内蒙古河套灌区农田非点源氮磷污染负荷估算

王 艳,焦 燕,杨文柱,闫颖超,邬 宏,灵 灵,史月超

内蒙古河套灌区农田非点源氮磷污染负荷估算

王 艳,焦 燕*,杨文柱,闫颖超,邬 宏,灵 灵,史月超

(内蒙古师范大学化学与环境科学学院,内蒙古自治区环境化学重点实验室,内蒙古 呼和浩特 010022)

为了解内蒙古河套灌区农田非点源污染现状,引入降雨影响因子()和地形影响因子()对传统的输出系数模型(ECM)进行改进,量化该地区的农田非点源氮、磷污染负荷,结合污染物入河系数(),对农田非点源氮磷入河(乌梁素海)量进行估算,并识别污染物关键源区.结果表明,河套灌区2021年农田非点源总氮(TN)、总磷(TP)污染负荷为3520.998和407.125t,分别占不同土地利用类型污染负荷总量的79.674%和89.201%;农田非点源TN、TP污染负荷空间分布一致,表现为靠近水体、排干的乡镇贡献量最高,依次为新华镇、新安镇和塔尔湖镇,TN、TP污染负荷分别为316.658, 236.725, 199.344t/a和36.615, 27.371, 23.050t/a;农田非点源TN、TP入河量为387.310t/a和16.285t/a,其中新华镇、新安镇、塔尔湖镇、隆兴昌镇、团结镇和蛮会镇是河套灌区的农田非点源污染重点防治乡镇;与实测值进行比较,验证了改进的输出系数模型的合理性,相对误差分别为-4.743%和19.037%.

河套灌区；农田非点源污染；改进的输出系数模型；TN；TP

在过去的几十年里,我国氮肥和磷肥的施用在提高作物产量的同时,一系列农业环境污染问题也逐渐显现,其中水环境污染问题尤其严重,水环境污染主要由点源污染和非点源污染两部分构成[1].随着点源污染得到有效治理后,非点源污染对水环境的影响逐渐突出,其中,农业非点源污染已成为水体富营养化的主要污染源[2].《第二次全国污染源普查公报》[3]结果显示,2017年农业源水污染物中的化学需氧量、氨氮、总氮(TN)以及总磷(TP)排放量分别为1067.13,21.62,141.49和21.20万t.

然而,农业非点源污染的广泛性、随机性、潜伏性[4]等特点,增加了研究和控制农业非点源污染的难度,利用模型对农业非点源污染负荷进行定量估算是主要的研究方法之一.输出系数模型[5](ECM)由于不考虑污染物运移的复杂过程,具有参数少、建模成本低等特点而得到广泛应用,特别是对观测数据和以往研究不足地区优势愈加明显[6-7].一些学者通过对输出系数模型进行不同方面的改进[8-10],探究更适合本流域的输出系数模型,使模型模拟值与实测值更加吻合,并结合GIS等技术对污染物的空间分布特征进行探究.由于污染物被农作物、河道的截留等作用而产生滞留[11],并不会完全进入水体.王萌等[12]在分析流域农业非点源污染负荷时,又考虑了污染物的入河系数,减少了非点源污染估算过程中的不确定性.尽管众多学者对模型的改进提高了模型估算精度,但针对南方区域研究较多,对于北方区域研究较少.另外,将输出系数模型应用于农业非点源污染负荷估算的研究多集中于污染物输出或者单一阶段的污染物入河估算[13].由于农业非点源对水环境的污染要经历一定阶段[14],故本研究结合污染物入河系数,综合污染物输出量与污染物入河量估算农业非点源污染负荷.

内蒙古河套灌区是中国三大灌区之一,也是国家和自治区重要的商品粮油生产基地[15],该地区农业活动显著,化肥施用量大,但利用率低[16],其余部分则是随着农田退水和地表径流等汇入乌梁素海湖泊,容易造成乌梁素海水环境的恶化.因此,本研究以内蒙古河套灌区为对象,采用考虑降雨和地形影响因子的输出系数模型,量化河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷,结合污染物入河系数,进行农田氮、磷污染入河量的估算,并识别污染关键源区,为乌梁素海富营养化的防治以及区域水环境的保护提供参考.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

