流域磷素面源污染产生与输移空间分异特征

李文超,翟丽梅,刘宏斌*,雷秋良,张 亮,刘 申,任天志,胡万里,付 斌

(1.农业部面源污染控制重点实验室,北京 100081；2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081；3.中国科学院测量与地球物理研究所,湖北 武汉 430077；4.农业部环境保护科研监测所,天津 3001913；5.云南省农业科学院农业环境资源研究所,云南 昆明 650205)

流域磷素面源污染产生与输移空间分异特征

李文超1,2,翟丽梅1,2,刘宏斌1,2*,雷秋良1,2,张 亮3,刘 申1,2,任天志4,胡万里5,付 斌5

(1.农业部面源污染控制重点实验室,北京 100081；2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081；3.中国科学院测量与地球物理研究所,湖北 武汉 430077；4.农业部环境保护科研监测所,天津 3001913；5.云南省农业科学院农业环境资源研究所,云南 昆明 650205)

由于面源污染物从坡面产生后至向流域出口输出过程会发生一系列变化,如在河道迁移过程发生的沉降衰减,基于污染物产生与输出空间分布识别关键区会存在一定的差异.因此,本研究选取面源污染较为严重的高原湖泊洱海典型小流域,以子流域为空间分析单元,采用经实测数据验证后的定量模拟工具-SWAT模型和数学统计方法,分析流域面源磷产生与输出的空间分布及差异,评估河道迁移过程对两者空间分布差异的影响.结果表明:流域面源流失磷产生强度存在明显的空间分异特征,不同子流域流失磷的产生强度在1.52～1.82kg/hm2之间变化,高强度区主要集中在有坡耕地分布的水文敏感区和植被覆盖度差的土壤侵蚀敏感区;不同子流域流失的磷经河道迁移后发生了-25.6%～21.6%的变化,导致流失磷的输出与产生空间分布出现差异,较高产生强度区,磷流失高输出强度区缩小为土壤侵蚀敏感区;不同子流域流失磷经河道迁移后发生的不同变化受流失磷产生强度与径流迁移时间的综合影响.

流域；面源磷；河道迁移过程；空间分布；SWAT模型

洱海作为云南省第二大高原淡水湖泊,是大理市主要饮用水源地,被列入《水质较好湖泊生态环境保护总体规划(2013～2020)》.随着流域人口增加和经济的快速发展,洱海水质日益下降,现已成为我国初期富营养化湖泊的典型代表.已有研究表明农业面源污染是云南洱海富营养化程度加重的主要原因之一,近年来以面源形式流失的磷成为流域地表水体中磷的主要来源之一[1-3],鉴于此,选取典型小流域研究流域面源磷流失的空间分布特征及其经河道迁移后的变化,对开展高原湖泊流域农业面源污染关键区识别及防控具有重要意义.

已有研究发现流域中面源磷流失具有一定的空间分布异质性,这使得流域内有些区域流失了高于其面积比例的磷量,例如,Gburek等[4]得出流域20%区域贡献了80%的磷流失量,Shen等[5]发现农用地比例高的子流域磷流失强度较高.这些流域强度高的区域被称为关键源区(CSAs)[6-9]或优先源区(PSAs)[5],针对关键源区开展磷流失防治被认为是高效、低成本[10-12]的策略.磷流失空间分布特征研究是识别关键源区的基础,定性-磷指数法、经验模型法-输出系数、通用土壤流失方程、面源污染机理模型等方法得到广泛应用[13-18].SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是一种具有代表性的分布式物理模型,可以定量评估流域面源磷流失的空间分布特征,现已被众多学者应用在流域磷流失关键区识别上.通过SWAT模型模拟,分析流域面源氮磷的流失空间特征,刘博等[19]识别出了北京沙河水库流域的关键区,张皓天等[20]识别出河道附近有农田集中的区域为关键源区,胡文慧等[21]识别出了汾河灌区农业面源氮、磷流失的空间分布异质性特征,Huang等[22]识别出了磷流失关键区,并指出降雨空间分布是主要影响因素.以上研究多集中在磷产生(入河道)或输出(从河道输出)空间分布特征识别上,对两者空间分布的比较及河道迁移过程对其的影响评估研究较少[23].

