DPeRS模型在重點(diǎn)流域面源污染優(yōu)控單元?jiǎng)澐种械膽?yīng)用
——以吉林省為例

王　謙　馮愛(ài)萍　于學(xué)謙　姚延娟　王洪亮　王雪蕾

(1.環(huán)境保護(hù)部，北京　100035；2.環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京　100094；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京　100193；4.北京吉威時(shí)代軟件股份有限公司，北京　100043)

?

DPeRS模型在重點(diǎn)流域面源污染優(yōu)控單元?jiǎng)澐种械膽?yīng)用
——以吉林省為例

王謙1馮愛(ài)萍2于學(xué)謙3姚延娟2王洪亮4王雪蕾2

(1.環(huán)境保護(hù)部，北京100035；2.環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京100094；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京100193；4.北京吉威時(shí)代軟件股份有限公司，北京100043)

【摘要】“十二五”期間，環(huán)保部開(kāi)展了水污染防治分區(qū)管理工作，結(jié)合水質(zhì)目標(biāo)劃定了控制單元，2015年《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》的頒布，對(duì)重點(diǎn)流域水質(zhì)目標(biāo)提出新要求，同時(shí)對(duì)重點(diǎn)流域的控制單元管理提出新要求。在“十二五”分區(qū)基礎(chǔ)上，結(jié)合水質(zhì)管理目標(biāo)和保證鄉(xiāng)鎮(zhèn)完整性的情況下，繼續(xù)對(duì)控制單元進(jìn)行細(xì)化，最終形成了我國(guó)1784個(gè)控制單元，然而如何實(shí)現(xiàn)控制單元的分級(jí)分類管理是個(gè)重點(diǎn)也是難點(diǎn)，尤其優(yōu)先控制單元的劃分是流域水環(huán)境精細(xì)化管理的關(guān)鍵。本文以遙感分布式面源污染模型—DPeRS(Diffuse pollution estimation with remote sensing)模型為工具，以吉林省控制單元為例，從流域面源污染角度探討優(yōu)先控制單元的劃分科學(xué)方法，為實(shí)現(xiàn)流域科學(xué)管理提供技術(shù)支撐。研究結(jié)果表明：1)吉林省面源污染物以TN和CODcr為主，2014年產(chǎn)生TN 2.4萬(wàn)t，進(jìn)入水體6384t；CODcr 2.2萬(wàn)t，進(jìn)入水體4552t；2)空間分布上，TN、TP -N和CODcr面源污染物主要集中在吉林省西北部地區(qū)；3)氮型和磷型面源污染主要來(lái)源為農(nóng)田耕作，化學(xué)需氧量面源污染源主要為畜禽養(yǎng)殖；4)吉林省48個(gè)控制單元中優(yōu)控單元共21個(gè)，其中一類優(yōu)先控制單元8個(gè)即污染物產(chǎn)生量和污染物入河量均較大的區(qū)域，二類優(yōu)控單元13個(gè)，包括8個(gè)源頭控制單元和5個(gè)入河過(guò)程控制單元。

【關(guān)鍵詞】DPeRS模型；面源污染；優(yōu)控單元；吉林省

1引言

“十二五”期間，環(huán)保部開(kāi)展了水污染防治分區(qū)管理工作，結(jié)合水質(zhì)目標(biāo)劃定了控制單元。2015年《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》(“水十條”)的頒布，對(duì)重點(diǎn)流域水質(zhì)目標(biāo)提出新要求，同時(shí)對(duì)重點(diǎn)流域的控制單元管理提出新要求。在“十二五”分區(qū)基礎(chǔ)上，根據(jù)十三五水環(huán)境精細(xì)化管理需求，環(huán)保部確定流域十三五考核斷面，并結(jié)合“水十條”提出重點(diǎn)流域總體目標(biāo)和分解目標(biāo)，確定考核斷面2020年水質(zhì)目標(biāo)。結(jié)合“十三五”水質(zhì)管理目標(biāo)和保證鄉(xiāng)鎮(zhèn)完整性的情況下，繼續(xù)深入細(xì)化控制單元，基于高精度數(shù)字高程數(shù)據(jù)、高分遙感數(shù)據(jù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、水環(huán)境等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了“十三五”控制單元?jiǎng)澐旨夹g(shù)系統(tǒng)，最終形成了我國(guó)1784個(gè)控制單元。然而如何實(shí)現(xiàn)控制單元的分級(jí)分類管理是個(gè)重點(diǎn)也是難點(diǎn)，尤其優(yōu)先控制單元的劃分是流域水環(huán)境精細(xì)化管理的關(guān)鍵。

