基于SWAT模型的湿地系统非点源污染模拟研究*

2016-03-13刘建奇张晓惠刘红磊卢学强

环境污染与防治 2016年8期

刘建奇张晓惠刘红磊卢学强闻铁陈晨

(1.天津工业大学环境与化学工程学院，天津 300387；2.天津市环境保护科学研究院，天津 300191；3.天津临港园林建设有限公司，天津 300452)

SWAT模型是由美国农业部农业研究中心(USDA-ARS)开发的一种非点源污染负荷计算模型，用于计算不同气候条件、土壤类型以及管理措施下的各种土地利用形式的非点源污染物负荷模拟与评估[1-2]。SWAT模型主要基于SWRRB，集合了GREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO等模型的优点，且模型自推出以来，不断地进行软件升级与组建更新，迄今为止已在美国众多国家项目中得到广泛应用，其有效性得到了国外许多研究者以及研究项目的证明[3]。

近年来，我国学者对SWAT模型的应用主要集中在流域径流、环境变化下水文气候效应的模拟研究上，研究者先后在陕西秃尾河[4]、山东黄水河[5]、甘肃金塔河[6]、青海湟水[7]、黑龙江黑河[8]、太湖[9]进行了流域径流模拟研究。研究表明，模型对基流与表面流模拟效果良好，对月时间尺度敏感性更高。目前，我国各流域内土地利用形式及其管理措施复杂且多样化，缺乏长系列水质监测数据，因此SWAT在非点源污染模拟中的研究工作难以深入[10]。本研究以天津临港生态湿地公园为研究区，模拟土地覆被为多年生禾本植物和一年生草本植物条件下的氮、磷迁移与流失过程，探索SWAT模型在湿地系统对非点源氮、磷污染物的模拟，为我国非点源污染控制以及农业管理提供参考依据。

1 模型模拟原理

SWAT模型属于流域分布式水文物理模型，由1 013个变量、701个方程构成，对流域内部水体运动、泥沙运移以及污染物迁移转化等多种水文循环物理过程进行模拟，其开发目的是在具有多种土壤类型、土地利用形式和管理措施的复杂流域，预测长期土地管理措施对水、泥沙以及农业污染物的影响。模型以相对均质的水文响应单元为模拟单元，模拟河道中水流、泥沙、藻类、有机氮、氨氮、有机磷、可溶性磷、亚硝酸盐、硝酸盐、矿物质磷、BOD、DO、农药、重金属等不同水质指标的浓度变化过程[11-13]。

模型运行完全基于物理过程，而不是通过回归方程对输入输出关系的简单描述，通过输入流域内气候、土壤性质、地形、植被以及施肥、灌溉等管理措施的详细信息，可进行连续时间的模拟，其优点在于定量化评价不同植被条件与管理措施对水质和其他变量的相对影响，对没有监测资料的流域也可进行模拟[14-15]。

研究区面积不大，但是地形以及植被类型较复杂，而且研究区建成时间不久，对其径流与非点源污染开展的监测时间较短，缺乏长系列的水质监测数据。因此，基于SWAT模型对研究区进行模拟具有其他方法没有的一些优势。

2 研究区概况

临港生态湿地公园(见图1)位于天津市临港经济区内，于2012年11月建成，北起长江道，南至珠江路，西邻海滨大道，东至渤海十路，总占地面积约63 hm2，是一座以水处理为主题兼具景观效果的国内唯一一座大型工业区内的生态公园，工程总投资2.65亿元人民币[16]。该公园建设前为浅海滩涂，加之上游地区污染物下泄和自然环境的变迁，区域环境质量逐步恶化。构建河道式人工湿地处理系统作为生态廊道系统的源或库，不但节约了水资源，而且大规模的生态湿地工程和河湖水系的构建也大大改善了临港经济区的生态环境质量。该公园水系面积约17 hm2，其中调节塘2.1 hm2，水平潜流湿地4.7 hm2，浅水表流湿地及主体湖区(平均水深约0.5 m，最大水深约2.0 m)10.2 hm2。陆地面积46 hm2，其中绿化面积大约37 hm2，乔、灌、藤、花、草相结合构成多层次、多品种植被绿地景观[17]。

3 基础数据

3.1 地理空间数据

收集研究区数字高程模型(DEM)(1∶250 000)、土地利用图(1∶10 000)、土壤类型分布图(1∶100 000)，文件数据格式均为ESRI grid栅格格式，坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_50N坐标，栅格单元为30 m×30 m。DEM用于提取子流域以及河流信息等，注意在模拟时应对DEM数据进行洼地填充处理；土地利用图一般通过高清晰遥感影像解译获取，根据解译的地表覆被类型判定地表水的蒸腾和运移情况；土壤类型分布图通过与土地利用图以及DEM叠加划分流域水文响应单元。

图1 临港生态湿地公园简图Fig.1 Map of Lingang Wetlend Park

3.2 属性数据

模型构建前首先建立研究区土壤数据库、研究区气象数据库，内置于SWAT模型数据库中。

土壤参数主要包括土层厚度、有机碳、土壤层有效含水量、土壤饱和导水率、土壤容重以及不同土层黏土、粉土、沙土含量等。本研究中土壤数据库采用联合国粮农组织(FAO)公开的和谐世界土壤数据库(HWSD)与华盛顿州立大学开发的土壤水特性模型SPAW相结合的方法建立，数据源为第2次全国土地调查中国科学院南京土壤研究所提供的1∶1 000 000土壤数据，采用的土壤分类系统主要为FAO-90[18-19]。

