查干湖汇水区面源污染风险识别及管控

王 琦, 魏 来, 韩 煜, 史娜娜, 肖能文*

1.中国环境科学研究院， 国家环境保护区域生态过程与功能评估重点实验室， 北京 100012 2.中国城市规划设计研究院， 北京 100044

随着城镇化、工业化的快速发展以及农业种植规模的扩大，越来越多的污染物质随地表径流排放至周边河流、湖泊中，远超出了河、湖自身承载能力[1-4]. 目前，由于污水处理设施的建设，点源污染物得到了较好控制，但是由于面源污染收集难度较大，污染情况仍相对严重[5]. 研究表明，美国、欧洲、日本、中国等国家面源污染对水域的污染贡献率在38%以上，成为影响水质的主要原因[6-9].

研究[10-11]发现，面源污染主要是由于养分在时空上的盈亏不平衡造成的，受自然因素影响，同一汇水区污染物质输出的难易程度和输出浓度存在差异. Rewati等[12-15]发现大部分农业面源污染的氮磷负荷和沉积物来源于少量的农田斑块，这些极易输出污染物质且输出含量较大的区域被称为“关键区域”. 因此，识别污染输出关键区域，制定优先管控措施[16]，能够有效提高面源污染控制效率，降低面源污染治理成本.

国内外针对面源污染风险识别进行了大量研究，包括磷指数法[17]、多因子指数综合评价法[18]、分布式面源污染模型评价法等，评价模型包括SWAT、CLUE-S、HSPE、ECM模型等[19-20]. 但是，这些评价方法和模型往往依据水资源和水环境状况，而较少考虑到人为干扰、水环境容量和水质目标之间的耦合关系[21-23]，评价结果也难以运用到流域空间管控中. 近年来，越来越多的研究[13-15]表明，面源污染过程与区域景观格局变化密切相关，根据水质管理目标和区域差异，应用生态学方法确定面源污染风险格局，划定污染管控单元[24]. 最小累积阻力模型(MCR)是基于景观格局和“源”“汇”理论提出的[10]，孔佩儒等[24-27]将MCR模型运用于面源污染分析中，将面源污染迁移过程中的景观类型看作不同的“源”和“汇”，通过污染风险格局识别，实现汇水区景观类型空间上的合理配置. 但是，MCR模型中“源”的选取尚未确立合理的方法体系；阻力面多采用主观赋权重的方式确定影响因子的作用强弱；研究结果只划定了治理的面状范围，而忽略了污染物质随地表径流迁移形成的线状风险. 因此，在实际运用中尚需结合实例进行优化.

查干湖是我国东北重要的湿地，区域耕地面积占汇水区面积的42.02%，现有的生活污水、农业灌溉水以自然排放为主，面源污染成为亟待解决的环境问题. 通过查干湖汇水区面源污染关键“源”景观识别，运用MCR模型，确定查干湖汇水区面源污染高风险区和风险路径，制定面源污染管控方案，以期加强对查干湖汇水区面源污染的控制和管理.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

查干湖位于吉林省西部，松嫩平原中部(45°00′N～45°28′N、123°39′E～124°51′E)，总面积 1 825.97 km2. 湖区地势低平，平均海拔在127～160 m之间，四季气候变化明显，区域平均气温4.5 ℃，年均降水量415.4 mm，6—9月降水量占全年的80%.

查干湖土壤类型主要为黑钙土、草甸土和沼泽土. 流域以微度侵蚀为主，侵蚀强度中度以上区域主要分布于坡度>3°的耕地及湖体北岸地区. 流域内土地利用类型以耕地、湿地、草原为主，还有少量城镇用地、沙漠和盐碱地. 作为东北亚地区鸟类迁徙的重要通道，查干湖还分布有东方白鹳、丹顶鹤、白头鹤、大鸨、白枕鹤等珍稀濒危鸟类.

受河湖联通工程影响，除天然降雨外，查干湖及周边泡沼来水主要为灌区排水. 一方面，前郭灌区、乾安灌区和大安灌区通过排水渠对查干湖进行补水；另一方面，面源污染物质由于地形作用向低洼处泡沼汇集. 因此，查干湖周边泡沼的水质状况也反映了灌区农业面源污染的富集情况. 同时，由于查干湖地处松嫩平原高氟地区，农田退水经高氟区引入查干湖，将加快查干湖氟化进程.

