漓江流域氮磷排放對水肥管理和下墊面屬性變化的響應

徐保利，代俊峰,2，俞陳文炅，謝曉琳，蘇毅捷，張麗華，潘林艷

漓江流域氮磷排放對水肥管理和下墊面屬性變化的響應

徐保利1，代俊峰1,2※，俞陳文炅1，謝曉琳1，蘇毅捷1，張麗華1，潘林艷1

（1. 桂林理工大學環境科學與工程學院，桂林 541004；2. 廣西環境污染控制理論與技術重點實驗室，桂林 541004）

為分析漓江流域農業面源污染氮磷排放及其主要影響因素，該研究在多年野外監測試驗的基礎上，運用SWAT（soil and water assessment tool）模型模擬水肥管理和下墊面屬性對青獅潭灌區會仙試區氮磷排放的影響。研究中根據會仙試區徑流量、總氮及總磷月排放監測數據校準和驗證模型，進而采用情景模擬方法，分析稻田化肥施用量（氮肥和磷肥）、灌溉水量、濕地面積和蓄水容積以及巖溶發育程度等變化對試區徑流及氮磷排放的影響。結果表明：1）校準期和驗證期徑流、總氮和總磷排放模擬值與實測值的決定系數和納什系數分別在0.70和0.63以上，說明SWAT模型在會仙試區徑流、總氮和總磷排放模擬上具有較好的適用性。2）針對不同水肥管理水平，化肥施入量和灌溉水量減少30%時，試區出水口多年平均總氮、總磷排放量分別下降11.45%和8.98%、7.79%和5.81%，化肥施用量減少對總氮、總磷排放的削減效果優于降低灌溉水量的削減效果。3）濕地面積或蓄水容量的增加和減少會相應降低和增大試區總氮、總磷排放量，若將濕地面積和蓄水容量均擴大50%，出水口總氮、總磷排放量可削減12.40%和10.44%；同時改變濕地面積和蓄水容量對試區總氮、總磷排放量的影響，超過單獨改變其中一個屬性影響的疊加。4）巖溶發育程度參數對子流域出水口氮磷排放影響各異，土壤厚度和土壤容重降低可減少試區徑流量和氮磷排放量，而土壤有效含水量和飽和滲透系數則表現出相反的作用。該研究顯示合理控制化肥施用量，防止濕地面積萎縮和蓄水能力退化，改善和保持巖溶區土壤結構，有助于削減漓江流域巖溶灌區氮磷污染的排放，為當地農業措施優化和水土管理方法提供指導。

氮；磷；土壤；漓江流域；水肥施用；巖溶發育；SWAT模型

0 引 言

隨著中國農業的發展，曾經自給自足的傳統農業轉變為以“高投入、高產出、高排放”的現代農業。這一轉變在帶來巨大經濟效益的同時，也使單位面積化肥施用量從1978年的88.4 kg/hm2增加至2017年352.27 kg/hm2，遠超安全施肥標準（225 kg/hm2）[1]。化肥過量使用現象比較普遍，但是化肥利用率較低，其中氮磷化肥利用率分別只有10.8%～40.5%和15.0%～20.0%[2-3]，未被利用的氮磷等農業面源污染源是導致水體環境富營養化的主要原因。

氮、磷等農業面源污染物主要來源于土壤圈中的化肥殘留物，其遷移轉化受流域下墊面屬性和農業水肥管理等多種因素的共同影響[4-7]。早期農業面源污染研究多是根據歷史資料和典型試區實地監測獲取數據[8-9]，該種方法能夠在試區尺度上獲取較為精確的面源污染排放量，但人力物力投入大、區域特征強和可移植性差[10]，而且難以對面源污染物遷移轉化過程進行監測，不能反映各種環境因素對流域氮磷排放的影響。隨著地理信息技術、遙感技術和水文模型的發展，模擬流域污染物的產生、運移、轉化過程成為可能，實現了面源污染排放的預測和估算。目前水文模型種類繁多，其中SWAT（soil and water assessment tool）模型由于具有較強的物理機制，通過水量平衡和匯流演算等方式模擬流域產匯流、產沙和污染物的運移過程。SWAT模型在處理流域空間異質性和考慮人類活動影響上具有優勢，能夠很好的模擬環境變化對流域氮磷污染排放的影響[11-14]。

