內蒙古河套灌區農田非點源氮磷污染負荷估算

王 艷,焦 燕,楊文柱,閆穎超,鄔 宏,靈 靈,史月超

內蒙古河套灌區農田非點源氮磷污染負荷估算

王 艷,焦 燕*,楊文柱,閆穎超,鄔 宏,靈 靈,史月超

(內蒙古師范大學化學與環境科學學院,內蒙古自治區環境化學重點實驗室,內蒙古 呼和浩特 010022)

為了解內蒙古河套灌區農田非點源污染現狀,引入降雨影響因子()和地形影響因子()對傳統的輸出系數模型(ECM)進行改進,量化該地區的農田非點源氮、磷污染負荷,結合污染物入河系數(),對農田非點源氮磷入河(烏梁素海)量進行估算,并識別污染物關鍵源區.結果表明,河套灌區2021年農田非點源總氮(TN)、總磷(TP)污染負荷為3520.998和407.125t,分別占不同土地利用類型污染負荷總量的79.674%和89.201%;農田非點源TN、TP污染負荷空間分布一致,表現為靠近水體、排干的鄉鎮貢獻量最高,依次為新華鎮、新安鎮和塔爾湖鎮,TN、TP污染負荷分別為316.658, 236.725, 199.344t/a和36.615, 27.371, 23.050t/a;農田非點源TN、TP入河量為387.310t/a和16.285t/a,其中新華鎮、新安鎮、塔爾湖鎮、隆興昌鎮、團結鎮和蠻會鎮是河套灌區的農田非點源污染重點防治鄉鎮;與實測值進行比較,驗證了改進的輸出系數模型的合理性,相對誤差分別為-4.743%和19.037%.

河套灌區；農田非點源污染；改進的輸出系數模型；TN；TP

在過去的幾十年里,我國氮肥和磷肥的施用在提高作物產量的同時,一系列農業環境污染問題也逐漸顯現,其中水環境污染問題尤其嚴重,水環境污染主要由點源污染和非點源污染兩部分構成[1].隨著點源污染得到有效治理后,非點源污染對水環境的影響逐漸突出,其中,農業非點源污染已成為水體富營養化的主要污染源[2].《第二次全國污染源普查公報》[3]結果顯示,2017年農業源水污染物中的化學需氧量、氨氮、總氮(TN)以及總磷(TP)排放量分別為1067.13,21.62,141.49和21.20萬t.

然而,農業非點源污染的廣泛性、隨機性、潛伏性[4]等特點,增加了研究和控制農業非點源污染的難度,利用模型對農業非點源污染負荷進行定量估算是主要的研究方法之一.輸出系數模型[5](ECM)由于不考慮污染物運移的復雜過程,具有參數少、建模成本低等特點而得到廣泛應用,特別是對觀測數據和以往研究不足地區優勢愈加明顯[6-7].一些學者通過對輸出系數模型進行不同方面的改進[8-10],探究更適合本流域的輸出系數模型,使模型模擬值與實測值更加吻合,并結合GIS等技術對污染物的空間分布特征進行探究.由于污染物被農作物、河道的截留等作用而產生滯留[11],并不會完全進入水體.王萌等[12]在分析流域農業非點源污染負荷時,又考慮了污染物的入河系數,減少了非點源污染估算過程中的不確定性.盡管眾多學者對模型的改進提高了模型估算精度,但針對南方區域研究較多,對于北方區域研究較少.另外,將輸出系數模型應用于農業非點源污染負荷估算的研究多集中于污染物輸出或者單一階段的污染物入河估算[13].由于農業非點源對水環境的污染要經歷一定階段[14],故本研究結合污染物入河系數,綜合污染物輸出量與污染物入河量估算農業非點源污染負荷.

內蒙古河套灌區是中國三大灌區之一,也是國家和自治區重要的商品糧油生產基地[15],該地區農業活動顯著,化肥施用量大,但利用率低[16],其余部分則是隨著農田退水和地表徑流等匯入烏梁素海湖泊,容易造成烏梁素海水環境的惡化.因此,本研究以內蒙古河套灌區為對象,采用考慮降雨和地形影響因子的輸出系數模型,量化河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷,結合污染物入河系數,進行農田氮、磷污染入河量的估算,并識別污染關鍵源區,為烏梁素海富營養化的防治以及區域水環境的保護提供參考.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