根據(jù)水域敏感性、水質(zhì)超標(biāo)程度及污染類型和典型水環(huán)境安全問(wèn)題可以將控制單元?jiǎng)澐譃閮?yōu)先控制單元和一般控制控制單元，而優(yōu)先控制單元根據(jù)水環(huán)境問(wèn)題可以具體劃分為點(diǎn)源控制單元、面源控制單元和生態(tài)水量保障控制單元等。本研究將以遙感分布式面源污染模型—DPeRS(DiffusePollutionEstimationwithRemoteSensing)模型[1-3]為工具，以吉林省為應(yīng)用案例區(qū)，對(duì)面源優(yōu)先控制單元的劃分進(jìn)行示范應(yīng)用。

2材料與方法

2.1研究區(qū)域概況

吉林省位于中國(guó)東北部，面積18.74萬(wàn)km2，為溫帶大陸性季風(fēng)氣候，地貌形態(tài)差異明顯，呈現(xiàn)明顯的東南高、西北低的特征，主要平原以松遼分水嶺為界，以北為松嫩平原，以南為遼河平原。吉林省轄長(zhǎng)春、吉林、四平、松原、白城、遼源、通化、白山和延邊朝鮮族自治州。

吉林省是農(nóng)業(yè)大省，是我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)之一，近年來(lái)由化肥施用、農(nóng)藥使用、畜禽養(yǎng)殖、生活垃圾、農(nóng)用薄膜、作物廢棄物等生產(chǎn)活動(dòng)帶來(lái)的面源污染問(wèn)題日益嚴(yán)重[4]，我國(guó)學(xué)者開(kāi)展了吉林省面源污染相關(guān)的一些研究工作，具體包括吉林省面源污染特征及趨勢(shì)研究[5-6]、農(nóng)業(yè)面源污染成因及防治對(duì)策[4]、農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源氨氮污染環(huán)境影響評(píng)價(jià)[7]、地表水非點(diǎn)源氨氮污染負(fù)荷研究[8]、農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制研究[9]、農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染調(diào)控體系研究[10]等幾個(gè)方面。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，吉林省面源污染空間模擬分析的相關(guān)研究較少。

2.2研究方法

圖1　技術(shù)路線圖

2.2.1DPeRS模型簡(jiǎn)介

(1)農(nóng)田氮平衡核算模塊：采用輸入輸出法對(duì)農(nóng)田氮表觀平衡量進(jìn)行計(jì)算[12]。輸入項(xiàng)包括化肥、飼料、糞肥、生物固氮、大氣沉降和種子幼苗等過(guò)程，輸出項(xiàng)為農(nóng)作物帶走氮量。

(2)植被覆蓋度定量遙感反演模塊：應(yīng)用歸一化植被指數(shù)(NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI)間接反演植被覆蓋度(Fc)[13，14]，具體算法如下：

(1)

(2)

式中，NDVIveg是純植被像元的NDVI值，NDVIsoil是完全無(wú)植被覆蓋像元的NDVI值，αNIR是近紅外波段的地表反射率，αRED是紅光波段的地表反射率。

(3)溶解態(tài)污染負(fù)荷估算模塊：以暴雨徑流產(chǎn)物模型為基礎(chǔ)，具體構(gòu)建農(nóng)田徑流、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖和城鎮(zhèn)徑流的溶解態(tài)污染負(fù)荷估算方程[3，15]，具體如下：

(3)

(4)

(5)

