铁岭市农田种植污染负荷研究

(辽宁省铁岭水文局，辽宁 铁岭 112000)

2018年5月16日生态环境部公布的2018年第一季度水环境质量达标滞后城市名单中，铁岭市排名榜首[1]；2019年5月7日生态环境部再次发布地级及以上城市1—3月国家地表水考核断面水环境质量排名，铁岭市名列倒数第24名，由此可以看出，铁岭市的水环境污染问题一直较为突出。

铁岭市是松辽平原中段的产粮区，主要的栽培作物有玉米、水稻和大豆等。该地区以传统农业耕作为主，农业生产给水体带来了较为严重的污染，该地区的全部农业非点源污染几乎全部由辽河及其支流承纳[2]。

1 SWAT模型构建

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分析模型是应用较为广泛的分布式水文模型[3]，根据SWAT建模数据需求，模型内共使用了铁岭及周边地区74个雨量站和18个水文站的雨量、水文数据。根据实际河道、铁岭县(区)分布的具体情况，共划分子流域93个。

将土地利用原始数据进行重分类，转换成适用于模型的代码，各类土地利用类型代码及比例分别为：旱地原代码121，模型编码AGRR，面积5679.04km2，占35.23%；林地原代码21，模型编码FRST，面积4847.63km2，占30.08%；水田原代码111，模型编码RICE，面积4814.07km2，占29.87%；农村居民点原代码52121，模型编码URLD，面积776.96km2，占4.82%。

加载土壤数据前，也需要对土壤类型进行重新分类，土壤分类结果为：棕壤编码ZRANG，面积3191.13km2，占27.60%；暗棕壤编码ANZRANG，面积2971.19km2，占25.69%；白浆土编码BJTU，面积2661.00km2，占23.01%；褐土编码HETU，面积2147.52km2，占18.57%；黑土编码HEITU，面积593.56km2，占5.13%。

根据坡度划分结果，定义水文相应单元，并加载各项气象、雨量数据，编辑各项输入数据后，成功运行模型并进行模拟工作。

2 模型模拟及验证

2.1 水文过程模拟

2.1.1 水量参数调整

结合流域的实际情况，并参考参数敏感性分析文献，选择CN2、SOL_AWC、ESCO、CANMX、GW_REVAP等几项参数进行重点调整，主要调整的参数的意义和取值如下：CN2(径流曲线数)为52～71；SOL_AWC(土壤有效含水量)为0.10～0.18；ESCO(土壤蒸发补偿系数)为0.80；CANMX(植被冠层截留)为4；GW_REVAP(地下水再蒸发系数)为0.12。

在参数调整的过程中，先进行基础水量平衡和总流量的校准，在地表径流和基流符合实际情况后，再对时间过程进行调整，使其达到合理状况。由于研究区内部的气候差异不大，各汇水区的参数应该保持在相近的范围内。

选择判定系数(R2)和Nash-Suttclife效益系数(NSE)两种判断工具，对模型结果进行评价。

2.1.2 水量结果分析

用2011—2013年的数据进行模型率定，用2014—2017年的数据进行验证。对水量模拟结果进行评价，其结果见表1。

表1 2011—2017年水文过程模拟结果

相对而言，处于辽河支流招苏台河沿岸的梨树、王宝庆、宝力镇3站的模拟结果相对较差。其主要原因是该3站都位于铁岭市农业大县昌图县境内，该县以种植业为主，人口众多，人类活动对河流水量的影响较大，农田种植和农村生活中的取水因素等在模型中比较难以体现。另外，此3站位于流量较小的支流，出现的偏差可能表现得较为明显，但对下游水量的影响不大，因此中游水量较大的通江口站和最接近流域出口的铁岭站率定期和验证期NSE基本没有差别，说明模拟结果总体与实际流量匹配较好。

2.2 泥沙模拟

2.2.1 泥沙参数调整

泥沙的模拟情况直接影响到后续的水质模拟过程，主要选择SPEXP、SPCON、CH-COV、CH-EROD、USLE_P等几项敏感参数进行重点调整，调整参数的意义和取值如下：SPEXP(河道内沉积物再迁移指数)为1.5；SPCON(沉积物河段间迁移最大量)为0.006；CH_COV(河道覆盖因子)为0.005～0.300；CH_EROD(河道侵蚀因子)为0.001～0.300；USLE_P(USLE方程水土保持措施因子)为0.2～0.9。