河套灌區位于黃河內蒙古段北岸的“幾”字彎上(40°19′～41°18′N,106°20′～109°19′E),南北跨度約50km,東西跨度約250km[17].該區域屬于典型的大陸性氣候,降雨少、蒸發強,多年平均氣溫8.6～12℃,多年平均蒸發量2000～2400mm,多年平均降雨量111～236mm,且降水量分布極不均勻,夏季降水量(6～8月)占全年降水量的63%～70%,僅靠降雨不能滿足河套灌區農作物的用水需求,春季播種(春灌)與夏季生長期(夏灌)都需要依靠灌溉來保證農業生產[18].河套灌區年均引黃水量約48億m3[19],90%以上的農田退水會通過排干匯入烏梁素海,從而引起烏梁素海水體的污染.研究區具體位置以及農田退水排干分布情況見圖1.

圖1 研究區概況和土地利用類型

1.2 數據來源及處理

本研究以2021年為基準年,所涉及的數據包括數字高程圖(DEM)、土地利用數據、氣象數據、水文水質數據等,各類型空間數據的地理坐標和投影統一,所有的空間操作基于ArcGIS10.7軟件進行,詳細數據來源見表1.其中,土地利用數據利用ArcGIS進行重分類,分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6類.

表1 數據來源

1.3 改進的輸出系數模型

輸出系數模型是一種基于統計學的線性數學模型,由Johnes和O’Sulivan于1989年正式提出, 隨后Johnes又對其進行了修正,一般表達式為:

式中:為土地利用類型;為污染物類型;為土地利用類型的種類;L為污染物的輸出量,t/a;E為類土地利用類型中污染物的輸出系數,t/(km2·a);A為類土地利用類型的面積,km2;為降雨直接帶來的污染物負荷,t/a.

傳統的輸出系數模型忽略了降雨、地形等條件對模擬結果的影響,而降雨、地形和土地利用方式在非點源污染物的輸移過程中起著重要作用[20],陳學凱等[21]在輸出系數模型的基礎上,加入降雨、坡度影響因子對模型進行優化,并驗證了改進輸出系數模型的合理性,李華林等[22]通過模擬分析,確定改進的輸出系數模型模擬結果更符合流域非點源污染特征.由于河套灌區干旱少雨,直接由降雨帶來的污染較小,故而在模擬中忽略不計.因此本文構建改進的輸出系數模型,計算公式為:

式中:為降水影響因子;為地形影響因子.

輸出系數模型模擬出來的結果是污染物的輸出量,在降水沖刷和坡度作用下向河道輸移的過程中,會受到植被攔截、自然沉降以及各種生化作用的影響,導致產生的污染物不可能全部到達附近排水溝以及烏梁素海,因此需要引入污染物入河系數來表征污染物遷移過程中的衰減影響[23-24].公式如下:

L

=

ljLj

(3)

式中:L為污染物輸出量,t/a;為污染物入河量,t/a;λ為污染物的入河系數.

圖2 河套灌區2021年降雨量和降雨影響因子空間分布

1.3.1 降雨影響因子的確定 降雨量對氮、磷流失量具有較為顯著的影響,降雨影響因子主要受時間不均勻性影響因子t和空間不均勻性因子s的影響[25-26],計算公式為:

式中:為研究區給定年年降雨總量,mm;R為研究區多年平均年降雨量,mm;r為子流域給定年年降雨總量,mm;r為子流域多年平均年降雨量,mm.

圖3 河套灌區地形影響因子

利用河套灌區2021年7個氣象站點的降雨量數據,經過插值得到研究區年降雨量的空間分布圖(圖2),研究區2021年降雨量為57.219～192.798mm,整體呈現由東至西逐漸降低的空間分布特征.

根據巴彥淖爾市統計年鑒獲得研究區多年平均降雨量159.5mm,以研究區鄉鎮為輸出單元進行劃分,帶入公式(4)進行計算,插值得到各個鄉鎮的降雨影響因子,研究區降雨影響因子為0.420～0.694.根據有關研究成果,為0.6104[28],對河套灌區的DEM數據進行提取計算,獲得研究區坡度為1.801°～8.217°,平均坡度為3.693°,帶入公式(6),借助ArcGIS10.7獲得研究區地形影響因子的空間分布圖(圖3).研究區地形影響因子為0.649～1.618,空間分布上與坡度分布一致,研究區西北部的坡度影響因子較大.

