最佳管理措施评估方法研究进展

孟凡德，耿润哲，欧 洋，王晓燕，*

(1．首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048;2．中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室，长春 130012)

最佳管理措施(Best Management Practices，BMPs)是控制农业非点源污染最为常用与有效的途径［1］。它可以通过对污染物来源、传输过程以及进入受纳水体的三个环节进行控制［2］。例如，其对污染源的控制主要是通过控制营养物质施用量和提高肥料利用率等方法实现［3］。污染物类型不同，采取的防控措施也各有不同。如对硝酸盐控制可以通过限制营养物质的使用和提高利用效率来控制其进入土壤，最大化地降低其输出量。对磷的输入控制则由于土壤缓冲作用的影响，要持续较长时间才可能见效［4］。同时由于磷与土壤表层之间存在着密切的关系，还需要解决土壤对颗粒态污染物的吸附、解吸附以及传输路径等多种问题，才能最终实现对磷污染的有效控制。

BMPs控制效率的评估是决定措施是否适用的关键步骤。全面考察BMPs组合措施的环境效应、成本-效益情况需要采用一系列的评估方法，已有研究多集中于单个措施的评估，大尺度BMPs组合削减效率评估研究还不多见［5-7］。目前主要采用的评估方法细分为四大类:实地监测、养分平衡理论、风险评估、模型模拟［8］。其中实地监测多以田块或河流断面污染物浓度为措施效率评价指标，能够为环境管理部门提供基础数据;养分平衡则采用营养盐在农田或流域尺度的盈余状况作为评价标准衡量污染物来源变化对于非点源污染产生的影响;风险评估主要以磷素流失潜在风险值作为判断措施实施后是否有效的依据，多以田块作为研究对象;模型模拟最为关注BMPs措施对流域尺度污染负荷的影响，其结果较为直观，但操作较为复杂。近年来采用上述各类方法的研究较多，但尚无各类方法适用条件及优缺点的系统总结，因此本文将着重探讨实地监测、养分平衡、风险评估以及模型模拟等四类最佳管理措施评估方法的有效性、特点、适用条件及其局限性，为我国开展非点源污染控制及BMPs削减效率评估工作提供参考［8］。

1 评估方法

1．1 实地监测

水体中较长时间序列的营养物质浓度和负荷的实地监测数据是最能够表征削减措施效率的依据，这些数据还能够描述BMPs对流域水质和生态功能的实际改善情况。获取这些数据的方法主要包括采用嵌套式监测法，先在小流域尺度上(300—2500 hm2)进行实地监测活动，然后将其结果进行适当的尺度转换放大化为下一级的流域尺度进行使用(2000—5000 hm2);通过采集土壤样品来评估根层土壤中营养物质的流动对受纳水体的影响;通过从水系上游至下游全程监控来确定缓冲带的效率等。但由于非点源污染的复杂性和营养物系统动力学方面的研究(营养物在河流中的运移过程和生态响应方面)还不完善，因此对于削减措施效果的正负效应，目前应用监测方法还没有明确的研究结果。同时，年际间的气候变化又增加了实地监测的复杂性，使得从复杂的水环境问题中区分削减措施的效率变得更加困难［9-12］。针对这些情况，当前主要是通过使用自动样品分析和采集设备，来提高实测样品数据的重现性，以便能够获取更具代表性的评估结果［10］。目前采用实地监测的方法对BMPs措施的效率评估还存在以下问题:

(1)对大尺度流域BMPs削减效率进行评估，需要高精度的时空数据以及对管理方式改变灵敏度较高的样本点数据。目前只有欧美等少数国家具有详尽的长时间序列连续监测数据可以使用，因此数据的可得性是限制实地监测评估法广泛使用的主要瓶颈［13］。

(2)BMPs措施作用的滞后性对监测方法的评估效果也会产生很大的影响，一方面加大了数据的需求，同时还可能导致在规定时间内达不到水质目标值。例如，Silgram等2005年在英格兰硝酸盐敏感区域采用削减措施后，有近半数措施的时间滞后性可能达60a之久［14］，钻井中硝酸盐的浓度在58—131a之后才可能下降 50%［15］。

