千岛湖流域杭州段人类活动净氮、净磷输入时空分布

缪今典,张晓明,魏天兴*,赵 阳,李 鹏,周立刚

千岛湖流域杭州段人类活动净氮、净磷输入时空分布

缪今典1,张晓明2,魏天兴1*,赵 阳2,李 鹏3,周立刚2

(1.北京林业大学水土保持学院,北京 100083；2.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100048；3.西安理工大学水利水电学院,陕西 西安 710048)

为探究人类活动对流域氮磷输入的影响,基于人类活动净氮、净磷输入模型(NANI、NAPI),分析了2008～2017年千岛湖流域杭州段氮磷输入的时空变化特征及驱动因素.结果表明:年际NANI值呈上升的趋势,10a平均值为2230kg/(km2·a);年际NAPI值呈先上升后持续下降趋势(峰值出现在2011年).各子单元空间差异性较为显著,NANI、NAPI值均呈西高东低、南高北低的分布特征.NANI主要输入组分年际间差异显著,2008～2014年NANI的最大贡献源为氮肥施用(37.3%～39.9%),2015～2017年最大贡献源则为大气氮沉降(36.4%～38.4%);NAPI主要输入组分年际间较为一致,最大贡献源为人类食品和动物饲料磷输入(44.1%～48.1%),其次为磷肥施用(40.3%～43.4%).影响因子中,农作物种植强度与NANI、NAPI的相关性最显著,分别为0.851和0.806.各子单元NANI、NAPI与入湖TN、TP负荷强度显著相关,NANI变化可解释其63.9%的河流TN负荷变化,NAPI变化可解释其73.3%的河流TP负荷变化.因此,千岛湖流域杭州段面源污染实际管控中应重点关注NANI、NAPI值较高的汾口镇、威坪镇及浪川乡,加强氮磷化肥污染防治,实行污染控源减排策略.

千岛湖流域；人类活动净氮输入(NANI)；人类活动净磷输入(NAPI)；输入源；时空分布

千岛湖是我国不可多得而亟需保护的水生态区域之一[1].然而由于千岛湖流域现代化及工业化水平的不断发展,近年来不断有大量的氮磷输入水体,造成了千岛湖流域的水质安全隐患及生态环境问题[2].研究表明,人类活动引起的养分输出已成为水体富营养化及其他生态环境危害的主要原因[3-4],因此定量研究人类活动导致的氮磷输入变化情况可对千岛湖流域水质管理及相关政策制定提供重要依据.

为定量化评估人类活动对流域中养分输入的影响,Howarth等[5]首先提出人类活动净氮输入(NANI)的概念,模型包括人类活动导致的4个主要氮输入源.由于该模型基于常规统计数据且相关计算参数易获取、结果可信度高,已在美洲、欧洲及亚洲等地区重要流域内广泛应用[6-8],有效地评估了人为净氮输入量.但某些气候要素对氮输入评估结果有较大影响,内在驱动因素仍不确定[9].近年来国内开展了大量相关研究,韩玉国等[10]于2011年首次运用NANI模型计算了北京地区人为氮输入量及时空分布状况;Swaney等[11]于2012年评估了中国省级尺度的NANI值,但由于研究尺度过大,难以准确识别氮素输入的重点区域并对其提供高精度的数据支持.而后,Russell等[12]基于NANI模型,提出了人类活动净磷输入(NAPI)模型.NAPI提出后被广泛应用,如在波罗的海流域等美国境外区域[13],然而各个国家在数据收集方面及管理制度方面存在较大不同,模型在具体应用上需结合各研究区特点进行修正.国内对NAPI模型的运用相对较少,Han等[14]于2013年研究了1981～2009年间中国大陆34个省级行政区NAPI的组成及时空演变趋势,提出了有效控制区域磷素的输入输出的方法;高伟等[15]于2016年评估了鄱阳湖流域1949～2013年人为氮磷输入演变情况,结果表明鄱阳湖氮磷浓度主要控制因素均有人为氮磷输入强度.NANI、NAPI模型在发展过程中,根据研究区的具体特点出现了多种修正,同时,因模型相关参数及输出结果的不可测量性,目前缺少模型参数校正及误差分析的方法.因此,应采用更精准的数据进行模型的运算并对结果进行一定程度的校验,提高模型输出结果的可信度.

