黔中平寨水库保护区非点源污染风险评价与敏感区域识别

涂刚琴,刘鸿雁, 2,赵志鹏,吴 攀,刘 沛,吴 斌,安 勇

(1.贵州大学资源与环境工程学院,贵州 贵阳 550025;2.贵州大学环境工程规划设计研究所,贵州 贵阳 550025; 3.六盘水市环境保护局监测站,贵州 六盘水 553000)



黔中平寨水库保护区非点源污染风险评价与敏感区域识别

涂刚琴1,刘鸿雁1, 2,赵志鹏1,吴 攀1,刘 沛1,吴 斌3,安 勇3

(1.贵州大学资源与环境工程学院,贵州 贵阳 550025;2.贵州大学环境工程规划设计研究所,贵州 贵阳 550025; 3.六盘水市环境保护局监测站,贵州 六盘水 553000)

以黔中平寨水库保护区和准保护区为研究对象,采集了干流断面水样59个,支流断面水样41个,和88个土壤样品,分析评价流域的非点源污染现状,并用GIS进行空间解析。结果表明,枯水期时,流域水质以Ⅰ类居多, 占观测点个数的59.62%,Ⅱ～Ⅲ类占15.38%,Ⅳ类占5.77%,Ⅴ类占9.62%;丰水期时,水质以Ⅳ类居多,占72.92%,Ⅰ～Ⅲ类只占22.91%,Ⅴ类占4.17%,主要超标指标为TN、NH3-N、TP,流域呈现出非点源污染的典型特征。通过评价土地利用因子(L)、径流因子(Q)、距离因子(D),利用改进的理想解法(TOPSIS)确定各因子所占的权重,得到流域非点源污染风险评价指数,并将流域划分为4类敏感控制区域。其中,中度敏感区分布较为均匀,主要是靠近水系的坡耕地区域,应对坡耕地进行种植区划调整,并加强对肥料等农用化学品的管理;而高度敏感区域主要分布在准保护区,其污染源主要是城镇生活污水和煤矿开采废水,应加快该区域城镇生活污水集中处置和煤矿废水治理工程的建设力度。

非点源污染;水质;土地利用因子;径流因子;距离因子;TOPSIS法

随着点源污染控制能力的提高,非点源污染成为影响水环境质量的重要来源。非点源污染以农业面源污染为主[1-2]。由于非点源污染具有随机性、广泛性、隐蔽性和滞后性,使得非点源污染控制难度大。对区域内土壤和水质现状进行综合评价,实现非点源污染敏感区域的识别,对保护和合理利用区域内水土资源至关重要。评价土壤和水质现状的方法很多,可以将其分为两类,一类为定量分析[3],一类为定性分析[4-5]。定性评价可以很好地反应土壤和水质所处的质量级别水平。其中,灰色关联度法由于其评价步骤简洁实用,并且所需参数较少,从而被广泛运用[6-8]。赖坤容等[6]采用灰色关联法对延安市宝塔区境内的流域水质现状进行了评价,得到各河段的水质评价等级,便于研究区内水资源的合理利用与重点防治。非点源污染识别和评价的方法,根据建立机理和模拟过程的不同,主要分为两种,即机理模型和经验模型[9]。机理模型通过定量描述整个流域内的复杂污染过程,识别非点源污染的主要来源和迁移路径,并评估其对水质的影响,如AnnAGNPS模型[10]，SWAT模型[11]，HSPF模型[12]。但机理模型结构复杂,所需的基础数据庞大,在数据信息缺乏的地区使用困难。经验模型通过建立污染负荷与土地利用类型或径流量间的关系,反映非点源污染的输出强度,如潜在污染指数(PNPI)法[13]、输出系数法[14]。这类模型所需参数少,并能保证一定的精度,可满足数据缺乏地区进行非点源污染评价的要求。

黔中水利枢纽工程是贵州省首个大型跨地区、跨流域长距离水利调水工程,总库容 10.8亿m3,覆盖面积达4 711 km2,干渠总长为156.5 km,总灌溉面积4.348万hm2,建成后可以解决39.5万人畜饮水问题。黔中水利枢纽工程平寨水库集水流域溶解态重金属质量浓度均低于Ⅲ类水标准限值,这与周围汇入水体水质密切相关[15]。刘鸿雁等[16]的研究表明,乌江流域水质有逐渐恶化的趋势,主要污染的区域在乌江上、中游地区的支流河段。为了降低由于非点源污染导致水体受到的影响,有必要研究该区域内土壤的养分分布特征及水质现状,并对研究区进行非点源污染敏感性分区。由于基础数据缺乏,需要一个数据输入少,但又精度高,且操作简单,能全面评价非点源污染的模型。笔者利用潜在污染指数(PNPI)的机理,通过适当的参数指标改进后,对研究区进行了非点源污染评价,以期为制定合理的监管措施提供理论依据,促进区域内非点源污染状况的监测和农业管理措施的研究。

