星云湖流域不同耕地轮作休耕情景对水质的影响及经济效益分析研究

谭志卫 余艳红 武孔焕 贺能琴 叶 瑞 郭春平

(1.云南省生态环境科学研究院，云南 昆明 650034；2.云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室，云南 昆明 650034；3.南京智水环境科技有限公司,江苏 南京 210012;4.玉溪市农田建设与土壤肥料工作站，云南 玉溪 653100)

星云湖为云南省严重污染的九大高原湖泊之一，污染来源主要为农业面源。研究表明，2005—2015年星云湖流域种植业面源污染逐年加重，种植业化肥流失量从404.10 t/a增加到890.55 t/a，年均增长率为12.04%[1]。前期对星云湖流域种植业面源污染驱动力的研究显示，种植结构的改变是种植业面源污染加重的最关键因素[2]。实施轮作休耕制度是在新常态下顺应我国种植业结构调整方向，实现农业领域的供给侧改革战略的有效途径之一。开展轮作休耕的目标是通过政策扶持、科技支撑，探索轮作休耕与主要农产品供求的良好互动，调整种植结构，将种地养地与综合治理相结合，促进生态环境改善，实现资源持续有效利用。目前，耕地轮作休耕试点是一项制度化的探索，王志强等[3]、王文[4]、陈洪国[5]、程玉龙等[6]对耕地轮作休耕的实施要点、政策及操作模式等进行了研究。本研究对星云湖流域开展轮作休耕情景的对比分析，并从诸多情景中选出经济与环境效益优异的情景，为星云湖农业面源治理、有效降低农业污染、改善生态环境提供科学支撑。

1 研究区概况

星云湖流域位于云南省玉溪市江川区境内，属于珠江流域南盘江水系，处于滇东山字形构造体系的前弧与脊柱之间的地盾范围。由于地壳局部下陷形成星云湖，周围为低山、丘陵地形，星云湖为滇中高原陷落型浅水湖泊。星云湖流域属亚热带西南季风气候，多年平均降雨量848.7 mm，多年平均气温15.9 ℃。流域内山区、半山区约占65%，坝区占21%，水域占14%。

2 研究区农业种植特征与水质分析

2.1 研究区农业种植特征

2017年，径流区实际在耕耕地面积10 886.67 hm2，其中坝区耕地6 853.33 hm2，山区耕地4 033.33 hm2，主要种植蔬菜、烤烟、玉米、油菜、水稻、马铃薯等农作物，全年总播种面积26 433.33 hm2，复种指数242.91%。其中蔬菜、烤烟、玉米、油菜、水稻、马铃薯种植面积分别占55.84%、14.80%、8.46%、5.84%、3.88%、3.09%。星云湖流域耕地分布见图1。

图1 星云湖流域耕地及入湖河流分布Fig.1 Distribution of cultivated land and rivers entering the lake in Xingyun Lake Basin

2017年，星云湖径流区全年化肥施用量约1.43万t，其中氮肥0.85万t，磷肥0.19万t、钾肥0.39万t，施肥强度达6.09 kg/hm2。

2.2 水质分析

根据星云湖1996—2017年全湖平均水质监测数据分析，2000年前，星云湖水质总体较好，维持在Ⅲ类水质(基于《地表水环境质量》(GB 3838—2002)判定，下同)；2000年后，全湖水质迅速下降，2003—2017年均处于劣Ⅴ类，主要超标指标为TP、pH。2009—2014年是星云湖污染最为严重的时期，2016年各污染指标呈下降趋势，2017年略有上升。湖心站点(国家考核点位)水质变化趋势与全湖基本一致，目前主要超标指标为TP。2008—2009年，湖心TP总体在Ⅴ类；2009—2014年，TP迅速上升，质量浓度在0.42～0.52 mg/L，2012年达到最高值。2015年TP降至0.27 mg/L，2016、2017年分别为0.22、0.23 mg/L。