1.3.2 地形影響因子的確定 在匯流過程中,坡度主要通過影響徑流量來影響其攜帶的污染物的流失量,且坡度與地面徑流量呈正相關關系,坡度越大地表水流速度越大,地表徑流越大.相關研究表明,徑流量可以表示為坡度的冪函數與常量的乘積[27],表達式為:

通過徑流量與地形的關系,則地形影響因子可以表示為:

式中:為徑流量,m3/s;為坡度,°;,為常量;S為各鄉鎮坡度;為研究區平均坡度.

1.3.3 輸出系數的確定 確定合理的污染物輸出系數是輸出系數模型的關鍵,輸出系數的確定有3種常用方法,即文獻分析法、試驗模擬法和水文統計法[29].鑒于河套灌區無土地利用輸出系數實驗數據,本研究采用文獻分析法[30-31], 盡可能選擇與河套灌區相符或相近研究區域的輸出系數,計算其平均值,最終得到本研究的不同土地利用類型的輸出系數,見表2.

表2 河套灌區不同土地利用類型TN、TP輸出系數

1.4 模型的驗證

將模型模擬值與實測值進行對比分析,通過相對誤差(e)這一指標來驗證改進的輸出系數模型的適用性.計算方法如下:

式中:e為相對誤差;為模擬值;0為監測值.若e為正則說明模擬值偏大,若e為負則說明模擬值偏小,e的絕對值越小,則模型模擬效果較好,反之則模型模擬效果較差.

2 結果與分析

2.1 河套灌區不同土地利用類型非點源TN、TP污染負荷分析

在選定的TN、TP輸出系數以及不考慮流域損失的情況下,根據模型模擬得到河套灌區不同土地利用類型所產生的非點源污染負荷(圖4).2021年河套灌區不同土地利用類型下所產生的非點源TN、TP污染負荷分別為4419.251t和456.414t,其中污染物輸出負荷量最高的土地利用類型為耕地,TN、TP污染負荷分別為3520.998t、407.125t,占河套灌區不同土地利用類型下非點源TN、TP污染負荷的79.674%和89.201%.河套灌區其他土地利用類型TN污染負荷的貢獻率大小依次為草地>未利用地>水域>建設用地>林地,TP污染負荷的貢獻率大小依次為草地>建設用地>未利用地>水域>林地.

圖4 不同土地利用類型下TN、TP污染負荷占比

2.2 河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷分析

由圖5可知,河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷空間分布規律基本一致,但整體上分布不均,呈現出污染負荷局部集中、靠近水體、排干的鄉鎮污染負荷高.很可能是由于該區域的土地利用方式以耕地為主,從事較多的農事活動,且農田排水溝是農業非點源氮磷等污染物運輸和遷移至水體的主要途徑[44],因此污染負荷高,而灌區西部污染負荷比較低的區域則以草地和未利用地居多,農用地少,氮磷等營養物質的輸入量也相對較低.其中農田非點源TN、TP污染負荷最高的幾個鄉鎮依次為新華鎮、新安鎮和塔爾湖鎮,TN、TP輸出量分別為316.658, 236.725, 199.344t/a和36.615, 27.371, 23.050t/a,占農田非點源TN、TP輸出總量的21.378%.

圖5 農田非點源TN、TP污染負荷空間分布

2.3 河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷強度分析

為避免流域面積對污染負荷的影響,本文采用污染負荷強度法分析不同鄉鎮的TN、TP污染負荷強度(圖6).TN污染負荷強度在0.020～5.826kg/hm2之間,平均值為3.042kg/hm2,TP污染負荷強度在0.002～0.674kg/hm2之間,平均值為0.352kg/hm2,且TN、TP污染負荷強度空間分布一致.污染負荷強度較高的地區依次為團結鎮、新華鎮和蠻會鎮,表明這幾個鄉鎮對整個研究區來說,更易產生氮、磷污染.最高污染負荷強度與最高污染負荷區域不一致,污染負荷強度最高的區域為團結鎮,TN、TP污染負荷強度分別為5.826和0.674kg/hm2.最低污染負荷強度地區為臨河區各辦事處.分析其原因,團結鎮和蠻會鎮土地利用以耕地為主,耕地面積分別占鄉鎮總面積的87.726%和82.936%,且總排干流經該鄉鎮導致TN、TP污染強度較高,而各辦事處土地利用類型以居民建設用地為主,幾乎不存在農田非點源輸出.

圖6 農田非點源TN、TP污染負荷強度空間分布

2.4 河套灌區農田非點源TN、TP入河量分析

圖7 農田非點源TN、TP入河量空間分布

各地農田非點源TN、TP的入河系數各有差異,一般南方地區為0.1～0.3,而北方地區由于氣候干旱,降雨量低于南方地區,一般取值0.03～0.1.考慮到河套灌區農田的傳統灌溉方式等措施,結合文獻資料[23-24,45],選取河套灌區農田非點源TN入河系數為0.11,TP入河系數為0.04.