2018年，查干湖水质为GB 3838—2002《地表水环境质量标准》劣Ⅴ类. 主要污染指标为TN、氟化物、COD、TP、BOD5和高锰酸盐指数，均不能达到《吉林省地表水功能区》Ⅲ类水质目标要求(见表1).

表1 2018年查干湖水质监测结果

1.2 数据来源

以查干湖 1 825.97 km2汇水区为评价对象，地跨松原市、乾安县和大安市. 研究数据包括：①研究区2015年土地利用数据，比例尺为1∶200 000，以2015年Landsat-8卫星影像为主要数据源，结合实地调查解译. ②GDEM DEM 30 m分辨率数字高程数据、SRTM SLOPE 90 m分辨率坡度数据，数据获取自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn). ③2018年查干湖水质监测数据(见图1)，来源于吉林省水利科学研究院、前郭尔罗斯蒙古族自治县环境监测站. ④现状调查资料以前郭尔罗斯蒙古族自治县生态环境局、统计局等提供相关资料作为参考.

注： 1—云子泡； 2—库里泡； 3—新庙泡； 4—梁店泡； 5—前乾桥； 6—高家桥； 7—辛甸泡； 8—马营泡； 9—大昆字泡； 10—洪字泡； 11—潜字泡； 12—有字泡； 13—它拉洪； 14—姜家入湖口； 15—姜家排灌站.图1 查干湖汇水区采样点分布Fig.1 Distribution of sampling sites in Chagan Lake catchment area

1.3 研究方法

1.3.1最小累积阻力模型

MCR模型反映了面源污染迁移过程所需耗费的最小代价[28]，根据不同的景观要素，提取“源”“汇”景观和阻力面，计算公式：

(1)

式中，MCR为源地至空间任一点的最小累积阻力值，λ为MCR与Dik×Fi的乘积函数，Dik为目标斑块k至斑块i的空间距离，Fi为斑块i在空间某一方向上扩散的阻力系数.

1.3.1.1关键“源”景观识别

研究[24,29-30]表明：关键“源”景观主要与农药和化肥的施用强度、坡度大小、传输路径等密切相关. 坡度越大，土壤侵蚀输出程度越高，污染物质随地表径流对于水体的影响越大；污染物相对于水体距离越近，对水体污染贡献率越大；此外，一些进行污染物传输的通道对于水质也有一定的影响. 因此，确定了4类关键“源”景观的识别标准(见表2).

表2 查干湖汇水区关键“源”景观类型

a) 单位面积污染高负荷区. 查干湖TN、TP、COD、BOD5、氟化物、高锰酸盐指数均不能达到GB 3838—2002 Ⅲ类水质目标要求，因此，拟选择这6项指标作为评价指标进行Kriging插值. 插值结果参考GB 3838—2002按表3划分为4级，等级越高，表明污染负荷越高. 对分级结果进行模糊叠加(Fuzzy Overlay)，得到汇水区单位面积污染负荷分级评价结果. 采用GIS工具提取评价等级为4级的区域，再按土地利用类型提取耕地、村庄和交通用地，得到单位面积污染高负荷区.

表3 查干湖汇水区污染负荷指标分级标准

b) 坡度>3°区域. 坡度>3°区域主要位于查干湖侵蚀强度中度以上区域，因此提取汇水区坡度>3°的耕地、村庄和交通用地.

c) 污染传输通道. 查干湖灌区排水主要通过渠道进入湖泊，提取土地利用类型中的水渠.

d) 临湖区域. 一般以湖泊周边50 m作为污染缓冲区[31]，考虑到查干湖作为湿地鸟类迁徙通道，增加300 m作为生物多样性保护区[31]. 因此，采用GIS工具建立湖泊周边350 m缓冲区，缓冲区内提取土地利用类型中的耕地、村庄和交通用地.

采用Union分析工具对上述4类关键“源”景观联合后，得到汇水区关键“源”景观. 为了降低计算量，以上计算结果全部转为栅格数据.

1.3.1.2阻力面构建

根据实际调查，该区域水土流失情况和坡度分析结果一致[32]，且研究区水土流失较轻、草地占比较小，故未选择水土流失和植被覆盖度两个评价因子. 考虑到查干湖自然本底情况和数据获取难易程度，综合选取污染强度、高程、坡度、土地利用类型、距城镇乡村距离、距公路距离、距铁路距离、距水体距离等8个自然和人为胁迫因素作为评价因子，通过分级计算构建各评价因子阻力面.