研究表明,磷从源位流失(产生)后向目标水体迁移过程中,将产生沉淀、吸附或被生物吸收等作用,改变了磷的流失负荷[24-25],造成输出负荷与产生量的差异.以上作用的强度主要与迁移时间有关[26],而迁移时间又与流速和迁移距离有关[24,27-28].磷流失源在流域中的位置不同,导致影响磷迁移速率的地形、地表覆盖度、降雨等因子以及迁移路径均不同,进而影响磷在迁移过程中受到的作用强度,因此,与磷流失产生量空间分布特征相比,实际输出量的空间分布特征将发生变化[3,30].因此,依据流域磷流失的产生空间分布识别关键区,开展流域磷素面源污染防控将产生一定的偏差.鉴于此,本文以洱海流域水源补给区域的典型农业小流域-凤羽河流域为研究区,运用SWAT模型,以子流域为空间分析单元,分析比较流域磷产生与输出的空间分布特征及差异,并评估河道迁移过程对其影响,为洱海流域面源污染防控提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

图1 研究区位置Fig.1 Study arealocation

凤羽河流域地处东经99°52′～99°55′,北纬25°05′～26°56′,位于云南省洱源县洱海西北部,流域汇水面积219km2(图1).地形为山地丘陵,地势从西南向东北逐渐倾斜,海拔最高3621m,最低2072m,平均2634m.气候属于亚热带高原季风气候,干湿季分明;多年平均降雨量745mm左右,5～10月为汛期,占全年降雨量85%左右.

流域土地利用以林(29.6%)、草地(45.9%)为主,占流域总面积的75.5%;农田(水田11.9%、旱地8.9%、果园2.2%)次之,占流域总面积23.0%(图2).流域海拔2600m以上坡度较陡,主要为林草地,海拔2600m以下主要以坡耕旱地为主,2200m以下为河谷平原区,以种植水田为主.土壤类型主要有麻黑汤土、麻灰汤土、麻黄红土、棕红土、黄红壤、淹育型水稻土、黑灰土、浮泥田、厚棕红土、红色石灰土、暗沙泥田等.种植业与养殖业是流域内的主要产业,其中种植业以水稻、蚕豆和油菜等种植为主,轮作模式为水旱轮作和旱地种植模式,表层土壤(0～20cm)全磷含量为0.28～1.81g/kg,平均为0.86g/kg.养殖业主要为居养结合的分散养殖,养殖类型主要为奶牛、生猪与肉羊,养殖粪便主要作为有机肥还田.

1.2 SWAT模型构建

1.2.1 模型数据库构建 SWAT模型输入数据分为空间数据和属性数据,其中空间数据主要包括数字高程模型图(DEM)、水系图、土壤类型图与土地利用图等(表1);属性数据主要包括土壤属性、气象数据、农业管理措施及用于校准验证模型的水文、水质实测数据等.

SWAT模型所需土壤属性分为物理属性和化学属性,其中物理属性数据包括土壤容重、含水量、导水率、机械组成等;化学属性数据包括无机磷含量、有机磷含量等;数据通过挖土壤剖面(每个土壤类型一个剖面)及土壤测试获得,测试方法采用肖春艳等[31]中的方法.

表1 数据类型、作用及来源Table 1 Data type, function and data source

SWAT模型所需气象数据包括降雨、气温、风速、相对湿度、太阳辐射等.本研究所用气象数据通过以下方式获取:(1) 1980～2012年洱源气象站(图1)每日数据;(2) 2012年6月后数据由流域内自建气象站(图1)获取;(3) 根据1980～2012年洱源气象站数据构建天气发生器.