当前,千岛湖流域面源污染相关研究缺乏系统地分析流域内氮磷的输入量,尤其是人类活动导致的连续时间内氮磷输入的时空演变,且相关研究主要集中在千岛湖流域上游黄山地区[1,16-17],导致无法识别千岛湖流域杭州段内人类输入面源污染控制的关键区.由于流域单元越小时尺度转换过程中所带来的误差越大,计算存在尺度转换上的不确定性[18],且大尺度的区域范围内较难精准识别氮素和磷素输入的重点防控区,因而在更精细的乡镇尺度上计算NANI、NAPI并分析其影响因素成为新趋势.因此,本文以千岛湖流域杭州段淳安县为研究对象,将研究区内23个乡镇及淳安县农林场所作为研究子单元,同时,为更全面地考虑人类活动面源污染来源,本研究基于2008～2017年乡镇尺度的统计数据及相关参数进行NANI、NAPI的估算,分析其时空变化趋势,揭示该流域由人类活动造成的氮磷输入的组分贡献率及其影响因子,并通过河流总氮(TN)、总磷(TP)的水质响应变化趋势对估算结果的可行性进行侧面验证,为识别千岛湖流域杭州段面源污染重点源和防控关键区提供参考.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

千岛湖流域位于118°34′～119°15′E, 29°22′～ 29°50′N, 60%位于上游黄山地区的山区.本研究范围涉及千岛湖库区所在的淳安县,地处浙西中低山-低山丘陵区,总面积为4427km2,属亚热带季风湿润气候,多年平均气温16.9℃,多年平均降水量1526.38mm,海拔多在700～1200m间.库区土地利用类型以林地为主,耕地、园地、草地及建设用地比例较少.千岛湖(杭州段)所在的淳安县辖11个镇、12个乡(图1),425个行政村.2017年末,全县户籍人口45.9万人,县平均人口密度为108人/km2.

1.2 数据来源

NANI、NAPI模型所使用的数据包括淳安县各乡镇城市及农村人口数量、畜禽出栏量、动物产品量、农作物产品量、农作物种植面积、氮肥施用量、磷肥施用量、复合肥施用量等,数据均来源于2008～ 2017年淳安县统计年鉴[19]及杭州市统计年鉴[20].研究区年均TN、TP监测数据是基于西北湖区(小金山、威坪林场),西南湖区(百亩畈、茅头尖),东北湖区(航头岛),东南湖区(毛竹源、大坝前),中心湖区(三潭岛、排岭水厂、西园、崂山出口),共计11个断面,每月进行监测;各子单元TN、TP监测数据来源于其对应主要入湖河流环境监测站点监测数据(其中汾口镇、中洲镇对应支流为武强溪,瑶山乡、屏门乡、临岐镇对应支流为进贤溪,宋村乡、王阜乡对应支流为云源港),基本涵盖流域内主要入湖支流,每2个月进行监测,水质数据均来源于淳安县生态环境局.各监测点位及研究区子单元如图1所示.

图1 千岛湖流域杭州段地理位置及监测站点

1.3 人类活动净氮输入模型(NANI)

净氮输入量NANI主要由4部分组成:

式中:im为人类食品和动物饲料氮输入量;fer为氮肥施用量;cro为作物固氮量;dep为大气氮沉降量,以上各项的计量单位一般采用Gg/a或kg/(km2×a).

1.3.1 人类食品和动物饲料氮输入 人类食品和动物饲料氮输入可以反映区域内食品或饲料的氮素供需情况[10],是区域内人类和畜禽氮消费量与氮素产品含量的差值,计算公式为[21]:

式中:hc为人类食品氮消费量,由区域内人口数量与人均氮消费水平相乘得到[22-23],由于人口类型的差异性,本研究区分了城镇人口和农村人口.人均氮消费由中国城乡居民膳食营养素摄入状况中,中国城市及农村居民每标准人日蛋白质平均摄入量乘以蛋白质转换成含氮量的系数得到[24-25].lc为畜禽饲料氮消费量,通过畜禽的个体氮消耗量与养殖数量相乘计算得到[7],研究区总lc值由所有种类畜禽饲料氮消费量计算结果相加得到.根据实际调查,计算了研究区4种主要的畜禽饲料氮消费量(表1),其中氮消耗量为氮排泄量与畜禽产品氮含量之和,相关计算参数来源于相关研究[27].

