基于SWAT模型的清江流域宜都段不同土地利用模式下非点源污染分析

2018-04-26刘晶晶孙小沛

西北水电 2018年1期

刘晶晶,张博,孙小沛

(中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，西安 710065)

0 前言

目前引起水体富营养化的最主要污染源是非点源污染，非点源污染已成为当前中国经济健康发展和生态文明建设的重要制约因素[1]。非点源污染的影响因子非常多，其中，土地利用跟人类社会的生产、生活有着紧密的关系，土地利用不合理、农田管理模式不科学会导致土壤结构破坏，土壤涵养营养元素的能力降低，过量的营业元素流失。深入了解土地利用模式变化情况下非点源污染负荷的变化，具有非常重要的意义。本文运用了SWAT(Soil and Water Assessment)模型模拟了研究区域的非点源污染负荷量，定量分析非点源污染负荷量对土地利用模式的响应情况。近年来，中国越来越多地使用SWAT模型定量模拟非点源污染负荷，并取得了一定的成果，王晓燕、秦耀民等[3-4]分别在密云水库、黑河流域验证了SWAT模型的适用性及对不同土地利用模式的模拟研究。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

清江干流自南向北穿过利川、恩施、巴东、长阳、宜都市等10个县市，在宜都市陆城街办汇流入长江。本文研究区域为清江流域宜都段，位于湖北省西南部，地势西南高、东北低，地貌以丘陵为主，海拔最高和最低为1064.60 m和38.00 m，属亚热带季风气候，降雨量充足，年平均温度16.7 ℃，包括红花套镇、高坝洲镇、五眼泉镇、姚家店镇、聂家河镇、潘家湾乡、王家畈镇、陆城街办7个乡镇和1个街道办事处。

根据研究区主要河段水质监测断面的实测水质数据，2003—2010年间清江流域宜都段水质呈恶化的趋势，通过实地调研，主要非点源污染源为农田径流、生活污水、畜禽养殖和网箱养殖4个部分。近年来，化肥农药的用量逐年增加，畜禽养殖、网箱养殖规模不断扩大，这些都加剧了研究区域的非点源污染。经过对研究区域的100份村民调查问卷分析，在有数据的问卷中，村民的生活污水有50%没有处理直接倒掉，47%用作灌溉或养殖用途；人畜粪便的处理方式中，有42.5%的村民将人畜粪便全部用作农家肥，50.5%用在沼气池，可以发现，研究区域中非点源污染物大部分在排放前未得到有效处理。

通过建立SWAT模型对研究区域的污染负荷情况进行模拟能很好地了解研究区域污染源和污染物的分布规律，同时，基于非点源污染源几乎都与土地利用方式密切相关，研究不同土地利用情景下污染负荷的变化规律对研究区域土地规划的决策起到指导作用。

1.2 SWAT模型构建

SWAT模型构件需要的基本数据包括空间数据、土壤参数数据、气象参数数据、农业管理模式等，简要介绍如表1。

在SWAT模型建模过程中，首先通过对数字高程模型进行处理，通过高程参数确定栅格精度下的径流流向，从而生成河网，划分子流域。以子流域为单位，对子流域内部的土地利用模式和土壤参数进行叠加分析，从而将每一个子流域划分为不同的水文响应单元(HRU)，每个水文响应单元都仅具有单个土壤类型和土地利用模式。HRU即为SWAT模型模拟的最小单元，最终形成的模拟结果都以各个HRU的结果表示。

表1 SWAT模型构建的基本数据表

通过气象数据及农业管理数据的输入，SWAT模型对每个HRU分别进行模拟。需要指出的是，可以通过设定集水面积的阈值来控制子流域的数目，而HRU的数量可以根据限制土地利用模式和土壤类型的面积阈值来确定。本研究中取最小集水面积阈值为5%，土地利用面积阈值为5%，土壤类型面积阈值为10%，最终划分为33个子流域，122个HRU，见图1。

1.3 SWAT模型效率评价方法

SWAT模拟中，选取相关系数R2和Nash-Suttcliffe系数Eens来评价模型的模拟精度和模型适用性。相关系数R2越接近于1，表明实测值与模拟值越相似。Nash-Suttcliffe系数Eens的计算公式为：

(1)

式中：Q0为实测数据；Qp为模拟值；Qavg为实测数据平均值；n为实测数据个数。当模拟值越接近于实测值，Eens越接近于1；如果Eens小于0，表示使用模拟值比直接使用实测值进行评价的可信度要低。

在模型模拟初期，许多变量的起始值为0(如土壤含水量起始值)，会对模型模拟结果的准确性带来很大的影响，因此，选取模拟初始时期为模型运行的缓冲期，以合理的模型初始变量进行模拟。

