1988—2018年嘉陵江流域入河氮素時空演變特征及來源解析

摘要：基于Global News-2模型，計算嘉陵江流域1988、1999、2007、2018年的入河氮素負荷量，并用嘉陵江流域水文站氮素通量進行驗證，分析入河氮素的時空分布特征及來源。結果表明，Global News-2模型較好地模擬了嘉陵江流域的入河氮素負荷量，1988—2018年入河氮素負荷增加約38萬t，由6.3×105 t增加到10.1×105 t；入河氮素負荷時空差異明顯，受徑流影響較大，涪江、渠江水系是嘉陵江流域氮素的主要來源地，兩個流域的氮素貢獻約占70%；不同縣市、不同利用類型土地的氮素負荷差距較大，耕地和居住地的氮素負荷值高；化肥施用是首要來源，貢獻了流域31.6%～49.0%的氮素。

關鍵詞：入河氮素負荷；Global News-2模型；來源解析；嘉陵江流域；時空演變

中圖分類號：X52" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）03-0141-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.03.023 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Temporal and spatial evolution characteristics and source analysis of the inflow nitrogen of Jialing River basin from 1988 to 2018

ZHANG Ming-yao1，2， WEN Wen1，2，ZHONG Yong-lin2，LYU Ming-quan2， GAO Xiu-fang1

（1.College of Resources and Environment， Yangtze University， Wuhan" 430000， China； 2.Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology， Chinese Academy of Sciences， Chongqing" 400700， China）

Abstract：Based on the Global News-2 model， the inflow nitrogen load of Jialing River basin in 1988， 1999， 2007 and 2018 was calculated， and the nitrogen flux of hydrological stations in Jialing River basin was verified to analyze the temporal and spatial distribution characteristics and sources of the inflow nitrogen were analyzed. The results showed that Global News-2 model simulated the inflow nitrogen load of Jialing River basin well， and during 1988—2018， the inflow nitrogen load of Jialing River basin increased by 380 000 t， from 6.3×105 t to 10.1×105 t； the temporal and spatial variation of" the inflow nitrogen load of Jialing River basin was obvious， which was greatly affected by runoff. The Fujiang and Qujiang River systems were the main sources of nitrogen in Jialing River basin. The nitrogen contribution of the two basins accounted for about 70%； there was a large difference of nitrogen load in different counties and cities and different land use types， and the nitrogen load values of cultivated land and residential areas were high； the chemical fertilizer application was the primary source， contributing 31.6%～49.0% of nitrogen in the basin.

Key words： inflow nitrogen load； Global News-2 model； source analysis； Jialing River basin； temporal and spatial evolution

氮肥的大量施用一方面很大程度上解決了中國的糧食安全問題，另一方面也從根本上改變了中國的水環境格局［1］?？茖W的氮素管理是獲得高產優質農產品、降低氮素環境污染、實現可持續生產的重要手段［2］。量化流域入河氮素負荷的時空分布特征并解析其來源是進行流域氮素管理、有效削減流域氮污染、水環境治理的關鍵。

利用模型來量化氮素負荷并分析其特征是較為普遍的方法。根據已有研究，水污染模型可以劃分為兩大類：一類是從降雨和下墊面因子出發，模擬氮素輸入、遷移轉化和輸出過程的機理模型，如SWAT、ANGPS、HSPF和INCA-N等［3-5］；另一類是綜合考慮會對污染物產生影響的因素，選取合適的參數進行結果預估的統計模型，如輸出系數法、排污系數法和模型法等［6，7］。機理模型由于其復雜的模擬過程及數據收集的困難，在大區域開展氮素來源解析具有較大難度，而統計模型在大區域內有較好的應用。丁曉雯等［8］考慮了降雨和坡度因素，利用輸出系數模型對長江流域氮素負荷估算驗證；李麗麗等［9］使用Global News模型（Global nutrient export from watersheds model）對北江流域氮磷的輸出進行了模擬。統計模型可以概化區域氮素排放的時空變化及其來源，但其數據來源以行政區劃尺度的統計年鑒為主，因此現有的模型計算尺度通常以縣域為基本單元，然而這種輸出單元的空間分辨率較低，難以體現空間異質性。低空間分辨率的模型不利于有針對性地提出污染治理對策，因此急需開展更多尺度的氮素時空演變特征及來源的研究。

