基于SWAT模型的清江流域宜都段不同土地利用模式下非點(diǎn)源污染分析

劉晶晶,張 博,孫小沛

(中國電建集團(tuán)西北勘測設(shè)計(jì)研究院有限公司，西安 710065)

0 前 言

目前引起水體富營養(yǎng)化的最主要污染源是非點(diǎn)源污染，非點(diǎn)源污染已成為當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的重要制約因素[1]。非點(diǎn)源污染的影響因子非常多，其中，土地利用跟人類社會的生產(chǎn)、生活有著緊密的關(guān)系，土地利用不合理、農(nóng)田管理模式不科學(xué)會導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)破壞，土壤涵養(yǎng)營養(yǎng)元素的能力降低，過量的營業(yè)元素流失。深入了解土地利用模式變化情況下非點(diǎn)源污染負(fù)荷的變化，具有非常重要的意義。本文運(yùn)用了SWAT(Soil and Water Assessment)模型模擬了研究區(qū)域的非點(diǎn)源污染負(fù)荷量，定量分析非點(diǎn)源污染負(fù)荷量對土地利用模式的響應(yīng)情況。近年來，中國越來越多地使用SWAT模型定量模擬非點(diǎn)源污染負(fù)荷，并取得了一定的成果，王曉燕、秦耀民等[3-4]分別在密云水庫、黑河流域驗(yàn)證了SWAT模型的適用性及對不同土地利用模式的模擬研究。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

清江干流自南向北穿過利川、恩施、巴東、長陽、宜都市等10個(gè)縣市，在宜都市陸城街辦匯流入長江。本文研究區(qū)域?yàn)榍褰饔蛞硕级?，位于湖北省西南部，地勢西南高、東北低，地貌以丘陵為主，海拔最高和最低為1064.60 m和38.00 m，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，降雨量充足，年平均溫度16.7 ℃，包括紅花套鎮(zhèn)、高壩洲鎮(zhèn)、五眼泉鎮(zhèn)、姚家店鎮(zhèn)、聶家河鎮(zhèn)、潘家灣鄉(xiāng)、王家畈鎮(zhèn)、陸城街辦7個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)和1個(gè)街道辦事處。

根據(jù)研究區(qū)主要河段水質(zhì)監(jiān)測斷面的實(shí)測水質(zhì)數(shù)據(jù)，2003—2010年間清江流域宜都段水質(zhì)呈惡化的趨勢，通過實(shí)地調(diào)研，主要非點(diǎn)源污染源為農(nóng)田徑流、生活污水、畜禽養(yǎng)殖和網(wǎng)箱養(yǎng)殖4個(gè)部分。近年來，化肥農(nóng)藥的用量逐年增加，畜禽養(yǎng)殖、網(wǎng)箱養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴(kuò)大，這些都加劇了研究區(qū)域的非點(diǎn)源污染。經(jīng)過對研究區(qū)域的100份村民調(diào)查問卷分析，在有數(shù)據(jù)的問卷中，村民的生活污水有50%沒有處理直接倒掉，47%用作灌溉或養(yǎng)殖用途；人畜糞便的處理方式中，有42.5%的村民將人畜糞便全部用作農(nóng)家肥，50.5%用在沼氣池，可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)域中非點(diǎn)源污染物大部分在排放前未得到有效處理。

通過建立SWAT模型對研究區(qū)域的污染負(fù)荷情況進(jìn)行模擬能很好地了解研究區(qū)域污染源和污染物的分布規(guī)律，同時(shí)，基于非點(diǎn)源污染源幾乎都與土地利用方式密切相關(guān)，研究不同土地利用情景下污染負(fù)荷的變化規(guī)律對研究區(qū)域土地規(guī)劃的決策起到指導(dǎo)作用。

1.2 SWAT模型構(gòu)建

SWAT模型構(gòu)件需要的基本數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)數(shù)據(jù)、氣象參數(shù)數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)管理模式等，簡要介紹如表1。

在SWAT模型建模過程中，首先通過對數(shù)字高程模型進(jìn)行處理，通過高程參數(shù)確定柵格精度下的徑流流向，從而生成河網(wǎng)，劃分子流域。以子流域?yàn)閱挝唬瑢ψ恿饔騼?nèi)部的土地利用模式和土壤參數(shù)進(jìn)行疊加分析，從而將每一個(gè)子流域劃分為不同的水文響應(yīng)單元(HRU)，每個(gè)水文響應(yīng)單元都僅具有單個(gè)土壤類型和土地利用模式。HRU即為SWAT模型模擬的最小單元，最終形成的模擬結(jié)果都以各個(gè)HRU的結(jié)果表示。