圖7為河套灌區農田非點源TN、TP入河量的空間分布圖,河套灌區農田非點源TN、TP的入河量空間分布特征一致,整體上與污染物輸出負荷具有相似的空間分布,均為靠近水體、排干的鄉鎮污染貢獻量大,農田非點源TN、TP入河總量分別為387.310和16.285t/a,其中新華鎮、新安鎮、塔爾湖、西小召鎮和隆興昌鎮對TN、TP入湖量的貢獻較大,占污染物入河總量的30.852%,是今后農田非點源污染防治的關鍵區域.

2.5 模型驗證分析

為了驗證改進輸出系數模型的合理性,本研究選取六、七排干及皂沙排干匯水區所在鄉鎮作為模型的驗證區,根據《五原縣水體達標方案》獲取六、七排干、皂沙排干溝的排水量分別為1065.33萬m3、1354.69萬m3和381.3萬m3,將污染物濃度與排水量進行乘積后得到驗證區TN、TP實測值.

表3 改進的輸出系數模型模擬精度

結合公式(7),結果如表3所示,驗證區農田非點源TN、TP入河量實測值為73.023t/a和2.457t/a,改進輸出系數模型模擬值為69.559t/a和2.925t/a.模型模擬結果與實測值較為相近,相對誤差分別為-4.743%和19.037%,且由降雨影響因子和地形影響因子同時改進的輸出系數模型提高了模型模擬精度,表明所選用的系數合理可靠,模型具有較好的模擬能力.

3 討論

氮磷流失的數據源是基于種植面積的估算,計算子流域的負荷可以有效降低估算帶來的誤差[46],所以本研究以鄉鎮為輸出單元,基于改進的輸出系數模型并借助GIS技術,進行河套灌區2021年農田非點源TN、TP污染負荷估算.結果表明,耕地是不同土地利用類型中非點源污染貢獻量最大的土地利用類型,孫海軍等[47]研究了太湖流域北部山區小流域非點源污染,說明了種植業是該流域的主要污染源.河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷空間分布一致,靠近水體、排干的鄉鎮農田非點源TN、TP貢獻量最高,這與王文章等[48]對射洪縣非點源評估的結果相符.TN、TP污染負荷最高的幾個鄉鎮依次為新華鎮、新安鎮和塔爾湖鎮,這是由于該區域的土地利用方式以耕地為主,耕地面積較大,從事較多的農事活動,這與石慶玲等[49]通過探究農業非點源污染負荷對土地利用的響應關系,證明污染負荷與耕地面積所占比重有很大關系結論一致.

目前,將輸出系數模型應用于農業非點源污染負荷估算的研究多集中于污染物輸出或者單一階段的污染物入河估算[50],但農業非點源對水環境的污染要經歷一定階段[51],故本文結合污染物入河系數,將污染物輸出與污染物入河聯系起來,結果表明,2021年河套灌區農田非點源TN、TP污染負荷為3520.998t,407.125t,TN貢獻量約為TP的8.65倍,李娜等[52]在長春市新立城水庫的研究中,若不考慮牛的養殖,TN與TP的排放比達到8.32,本結果與其研究結果相似.TN、TP污染負荷強度平均值分別為3.042和0.352kg/hm2,吳用[53]利用SWAT模型對烏梁素海流域的非點源污染進行模擬,結果表明,平原區流域中、東部氮和磷元素的輸出平均值分別為5.6,2.3kg/hm2和0.25,0.86kg/hm2,本研究與其研究結果相符.農田非點源TN、TP入河量分別為387.310 和16.285t,管玉玲[54]利用排污系數法估算烏梁素海流域2001～2014年農田非點源污染物入河量,其中TN、TP入河量分別為673.18～918.90t和28.27～ 38.59t.總氮總磷入河量比本研究偏高,可能是因為近年來烏梁素海各項水質指標入河污染負荷均呈現出不同程度的下降趨勢[55],且其研究區域為整個烏梁素海流域,范圍較大.考慮到研究區缺乏TN、TP輸出系數的監測數據,模型所使用的輸出系數參考其他地理環境相似流域的平均值,模擬結果會具有一定的誤差,以上分析表明本研究結果具有一定的可信度,今后,在相關數據的支撐下,基于本研究方法所得出的結果將會更加準確.