1 研究区域概况

平寨水库上游流域见图1。研究区范围主要设在保护区和准保护区内,其地理坐标为:北纬26°25′～26°40′、东经105°10′～105°30′，涉及纳雍、织金、六枝和水城4个县共 7个乡镇(新房乡、阳长镇、曙光乡、比德乡、化乐乡、百兴镇和鸡场乡),总面积约375.52 km2。流域内地形复杂,地势高低悬殊,冷暖气流常被海拔高的山脉阻挡,局部地区形成较强对流天气,年平均气温10.4～15.1℃。水量季节性变化明显,冬季主要受到北方西伯利亚气流影响,多为阴雨天气,雨量较少;夏季受到印度孟加拉湾西南暖湿气流和西太平洋海洋气候影响,5—10月雨量较多,尤其集中在6—7月,区域水资源丰富,多年平均降雨量为1 089.6 mm。流域为乌江上游三岔河流域,属于长江流域。

图1 平寨水库上游流域

2 研究方法

2.1 样品采集与分析

2014年3月进行土壤样品的采集,运用GPS定位功能,取0～20 cm表层土样,每个样点周围进行5次重复采样,按4分法混合组成待测土样约1kg,共采集土壤样品88个,见图1。土样经风干处理后过1 mm筛,部分样品过0.25 mm筛备用。pH值用电极法测定,其他测定方法为:土壤TP用NaoH熔融-钼锑抗比色法,TN用半微量开氏法,有机质用油浴加热重铬酸钾容量法,土壤中有效磷用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法,碱解氮用扩散吸收法[17]。水样的采集分枯水期(4月)和丰水期(9月)进行,采样点布设涉及平寨水库整个集水流域,包括主干断面和主要的支流,在每一个主要支流汇入主干断面前50～100 m、主干断面汇入点上游200～500 m及支流汇入主干断面完全混合处设置监测断面,采样点分布见图1。共采集水样100个,其中枯水期水样52个,丰水期水样48个。DO质量浓度采用便携式水质参数仪(Multi340i,德国)现场测定;NH3-N质量浓度的测定使用纳氏试剂比色法;TN质量浓度采用分光光度法测定;TP质量浓度的测定采用钼酸铵分光光度法;CODMn质量浓度参照国际标准ISO 8467—1986《水质高锰酸盐指数的测定》进行测定。

2.2 评价和分区方法

由于本研究中有限的水质时空监测数据所提供的信息是不完全的,并且水环境中污染物质与周围环境存在着复杂的联系[18],水环境是一个典型的具有灰色性的系统[19],所以,运用灰色关联分析(GRA)法将水质状态看作灰色变量,水质级别看作灰类,以避免分级临界值附近的实测浓度值的微小变化可能导致的评价结果级别归属的改变[20]。笔者在IP等[21]所采用的邓聚龙灰色关联系数分析方法的基础上,提出采用正弦函数计算灰色关联系数。进行土壤养分评价时,将评价对象的实测值作为待比序列,将全国第二次土壤普查养分分级标准作为参比序列。进行水质评价时,将评价对象的实测值作为待比序列,GB 3838—2002《地表水环境质量标准》作为参比序列。根据评价结果,判断研究区是否具有非点源的污染特征。

潜在非点源污染指数(potential non-point population index,PNPI)法在2005年成功运用在意大利Tiber河流评价中,它的计算基于GIS,且能在流域尺度上反映每个土地单元对河流造成污染的可能性[13]。笔者借鉴PNPI指标参数的选择原则,在确保评价结果客观的基础上,对指标参数进行了改进和优化,计算公式为

(1)

式中:LI为非点源污染风险评价指数;D为距离影响因子;Q为径流影响因子;L为土地利用影响因子。w1、w2、w3分别为D、Q、L的评价权重。

2.2.1 径流影响因子的确定

(2)

