t，年均總磷去除量約為3.42 t，去除效果較好。化肥減量可從源頭控制流域氮磷輸入，是改善流域水質狀況的有效措施。

3.5 糞肥替代措施模擬

糞肥部分替代化肥后的流域氮磷負荷削減率較低，其中情景3和情景4的年均總氮負荷削減率僅為0.55%和1.22%，年均總磷負荷削減率僅為0.22%和0.45%(圖11)。雖然糞肥與化肥配施后氮磷削減率較低，但糞肥與普通化肥相比，其含有的有機物可調節土壤理化性質[31]，改善作物根系的生長與構形分布，提高作物產量[32]，使養殖廢棄物得到資源化利用。

3.6 深層施肥措施模擬

深層施肥可有效削減流域總磷負荷，在情景5、6和7中，總磷的削減率分別達到了3.46%、5.20%和6.60%，而總氮削減率只有0.24%、0.37%和0.54%(圖12)。隨著進入深層土壤的化肥量增多，流域非點源氮磷的削減率也增加。土壤可吸附固定一定量的磷素，因此化肥施用后磷素的輸出濃度在土層垂直方向上呈現遞減的趨勢，而氮素施用后于土壤中大部分呈現溶解狀態，在降雨和徑流的作用下向深層土壤下滲[33]，因此深層施肥對于總氮的去除率遠低于總磷，是一種有效的流域總磷削減措施；同時化肥深施也可提高肥料中氮磷利用率，增加作物產量[34]。

圖10 化肥減量模式下的總氮總磷削減效果

圖11 糞肥替代模式下總氮總磷削減效果

圖12 深層施肥模式下的總氮總磷削減效果

3.7 比較與建議

多種管理措施聯合應用可提高流域非點源污染的削減率[26]，故設置情景8為 “化肥減量50%+表層施肥量1%”，模擬后，流域總氮、總磷負荷及其削減率的時空特征如圖13所示。

在不同子流域中總氮年均削減率為0～21.31%，總磷年均削減率為0～14.21%。氮磷削減率較高的子流域大部分含有比例較高的農業用地，集中于流域下游，采用施肥綜合管理措施可有效地削減其氮磷負荷，從而降低化肥進入千島湖水體的風險。

對于不同年份來說，情景8的總氮削減率為8.28%～11.92%，削減量約為164.32 t/a；總磷削減率為6.51%～10.22%，削減量約為6.59 t/a(圖14)。其中以2014年氮磷的去除效果最佳， 施肥綜合管理措施對于流域氮磷負荷削減具有積極意義。

圖13 施肥綜合管理措施下的氮磷削減率空間分布

圖14 施肥綜合管理措施下的總氮總磷削減效果

綜上所述，建議采取如下施肥管理措施控制率水流域非點源污染，改善流域水質：

(1)在氮磷營養滿足作物需求的條件下，減少傳統肥料的施用，從源頭控制非點污染。

(2)集中流域周邊禽畜糞便，經無害化處理后生產有機肥，與傳統肥料合理配施，實現養殖廢棄物的減量化、資源化和無害化。

(3)因地制宜選擇肥料的氮磷配比，利用測土配方施肥技術，推廣深層施肥，追肥等，有效地提高科學施肥水平。

(4)加強合理施肥的宣傳力度，發揮當地種植業大戶的示范效應，使農戶以科學正確的方式進行施肥管理。

4 結 論

通過構建率水流域SWAT模型，分析了非點源污染物時空分布特征，其中農業用地的大量施肥為流域內主要氮磷負荷來源，依據校準后的模型模擬不同施肥管理措施以了解其對流域非點源污染的削減情況。模擬結果表明：其中化肥減量50%可削減流域約9.77%的總氮負荷，深層施肥(表層土壤肥料1%)可削減約6.60%的總磷負荷，兩種措施聯合可削減流域約10.11%總氮負荷和8.38%的總磷負荷，為率水流域較有效的施肥管理措施。糞肥替代化肥的氮磷負荷削減率較低，但適宜的替代量可增加作物產量，符合養殖廢棄物循環利用的要求。

本文應用流域模型模擬不同施肥管理措施是研究非點源污染削減的重要手段，為流域科學管理提供了參考。