洪水前后新安江源区河流氮素时空分布对比研究

2021-01-29郑春阳陈孝兵熊玉龙方向元

水资源与水工程学报 2020年6期

郑春阳，陈孝兵，袁越，熊玉龙，方向元

(1.河海大学水利水电学院，江苏南京 210098；2.河海大学水文水资源学院，江苏南京 210098)

1 研究背景

源区河流所在的小流域是河流和湖泊汇水的起点，其径流携带的氮、磷等营养物是造成河湖水体富营养化的重要原因[1-2]。源区河流水体内主要理化指标不仅受到气温、降水、地形及土壤类型等自然因素的影响，还在不同时空尺度上受到人类活动的影响[3-5]。社会经济活动改变了原有土壤、植被及水体的利用类型[6]，这不仅影响了源头流域氮素污染源空间分布格局，也加大了对源区氮素迁移预测的不确定性。

非点源污染是影响水体氮素的重要因素[7-8]。土地利用作为影响非点源污染的关键因子[1]，其利用类型、结构等的组合对非点源污染的发生有重要影响[9]。此外，洪水也是影响源区河流化学及生物学参数的重要因素，尤其是山洪型河流带来的影响更为显著[10]。山洪型河道洪水通常不会引起形态上的重大物理变化，但会在一定程度上冲洗底栖藻类[11-12]。洪水能够导致河流硝酸盐浓度急剧增加，对比于洪水前，洪水后河流硝酸盐吸收长度将显著增加。此外，快速的地下水流通常携带流域污染物进入河道，河道在一定程度上充当了流域污染物的“汇”项角色。可见，洪水干扰不仅影响河流的物理、化学和生物属性，而且可能通过降低河流养分的保持效率进而影响生态系统功能。

2 数据采集与研究方法

2.1 研究区域概况

本次试验区域选取新安江上游安徽省休宁县境内上溪口地区河流的源头段。新安江水系是进入千岛湖的最大河流，其水质状况对下游千岛湖水质起到至关重要的作用。20世纪70年代以前，新安江流域污染源较少，水质状况良好。近年来由于入河污染物增加，新安江流域水体污染物浓度呈现缓慢上升趋势，水体富营养化程度加重，流域河湖水质前景不容乐观[13]。因此开展新安江流域水质污染问题的研究显得尤为重要。

试验区域大致位于117°59′E、29°40′N，最高海拔358 m，最低海拔67 m，试验区流域面积0.41 km2，整体轮廓为扇形。通过无人机获取试验区域地貌特征，从而得到土地利用分布情况(见图1)，试验区域土地利用类型主要包括森林、茶园、草地、池塘、农田以及住宅等，其中大部分土地被森林覆盖。

2.2 布点与采样

图1为研究区域水系、土地利用类型及采样点空间分布图。沿两条主要支流(沂源支流一和沂源支流二)依次设置1～24号监测及采样点，并利用GPS对测点位置进行记录，同时根据流域水文特性，将试验区域划分为21个子流域。洪水前监测及采样时间为2019年1月中旬，洪水后监测及采样时间为2019年8月中旬，由于8月1、5、7、8、9和19日采样点处于断流状态，实际监测值为18个。

图1 研究区域水系、土地利用类型及采样点空间分布

现场试验利用便携式多功能水质检测设备对水体主要理化指标进行监测，如pH计、电导率仪和溶解氧测定仪等，用于现场测量pH、电导率、溶解氧、水体温度、总溶解固体浓度。通过采集水样对氨氮、硝氮及总氮浓度进行实验室检测，采用有机玻璃水质采样器采集0.5 m深度处的水样，并使用500 mL棕色窄口聚乙烯塑料瓶盛装，采集水样前，使用该采样点的水样充分润洗采样器和样品瓶。所有新瓶需要用洗涤剂清洗1次，自来水清洗3次，蒸馏水清洗两次。用环刀进行土样采集，在实验室对所取土样进行粒径分析，获得土样颗粒级配曲线，得到中值粒径值D50。

