考虑环境成本综合效益的泾河流域最佳管理措施评价与筛选

阮炳南 ,吴 磊 ,3*,郭嘉薇 ,杜佰林 (1.西北农林科技大学,旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西 杨凌712100；2.西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西 杨凌 712100；3.西北农林科技大学,黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室,陕西 杨凌 712100)

最佳管理措施(BMPs)通过改变或影响流域水文、土壤侵蚀、养分循环等过程,能够有效减少非点源污染对流域水环境的影响,是非点源污染控制最有效的手段之一[1-3].由于BMPs 的污染物削减效果会随着BMPs 的性质、类别、布设方式的不同而发生变化,因此充分评估各类措施的实施效果,筛选出合理的BMPs 是进行流域水环境治理的关键[4-6].

流域物理模型是根据污染物产生和迁移转化机理构建的数学模型,可以帮助管理者定量模拟非点源污染负荷,分析流域内非点源流失特征,选择和提供最有效降低污染物负荷的BMPs 决策过程[7-8].常用的物理模型包括:SWAT 模型[9]、AGNPS/AnnAGNPS 模型[10]、HSPF 模型[11]和SWMM 模型[12]等.其中,SWAT 模型因能综合考虑水循环及物质循环过程被广泛应用.众多国内外学者研究表明SWAT 模型在非点源污染模拟和BMPs 措施有效性评估方面均表现出极佳的应用效果[13-15].同时,对于不同的目标流域,识别的最佳措施方案相差较大,BMPs 的布设也需要投入巨大成本.因此,在目标流域内进行措施成本与消减效果的综合评估是极其重要的工作.

泾河作为渭河的首要支流,是流经黄土高原的主要河流.近年来,泾河水体的污染在不断增加,评价与筛选泾河流域非点源污染治理的BMPs 对泾河流域的水质改善至关重要,同时也是黄河流域生态环境保护与高质量发展的重要内容之一.本研究旨在使用SWAT 模型,构建泾河流域非点源污染模型,完成以下研究目标:(1)量化分析泾河流域不同土地利用类型的非点源污染负荷,针对性选择适宜的BMPs;(2)评估不同BMPs 及其组合的消减效率,分析不同BMPs对不同污染物的消减效果,确定泾河流域消减效率最高的BMPs;(3)评估泾河流域BMPs 实施成本与非点源污染控制有效性之间取得最佳权衡的BMPs.

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

泾河流域(图 1)涉及陕甘宁三省区,位于106°14'～108°42'E,34°46'～37°19'N 之间,流域面积约为45421km2,流域按地形地貌特征大致可分为4 个区域,即北部黄土丘陵区、中部黄土残塬区、西南部山地林区和东南部山地河川区.泾河是渭河的一级支流,黄河的二级支流,河长约为483km.该流域的土地利用主要以耕地(44.24%)和草原(44.42%)为主,其次为林地(9.41%)、城镇、水体和未利用土地.流域土壤以石灰性雏形土为主,约占流域面积的70.9%,该土壤结构以粉沙为主,其中粉沙颗粒占总量的43%,沙粒占总量的36%,黏土占总量的21%.总体而言,该流域土壤主要是发育程度较弱的雏形土,持水能力弱、肥力低、易旱易蚀.

图1 泾河流域所在位置及高程Fig.1 Location and elevation map of the Jinghe River Basin

1.2 SWAT 模型输入数据

本研究建立基本模型所需的主要输入资料包括数字高程图、土地利用及土壤空间数据、气象数据以及径流和水质时间序列数据[16],所使用数据说明及来源见表1.基于数字滤波法将河道观测水质数据分割计算得到非点源污染水质数据[17].

表1 SWAT 模型数据来源Table 1 SWAT model data source

数字滤波法是数字信号分析处理领域常用的高频信号与低频信号分离的方法.在降雨-径流过程中,地表流响应降雨变化较快,代表高频信号,而基流随降雨变化较慢,代表低频信号[18].参考Lyne 等[19]于1979年提出的滤波方程(式1)计算面流,在对河流基流和面流划分的基础上,认为基流所输送的污染负荷为自然本底负荷与点源污染负荷之和,将面流所输送的污染负荷视为非点源污染负荷[17].面源污染负荷计算为式2.

式中:qt为t 时段内的面流量,m3/s;Qt、Qt-1为t、t-1时段的总径流量,m3/s;β 为无量纲参数,称为滤波参数,β 取0.925 进行3 次滤波[20];bt为非点源负荷出流量,g/s;c 为河道观测污染物浓度,g/L.