3 研究区农业种植污染问题剖析

3.1 农业面源污染是星云湖重要的污染来源

星云湖流域内的污染源主要包括工业污染、城镇生活污染、规模养殖污染、农村面源污染、农业面源污染及水土流失。经核算，2017年星云湖流域主要污染物COD、TN、TP产生量分别为52 117.95、5 133.16、939.12 t。经工程控制削减后，COD、TN、TP排放量分别为15 745.45、2 059.38、214.55 t，入湖量分别为5 594.60、742.50、95.70 t。其中，农业面源污染(化肥流失、农田秸秆、水产)形成的TN入湖量276.70 t，占37.27%；TP入湖量36.00 t，占37.62%。农业面源污染是星云湖氮磷营养物质的重要来源。

3.2 坝区蔬菜种植是导致农业面源污染加剧的重要原因

星云湖径流区55.84%的面积种植蔬菜，全年施肥强度达6.09 kg/hm2。环星云湖翠大线/铁大线坝区及一级保护区耕地的施肥强度分别是径流区平均施肥强度的1.21、1.47倍，占径流区施肥总量的75.83%和17.21%。施肥强度、复种指数及蔬菜种植面积占比均呈现为：径流区山区耕地>环星云湖翠大线/铁大铁线以上坝区耕地>环星云湖翠大线/铁大铁线以下坝区耕地。

3.3 蔬菜种植带来的氮磷污染明显高于其他种植

目前，沿湖岸种植的花椰菜、西兰花、青蒜苗等蔬菜作物施肥量均较大。以种植每茬荷藕所需的250 d为基准，将蔬菜、油菜、水稻和烤烟的种植时间进行折算。蔬菜施氮量(以N计)2.76～4.74 kg/hm2、施磷量(以P2O5计)0.56～0.98 kg/hm2；荷藕施氮量1.20 kg/hm2，施磷量0.60 kg/hm2；油菜施氮量1.55 kg/hm2，施磷量0.43 kg/hm2；水稻施氮量1.45 kg/hm2，施磷量0.58 kg/hm2；烤烟施氮量1.13 kg/hm2，施磷量0.57 kg/hm2。对比可知，蔬菜种植的氮磷施用量明显高于其他种植。

4 源解析技术

本研究采用流域污染负荷-水质响应的时空数值源解析技术[7-8]来分析轮作休耕的环境效益及对星云湖水质改善的效果。该技术主要基于流域输入与响应关系，结合流域内河流负荷通量，构建水质直接源解析模型，全湖氮磷营养盐各组分的存量和通量通过与三维水质模型方程耦合，并与水质-水动力模型进行数值积分得到；该源解析技术用水质模型的微分方程直接对每个污染负荷再微分，形成新的微分方程求解，然后和水动力模型联立，获取源解析系数，计算各条河流对星云湖湖区内考核断面的贡献比例。

4.1 源解析构建与验证

考虑到目前的数据条件和时间限制，本研究将构造的水质-水动力模型定位在从相对长期(年度到多个年度)和相对宏观(多个监测点的平均水质结果)的角度来量化星云湖流域的水质响应，而对短期和局部的水质响应只进行有限考察，以供参考之用。根据获得的数据，并综合考虑计算量等因素，确定模型模拟时间为2016年1月至2017年12月。

模型校验与模型情景分析都基于同样时间尺度。模型模拟的多年平均浓度和空间分布，和李家、湖心和螺丝铺3个站点(均为湖区内站点)的观测结果基本吻合，全湖多年平均浓度模拟相对误差低于5%。

基于三维水质-水动力模型EFDC[9-10]，将星云湖流域划分为112个子流域和61个水文响应单元，将湖区划分为167个正交曲线网格，构建星云湖陆域水质-水文模型和湖区水质-水动力模型。结合李家、湖心和螺丝铺3个站点逐月水环境常规监测数据，对星云湖湖区内多点位进行水质校准。

基于构建的三维水质-水动力模型，模拟星云湖流域内16条入湖河流污染源和底泥污染源的贡献。基于当前星云湖重点关注的TP脱劣Ⅴ类需求目标，分析了湖心水质考核断面的污染源2016—2017年平均贡献率，TP的主要贡献源依次为底泥、东西大河、渔村大河、旧州河和大庄河(见表1)。

表1 星云湖湖心TP贡献率源解析结果Table 1 TP source apportionment contribution of central Xingyun Lake