2.2.2 泥沙结果分析

用2011—2013年的数据进行模型率定，用2014—2017年的数据进行验证。对泥沙的模拟结果进行评价，其结果见表2。

表2 2011—2017年泥沙过程模拟结果

选取最接近流域出口的铁岭站进行泥沙分析，部分站点的泥沙结果受水量模拟结果的影响，误差进一步加大。模拟结果的峰值时间与实测值基本一致，但模拟值在峰值部分明显高于实测值，主要原因可能是暴雨冲刷导致的土质流失，泥沙大量入河，模型不能很好地反映这一点。另外，受数据资料收集的限制，实测值是根据月均输移质和月均流量得到的，可能会有一部分偏差。总体来看，模拟结果与实测结果匹配性比较令人满意。

2.3 水质模拟

2.3.1 污染源识别

将通过调查和计算获得的各类非点源污染进行分类，并参考实际情况输入模型，以确保模型的合理性。

化肥施用：该地区的旱地种植作物中，玉米的种植面积超过95%，因此旱地种植的施肥主要参考玉米的实际施肥。根据实际调查与参考当地文献，获得主要种植类型玉米和水稻的施肥时间与施肥量。

畜禽养殖：根据实地调查，区域内无论是规模化养殖还是散养，大部分都通过堆肥后就近作为肥料处理，根据计算出的畜禽养殖排污负荷，考虑堆肥损失和其他的处理方式，将其中的90%折算为有机肥，作为底肥输入模型。

居民生活污染：现场调查结果表明，该地区的各项生活污染物均直接就近排放，因此将计算出的居民生活污染物全部折算为有机肥，作为底肥输入模型。

2.3.2 水质参数识别

水质参数的调整可以分成两个步骤：校准污染负荷和入河水质过程。参考SWAT模型水质相关敏感参数文献，对模型参数进行调整，主要调整参数意义及取值如下：CDN(反硝化系数)为2；SDNCO(土壤含水量的反硝化临界值)为0.98；RS4(20℃时河道有机氮沉降速率)为0.1；PPERCO(磷淋失系数)为10；PSP(有效磷指数)为0.4；RS5(20℃时河道有机磷沉降速率)为0.1。

3 水质结果分析

3.1 农田尺度分析

根据《全国第一次农业污染源普查农业污染源肥料流失系数手册》，铁岭市旱地农田污染流失因子主要为总氮和总磷，水稻田主要为总氮、铵态氮、硝态氮、总磷和可溶性总磷，由于铁岭市农田多种植为玉米，因此污染流失因子选择总氮和总磷。

选择与试验田位于同一区域，坡度和土地类型一致的HRU，计算其多年模拟值的平均值，与试验结果进行比较，玉米地和水稻田的结果分别见表3、表4。结果表明，同类作物类型的单位面积模拟水质与试验结果相近，验证了模型在铁岭市农田尺度分析中的可靠性。

表3 玉米地试验输出系数与模拟值比较

表4 水稻田试验输出系数与模拟值比较

3.2 流域尺度分析

由于在模型输入过程中缺少点源相关数据，而点源排放可能对水质有较高的影响，因此需要通过径流分割法对实测水质数据进行分割。由于点源排放通常较为稳定，随时间变化不大，而非点源污染通常伴随降雨径流产生，在枯水期很少发生流失，因此可以认为枯水期的水质污染主要是由点源污染贡献的。计算出枯水期实测月平均水质，将其视为由点源负荷贡献的，从实测水质数据中扣除，获得分割后的实测值。

水质模拟结果的峰值与实测值产生时间比较一致，但在峰值时产生的污染物出流量偏差较大，水质模拟结果可能是受到了水量、泥沙模拟偏差的影响。而且使用的实测值不是每月平均值，而是该月某天的监测数据，不能完全代表当月的平均水平，模拟结果与实测值会有一定误差。氨氮和总磷模拟的NSE值分别为0.63和0.60，总体而言，该模型在铁岭市区域内具有适用性。

3.3 农业面源污染流失时空分布

现状减排和耕作条件下，以2016年和2017年降雨为例，模拟农业面源污染流失时空分布，得出以下结果：总氮、氨氮和总磷面源污染流失强度加大的区域主要集中在昌图县招苏台河上游、开原市和调兵山市，COD面源流失主要集中在昌图县招苏台河中游和开原市的水稻种植区域。

4 结 论

铁岭市农田种植污染负荷计算结果如下：总氮2523t、总磷211t、氨氮625t、COD1280t。铁岭市农田种植主要以玉米、大豆为主，其轮耕周期长，一年茬数少，且土壤多为黑土黏土，雨季农田地表径流污染物氮磷流失较多。农业面源污染流失时空分布的研究成果可为铁岭市水环境达标治理提供思路和方向，为铁岭市水资源保护发挥重要作用。