SWAT模型所需农业管理措施数据包括作物、种植、耕作、灌溉、施肥等,通过入户问卷调查获取.调查得知,流域主要种植模式为水-旱与旱-旱轮作,相关作物主要为水稻、玉米和烤烟等大春作物(5月～10月)与油菜、蚕豆、大麦和小麦等小春作物(10月～4月).化肥磷施用量为大春季46kg/hm2,小春季60kg/hm2,主要作为基肥施用.农事活动安排见表2.

表2 凤羽河流域农事活动安排时间Table 2 Schedules of farming activities of Fengyu basin

1.2.2 SWAT模型参数率定、验证 根据SWAT模型运行要求,收集整理相关数据,构建了流域SWAT模型数据库,并模拟了2009-1～2013-12流域径流、泥沙、磷等的输出.模拟运行成功后,运用SWAT-CUP软件,并选用SUFI-2算法,对流域出口的径流、泥沙与总磷负荷等模拟结果进行校准、验证.校准验证结果采用纳什系数Ens和决定系数R2等统计指标进行评价:

式中:R2为决定系数;Ens为纳什系数;Si为实测数据;为实测数据总平均值;Mi为模拟数据;为模拟数据总平均值.

将SWAT模拟结果与流域出口2012-6～2013-5实测径流、泥沙与总磷负荷等进行校准.校准结果显示,径流、泥沙及总磷模拟值与实测值的决定系数R2分别为0.95、0.65和0.98,纳什系数Ens分别达到0.89、0.53和0.60,符合模型校准要求.应用校准后的模型选取不同时段重新进行模拟(不改变模型参数值),将2011-1～2012-5作为径流、泥沙验证期,2010-10～2012-5作为总磷验证期.统计结果显示,径流、泥沙及总磷模拟结果与实测结果的决定系数R2分别为0.88、0.83和0.90,纳什系数Ens分别达到0.68、0.76、0.89.

1.2.3 SWAT模型模拟及关键参数计算 应用验证后的SWAT模型对2010～2013-12流域内子流域径流、泥沙、磷等的产生、输出量进行模拟.经统计计算得到各指标的多年平均值,并以单位面积的量来表征.本文所述产生量(SUBemission)指从坡面流失后进入子流域河道的量,对应模型输出文件中SUB的结果;子流域产生量指经河道迁移后的变化对应模型输出文件中RCHin与RCHout的差值.输出量(SUBexport)指经河道迁移后从该子流域出口输出的量.输出的计算根据如下公式:

磷流失产生量经河道迁移过程后的变化程度由衰减系数(R)来表征,计算公式:

2 结果与讨论

2.1 流失磷的产生强度空间分布特征

流域内总磷高产生强度区主要分布于中部的31子流域与东北部的4、15子流域(图3),单位面积总磷产生量为1.52～1.82kg/hm2;次高产生强度区为东北部的3、5、7、8、9、17子流域与东部23、26子流域,强度为1.14～1.52kg/hm2;其他区域产生强度较低.径流产生次高及高强度区集中分布于流域中部27、28、31、33、34等子流域和北部11子流域.泥沙高产生强度区为流域东北部的4子流域,次高强度区为子流域9、15,其他区域强度较低.由于流域中部河网密集,径流潜力大,因此产生径流深较高,为流域的水文敏感区.流域东北部坡度较大,土地利用方式多以荒草地为主,部分被开垦为坡耕地(图2),土壤侵蚀严重,因此,泥沙产生强度较大(3.6～6.0t/hm2),为流域的土壤侵蚀敏感区.

总磷高产生强度区4、15、31子流域分别与泥沙高强度区、次高强度区及径流次高产生区重合(图3、4),说明土壤侵蚀敏感区及水文敏感区是磷流失的高风险区.此外,总磷高产生强度子流域多有旱地分布,且以坡耕地为主,肥料投入较大,土壤磷含量较高[32].因此,流域内总磷高产生强度区是高肥料投入、高土壤磷存量及水文、侵蚀因子综合作用的结果.