嘉陵江流域是長江第二大水系，也是進入三峽水庫的最大支流，其入庫氮直接影響三峽水庫的氮負荷水平，因此，長期有效地控制該流域的氮素是三峽庫區和長江中下游水環境管理的關鍵所在。嘉陵江流域的氮素估算研究年限較短，無法很好地體現其氮素的歷史變化過程［10］。本研究以Global News-2模型框架為基礎，收集1988—2018年統計年鑒數據，計算縣域尺度的氮素輸入及其來源，并使用30 m分辨率的土地利用數據，通過空間分析手段對嘉陵江流域不同尺度的入河氮素負荷進行轉化，并利用水文站氮素輸出實測數據進行驗證，以期為大尺度流域氮素入河負荷的尺度轉化研究提供參考，并為嘉陵江流域水環境管理提供依據。

1 研究區域概況

嘉陵江是長江支流中流域面積最大、長度僅次于雅礱江的水系，發源于陜西省秦嶺北麓的代王山，流經甘肅省、陜西省、四川省、重慶市4個省級行政區，在重慶市朝天門匯入長江。嘉陵江全長1 345 km，流域面積16萬km2，河網密布，水質豐富。四川省廣元市昭化區以上為上游，昭化區至重慶市合川區為中游，合川區以下為下游。受構造運動的影響，嘉陵江流域上游多山區峽谷，谷陡坡峭，河床落差大；流域中下游則是盆地丘陵地形，地勢低平，河流穩定，構成了扇形的向心水系，使得該區域成為重要的農業基地。嘉陵江流域土地利用類型多樣，包括水田、旱地、林地、草地等，上游受地形影響，林地草地面積廣布，可利用耕地較少，中下游地區耕地和居民點集中，具體如圖1所示。

嘉陵江流域流經4個省市11個地市州的80個區縣，截至2018年，流域內總人口約5 200萬人，其中農業人口約2 100萬人，占總人口比重的40%。流域內各省市人口占流域總人口的比重差異較大，中下游四川省和重慶市人口稠密，經濟發達，而上游的甘肅省和陜西省人口密度較小。隨著城市化和工業化的發展，嘉陵江流域的水環境狀況不斷惡化，流域內N（氮）、P（磷）、Si（硅）、C（碳）的生物地球化學循環發生了顯著改變，威脅到了三峽庫區的水安全。

2 研究方法及參數

2.1 Global News-2模型

Global News模型是聯合國教科文組織（UNESCO）開發的用于模擬流域營養鹽輸出過程的模型，能夠模擬N、P等多種營養元素在流域內的循環以及河道中的遷移轉化［9］。Global News模型對研究區污染物的來源進行了細致的區分，分為點源和非點源2種，點源污染是指來自流域內的生活污水，對于非點源污染，則主要考慮化肥、牲畜糞污、作物固氮以及大氣氮沉降。在流域系統內，N、P等營養鹽因為入河途中土壤、植物等的截留而不會全部到達河口，因此該模型充分考慮了入河途中的損失。本研究采用的Global News-2模型是在Global News模型的基礎上發展而來的，與后者相比，前者解決了該模型計算過程中術語不一致、營養物來源及分布不明確等一系列問題，提高了準確度。

Global News-2模型假設選定流域內的營養元素都處于穩定狀態，不在陸地或河流系統中累積，因此在計算該流域N、P等營養物負荷時，不考慮流域往年土壤或河流中的累積。Seitzinger等［11］指出，在長期從事耕作活動的農業地區，這種穩定狀態的假設是合理的。

因此，嘉陵江流域內污染源匯入到河流中的氮素負荷可表示如下。

式中，YIdN為嘉陵江流域匯入水體中的氮素負荷（t/年）；RSpntN是流域內點源污染產生的氮素負荷（t/年）；RSdifN為流域內非點源污染產生的氮素負荷（t/年）；FEws為污染源到河流的營養元素輸入系數，為0～1。本研究將原式中的FEriv.F換成了FEws，是因為原式中的FEriv.F表示流域營養物質在輸移過程中被河網、水庫以及人為攔截后，輸出到河口的營養物質比例，而本研究只計算嘉陵江流域污染源匯入水體的氮素負荷，未涉及河網水庫等的攔截，因此進行了合理修改。

