降雨条件下阜阳市河流非点源污染输出特征

2020-08-28程千云

水科学与工程技术 2020年4期

程千云

（安徽省驷马山引江工程管理处，安徽马鞍山238251）

降雨产生的地表径流会引起流域的非点源污染源进入河流。在自然环境中，流域内部处在较为稳定的系统当中，降雨条件就成为了非点源污染的主要因素。由于技术方法上的缺陷，我国在大力发展的同时，并不注意非点源污染的问题。点源污染的污染物输出较为明显，容易控制，而非点源污染较为隐秘，污染面通常较大，若不加以控制，将会对人们的生活环境产生较大的危害。在人们采用各种方式控制住点源污染后，非点源污染已经逐渐变成国内外水污染研究的重点问题［1］。

1 研究区概况

阜阳市是安徽省的地级市。全市总面积10118km2。市内人口达到830万人。同时，阜阳市也是安徽省内最重要的综合交通枢纽。阜阳市水资源丰富，以地表水资源为主。根据2018年数据，全市水资源总量36.79亿m3，其中地表水资源25.39亿m3，地下水资源18.38亿m3，地下水资源和地表水资源11.4亿m3。阜阳市地表水资源主要由河流径流和湖泊组成。主要河流有淮河及其支流古河、润河、大润河、揭南河、济河、慈怀新河、芙蓉新河、黑慈河、西坝河、揭红河。淮河在阜阳市境内全长169km，流域面积9775km。有巴厘湖、交港湖等。水系如图1。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究数据

图1 阜阳市水系分布

本文的DEM数据（Landsat 7）来源于地理空间数据云平台发布的30m分辨率网格数据。土壤数据来自中科院资源环境科学数据中心。从遥感影像中提取分辨率为1km的网格数据、研究区土地利用图和水系图。气象资料为阜阳市各气象监测站点的气象数据整理而来，如图2、图3。

图2 气象站点分布

图3 降雨量逐日分布

2.2 研究方法

本文利用SWAT模型分析了降雨对污染源的影响。SWAT模型是ARCGIS平台下的附加模型功能，可以将现有的流域按照汇水区域的大小划出若干小流域，便于研究，同时，还可以利用ARCGIS内置的传统功能处理坡度、土壤类型等功能。处理之后的每个小模块中都包含土地覆盖、坡度等信息［2］。水域划分越精细，模拟的准确性越高。在ARCSWAT中，水文响应单元（HRU）可以通过加载土壤图、土地利用图和DEM自动划分。使用“坡度”功能计算出的坡度值显示，该流域在30m分辨率下的坡度值在1～17.3°之间，因此，将HRL坡度阈值设置为0～1°，1～16°，并与土壤图和土地利用图叠加生成，将研究区划分为118个HRU［3］，如图4。

图4 研究区水文响应单元

利用研究区阜阳水文站点、水质监测站点提供的2011～2016年流量与水质数据，分别对模拟的径流和水质数据进行模拟研究。阜阳市磷流失量统计如图5和各个流域磷流失量统计如表1。

图5 磷流失量统计

表1 2011～2016年多年年均降雨量与非点源磷负荷量统计

2.3 模型构建

本次模拟的数据主要采集于阜阳水文站和水质监测站中的2011～2016年的数据。先建立SWAT模型数据库，打开ARCGIS10.4软件中的SWAT模型，采用SWAT-CUP软件对水文站中的径流数据和水质监测站中的水质数据进行验证。参考前人的研究成果［4］，将研究区内对径流和水质影响较大的参数挑选出来，选定适合该模型的具体参数，除去影响程度较小的参数［5］。

SWAT模型模拟共历时9年，模型预热期设置为2008～2010年，模型输出数据率固定期设置为2011～2013年，模型验证期设置为2014～2016年，设定2008～2010年为模型的前期验证期来模拟总磷负荷，阜阳市沙营河流域径流和总磷模拟值与验证期实测值吻合较好，其中常规径流Ra为0.85，总磷Ra为0.64，e为0.61，验证期径流边缘为0.82，SWAT验证期总磷的Ra为0.64。最终得出，所采用的模型适合该地区的模拟。

