土地利用驅動下洪澤湖支流流域非點源顆粒態(tài)磷流失時空變化特征

葉祖鑫，林晨，安艷玲，吳起鑫，劉斌，隋雪艷，馬榮華

（1.貴州大學喀斯特環(huán)境與地質災害防治重點實驗室，貴陽 550003；2．中國科學院流域地理學重點實驗室，中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京 210008；3．江蘇省土地開發(fā)整理中心，南京 210017）

土地利用驅動下洪澤湖支流流域非點源顆粒態(tài)磷流失時空變化特征

葉祖鑫1，2，林晨2*，安艷玲1，吳起鑫1，劉斌3，隋雪艷3，馬榮華2

（1.貴州大學喀斯特環(huán)境與地質災害防治重點實驗室，貴陽 550003；2．中國科學院流域地理學重點實驗室，中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京 210008；3．江蘇省土地開發(fā)整理中心，南京 210017）

選取洪澤湖支流流域，根據1990、2000、2005、2010年Landsat TM/ETM遙感影像，應用泥沙輸移分布模型，計算出研究區(qū)非點源顆粒態(tài)磷流失負荷，研究土地利用變化對非點源顆粒態(tài)磷流失負荷的影響。結果表明，土地利用與非點源顆粒態(tài)磷流失負荷息息相關：在2、3號子流域，建設用地、林地和顆粒態(tài)磷流失負荷呈正相關，主要因為2號和3號子流域在盱眙及周邊城市需求驅動下，耕地由原來種植水稻轉型為蔬菜等高附值經濟作物，種植強度較高，磷肥施肥量增加，造成顆粒態(tài)磷的流失負荷與當地建設用地和林地面積變化趨勢相近；4號子流域由于土地類型轉變，造成旱地與顆粒態(tài)磷流失負荷呈負相關；其他子流域大多為水田、旱地與顆粒態(tài)磷流失負荷呈正相關，建設用地、林地和顆粒態(tài)磷流失負荷呈負相關。

顆粒態(tài)磷；土地利用；相關性；泥沙輸移分布模型

流域非點源條件下磷污染與載荷是水體富營養(yǎng)化的關鍵誘因，控制流域地表磷流失已經成為湖泊水環(huán)境管控的重要途徑。磷在土壤中的存在按物理形態(tài)可以分為溶解態(tài)磷和顆粒態(tài)磷兩大類，顆粒態(tài)磷以吸附在土壤膠體上的形態(tài)存在，可占總磷的95%～99%[1]，所以流域內的磷流失往往是以顆粒態(tài)的形式輸送至水體中。因此，有效地估算流域非點源顆粒態(tài)磷載荷時空變化特征是實現湖泊水環(huán)境保護的基礎與依據。

傳統(tǒng)的研究方法依賴于大量的點位觀測以及小區(qū)徑流試驗，但流域污染物載荷存在極強的時空變異性，僅依靠點位監(jiān)測難以準確獲取流域尺度上的污染物分布信息。而現有模型通常被分為兩類：物理模型（SWAT、ANSWERS和AGNPS等）和經驗模型（RUSLE、SEDD和PLOAD等）[2－5]。物理模型在較小的空間尺度上對污染流失有準確的估計，但因需要詳細的野外觀察數據，使得這些模型不適用于大的空間尺度[6－7]。而經驗模型被廣泛用于流域監(jiān)測，因其具有結構簡單、資料易于獲取和高效等優(yōu)點[8]，所以本文選用經驗模型進行研究。目前，經驗模型多使用修正通用水土流失方程RUSLE（Revised universal soil loss equation），它基于氣候、土地利用、土壤、地形、植被覆蓋等因素，估算流域內土壤侵蝕模數[9]。本文所采用的泥沙輸移分布模型SEDD（Sediment delivery distributed model）已在RUSLE方程的基礎上進行了改進，由于引入了泥沙輸移比和土壤中磷含量，可以更精確地估算土壤中顆粒態(tài)營養(yǎng)物質的流失。同時，遙感影像和GIS技術的應用，可以獲取流域尺度上長時間序列的動態(tài)數據，解決過去模型缺乏有效的實時監(jiān)測數據，難以模擬流域尺度上非點源污染時空變化的問題[10－11]。