表1 主要畜禽种类的氮收支量

cp为农作物产品氮生产量,根据不同农作物生产量及其氮含量的乘积得到.根据淳安县实际情况,共收集淳安县15种主要农作物产品.lp为畜禽产品氮生产量,根据不同畜禽产品的生产量及其含氮量的乘积得到,主要农作物和畜禽产品氮含量(表2)来源于中国食品成分表[28].另外,需扣除食物在生产加工过程中不能被完全利用的损失,按10%计算[29].

表2 主要农作物产品、畜禽产品氮含量(%)

1.3.2 氮肥施用量 本研究中氮肥施用量根据《杭州市统计年鉴》[20]中2008～2017年淳安县氮肥和复合肥折纯施用量计算.根据实际调查中淳安县主要施用的复合肥料中氮含量折算,折纯的复合肥中氮素含量占比为21%.由于绝大多数有机肥都是在区域内循环,因此计算时不考虑[5].

1.3.3 作物固氮量 本研究根据淳安县主要农作物的种植面积及其对应固氮能力的乘积估算作物固氮量.共生固氮生物主要考虑大豆和花生两种,大豆年固氮量为9600kg/km2,花生年固氮量为8000kg/ km2,而非共生固氮生物的固氮量则根据土地利用类型差异进行区分,主要分为坡地和水田,坡地非共生固氮生物年固氮量为1500kg/km2,水田非共生固氮生物年固氮量为3000kg/km2[30].

1.3.4 大气氮沉降 本研究中大气氮沉降量为干湿沉降的总值.大气氮沉降的主要形式包括氨氮和硝酸盐氮,氨氮挥发和再沉降的循环过程需在较大尺度下完成[5,31],本文研究区域相对较小,因此估算时考虑氨氮和硝酸盐氮的氮沉降量,且研究区整体采用一个氮沉降数值.由于大气沉降的监测数据难以获取,特别是区县尺度连续较长时间内,相关数据的部分缺失导致估算较困难[22],因此,一般采用临近区替代法获得大气氮沉降值[32].研究表明,2013年杭州市西北部天目山地区大气湿沉降氨氮和硝酸盐氮年沉降总量约为525kg/(km2·a)[33],由该地区大气沉降干湿比得到其大气氮沉降总量并通过临近区替代法得到对应年份的研究区大气氮沉降值,其余年份则根据相关研究中氮沉降逐年变化速率通过线性插值得到[34-37].

1.4 人类活动净磷输入模型(NAPI)

净磷输入量NAPI主要由3部分组成:

式中:im为人类食品和动物饲料磷输入量;fer为磷肥施用量;non-food为非食品磷输入量,以上各项的计量单位一般采用Gg/a或kg/(km2×a).

1.4.1 人类食品和动物饲料磷输入 该处相关计算方法与氮输入估算一致,计算公式为[10]:

式中:hc和lc分别代表人类和畜禽磷消耗量,此处磷输入的计算方式与氮素相同,同样区分了农村及城镇人口,中国人均食品磷消耗量为0.52kg/a(假设食品中摄入的磷素可完全排泄)[38].畜禽磷消耗量计算方法及相关参数来源与畜禽氮消耗一致,根据实际调查,计算了研究区4种主要的畜禽饲料磷消费量(表3),其中磷消耗量为磷排泄量与畜禽产品磷含量之和,相关计算参数来源于相关研究[23,26].淳安县水产养殖业较发达,淡水养殖过程中投放了大量的饲料,因此,根据淳安县鱼类的淡水养殖产量与其对应饵料消耗系数相乘得到水产的磷消耗量[39].