河套灌区位于黄河内蒙古段北岸的“几”字弯上(40°19′～41°18′N,106°20′～109°19′E),南北跨度约50km,东西跨度约250km[17].该区域属于典型的大陆性气候,降雨少、蒸发强,多年平均气温8.6～12℃,多年平均蒸发量2000～2400mm,多年平均降雨量111～236mm,且降水量分布极不均匀,夏季降水量(6～8月)占全年降水量的63%～70%,仅靠降雨不能满足河套灌区农作物的用水需求,春季播种(春灌)与夏季生长期(夏灌)都需要依靠灌溉来保证农业生产[18].河套灌区年均引黄水量约48亿m3[19],90%以上的农田退水会通过排干汇入乌梁素海,从而引起乌梁素海水体的污染.研究区具体位置以及农田退水排干分布情况见图1.

图1 研究区概况和土地利用类型

1.2 数据来源及处理

本研究以2021年为基准年,所涉及的数据包括数字高程图(DEM)、土地利用数据、气象数据、水文水质数据等,各类型空间数据的地理坐标和投影统一,所有的空间操作基于ArcGIS10.7软件进行,详细数据来源见表1.其中,土地利用数据利用ArcGIS进行重分类,分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类.

表1 数据来源

1.3 改进的输出系数模型

输出系数模型是一种基于统计学的线性数学模型,由Johnes和O’Sulivan于1989年正式提出, 随后Johnes又对其进行了修正,一般表达式为:

式中:为土地利用类型;为污染物类型;为土地利用类型的种类;L为污染物的输出量,t/a;E为类土地利用类型中污染物的输出系数,t/(km2·a);A为类土地利用类型的面积,km2;为降雨直接带来的污染物负荷,t/a.

传统的输出系数模型忽略了降雨、地形等条件对模拟结果的影响,而降雨、地形和土地利用方式在非点源污染物的输移过程中起着重要作用[20],陈学凯等[21]在输出系数模型的基础上,加入降雨、坡度影响因子对模型进行优化,并验证了改进输出系数模型的合理性,李华林等[22]通过模拟分析,确定改进的输出系数模型模拟结果更符合流域非点源污染特征.由于河套灌区干旱少雨,直接由降雨带来的污染较小,故而在模拟中忽略不计.因此本文构建改进的输出系数模型,计算公式为:

式中:为降水影响因子;为地形影响因子.

输出系数模型模拟出来的结果是污染物的输出量,在降水冲刷和坡度作用下向河道输移的过程中,会受到植被拦截、自然沉降以及各种生化作用的影响,导致产生的污染物不可能全部到达附近排水沟以及乌梁素海,因此需要引入污染物入河系数来表征污染物迁移过程中的衰减影响[23-24].公式如下:

L

=

ljLj

(3)

式中:L为污染物输出量,t/a;为污染物入河量,t/a;λ为污染物的入河系数.

图2 河套灌区2021年降雨量和降雨影响因子空间分布

1.3.1 降雨影响因子的确定 降雨量对氮、磷流失量具有较为显著的影响,降雨影响因子主要受时间不均匀性影响因子t和空间不均匀性因子s的影响[25-26],计算公式为:

式中:为研究区给定年年降雨总量,mm;R为研究区多年平均年降雨量,mm;r为子流域给定年年降雨总量,mm;r为子流域多年平均年降雨量,mm.

图3 河套灌区地形影响因子

利用河套灌区2021年7个气象站点的降雨量数据,经过插值得到研究区年降雨量的空间分布图(图2),研究区2021年降雨量为57.219～192.798mm,整体呈现由东至西逐渐降低的空间分布特征.

根据巴彦淖尔市统计年鉴获得研究区多年平均降雨量159.5mm,以研究区乡镇为输出单元进行划分,带入公式(4)进行计算,插值得到各个乡镇的降雨影响因子,研究区降雨影响因子为0.420～0.694.根据有关研究成果,为0.6104[28],对河套灌区的DEM数据进行提取计算,获得研究区坡度为1.801°～8.217°,平均坡度为3.693°,带入公式(6),借助ArcGIS10.7获得研究区地形影响因子的空间分布图(图3).研究区地形影响因子为0.649～1.618,空间分布上与坡度分布一致,研究区西北部的坡度影响因子较大.