式中，θ为土地坡度。

表1 不同土地类别CN值与L值

注：A为厚层黄土；B为薄层黄土或沙壤土；C为黏壤土；D为粉砂壤土。

2.2.2 土地利用影响因子的确定

非点源污染物的输出主要通过地表径流,其质量浓度受土地利用类型的影响很大[28],土地利用影响因子反映的是不同下垫面对污染物流失的影响。本文中L值由不同土地利用类型土壤降雨径流中N、P的质量浓度确定,为两者之和。具体的数值,参照吕唤春等[29-30]的研究所得,结果见表1。

2.2.3 距离影响因子的确定

距离影响因子反映了土地单元到河网间的距离,距离越近,则进入河流的潜在污染物就越多。本文采用核密度函数(Kernel Density)来确定距离影响因子。核密度函数在分析产业聚集和生态环境之间的关系[31],以及分析路网密度对交通事故的影响[32]中有大量运用。核密度函数不仅考虑了几何距离,也考虑了河网密度的作用,而且它已经被整合到ArcGIS10.0中,应用非常方便。

2.2.4 权重的确定

权重对最后的评价结果至关重要。PNPI指标参数中对权重的确定,采用的是专家打分法[33],但各区域的社会、经济、自然等条件是不同的,一个区域内的打分不一定适合另一个区域。本研究中采用改进的理想解法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)来确定权重,但首先要对L、D、Q3个因子进行归一化处理[9]。

表2 土壤养分及水质参数的统计特征及环境标准

表3 水质灰色关联评价结果

最后根据公式(1)得到非点源污染风险评价指数LI,LI数值的范围为0～1,值越大,则污染物流失风险越大,故按照研究区的实际情况,将流域进行非点源污染敏感区划分:当风险评价指数LI为0.00～0.35时,划分为不敏感区;LI为0.35～0.45时,划分为轻度敏感区;LI为0.45～0.65及0.65～1.00时,分别划分为中度敏感区和重度敏感区。

3 结果与讨论

3.1 非点源污染现状评价

研究区水质参数和土壤养分的统计特征见表2。从平均值来看,区域内土壤养分质量都在Ⅰ～Ⅲ类标准之间,说明区域内的土壤养分状况良好。水质中TN质量浓度超出Ⅴ类标准;NH3-N质量浓度在丰水期达到Ⅲ类标准,为枯水期的2.53倍;TP质量浓度在丰水期达到Ⅴ类标准,为0.36 mg/L,而枯水期TP质量浓度为0.02 mg/L,属于Ⅰ类水质。可见,流域中污染物超标物质为TN、NH3-N、TP,而且丰水期NH3-N、TP的质量浓度远大于枯水期。

根据表2中的数据,参照GB 3838—2002《地表水环境质量标准》,采用灰色关联评价法进行污染现状评价,得到灰色关联等级(j0)和综合评分值(J*)。土壤的综合评分值(J*)符合正态分布,对其进行克里金插值,得到流域内土壤质量的分布情况,见图2。水质的灰色关联评价结果见表3。枯水期样点个数中,水质在Ⅰ类标准(即j0=1)的观测点占59.62%,Ⅱ～Ⅲ类占15.38%,Ⅳ类占5.77%,Ⅴ类占9.62%。丰水期时,水质以Ⅳ类居多,Ⅳ类占72.92%,Ⅰ～Ⅲ类只占22.91%,Ⅴ类占4.17%。这说明流域中水质质量的空间差异性大,在丰水期时随径流流失的污染物质量浓度高,流域非点源污染较大,结合前面对水质参数平均值的分析,可知流域内非点源污染主要对NH3-N、TP的贡献大,所以有必要对流域进行非点源污染敏感区域的划分,使非点源污染得到有效的控制。

图2 土壤质量评价克里金插值结果

图3 基础数据

3.2 非点源污染风险评价与敏感分区

图3(a)、图3(b)、图3(c)分别为研究区的土地利用类型、土壤类型和坡度数据。要确定研究区的径流影响影响因子(Q),首先要确定流域内石灰土的CN参数选C类,黄壤和紫色土的CN参数选B类,石灰土和水稻土为D类[35],对土壤类型进行SCS水文土壤划分,得到校正前的CN值。然后根据公式(2)和坡度数据(图3(c)),通过ArcGIS中 Spatial Analysis 模块的Raster Calculator进行CN值的校正,得到校正后的CN值图,最后得到径流量Q,归一化计算后生成Q因子分布图,见图4(a)。

图4 评价因子Q、L、D的空间分布

计算土地利用影响因子(L),根据表1中的值在GIS中对不同土地利用类型进行赋值,归一化后得到L因子图,见图4(b)。距离影响因子(D)需要水系数据,见图1。打开水系图后,利用ArcGIS中的Kernel Density 模块,创建一个光滑且每个栅格网格都有相应数值的密度分布图,归一化后得到距离影响因子图,见图4(c)。距离影响因子随着距河道距离的增加而减小,随河网密度的增加而增大。