式中，CDis是溶解態(tài)面源污染負(fù)荷(t·km-2)；i是面源污染類型，其中1是農(nóng)田徑流型，2是城鎮(zhèn)徑流型，3是農(nóng)村生活型，4是畜禽養(yǎng)殖型；j是月份；Qi是單位面積面源污染源強(qiáng)(t·km-2)；Li是次降水沖刷后剩余污染物的量(t·km-2)；Ni是自然因子修正系數(shù)，用來(lái)表征對(duì)面源污染物空間分布產(chǎn)生影響的主要自然因子的空間異質(zhì)性；Si是社會(huì)因子修正系數(shù)，用以表征城鎮(zhèn)和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)面源污染物排放的影響；ε為徑流系數(shù)；ε0為標(biāo)準(zhǔn)徑流系數(shù)，反映不透水硬化地面情況，本研究中，ε0默認(rèn)取值為0.87；k為地面沖刷系數(shù)；r為降雨強(qiáng)度(mm·d-1)；t為降雨歷時(shí)(h)；P為日降雨量(mm·d-1)；Slopco，Vegco和Soilco分別為坡度、植被和土壤因子；W為垃圾處理率；U為垃圾入網(wǎng)率。

(4)吸附態(tài)污染負(fù)荷估算模塊：吸附態(tài)N和P依據(jù)土壤侵蝕進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算方式如下[15]：

(6)

(7)

式中，CAds是吸附態(tài)面源污染負(fù)荷 (t·km-2)；A年土壤侵蝕量 (t·km-2·a-1)；Qa為土壤中N/P含量(mg·kg-1)；Er為時(shí)段N/P平均富集系數(shù)；R為降雨侵蝕力因子(MJ·mm·(ha·h·a)-1)，K為土壤蝕性因子(t·ha·h·(MJ·mm·ha)-1)，LS為地形因子 (unitless)；C為作物因子(unitless)；P為水土保持措施因子(unitless).

(5)入河模塊：基于DEM和流域水系劃分亞流域，在每個(gè)亞流域上計(jì)算入河系數(shù)，具體方程如下：

(8)

(9)

式中，Qdischarge為面源污染物入河量(t)；Area是像元面積；CR為徑流系數(shù)(unitless)；Prec和Runoff分別為年降雨量和年徑流量。本研究采用的Prec和runoff數(shù)據(jù)來(lái)源于站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

2.2.2優(yōu)控單元分析

選取面源污染產(chǎn)生負(fù)荷和入河量2個(gè)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先控制單元的判定，其中兩個(gè)指標(biāo)的值具體為總氮、總磷、氨氮和化學(xué)需氧量4個(gè)指標(biāo)值的加和。對(duì)所有待劃分的控制單元進(jìn)行平均面源污染產(chǎn)生負(fù)荷和平均入河量計(jì)算，對(duì)于面源污染產(chǎn)生負(fù)荷和入河量均大于均值的控制單元判定為優(yōu)先控制單元，即一類控制單元；產(chǎn)生負(fù)荷大與均值而入河量小于均值，或者產(chǎn)生負(fù)荷小于均值而入河量大于均值的控制單元判定為二類控制單元，分別命名為源頭優(yōu)控單元和入河過(guò)程優(yōu)控單元，其他情況判定為三類控制單元，命名為一般控制單元。

2.2.3數(shù)據(jù)處理

DPeRS模型運(yùn)行需要的數(shù)據(jù)包括吉林省土地利用、植被覆蓋、月降水、坡度坡長(zhǎng)、農(nóng)作物產(chǎn)量等，具體數(shù)據(jù)來(lái)源和處理方法見(jiàn)表1。

表1　主要空間數(shù)據(jù)列表

3結(jié)果與分析

3.1吉林省面源污染物空間特征分析和總量核算

3.1.1面源產(chǎn)污空間特征

圖2　2014年吉林省面源污染物產(chǎn)生負(fù)荷空間分布

3.1.2面源污染物產(chǎn)生量和入河量估算

DPeRS模型估算結(jié)果表明：2014年吉林省總氮和化學(xué)需氧量面源污染較為突出，TN和CODcr平均面源污染負(fù)荷分別為0.13t·km-2和0.11t·km-2，TN的產(chǎn)生量和入河量分別為2.4萬(wàn)t和6384t，CODcr的產(chǎn)生量和入河量分別為2.2萬(wàn)t和4552t，具體信息詳見(jiàn)表2。

對(duì)DPeRS模型結(jié)果進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)，吉林省不同城市地區(qū)2014年面源產(chǎn)污負(fù)荷和入河量信息詳見(jiàn)表3。結(jié)果表明：長(zhǎng)春市面源污染物產(chǎn)生負(fù)荷及入河排放量最大，其次是吉林市和白城市，四平市面源污染物產(chǎn)生負(fù)荷較高，但入河量較低。