1.3.2 地形影响因子的确定 在汇流过程中,坡度主要通过影响径流量来影响其携带的污染物的流失量,且坡度与地面径流量呈正相关关系,坡度越大地表水流速度越大,地表径流越大.相关研究表明,径流量可以表示为坡度的幂函数与常量的乘积[27],表达式为:

通过径流量与地形的关系,则地形影响因子可以表示为:

式中:为径流量,m3/s;为坡度,°;,为常量;S为各乡镇坡度;为研究区平均坡度.

1.3.3 输出系数的确定 确定合理的污染物输出系数是输出系数模型的关键,输出系数的确定有3种常用方法,即文献分析法、试验模拟法和水文统计法[29].鉴于河套灌区无土地利用输出系数实验数据,本研究采用文献分析法[30-31], 尽可能选择与河套灌区相符或相近研究区域的输出系数,计算其平均值,最终得到本研究的不同土地利用类型的输出系数,见表2.

表2 河套灌区不同土地利用类型TN、TP输出系数

1.4 模型的验证

将模型模拟值与实测值进行对比分析,通过相对误差(e)这一指标来验证改进的输出系数模型的适用性.计算方法如下:

式中:e为相对误差;为模拟值;0为监测值.若e为正则说明模拟值偏大,若e为负则说明模拟值偏小,e的绝对值越小,则模型模拟效果较好,反之则模型模拟效果较差.

2 结果与分析

2.1 河套灌区不同土地利用类型非点源TN、TP污染负荷分析

在选定的TN、TP输出系数以及不考虑流域损失的情况下,根据模型模拟得到河套灌区不同土地利用类型所产生的非点源污染负荷(图4).2021年河套灌区不同土地利用类型下所产生的非点源TN、TP污染负荷分别为4419.251t和456.414t,其中污染物输出负荷量最高的土地利用类型为耕地,TN、TP污染负荷分别为3520.998t、407.125t,占河套灌区不同土地利用类型下非点源TN、TP污染负荷的79.674%和89.201%.河套灌区其他土地利用类型TN污染负荷的贡献率大小依次为草地>未利用地>水域>建设用地>林地,TP污染负荷的贡献率大小依次为草地>建设用地>未利用地>水域>林地.

图4 不同土地利用类型下TN、TP污染负荷占比

2.2 河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷分析

由图5可知,河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷空间分布规律基本一致,但整体上分布不均,呈现出污染负荷局部集中、靠近水体、排干的乡镇污染负荷高.很可能是由于该区域的土地利用方式以耕地为主,从事较多的农事活动,且农田排水沟是农业非点源氮磷等污染物运输和迁移至水体的主要途径[44],因此污染负荷高,而灌区西部污染负荷比较低的区域则以草地和未利用地居多,农用地少,氮磷等营养物质的输入量也相对较低.其中农田非点源TN、TP污染负荷最高的几个乡镇依次为新华镇、新安镇和塔尔湖镇,TN、TP输出量分别为316.658, 236.725, 199.344t/a和36.615, 27.371, 23.050t/a,占农田非点源TN、TP输出总量的21.378%.

图5 农田非点源TN、TP污染负荷空间分布

2.3 河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷强度分析

为避免流域面积对污染负荷的影响,本文采用污染负荷强度法分析不同乡镇的TN、TP污染负荷强度(图6).TN污染负荷强度在0.020～5.826kg/hm2之间,平均值为3.042kg/hm2,TP污染负荷强度在0.002～0.674kg/hm2之间,平均值为0.352kg/hm2,且TN、TP污染负荷强度空间分布一致.污染负荷强度较高的地区依次为团结镇、新华镇和蛮会镇,表明这几个乡镇对整个研究区来说,更易产生氮、磷污染.最高污染负荷强度与最高污染负荷区域不一致,污染负荷强度最高的区域为团结镇,TN、TP污染负荷强度分别为5.826和0.674kg/hm2.最低污染负荷强度地区为临河区各办事处.分析其原因,团结镇和蛮会镇土地利用以耕地为主,耕地面积分别占乡镇总面积的87.726%和82.936%,且总排干流经该乡镇导致TN、TP污染强度较高,而各办事处土地利用类型以居民建设用地为主,几乎不存在农田非点源输出.