1.3 作物管理数据库设置

泾河流域的主要粮食作物包括冬小麦、玉米和豆类等.根据陕甘宁三省的统计年鉴,这三省粮食作物的种植面积分别占总播种面积的76.95%、70.79%和63.36%,均以小麦玉米种植为主.为简化模型,在设置SWAT 模型作物数据库时仅考虑了这两种主要粮食作物的种植.经过文献调研[21-22]及陕甘宁三省统计年鉴确定小麦玉米平均施肥量:氮素分别为197.6 和313kg/hm2,磷素分别为54.3 和66kg/hm2.

1.4 模型校准与验证

参考相关文献,选取43 个径流参数和60 个水质参数,并利用SWAT_CUP 软件内置的时序不确定性适应算法(SUFI_2)对模型参数进行率定.以张家山水文站2016～2020年径流数据、临泾村水质观测点2016～2020年氨氮及2018～2020年总磷观测数据建立泾河流域非点源污染模型.以2014～2015年为模型预热期,径流与氨氮 2016～2018年为率定期,2019～2020年为验证期;总磷以2018～2019年为率定期,2020年为验证期.模型效果通过决定系数R2和纳什系数NSE 进行评价.

1.5 BMPs 设置方法

本研究结合泾河流域种植结构及特征,采取两种非结构措施:等高种植(CF)、化肥减施(FR),根据西北地区的施肥现状[22-24],设置化肥减施10%(FR10)、25%(FR25)及50%(FR50)措施.三种结构性措施:植草水道(GW)、梯田(TT)、植被过滤带(FS),以及两种退耕措施:退耕还草(RG)、退耕还林(RF)进行流域非点源污染控制模拟.国家退耕还林相关政策确定退耕地类别包括25°以上坡耕地[25],因此RF 与RG 用于坡度大于25°的坡耕地,CF 与TT 措施用于坡度为0°～25°的耕地.

SWAT 模型仅存在部分BMPs 的内置方法,许多研究者通过模型输入参数的变化,来实现流域BMPs模拟.本研究参考SWAT 模型输入输出手册及SWAT模型模拟BMPs 的相关文献研究,总结出所选取的各BMPs 的设置参数如表2所示[26-30].

表2 措施参数设置Table 2 BMPs parameter setting

表3 等高种植与梯田情景模拟USLE_P 参数设置值Table 3 Simulation of contour planting and terrace scenarios USLE_P parameter setting value

表4 梯田宽度设计值Table 4 Design values of terrace width

1.6 BMPs 综合效益评估

本研究将采用9 种单一BMPs 及其组合方式,计算泾河流域非点源污染负荷的削减效率及环境成本综合效益.然而,由于某些措施不能组合使用,因此选用总计103 种措施情景用于模拟.其中单一措施9 种,双措施组合31 种,三措施组合51 种,五措施组合12 种.消减效率的计算公式如下所示:

式中:E 为措施消减效率,%;Ybaseline为模型模拟非点源污染负荷背景值,kg;YBMPs为采用措施后模型输出非点源污染负荷,kg.

BMPs 综合效益评估包括环境效益和经济效益评估,环境效益评估主要是定量估算氮、磷等非点源污染物的负荷削减效率,经济效益评估通常考虑管理措施的成本.结合相关文献以及黄河流域补助标准,假设措施设置时长为10年,确定各BMPs 的年投入费用.化肥削减的成本指因化肥减量导致农作物减产所带来的经济损失和节省化肥费用的净值[31-32],通过文献[33]及市场调研计算化肥减施10%、25%、50%成本分别约为204.1,510.2,1020.2元/(hm2·a).按照《林业草原生态保护恢复资金管理办法》[34],计算得到退耕还草和退耕还林成本分别约为1365 和1930 元/(hm2·a),其他措施成本经过文献调研确定,具体数值详见表5.

表5 泾河流域措施成本[元/(hm2·a)]Table 5 Cost of BMPs in the Jinghe River Basin[元/(hm2·a)]

采用基于信息熵的多属性决策方法,同时考虑BMPs 成本和效益计算得到环境成本综合效益的评价值Z,评估BMPs 及其组合在泾河流域的优劣.

具体计算步骤如下[37].