漓江是桂林市主要水源地，也是流域內污染物的最終受納水體。在強烈的農業生產活動和不合理水肥管理的作用下，漓江流域氮磷面源污染問題較為突出，水環境狀況不容樂觀[15]。一些學者從污染物來源、土地利用影響、水質現狀分析以及削減策略等角度，對漓江流域農業面源污染進行了研究[16-17]?，F有研究分析了某一特定環境下農業氮磷排放規律，但不同變化環境如何影響漓江流域氮磷排放尚不清晰。雖然SWAT模型已廣泛應用于灌區水土資源管理和流域面源污染的研究，但在漓江流域巖溶地區的應用較少。

本研究在漓江流域青獅潭灌區會仙試區進行多年水文、水質野外監測試驗的基礎上，采用監測的徑流和氮磷排放數據驗證SWAT模型的適用性。然后，應用SWAT模型模擬分析水肥管理和下墊面屬性（濕地、巖溶發育）等環境變化對會仙試區氮磷排放的影響，為漓江流域面源污染防控和水土管理提供科學依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

青獅潭灌區位于廣西壯族自治區桂林市，屬漓江流域，總灌溉面積約984 km2。本研究選定的會仙試區屬青獅潭灌區西干渠灌域，位于會仙巖溶濕地中南部。試區內河流以會仙河、睦洞河、相思江為主，總面積為377.83 km2，經西干渠馬面支渠與青獅潭水庫相連[18]，位置如圖1所示。會仙試區地勢總體上南高北低，四周中低山和丘陵環繞，中部以平坦、低洼的巖溶孤峰平原為主。試區屬于亞熱帶季風氣候，氣候溫和濕潤，年均氣溫18.8 ℃，年均日照時數1 600 h，無霜期320d，年均降雨量達1 890 mm，降雨主要集中在3—8月。

圖1 會仙試區位置圖

1.2 試區調查與試驗監測

會仙試區土地利用類型包括水田、旱地、草地、林地和居民用地等，其中水田、草地和林地分別占總面積的41.98%、14.15%和14.15%。試區農作物有水稻、玉米、南瓜等，其中以雙季稻為主，分為早稻（4—7月）和晚稻（7—9月）。試區水稻主要施用氮肥（含氮量46%）和復合肥（氮磷鉀含量均為15%）。氮肥和磷肥施用總量分別為411.01和59.41 kg/hm2，分3次施肥，其中基肥氮磷總量分別為102.75和14.85 kg/hm2，2次追肥（分蘗肥和抽穗肥）氮磷總量分別均為154.13和22.28 kg/hm2。除施肥時段，試區稻田采用淹水漫灌和“淺、薄、濕、曬”的灌溉方式，水稻育秧期田間水層30 mm，拔節孕穗期水層20～30 mm，其余生育期田間水層10～20 mm。會仙試區當前溝塘濕地面積28.31 km2，平均水深1 m；試區內巖溶石山共50.67 km2，占總面積的13.41%。

1.3 試區計算單元劃分

SWAT是基于GIS（geographic information system）平臺的具有較強物理機制的分布式水文模型，實現空間離散化是其流域模擬的重要環節。會仙試區是典型的巖溶區，分布著較多峰林平原和峰從洼地，一些區域坡度較小，僅通過有限精度的數字高程模型（DEM）難以生成符合實際情況的河網。本研究在DEM數據（30 m×30 m）的基礎上，通過實地調查和Google Earth高分辨率影像分析獲取試區主要水系分布，將研究區矢量化的水系數據“burn in”模型中生成河網。集水面積閾值設為500 hm2時，生成河網最符合實際；同時，手動刪除模型生成的但實際河網中不存在的出水口，最終將會仙試區劃分為11個子流域（圖2）；進而考慮土地利用類型、土壤類型及管理措施等劃分水文響應單元，劃分的閾值均設定為5%，以保證模型的運行速度和模擬精度，從而將會仙試區劃分為165個水文響應單元。會仙試區各子流域溝塘濕地和巖溶石山分布情況和具體信息分別如圖2和表1所示。根據會仙試區子流域劃分結果，在試區和子流域出口布設徑流監測點（圖2），并定期采集水樣，測定總氮和總磷含量。