將流域的點源輸入項（生活污水）分為城市污水和農村生活污水，又因地區、城鄉之間的污水處理情況差距較大而將兩者細分為未經處理的城市、農村污水及處理過后的城市、農村污水。為方便計算生活污水產生的氮素負荷以及后期的柵格化計算，將研究區分為人為影響區域和自然區域，人為影響區域包括生活污水、化肥、牲畜糞污、作物固氮、大氣氮沉降共5項污染源，自然區域僅包括大氣氮沉降與作物固氮2項污染源［12］。人為影響區域的氮素負荷計算公式如下。

自然區域的氮素負荷計算公式如下。

式中，WSantN為嘉陵江流域人為影響區域的氮素負荷（t/年）；WSnatN為嘉陵江流域自然區域的氮素負荷（t/年）；ww為生活污水；fe為化肥；ma為牲畜糞污；cro為作物固氮；dep為大氣氮沉降；ex為作物收割或放牧所帶走的氮素值。

式中，RSallN為嘉陵江流域內各項污染源的氮素負荷之和。將計算所得的數值代入Arcgis中進行柵格化計算時，要注意大氣氮沉降與作物固氮這兩項的重復計算。入河途中的流域損失系數（FEws）計算公式如下。

式中，e為流域輸出系數，取模型提供值0.94，而R為流域的徑流深度［13］。為體現流域內的時空差異，本研究涉及的流域徑流深度是根據不同年份不同水文站的集水面積和徑流量分別進行計算賦值，以體現空間差異性，具體在“2.3”進行闡述。

2.2 數據源與處理

本研究所用數據主要包括數字高程圖、土地利用類型圖、嘉陵江流域行政區劃圖、相關水文站水文資料、水質資料和相關縣市的社會經濟資料，具體如表1所示。

嘉陵江流域面積廣大，計算氮素負荷時需要對相關數據進行處理：①以數字高程數據作為基礎數據，通過ArcGIS 進行河網水系提取以及河網分級等操作。②根據土地利用數據，將嘉陵江流域的土地利用分為水田、旱地、林地、草地等，結合研究區行政區劃圖，利用掩膜提取工具，獲得相關縣市土地利用類型的數據，用于分析氮素時空分布特征［14］。③通過年鑒獲得各行政區社會、經濟信息，結合相關輸出模數，計算5類污染源的凈氮輸入量。④利用ArcGis軟件計算研究區30 m×30 m單位柵格內的氮素負荷值，各項污染源分別輸入到不同的土地類型中。⑤根據相關水文站不同年份子流域徑流量、集水面積、氮素通量等數據，計算并驗證流域入河氮素負荷，其中各水文站的年氮素通量由各月的徑流量和總氮濃度計算而得。

2.3 模型參數選擇

Global News-2模型需要的污染源輸入系數主要由查閱文獻法獲取［15-25］，該方法簡單迅速，但存在一定的誤差。具體如表2所示。

本模型涉及的污染源氮素輸入系數主要包括五部分：①生活污水。連接污水處理系統的污水，采用城鎮污水處理廠污染物排放標準（GB18918—2002）計算處理后水中的氮素負荷，未連接污水處理系統的污水則采取直排污水中的氮素系數。②牲畜糞污。本研究針對嘉陵江流域的牲畜養殖特點，選取了該地使用較頻繁的參數，數據來源較可靠。③大氣氮沉降。本研究所選參數來自相關團隊構建的中國氮沉降數據集［19-21］。④作物固氮。將固氮作物分為豆類和非豆類2種。作物固氮量=播種面積×固氮因子。固氮因子選用了NUFER模型計算的系數值，并經過多方驗證。⑤化肥。流域內有關氮肥和復合肥的數據均來源于年鑒。復合肥中氮素分配比為10%～23%。