权重的计算需要归一化后的D、L、Q值的数据,计算后得到LI=0.55L+0.32Q+0.13D。通过ArcGIS中 Spatial Analysis 模块的Raster Calculator,生成相应的流域非点源分析评价结果,结果的范围在(0,1)之间,然后根据划分标准划分流域非点源污染敏感区,见图5。

图5 流域非点源污染敏感区划分结果

从图5可以发现研究区非点源污染敏感区分布的特征:①中度和高度敏感区分布在距离水系近的地方,不敏感区和轻度敏感区距离水系远;②不敏感区和轻度敏感区分布地人为干扰少,多为林地、灌木林、草地等;③中度和高度敏感区分布的地方人为干扰大,主要包括耕地和居民区聚集地。人类活动的集中,使得下垫面产生了变动,导致径流量和污染物质的输出发生改变,使水体受到污染。这与实际情况相符。

4 结 论

a.黔中水利枢纽工程水源地平寨水库保护区和准保护区水污染较为严重。水质的评价结果显示,枯水期时Ⅰ类水居多,占观测点的59.62%;丰水期时水质以Ⅳ类居多,占观测点的72.92%。从时间变化上看,丰水期水质要劣于枯水期,超标指标主要为TN、NH3-N、TP,流域水体表现出非点源污染的显著特征。土壤灰色关联评价的结果表明,流域内土壤质量状况良好,都在Ⅲ类标准以内。

b.在借鉴PNPI法计算机理的基础上,对参评指标进行了适合研究区的适当改进,计算了研究区非点源污染风险指数,并划分为了4类非点源污染敏感区域。整体上,距离河道越近且人为活动越集中的区域,非点源污染风险指数越大,区域非点源污染越敏感。敏感区域的划分便于对研究区进行有针对性的分区治理和合理的污染防控。

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Risk assessment of non-point source pollution and sensitive region recognition to Pingzhai Reservoir protection areas in central Guizhou

TU Gangqin1, LIU Hongyan1, 2, ZHAO Zhipeng1, WU Pan1, LIU Pei1, WU Bin3, AN Yong3

(1.CollegeofResourceandEnvironmentalEngineering,GuizhouUniversity,Guiyang550025,China;2.InstituteofEnvironmentalEngineeringPlanningandDesign,GuizhouUniversity,Guiyang550025,China;3.MonitoringStationofLiupanshuiEnvironmentalProtectionBureau,Liupanshui553000,China)

Taking Pingzhai Reservoir Protection Area and Quasi-protection Area as the study object, we collected 59 water samples from the trunk stream section and 41 ones from the branch stream section, and 88 soil samples to analyze and evaluate the situation of non-point source pollution in the basin, and made a space analysis by GIS.The results show that, in the low water period, the water quality of class I accounted for 59.62% in all water samples, class Ⅱ～Ⅲ accounted for 15.38%, class Ⅳ accounted for 5.77%, class V accounted for 9.62%; In the high water period, the ratio of class IV water was as much as 72.92%, classⅠ～Ⅲ accounted for 22.91%, class V accounted for 4.17%, and the main index exceeding standards are TN、NH3-N and TP, showing a typical characteristics of non-point source pollution.The weights of land utilization factor(L)、runoff factor(Q)and distance factor (D) were determined by the modified TOPSIS, getting the risk assessment index of non-point source pollution.The research areas were divided into 4 categories of sensitive control areas according to the risk assessment index.Among them, moderately sensitive areas was mainly distributed in the slope farmland near the river, so we should adjustment planting structure and strengthen the management of fertilizer and other agricultural chemicals in these areas.Highly sensitive regions were mainly distributed in urban residential areas, the main source of pollution were the urban sewage and coal mining wastewater, so we should promote the construction of urban sewage and coal mine wastewater disposal system.

non-point source pollution; water quality; land utilization factor; runoff factor; distance factor; TOPSIS

10.3880/j.issn.1004-6933.2015.04.016

贵州省科技厅黔科合重大专项(〔2012〕6009-7)

涂刚琴(1990—),女,硕士研究生,研究方向为水环境模拟。E-mail:tugangqin11@163.com

刘鸿雁,教授。E-mail: re.hyliu@gzu.edu.cn

X820.4,X522

A

1004-6933(2015)04-0087-07