圖2 會仙試區各子流域溝塘濕地和巖溶石山分布

表1 會仙試區各子流域溝塘濕地和巖溶石山統計

1.4 SWAT模型數據及應用

會仙試區的面源污染模擬采用基于Arcgis 10.2平臺的ArcSWAT 2012模型，依據試區的數字高程模型、土地利用類型、土壤類型分布、氣象數據、農業管理參數等，建立本研究的模型輸入數據庫，進而模擬預測試區的水文過程和污染物運移情況，模型所需數據及其來源如表2所示。會仙試區存在巖溶發育，土層淺薄、巖溶裂隙多、土壤滲透系數高、土壤含水率低和持水能力差是巖溶區最突出的特點。因此，本研究以SWAT模型參數庫中與土壤屬性相關的參數（土壤厚度、容重、飽和滲透系數和土壤可用含水量），來表征和概括巖溶發育特點。

1.5 模型校準及驗證

研究期間會仙試區沒有固定的水文站，而且研究區面積相對較大，野外農業區域的日徑流量監測實施難度較大。張展羽等[4]、耿潤哲等[10]和崔遠來等[14]等很多研究表明，SWAT模型的校準和驗證采用逐月徑流量和水質指標也能取得有效、可信的模擬效果。因此，采用試區2012—2016年月徑流數據和2017年總氮和總磷排放數據校準模型，2017—2018年月徑流數據和2018年總氮和總磷排放數據驗證模型。采用SWAT模型自帶的SWAT-CUP軟件對模型參數進行敏感性分析，選擇54個與徑流和氮磷循環模擬有關的參數，通過全局分析法和局部分析法對參數進行迭代模擬，確定對徑流和氮磷模擬影響較大的參數，然后采用先徑流后污染物指標的原則進行校準和驗證。選取決定系數（coefficient of determination，R）和納什系數（Nash-Sutcliffe efficiency，NSE）評估模型模擬結果。

表2 SWAT模型所需數據及其來源

1.6 情景設置

為研究不同變化條件對會仙試區氮磷排放的影響，研究中設置水肥管理水平、溝塘濕地屬性變化和巖溶地貌屬性變化3種情景，并采用校準和驗證后的模型進行情景分析。其他參數采用2017—2018年的監測值或模型率定值，以情景模擬結果相對于現狀值的變化率，表征不同情景對徑流和氮磷排放的影響。

1.6.1 不同水肥管理水平設置

為了探究稻田水肥管理對試區氮磷排放的影響，基于試區施肥和灌溉現狀，參考水肥管理對氮磷流失的影響[19-20]和今后可能實施的水肥管理措施，設置情景模式如表3所示。

表3 會仙試區不同施肥和灌溉管理情景設置

1.6.2 溝塘濕地屬性變化情景設置

濕地能夠涵養水源、調蓄洪水，通過吸附或沉降等方式截留污染物、凈化水質。會仙試區分布著中國面積最大的巖溶濕地，但隨著研究區濕地的開發利用，濕地面積和蓄水量嚴重降低[18]。采用SWAT模型中濕地模塊計算濕地水文過程，研究濕地對會仙試區徑流及氮磷排放的影響。根據試區濕地現狀變化與保護規劃，設置濕地面積和蓄水容量的0.5、0.8、1.2和1.5倍進行情景模擬，即W0.5、W0.8、W1.2、W1.5（同時改變濕地面積和蓄水容量）；V0.5、V0.8、V1.2、V1.5（只改變濕地蓄水容量）；A0.5、A0.8、A1.2、A1.5（只改變濕地面積），其他因子不變，以探究濕地面積和蓄水容量變化對會仙試區氮磷排放的影響。

1.6.3 巖溶地貌屬性變化情景設置

會仙試區屬于峰林平原、峰叢洼地巖溶發育地區，根據會仙試區地形地貌資料和巖溶石山面積統計結果（見表1和圖2），選擇巖溶石山占比較高，且具有水力聯系的子流域2、4、5作為典型巖溶區，模擬巖溶屬性變化對氮磷排放的影響。子流域2、4、5巖溶地貌種類豐富，并且能夠反映試區農業活動類型和方式，代表性較好?？紤]巖溶區土壤特點，以土層厚度（soil thickness，，mm）、飽和滲透系數（saturated hydraulic conductivity，，mm/h）、土壤有效含水量（available water content，AWC，mm/mm）、土壤容重（bulk density，BD，g/cm3）4個參數表征巖溶發育[21-22]，通過調整模型相應土壤參數以反映模型中不同巖溶發育程度。根據中國第二次土壤普查結果，子流域2、4和5包括潮泥肉田土（屬潴育水稻土亞類潮泥田土屬）和砂泥紅土（屬紅壤亞類泥砂紅土土屬）2種土壤類型，查得土層厚度及容重值。結合普查資料，采用SPAW軟件計算2類土壤的土壤有效含水量和飽和滲透系數的初始值。將上述4個參數輸入模型，經過調參和驗證后，得到適用于會仙試區SWAT模擬的參數值（表4），并作為情景模擬的初始值。根據研究區調查結果和相關研究確定巖溶區土壤參數變化情況[22]，分別設置4個參數的0.8倍和1.2倍以反映巖溶發育程度，即設置0.8、1.2、BD0.8、BD1.2、AWC0.8、AWC1.2、0.8、1.2共8種情景進行模擬，其他因子不變。