表3 主要畜禽种类的磷收支量

cp和lp分别代表农作物产品和畜禽产品磷产量.农作物产品磷产量根据淳安县各农作物产量及其相应含磷量相乘得到,畜禽产品磷产量则根据畜禽出栏量及畜禽产品含磷量相乘得到.主要农作物和畜禽产品磷含量(表4)来源于中国食品成分表[28].

表4 主要农作物产品、畜禽产品磷含量(%)

1.4.2 磷肥施用量 本研究中磷肥施用数据根据2008～2017年《杭州市统计年鉴》[20]中淳安县磷肥和复合肥折纯施用量计算.根据该区域常用的复合肥料中磷含量折算,折纯复合肥中磷素含量占比为6%.

1.4.3 非食品磷输入 非食品磷主要来源于人类生活中使用的含磷洗涤剂中的磷元素.研究表明人均非食品磷输入量可由人均年生活污水磷排放量减人均年食品磷产量得到,人均生活污水中的磷产量常根据人均排污水量和污水含磷量进行估算,相关研究表明,中国人均年非食物磷的排放量为0.63kg[14,40].

1.5 数据处理与统计分析

本文运用IBM SPSS Statistics 25.0对数据进行线性回归分析,采用Excel 2019和Origin 2018对研究区各子单元统计数据及其NANI、NAPI逐年输出结果进行统计分析和制图,并采用Arc GIS10.2地理信息系统对各子单元NANI、NAPI输出数据进行空间分析和可视化.

2 结果与分析

2.1 NANI、NAPI时空分布特征

2.1.1 NANI、NAPI年际变化特征 2008～2017年研究区内人类活动净氮输入呈起伏上升的趋势(图2),其中2012年NANI值较2011年增幅较大,2017年与2008年相比增幅为4.0%,10a间平均值为2230kg/(km2·a).研究区人类活动净磷输入年际变化情况与净氮输入有较大不同(图3),呈先缓慢波动上升后持续下降的趋势,10a间整体呈下降趋势,峰值出现在2011年(559kg/(km2·a)). 2008～2011年间缓慢波动上升,增幅为1.3%,2011年后呈较明显的下降趋势,2011～2017年降幅为11.1%,其人类活动净磷输入多年平均值为534kg/ (km2·a).

2.1.2 NANI、NAPI空间分布特征 研究区各子单元人类活动净氮输入空间分布特征差异性较显著(图4).NANI整体呈西高东低、南高北低的分布特征,从西南至东北方向呈先下降后缓慢上升分布,较高值出现在西南区(汾口镇、浪川乡)和西北区(威坪镇),其中汾口镇的NANI值最高,较低值则出现在东南区(石林镇、里商乡).2008～2017年间,各乡镇均呈缓慢波动上升趋势,其中汾口镇(3419～4112kg/(km2·a))和浪川乡(3331～3509kg/(km2·a))远高于其他乡镇,而里商乡(1173～1370kg/(km2·a))最低.

图2 2008～2017年千岛湖流域杭州段NANI年际变化

图3 2008～2017年千岛湖流域杭州段NAPI年际变化

2008～2017年间研究区各子单元NAPI空间分布特征差异性较显著(图5),NAPI空间上同样呈现西南区(汾口镇、浪川乡)和西北区(威坪镇)较高,东南区(石林镇、里商乡)较低,整体上呈西高东低、南高北低的分布特征,NAPI值从西南至东北方向呈先下降后缓慢上升分布,24个子单元之间的差异性较显著.2008～2017年间,汾口镇(1106～1414kg/(km2·a))和浪川乡(878～1023kg/(km2·a))的NAPI值远高于其他乡镇,里商乡(184～263kg/(km2·a))和石林镇(216～ 345kg/(km2·a))的NAPI值相较于其他乡镇偏低.各乡镇总体变化趋势均呈缓慢波动下降,其中NAPI值远大于其他乡镇的汾口镇、浪川乡均呈明显的下降趋势,降幅分别为15.6%和10.2%,与总体NAPI变化趋势基本一致.仅县农林产所、石林镇、左口乡、金峰乡、鸠坑乡、里商乡的NAPI值呈缓慢增加趋势.