图3 总磷产生空间分布Fig.3 Spatial map of emission of total phosphorus

2.2 流失磷的输出强度空间分布特征及变化

总磷高输出强度区主要分布于流域东北部的4、15子流域,输出强度为1.52～1.62kg/hm2;次高输出强度区为东北部的8、9、17子流域、东部23、26子流域和中部31子流域,强度为1.14～1.52kg/hm2;其他区域输出强度较低(图5).径流输出次高及高强度区集中分布于流域中部27、28、31、33、34等子流域,零星分布于北部11子流域.泥沙高输出强度区为流域东北部的4子流域,次高强度区为子流域15,其他区域强度较低(图6).总磷高输出强度区4、15子流域分别与泥沙高强度区和次高强度区重合(图5、6),说明土壤侵蚀是导致磷输出的主要原因.

图4 径流与泥沙产生空间分布Fig.4 Spatial map of generation of runoff and sediment

图5 总磷输出空间分布Fig.5 Spatial map of export of total phosphorus

流域内总磷输出空间分布与总磷产生空间分布相比发生了明显变化(图3、5),高输出强度区较高产生强度区缩小为东北部土壤侵蚀敏感区的4、15子流域单元,高产生强度区的31子流域输出强度降为次高.

2.3 流失磷经河道迁移后的变化及对磷输出的影响

流域中大部分子流域磷的河道衰减系数为正值(图7、8),表明河道迁移过程对磷输出主要起削减作用(负作用),但河道衰减系数在不同子流域出现了0.0%(子流域21)～21.6%(子流域35)的变化,这与不同子流域的河道迁移过程存在作用强度差异有关.一般沉积作用使得河道水中磷沉积在底泥中,导致河道输出磷减少,因此对流域磷的输出具有抑制作用.

与大部分子流域流失磷的河道衰减系数为正值相反,子流域7、8、16、18、24、33出现了负值(-0.1% ～ -25.6%)(图7、9),表明,以上子流域的河道迁移过程并未降低磷的输出,反而使子流域流失产生的磷经河道迁移后负荷量增加.因此, 部分河道迁移过程对流域磷的输出具有促进作用.

图6 径流与泥沙输出空间分布Fig.6 Spatial map of export of runoff and sediment

部分子流域流失产生的磷经河道迁移后负荷量的增加可能与河道底泥磷释放过程占主导作用有关,部分河道在一定条件下,如流速较快的河段内,磷从底泥中释放出来的过程是主导过程,使得沉积在底泥中的磷重新释放到河道水中[24],导致河道输出磷增加.

图7 流域河道衰减系数Fig.7 Retention coefficients of reaches

图8 流域河道衰减系数(正值)Fig.8 Retention coefficients of reaches

不同子流域流失产生的磷在河道迁移过程中发生的不同变化,导致了流域磷流失输出的空间分布特征与产生空间分布的差异(图3、5).

2.4 对磷流失具有削减作用的河道迁移过程

研究表明,迁移过程对磷转化的作用强度主要与迁移时间、迁移距离、流速等有关,相同距离下,流速决定了迁移时间,也导致对磷的作用产生差异[24,26-29],而流速的差异与河道的弯曲度、坡度、粗糙度等有关[33].因此,迁移时间越长,作用强度越大,磷被衰减得越完全[22].因此,总磷产生高强度子流域4、15、31衰减系数(0.6%、2.8%、18.2%)的差异主要由于子流域4、15所处的东北部土壤侵蚀敏感区河流稀疏、坡度较大,磷迁移时间较短,因此衰减系数较小,而处于中部水文敏感区的31子流域,河网密集、河流较长且地势平缓,磷在河道中的迁移时间较长,因此衰减系数较大.并且31子流域径流输出与产生强度相比无明显变化(图3、5),因此磷在子流域31河道迁移过程发生的衰减主要由浓度降低造成.