表4 模型率定的子流域2、4、5土壤參數

注：土層厚度（，mm），飽和滲透系數（，mm·h-1），土壤有效含水量（AWC，mm·mm-1），土壤容重（BD，g·cm-3）。

Note: Soil thickness (, mm), saturated hydraulic conductivity (, mm·h-1), available water content (AWC, mm·mm-1), bulk density (BD, g·cm-3).

2 結果與分析

2.1 模型模擬結果

通過SWAT-CUP對模型參數進行校準和驗證，會仙試區徑流量、總氮和總磷排放量校準期和驗證期模擬結果如圖3所示，SWAT模型模擬結果基本反映了監測期間徑流及氮磷排放的變化過程。模型校準期和驗證期決定系數（R）均在0.7以上，納什系數（NSE）均在0.63以上（表5）。雖然研究中驗證期較短，但研究期內SWAT模型模擬結果基本能夠反映會仙試區多年的徑流量、總氮和總磷排放量的變化特征。因此，SWAT模型在會仙試區徑流及總氮（total nitrogen，TN）、總磷（total phosphorus，TP）模擬中有較好的適用性。

圖3 研究區徑流量、總氮排放量、總磷排放量模擬值與實測值對比曲線

表5 校準期與驗證期模型模擬值與實測值參數統計

根據《國家地表水環境質量標準》（GB3838—2002）和桂林市水功能區劃，試區出水口水質必須達到Ⅲ類水標準（總氮≤1.0 mg/L，總磷≤0.2 mg/L）。2016年9月至2018年12月試區出水口水質的監測數據表明，試區出水口總氮月均濃度全部超過1.0 mg/L，最高達到11.27 mg/L；總磷月均濃度僅在2月、9月和10月滿足III類水標準（表6），說明會仙試區排水會對漓江流域水環境造成不利影響，需要改變試區的水土管理現狀，減少氮磷的排放。

表6 試區出水口總氮、總磷多年月平均濃度

2.2 不同稻田水肥管理對氮磷排放的影響

根據表3設置的施肥和灌溉水量情景，改變SWAT模型中相應的農業管理措施設置，模擬試區氮磷排放過程，結果如表7所示。相對于現狀水平，減少化肥施入量和灌溉水量可以降低氮磷流失的源頭供給和灌溉退水的影響，從而降低試區氮磷排放量，而且兩者減少量越大，試區氮磷排放量下降越明顯（表7）。情景N4P1和N1P-4（化肥施入量減少50%）下試區總氮、總磷平均排放量分別下降19.18%和14.21%，情景G4（灌溉水量減少30%）下試區氮磷排放量分別下降7.79%和5.81%，總氮和總磷的削減效果與張平等[19]和Zhang等[23]的研究結果一致?；适┯昧亢凸喔人繙p少對總氮排放量的影響略強于總磷，這是因為未被利用磷素常以顆粒態或磷酸根離子的形式存在，相對于氮素更易被中上層土壤顆?；蚰z體吸附，富集在土壤表層[24-26]。雖然磷肥施入量減少，但巖溶區土壤持水能力差，對降雨、灌水量的承納能力有限，而且土壤結構較差，抗侵蝕能力弱[27]，土壤顆粒吸附的磷素易在徑流沖刷下隨土壤流失逐漸釋放，進入水體，從而部分抵消了對總磷排放的削減效果。