图6 农田非点源TN、TP污染负荷强度空间分布

2.4 河套灌区农田非点源TN、TP入河量分析

图7 农田非点源TN、TP入河量空间分布

各地农田非点源TN、TP的入河系数各有差异,一般南方地区为0.1～0.3,而北方地区由于气候干旱,降雨量低于南方地区,一般取值0.03～0.1.考虑到河套灌区农田的传统灌溉方式等措施,结合文献资料[23-24,45],选取河套灌区农田非点源TN入河系数为0.11,TP入河系数为0.04.

图7为河套灌区农田非点源TN、TP入河量的空间分布图,河套灌区农田非点源TN、TP的入河量空间分布特征一致,整体上与污染物输出负荷具有相似的空间分布,均为靠近水体、排干的乡镇污染贡献量大,农田非点源TN、TP入河总量分别为387.310和16.285t/a,其中新华镇、新安镇、塔尔湖、西小召镇和隆兴昌镇对TN、TP入湖量的贡献较大,占污染物入河总量的30.852%,是今后农田非点源污染防治的关键区域.

2.5 模型验证分析

为了验证改进输出系数模型的合理性,本研究选取六、七排干及皂沙排干汇水区所在乡镇作为模型的验证区,根据《五原县水体达标方案》获取六、七排干、皂沙排干沟的排水量分别为1065.33万m3、1354.69万m3和381.3万m3,将污染物浓度与排水量进行乘积后得到验证区TN、TP实测值.

表3 改进的输出系数模型模拟精度

结合公式(7),结果如表3所示,验证区农田非点源TN、TP入河量实测值为73.023t/a和2.457t/a,改进输出系数模型模拟值为69.559t/a和2.925t/a.模型模拟结果与实测值较为相近,相对误差分别为-4.743%和19.037%,且由降雨影响因子和地形影响因子同时改进的输出系数模型提高了模型模拟精度,表明所选用的系数合理可靠,模型具有较好的模拟能力.

3 讨论

氮磷流失的数据源是基于种植面积的估算,计算子流域的负荷可以有效降低估算带来的误差[46],所以本研究以乡镇为输出单元,基于改进的输出系数模型并借助GIS技术,进行河套灌区2021年农田非点源TN、TP污染负荷估算.结果表明,耕地是不同土地利用类型中非点源污染贡献量最大的土地利用类型,孙海军等[47]研究了太湖流域北部山区小流域非点源污染,说明了种植业是该流域的主要污染源.河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷空间分布一致,靠近水体、排干的乡镇农田非点源TN、TP贡献量最高,这与王文章等[48]对射洪县非点源评估的结果相符.TN、TP污染负荷最高的几个乡镇依次为新华镇、新安镇和塔尔湖镇,这是由于该区域的土地利用方式以耕地为主,耕地面积较大,从事较多的农事活动,这与石庆玲等[49]通过探究农业非点源污染负荷对土地利用的响应关系,证明污染负荷与耕地面积所占比重有很大关系结论一致.

目前,将输出系数模型应用于农业非点源污染负荷估算的研究多集中于污染物输出或者单一阶段的污染物入河估算[50],但农业非点源对水环境的污染要经历一定阶段[51],故本文结合污染物入河系数,将污染物输出与污染物入河联系起来,结果表明,2021年河套灌区农田非点源TN、TP污染负荷为3520.998t,407.125t,TN贡献量约为TP的8.65倍,李娜等[52]在长春市新立城水库的研究中,若不考虑牛的养殖,TN与TP的排放比达到8.32,本结果与其研究结果相似.TN、TP污染负荷强度平均值分别为3.042和0.352kg/hm2,吴用[53]利用SWAT模型对乌梁素海流域的非点源污染进行模拟,结果表明,平原区流域中、东部氮和磷元素的输出平均值分别为5.6,2.3kg/hm2和0.25,0.86kg/hm2,本研究与其研究结果相符.农田非点源TN、TP入河量分别为387.310 和16.285t,管玉玲[54]利用排污系数法估算乌梁素海流域2001～2014年农田非点源污染物入河量,其中TN、TP入河量分别为673.18～918.90t和28.27～ 38.59t.总氮总磷入河量比本研究偏高,可能是因为近年来乌梁素海各项水质指标入河污染负荷均呈现出不同程度的下降趋势[55],且其研究区域为整个乌梁素海流域,范围较大.考虑到研究区缺乏TN、TP输出系数的监测数据,模型所使用的输出系数参考其他地理环境相似流域的平均值,模拟结果会具有一定的误差,以上分析表明本研究结果具有一定的可信度,今后,在相关数据的支撑下,基于本研究方法所得出的结果将会更加准确.