在經驗模型對非點源顆粒態(tài)磷的計算過程中，非點源污染受降雨、地形、土地利用、土壤性質、水文過程及人類活動等因素影響。土地利用變化是社會經濟條件下人類活動的集中體現，土地利用變化會使得下墊面的土壤成分、水質特征、水文過程等發(fā)生變化，從而直接或間接影響非點源污染的整個過程[12－13]。

本文選擇洪澤湖流域為研究區(qū)，采用SEDD經驗模型，運用衛(wèi)星遙感與地面采樣監(jiān)測相搭配的星地協同技術，獲取洪澤湖流域非點源顆粒態(tài)磷流失的時空變化，并討論它與土地利用變化之間的響應關系。既可以為流域水環(huán)境監(jiān)測和預警提供數據支撐，還可以為流域生態(tài)環(huán)境保護提出建議。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于洪澤湖入湖河流淮河（盱眙段）周邊，118°21′～118°36′E，32°51′～33°7′N，流域面積175.4 km2。研究區(qū)地勢西南多丘陵，東北多平原，呈階梯狀傾斜，高低相差200 m，空間差異較大。研究區(qū)地處亞熱帶和暖溫帶過渡氣候區(qū)，四季分明，年平均氣溫14.7℃、平均降雨量為1005 mm，降雨多集中在7—9月份，占全年降雨量的60%左右。研究區(qū)土壤類型主要為黃崗土、粘棕土、暗栗土等，土地利用類型為林地、水田、旱地、建設用地、濕地、水體等。

1.2 子流域劃分

在流域數字高程模型（DEM）的基礎上，結合流域的實際水系及產匯流特征，SWAT模型將流域劃分為十多個子流域，選取其中地類、地形特征明顯的5塊子流域作為研究區(qū)，如圖1所示。

1.3 非點源顆粒態(tài)磷流失負荷定量評價

SEDD模型在傳統(tǒng)研究使用的修正通用水土流失方程RUSLE的基礎上，將土壤中磷含量和泥沙輸移比引入模型中，并且在30 m×30 m的空間尺度下進行計算[14]。

式中：Par（P）指單位面積顆粒態(tài)磷負荷，kg·km－2·a－1；Ai指土壤侵蝕模數，t·hm－2·a－1；Psed指土壤中的總磷含量，g·kg－1；SDRi指泥沙輸移比，%，可以通過模型（2）進行計算[15－19]。

式中：K′指阻力截留系數，α為流經坡面任一點i處單位等高線長度的匯流面積，β為該點處的坡度。

1990年和2000年磷背景數據通過查找土壤志相應土種的磷背景值進行賦值，柵格化；2005年與2010年磷背景數據通過地調院多目標地球化學數據，利用反距離權重法進行插值為柵格圖，相對誤差為0.125。

通過修正通用水土流失方程RUSLE計算土壤侵蝕模數。

式中：Ai為年土壤侵蝕量，t·hm－2·a－1；Ri為降雨侵蝕動力因子，MJ·mm·hm－2·a－1；Ki為土壤可蝕性因子，Mg·h·MJ－1·mm－1；LSi為坡長坡度因子；Ci為植被覆蓋和作物管理因子；Pi為水土保持措施因子，LSi、Ci、Pi均為無量綱因子。

降雨侵蝕動力因子R通過模型（4）進行計算[20]。

式中：Pi為月平均降雨量，mm；P為年平均降雨量，mm。

土壤可蝕性因子指對某一特定土壤內在可蝕性的定量化描述，本文采用Sharpley等[21]推出的僅需要土壤質地以及有機碳含量數據的土壤可蝕性因子K計算公式計算得出。LS因子反映地形對土壤侵蝕的影響，它包括坡長和坡度因素，利用ARCGIS軟件基于30 m分辨率的DEM圖計算得出流域坡長、坡度空間分布圖；再通過公式（5）分別算出L和S因子[22－23]。

式中：θ表示坡度；μ表示坡長，m。

水土保持P因子是指特定保持措施條件下的土壤流失量與相應未實施保持措施情況下地塊土壤流失量之比。P值一般在0～1之間。本次研究參考相關學者的研究結果[24]，確定研究區(qū)不同土地利用類型的P值見表1，將P值賦給不同的土地利用類型，得到P因子圖。