气象数据库内置在SWAT数据库中，可根据多年逐月气象资料模拟生成逐日气象资料，主要用于弥补气象数据的缺失，其主要输入数据有月平均最高气温、月平均最低气温、最高气温标准偏差、最低气温标准偏差、月平均降雨量、平均降雨天数、降雨量标准偏差、降雨偏度系数、月内干日日数、月内湿日日数、露点温度、月平均太阳辐射量。数据来源为SWAT官网下载数据(温度、降雨量、湿度、风速、辐射)，结合pcpSTAT模型计算得出[20]。收集的雨量站资料为2000年1月至2015年9月的塘沽站日降雨量、日气温最高和最低数据资料。

3.3 实测数据

研究区进、出口水质数据为实测数据，实测时间为2012年10月至2015年9月，其中2012年10月至2014年9月数据用于模型参数校准，2014年10月至2015年9月数据用于模型验证。临港生态湿地公园绿地管理数据包括施肥、灌溉为3年记录统计数据。

4 SWAT模型建立

4.1 模型构建

4.1.1 基础数据的搜集

建立SWAT模型所需要的基础数据包括研究区DEM、土地利用图、土壤类型分布图、土壤属性数据和水文气象数据等。

4.1.2 模型数据库建立

建立模型数据库即制作可直接导入到SWAT模型中利用的数据。依据2013年TM遥感影像，获取landuse栅格数据并导入模型，得出研究区不同土地覆被类型的面积比(见表1)。根据HWSD，获取landsoil栅格数据通过建立土壤类型检索表导入模型，得出研究区不同土壤类型的面积比(见表2)。

表1 研究区不同土地覆被类型的面积比

表2 研究区不同土壤类型的面积比

4.1.3 数据库导入模型并运行

定义土地覆被阈值为5%，土壤类型阈值为20%，坡度阈值为20%，导入模型并运行，流域共划分为12个水文响应单元。继续加载模型所需要的水文站、雨量站等水文气象数据，运行模型。

4.2 参数率定与验证

SWAT模拟时参数众多，本研究选取径流模拟敏感参数(见表3)进行率定。

表3 径流模拟敏感参数率定

参数率定时，需要考虑的关键因素包括流域总水量平衡、暴雨径流时间迟滞或错位以及流量过程线的形状。本研究采用纳什模拟系数(Ens)、日平均径流相对误差(Er)以及决定系数(r2)评价模拟结果[21]，具体见式(1)至式(3)。其中，Ens用于衡量径流量模拟值与实测值间的拟合程度，当其越接近于1时，表明两者的拟合度越高，通常认为Ens>0.5时满足模型模拟要求；Er评价径流量模拟值与实测值间的偏离程度，值越小表明模拟值与实测值越接近；通常认为r2>0.6时满足模型模拟要求。

(1)

(2)

(3)

图2 降雨径流模拟校准Fig.2 Calibration of rainfall for runoff simulation

图3 降雨径流模拟验证Fig.3 Validation of of rainfall for runoff simulation

4.3 公园绿地管理

研究区公园绿地作物以乔灌木为主，除本地物种白蜡、臭椿、国槐、连翘、马蔺外，还引入金叶皂角、美国红栌、流苏、抱印槐等，为保证绿地植物的正常营养供给，每年都会定期对其进行施肥、灌溉，而施肥将会产生一定程度的面源污染。目前，面源污染是造成周边水体污染、水质恶化的主要原因之一，面源污染的产生过程主要包括降雨径流、土壤侵蚀、地表溶质溶出及土壤溶质渗透4个过程，其产生量与施肥、灌溉具有很强的相关关系。研究发现，施肥量越大，灌溉强度越大，与施肥时间越接近，非点源污染流失的量也越大。

结合滨海地区水文气候条件，绿地每年需进行两次灌溉，灌溉时间为春(返青水)、冬(冻水)两季，采用分时节水灌溉方式，3 d内灌水量体积比为6∶2∶2，以防止水肥流失。施肥种类包括长效肥和速效肥，春季施加长效肥，夏季施加速效肥，以满足植被不同时期的用肥需求。根据2013—2015年公园绿地水肥管理模式，在SWAT管理模块中导入以上公园绿地施肥、灌溉管理数据，建立研究区SWAT非点源模型，对进入水体的氮、磷量进行测算。

5 结果与分析

5.1 公园绿地非点源污染测算

以2014年为例，全年降雨量为756 mm，年径流量143万m3。根据SWAT模型模拟，临港生态湿地公园氮、磷流失量分别为41、1.83 kg。由表4可见，非点源氮、磷流失量与降雨量正相关，即随着降雨量的增加，非点源氮、磷流失量增加。春季非点源氮、磷流失量低是由于降雨量少，而8月非点源氮、磷流失量达到最大值，与降雨量和夏季速效肥的施加有关。