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长江流域氮磷污染物的空间分布特征及关键源区识别研究

2022-05-25王妍

常州工学院学报 2022年2期
关键词:源区长江流域氮磷

王妍

(合肥城市学院,安徽 合肥 230000)

长江流域面积在全亚洲的排名第一,在全世界的排名第三[1]。大城市的迅速发展导致氮磷污染加剧,该问题亟需解决。通过分析氮磷污染物的空间分布特征以及识别关键源区,可针对分布特征制定相关政策解决氮磷污染排放问题[2-3]。关键源区属于重点控制区域,通过关键源区的识别,可获知氮磷污染物排放量高的地区并进行重点防控。王佳宁等[4]将长江流域划分成10个子流域,分析氮磷污染物的减排效果,研究水质的响应时空差异变化规律;汤云等[5]采用流域内监测数据,利用多元统计方法,分析磷污染的时空特征;秦延文等[6]将磷污染问题作为研究方向,对总磷来源进行分析,给出总磷污染控制策略。上述研究均仅限于研究长江流域污染物的空间分布特征,并不能识别关键源区以及无法判断污染源的类型,为此,本文研究长江流域氮磷污染物的空间分布特征及关键源区识别,获取氮磷污染物的主要污染源以及空间分布特征,找出关键源区,为完善水环境标准与监管体系提供科学依据,有利于重点管控关键源区,及时改善流域水质,提升污染源的管控效率。

1 研究区概况

中国科学院空天信息创新研究院测量长江总长约6 300 km,总落差约5 400 m,流经我国东中西部,干流流经11个省(市),支流流经8个省(市),总面积约1 800 km2,占国土面积的18.79%。

1.1 数据来源与处理

利用SWAT模型分析长江流域氮磷污染物的空间分布特征与关键源区识别,该模型的数据库为空间与属性数据库[7],空间数据利用Albers等积圆锥投影,椭球体为北京Krasovsky,氮磷污染物面积单位为m2。对应投影参数如表1所示,SWAT模型数据库的具体信息如表2所示。

表1 研究区投影参数

表2 SWAT模型数据库的具体信息

1.2 长江流域中子流域分割

通过SWAT模型离散化流域,根据数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)获取的河网分布与出水口地点,按照出水口形成的支流将长江流域分割成13个子流域,这种分割方式可以确保子流域中的污染物来自两个出水口地点之间,不会超出两出水口以外的范围,最小河道积水面积阈值的大小与水系详细程度成正比[8-10],按照各子流域中的土地利用与坡度等属性累计分割获取数个水文响应单元[11],令最小河道集水面积阈值为450 hm2,分割结果如图1所示。

图1 分割结果

1.3 SWAT模型

SWAT模型的驱动力是水量平衡,水文循环内容为陆地和河道[12-13],令时间步长为t,天数为i时的陆地演算过程的水量平衡公式为

Wseep-Pgw)

(1)

式中:SWt为土壤储水量;SW0为初始土壤储水量;Psurf为地表径流;Wseep为土壤剖面地层的渗透量与侧流量;Pgw为地下水储量;Rday为降雨量;Ea为蒸发量。

土壤内氮磷污染物经由地表径流与泥沙流进河道,表达公式为

(2)

式中:N0为随泥沙流进地表径流的氮磷污染物负荷量;地面处12 mm,土层内氮磷浓度是C0;S是仿真以天为单位的泥沙产量;Ah为水文响应单元面积;εN为氮磷富集系数。

SWAT模型通过分布式参数仿真方法仿真分析与求解氮磷污染物的空间分布特征与关键源区识别,具体步骤如下:

步骤1:在每个HRU内展开仿真求解,得到空间异质性问题的答案[14],完成氮磷污染物流失与迁移的空间分布特征仿真;

步骤2:集合各子流域的信息,仿真河道内污染物负荷的分配与迁移,通过QUAL2E模型求解河道水质模型;

步骤3:得到子流域与HRU尺度的氮磷污染物数据,完成SWAT仿真的整个过程。

1.4 模型校准与验证

以径流和泥沙校准与验证为前提,调整作物管理方式、化肥使用与土壤参数、化肥施用量与土壤内氮磷存储量[15]。校准与验证的目的是通过调整参数,令仿真值和实际值大致相同,前期为校准期,后期为验证期。

1.5 污染物排放计算方法

氮磷污染物的主要来源为畜禽养殖、农村生活、化肥施用量与农田种植,j表示污染源种类,污染物排放量计算公式为

(3)

FI=F/L

式中:F为污染物排放量;FUj为j的统计数量;ρj为产污强度系数;ηj为资源利用率系数;Dj为流失系数;B为j的空间特征;FI为污染物排放强度;L为土地面积;ηj为污染物排放系数;FPj为污染产生量。

2 实证研究

2.1 氮磷污染物排放量

利用式(3)计算长江流域2018年氮磷污染物排放量,如表3所示,该流域内各省(市)氮磷污染物排放量如图2所示。

表3 2018年氮磷污染物排放量 (×104 t·年-1)

图2 污染物排放量

分析表3和图2可知,流域中氮的排放,畜禽养殖与化肥施用量的贡献最多,在氮的总排放量中占比分别为32.19%、30.32%;农村生活与农田种植的排放较少,在氮的总排放量中占比分别为15.65%、21.84%;在流域中磷排放量最高的是畜禽养殖,在磷的总排放量中占比为34.7%,其余3种污染源的占比分别为20.75%、23.88%、20.66%。磷污染物排放对水体环境影响最大的是畜禽养殖,对氮污染物排放影响较大的是畜禽养殖与化肥施用量,这说明氮磷污染物管理的重点为畜禽养殖与化肥施用量。氮磷污染物排放量大多集中在四川、江西与西藏3个区域。