圖1 研究區(qū)示意圖Figure 1 Location of study area

表1 不同土地利用類型的P因子值Table 1 P Value of different land utilization type

植被覆蓋與管理因子C是評價植被因素抵抗土壤侵蝕能力及準確估算土壤侵蝕模數的重要參數，通過歸一化植被指數NDVI來進行計算[25]，見公式（6）。NDVI指數是一種由遙感傳感器所接收的地物光譜信息而推算得到的反映地表植被狀況的定量值。本次計算利用Landsate TM影像經過輻射定標、大氣校正、波段計算求得月NDVI值，以月NDVI值求平均，獲得NDVI數據的年度值。這樣可以準確反映一年中研究區(qū)植被覆蓋的平均情況，縮小季節(jié)變化的影響[26]。

（1）植被覆蓋度c

（2）植被覆蓋與管理因子C

1.4 數據收集

土壤中總磷含量Psed的基礎數據和非點源顆粒態(tài)磷流失負荷計算模型中各因子空間數據（降雨量、植被覆蓋度等）來源見表2。

表2 非點源磷流失負荷計算數據來源Table 2 The data source for NPS P loads calculation

1.5 模型驗證

由于缺少實測的顆粒態(tài)磷負荷數據，本文采用年輸水量與實測水樣中的顆粒態(tài)磷濃度推算得到顆粒態(tài)磷負荷量，將之與模型估算的顆粒態(tài)磷負荷進行對比，驗證模型估算精度[27]。徑流量來自于南京地理與湖泊研究所2010年對1、3、4號子流域出水口的定點徑流量監(jiān)測數據。實測的顆粒態(tài)磷濃度數據通過2010年對1、3、4號子流域出水口采集的不同季節(jié)的水樣，采用鉬酸銨分光光度法測定而得。

驗證結果如表3所示。2010年，1號子流域的相對誤差最大，為12.26%；4號子流域的相對誤差最小，為8.4%。模擬結果表明所建立的非點源顆粒態(tài)磷流失模型具有一定的模擬精度。

表3 不同子流域顆粒態(tài)磷流失量模擬值與實際值對比分析Table 3 Comparison between calculated and measured particulate phosphorus loss load

2 結果與討論

2.1 研究區(qū)土地利用變化情況

研究區(qū)土地利用類型主要分為六類，計算和統(tǒng)計結果見圖2～圖4。從圖2和圖3可以看出，研究區(qū)整體土地利用結構表現為水田面積比例最大，在34%～40%之間，其他地類面積比例在20%以下。變化最快的是建設用地，1990—2010年增加了接近80%的用地量；林地和旱地面積比例變化不快。

各子流域土地利用結構如圖4所示。1號子流域水田面積較大，占子流域總面積的50%；2號和3號子流域位于盱眙縣郊區(qū)，隨著經濟快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化效應顯著，近20年來建設用地面積分別增長了40%和105%，水田面積分別減少了25%和50%；4號子流域大部分面積位于丘陵地帶，和1號子流域一樣以水田面積居多，占60%以上；5號子流域也位于丘陵地帶，林地面積相比其他子流域最多，達到30%，水田、旱地面積比例在20%～30%之間。

2.2 非點源顆粒態(tài)磷的時空分布特征

采用SEDD經驗模型估算方法，計算得到洪澤湖支流流域非點源顆粒態(tài)磷流失負荷如圖5和表4所示。

圖2 1990—2010年研究區(qū)土地利用情況示意圖Figure 2 Land use of study area from 1990 to 2010

圖3 1990—2010年研究區(qū)土地利用變化Figure 3 Land use change of study area from 1990 to 2010

由圖5和表4可知，1990—2010年，全流域顆粒態(tài)磷流失量及流失負荷出現先增后減的趨勢，在2000年達到較高值，流失量為117.51 t·a－1，流失負荷為0.67 t·km－2·a－1。各子流域間，1號、4號和5號子流域顆粒態(tài)磷流失負荷逐漸降低，2號和3號子流域流失負荷逐漸增加。

表4 各子流域非點源顆粒態(tài)磷流失負荷Table 4 NPS particulate P loads in each sub－basin

空間上，1號、3號和4號子流域顆粒態(tài)磷流失負荷低于0.25 t·km－2·a－1，2號和5號子流域流失負荷相對較高，大于0.44 t·km－2·a－1。3號與5號子流域的顆粒態(tài)磷流失量較高：3號子流域占地面積36 km2，面積比率為20.5%，研究期間對研究區(qū)顆粒態(tài)磷流失總量的貢獻率在7%～14%之間；5號子流域占地面積為13 km2，面積比率為7%，研究期間對研究區(qū)顆粒態(tài)磷流失總量的貢獻率在9%～13.7%之間。