2.3 样品的分析测试

2.4 统计分析

根据各采样点的位置和子流域面积，选取包括全部采样点在内的12个子流域分析洪水前后各项水质指标的变化规律，水质计算基于各子流域内所有采样点的均值。采用SPSS对水质数据与地形、地质和植被面积进行相关性分析，由此得到皮尔逊相关指数，并对水质指标进行多元线性回归分析，得到洪水前后水体总氮、氨氮和硝氮浓度的回归公式。

3 结果分析

3.1 洪水前水体主要理化指标及氮素分布

绘制各采样点洪水前水体氮素浓度随距河口距离变化的箱线图，如图2(a)～2(c)(在本文中，箱线图上5 个特征值由下至上分别为最小值、下四分位值、中位值、上四分位值和最大值)；水体温度、溶解氧、pH、电导率、总溶解固体浓度的监测值随采样点距河口距离的变化关系如图2(d)～2(f)。

图2 研究区域洪水前水体氮素浓度及主要监测指标随距河口距离的变化

由图2(a)～2(c)可见，总氮浓度呈随距河口距离的增加而减小的趋势，距河口距离越近，流域汇水作用越明显，河口附近有居民，人为因素对氮素的干扰大，总氮浓度高[1]。具体表现为距离河口最近的13～16及23～24号采样点总氮浓度远高于其他点位。21和22号采样点位于鱼塘内，可能由于渔业养殖致使总氮浓度高于其他点位。河源位置汇水区多为森林地貌，受人为干扰小，总氮浓度较低。氨氮整体变化规律不明显，数据波动较大，与总氮类似，距离河口最近的6个点位及鱼塘点位浓度较高，但差别不明显。硝氮浓度总体呈现随距河口距离的增加不断减小的趋势，且数据拟合程度较好。

由图2(d)～2(f)可见，河源位置水体温度略低于河口位置，考虑到冬季山区河流受地下水补给作用明显[16]，此外河源位置多被森林覆盖也可能对水体温度产生影响，这一规律在1～5及17～18号点位表现得最为明显。水体pH与距河口距离关系不明显，河源位置的1～5及9号测点的pH值大于7，可能与测点位置的地质条件有关，冬季河水主要受地下水补给，因此水体矿化度较高。研究区域内水体温度平均值为11.4℃，对应饱和溶解氧浓度约为11.0 mg/L，而监测点位水体溶解氧浓度在9.6～11.9 mg/L范围内波动，平均溶解氧浓度为10.95 mg/L，接近饱和溶解氧浓度，说明源区水体的自净能力较强。电导率、总溶解固体浓度空间分布规律与总氮和硝氮基本一致，均呈现近河口位置浓度高，近河源位置浓度低，池塘位置浓度偏高。由此可以看出，土地利用类型和人为活动干扰是影响源区河流水体理化指标和氮素空间分布规律的重要因素。

3.2 洪水后水体主要理化指标及氮素分布

绘制各采样点洪水后水体氮素浓度随距河口距离变化的箱线图，如图3(a)～3(c)；水体温度、溶解氧、pH、电导率、总溶解固体浓度的监测值随采样点距河口距离的变化关系如图3(d)～3(f)。

由图3(a)～3(c)可见，总氮和氨氮浓度变化规律与洪水前基本相同，随距河口距离的增加而减小，鱼塘位置浓度偏高。洪水后总氮浓度相比于洪水前略有升高，但变化不明显，氨氮浓度升高明显。硝氮整体变化规律不明显，数据波动较大，鱼塘点位浓度较高。分析其原因，汛期降雨淋溶和冲刷作用导致流域内农药、化肥、农村生活垃圾、固体废弃物等通过产汇流进入河道[17]，同时洪水加速了沉积于河床的污染物释放进入水体[18]，使得水体氮素浓度升高。由此可见，洪水对河流氮素污染起到汇聚作用。