(3)土壤类型、泥沙、生物滞留以及反复释放过程对措施效果的阻碍及抵消作用也是监测方法难以辨识的［16］。如颗粒态磷会随泥沙滞留过程沉积下来，但随后又会随生物和非生物过程被反复吸附和释放。由于过量施肥造成的土壤中营养元素的过量积聚，使得污染物在很长一段时间内持续释放，导致以源控制为主的削减措施效果难以监测［5，13，17］。因此，在使用实地监测方法时，需要考虑措施效率发挥的迟滞性和水体自身修复功能所带来的影响［18-20］。

直接进行实地监测是一种有效的评估方法，但由于营养物质污染源、流失以及传输途径的时空异质性，该方法在大尺度区域几乎无法应用，而多适用于小尺度区域，这就需要在大尺度区域建立一些替代的评估方法。

1．2 养分平衡

养分平衡是对营养元素进行量化管理时最常用的方法之一，是基于物质守恒原理，通过对研究区域内氮素输入与输出进行量化来实现的。该方法的适用尺度较为广泛，从田块到国家尺度的大多数研究区域均可应用。根据研究尺度和研究目的的不同，国外学者总结了3种养分平衡模型，即场域平衡、土壤表观平衡及土壤系统平衡。

场域养分平衡模型是以农场为研究对象，将农场里所有养分输入和输出都通过“农场门”这个假定的输入输出端口进行氮素流动的核算。如评价氮肥管理对环境的影响时，可以基于农场系统的氮素盈亏进行［21］。“土壤表观”养分平衡模型，主要用来计算土壤作物根际深度的养分平衡，侧重于考虑物质在土壤表面输入输出通量，不涉及土壤内部的转化。该方法操作简便，能估算区域尺度上养分的环境影响负荷。刘曦等以土壤表观氮素平衡模型为基础，建立了1991—2004年北京市通州区农田氮素平衡核算的框架和数据库，利用地理信息系统(GIS)技术对该区域氮素平衡强度及特征进行了分析。土壤表观养分平衡模型是核算农田系统的养分平衡状况的主要方法，其主要通过辨别农田生态系统内的养分盈亏状态，来分析农业生产和农业环境状况［22］。土壤系统平衡是以大尺度区域为研究对象，揭示盈余养分在研究区域中的分布状况，是一种常用的宏观养分平衡模型。该模型除了考虑以上两种模型中的输入和输出项目外，还把地表径流、淋失和矿化作用纳入模型中，使土壤系统养分平衡模型更适用于宏观尺度的研究。

养分平衡理论用于评估BMPs的效率主要受到以下几个方面因素的制约:

(1)数据的可用性直接决定了养分平衡评价方法的适用尺度［23］。养分平衡方法特别适用于能够确定农场系统和涉益者之间关系的农场的研究。污染物来源与传输过程时空异质性表明来自于田块盈余量的预测结果，不适用于更大的研究区尺度。与之相反，通过使用低精度数据所估算的大尺度区域盈余量也不能用来去推测单体农场的盈余量［24］。

(2)盈余量和流失量之间关系的不确定性对养分平衡理论应用有较大影响。该理论既没有考虑饱和土壤中的营养物质释放量，对营养物质滞留与长期盈余量的识别也不够灵敏［25］。同时存在淋溶作用发生在作物对营养物的吸收时间之前的可能，这也会导致营养物质盈余量与流失量之间关系的减弱［26-29］。

(3)利用养分平衡理论进行估算时产生的误差也会使BMPs效果评估的准确性下降［30］。养分平衡理论是对于复杂多变的农业系统的解释和简化［31］。由于其所需输入数据在来源和精度上存在一定的差异，因此其中所存在的误差也不易得知。例如:粪肥中营养物质组成差异很大，很难获取有代表性样品，导致氮的含量估算误差很大，从而造成粪肥输入和输出计算结果存在较大的不确定性;欧盟在对牧草产量和氮去除进行实际调查后发现由于缺乏饲料与样品实测数据，土壤表层系统中氮的含量存在很大的不确定性［32］。因此，场域养分平衡通常被认为比土壤表层和土壤系统的平衡更加精确。