本研究所用流域徑流深度數據由嘉陵江流域亭子口水文站（廣元昭化區以上流域）、武勝水文站（廣元昭化區以下流域）、小河壩水文站（涪江流域）和羅渡溪水文站（渠江流域）監測的1988、1999、2007、2018年的徑流量和集水面積計算所得，體現了研究區時間空間的徑流差異（表3）。

2.4 模型驗證

利用北碚站、羅渡溪站和小河壩站4個年份的實測總氮負荷值驗證模型計算結果。由于本模型計算的是流域入河氮素負荷，因此在與流域出口附近水文站的實測氮通量值進行對比驗證時，需要先進行流域出口氮素通量的預估。結合相關文獻，設定約20%的入河氮素負荷到達流域出口［26］，并引入相關系數（R2）和百分比偏差（PBIAS）這2個評估系數對模型計算結果的準確性進行驗證［27］。R2越接近1說明模擬值與實測值之間的相關性越高。模擬值與實測值之間的PBIAS用于表示模擬值與實測值之間的偏差，正值表示高估，負值則表示低估。Kumar等［28］認為，當PBIASlt;70%時，表示該模型令人滿意；當PBIASlt;40%時，表示該模型適用；當PBIASlt;25%時，表示該模型適用效果非常好。

3 結果與分析

3.1 驗證結果

由圖2可以看出，4個年份流域水文站的模擬氮素通量值與實測值的變化幅度和趨勢高度一致，其中，1988年北碚站氮通量值與實測值存在較大差異，這可能是由于年份較早，統計數據精度不夠造成的?？傮w而言，該模型計算結果較為理想，可初步說明該模型的合理性。

由表4可知，氮素通量模擬值與水文站的實測氮素通量值之間的R2較合理，北碚站的R2達0.82，表明相關性強，模擬結果好。Global News-2模型的估算值與實測值之間的PBIAS在合理范圍內，羅渡溪站位于渠江流域出口處，30%的PBIAS表示該模型對渠江流域的模擬偏差小，北碚站作為嘉陵江流域出口水文站，28%的PBIAS表明本研究所選模型的適用效果較好，可用于嘉陵江流域氮素負荷的計算。小河壩站代表的涪江流域PBIAS稍大，可能是由于下墊面因子、耕種類型以及非點源污染固有的復雜性和隨機性造成的，但對于嘉陵江流域這個大尺度研究區而言，PBIAS總體結果合理。2個評估指數均在有效范圍內，表明Global News-2模型能夠很好地模擬流域入河氮素負荷及其時空分布特征，本研究的計算結果具有一定的可靠性。

3.2 嘉陵江流域入河氮素負荷的年際變化特征

使用Global News-2模型充分考慮入河途中的輸移損失，計算了嘉陵江流域1988、1999、2007、2018年的入河氮素負荷。計算結果（圖3）表明，1988年嘉陵江流域的入河氮素負荷約為63萬t［3 938 kg/（km2·年）］，1999年為58萬t［3 625 kg/（km2·年）］，2007年為" " "94萬t［5 875 kg/（km2·年）］，2018年為101萬t" " " " "［6 313 kg/（km2·年）］，1988—2018年嘉陵江流域的入河氮素負荷增加約38萬t，增長速度較快。1988—2018年入河氮素負荷總體呈增加態勢且變化明顯，變化幅度為43萬t，而1999年入河氮素負荷低于1988年，不符合總體趨勢，究其原因，是20世紀70年代以來化肥的施用、人口數量和牲畜養殖的有序發展，使得流域入河氮素增長穩定；1999年流域內降雨量均較?。ū?），使得大量氮素沉積在陸地生態系統中，致使當年的入河氮素負荷低。

本研究計算的嘉陵江流域入河氮素負荷是指流域內污染源匯入到初級河流中的氮素值，并不是河口輸出氮素值。有研究表明，60%～80%的入河氮素在輸移過程中經過各級河網、水庫、湖泊等的攔截以及沿途人為取水后被移除，平均僅有20%左右的入河氮素到達流域出口［26］。

譚少軍等［29］和丁曉雯等［30］采用不同的方法對長江上游的非點源氮素負荷進行了估算，結果表明，長江上游總氮排放風險等級逐年增加；非點源氮素負荷逐年增加；而嘉陵江流域氮素負荷增長情況與全國氮素輸入情況高度一致。