评价因子阻力值由高到低划分为1～4级，等级划分依据见表4. 利用GIS重分类工具对高程和坡度按照自然断裂法划分为4级；土地利用类型根据土地利用数据，参考文献[33]分类提取；距城镇乡村距离、距公路距离、距铁路距离、距水体距离，利用土地利用类型数据分别提取城镇乡村用地、公路用地、铁路用地、水域用地等，参考文献[34]建立多环缓冲区，通过字段计算和重分类工具划分为4级；污染强度分级将1.3.1.1节中b)～d)关键“源”景观添加“等级”字段，等级设定为4级，剩余未赋值区域“等级”设定为1级，采用相交分析(Intersect)后，对1.3.1.1节中a)关键“源”景观进行更新分析(Update)，得到查干湖污染强度分级结果. 计算结果全部转为栅格数据.

为避免评价因子人为权重赋值的主观性，对8个评价因子采用GIS SPCA工具进行空间主成分分析，将空间主成分分析得到的各主成分的方差贡献率作为总权重平均分配给各主成分上载荷较大的因子，将分配后的权重按照评价因子进行叠加，最终得到各评价因子的累积权重. 采用GIS栅格计算工具对8个评价因子进行加权求和，得到面源污染风险评价阻力面.

表4 查干湖汇水区面源污染评价因子等级划分

1.3.2风险区和风险路径识别

根据关键“源”景观和阻力面，采用GIS cost-distance和cost-path工具，生成污染物从“源”到查干湖的累积阻力距离和最小累积阻力路径，去除重复路径，得到汇水区面源污染风险区和污染物潜在迁移路径.

采用重分类工具按照自然断裂法将面源污染风险区划分为5级，分别为高风险区、较高风险区、中等风险区、较低风险区和低风险区. 提取高风险区、较高风险区划定为查干湖面源污染重点管控区和一般管控区. 根据生成的污染物潜在迁移路径，计算每一条路径通过阻力，提取阻力值为0的风险路径，用于识别污染物生态传输通道和可用于消纳、降解污染物的生态湿地节点.

2 结果与分析

2.1 单位面积污染负荷分级

汇水区TN、TP、COD、BOD5、氟化物、高锰酸盐指数6项指标单位面积污染负荷等级划分结果见图2. 由图2可见：汇水区TN、TP单位面积污染负荷较高；COD和氟化物，除前郭灌区引水渠道附近区域外，其余区域单位面积污染负荷均较高；BOD5和高锰酸盐指数以乾安灌区单位面积污染负荷较高.

图2 查干湖汇水区6项指标单位面积污染负荷等级划分Fig.2 Classification of six indicators of pollution load per unit area in Chagan Lake catchment area

汇水区单位面积污染负荷分级结果见图3. 由图3可见：汇水区污染负荷为1级的区域约占汇水区总面积的0.30%，主要位于前郭灌区引水渠道；汇水区污染负荷为2级和3级的区域分别占汇水区总面积的54.81%和38.03%；汇水区污染负荷为4级的区域约占汇水区总面积的6.86%，主要位于乾安灌区有字泡区域.

图3 查干湖汇水区单位面积污染负荷分级Fig.3 Classification of pollution load per unit area in Chagan Lake catchment area

2.2 关键“源”景观识别

单位面积污染高负荷区、坡度>3°区域、污染传输通道和查干湖临湖区域“源”景观识别结果见图4. 关键“源”景观识别结果见图5，查干湖汇水区面源污染关键“源”景观面积126.33 km2，主要位于乾安灌区有字泡区域，查干湖北岸坡度>3°的耕地、村庄和交通用地以及查干湖南岸和新庙泡临湖区域.

图4 查干湖汇水区4类关键“源”景观识别结果Fig.4 Four key source landscapes of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

图5 查干湖汇水区面源污染关键“源”景观Fig.5 Key source landscapes of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

2.3 阻力影响分析

高程、坡度、土地利用类型、距城镇乡村距离、距公路距离、距铁路距离、距水体距离、污染强度等8个评价因子面源污染风险等级划分结果见图6，等级越高，阻力越小，面源污染风险越大.