(1)构建BMPs 属性决策矩阵

将BMPs 的属性因子构造成决策矩阵A=(aij)n×m,aij表示第i 个BMPs 情景方案中的j 个属性因子,n为BMPs 的个数,m 为属性因子的个数.

(2)决策矩阵规范化处理

采用极差标准化方法对决策矩阵A 进行变换、标准化处理,消除不同物理量纲对综合评价结果的影响.

对于效益性属性,计算公式为:

对于成本性属性,计算公式为:

(3)规范化矩阵归一化处理

(4)计算属性因子的信息熵

(5)属性因子权重计算

(6)BMPs 综合属性值Z 计算,结果越大,最佳管理措施的综合控制效果越好.

2 结果与分析

2.1 模型评价与不同土地利用输出负荷

SWAT 模型月径流、氨氮和总磷负荷的最终模拟结果见图2,该模型在月径流、氨氮和总磷负荷的校准期和验证期的R2和NSE 值均大于0.5,模拟效果较好[38].

图2 SWAT 模型月径流(a)、氨氮(b)和总磷(c)负荷模拟效果Fig.2 Simulation effect of(a)monthly runoff,(b)ammonia nitrogen,and(c)total phosphorus load in SWAT model

使用经过校准和验证的SWAT 模型,计算不同污染物种类的年均流失总量,结果如表6所示:泾河流域磷流失主要以无机磷(MINP)为主,氮流失主要以硝酸盐(NO3-)为主.对泾河流域耕地(AGRC)、草地(RNGB)和林地(FRST)三种主要土地利用类型上的TN 和TP负荷差异进行分析,结果如图3所示.TN 负荷中,耕地负荷最高,最高达到76.31kg/hm2(平均25.47kg/hm2),其次是林地(平均1.13kg/hm2),草地负荷最低(平均0.96kg/hm2).TP 负荷最高的是耕地,最高达到1.67kg/hm2(平均0.059kg/hm2),其次是草地(平均0.018kg/hm2),林地的负荷最低(平均0.008kg/hm2).根据图3 结果可知,TN 污染严重区域较为集中在耕地土地利用类型上,TP 污染严重区域在耕地与草地两种土地利用类型上均有分布.说明耕地是TN、TP 负荷的主要源区,部分草地对TP 负荷有一定的贡献,作物施肥是非点源污染氮、磷负荷的主要来源,BMPs 的配置应主要以减少耕地中的氮磷流失为目标.

表6 泾河流域各污染物流失量统计(kg)Table 6 Statistical table of pollution logistics losses in the Jinghe River Basin(kg)

图3 不同土地利用类型TN(a)和TP(b)非点源污染负荷Fig.3 Load diagram of TN(a)and TP(b)non-point source pollution of different land use types

2.2 BMPs 效率评估

单一措施对流域非点源污染消减效率见图4.对于TN 污染的控制,CF、GW、FS 以及TT 四种措施的消减效率较小;对于TP 污染的控制,各项措施均有明显效果.不同BMPs 对非点源污染负荷削减效果差异较大,FR50 对TN 的削减效果最为明显,削减效率为52.51%,RF 对TP 的削减效果最为明显,削减效率为24.60%.

图4 单一措施对流域非点源污染消减效率Fig.4 Reduction efficiency of non-point source pollution in a watershed by a single measure

在流域尺度上,除GW、FS、TT、CF 及其相互组合措施对TN 消减效果较差之外,所有评估措施对TN、TP 都有较好的控制效果.GW 和FS 两种措施的污染物削减机制相似,都是通过植被减小径流流速、造成泥沙沉降以控制污染物迁移[28].因此,在泾河流域,这两种措施对TP 的消减程度较高,但对TN的效果较差,相关研究也证实了这两种措施对磷污染消减的高效性[39-40].TT 措施通过减小坡长和保留径流以保持水分来减少侵蚀[26],CF 通过截留和降低径流流速来减少地表径流,并进一步拦截泥沙和防止氮磷污染物流失[41].这两种措施均是通过减少泥沙运移来进行污染物拦截,结合泾河流域非点源污染流失特征,其对TN 消减效果较差的现象可以得到解释.在泾河流域,农作物施肥方式主要是撒施,肥料埋深较浅,利用率低,FR 措施直接通过减少化肥施用量对非点源污染进行源头控制,消减效果较好[42].RG 和RF 将坡度大于25°的容易产生水土和污染流失的坡耕地转换成草地和林地.在同等水力冲刷条件下,林地和草地比耕地更能够保持水土的固定,防止水土及污染物的流失.因此,退耕措施对TN 和TP污染的控制效果均较佳[43].

