基于SWAT模型的南苕溪流域面源污染时空格局研究*

2024-01-02丁建华常文婷

环境污染与防治 2023年12期

丁建华沈旭常文婷王冉

(1.浙江广川工程咨询有限公司,浙江杭州 310020;2.浙江省水利防灾减灾重点实验室,浙江杭州 310020;3.杭州市生态环境科学研究院(杭州市城区生态环境监测站),浙江杭州 310014)

面源污染因分布广泛、机理复杂等原因,导致其管控难度较大,是水体环境污染的一大来源[1-5]。为了管控面源污染、改善水质,国内外学者提出了一系列面源污染定量化研究的模型,从最初的以SWMM模型和HSPF模型为代表的早期模型发展到现在基于“3S”技术和大型数据库的更为专业的模型[6]。目前,功能较多、使用较广的为SWAT模型,其适用性已经得到了国内外许多研究项目的证实[7-8]。SANTHI等[9]将SWAT模型应用在德克萨斯州的博斯克流域,对径流量、有机氮和溶解性磷负荷进行了模拟和评价;武力等[10]利用SWAT模型模拟了永州市境内湘江流域的总氮、总磷负荷分布,并依据模拟结果划定了精细化管控单元。

南苕溪位于杭州市临安区东部,是太湖流域上游最大的源头支流[11],经青山水库调蓄后注入太湖,流域面积665 km2,而且流域内的青山水库是当地重要的饮用水源地,因此南苕溪流域的水质保障十分重要。目前,流域内点源污染已基本得到管控,但上游分布着近200 km2的农业经济作物种植区域,面源污染成了流域水体污染的重要来源[12-13]。为详细了解南苕溪流域面源污染现状,明确内部各细分支流污染负荷贡献程度,从而提高水环境精细化管理水平,因此本研究在详细环境状况调查基础上,构建起南苕溪流域SWAT模型,定量解析流域氮、磷面源污染产生量,揭示其时空分布规律,并分析不同土地利用类型的面源污染负荷和各支流的面源污染负荷贡献。

1 材料与方法

1.1 流域环境状况调查

有研究表明,农业占比较大的山丘流域,其面源污染贡献达到80%以上[14-16],因此本研究假设南苕溪流域污染负荷均是面源污染。

1.1.1 土地利用状况

从杭州市勘测设计研究院有限公司收集到2018年分辨率为2 m的卫星遥感影像和林业种植分布矢量图层,解译出15种土地利用类型(见表1),除水域外都会产生面源污染。

表1 研究区土地利用类型Table 1 Land use types in the study area

1.1.2 工业点源现状

从杭州市生态环境监测中心收集到南苕溪流域工业点源污染排放数据,包括5个污水处理厂、190个废水排放企业,年排入河道污水总量、总氮和总磷分别为475.04万、23.39、0.56 t。将各工业点源数据代入SWAT模型点源排放模块可以模拟出河道污染负荷。

1.1.3 农业种植污染

农业种植过程会造成面源污染,不过不同种类作物的耕种、施肥、轮作等行为造成的面源污染不同[17-21]。为使SWAT模型模拟更符合实际情况,本研究对南苕溪流域农业种植结构及施肥管理情况进行了实地调查,用以进行作物生长情景模拟。

本研究共计调查了25家农业种植基地和20个普通农户,统计了流域内需要施肥的主要作物雷竹、香榧、茶叶、水稻、山核桃的施肥及生长情况。

1.1.4 畜禽养殖污染

经调查发现,南苕溪流域基本无散养猪、牛等大型家畜,鸡、鸭的散养量也很少。从杭州市生态环境局临安分局提供的规模畜禽养殖数据得到,南苕溪流域年养殖生猪20 710头、奶牛1 100头、肉鸡31 000只、蛋鸡99 000只,每年产生污水量63 062 t、粪便19 096 t。当地的规模养殖场的污(废)水均纳管,不直接排入河道。

1.1.5 生活污染

生活污染主要包括生活污水和人体粪尿,特别是农村居民的生活污水,由于分布较散,管理难度大,是流域内不可忽视的一项面源污染[22]。研究流域共涉及9个镇(街道)、121个行政村,未纳入城镇污水处理系统的行政村共计72个,常住人口117 456人,通过自建终端方式处理农村生活污水,出水执行《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》(DB33/973—2015)一级或二级标准。本研究将各村人口产生的生活污染折算为有机肥。

1.2 模型构建

1.2.1 空间数据库

SWAT模型空间数据库构建所需的资料包括卫星遥感影像数据、土地利用类型数据和土壤类型数据。土地利用类型数据已在1.1.1节解译。土壤类型数据使用浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所2012年的土壤调查数据,为适应模型模拟,将土壤类型按亚类分为14类。

1.2.2 属性数据库

土壤作为面源污染负荷的主要载体,其物理化学性质对污染负荷模拟至关重要[23]。南苕溪流域14种土壤类型的面积占比如表2所示,本研究对面积占比较大的土壤类型进行了样品采集并委托第三方检测单位进行理化性质检测,共布置了7个采样点,检测指标包括机械组成、硝酸盐氮、有机氮、可溶性磷、有机磷、土壤湿容重、土壤层有效含水量、pH等8项。

表2 研究区土壤类型及面积占比Table 2 Soil types and area proportion in the study area

气象资料使用临安气象监测站1990—2018年的长系列地面日监测数据。流域内市岭、临安、临安溪口、南庄、桥东村、青山水库和徐家头7个水文站的同期日降雨量数据由浙江省水文局提供,利用SWAT模型自带的泰森多边形空间插值法进行面平均降雨量计算。