4.2 轮作休耕对水质影响分析方法

基于各子流域对星云湖湖区内考核断面的贡献率及不同轮作休耕方式后的污染负荷削减量，计算得出不同方案实施后对星云湖湖心的改善效果。计算公式见式(1)至式(3)：

Li=A×Pi

(1)

(2)

H=∑Hi

(3)

式中：Li为污染源i水质指标分配质量浓度，mg/L；A为湖心水质指标质量浓度，mg/L；Pi为污染源i贡献率，%；Hi为实施轮作休耕后污染源i的水质指标改善质量浓度，mg/L；Ci为污染源i实施轮作休耕后的污染物削减量，t；Ti为污染源i污染负荷入湖量，t；H为轮作休耕实施后对整个流域水质指标的改善质量浓度，mg/L。

5 结果与讨论

5.1 不同轮作休耕情景分析

根据星云湖径流区种植结构和农业面源污染状况特征，按照星云湖流域各污染源贡献率、土地流转、资金筹措、项目招商、源解析理论计算等情况综合分析，拟定14种情景，见表2。

表2 14种情景轮作休耕方式与面积1)Table 2 Rotation and fallow patterns and area in 14 scenarios

由于农田固体废物在不同的环境保护政策下会有很大的变化，因此各情景中只针对肥料污染进行核算与分析。

5.2 不同轮作休耕情景的效益分析

表3展示了不同轮作休耕情景的效益分析。根据各情景轮作休耕的投资、产出、污染负荷削减量及水质改善的统计数据来看，削减量及星云湖湖心水质改善最大的为情景3，此情景也是净投资最大的，达到256 887.76万元，单位削减量净投资为19 589.78万元，单位水质改善净投资为2 373 255.69万元；削减量及水质改善最小的为情景1，其净投资也是14种情景中最小的，为9 751.26万元。情景3净投资最大，该情景下单独实施轮作休耕，便能使TP达到Ⅴ类。

表3 各情景综合效益分析1)Table 3 Comprehensive benefit analysis for each scenario

从单位削减量净投资及单位水质改善净投资来看，两项指标最大值出现在情景5，单位削减量净投资为48 839.95万元，单位水质改善净投资为6 014 410.41万元，净投资为184 054.44万元。两项指标最小值出现在情景2，单位削减量净投资为17 585.68万元，单位水质改善净投资为2 068 090.56万元，净投资为52 662.99万元。情景2性价比较高，但在单独实施轮作休耕的情况下不能使TP完全达到Ⅴ类。

此外，情景11兼顾了经济效益和环保效益，也是较优选择。此情景实施后，污染物入湖量与水质改善的程度均尚可，单位削减量净投资与单位水质改善净投资均较低，而水质能达到Ⅴ类。

5.3 讨 论

目前星云湖水质主要超标指标为TP与pH，本研究中各情景只是针对TP进行了核算与分析，并没对pH等其他指标进行核算，而星云湖水质达标还受到pH等指标的影响。从各情景结果来看，轮作休耕的实施虽然在减少TP上可以有所贡献，但不能确定其对pH的影响。其次，源解析模型模拟分析存在不确定性。本研究得到的初步分析结果是基于星云湖现有数据，缺少更长时间的有效监测数据，也未考虑地下水影响，源解析结果有待进一步完善。再次，轮作休耕的执行时效及效益的滞后性都会影响水质改善效果。

6 结 语

14种情景中，在经济条件允许情况下，情景3最优，此情景实施后能最大程度减少污染负荷入湖量，水质改善力度也最大(能将湖心TP降低0.108 mg/L)，且单独实施轮作休耕便能使TP达到Ⅴ类。在考虑削减及水质改善投资性价比的情况下，情景2最优，此情景单位削减量净投资与单位水质改善净投资最低，但在单独实施轮作休耕的情况下不能使TP完全达到Ⅴ类。情景11兼顾了经济效益和环保效益，也是较优选择。此情景实施后污染物入湖量与水质改善的程度均尚可，单位削减量净投资与单位水质改善净投资均较低，而水质能达到Ⅴ类。