由图3(d)～3(f)可见，河源位置水体温度略低于河口位置，与洪水前规律一致，但相较于洪水前，洪水后水体温度明显高于洪水前，这是由于两次监测季节不同造成的。水体pH值相比于洪水前略有降低，鱼塘处降低明显，原因在于温度升高导致水的解离度增大，氢离子和氢氧根离子浓度增加，同时8月中旬源区河流所在地区鱼塘内养鱼量增加，池塘内死亡的生物在厌氧菌分解下产生大量的有机酸。溶解氧浓度在6.6～8.9 mg/L范围内波动，且浓度低于洪水前，原因可能是洪水造成藻类生物量减少，藻类光合作用强度降低，洪水后水体温度处在20℃以上，鱼的新陈代谢加快，需氧量增加。电导率、总溶解固体浓度呈现随距河口距离的增加而减小的趋势，浓度皆高于洪水前。

图3 研究区域洪水后水体氮素浓度及主要监测指标随距河口距离的变化

3.3 水体主要理化指标及氮素分布的影响因素

根据前期研究发现，地形、地表植被覆盖类型以及地质等因素是影响水体理化指标及氮素浓度的重要因素。将研究区域按流域水文特性划分为21个子流域，并提取各子流域的面积、平均高程及平均坡度值；根据无人机获取的地貌数据进一步提取各子流域森林、茶园及草地和农田的面积占比，将各子流域提取的地形、植被面积数据以及监测的河流底质中值粒径(D50)数据与相应测点的各理化指标监测值和氮素浓度测量值进行相关性分析，确定水体各理化指标及氮素浓度的主要影响因素。洪水前、后各影响因素的皮尔逊相关性分析结果分别见表1、2。

表1 研究区域洪水前各理化指标及氮素浓度与各影响因素的皮尔逊相关性分析结果

由表1可见，硝氮浓度与茶园面积呈正相关(p<0.05)；总氮浓度与森林覆盖率呈负相关(p<0.05)，与流域面积和茶园面积呈极显著正相关(p<0.01)。由此可以看出，源区河流水体氮素浓度受地表植被覆盖类型影响最为显著，尤其是受人为活动影响较多的茶园是影响试验区域水体氮素浓度的重要因素[19-21]，同时流域面积的增大有利于氮素的汇集，这也是导致流域出口位置水体氮素浓度偏高的原因之一。其他主要理化指标如电导率和总溶解固体受地形、地表植被覆盖类型以及地质等因素的影响不大。水体温度与高程呈负相关(p<0.05)，与坡度呈极显著负相关(p<0.01)。考虑到冬季山区河流受地下水补给作用明显，而地下水水温较地表水低得多，高海拔位置人为干扰小，森林覆盖率高，有效减小了水体光照产生的升温。pH与坡度呈正相关(p<0.05)，与高程呈极显著正相关(p<0.01)，与面积呈极显著负相关(p<0.01)，这是由于河源位置水体矿化度较高，而随着汇流面积的增大，河口位置水体受化肥、农药等人类活动的影响加大，酸化程度不断加大。而溶解氧与高程和坡度均呈极显著正相关(p<0.01)，这一规律主要是由于水温变化导致的。

表2给出了洪水后各项指标的相关性分析结果，不难发现洪水后各项相关性较洪水前有较大差异。硝氮与汇水面积呈正相关(p<0.05)；总氮与高程和地质呈正相关(p<0.05)，总溶解固体与坡度呈极显著正相关(p<0.01)，与草地及农田面积呈负相关(p<0.05)；其他指标并无明显相关性。洪水后河道形态受降雨冲刷影响而改变，农田施肥等人为因素改变了河流水质和地表植被的分布，致使水体各项指标发生改变。

表2 研究区域洪水后各理化指标及氮素浓度与各影响因素的皮尔逊相关性分析结果

图4分析了洪水前后流域汇水面积与总氮、氨氮和硝氮的关系。由图4可见，洪水前氨氮和硝氮与汇水面积并无良好的拟合关系，仅总氮拟合度达到0.50。洪水后总氮和氨氮与汇水面积关系并不明显，仅硝氮拟合度达0.57。