2.2 NANI、NAPI各组分输入量年际变化

为探究NANI值年际变化原因,本文进一步分析了NANI 4个组分(人类食品和动物饲料氮、氮肥施用、作物固氮、大气氮沉降)输入量年际变化情况(图6).2008～2014年氮肥施用量占比远大于其他3个组分,贡献率为37.3%～39.9%,起主要驱动作用; 2015～2017年由于社会经济发展,工业废气排放增加,大气氮沉降在各组分中的占比为36.4%～38.4%,超过了氮肥施用量,成为NANI年际变化的主导因素,而人类食品和动物饲料净氮输入占比最小.2008～ 2017年间,大气氮沉降量不断增加,增幅为28%,氮肥施用量和作物固氮量呈较缓慢下降趋势且年际变化较小,人类食品和动物饲料氮输入量总体呈先上升后下降趋势,年际变化较小.

图6 千岛湖流域杭州段NANI各组分年际变化

图7 千岛湖流域杭州段NAPI各组分年际变化

同样,进一步分析NAPI的3个组分输入量年际变化情况(图7).人类食品和动物饲料磷输入2008～ 2011年间呈缓慢上升趋势,2011年达到峰值点,而后呈波动下降趋势,与总体NAPI值变化情况相同,且在输入量上占据主导地位,占比为44.1%～48.1%;磷肥施用与人类食品和动物饲料磷输入相比,其变化较平缓且输入量稍低,占比为40.3%～43.4%,是第2驱动因素;非食品磷输入量则呈现不断波动、保持平稳的变化趋势,且占比远小于其他2个组成部分,为非主导因素.

2.3 NANI、NAPI影响因素

采用相关性分析进一步探讨了人口密度、种植业与畜牧业等人类活动对研究区NANI和NAPI分布格局的影响.结果表明,NANI与总人口密度显著相关(图8),其中与农村人口密度的相关性更强,2为0.815(<0.01),表明农村人口密度对千岛湖流域氮输入有较大影响;其次,作物种植强度大小与氮肥施用量大小密切相关,从而决定净氮输入量,其中农作物种植强度决定了净氮输入变化的85.1%,相较经济作物种植强度对氮输入量变化的影响更显著.而畜牧业与NANI的相关性较低,其中家禽饲养密度与净氮输入强度之间没有显著相关性.

NAPI同样与总人口密度显著相关,其中与农村人口密度的相关性更强,2为0.734(<0.01)(图9),农作物种植强度对净氮输入影响相较于净磷输入更显著,而经济作物种植强度对净磷输入影响相较于净氮输入更显著,农作物种植强度对NAPI变化的影响较经济作物种植强度更显著.畜牧业与NAPI的关系均为极显著,其中家畜饲养密度决定了净磷输入变化的79.6%,家禽饲养密度决定了净磷输入变化的50.7%.

同样,对近年(2017年)研究区各乡镇人口密度,种植业和畜牧业发展状况进行排序,结果表明,各乡镇中人口密度最大的是汾口镇(235人/km2),最小的是里商乡(41人/km2)和石林镇(35人/km2),人口密度大的乡镇由于人为活动频繁,因此NANI、NAPI值也越高.各乡镇中种植强度最大的是汾口镇,其次为威坪镇,其中汾口镇以农作物和茶园的发展最为突出,威坪镇以农作物和桑园的发展最为突出,种植强度最小的是宋村乡和石林镇.畜牧业较发达的是浪川乡其次是汾口镇及威坪镇,畜牧业发展较薄弱的是宋村乡和里商乡.因此,研究区各子单元NANI、NAPI值空间分布呈显著差异,是由于人口分布不均从而导致种植业及畜牧业等经济发展方式分布不均引起的,是综合作用的结果.