2.3 非點源顆粒態(tài)磷流失負荷與土地利用之間的關系

同一子流域不同年份土地利用類型比例與顆粒態(tài)磷流失負荷相關關系見表5。

1號子流域主要土地類型為水田，占子流域總面積的50%左右，其水田、旱地和顆粒態(tài)磷流失負荷呈正相關，林地和顆粒態(tài)磷流失負荷呈負相關。曾立雄等[28]研究發(fā)現，三峽庫區(qū)蘭陵溪小流域農田磷流失負荷要遠遠高于其他幾種地類；歐陽威等[29]對巢湖區(qū)域1996—2012年期間不同土地利用類型面源磷流失負荷進行研究，發(fā)現水田、旱地流失負荷最大，草地、林地次之?？梢?，水田和旱地在降雨過程中土壤中的營養(yǎng)物質容易隨著徑流流失，相應的磷流失負荷較大，而林地的水土保持能力相對較好，降雨截留作用明顯[30]，表明相同面積下林地的磷流失負荷要低于水田和旱地。

表5 土地利用類型與顆粒態(tài)磷流失負荷相關系數Table 5 Correlation coefficients between NPS particulate P loads and land use types

圖4 1990—2010年各子流域土地利用變化Figure 4 Land use changes in buffer zones from 1990 to 2010

圖5 1990—2010年研究區(qū)非點源顆粒態(tài)磷流失負荷空間分布圖Figure 5 The spatial distribution of NPS particulate P loads from 1990 to 2010

與其他子流域不同，在2號和3號子流域中，建設用地和林地與顆粒態(tài)磷流失量呈正相關，原因主要來自兩方面。一方面隨著我國經濟迅猛發(fā)展，城市人口大幅度增加，2號和3號子流域位于盱眙郊區(qū)，在盱眙及周邊城市需求驅動下，城市周邊農田由原來種植水稻轉型為蔬菜等高附加值經濟作物，并且蔬菜多季節(jié)種植，種植強度高。資料顯示1998—2006年期間，盱眙縣蔬菜播種總面積從0.87萬hm2增加到1.41萬hm2[31-32]，可見蔬菜播種面積快速增長。沈連峰等[33]在河南省淮河流域采集了降雨期間不同土地利用類型下的地表徑流，實驗結果表明，蔬菜地徑流總磷濃度為4.98 mg·L-1，水稻田徑流總磷濃度為1.51 mg· L-1，蔬菜地的磷流失量是水稻田的3倍以上；向速林等[34]采集了贛江下游流域蔬菜和水田等土地利用類型的降雨徑流，實驗結果顯示蔬菜地的總磷和磷酸鹽的濃度分別是水田的2.2倍和2.9倍?？梢姡r田種植作物的變化會產生更多的磷流失量，因此2號和3號子流域雖然農田面積降低，但是顆粒態(tài)磷流失量反而增加。另一方面，由于2、3號子流域位于城市周邊，經濟發(fā)展及城市綠化促使建設用地面積和人工林面積逐漸增加，同時子流域中顆粒態(tài)磷流失量也在逐年增加，所以出現了建設用地、林地與顆粒態(tài)磷流失量呈正相關的現象。

4號和5號子流域的丘陵水田面積較大，丘陵地區(qū)較大的地勢高差和較強的降水會導致該區(qū)域水土流失嚴重[35]。張韶華[36]研究表明，當15°以上的草地、林地改為耕地時，總磷的流失負荷增加了89%；將15°以上的耕地和裸地全部轉化為林地時，總磷的流失負荷減少23%。由此可知耕地相對林地和裸地而言，更容易發(fā)生水土流失，造成泥沙和土壤中的磷素輸出至水體，出現僅有耕地與顆粒態(tài)磷呈正相關的現象。由于河橋鎮(zhèn)黃龍村大量植樹造林活動[37]，引起水田面積明顯下降，林地面積增加（圖4），造成顆粒態(tài)磷流失量降低，同時旱地面積占比僅為5%～6.3%，受到植樹造林活動的影響較小，面積緩慢增長，與顆粒態(tài)磷流失量變化趨勢相反，故4號子流域出現旱地與顆粒態(tài)磷流失量呈負相關的現象。