表7 會仙試區不同水肥管理情景下的氮磷排放量

為使試區出水口氮磷濃度均符合Ⅲ類水標準，相對于現狀值，總氮和總磷排放量分別至少需減少73%和26%。不施用化肥且灌水量降低30%時，試區出水口總氮、總磷濃度下降48.13%和28.64%，總氮仍然無法達到Ⅲ類水標準。以上結果說明僅靠減少稻田施肥量和灌溉水量不能滿足當地氮磷濃度控制要求，還需要進一步挖掘研究區內部溝塘濕地的生態減污潛力[19]。

2.3 溝塘濕地對試區氮磷排放量的影響

不同濕地面積和蓄水容量情景下，SWAT模型模擬的試區年均徑流量、總氮和總磷排放量及其變化率如表8所示。

表8 會仙試區內不同濕地屬性情景下的年均徑流量和氮磷排放量

模擬結果表明，試區年均徑流量和總氮、總磷排放量均隨著濕地面積/蓄水容量的增減而相應地降低和升高（表8），這是因為濕地面積和蓄水容量的增加，延長了污染物在濕地中的停留時間，增大了濕地蓄積徑流及吸附、吸收、轉化徑流攜帶污染物的能力，提高了濕地處理污染物的效率[28-29]，從而減少氮磷的排放。濕地面積A0.5情景下的氮磷排放量分別比A1.5情景升高14.67%和8.48%，而濕地蓄水容量V0.5和V1.5情景之間，氮磷排放量變幅分別為6.37%和3.75%，說明濕地面積對試區氮磷排放的削減效果強于蓄水容量。這主要是因為濕地面積變化不僅直接改變了試區各子流域土地利用組成，而且濕地面積的改變對年均徑流量的影響更大（表8），從而影響面源污染物產生和消納過程。蓄水容量主要改變濕地容納面源污染徑流的能力，對年均流量的影響很小（表 8），因此，蓄水容量削減氮磷排放的效果低于濕地面積。

相對于改變濕地單一屬性，同時改變濕地面積和蓄水容量對試區氮磷排放的影響更為明顯（表8）。若濕地面積和蓄水容量同時縮小或擴大50%（W0.5和W1.5），試區氮磷排放量變幅分別為24.15%和21.41%，與Yang等[30]研究中濕地對總氮和總磷的削減效果23.4%接近，且大于單獨改變濕地面積或蓄水容量的削減效果疊加，說明兩項措施對氮磷排放的影響存在相互促進的作用。

2.4 巖溶發育對氮磷排放量的影響

子流域5、2、4（按睦洞河流向排列）情景模擬的氮磷排放量如圖4所示。結果顯示，同一巖溶發育參數變化對3個子流域徑流量和氮磷排放的影響一致，而不同參數的影響程度有所差異。巖溶區土層和巖層之間沒有過渡層，粘著力低、親和力差，在暴雨沖刷和地表徑流影響下，水土極易流失，土壤養分隨之排出[31-32]。不同土壤性質參數情景下，反映了不同程度的巖溶發育，從而改變巖溶區氮磷的排放規律。

注：Z為土層厚度，mm；K為飽和滲透系數，mm?h-1；AWC為土壤有效含水量，mm?mm-1；BD為土壤容重，g?cm-3。每個參數下標數字是相對于初始值的倍數。不同灰度表示模型中4個參數不同初始值倍數下總氮和總磷排放模擬值。

由圖5a可知，子流域徑流量與土壤厚度（）和土壤容重（BD）正相關，與有效含水量（AWC）和飽和滲透系數（）負相關。這是因為土層變薄，降雨徑流下滲路徑縮短，向地下水補給增加，導致地表徑流量變小。土壤容重降低，土壤孔隙度變大，增大了土壤滲透性，相同降雨條件下，壤中流發生時間提前且強度增加，減少地表產流量；反之，增加地表徑流量。土壤有效含水量降低，減弱了土壤蓄水能力，從而增加地表徑流量；飽和滲透系數降低，土壤滲透性變小，土壤入滲量降低從而增大地表徑流量。反之，減小地表徑流量。土壤厚度（Z）、土壤容重（BD）、有效含水量（AWC）和飽和滲透系數（）不同變化倍數下，子流域年均徑流量變化曲線斜率分別為0.092、0.028、-0.082和-0.010 m3/s，年均流量對土壤厚度和有效含水量的敏感性顯著高于土壤容重和飽和滲透系數。土壤厚度和有效含水量的變化直接影響土壤涵養降雨的能力，能夠顯著改變流域水量分布，從而對地表徑流量的作用更大。