2.2 氮磷污染物空间分布特征

以2008—2018年长江流域气象资料为基础,通过SWAT模型仿真分析该流域氮磷污染物的负荷数值变动如图3所示。每年月均负荷数值变动如图4所示。

(a)径流量年变化趋势

分析图3、图4可知,在校准期与验证期径流量、氮磷污染物负荷与降雨量的仿真值与实测差距较小,拟合曲线的趋势大致相同。2008年至2018年长江流域氮磷污染物空间分布特征为:

(a)径流量月变化趋势

1)氮磷污染物的年负荷与月负荷变化趋势均和地表径流量变化趋势基本相同,说明氮磷污染物将径流当成载体,依据径流量的改变而改变。

2)径流量以及氮磷污染物负荷与降雨量密切相关,三者走势相同, 8、9月为降雨高峰期,因此,径流量以及氮磷污染物负荷在8月与9月时达到峰值水平。

3)长江流域的汛期为6月至10月,这段时期的径流以及氮磷污染物负荷的占比较高,说明水土流失、氮磷污染物输出的关键因素为汛期降雨,代表氮磷污染物提升的关键驱动力为强降雨。

氮磷污染物负荷具有溶解与吸附两种状态,前者通过径流流进河道,后者通过泥沙流进河道,通过分析产流、产沙、氮负荷与磷负荷之间的相关性,研究氮磷污染物的形态如表4所示。产流、产沙、氮负荷与磷负荷之间的显著性在99%以上,也被称为在0.01水平上显著。

表4 相关性分析结果

分析表4可知,氮污染物与产流属于显著正相关,与产沙呈不显著相关,代表流域中氮污染物负荷的形态主要为溶解态,吸附形态的氮不多;磷与产流、产沙均属于显著正相关,但磷污染物与产流的相关系数低于产沙的相关系数,代表该流域中磷污染物负荷的形态主要为吸附态,溶解形态不多。

2.3 氮磷污染物时间变化规律

按照长江流域气象站的降雨数据与2008年至2018年平均降雨资料,将一年分割为3个时期,12月至3月属于枯水期,6月至10月属于丰水期,剩下月份属于平水期。该流域不同时期的氮磷污染物产量如表5所示。

表5 不同时期的氮磷污染物产量

分析表5可知,2008年至2018年,丰水期的产水量、氮污染物产量与磷污染物产量均显著高于其余两个时期,枯水期的产水量、氮污染物产量与磷污染物产量均最低,丰水期的产水量、氮磷污染物产量的比重均高于50%,枯水期的3个产量则均未超过5%,说明丰水期属于形成氮磷污染物的主要时期,决定氮磷污染的严重程度;氮磷污染物的主要动力为径流冲刷,降雨量多的月份会导致土壤侵蚀情况加剧,提高了氮磷污染物的负荷量。

2.4 各子流域氮磷污染物的贡献率

将长江流域共分割成13个子流域,各子流域对长江流域氮磷污染物的贡献率如表6所示。

表6 各子流域对长江流域氮磷污染物的贡献率

分析表6可知,子流域1~7属于长江流域的东部地区,8~13属于西部地区,该流域西部的总氮磷负荷超过东部,原因是流域中溶解形态的氮磷污染物占多数,西部的总径流量高于东部;9号子流域的氮磷污染物贡献率最高,综合分析可知,长江流域西部区域的氮磷污染物贡献率较高。

2.5 关键源区识别

按照地表水环境质量标准与生活饮用水卫生规范,将长江流域氮磷污染物的流失情况进行分级,氮磷污染物标准限值如表7所示。

表7 氮磷污染物标准限值

长江流域氮、磷污染物浓度分布如表8所示。

表8 氮磷污染物浓度等级

表8(续)

分析表8可知,长江流域氮污染物的浓度显著高于磷污染物,氮污染物浓度中西部高于东部,西部中共有3个子流域浓度等级为E类,东部仅有一个子流域浓度达到E类,西部子流域中没有处于A类的,东部子流域中存在1个浓度级别为A类的子流域;磷污染物的浓度分布情况与氮污染物分布大致相同,也是西部磷污染物浓度高于东部,西部存在1个子流域浓度为E类的子流域,而东部没有浓度为E类的子流域,东部等级为B类的子流域数量也多于西部。综合分析可知,长江流域西部地区的氮磷污染物关键源区为9、11、13号子流域,东部地区的氮磷污染物关键源区为2号子流域。

3 结语

以氮磷污染物的定量难题为出发点,通过SWAT模型定量仿真分析氮磷污染物的变化情况,研究长江流域氮磷污染物的空间分布特征及关键源区识别,经过实证研究得知:年水平与月水平的氮磷污染物负荷和净流量的变化趋势相同,降水量逐渐提升,氮磷污染物的含量随之增长,说明水土流失、氮磷污染物输出的关键因素为汛期降雨,代表氮磷污染物提升的关键驱动力为强降雨;长江流域西部区域的氮磷污染物贡献率高于东部;利用氮磷污染物的空间分布特征以及关键源区识别结果,可帮助改善氮磷污染物对长江流域造成的影响。

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