表1 SWAT模型構(gòu)建的基本數(shù)據(jù)表

通過氣象數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)的輸入，SWAT模型對每個(gè)HRU分別進(jìn)行模擬。需要指出的是，可以通過設(shè)定集水面積的閾值來控制子流域的數(shù)目，而HRU的數(shù)量可以根據(jù)限制土地利用模式和土壤類型的面積閾值來確定。本研究中取最小集水面積閾值為5%，土地利用面積閾值為5%，土壤類型面積閾值為10%，最終劃分為33個(gè)子流域，122個(gè)HRU，見圖1。

1.3 SWAT模型效率評價(jià)方法

SWAT模擬中，選取相關(guān)系數(shù)R2和Nash-Suttcliffe系數(shù)Eens來評價(jià)模型的模擬精度和模型適用性。相關(guān)系數(shù)R2越接近于1，表明實(shí)測值與模擬值越相似。Nash-Suttcliffe系數(shù)Eens的計(jì)算公式為：

(1)

式中：Q0為實(shí)測數(shù)據(jù)；Qp為模擬值；Qavg為實(shí)測數(shù)據(jù)平均值；n為實(shí)測數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。當(dāng)模擬值越接近于實(shí)測值，Eens越接近于1；如果Eens小于0，表示使用模擬值比直接使用實(shí)測值進(jìn)行評價(jià)的可信度要低。

在模型模擬初期，許多變量的起始值為0(如土壤含水量起始值)，會對模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性帶來很大的影響，因此，選取模擬初始時(shí)期為模型運(yùn)行的緩沖期，以合理的模型初始變量進(jìn)行模擬。

圖1 清江流域宜都段子流域劃分圖

2 結(jié)果分析

2.1 模型率定

徑流數(shù)據(jù)來自清江流域宜都段聶家河水文站的實(shí)際觀測月徑流資料，時(shí)間為1996—2010年，選取1980—1995年為緩沖年份，確定模型基本參數(shù)初始值，選用1996—2005年聶家河水文站的月平均流量資料進(jìn)行水文參數(shù)的率定，選用率定后的參數(shù)運(yùn)用2006—2010年的實(shí)測資料對參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。

利用SWAT-CUP軟件對模型的模擬參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到1996—2005年率定期R2=0.80，Eens=0.61;2006—2010年驗(yàn)證期R2=0.78，Eens=0.54，水量模擬結(jié)果較為理想,見圖2。

營養(yǎng)物質(zhì)數(shù)據(jù)來自清江流域宜都段清江橋斷面2005—2010年的水質(zhì)數(shù)據(jù)，選取1980—2004年為緩沖年份，2005—2008年清江橋水質(zhì)監(jiān)測斷面的氨氮數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定，2009—2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)的驗(yàn)證,見圖3。

經(jīng)過調(diào)參，2005—2008年率定期R2=0.79，Eens=0.48，2009—2010年驗(yàn)證期R2=0.87，Eens=0.32。氨氮較為活潑，率定的結(jié)果具有較高的吻合度，因此模型在污染物模擬過程中具有較高的可信度。

圖2 1996—2010年徑流量模擬值與實(shí)測值對比圖

圖3 2005—2010年氨氮模擬值與實(shí)測值對比圖

2.2 土地利用類型變化情況下污染負(fù)荷模擬

本研究中使用的土地利用模式有2種，分別為2009年土地利用模式和2020年規(guī)劃土地利用模式。

2種土地利用模式對比分析，2020年，退耕還林政策實(shí)施明顯，林地面積占宜都市土地利用的主導(dǎo)地位，城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展，城鎮(zhèn)及工業(yè)用地面積大量增加，同現(xiàn)狀土地利用模式比較，耕地面積減少了47.7%，林地面積增加了82%，城鎮(zhèn)面積擴(kuò)張了3倍以上,見圖4。

2.2.1 不同土地利用模式下流域徑流變化規(guī)律

通過SWAT模型的模擬，將各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)單位面積產(chǎn)流量進(jìn)行比較，由圖5看出紅花套、高壩洲、潘家灣、王家畈這幾個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)水量較大，從地勢上看，紅花套和高壩洲位于清江宜都段的上游，潘家灣和王家畈位于清江的支流漁洋河宜都段的上游，4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地勢較高，較易產(chǎn)生匯流[5]，因此產(chǎn)流量較高。同時(shí)，得出兩種土地利用情景下各鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)流量的變化，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)在2020年規(guī)劃土地情景下產(chǎn)流量比現(xiàn)狀土地利用情景下消減率達(dá)到3%～9%。