表2　2014年吉林省面源污染指標(biāo)產(chǎn)生和入河信息列表

3.2吉林省面源DPeRS模型污染源解析

綜合DPeRS模型模擬結(jié)果對(duì)吉林省面源污染源進(jìn)行分析，結(jié)果表明：農(nóng)田耕作是總氮和氨氮面源污染主要污染源，農(nóng)田徑流產(chǎn)生總氮和氨氮量分別為21814t和4337t，占比均達(dá)到90%以上；農(nóng)田耕作是總磷面源污染主要污染源，農(nóng)田徑流產(chǎn)生總磷量為644t，占比為56.7%，其次是水土流失型(占比38.3%)；對(duì)于化學(xué)需氧量指標(biāo)，畜禽養(yǎng)殖是主要污染源，產(chǎn)生量為14601t，占比達(dá)到67.4%，其次城鎮(zhèn)徑流對(duì)化學(xué)需氧量影響較大，年產(chǎn)量為6497t，占比為30%.2014年吉林省面源污染類型占比情況詳見(jiàn)圖3。

表3　2014年吉林省各市面源污染指標(biāo)信息列表

圖3　污染源分析圖

3.3吉林省優(yōu)控單元分析

參照面源污染模擬結(jié)果，按照有控單元?jiǎng)澐衷瓌t，對(duì)吉林省48個(gè)控制單元進(jìn)行優(yōu)化篩選，確定一類優(yōu)先控制單元8個(gè)；二類優(yōu)先控制單元13個(gè)，包括8個(gè)源頭控制單元和5個(gè)入河過(guò)程控制單元；37個(gè)一般控制單元。具體優(yōu)控單元?jiǎng)澐纸Y(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4　吉林省優(yōu)先控制單元空間分布圖

4結(jié)論

應(yīng)用遙感分布式面源污染模型DPeRS對(duì)吉林省面源污染物總氮、總磷、氨氮和化學(xué)需氧量的污染負(fù)荷進(jìn)行模擬、污染源解析和優(yōu)控單元分析，結(jié)果表明：

(2)面源污染物的空間分布特征表明，對(duì)水質(zhì)產(chǎn)生影響的面源污染物TN、TP、NH4+-N和CODcr主要集中在吉林省西北部地區(qū)，長(zhǎng)春市面源污染物產(chǎn)生量及入河排放量最大。

(4)優(yōu)控單元分析結(jié)果表明，吉林省劃分的48個(gè)控制單元中，一類優(yōu)控單元8個(gè)，二類優(yōu)控單元13個(gè)，包括8個(gè)源頭控制單元和5個(gè)入河過(guò)程控制單元，其余為一般控制單元。

參考文獻(xiàn)：

[1]王雪蕾，馮愛(ài)萍，吳傳慶，等.利用DPeRS模型估算巢湖流域氨氮和化學(xué)需氧量的面源污染負(fù)荷.環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2015，35(9)：2883-2891.

[2]王雪蕾，王新新，朱利，等.巢湖流域氮磷面源污染與水華空間分布遙感解析.中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2015，35(5)：1511-1519.

[3]王雪蕾，蔡明勇，鐘部卿，等.遼河流域非點(diǎn)源污染空間特征遙感解析[J].環(huán)境科學(xué)，2013，34(10)：3788-3796.

[4]丁叮，楊波.吉林省農(nóng)業(yè)面源污染成因及對(duì)策[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2014，34 (10)：26-27.

[5]王媛，馬繼力，呂川，等.吉林省遼河流域農(nóng)業(yè)面源污染特征及趨勢(shì)研究[J].吉林農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，37(3)：61-64.

[6]段麗杰，王程銀，馬繼力，等.吉林省面源污染特征及防治對(duì)策[J].新疆環(huán)境保護(hù)，2015，37(2)：1-2.

[7]沈萬(wàn)斌，楊育紅，金國(guó)華.吉林省農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源氨氮污染環(huán)境影響評(píng)價(jià)[J].云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，22 (4)：574-576.

[8]楊育紅.吉林省地表水非點(diǎn)源氨氮污染負(fù)荷研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2007.

