改進(jìn)的輸出系數(shù)模型在射洪縣的非點(diǎn)源污染應(yīng)用研究

胡富昶，敖天其,2，胡 正，劉凌雪，李孟芮

(1.四川大學(xué)水利水電學(xué)院，成都 610065；2. 水力學(xué)與山區(qū)河流開(kāi)發(fā)保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610065)

水環(huán)境污染問(wèn)題目前作為我國(guó)面臨的十大環(huán)境問(wèn)題之一，越來(lái)越受到國(guó)民的重視，而水環(huán)境污染主要由點(diǎn)源污染和非點(diǎn)源污染兩部分構(gòu)成[1]，隨著點(diǎn)源污染漸漸得到有效治理后，非點(diǎn)源污染對(duì)水環(huán)境的影響逐漸突出[2]，同時(shí)農(nóng)村非點(diǎn)源污染已成為制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量改善的重要原因[3]，非點(diǎn)源污染是指在降雨徑流的淋溶和沖刷作用下，大氣中、地面和地下污染物進(jìn)入江河、湖泊水庫(kù)和海洋等水體而造成的水體污染[4]，由于非點(diǎn)源污染的隨機(jī)性、廣泛性、滯后性、模糊性、潛伏性以及缺乏詳細(xì)的監(jiān)測(cè)資料導(dǎo)致非點(diǎn)源污染的研究和控制方面的難度加大，目前應(yīng)用于非點(diǎn)源污染研究最廣泛的方法是Johnes等提出的輸出系數(shù)模型，采用 “黑箱”原理，不考慮污染物的運(yùn)移過(guò)程，避開(kāi)了非點(diǎn)源污染發(fā)生的復(fù)雜過(guò)程，對(duì)污染物進(jìn)行模擬得到污染物負(fù)荷量。但該模型僅適用于降水均勻、地勢(shì)平坦地區(qū)，沒(méi)有考慮到降水和地形對(duì)于污染負(fù)荷的影響，因此對(duì)于降水不均勻、地勢(shì)有起伏地區(qū)的非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算則會(huì)產(chǎn)生較大的誤差[5]。丁曉雯等[6]考慮降雨和地形影響對(duì)輸出系數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn)后可減少模型模擬誤差，提升模型的計(jì)算精度，射洪縣地貌以丘陵地貌為主，屬于低山淺切割丘陵區(qū)，并且由于降雨的時(shí)空分布不均勻，因此本文采用考慮降雨和地形影響的輸出系數(shù)模型對(duì)射洪縣2016年非點(diǎn)源污染進(jìn)行計(jì)算，得到非點(diǎn)源污染負(fù)荷量并通過(guò)ArcGIS軟件對(duì)非點(diǎn)源污染進(jìn)行空間分析。

1 流域概況

研究區(qū)射洪縣處于四川盆地中部，涪江上游，在遂寧市北部，東經(jīng)105°10′21″～105° 39′27″ ，北緯30°38′10″～31°9′49″，東面靠近南充市，西鄰成都，南接重慶，北抵綿陽(yáng)，位于成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)北弧中心，幅員面積1 496 km2，氣候?qū)儆谒拇ㄅ璧貋啛釒駶?rùn)氣候區(qū)，總體上氣候溫和、四季分明，年平均氣溫17.1°C，年降雨量887.3 mm,年平均蒸發(fā)量為1 128.3 mm，但雨量分布不均，旱災(zāi)頻繁，是川中重點(diǎn)干旱縣之一。射洪縣地勢(shì)由西北向東南逐漸降低，地貌以丘陵為主，壩、丘、山皆備，低山地貌，占縣幅員面積的15.4%；低丘地貌，占幅員面積的21%；河谷地貌，占幅員面積的10.9%?？h境山脊多沿北40°西向的構(gòu)造裂隙組發(fā)育。境內(nèi)河流主要為涪江及其支流，涪江發(fā)源于松潘縣雪寶頂，經(jīng)平武、江油、三臺(tái)、等地，由香山鎮(zhèn)旋渦沱入境至柳樹(shù)鎮(zhèn)施家灣出境，縣境內(nèi)河長(zhǎng)88 km，流域面積1 254 km2；梓江(梓潼江)為縣境內(nèi)涪江最大的支流，發(fā)源于江油大堰山南坡會(huì)龍場(chǎng)，經(jīng)梓潼、鹽亭于天仙鎮(zhèn)釣魚(yú)臺(tái)入縣境，流經(jīng)天仙鎮(zhèn)、東岳鄉(xiāng)、雙溪鄉(xiāng)、廣興鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)，至廣興鎮(zhèn)龍寶村河口入涪江，縣境內(nèi)河長(zhǎng)35 km，流域面積183.5 km2。