3.3 嘉陵江流域入河氮素負荷的空間變化特征

嘉陵江流域的入河氮素值不僅在時間尺度上呈明顯上升趨勢，在空間分布上也有較大差異。通常情況下氮素負荷大、降雨量大的地區其入河氮素值也大。

3.3.1 縣域尺度入河氮素分布特征 對4個年份的計算分析（圖4）表明，嘉陵江流域縣域尺度氮素負荷差異較大。結合嘉陵江流域行政區劃圖和土地利用圖可以看出，地形平坦、耕地面積廣、人口密集的縣市污染源集中，氮素負荷量大，如巴中市、南充市、遂寧市、三臺縣、中江縣、永川區等；部分縣市如舟曲縣、迭部縣、茂縣、九寨溝縣等地形崎嶇，耕地稀少，污染源小且分散，是嘉陵江流域氮素負荷值較低的縣市；以2018年為例，迭部縣氮素負荷約為20 kg/（hm2·年），九寨溝縣約為30 kg/（hm2·年），而中下游巴中市為200 kg/（hm2·年），廣安市則為260 kg/（hm2·年）。

3.3.2 流域尺度入河氮素分布特征 嘉陵江各子流域的氮素貢獻占比差異明顯（圖5）。近30年涪江水系、渠江水系對嘉陵江流域的氮素貢獻較大，兩條支流占70%左右，其次是廣元昭化區以下的干流水系，貢獻最小的是廣元昭化區以上的干流水系。廣元昭化區以上干流水系區域谷陡坡峭，污染源少且分散，氮素貢獻?。粡V元昭化區以下干流水系雖然流經氮素貢獻較大的縣市，但這些縣市的氮素貢獻逐年減少，因此氮素負荷貢獻占比呈下降趨勢；涪江、渠江流域主要位于四川省境內，工農業發達，污染源多且集中，氮素貢獻大，該結論與李繼承［31］的研究結論一致；在人口、農業、社會經濟發展以及降雨量等的影響下，涪江水系的氮素貢獻大于渠江水系，這與大量學者的研究相符［31，32］。

此外，不同土地利用類型沉積的氮素負荷值有較大差距。氮素負荷量大的土地類型是水田、旱地、城市用地、農村居民點等，而草地、林地、未利用地等氮素負荷較低。這與丁曉雯等［8］、董宏偉［33］的研究結論一致，認為地形平坦、耕地廣闊的涪江、渠江流域是嘉陵江流域氮素的主要來源地，也是水體修復的重點區域。

3.4 氮素來源組成及其貢獻分析

基于Global News-2模型的計算結果，統計了1988—2018年生活污水、化肥、牲畜糞污、作物固氮及大氣氮沉降對嘉陵江流域入河氮素的貢獻占比，如圖6所示。1988—2018年化肥施用一直是嘉陵江流域入河氮素的首要來源，其貢獻占比從1988年的31.6%增加到2018年的46.8%；相反，大氣氮沉降的貢獻占比呈減少趨勢，從1988年的32.1%減少到2018年的21.5%；牲畜糞污對流域氮素的貢獻增長穩定，從1988年的25.4%增長為2018年的26.6%；生活污水占比下降明顯，這與流域污水處理系統的發展有關；作物固氮對流域氮負荷的影響相對穩定。1988—2018年嘉陵江流域入河氮素來源占比總體表現為化肥＞牲畜糞污＞大氣氮沉降＞生活污水＞作物固氮。嘉陵江流域的農牧業在入河氮素中的貢獻占比整體上超過了70%，這表明化肥施用、牲畜養殖等人為影響遠超過作物固氮等自然農業帶來的影響。

4 討論

本研究使用的參數可能存在一定的不確定性，但Global News-2模型涉及的參數和計算都較少，很大程度上降低了不確定性的影響，同時使用水文站實測數據驗證了所選模型和參數的合理性。研究中估算的嘉陵江流域相關出口處的氮素通量值均高于實測值，推測可能高估了流域氮素輸入以及入河氮素負荷。這可能是在收集基礎數據時出現了偏差，致使模型結果偏大［34］。但總體來看，Global News-2模型適用于嘉陵江流域，可為進一步結合土壤、下墊面等機理要素對流域營養物質輸移轉化過程的研究奠定良好基礎［14，35］。