[9]王楠.吉林省農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2009.

[10]郝芳華，楊勝天，程紅光，等.大尺度區(qū)域非點(diǎn)源污染負(fù)荷計(jì)算方法[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2006.26(3)：375-383.

[11]WangXL，F(xiàn)engAP，WangQ，etal.SpatialvariabilityofthenutrientbalanceandrelatedNPSPriskanalysisforagro-ecosystemsinChinain2010.Agriculture，EcosystemsandEnvironment，2014，193：42-52.

[12]CarlsonTN，ArthurST.Theimpactoflanduse-landcoverchangesduetourbanizationonsurfacemicroclimateandhydrology：asatelliteperspective[J].GlobalandPlanetaryChange，2000，25：49-65.

[13]Jiménez-MuozJC，SobrinoJA，PlazaA，etal.ComparisonBetweenFractionalVegetationCoverRetrievalsfromVegetationIndicesandSpectralMixtureAnalysis：CaseStudyofPROBA/CHRISDataOveranAgriculturalArea[J].Sensors，2009，9(2)：768-793.

[14]郝芳華，程紅光，楊勝天.非點(diǎn)源污染模型理論方法與應(yīng)用[M].北京：中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社，2006.283-285.

[15]WangXL，WangQ，WuCQ，etal.Amethodcoupledwithremotesensingdatatoevaluatenon-pointsourcepollutionintheXin'anjiangcatchmentofChina[J].ScienceoftheTotalEnvironment，2012，430：132-143.

作者簡(jiǎn)介：王謙，碩士，調(diào)研員，研究方向?yàn)榱饔蛩h(huán)境綜合管理

通訊作者：王雪蕾，博士，研究員，研究方向?yàn)榱饔蛩鷳B(tài)過(guò)程模擬與污染控制

中圖分類號(hào)：X21

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-288X(2016)04-0111-05

Application of DPeRS Model on NPS Priority Control Unit(PCU)EvaluationinJilinProvince

WANG Qian1FENG Aiping2YU Xueqian3YAO Yanjuan2WANG Hongliang4WANG Xuelei2

(1.Ministry of Environmental Protection (MEP)，Beijing 100035，China；2.SatelliteEnvironmentCenter，MinistryofEnvironmentalProtection(SEC，MEP)，Beijing100094，China；3.CollegeofResourcesandEnvironmentalSciences，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100193，China；4.BeijingGeowaySoftwareCompany，Beijing100043，China)

Abstract：During the period of the 12th Five-year Plan，the Ministry of Environmental Protection carries out division management about water pollution prevention，and it divided also control unit in combination of water quality target. After the Water Pollution Prevention Action Plan released in 2015，many new demands about water quality target and the management of control unit in key water basin were put forward. On the basis of the division of period of 12th Five-Year Plan，the control units were further refined and the 1784 control units were formatted in China combined with water quality management target and the integrity of township. However，how to realize the classification management of the control unit is a key and difficult point，and especially the division of priority control units is the key to the precision management of water environment on watershed. Using Diffuse pollution estimation with remote sensing (DPeRS) model as a tool and Jilin province as example，this study probed into a scientific partition method of priority control units from the angel of watershed non-point source pollution，and it provided technical support for scientific basin management. The results showed：1) In Jilin province，non-point source pollution are mainly TN and CODcr. The discharge of TN was 6384t with the total production being 2.4 ×104t and CODcr was 4552t with the total production 2.2 ×104 t in 2014. 2) The TN、TP -N and CODcr pollution were mainly located in the northwestern of Jilin province. 3) Farming was the most important source for NPS of nitrogen and phosphorus，and the livestock contributed most of NPS of CODcr.4) Among 48 control units in Jilin province，there are 21 priority control units which contains 8 first level control units whose production and discharge of pollution are higher and 13 second level control units which contains 8 source control units and 5 process control units.

Keywords：DPeRS model；non-point pollution；priority control unit；Jilin province

項(xiàng)目資助：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.41001245，71103186，41101378)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃(No.2012BAD15B03)

引用文獻(xiàn)格式：王謙等.DPeRS模型在重點(diǎn)流域面源污染優(yōu)控單元?jiǎng)澐种械膽?yīng)用[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2016，41(4)：111-115.