此外,入河前磷的浓度及入河量对河道衰减过程也具有一定的影响[24].一般情况下,随着污染物入河量的增加,河流中污染物的衰减总量增加,而衰减率呈先增大后降低的趋势[33]; Marti等发现入河磷的量超过河流的衰减能力时,衰减效率降低[34-35].因此,不同子流域河道形态的差异及入河磷量的不同是造成衰减系数存在差异的主要原因.子流域35河道较长且入河前磷量较低(产生强度低),因此,其衰减系数最高.

2.5 对磷流失具有促进作用的河道迁移过程

研究表明,被底泥吸附的磷会在一定条件下解吸出来,发生沉积的磷在水体波动下也可能发生再悬浮,重新进入水体[24,36],并且当水流紊动强度提高、含沙量增加造成底泥吸附的磷释放到上覆水的量增多[36].彭进平等[37]通过研究不同流速下水体中磷浓度差异发现,流速越大,上覆水溶解磷浓度越高.Vilmin等[38]发现底泥释放的生物可利用磷75%发生在高流速期,且固液相间颗粒无机磷的交换量是低流速期的4倍.因此,本研究中7、8、16、18、24、33等子流域河道衰减系数出现的负值(图9),可能由于迁移过程给河道底泥磷创造了再释放的环境,促进了其输出,但具体原因还有待于进一步研究.

图9 流域河道衰减系数(负值)Fig.9 Retention coefficients of reaches

3 结论

3.1 本研究采用经实测数据验证后的定量模拟工具-SWAT模型和数学统计方法,以面源污染较为严重的高原湖泊洱海典型小流域为案例,通过分析流域面源流失磷产生与输出空间分布特征得出:流域面源流失磷空间分布与耕地、水文敏感区及土壤侵蚀敏感区关系密切,凤羽河流域产生高强度区主要集中在有坡耕地分布的水文敏感区和植被覆盖度差的土壤侵蚀敏感区.

3.2 面源磷流失的输出与产生空间分布特征发生明显变异,不同空间单元流失的磷经河道迁移后发生的不同变化是主要原因之一,凤羽河流域内不同子流域流失的磷经河道迁移后发生了-25.6%～21.6%的变化,导致高输出强度区缩小为北部土壤侵蚀敏感区.

3.3 不同子流域流失磷经河道迁移后的变化强度受磷流失产生强度与径流迁移时间的综合作用.

[1] 项 颂,储昭升,薛力强,等.洱海流域农业用地与入湖河流水质的关系研究 [J]. 环境科学, 2015,36(11):4005-4012.

[2] 翟 玥,尚 晓,沈 剑,等.SWAT模型在洱海流域面源污染评价中的应用 [J]. 环境科学研究, 2012,25(6):666-671.

[3] Shang X, Wang X, Zhang D, et al. An improved SWAT-based computational framework for identifying critical source areas for agricultural pollution at the lake basin scale [J]. Ecological Modelling, 2012,226:1-10.

[4] Gburek W J, Sharpley A N. Hydrologic controls on phosphorus loss fromupland agricultural watersheds [J]. Journal of Environmental Quality, 1998,27(2):267-277.

[5] ShenZ Y, Hong Q, Chu Z, et al. A framework for priority nonpoint source area identificationand load estimationintegrated with APPI and PLOAD model inFujiang W atershed, China [J]. Agricultural Water Management, 2011,98(6):977-989.

[6] Pionke H B, Gburek W J, Sharpley A N. Critical source area controls on water quality in an agricultural watershed located in the Chesapeake Basin [J]. Ecological Engineering, 2000,14(4): 325-335.

[7] Sharpley A N, McDowell R W, Weld J L, et al. Assessing site vulnerability to phosphorus loss in an agricultural watershed [J]. Journal of Environmental Quality, 2001,30(6):2026-2036.

[8] Gburek W J, Drungil C C, Srinivasan MS, et al. Variablesource-area controls on phosphorus transport: Bridging the gap between research and design [J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2002,57(6):534-543.

[9] Srinivasan MS, McDowell R W. Identifying critical source areas for water quality: 1. Mapping and validating transport areas in three headwater catchments in Otago, NewZealand [J]. Journal of Hydrology, 2009,379(1):54-67.