1.2.3 子流域划分

水库可以用来防洪、灌溉、供水、发电等,同时也会改变河流的水文情势,对河流的天然径流影响较大[24]。因此本研究将重要水库的特征水位、蓄水量、排放量等情况代入SWAT模型的RES水库模块,来更真实地模拟河流实际水文情势,主要考虑了对该研究区影响较大的青山水库和里畈水库。最终,将模型划分为38个子流域。

2 结果与讨论

2.1 模型率定与验证

桥东村水文站位于南苕溪干流中部,模型率定不受下游青山水库及平原河网的人工水利工程等影响,能够更好地反应模型天然径流水文情势,故选取桥东村水文站及其附近的鳖堰水质监测站(数据由杭州市生态环境局临安分局提供)作为模型率定点位。

根据文献[25]的方法,利用桥东村水文站2008—2013年的逐月实测径流量对模型进行率定,用2014—2018年的逐月实测径流量对模型进行验证。模型率定与验证结果如表3所示。一般认为,当率定期和验证期相关系数(R2)和纳什效率系数(Ens)大于0.5时,模拟结果可信[26-27]。表3中径流量在率定期和验证期的R2均大于0.5,Ens也均大于0.5,因此模型可较好适用于南苕溪流域径流量模拟。

表3 径流量模拟效果评价Table 3 Evaluation of runoff volume simulation effect

利用鳖堰水质监测站2014—2018年的逐月实测总磷、氨氮(由于历史数据氨氮更加完整,因此用氨氮代替总氮进行率定)数据进行率定与验证,模型中用到的主要敏感参数率定取值见表4。模型率定与验证结果如表5所示。可以看到,率定期和验证期氨氮、总磷R2均大于0.7,Ens均大于0.6,说明模型也能够较好地适用于南苕溪流域面源污染负荷的模拟。

表4 模型中用到的主要敏感参数率定取值Table 4 Calibration values of main sensitive parameters used in the model

表5 氨氮和总磷模拟效果评价Table 5 Evaluation of ammonia nitrogen and total phosphorus simulation effect

2.2 流域面源污染时间分布规律

根据SWAT模型模拟结果统计,南苕溪流域总氮污染负荷年内分布差异很大,在0.18～790.10 t/月,平均污染负荷为51.40 t/月,污染负荷峰值分布与降雨量分布趋于一致(见图1),两者的Pearson相关性系数为0.72(P<0.01)。每年3、4月春汛时总氮污染负荷会随着降雨量的增多而形成一个高峰,主要原因是该时期流域内大面积雷竹正值收获时节,并且茶叶、香榧等作物正值第一次施肥。因此,降雨量和总氮污染负荷,具有显著相关性。总磷污染负荷在0.03～205.30 t/月,平均污染负荷为13.28 t/月,分布特征与总氮类似(见图2)。

图1 总氮污染负荷与降雨量随时间变化Fig.1 Changes of TN polution load and rainfall with time

图2 总磷污染负荷随时间变化Fig.2 Changes of TP polltuon load with time

2.3 流域面源污染空间分布规律

流域总氮2010—2018年年均产生量为1 258.56 t/a,年均单位面积污染负荷为19.28 kg/(hm2·a)。由图3可见,总氮年均单位面积污染负荷较大的子流域是16、20等,多在24.29～46.42 kg/(hm2·a),分布在青山水库以东地区。青山水库以东多是乡村居住区,同时分布有水稻种植地、旱地等,农业耕作等人类活动影响对该地区总氮污染负荷产生较大贡献。

图3 总氮年均单位面积污染负荷空间分布Fig.3 Spatial distribution of annual average TN pollution load per area

流域总磷年均产生量为268.79 t/a,年均单位面积污染负荷为4.12 kg/(hm2·a)。由图4可见,总磷年均单位面积污染负荷较大的子流域是4、6、10、14、20、21、37,多在4.78～5.74 kg/(hm2·a),主要分布地区雷竹、水稻、山核桃等作物种植较多,施肥量大。

图4 总磷年均单位面积污染负荷空间分布Fig.4 Spatial distribution of annual average TP pollution load per area

2.4 不同土地利用类型的总氮、总磷负荷特征

根据SWAT模型模拟结果统计,不同土地利用类型的各类氮磷年均单位面积污染负荷如表6所示。可以看出,水稻种植地的硝酸盐氮、可溶性磷年均单位面积污染负荷最高;香榧种植地的有机氮、有机磷年均单位面积污染负荷最高;山核桃种植地的矿物质磷年均单位面积污染负荷最高。此外,雷竹和毛竹种植地因其在流域内面积占比较大,各类氮磷年均单位面积污染负荷也较大。这些土地利用类型应当是流域内面源污染控制的重点。

表6 不同土地利用类型的氮磷污染负荷Table 6 Nitrogen and phosphorus pollution load of different land use types kg/(hm2·a)

2.5 各支流面源污染负荷分析

南苕溪有锦溪、横溪、灵溪、双林溪4大支流,上游又由南苕溪、东坑溪、南溪、潘溪、马溪汇聚而成,下游派生出众多河网,统一合并为下游河网。暂且把南苕溪也看作支流,对所有支流的小流域氮磷污染负荷贡献率进行统计,结果如表7所示。总体上,面源污染负荷最大的为南溪小流域,有机氮、总氮、有机磷、可溶性磷、矿物质磷、总磷污染负荷贡献率都是最大,都在20%以上,分析主要原因是南溪小流域内种植有大量雷竹等作物,施肥较多,而且水土流失也比较严重。然而,硝酸盐氮污染负荷贡献率最大的却是下游河网和锦溪小流域,分析主要原因是这两个小流域内人口密集、生活污水排放较多,加上作物耕作的影响。双林溪和东坑溪的氮磷污染负荷贡献率都较低,分析主要原因是这两个流域面积较小,且作物种植比例也不高,施肥及土地耕作相对较少。