1．3 风险评估

污染负荷在空间上通常呈正态分布或对数正态分布［33］，即仅占流域面积百分之几的区域贡献了大部分的污染物，这些区域被称为非点源污染的关键源区［34］。风险评估法主要是通过估算污染物产生与运移发生的概率，量化非点源污染发生的风险，从而识别关键源区［35］。该评价体系由美国学者Lemunyon等在综合考虑多因子及其相互作用对磷流失的影响后构建而成，采用的评价工具为磷指数(PI)［36］。该法选取土壤侵蚀、地表径流、土壤有效磷、化学磷肥和有机磷肥的施用量和施用方法等8个因子构建评价指标体系，根据每个因子测定值将其划分为5个等级(无、低、中、高、极高)，每个等级对应一个等级值(0、1、2、4、8)并赋予每个因子相应的权重，按如下公式进行计算［37-39］:

PI= ∑(Wi×Vi)

式中，Wi为各个影响因子(包括源因子和迁移扩散因子)的权重，Vi为各因子的等级值。最后将计算的磷指数从小到大分为4类风险等级(低、中、高、很高)，从而获得研究区域的磷流失潜在风险空间分布，界定出磷流失高风险区的位置和范围。

近年来，又有学者对磷指数进行了改进，将源因子和运移因子赋予了权重值，这使得该方法能够通过调整权重值来使其适合于某个特定的区域且不需要扩展某些特定的参数［39］。但受限于体系架构的限制，该类方法在应用过程中也存在一些问题:

(1)通过调整源因子、运移因子类型及参数，可模拟源控制及传输过程控制为主的BMPs的实施效果。但是对以年为时间步长的种植活动和饲养活动的BMPs控制效果进行准确评估则较为困难［37-38］。例如:粪肥渗入的时滞性、粪肥施用时间和各次播种之间的间隔时间都会对评估结果产生影响。因此，丹麦在应用磷指数法时，对每年4—10月和11—翌年3月之间的施肥量进行了区分，以消除粪肥使用方法的时间性影响［40］。

(2)风险评估可以在没有实地监测数据的情况下反映污染物传输过程对于非点源污染形成的影响，却通常被一些结构和参数的不确定性所影响［41］。通过增加敏感因子及参数数量，可以改善这一现象，但却导致数据需求与该方法的设计初衷产生矛盾［42］。同时，由于流域内磷的迁移转化过程非常复杂，将其概化较为困难，因此磷指数法还主要应用于农田和小流域尺度［18］。

(3)磷指数值只是磷流失的潜在风险值，并不是实际的磷流失量，这将直接影响到风险区域确定的合理性［43］。另外，在因子权重的确定、风险等级的划分等环节还缺乏统一的标准，带有一定的主观性，会影响污染指数法的计算以及关键源区的识别结果［44］。

风险评估法应用较为广泛。如非点源潜在污染指数方法是一种基于地理信息系统的流域尺度上的污染评价工具。通过计算可以得到流域内每个土地单元的非点源潜在污染指数值，代表该单元对河流水体造成的潜在非点源污染，从而给决策者和公众提供对水环境产生潜在影响的非点源污染及影响的空间分布信息。Cecchi等采用非点源潜在污染指数法在意大利境内Tiber流域和Viterbo省得到成功应用［45］;武晓峰等在引入欧洲学者建立的潜在非点源污染指数模型的基础上，根据我国的社会经济条件和流域状况，进行了土地利用类型扩展、土地利用类型比对和土壤渗透性等级划分等3个重要改进，建立了一个评价流域污染负荷分布的潜在污染指数模型并在北京市密云水库流域典型的3个小流域——曹家路、黄土坎和蛇鱼川进行了初步应用和分析验证。研究表明，改进后的潜在污染指数模型能够综合考虑养殖场、旅游区等各种潜在非点源污染对河流水质的潜在污染影响，可用于评价流域内各种非点源污染对河流造成的潜在污染的空间分布［46］。