如图5所示,所有的BMPs 情景对泾河流域的非点源污染均有一定的效果.对于TN 负荷,单一措施、双措施、三措施以及五措施组合方案的消减效率平均值分别为16.4%、28.5%、38.2%和49.4%.对于TP 负荷,单一措施、双措施、三措施以及五措施组合方案的消减效率平均值分别为16.0%、25.7%、34.4%和45.8%.随着措施组合数的增加,TN、TP 的平均消减效率逐渐增加.FR50,FR50+RF,FR50+GW+RF 和FR50+GW+FS+TT+RF 分别是单一措施、双措施、三措施以及五措施组合中的消减效率最高的BMPs,对TN 的消减效率分别为52.5%、65.5%、65.7%、65.9%;对TP 的消减效率分别为19.4%、35.6%、41.6%、52.7%.

图5 组合措施对流域非点源TN(a)和TP(b)消减效率Fig.5 Reduction efficiency of non-point source TN(a)and TP(b)in a watershed with combined measures

研究结果表明,在流域尺度上,组合BMPs 在降低NPS污染负荷方面比单一BMPs表现出更高的有效性.然而,不同BMPs 组合的有效性存在较大差异.对于TN 而言,部分双措施组合(FS+GW:0.87%、GW+CF:0.84%)及三措施组合(FS+GW+TT:1.16%)的消减效率接近于单一措施的最小消减效率(CF:0.35%).同时,部分双措施组合(FR50+RF:65.47%、FR50+RG:65.09%)及三措施组合(FR50+GW+RF:65.66%、FR50+FS+RG :65.55%)的消减效率接近于五措施组合的最大消减效率(FR50+GW+FS+TT+RF:65.87%).这表明,在全流域范围内,TN 存在一个最大消减效率,接近该消减效率,增加措施数并不能显著提高污染物的消减效率,并且部分措施对TN 的控制效果不佳,因此简单地增加措施数并不能提高对TN 的消减效率.对于TP 而言,随着措施组合数的增加,箱体图中的箱体高度逐渐减小(图5b),措施消减效率分布逐渐集中,措施消减效果趋近于稳定.

2.3 措施环境成本综合效益

基于信息熵的多属性决策方法,对措施成本和TN 及TP 消减效率进行属性因子权重计算,计算得到各权重分别为0.30、0.52 和0.18.结果表示:对环境成本综合效益影响最大的因子为TN 消减效率,这与泾河流域非点源污染首要污染物为TN 污染的流域特征相契合[44],属性因子权重计算结果可信度较高.措施成本与TN、TP 消减效率之间的相关系数为0.83 和0.72.表明措施成本与消减效率之间有显著的正相关关系,与上文得出结论相一致.

表7 和8 分别展示了单一BMPs 的环境成本综合效益评价值Z 和103 种BMPs 情景中环境成本综合效益值排名前10 的BMPs 组合.在单一BMPs中,FR50 的评价值Z 最高,达到0.63;其次为RF,评价值Z 为0.52.非结构措施的平均评价值Z 为0.42,结构性措施的平均评价值Z为0.33,退耕措施的平均评价值Z 为0.51.在泾河流域,退耕措施的环境成本综合效益优于非结构措施优于结构性措施.

表7 单一措施环境成本综合效益值Table 7 Comprehensive benefit value of environmental costs for a single measure

表8 所展示的措施情景中,FR50+RF、FR50+GW+RG、FR50+GW+FS+TT+RG 分别是双措施、三措施和五措施组合情景中环境成本综合效益值最大的措施组合,其评价值Z 显著大于FR50,且环境成本综合效益排名前十的BMPs 中无单一BMPs.结果表明,组合BMPs 比单一BMPs 更有经济性.FR50+GW+RG 是环境成本综合效益最高的措施组合,这一组合措施要求在农业耕作过程中减少化肥50%的施用量,并且将坡度大于25°的农田退耕还草以及在河道进行植草水道措施建设相结合,该组合措施对TN、TP 的消减效率分别达到65.49%和40.70%.