圖5 子流域2、4、5不同巖溶發育屬性情景下的流量、總氮和總磷排放量變化

典型子流域總氮和總磷排放量情景模擬結果表明，子流域氮磷排放對巖溶發育參數變化的響應趨勢與徑流量一致（圖5b和圖5c）。相同變化倍數下，土壤厚度（）和土壤容重（BD）對氮磷排放的影響最大。不同土壤厚度（）和土壤容重（BD）變化倍數下，子流域總氮排放量變化平均變化梯度分別為89.71和115.34 t/a，總磷排放量變化平均變化梯度分別為2.27和1.42 t/a。這是因為土層厚度（）和土壤容重（BD）直接影響土壤的持水能力和吸附、過濾氮磷物質的能力。當兩者較小時，地表產流降低，氮磷易在淋溶作用下進入地下水，從而削減地表氮磷排放；反之，土壤貯存的氮磷含量增多，在更大的地表徑流量沖刷下，更多氮磷進入地表水[33]。飽和滲透系數（）的變化對各子流域總氮排放影響顯著高于土壤有效含水量（AWC），平均變化梯度分別為-74.01和-7.81 t/a，而兩者對總磷排放影響差別不大，平均變化梯度分別為-1.06和-0.92 t/a。土壤中氮素主要以溶解態形式存在，易隨著水分遷移[34]，因此飽和滲透系數變化影響較大；土壤中磷的擴散系數隨土壤含水量增多而變大[35]，從而增強了土壤有效含水量的改變對磷排放的影響。

3 結 論

本研究采用多年徑流和氮磷監測數據，校準和驗證了SWAT模型在漓江流域青獅潭灌區會仙試區的應用，模擬分析了不同水肥施用水平、下墊面屬性（濕地和巖溶發育）等變化情景對會仙試區氮磷排放的影響規律。結果表明：

1）在校準期和驗證期SWAT模型模擬的月徑流量、總氮和總磷排放量與試區實測值的決定系數（R）和納什效率系數（NSE）分別在0.70～0.79和0.63～0.78之間，說明SWAT模型在漓江流域會仙試區氮磷排放過程的模擬上具有較好的適用性。

2）基于SWAT模型的情景模擬結果顯示，減少稻田化肥施用量對試區氮磷排放的削減效果優于減少灌溉水量的效果。單純依靠減少稻田氮磷排放，對改善會仙試區水質的作用有限，需發揮試區濕地的消污作用。模擬結果顯示增加和減少濕地面積或者蓄水容量都能相應減少和增加試區氮磷排放；相對于改變一個屬性，同時改變濕地的面積和蓄水容量對試區氮磷排放的影響更顯著。

3）巖溶發育對子流域氮磷排放的影響程度各異。子流域徑流量隨著土壤厚度和土壤容重的減小而降低，隨著有效含水量和飽和滲透系數參數減小而升高。上述4個參數不同倍數變化下，年均流量變化曲線的平均斜率分別為0.092、0.028、-0.082和-0.010 m3/s。子流域出水口氮磷排放對巖溶發育參數的響應與徑流量的響應趨勢一致?？偟欧帕繉Ω鲄档拿舾行杂纱蟮叫》謩e為土壤容重、土壤厚度、飽和滲透系數和土壤有效含水量；總磷排放量對各參數的敏感性由大到小分別為土壤厚度、土壤容重、飽和滲透系數和土壤有效含水量。

雖然SWAT模型在會仙試區的徑流和氮磷排放模擬得到了較好的驗證，但模型對巖溶區土壤屬性、徑流及溶質運移和匯聚等過程的處理比較簡單，難以精確刻畫巖溶區復雜的地形地貌條件對流域氮磷運移的影響，需要進一步研究。

致謝：本研究實施過程中，“廣西環境污染控制理論與技術重點實驗室科教結合科技創新基地”、“廣西巖溶地區水污染控制與用水安全保障協同創新中心”提供了實驗條件，并支持了野外采樣。

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Responses of nitrogen and phosphorus emissions to water and fertilizer management and underlying surface property changes in Lijiang River Basin

Xu Baoli1, Dai Junfeng1,2※, Yu Chenwenjiong1, Xie Xiaolin1, Su Yijie1, Zhang Lihua1, Pan Linyan1

(1.,,541004,; 2.,541004,)