1．4 模型模拟

模型模拟一般采用能够描述物理机制的经验方程来对营养物质的传输、滞留以及转化过程进行定性、定量的评估［42，47］。许多模型中还包含有优化选项，能够在指定控制目标下确定污染物输入和输出之间的关系。现有模型按照其复杂性可分为经验模型、综合模型以及过程驱动模型［48-49］。

经验模型对于污染物输入输出的模拟是通过采用一种所谓“黑箱”的方法，并不考虑污染物的迁移转化过程。该类模型对数据的要求较低，因此能够评估的削减措施数量有限，但对于在区域尺度上研究具有重要的用途。概念性模型虽包含部分污染物运移转化过程信息，并且有大量的实验数据来支持，但并不能模拟完整的污染物运行机制过程。模型所需的系数种类和数量比经验模型中要多，能用于识别营养物质流失高风险区并在相对有限的数据条件下对一系列削减措施方法进行评估［50］。

机理模型着眼于污染物流失全过程的量化，可以识别污染高风险区和营养物质的流失路径，使管理人员能够更有针对性的采取相应削减措施［51］。但这类模型计算量较大，且对使用人员的专业知识要求比较高，同时还需要大量数据支撑［52-53］。以流域水土评估模型(SWAT)为例，Panagopoulos等首先利用敏感性分析方法识别了希腊Arachtos流域内不同BMPs(免耕、灌溉、放牧改变、平衡施肥、等高种植、带状种植等)所对应的模型内部参数，主要集中在标准径流曲线数模型径流模块，以及土壤模块内，这些关键参数也可称为削减措施模拟因子，接着根据不同情景设置方案，调整各类参数，最终实现了对不同的削减措施的模拟。但由于模拟结果受季节和降雨强度影响较大，还存在一定的不确定性［54］。

模型模拟对BMPs削减措施效果的模拟还存在以下问题:

(1)从理论上说，如果模型能够对某种BMP去除污染物的机制进行模拟，就能够很准确的评价BMPs的效果［55］。但是，实际上目前模型能够较为准确评价的只有轮作、保护性耕作及施肥管理这三大类措施，这些措施都是调整模型的某个单一参数，就可以进行评价。但是对于常用的植被过滤带措施，调整单一参数就很难进行有效评价，因为过滤带设计中不仅要考虑宽度、糙度等因子，污染物运移路径也是很重要的。因此常用的流域水土评估模型、流域水文水质模拟模型(HSPF)等模型很难精准的评价这一措施的效果［56］。

(2)随着计算机技术的发展，非点源污染模型的模拟尺度不断增大，可以模拟由几千个小流域组成的大尺度流域，也可以在子流域尺度对BMPs进行有效的目标配置。但受模型结构设计影响，现有BMPs的目标配置只能在水文响应单元尺度实施［54］。水文响应单元是以地形、土地利用及土壤类型为依据划分的一种模型运算基本单元，其边界与天然农田地块常常不一致，以此为基础的BMPs配置方案，通常难以被农户接受，实际操作性较差。

(3)模型结构复杂、数据需求繁多且参数间相互影响，从而模拟结果通常具有显著的不确定性。例如:由于分布式水文模型未考虑土壤对污染物浓度变异的缓冲作用、长期耕作带来的遗留效应以及气候变化的影响，美国威斯康辛州的研究发现，在大规模实施BMPs后，虽然模型估算结果表明非点源污染物削减非常明显，但是实地监测发现大部分河段水质并未发现统计学意义上的显著改善［57］。流域尺度模型所具有的内在的不确定性，同时受空间数据精度和数据需求所限制。因此，对于流域尺度到国家尺度的模拟，可能经验性的模型是更加适用的，受限制的机制模型更适用于地块尺度的模拟［58-59］。