[10] Strauss P, Leone A, Ripa MN, et al. Using critical source areas for targeting cost-effective best management practices to mitigate phosphorus and sediment transfer at the watershed scale [J]. Soil Use and Management, 2007,23(s1):144-153.

[11] Srinivasan MS, McDowell R W. Hydrological approaches to the delineation of critical-source areas of runoff [J]. NewZealand Journal of Agricultural Research, 2007,50(2):249-265.

[12] McDowell R W, Srinivasan MS. Identifying critical source areas for water quality: 2. Validating the approach for phosphorus and sediment losses in grazed headwater catchments [J]. Journal of Hydrology, 2009,379:68—80.

[13] 李文超,刘 申,刘宏斌,等.国内外磷指数评价指标体系研究进展 [J]. 土壤通报, 2016,47(2):489-498.

[14] 耿润哲,王晓燕,庞树江,等.潮河流域非点源污染控制关键因子识别及分区 [J]. 中国环境科学, 2016,36(4):1258-1267.

[15] 任 玮,代 超,郭怀成.基于改进输出系数模型的云南宝象河流域非点源污染负荷估算 [J]. 中国环境科学, 2015,35(8): 2400-2408.

[16] 陈 丹,张 冰,曾逸凡,等.基于SWAT模型的青山湖流域氮污染时空分布特征研究 [J]. 中国环境科学, 2015,35(4):1216-1222.

[17] 罗 倩,任 理,彭文启.辽宁太子河流域非点源氮磷负荷模拟分析 [J]. 中国环境科学, 2014,34(1):178-186.

[18] Ongley E D, Xiaolan Z, Tao Y. Current status of agricultural and rural non-point source pollution assessment in China [J]. Environmental Pollution, 2010,158(5):1159-1168.

[19] 刘 博,徐宗学.基于SWAT 模型的北京沙河水库流域非点源污染模拟 [J]. 农业工程学报, 2011,27(5):52-61.

[20] 张皓天,张 弛,周惠成,等.基于SWAT模型的流域非点源污染模拟 [J]. 河海大学学报(自然科学版), 2010,38(6):644-650.

[21] 胡文慧,李光永,孟国霞,等,基于SWAT模型的汾河灌区非点源污染负荷评估 [J]. 水利学报, 2013(11):1309-1316.

[22] Huang J J, Lin X, Wang J, et al. The precipitation driven correlation based mapping method (PCM) for identifying the critical source areas of non-point source pollution [J]. Journal of Hydrology, 2015,524:100-110.

[23] Yuan Y, Chiang L C. Sensitivity analysis of SWAT nitrogen simulations with and without in-streamprocesses [J]. Archives of Agronomy and Soil Science, 2015,61(7):969-987.

[24] Withers P J A, Jarvie H P. Delivery and cycling of phosphorus inrivers: A review[J]. Science of the total environment, 2008, 400(1):379-395.

[25] Marois D E, Mitsch W J, Song K, et al. Estimating the importance of aquatic primary productivity for phosphorus retention in Florida Everglades mesocosms [J]. Wetlands, 2015,35(2):357-368.

[26] A lexander R B, Smith R A, Schwarz G E, et al. D ifferences in phosphorus and nitrogen delivery to the Gulf of Mexico fromthe Mississippi River Basin [J]. Environmental science & technology, 2007,42(3):822-830.

[27] Hejzlar J, Anthony S, Arheimer B, et al. Nitrogen and phosphorus retention in surface waters: an inter-comparison of predictions by catchment models of different complexity [J]. Journal of Environmental Monitoring, 2009,11(3):584-593.

[28] Dupas R, Delmas M, Dorioz J M, et al. Assessing the impact of agricultural pressures on N and P loads and eutrophication risk [J]. Ecological Indicators, 2015,48:396-407.

[29] 王亚空,叶 春,张大磊,等.空间位置对非点源污染物入湖能力的影响 [J]. 环境工程技术学报, 2015,5(6):478-484.