图8 千岛湖流域杭州段各乡镇NANI与人类活动的相关关系

图9 千岛湖流域杭州段各乡镇NAPI与人类活动的相关关系

2.4 NANI、NAPI与河流TN、TP响应

为进一步验证千岛湖流域杭州段NANI、NAPI输出结果的可靠性,定量分析2008～2017年TN、TP年际变化趋势,并探讨河流氮、磷负荷强度与NANI、NAPI输入的相关性,以识别人类活动对千岛湖水质变化的贡献率.结果表明,时间尺度上,2008～2017年各湖区TN变化均呈先降后升,总体上升趋势(图10),湖区平均TN浓度10a间最大增幅为34.0%;各湖区TP变化总体呈下降趋势(图11),其中2018～2011年呈大幅下降趋势,2011～2018年呈缓慢波动上升趋势,湖区平均TP浓度10a间总降幅为35.3%.空间尺度上,西北湖区(小金山、威坪林场)TN、TP浓度在各湖区中均最高.2008～2017年河流TN、TP总体变化趋势与NANI、NAPI总体年际变化趋势基本一致,表明NANI、NAPI估算结果是可靠的.由于水质变化还受其他因素影响,TN、TP变化年份及幅度与NANI、NAPI有一定差异,如2008年的极端降雨导致TN浓度异常高.

图10 2008～2017年千岛湖流域杭州段各湖区TN年际变化

图11 2008～2017年千岛湖流域杭州段各湖区TP年际变化

图12 研究区子单元NANI与河流氮负荷强度相关关系

本研究基于千岛湖流域杭州段主要入湖支流实测 TN、TP浓度和水文站年总流量估算各入湖支流年均TN、TP通量,分析各子单元NANI、NAPI与其相对应入湖支流TN、TP负荷强度的相关性.结果表明,各子单元入湖TN、TP负荷强度与其NANI、NAPI输入呈显著相关性(<0.01),其中NANI变化可以解释其63.9%的入湖氮负荷变化,入湖TN负荷响应模型为:[TN]=0.361×NANI-70.967(图12);NAPI变化可以解释其73.3%的入湖磷负荷变化,入湖TP负荷响应模型为:[TP]=0.013×NAPI+2.846 (图13),因此,削减千岛湖流域人为活动氮磷输入对提升千岛湖流域水质具有重要意义.

图13 研究区子单元NAPI与河流磷负荷强度相关关系

3 讨论

全球NANI值平均水平为1570kg/(km2·a)[41],千岛湖流域杭州段2008～2017年NANI平均值为2230kg/(km2·a),约为全球平均水平的1.4倍,而中国大陆NAPI整体平均值为341kg/(km2·a)[14],千岛湖流域杭州段2008～2017年NAPI平均值为534kg/ (km2·a),约为中国大陆平均水平的1.6倍.因此,该地区人类活动净氮净磷输入值相对偏高,对水体富营养化程度的影响相对较大.本研究结果表明,年际NANI值总体呈上升趋势,从NANI输入的构成来看,千岛湖流域杭州段2008～2014年氮肥施用平均占总净氮输入的38.6%,是最大的输入源,相关研究同样表明,化肥施用是最主要的氮素输入源,其次为作物固氮[22].由于千岛湖近年经济发展迅速,尤其是工业、农业以及交通等产业不断发展,导致大量含氮气体排放,因此2015～2017年大气氮沉降成为最大输入源.作为影响NANI变化主导因素的大气氮沉降近10a间呈不断增长的趋势,导致其年际NANI值总体呈上升趋势.此外,2011～2012年NANI值增幅较大,主要由于2012年NANI的4个组分值均有不同程度的增长,尤其是该年各乡镇畜禽饲养量的增加及山核桃种植业的发展,导致人类食品和动物饲料氮输入及氮肥输入的增幅较大.本研究结果表明,年际NAPI值总体呈下降趋势,从NAPI输入的构成来看,由于千岛湖流域养殖业发达,2008～2017年食品和饲料净磷输入平均占比为45.7%,为最大输入源,磷肥施用次之,平均占比为42.1%,二者均为NAPI的主要输入源.相关研究同样表明,NAPI的主要输入来源于人类食品和动物饲料磷输入和磷肥施用输入,与本研究结果一致[12].淳安县近年来实行“肥药双减”及化肥定额制,导致磷肥施用量减少,同时,因产业结构转型以及《淳安县畜禽养殖业污染综合整治方案》[ ]的实施,生猪和牛的饲养量也在减少,畜禽产品磷消耗降低,导致人类食品和动物饲料磷输入呈下降趋势.作为NAPI主要输入源,人类食品和动物饲料磷输入量与磷肥施用量均下降,综合导致年际NAPI值呈下降趋势.