图1 清江流域宜都段子流域划分图

2 结果分析

2.1 模型率定

径流数据来自清江流域宜都段聂家河水文站的实际观测月径流资料，时间为1996—2010年，选取1980—1995年为缓冲年份，确定模型基本参数初始值，选用1996—2005年聂家河水文站的月平均流量资料进行水文参数的率定，选用率定后的参数运用2006—2010年的实测资料对参数进行验证。

利用SWAT-CUP软件对模型的模拟参数进行调整，得到1996—2005年率定期R2=0.80，Eens=0.61;2006—2010年验证期R2=0.78，Eens=0.54，水量模拟结果较为理想,见图2。

营养物质数据来自清江流域宜都段清江桥断面2005—2010年的水质数据，选取1980—2004年为缓冲年份，2005—2008年清江桥水质监测断面的氨氮数据进行参数率定，2009—2010年的数据进行参数的验证,见图3。

经过调参，2005—2008年率定期R2=0.79，Eens=0.48，2009—2010年验证期R2=0.87，Eens=0.32。氨氮较为活泼，率定的结果具有较高的吻合度，因此模型在污染物模拟过程中具有较高的可信度。

图2 1996—2010年径流量模拟值与实测值对比图

图3 2005—2010年氨氮模拟值与实测值对比图

2.2 土地利用类型变化情况下污染负荷模拟

本研究中使用的土地利用模式有2种，分别为2009年土地利用模式和2020年规划土地利用模式。

2种土地利用模式对比分析，2020年，退耕还林政策实施明显，林地面积占宜都市土地利用的主导地位，城镇化迅速发展，城镇及工业用地面积大量增加，同现状土地利用模式比较，耕地面积减少了47.7%，林地面积增加了82%，城镇面积扩张了3倍以上,见图4。

2.2.1 不同土地利用模式下流域径流变化规律

通过SWAT模型的模拟，将各个乡镇单位面积产流量进行比较，由图5看出红花套、高坝洲、潘家湾、王家畈这几个乡镇产水量较大，从地势上看，红花套和高坝洲位于清江宜都段的上游，潘家湾和王家畈位于清江的支流渔洋河宜都段的上游，4个乡镇的地势较高，较易产生汇流[5]，因此产流量较高。同时，得出两种土地利用情景下各乡镇产流量的变化，各乡镇在2020年规划土地情景下产流量比现状土地利用情景下消减率达到3%～9%。

图4 2009年与2020年土地利用情景对比图

图5 各乡镇年均单位面积产流量图

2.2.2 不同土地利用模式下流域污染负荷变化规律

图6 2种土地利用模式下年均污染负荷比较图

根据SWAT模型的模拟结果，研究区域2020年相对于2009年土地利用模式下的污染负荷显著降低，硝态氮、铵态氮、有机氮、有机磷、总氮、总磷分别减少了20.16%、34.49%、21.83%、28.05%、23.77%、29.53%(见图6)。由此可以看出，在其他条件相同的情况下，土地利用的变化对污染负荷数量影响显著，这是因为土地利用类型的变化带来了陆地表层植被的截留量和地表蒸发量的变化，林地面积的增加即陆地植被的增加能促进水分和养分的涵养，增加污染负荷的消耗，同时能减少污染负荷随径流的流失。同时，在几个污染负荷指标中，有机氮和总氮的污染负荷所占比例较高，这是由于网箱养殖、生活污水、畜禽养殖是研究区域非点源污染的重要方面，网箱养殖的污染物是鱼体残饵和排泄物，含量主要是蛋白质，生活污水和畜禽养殖污染物中也有一大部分是有机物。

从年均污染物产生量来看，无论是现状还是2020年的土地利用条件下，清江流域宜都段高坝洲镇和陆城街办的污染负荷均为最高，高坝洲镇和陆城街办的总氮总磷平均分别达到了其他乡镇的2.7倍和2.4倍以上，这是由于宜都市网箱养殖基地主要分布在高坝洲镇，而陆城镇作为宜都市的城区，是点源排放点的集中区域。

分析各个乡镇在2种土地利用模式下污染物产生量的变化，见表2。红花套镇、五眼泉镇和潘家湾乡的污染物消减较高，通过2个时期的土地利用情况的比较，这3个乡镇的退耕还林效果都较明显，红花套镇耕地面积减少达到68.16%，林地面积增加了2.29倍，潘家湾乡耕地面积减少了50.4%，林地面积增加了63%，五眼泉镇耕地面积减少了45.5%，林地面积增加了1.86倍，3个乡镇的污染负荷平均消减率分别达到了32.28%、29.42%和28.33%，是8个乡镇中最高的。这3个乡镇也是林地增加比较明显的乡镇，这进一步说明林地有较好的非点源污染消减作用[.6]。而陆城街办耕地面积减少达到82%，但是耕地的减少更大程度上换来的是城镇面积的扩张，耕地和城镇农村居民用地都是非点源污染敏感区[7]，因此，陆城街办的污染物消减不是特别突出。