图4 研究区域洪水前后流域汇水面积与总氮、氨氮和硝氮关系的拟合曲线

回归分析表明，洪水前后氨氮、硝氮和总氮浓度可分别用汇水面积、高程、坡度、森林面积占比、茶园面积占比和草地农田面积占比共6个因素表示。回归方程形式如下：

氨氮、硝氮、总氮浓度=γ0+γ1a+γ2b+γ3c+

γ4d+γ5e+γ6f

(1)

式中：a为汇水面积，km2；b为高程，m；c为坡度；d为森林面积占比；e为茶园面积占比；f为草地农田面积占比；γ0～γ6为回归方程系数，各系数值见表3。

表3 氨氮、硝氮、总氮浓度与各相关因素的回归方程系数

在统计学中，均方根误差(root mean square error,RMSE)可以较好地反映出某物理量的预测值与实测值之间的偏差，其值越小，表明预测值与实测值之间的偏差越小，其计算公式为：

(2)

式中：Qo为实测值；Qm为预测值；n为数据个数。

在水文学中，一般用纳什效率系数(Nash-Sutdiffe efficiency coefficient,NSE)评价某物理量模型的优度，其计算公式为：

(3)

图5为洪水前后总氮、氨氮和硝氮浓度实测值与回归公式预测值的相关性分布图，图5中虚直线的斜率为1∶1。

图5 洪水前后总氮、氨氮和硝氮浓度实测值与回归公式预测值的相关性

由图5可看出，洪水前总氮和硝氮方程均能较好地预测总氮和硝氮的浓度，纳什效率系数分别为0.898和0.820(图5(a)、5(c));氨氮实测值与预测值所对应的点较多分布于1∶1直线的上方，但氨氮的均方根误差最小(图5(b))。洪水后氨氮和硝氮浓度的纳什效率系数分别为0.911和0.710，且均方根误差均接近于0，但总氮浓度实测值与预测值所对应的点离散程度较大。

4 讨论

本文通过野外试验证实了洪水对流域内氮素有着明显的影响。目前针对源区河流的氮素研究多采用单次采样结果进行分析，分别在洪水前、后进行两次采样研究洪水过程对河流氮素的时空分布影响较为少见[1]。单次采样的水质检测难以反映出洪水事件的影响，且实验结果受到气温、降水、植物生长周期及化肥使用等自然和人为因素的影响，具有较大的不确定性。相较而言，在洪水前后进行有针对性的两次采样分析能够很好地获取洪水对氮素等水质结果的季节性影响差异。从3.3节的分析结果来看，这一思路能够反映洪水过程对源区河流氮素分布的影响，因此，对于流域水质的影响研究和水质风险评估应酌情考虑洪水过程所带来的差异。

本研究工作对新安江河源氮素浓度及其影响因素进行了相关性分析，并给出了洪水前后的回归分析模型。相关性分析表明，洪水前后，河流水体氮素浓度与地表植被覆盖类型显著相关，尤以人为活动影响较多的茶园对结果影响最为显著，这与以往的研究结论相符[19]。此外，新安江流域水质关联到皖、浙两省水生态安全，对源区河流水质的准确预测和保护是保障全流域水环境安全的基础。本文试图通过建立回归分析模型为预测源区河流洪水前后氮素分布提供经验公式，该预测模型能够有效预测研究流域洪水前硝氮和总氮以及洪水后氨氮和硝氮的浓度。尽管本文的预测模型是建立在单一的流域分析基础上，但新安江源区流域的土地利用状况(经济作物以茶树为主)与所选小流域具有一定的相似性，因此，基于所选小流域获得的预测模型具有较强的借鉴性。若将模型应用到更大尺度上的模拟预测中，建议进行更多的实际测量，并以此为模型提供数据验证。