1988—2018年嘉陵江流域入河氮素負荷為3 625～6 313 kg/（km2·年），均值為4 938 kg/（km2·年），該變化呼應了流域入河氮素負荷的增長情況。研究區年均值與部分氮素污染較嚴重的區域一致，如鄱陽湖流域2004—2013年均值為6 913 kg/（km2·年），印度氮素負荷年均值為4 900 kg/（km2·年）。

1988—2018年嘉陵江流域的入河氮素值呈增多趨勢，這與全國化肥產量、畜禽養殖量、生活污水量等的增加趨勢一致［36-38］。化肥作為首要污染源，其產量和施用量與流域氮負荷息息相關。在化肥產量和施用量逐年增加的背景下，嘉陵江流域1988—2018年氮肥施用量不斷增加，其氮素貢獻占比增加至49.0%；肉蛋奶的需求使得畜禽養殖量不斷增加，來自牲畜糞污的氮素逐年增多至26.6%；清潔能源的使用使得大氣氮沉降帶來的氮素負荷緩慢減少，但由于工業能源的消費不斷攀升，大氣氮沉降的速率正逐年上升（每年為4%）［11，12］?？傊?，在多種因素的綜合作用下，嘉陵江流域的入河氮素值不斷增加，但由于縣市之間自然條件和社會經濟條件的差異，使得縣市之間、子流域之間沉積的氮素差異較大。

研究中多采用人類活動凈氮輸入模型（NANI）和輸出系數模型等來評估流域中氮素負荷的情況。雖然這些模型的側重點不同，但本質都是計算流域污染源對營養物質負荷的影響，所以相關模型的模擬結果可以進行趨勢驗證。李曉虹等［39］使用NANI模型，計算了香溪河流域的人類活動凈氮輸入量的時空變化特征；丁曉雯等［8］將坡度系數、降雨系數與輸出系數模型結合，估算長江上游氮素負荷時空分布特征；李麗麗等［9］使用Global News模型對北江流域營養鹽的輸出進行了模擬，相關模型的計算結果表明，不同土地利用類型氮素負荷不同，耕地氮素負荷量大；大氣氮沉降、化肥、作物固氮等是氮素的主要來源；長江上游水系中，嘉陵江水系的單位面積污染負荷最高，這些結論均與本研究結論相同。

流域入河氮素負荷過高會帶來一系列不良影響，因此在控制嘉陵江流域氮素輸入過量、修復其水體環境方面，需要針對性的管理措施：一要減少化肥使用量，提高化肥利用效率，建立起長期有效的監督政策；二要減少家庭式牲畜養殖，發展集中式畜牧業，引進新型畜禽養殖廢水處理模式，減少牲畜糞污帶來的氮素污染；三要對巴中市、綿陽市、德陽市等重點防治區域推行嚴格的管控措施，實時監測水體營養物質濃度。

5 小結

1）Global News-2模型模擬的嘉陵江流域入河氮素結果與流域各水文站氮素通量較為一致，嘉陵江流域1988—2018年入河氮素負荷增加約38萬t，由6.3×105 t增加到10.1×105 t，與長江流域和全國氮素負荷變化趨勢一致。

2）嘉陵江流域各縣市的氮素負荷差距較大，不同土地利用類型對氮素負荷貢獻差異大，負荷強度最大的土地利用類型是水田、旱地、農村居民點與城鎮用地，最小的是林地、草地、未利用地等。

3）嘉陵江流域各子流域中涪江流域和渠江流域的氮素貢獻率累積約占70%，廣元昭化區以上的干流水系受地形和耕地影響，氮素貢獻小。

4）從污染源占比來看，人為影響的污染源對流域氮素負荷的貢獻遠大于自然農業影響的污染源?；适羌瘟杲饔虻氐氖滓獊碓矗暙I率為31.6%～49.0%；其次是牲畜糞污帶來的氮素，貢獻率為25.0%～26.6%；大氣氮沉降、生活污水以及作物固氮等對流域氮負荷的影響相對穩定。

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