This study aimed to simulate the processes of non-point source pollution transport and to identify the corresponding influencing factors using the SWAT model (soil and water assessment tool) in the Qingshitan Irrigation District (QID) of Lijiang River Basin. Field measurements were conducted in Huixian experiment area (HEA) of QID to monitor runoff and the concentration of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) at the outlet of HEA. In the study measured monthly data were used to calibrate and validate the SWAT model, in which the thickness, bulk density, saturated hydraulic conductivity and available water content of soil were selected to quantify the karst development in HEA. Then scenario analysis was carried out to study the impacts of the irrigation and fertilization in paddy fields, the attributes (area and water storage capacity) of wetlands, and karst development degree on runoff, TN and TP emissions from HEA. The results showed that the SWAT model performed well in simulating runoff, TN and TP emission in the study area with all the relationship coefficient (R) and Nash-Suttcliffe efficiency () between the simulated and measured data higher than 0.70 and 0.63, respectively. The scenario simulation showed that lower fertilization and irrigation could reduce TN and TP emissions by 2.46%-19.18% and 1.86%-14.21%, respectively. When fertilization was decreased by 30%, TN and TP emissions from HEA declined by 11.45% and 8.98%, respectively; and the reductions were 7.79% and 5.81%, respectively, when irrigation water was reduced by 30%, indicating that it was more efficient to decrease TN and TP emissions by reducing fertilization than irrigation and that TN emission was more prone to be reduced by optimized fertilization and irrigation than TP emission. However, the effects of reducing fertilization and irrigation in paddy fields on improving the water quality of outflow were relatively limited. It was needed to excavate the potential of pollutant purification of wetlands in HEA to meet the water quality standard of water function division in Guilin. The scenario simulation showed that variations of area and/or water storage capacity of wetland also affected TN and TP emissions from HEA. Runoff was hardly affected by changing area and water storage capacity of wetlands, however, 12.40% of TN and 10.44% of TP emission were decreased with the area and water storage capacity of wetlands rising by 50%, while TN and TP emission increased by 11.75% and 10.97%, respectively, with decreasing 50% of area and water storage capacity of wetlands. And the efficiency of reducing TN and TP emission of wetland area was higher than water storage capacity. Moreover, it had synergistic effects on TN and TP emissions by simultaneously increasing the area and water storage of wetlands compared with only changing one attribute. Soil parameters describing karst development degree had diverse influences on runoff, TN and TP emissions from subbasins 2, 4, 5. Thinner soil thickness and smaller bulk density decreased runoff, TN and TP emissions, while available water content and saturated hydraulic conductivity demonstrated the opposite effects. The conclusion indicated that more developed karst landscape exacerbated runoff, TN and TP emission. Besides, the runoff was more sensitive to soil thickness and available water content than bulk density and saturated hydraulic conductivity, while TN and TP emissions were more sensitive to soil thickness and bulk density. This study showed that controlling fertilization reasonably, preventing wetland shrinking and water capacity degrading, and maintaining and improving soil structure in the karst area was helping to alleviate nitrogen and phosphorus emissions in the karst irrigation area of Lijiang River Basin, which guided optimizing local agricultural measures and soil and water management.

nitrogen; phosphorus; soil; Lijiang River Basin; irrigation and fertilization; karst development; SWAT model

徐保利，代俊峰，俞陳文炅，謝曉琳，蘇毅捷，張麗華，潘林艷. 漓江流域氮磷排放對水肥管理和下墊面屬性變化的響應[J]. 農業工程學報，2020，36(2)：245－254.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.029 http://www.tcsae.org

Xu Baoli, Dai Junfeng, Yu Chenwenjiong, Xie Xiaolin, Su Yijie, Zhang Lihua, Pan Linyan. Responses of nitrogen and phosphorus emissions to water and fertilizer management and underlying surface property changes in Lijiang River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(2): 245－254. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.029 http://www.tcsae.org

2019-08-25

2019-12-21

國家自然科學基金（51569007；51979046）；廣西自然科學基金（2018GXNSFAA294087；2018GXNSFAA050022）；桂林理工大學博士科研啟動基金（GUTQDJJ2019026）

徐保利，博士，講師，主要從事水文學及水資源研究。Email：blxu@glut.edu.cn

代俊峰，博士，教授，主要從事水資源高效利用與水環境研究。Email：whudjf@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.02.029

S274

A

1002-6819(2020)-02-0245-10