对8个评价因子先进行空间主成分分析(见表5)，再进一步分析各评价因子的载荷矩阵(见表6). 污染强度在第1主成分和第2主成分上的载荷最大，是影响查干湖汇水区污染风险的首要因子；距水体距离在第1主成分上的载荷较大；距城镇乡村距离在第3主成分上的载荷较大，是影响查干湖汇水区污染风险胁迫的次要因子. 查干湖汇水区以农业种植业为主，因此污染强度成为区域的首要威胁因素；由于查干湖周边的城镇和村庄缺乏污水集中收集处理设施，距离城镇乡村越近的泡沼将成为生活污染物的首要富集区；查干湖汇水区地势较为平坦，高程、坡度等因子对查干湖汇水区污染风险胁迫程度较低.

根据各评价因子累积权重(见表6)，得到查干湖汇水区面源污染风险评价阻力面(见图7). 由图7可见：查干湖汇水区阻力面高值区集中分布在汇水区水域和草地，这些区域有利于延缓面源污染物的扩散；阻力面低值区主要集中分布在查干湖北岸、东南岸，库里泡周边，新庙泡北岸，以及前郭灌区和乾安灌区的耕地，区内农田集中，地形平坦，有利于面源污染的发生和扩散.

2.4 面源污染风险分区及管控

查干湖汇水区面源污染风险评价分区见图8. 由图8可见：高风险区面积为494.87 km2，主要位于乾安灌区有字泡区域、查干湖北岸及周边泡沼沿岸，区内较易形成高污染负荷，受地形因素和人为活动影响，大量污染物质随地表径流快速迁移至查干湖，对湖泊水质造成影响；较高风险区面积为369.46 km2，主要为临近高污染风险区分布的耕地、村庄和交通用地，这部分区域与查干湖及周边泡沼有一定距离，区域污染负荷相对较低，但是污染物质仍处于易迁移区域，少量污染物质将对湖泊水质造成影响；中等风险区面积为301.85 km2，位于查干湖面源污染过渡地带，这部分区域离面源污染高负荷区和水体较远，人为影响因素较小，且区域污染物迁移不活跃；较低风险区(面积194.18 km2)和低风险区(面积81.96 km2)主要位于灌区周边草地，面源污染产生可能性低，污染物迁移受到抑制，对水体造成污染的可能性很低.

图6 查干湖汇水区评价因子面源污染风险等级划分Fig.6 Grade distribution of risk evaluation factors of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

表5 主成分分析贡献率及累积贡献率

提取面源污染高风险区和较高风险区划定为查干湖面源污染重点管控区和一般管控区. 面源污染重点管控区占汇水区总面积的27.10%，该区域内现有耕地不再增加，对查干湖北岸坡度较大的耕地进行退耕还湿、退耕还草，并建设生态缓冲带；禁止使用化肥、农药，改用农家肥；同时，利用区域内农村居民点、荒地、湿地设置人工湿地、生态塘、生态渠道等污染降解设施. 面源污染一般管控区占汇水区总面积的20.23%，该区域应以水环境质量目标为约束条件，鼓励开展有机农业，发展生态旅游，并满足环境容量控制要求.

2.5 面源污染治理措施

运用MCR模型，共获得25条风险路径，长度为333.41 km，占风险路径总长度的59.07%，主要集中在查干湖南岸. 表明关键“源”区内过半耕地、村庄和交通用地产生的面源污染物质在迁移过程中基本不受阻力影响，进入水体后易造成严重污染，需要制定污染治理措施(见图9).

a) 退耕还湿还草. 查干湖北岸坡度较大，东南岸和库里泡周边分布有较多的耕地，耕地临水开垦，污染物质极易通过降雨冲刷进入查干湖. 因此，提取湖泊周边350 m农业污染重点管控区内的耕地、村庄和交通用地，面积约15.53 km2，该区域应当退耕还湿，退耕还草，留出生态湖岸带，同时设置一定宽度的植被缓冲带.