4 結論

4.1 耕地是河套灌區不同土地利用類型中非點源TN、TP污染負荷量最大的土地利用類型,其他土地利用類型對TN污染負荷的貢獻率大小依次為草地>未利用地>水域>建設用地>林地,TP污染負荷的貢獻率大小依次為草地>建設用地>未利用地>水域>林地.

4.2 河套灌區2021年農田非點源TN、TP污染負荷分別為3520.998和407.125t,污染負荷強度平均值分別為3.042 和0.352kg/hm2,污染貢獻量最高的幾個鄉鎮依次為新華鎮、新安鎮和塔爾湖鎮,占農田非點源TN、TP輸出總量的21.378%.

4.3 結合污染物入河系數,估算農田非點源TN、TP進入烏梁素海的負荷量,河套灌區農田非點源TN、TP的入河量空間分布特征一致,整體上與污染物輸出負荷具有相似的空間分布,均為靠近水體、排干的鄉鎮污染貢獻量大,農田非點源TN、TP入河總量分別為387.310和16.285t/a,其中新華鎮、新安鎮、塔爾湖鎮、西小召鎮、隆興昌鎮、團結鎮和蠻會鎮是河套灌區農田非點源污染的重點污染防治鄉鎮.

4.4 基于降雨和地形影響因子修正改進的輸出系數模型,對農田非點源TN、TP污染負荷模擬的相對誤差分別為-4.743%和19.037%,模型模擬能力比較好.

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Estimation of nitrogen and phosphorus pollution loads from non-point sources in farmland of Hetao Irrigation District, Inner Mongolia.

WANG Yan, JIAO Yan*, YANG Wen-zhu, YAN Ying-chao, WU Hong, LING Ling, SHI Yue-chao

(Inner Mongolia Key Laboratory of Environmental Chemistry, College of Chemistry and Environmental Science, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010022, China)., 2023,43(12)：6551～6560

To understand the current situation of farmland non-point source pollution in the Hetao irrigation district of Inner Mongolia, the traditional export coefficient model (ECM) was improved, and the farmland non-point source nitrogen and phosphorus pollution load was quantified by precipitation impact factor () and terrain impact factor () in the area. The farmland non-point source nitrogen and phosphorus discharged into the river (Wuliangsuhai) was estimated, and the critical source areas of pollution was identified by the pollution river influx coefficient (). The total export load of non-point source total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) from farmland were 3520.998 and 407.125t in the Hetao irrigation district in 2021, accounting for 79.674% and 89.201% of the total pollution load from different land use types, respectively. The spatial distribution of the export loads for TN and TP of farmland non-point sources was consistent, and the contribution in towns near drainage was the highest. The export loads of TN and TP pollution were 316.658, 236.725, 199.344t/a and 36.615, 27.371, 23.050t/a in Xinhua, Xin'an and Talhu township, respectively. The amount of TN and TP discharged into the river were 387.310 and 16.285t/a from non-point sources of farmland. The towns of Xinhua, Xin'an, Talhu, Longxingchang, Tuanjie and Manhui were key areas for pollution prevention and control in the Hetao irrigation district. The rationality of the improved export coefficient model with relative errors of -4.743% and 19.037% had been verified by comparing with measured values.

Hetao irrigation district；farmland non-point source pollution；improved export coefficient model；TN；TP

X502

A

1000-6923(2023)12-6551-10

王 艷,焦 燕,楊文柱,等.內蒙古河套灌區農田非點源氮磷污染負荷估算 [J]. 中國環境科學, 2023,43(12):6551-6560.

Wang Y, Jiao Y, Yang W Z, et al. Estimation of nitrogen and phosphorus pollution loads from non-point sources in farmland of Hetao Irrigation District, Inner Mongolia [J]. China Environmental Science, 2023,43(12):6551-6560.

2023-04-24

國家自然科學基金資助項目(42175038);內蒙古自治區杰出青年基金資助項目(2022JQ02);內蒙古自治區高等學校青年科技英才支持計劃項目(NJYT23041);2022年蒙古自治區重點研發和成果轉化計劃項目(2022YFHH0035);內蒙古師范大學基本科研業務費專項資金資助項目(2022JBTD009);內蒙古師范大學高層次人才科研啟動項目(2020YJRC056)

* 責任作者, 教授, jiaoyan@imnu.edu

王 艷(1996-),女,河南周口人,內蒙古師范大學碩士研究生,主要從事農業非點源污染研究.發表文章1篇.2469736853@qq.com.