圖4 2009年與2020年土地利用情景對比圖

圖5 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)年均單位面積產(chǎn)流量圖

2.2.2 不同土地利用模式下流域污染負(fù)荷變化規(guī)律

圖6 2種土地利用模式下年均污染負(fù)荷比較圖

根據(jù)SWAT模型的模擬結(jié)果，研究區(qū)域2020年相對于2009年土地利用模式下的污染負(fù)荷顯著降低，硝態(tài)氮、銨態(tài)氮、有機(jī)氮、有機(jī)磷、總氮、總磷分別減少了20.16%、34.49%、21.83%、28.05%、23.77%、29.53%(見圖6)。由此可以看出，在其他條件相同的情況下，土地利用的變化對污染負(fù)荷數(shù)量影響顯著，這是因?yàn)橥恋乩妙愋偷淖兓瘞砹岁懙乇韺又脖坏慕亓袅亢偷乇碚舭l(fā)量的變化，林地面積的增加即陸地植被的增加能促進(jìn)水分和養(yǎng)分的涵養(yǎng)，增加污染負(fù)荷的消耗，同時(shí)能減少污染負(fù)荷隨徑流的流失。同時(shí)，在幾個(gè)污染負(fù)荷指標(biāo)中，有機(jī)氮和總氮的污染負(fù)荷所占比例較高，這是由于網(wǎng)箱養(yǎng)殖、生活污水、畜禽養(yǎng)殖是研究區(qū)域非點(diǎn)源污染的重要方面，網(wǎng)箱養(yǎng)殖的污染物是魚體殘餌和排泄物，含量主要是蛋白質(zhì)，生活污水和畜禽養(yǎng)殖污染物中也有一大部分是有機(jī)物。

從年均污染物產(chǎn)生量來看，無論是現(xiàn)狀還是2020年的土地利用條件下，清江流域宜都段高壩洲鎮(zhèn)和陸城街辦的污染負(fù)荷均為最高，高壩洲鎮(zhèn)和陸城街辦的總氮總磷平均分別達(dá)到了其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的2.7倍和2.4倍以上，這是由于宜都市網(wǎng)箱養(yǎng)殖基地主要分布在高壩洲鎮(zhèn)，而陸城鎮(zhèn)作為宜都市的城區(qū)，是點(diǎn)源排放點(diǎn)的集中區(qū)域。

分析各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)在2種土地利用模式下污染物產(chǎn)生量的變化，見表2。紅花套鎮(zhèn)、五眼泉鎮(zhèn)和潘家灣鄉(xiāng)的污染物消減較高，通過2個(gè)時(shí)期的土地利用情況的比較，這3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的退耕還林效果都較明顯，紅花套鎮(zhèn)耕地面積減少達(dá)到68.16%，林地面積增加了2.29倍，潘家灣鄉(xiāng)耕地面積減少了50.4%，林地面積增加了63%，五眼泉鎮(zhèn)耕地面積減少了45.5%，林地面積增加了1.86倍，3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的污染負(fù)荷平均消減率分別達(dá)到了32.28%、29.42%和28.33%，是8個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最高的。這3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)也是林地增加比較明顯的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，這進(jìn)一步說明林地有較好的非點(diǎn)源污染消減作用[.6]。而陸城街辦耕地面積減少達(dá)到82%，但是耕地的減少更大程度上換來的是城鎮(zhèn)面積的擴(kuò)張，耕地和城鎮(zhèn)農(nóng)村居民用地都是非點(diǎn)源污染敏感區(qū)[7]，因此，陸城街辦的污染物消減不是特別突出。

表2 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)年均規(guī)劃土地利用情景下污染物負(fù)荷消減率表

3 結(jié) 語

通過以上SWAT模型對清江流域宜都段2009年和2020年規(guī)劃土地利用模式下的污染負(fù)荷模擬的結(jié)果，可得到以下結(jié)論。

(1) 林地具有較好的攔截徑流的效應(yīng)，從而能很好地消減流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷的產(chǎn)生，隨著林地面積的增加、耕地的減少，流域的非點(diǎn)源污染負(fù)荷能得到很好的控制。

(2) 同樣的氣象、水文、土壤、污染源條件下，在2020年土地利用規(guī)劃情景中，非點(diǎn)源污染負(fù)荷顯著降低，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)擴(kuò)張的同時(shí)，貫徹落實(shí)退耕還林政策能得到很好的污染物消減的效果。

(3) 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，流域的污染源也會隨之增加，因此在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)擴(kuò)張的同時(shí)，要重視流域的環(huán)境質(zhì)量，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和修復(fù)，做到可持續(xù)發(fā)展。

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