3 研究结果

3.1 污染物流失空间分布

根据阜阳市沙营河流域2011～2016年非点源磷年均流失量统计，采用SWAT模型计算出的各个污染物流失的空间分布结果如图6，其中，总磷流失量1.41kg/hm2，南部地区的流失量远高于北方地区。总体趋势为南高北低。流失量最大的区域为划分出的第六小流域，流失量0.73kg/hm2。可溶性磷的流失量要小于总磷流失量，仅0.5kg/hm2。

图6 阜阳市污染物磷多年流失量分布

3.2 研究区降雨与径流关系

本文对研究区的降雨与径流关系进行了相关研究，由于该流域的降雨量在区域上存在差异，降雨量大小会对径流量大小起到最重要的影响，非点源污染物流失主要是由于地表径流引起的。所以有必要对该地区地表径流和降雨量的关系进行分析。以2011～2016年的降水径流数据为基础，对两组数据进行一元线性归回拟合分析，最终拟合系数R2为0.89，两者变化趋势相同。

图7 降雨与径流量趋势

3.3 降雨与总磷流失量关系

本文加入降雨驱动因子来表示该流域的降雨量。综合分析该流域不同地区降雨引起的总磷流失变化情况，建立出降雨Ea和非点源污染物磷L的数学方程式，如下［6］：

L=f（Ea）

式中 Ea为阜阳市全区年均降雨量；L为磷流失量。

根据2011～2016年的数据和公式可以计算出降雨驱动因子与磷流失量L的相关关系，如图8最终反应出，可溶性磷、矿质磷L的拟合效果较差，而有机磷与非点源磷流失L的拟合效果较好，拟合系数R2为0.92。非点源磷的形态较为稳定，流失量与降雨量拟合效果较好，所以，本文只选取总磷这一个指标来研究其与降雨量之间的关系。

图8 降雨量与总磷流失量拟合关系

为了量化降雨造成的总磷流失水平，根据自然断点分类方法，将降雨影响下总磷流失的关键源区划分为5类，根据磷素流失的最大值和最小值，将磷素流失水平分为五类。乡镇行政单位降雨驱动因素如表2和图8～图10。研究区2011年降水驱动因子在0.05～0.59之间，2013年的降雨驱动因子处在0.71～0.98之间，2016年的降雨驱动因子在0.95～1.85之间。全区总磷流失程度处于工业和工业水平，其中江塘镇、中石街镇、苏集镇、成集镇和三合镇的总磷流失较少，其他地区的总磷流失量较小。 2012年，降雨驱动因子值为0.42～0.57，全区总磷流失程度为二级和三级，其中江塘镇、中石街镇、官集镇等9个乡镇单位总磷流失为三级，占研究区城镇总数的23.4%，而其他城镇的总磷损失较小。2013年，降雨驱动因子值为0.69～0.87，全区总磷流失水平为二级和三级，其中大孟集镇、五星镇、双府镇等14个乡镇单位，占研究区城镇数量的35.4%，江塘镇等23个乡镇单位，九龙镇、苏集镇，平均为三级，2014年，降雨驱动因子值为1.44～1.67，全区总磷流失程度为五级，总磷流失严重，包括九龙镇、江寨镇、潭棚镇等8个镇。2015年，降水驱动因子值为1.02～1.07，全区总磷流失程度为三级，总磷流失中等。 2016年，降水驱动因子值为0.95～1.85，全区总磷流失程度为三、四、五级，其中三级流失36%，四级流失29%，五级流失32%。

表2 研究区降雨影响下总磷流失程度分类

利用ARCGIS软件以乡镇为行政级别，做出降雨量驱动因子分布图，如图9～图11。

图9 2011年降雨驱动因子

图10 2013年降雨驱动因子

图11 2016年降雨驱动因子

综上所述，2014年全区总磷流失最严重，全区处于V级，2016年次之。有近70%区域的总磷流失量要高与平均值。其中处在Ⅲ以下流失水平的年份为2011，2012，2013年。有7个颜色较深的区域为该流域总磷流失水平最高的地区，如图11。这些地区是该流域非点源污染治理的重点区域。政府应该加强对这些地区非点源污染的关注，采取合理的治理方式。