不同区域NANI、NAPI的影响因素主要包括社会经济因素及土地利用方式等.相关研究表明,在鄱阳湖流域,农业生产活动和人口增长是影响其NANI、NAPI值变化的主要因素[15];在三峡库区,人口密度及土地利用方式与流域内氮磷输入关联度较大[17];中国大陆市域单元NANI分布与农业发展水平和人口密度大小有关,NANI高值集中在广东、四川和安徽等农业发达及人口集中的地区[29].本研究结果同样表明,研究区人口密度大的乡镇由于人类活动剧烈使得NANI、NAPI值也越高,种植业发达的乡镇由于农业生产活动剧烈导致大量氮磷肥料输入使得NANI、NAPI值偏高,相关性分析结果表明,农作物种植强度对NANI、NAPI值影响更显著,因此可以控制农作物氮磷肥施用,改变耕种方式来削减人类活动造成的氮磷输入.综上,研究区各子单元间NANI、NAPI空间异质性是基于人口分布不均、土地利用方式及经济发展水平不同而导致种植业、畜牧业等产业发展状况分布不均等引起.

千岛湖流域杭州段NANI、NAPI及其TN、TP水质响应结果表明,根据《地表水环境质量标准(GB3838-2002)》[42]中TN评价指标,千岛湖流域杭州段2008～2014年总体属于III类水质标准,2015～ 2017年水质逐渐恶化,属于IV水质标准,其中西北湖区(小金山、威坪林场)基本属于IV水质标准,其他湖区基本属于III类水质标准,表明氮污染较为严重;根据TP评价指标,2008～2011年总体属于II类水质标准,2011年后提升为I类,近年来,在I类水质标准线附近波动,其中西北湖区(小金山、威坪林场)基本属于II类水质标准,其他湖区2011年后基本属于I类水质标准,表明磷污染相对较低.相关研究表明水体氮限制的参考值为TN:TP<7,磷限制的参考值分别为TN:TP>30[43],2008～2017年间研究区TN:TP> 30,表明研究区氮浓度超出了水体中氮限制浓度;NANI和NAPI,TN和TP年际变化对比结果表明,氮污染是影响千岛湖流域杭州段水环境的首要污染物,控制研究区氮输入是控制千岛湖流域面源污染的关键.若保持现状,随着千岛湖流域杭州段城镇化及工农业、交通业和旅游业的不断发展,大气氮排放在未来一段时间内将继续增加,NANI可能将呈缓慢增长趋势;而现有相关政策如农药化肥污染防治,畜禽养殖污染源头防控等的实施,将导致研究区NAPI可能呈波动降低或逐渐平稳趋势,河流TN、TP也将呈相应变化趋势;若未来针对重点污染负荷危险区实施减排政策,提高氮磷肥料利用率,减少大气污染物排放,控制NANI、NAPI主要输入源, NANI、NAPI及其河流TN、TP响应可能将同时呈现下降趋势,NANI、NAPI空间差异性也将减小.因此,本文相关研究结果也为该流域面源污染负荷危险区的识别和防控措施规划提供了依据.在实际管控中,应识别重点防治区,重点关注汾口镇、威坪镇、姜家镇、梓桐镇和浪川乡等乡镇.重点控制人类活动氮输入,有效地管理和控制大气中氮素的排放,减少因人为燃料燃烧引起的大气氮沉降.实行污染控源减排策略,推进农业结构升级,优化产业布局,定期开展生态风险评估,全力推进以科学防治、科学监测、科学评价为中心的千岛湖生态环境保护新模式.

4 结论

4.1 年际NANI值呈上升的趋势,2008～2017年均值为2230kg/(km2·a);年际NAPI值则呈先上升后下降的趋势(峰值出现在2011年),2008～2011年增幅为1.3%,2011～2017降幅为11.1%,各子单元呈相似年际变化趋势.

4.2 NANI、NAPI值空间上总体均呈西高东低、南高北低的分布特征,即西南区(汾口镇、浪川乡)和西北区(威坪镇)较高,东南区(石林镇、里商乡)较低.各子单元的空间异质性是由人口密度、种植业和畜牧业发展等综合作用结果所致.在实际管控中应识别重点防治区,重点关注汾口镇、威坪镇、姜家镇、梓桐镇以及浪川乡等乡镇,推进农业结构升级,优化布局,实行污染控源减排策略.