4 结论

4.1 耕地是河套灌区不同土地利用类型中非点源TN、TP污染负荷量最大的土地利用类型,其他土地利用类型对TN污染负荷的贡献率大小依次为草地>未利用地>水域>建设用地>林地,TP污染负荷的贡献率大小依次为草地>建设用地>未利用地>水域>林地.

4.2 河套灌区2021年农田非点源TN、TP污染负荷分别为3520.998和407.125t,污染负荷强度平均值分别为3.042 和0.352kg/hm2,污染贡献量最高的几个乡镇依次为新华镇、新安镇和塔尔湖镇,占农田非点源TN、TP输出总量的21.378%.

4.3 结合污染物入河系数,估算农田非点源TN、TP进入乌梁素海的负荷量,河套灌区农田非点源TN、TP的入河量空间分布特征一致,整体上与污染物输出负荷具有相似的空间分布,均为靠近水体、排干的乡镇污染贡献量大,农田非点源TN、TP入河总量分别为387.310和16.285t/a,其中新华镇、新安镇、塔尔湖镇、西小召镇、隆兴昌镇、团结镇和蛮会镇是河套灌区农田非点源污染的重点污染防治乡镇.

4.4 基于降雨和地形影响因子修正改进的输出系数模型,对农田非点源TN、TP污染负荷模拟的相对误差分别为-4.743%和19.037%,模型模拟能力比较好.

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Estimation of nitrogen and phosphorus pollution loads from non-point sources in farmland of Hetao Irrigation District, Inner Mongolia.

WANG Yan, JIAO Yan*, YANG Wen-zhu, YAN Ying-chao, WU Hong, LING Ling, SHI Yue-chao

(Inner Mongolia Key Laboratory of Environmental Chemistry, College of Chemistry and Environmental Science, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010022, China)., 2023,43(12)：6551～6560

To understand the current situation of farmland non-point source pollution in the Hetao irrigation district of Inner Mongolia, the traditional export coefficient model (ECM) was improved, and the farmland non-point source nitrogen and phosphorus pollution load was quantified by precipitation impact factor () and terrain impact factor () in the area. The farmland non-point source nitrogen and phosphorus discharged into the river (Wuliangsuhai) was estimated, and the critical source areas of pollution was identified by the pollution river influx coefficient (). The total export load of non-point source total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) from farmland were 3520.998 and 407.125t in the Hetao irrigation district in 2021, accounting for 79.674% and 89.201% of the total pollution load from different land use types, respectively. The spatial distribution of the export loads for TN and TP of farmland non-point sources was consistent, and the contribution in towns near drainage was the highest. The export loads of TN and TP pollution were 316.658, 236.725, 199.344t/a and 36.615, 27.371, 23.050t/a in Xinhua, Xin'an and Talhu township, respectively. The amount of TN and TP discharged into the river were 387.310 and 16.285t/a from non-point sources of farmland. The towns of Xinhua, Xin'an, Talhu, Longxingchang, Tuanjie and Manhui were key areas for pollution prevention and control in the Hetao irrigation district. The rationality of the improved export coefficient model with relative errors of -4.743% and 19.037% had been verified by comparing with measured values.

Hetao irrigation district；farmland non-point source pollution；improved export coefficient model；TN；TP

X502

A

1000-6923(2023)12-6551-10

王 艳,焦 燕,杨文柱,等.内蒙古河套灌区农田非点源氮磷污染负荷估算 [J]. 中国环境科学, 2023,43(12):6551-6560.

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2023-04-24

国家自然科学基金资助项目(42175038);内蒙古自治区杰出青年基金资助项目(2022JQ02);内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT23041);2022年蒙古自治区重点研发和成果转化计划项目(2022YFHH0035);内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金资助项目(2022JBTD009);内蒙古师范大学高层次人才科研启动项目(2020YJRC056)

* 责任作者, 教授, jiaoyan@imnu.edu

王 艳(1996-),女,河南周口人,内蒙古师范大学硕士研究生,主要从事农业非点源污染研究.发表文章1篇.2469736853@qq.com.