表6 评价因子载荷矩阵和累积权重

图7 查干湖汇水区面源污染风险评价阻力面Fig.7 Resistance surface of risk assessment of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

图8 查干湖汇水区面源污染风险评价分区Fig.8 Risk assessment division of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

图9 查干湖汇水区面源污染治理措施Fig.9 Control measures of non-point source pollution in Chagan Lake catchment area

b) 修建生态降解渠道. 以面源污染潜在迁移路径交叉点作为生态湿地节点，组建多功能湿地群，削减入湖污染物. 通过最短路径计算，查干湖可设置生态降解渠道长度约为333.41 km，设置生态湿地节点9个.

c) 新建生态湿地. 重点管控分区中的高污染负荷用地需要镶嵌多水塘系统或者人工湿地，用于降解面源污染物. 因此，可将有字泡区域内的荒地、坡度较大的耕地改造为消纳污染物的人工湿地系统.

3 讨论

2015年，我国《水污染防治行动计划》要求流域层面应当细化污染管控分区，以加强流域污染管控. 但是，相比点源污染，面源污染物定量核算难度较大，因此，以污染物定量核算数据为基础的高精度模型适用性较差，而精度较低的模型模拟结果往往和实际排放量存在较大差异[35]，进而导致面源污染过程难以模拟，管控方案难以落实[36]. 应用生态学方法，通过对流域景观的分析和镶嵌组合，可以在空间上实现优化和管控. 长期以来，基于MCR模型的流域面源污染风险格局研究一直是热点[26]，但是以往的研究中源地的提取方法较为简单，且以面源污染风险区识别较多，而风险路径识别研究较少. 以流域水环境质量目标为约束条件，将水质目标和景观格局相耦合，运用空间分析法识别不同景观类型所处的空间位置对水环境影响的强弱差异，避免了人为赋权重的主观性，通过识别风险区和风险路径，进而制定面源污染管控分区和治理策略，该方法对于数据量要求低，易操作. 根据查干湖治理现状，库里泡和查干湖之间的生态渠道已经建成，且发挥了一定的生态效应，说明评价结果具有一定的参考性和可行性[37]，这为以面源污染为主的流域污染管控提供了新方法.

但是，在应用过程中也存在一些不足. 首先，由于查干湖地处松嫩平原苏打盐碱和高氟地区，湖区氟化物本底值较高，周边高氟区退水将加重查干湖区域氟化物的富集程度，但是，区域水化学场变化也可能造成本底氟化物释放. 另外，由于查干湖地处我国北部，降雨量较少导致周边部分泡沼干涸，且汇水区冰期较长，采样难度较大，因此实地采样数据不丰富，在下一步的研究过程中，均有待进一步补充和探讨.

该研究确定了面源污染单位面积污染高负荷、坡度、污染传输通道和临湖区域4种关键“源”景观的识别准则，并对面源污染高风险区进行快速识别，识别结果和调查评价现状基本相符[38]，这为面源污染“源”景观识别提供了可靠的实证依据. 受面源污染治理资金限制，面源污染高风险区快速识别方法能够通过治理较少的景观单元获得较好的治理效果，在今后的流域面源污染治理中具有很好的应用前景.

4 结论

a) 将关键“源”景观作为重点调控对象，是面源污染治理更为经济有效的方式，查干湖汇水区构建单位面积污染高负荷区、坡度>3°区域、污染传输通道和临湖区域4种关键“源”景观，为实现流域面源污染“源”景观快速识别提供理论和实践参考. 基于MCR模型，将汇水区水质目标、景观格局、面源污染空间调控方案有机耦合在一起，研究结果可以有效指导未来汇水区污染治理工程和土地利用规划，为实现流域精细化管理提供可能.

b) 污染强度是影响查干湖汇水区面源污染风险的首要因素. 查干湖汇水区面源污染重点管控区占汇水区总面积的27.10%，位于乾安灌区有字泡区域、查干湖北岸及周边泡沼沿岸，区内现有耕地不再增加，并设置生态湿地、生态塘、生态渠道等污染降解设施. 查干湖汇水区面源污染一般管控区占汇水区总面积的20.23%，区内鼓励开展有机农业，发展生态旅游.

c) 查干湖汇水区南岸面源污染物在迁移过程中所受阻力较小，较易进入水体，因此需要加强重点管控. 查干湖东南岸和库里泡周边的耕地应设置一定宽度的植被缓冲带，并依据面源污染潜在迁移路径设置333.41 km生态降解渠道，9个生态湿地节点.

致谢：感谢吉林省水利科学研究院董建伟教授团队为该研究提供2018年水质监测数据.