4.3 年际间NANI主要输入源差异较显著,2008～ 2014年最大贡献源为氮肥施用(37.3%～39.9%), 2015～2017年最大的贡献源则为大气氮沉降(36.4% ～38.4%);年际间NAPI主要输入源较一致,最大的贡献源为人类食品和动物饲料磷输入(44.1%～48.1%),其次为磷肥施用(40.3%～43.4%).

4.4 各影响因子中,农作物种植强度与NANI、NAPI的相关性最显著,分别为0.851和0.806;农村人口密度与NANI、NAPI的相关性较总人口密度更显著;畜禽养殖密度与NAPI相关性较NANI更显著.

4.5 千岛湖流域杭州段主要入湖TN、TP负荷强度与子单元 NANI、NAPI输入量呈显著的正相关关系(<0.01),各子单元NANI变化可以解释其63.9%的河流氮通量变化,NAPI变化可以解释其73.3%的河流磷通量变化,因此削减人为活动净氮、净磷输入对提升千岛湖流域水质具有重要意义.

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Temporal and spatial distribution characteristics of net nitrogen and phosphorus input from human activity: A case study of Hangzhou section of Qiandao Lake Basin.

MIAO Jin-dian1, ZHANG Xiao-ming2, WEI Tian-xing1*, ZHAO Yang2, LI Peng3, ZHOU Li-gang2

(1.School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China；2.State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, China Institute of Water Research and Hydropower Research, Beijing 100048, China；3.School of Water Resources and Hydropower, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China )., 2021,41(6)：2831～2842

To explore the impact of human activities on the input of nitrogen and phosphorus in the Hangzhou section of the Qiandao Lake Basin from 2008 to 2017, the temporal and spatial distribution of nitrogen and phosphorus input and their associated driving factors were analyzed based on the net nitrogen and phosphorus input model of human activities (NANI、NAPI). The results showed that: (1) NANI showed an upward trend with the annual ten-year average value of2230kg/(km2·a) whileNAPI increased firstly and then continued todecrease with the peak value in 2011. The spatial differences of each sub-unit are highly significant.GenerallyNANI and NAPI were high in the south and west, but low in the north and east. (2) The main input components of NANI had significant inter-annual differences. The largest contributing source of total net nitrogen input was nitrogen fertilizer application (37.3% to 39.9%)from 2008 to 2014, but turned into theatmosphere Nitrogen deposition (36.4% to 38.4%)from 2015 to 2017. In contrast, the main input components of NAPI were relatively consistent across the years. The largest contribution source was the input of phosphorus in human food and animal feed (44.1% to 48.1%), followedby phosphate fertilizer application (40.3% to 43.4%). (3) Among the impact factors, the crop planting intensity was the most significant factor influencing NANI (2=0.851) and NAPI (2=0.806). (4)The sub-units NANI and NAPI were significantly related to the load intensity of TN and TP into the lake.Variations in NANI explained 63.9% of the river TN load changes. Meanwhile, variations in NAPI explained 73.3% of the river TP load changes. Therefore, the actual management and control of non-point source pollution in Hangzhou Section of Qiandao Lake Basin should focus on towns, such as Fenkou Town, Weiping Town and Langchuan Township which possessed high NANI、NAPI. In these towns, we should strengthen the prevention and control of nitrogen and phosphorus fertilizer pollution and implement pollution source control and emission reduction strategies.

Qiandao Lake basin；net anthropogenic nitrogen input (NANI)；net anthropogenic phosphorus input (NAPI)；input source；spatial and temporal distribution

X524

A

1000-6923(2021)06-2831-12

2020-10-15

国家自然科学基金资助项目(51879281);水利部水利技术示范项目西藏高寒地区水土保持无人机综合监测技术(SF-201902)

* 责任作者, 教授, weitx@bjfu.edu.cn

缪今典(1995-),女,福建宁德人,北京林业大学水土保持学院硕士研究生,主要从事流域自然地理过程研究.