3 結論

（1）研究區(qū)水田面積比例最大，范圍在34%～40%；建設用地面積增長最快，研究期間增長了80%。各子流域中，處于城市周邊的2號、3號子流域建設用地增長最快，4號與5號子流域處于丘陵地帶，坡度、林地面積相對其他子流域較大。

（2）研究區(qū)在2000年時顆粒態(tài)磷流失負荷最大，為0.67 t·km-2·a-1，各子流域間，1號、3號和4號子流域顆粒態(tài)磷流失負荷低于0.25 t·km-2·a-1，2號和5號子流域流失負荷相對較高，大于0.44 t·km-2·a-1。3號與5號子流域的顆粒態(tài)磷流失量較高，研究期間對研究區(qū)顆粒態(tài)磷流失量的貢獻率分別為7%～14%和9%～13.7%。

（3）盱眙縣城周邊的2號和3號子流域，建設用地、林地與顆粒態(tài)磷流失負荷呈正相關，主要因為耕地利用方式由種植水稻轉向種植蔬菜，帶來更多的顆粒態(tài)磷流失負荷，與建設用地和林地面積增長趨勢相符。4號子流域受到大量植樹造林活動的影響，顆粒態(tài)磷流失負荷明顯下降，與呈現緩慢增長的旱地面積表現為負相關。其他子流域多為旱地、水田與顆粒態(tài)磷流失負荷呈現正相關，林地、建設用地與顆粒態(tài)磷負荷呈現負相關。

致謝：感謝中國科學院南京地理與湖泊研究所“湖泊-流域科學數據共享平臺”提供的洪澤湖流域、土地利用、氣象等數據。感謝貴州大學喀斯特重點實驗室對數據分析提供的幫助。感謝中國科學院南京地理與湖泊研究所“湖泊環(huán)境遙感團隊”熊俊峰、閔敏等在樣點采集中提供的幫助。在此一并致謝！

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Temporal and spatial distribution characteristics of NPS particulate phosphorus driven by land use in Hongze Lake tributary basin

YE Zu-xin1,2,LIN Chen2*,AN Yan-ling1,WU Qi-xin1,LIU Bin3,SUI Xue-yan3,MA Rong-hua2
（1.Key Laboratory of Karst Environment and Geohazard Prevention,Guizhou University,Guiyang 550003,China;2.Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences,Institute of Geography and Limnology,Chinese Academy of Sciences,Nanjing 210008,China;3.Land Development and Consolidation Center of Jiangsu Province,Nanjing 210017,China）

Land use changes greatly influence non-point source particulate phosphorus pollution.Here，the effect of land types changes non-point source particulate phosphorus pollution was studied based on remote sensing image（Landsat TM/ETM）in 1990,2000,2005 and 2010 using the method of sediment delivery-distribution model.The results showed：There was a close relationship between land use types and non-point source（NPS）particulate phosphorus load.In the region of NO.2 and NO.3 sub-basins，constructed land and forest had significant positive correlation with particulate phosphorus load.Driven by the demand of Xuyi and surrounding cities.The arable land which in NO.2 and NO.3 sub-basins were conversed from the original cultivation of rice to vegetables and other high added value crops.For increasing application rate of phosphorus fertilizer，particulate phosphorus load increased which is close to the change trend of constructed land and forest.Dry land had negative correlation with particulate phosphorus load in NO.4 sub-basin，which is resulting of changing crop types.In the other sub-basins，mostly appearing that paddy field and dry land had significant positive correlation with particulate phosphorus load，but forest and constructed land reversed.

particulate phosphorus；land use；correlation；SEDD model

X524

A

1672-2043（2017）04-0734-09

10.11654/jaes.2016-1371

2016－10－27

葉祖鑫（1991—），江蘇南京人，碩士研究生，主要從事流域面源污染研究。E-mail：244334038@qq.com

*通信作者：林晨E-mail：clin@niglas.ac.cn

國家自然科學基金面上基金項目（41671284）

Project supported：The National Natural Science Foundation of China（41671284）

葉祖鑫，林晨，安艷玲，等.土地利用驅動下洪澤湖支流流域非點源顆粒態(tài)磷流失時空變化特征[J].農業(yè)環(huán)境科學學報,2017,36（4）：734-742.

YE Zu-xin,LIN Chen,AN Yan-ling,et al.Temporal and spatial distribution characteristics of NPS particulate phosphorus driven by land use in Hongze Lake tributary basin[J].Journal of Agro-Environment Science,2017,36（4）:734-742.