1．5 综合评估

根据非点源污染的发生特点，很多区域都同时采用了多种BMPs措施以达到污染控制目的，环境管理部门通常也需要得到田块及流域尺度的削减措施效果，因此单一评估方法难以对其进行效率评估，需要将各类方法联合起来才能应对这一问题［60］。此外，同时应用多种方法，还可以通过模拟结果的比对来提高可信度。从上文分析中可以看出不同评估方法对于BMPs效率的评估体现出不同的特点(表1)。各类方法都有自己的优点和局限性(表2)，因此其适用性也存在较大差异(表3)。如何有效的将各种方法整合在一起进行综合评估已成为近年来相关研究的热点。大量已有研究表明，方法集成过程中实地监测是必须的一个模块，在此基础上科研人员根据研究目的的差异进行不同评估方法的组合才会达到预期目标。例如，Brown等以氮循环模型模拟结果为数据来源，进行了场域平衡估算，最终通过编程设计出了一种农田施肥决策支持系统［48］。Oenema等为考察源削减对河流水质的影响，首先利用营养平衡模型估算了小尺度研究区营养盐的盈余，接着将这一数据带入到河流水质模型中，进而预测了不同施肥方式对河道内生态系统的影响［61］。国内关于BMPs效率评估方法的集成研究尚处于初步阶段，大多仅是进行方法的简单并用，如Hong等以流域水土评估模型为基础采用“小流域推广法”对长江流域的的非工程性BMPs的效率进行评估，但是对于工程性BMPs的效率则采用了查阅资料法获取［62］。

表1 各种评估方法特点总结［8］Table 1 Summary of assessment method features

表2 各种评估方法的优点和局限性［8］Table 2 The benefits and limitations of assessment methods

续表

表3 评估方法对不同尺度削减措施的适用性［8］Table 3 Suitability of assessment methods for evaluations of mitigation at a range of scales

2 研究展望

(1)为了满足流域水质管理目标的要求，需要有合适的评估方法来对非点源污染物削减措施的效率进行评估。研究区的环境、农业生产活动的特点、营养物质、削减措施的类型、数据的可获取性等都会对评估方法的应用产生影响。由于成本限制和削减措施效果滞后性的影响，实地监测更适用于小尺度研究区，对大尺度区域而言，模型模拟是更加适用的。养分平衡理论适合于评估氮的流失，风险评估方法则更适合于对磷污染控制措施的评估。根据研究目的、尺度、不确定性程度并结合所要评估的削减措施来决定适用的评估方法是未来研究发展的必然趋势。

(2)养分平衡法:今后应当提升该方法对控制措施时间效应评估的敏感性。主要针对短时间步长，并增加对土壤中氮转化的模拟能力，同时土壤本底值和营养物质矿化和固化的影响也不应忽视。营养物质施用方法的改进也是显著降低平衡方程估算不确定性的发展趋势。针对盈余量估算精度方面，需大量采用农户信息记录系统、标准化估算方法和具有参考意义的案例。在方法实际应用方面需要识别降雨量、土壤磷饱和度等环境影响因子和修正因子对养分盈余与流失关系的影响。

(3)风险评估类方法:今后应在对权重值本地化并校准之后，进一步改进模型模拟结果与实际流失量之间的一致性;同时为了使其能够对污染高风险区进行模拟，还应提高其对削减措施时间效应的敏感性。

(4)模型模拟:降低模型结构和参数的不确定性是未来研究的重点，这需要对污染物在整个流域内的传输过程和连通性进行系统研究，并在此基础上建立实验数据库以改善模拟结果的代表性和对BMPs措施削减措施量化的表征功能。为了使模拟结果能够达到可接受的不确定性水平同时应扩展模型的适用性尺度，需要对模型进行全面验证，但这也需要较高的实地监测费用。

(5)在考虑资源利用有效性以及涉益者参与的情况下，目前还没有一种评估方法能够对各种尺度下的所有削减措施进行合理的评估。但简单的联合估算效果有限，因此需要将这些评估方法进行合理的系统整合以最大限度发挥各种方法的潜力和优点。例如将养分平衡和模型模拟进行结合，实现对BMPs措施不同尺度效应的评估，当然这也需要补充必要的实地监测工作以降低模型结合所带来的不确定性影响，是一项非常值得尝试的研究工作。

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