表8 环境成本综合效益排名前十的BMPsTable 8 Top 10BMPs in comprehensive benefits of environmental costs ranking

在单一BMPs 配置的所有情景中,环境成本综合效益最高的措施是FR50.FR 措施仅涉及到种植过程中施肥量的变化,措施实施过程会减少一部分化肥成本支出,随着化肥减施率的提高,对作物产量的影响较小,但对污染物尤其是TN 的消减效果提升较大,这是FR50 相较于其他管理措施环境成本综合效益最高的原因.CF 措施虽然单位成本在所选措施中处于中间位置,但其实施面积较大,并且对TN、TP的消减效率较低,导致其在流域内所有评价措施中环境成本综合效益值最低.三种结构性措施对TN 的消减效果较差,这是其环境成本综合效益值偏低的主要原因,GW 措施的实施面积最小,因此该措施在结构性措施里表现优异.就退耕措施而言,RF 与RG在TN 污染控制方面效果相近,在TP 污染消减方面RF 显著优于RG,因此RF 的环境成本综合效益优于RG.退耕措施的环境成本综合效益与非结构性措施和结构性措施的差异可以归因于退耕措施在减少TN、TP 负荷方面均具有更高的有效性.

FR50+GW+RG 组合措施中,FR50 是从农业生产源头上减少农业生产活动产生的氮磷污染物,属于非点源污染控制的源头控制措施;GW 是在源头治理的基础上,在携污水流进入主河道前采取的工程措施,主要减少径流污染物入河量,属于非点源污染控制的过程拦截措施;RG 属于宏观管理措施,旨在对流域生态环境进行系统的规划与管理,降低面源污染风险.FR50+GW+RG 措施组合涉及非点源污染控制的源头控制、过程拦截和宏观管理,构成了一个完整的非点源污染控制体系.在所有措施组合中,环境成本综合效益值排名前三的措施组合均属于这样的控制体系,说明在泾河流域,构建源头控制、过程拦截和宏观管理的非点源污染控制体系能在实施成本和非点源控制有效性之间取得平衡,FR50+GW+RG 是泾河流域最佳管理措施组合.

2.4 结果的可信度和不确定性

研究结果的可信度和不确定性主要受到模型模拟与多属性决策方法的影响.其中多属性决策方法的属性权重是采用信息熵理论对数据计算出来的,比专家主观给出的属性权重更客观,更可靠,适用于流域面源污染管理[37,45-47].模型模拟结果的不确定性来源主要包括模型输入数据、模型结构和模型参数[48].本研究使用SUFI-2 算法用于模型不确定性分析,该算法将所有不确定性映射到参数上[49-50].P因子(P-factor)和R 因子(R-factor)是该方法用于表示不确定性的两个指标.其中P-factor指95%置信区间(95PPU)内模拟数据占实测数据的百分比,Rfactor 表示95PPU 条带平均厚度与观测数据标准差的比值.在该研究中,径流、氨氮和总磷模拟的P-factor 分别为0.78、0.72 和0.62,R-factor 分别为0.60、1.24 和 0.44.对于径流而言 P-factor>0.7,R-factor<1.5 时模型的不确定性较小[51],对泥沙和水质而言较小的P-factor 和较大的R-factor 是可以接受的[52].因此,该研究的模型模拟不确定性较小,研究结果的可信度较高.

本研究选用的所有BMPs 方案都是基于文献参数设计的,没有通过野外试验验证其有效性,这是该研究存在的不足之处.此外,该研究的措施均是以全流域为实施区域,以筛选流域的最佳管理措施,后续研究可采用进化算法,如遗传算法等,进行BMPs 在流域中的空间优化配置.

3 结论

3.1 SWAT 模型适用于泾河流域非点源污染模拟,对径流、氨氮以及总磷的模拟结果较好.泾河流域磷流失主要以无机磷为主,氮流失主要以硝酸盐为主.耕地是TN、TP 负荷的主要源区,部分草地对总磷负荷有一定的贡献.

3.2 在泾河流域,不同管理措施对非点源污染负荷削减量差异较大,FR50 对TN 的削减效果最为明显,削减效率为52.51%,RF 对TP 的削减效果最为明显,削减效率为24.60%.组合BMPs 在降低非点源污染负荷方面比单一BMPs 表现出更高的有效性.

3.3 单一措施环境成本综合效益值如下:FR50 >RF >RG >FR25 >GW >FR10 >FS >TT >CF,非点源污染控制单一措施环境成本综合效益退耕措施优于非结构措施优于结构性措施.组合BMPs 比单一BMPs 更有经济性.FR50+GW+RG 是所有103 种措施情景中环境成本综合效益最大的BMPs,是泾河流域最佳措施方案.