[30] ShenZ, Zhong Y, Huang Q, et al. Identifying non-point source priority management areas inwatersheds with multiple functional zones [J]. Water research, 2015,68:563-571.

[31] 肖春艳,武 俐,赵同谦,等.南水北调中线源头区蓄水前土壤氮磷分布特征 [J]. 中国环境科学, 2013,33(10):1814-1820.

[32] 李文超,刘 申,雷秋良,等.高原农业流域磷流失风险评价及关键源区识别-以凤羽河流域为例 [J]. 农业环境科学学报, 2014,33(8):1787-1796.

[33] 沈哗娜.流域非点源污染过程动态模拟及其定量控制 [D]. 杭州:浙江大学, 2010.

[34] Marti E, Aumatell J, Godé L, et al. Nutrient retention efficiency in streams receiving inputs fromwastewater treatment plants [J]. Journal of Environmental Quality, 2004,33(1):285-293.

[35] Schulz M, Köhler J. A simple model of phosphorus retentionevoked by submerged macrophytes inlowland rivers [J]. Hydrobiologia, 2006,563(1):521-525.

[36] 唐洪武,袁赛瑜,肖 洋.河流水沙运动对污染物迁移转化效应研究进展 [J]. 水科学进展, 2014,25(1):139-147.

[37] 彭进平,逄 勇,李一平,等.水动力条件对湖泊水体磷素质量浓度的影响 [J]. 生态环境, 2003,12(4):388-392.

[38] Vilmin L, Aissa-Grouz N, Garnier J, et al. Impact of hydrosedimentary processes on the dynamics of soluble reactive phosphorus in the Seine River [J]. Biogeochemistry, 2015,122 (2/3):229-251.

致谢：本实验的现场采样及测试工作由大理学院李德品等协助完成,在此表示感谢.

Contrasting spatial distribution of the emission and export of phosphorus loss froma typical watershed in Yunnan Plateau Lakes Area.

LI Wen-chao1,2, ZHAI Li-mei1,2, LIU Hong-bin1,2*, LEI Qiu-liang1,2, ZHANG Liang3, LIU Shen1,2,REN Tian-zhi4, HU Wan-li5, FU Bin5
(1.Key Laboratory of Nonpoint Pollution Control, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China；2.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China；3.Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077, China；4.Institute of Agro-Environmental Protection, Ministry of Agriculture, Tianjin 300191, China；5.Institute of Agricultural Environment and Resources, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming 650205, China). China Environmental Science, 2017,37(2)：711～719

Understanding the spatial distribution of phosphorus (P) loss is of value to identify the critical source areas (CSAs) for diffuse pollution control, but little is known about difference between the emission amount thatemitted to the reach and export amount that exported out fromreach. Taking Fengyu River watershed, a typical sub-basin of Erhai Lake basin in Yunnan plateau lake area, as the case study area, this work studied on the spatial distribution of the emission and export of P loss using SWAT, furthermore, evaluated the role of P delivery through the reaches in the spatial distribution of P loss. High emission intensity of total Ploss was mostly located in the hydrological sensitive areas or soil erosion sensitive areas with slope arable lands. The highest emission intensity of total Ploss was 1.52～1.82kg/hm2. Moreover, the delivery process of emitted P toreaches decreased the distribution area of the highest export intensity of total P. The highest export intensity of total Ploss reduced to bethe soil erosion sensitive area. The retention coefficients of reaches in different sub-watersheds ranged from-25.6% to 21.6% because of the variation of transporting processes between sub-watersheds, which changed the spatial features of P loss.

watershed；diffusephosphorus loss；transporting process；spatial distribution；SWAT

X143

A

1000-6923(2017)02-0711-09

李文超(1987-),男,河北石家庄人,博士研究生,主要从事流域氮磷循环与水文耦合过程研究.发表论文3篇.

2016-05-08

公益性行业(农业)科研专项(201303089),国家标准委科研项目《农村生态环境重要标准前期研究》

* 责任作者, 研究员, liuhongbin@caas.cn