射洪縣境內(nèi)設(shè)置有6個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面(圖1)，其中涪江3個(gè)，梓江2個(gè)，青崗河1個(gè)岱欽橋水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面，6個(gè)監(jiān)測(cè)斷面具有2011-2016年水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，本論文以Ⅲ類水質(zhì)為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)射洪縣境內(nèi)的6個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面資料采用不同時(shí)段定量比較法分析得到流域主要污染物為TN、TP，其中TN濃度6個(gè)監(jiān)測(cè)斷面全年超標(biāo)，岱欽橋監(jiān)測(cè)斷面TP濃度2016年全年超標(biāo)。

圖1 水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面分布圖Fig.1 Water quality monitoring section distribution map

2 輸出系數(shù)模型

2.1 模型介紹

輸出系數(shù)模型是利用污染物輸出系數(shù)來(lái)估算流域非點(diǎn)源污染輸出負(fù)荷的一種方法，是利用半分布式途徑來(lái)計(jì)算流域尺度上年均總污染負(fù)荷的數(shù)學(xué)加權(quán)公式，其實(shí)質(zhì)是一種半分布式的集總模型[7]。模型在20世紀(jì)70年代初期在北美地區(qū)首先提出，主要用于評(píng)價(jià)土地利用和湖泊富營(yíng)養(yǎng)之間的關(guān)系[8]。由于早期的模型假定了所有的土地利用類型的輸出系數(shù)固定不變，而這種假設(shè)和復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)狀況差異很大，因此限制了模型當(dāng)時(shí)的應(yīng)用[9]。Johns等[10]在實(shí)際應(yīng)用研究的已有基礎(chǔ)上建立了更為完善的輸出系數(shù)模型。輸出系數(shù)模型一般表達(dá)式為：

(1)

式中：Lj為污染物j在流域的總負(fù)荷量，t/a；j為污染物類型；Eij為污染物j在流域地i種土地利用類型的輸出系數(shù)或牲畜、人口的輸出系數(shù)，t/(km2·a)；i為流域土地利用類型的種類或牲畜、人口；Ai為第i種土地利用類型的面積，km2，或牲畜數(shù)量，頭，或人口數(shù)量，人；P為由降雨輸入的污染物數(shù)量，t。

輸出系數(shù)模型在平原地區(qū)適用性較好，計(jì)算所需參數(shù)少，實(shí)際操作簡(jiǎn)單、方便，且計(jì)算結(jié)果有一定精度。但其未考慮降雨和地形對(duì)非點(diǎn)源污染輸出負(fù)荷的影響，而根據(jù)相關(guān)研究，降雨是非點(diǎn)源污染物的主要驅(qū)動(dòng)因素[11]。地形在非點(diǎn)源污染物輸移過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用[12,13]。根據(jù)丁曉雯等考慮降雨和地形影響對(duì)輸出系數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的輸出系數(shù)模型結(jié)構(gòu)為[6]：

(2)

式中：α為降雨影響因子；β為地形影響因子。

2.2 降雨影響因子確定

降雨對(duì)污染物的影響從降雨的年際差異以及降雨的空間差異兩方面考慮，計(jì)算公式為：

α=αtαs

(3)

(4)

(5)

式中：αt為降水年際差異影響因子(無(wú)量綱)；αs為降水空間分布影響因子(無(wú)量綱)；AverPreyear為某一年的年降水總量，mm；AverPre為年均總降水量，mm；Prei,j為空間單元柵格(i,j)的降水量，mm；AverPrei,j為每個(gè)柵格的多年平均降水量，mm。

解恒燕[14]等比較基于ArcGIS軟件的普通克里金法、反距離權(quán)重法、樣條函數(shù)法、趨勢(shì)面法4種空間插值方法，得到反距離權(quán)重法降雨量插值結(jié)果由于其他3種方法插值結(jié)果。由射洪縣氣象局提供的2007-2016年21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)降雨數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS軟件進(jìn)行降雨量反距離權(quán)重(IDW)插值分析，結(jié)合公式(3)～(5)得到射洪縣降雨影響因子分布(圖2)。

圖2 射洪縣2016年降雨影響因子分布圖Fig.2 The distribution of rainfall impact factors in Shehong County in 2016

2.3 地形影響因子確定

由于地面坡度對(duì)徑流、流速等會(huì)產(chǎn)生影響，污染物主要在降雨徑流過(guò)程中遷移的，從而坡面會(huì)對(duì)污染物遷移造成影響。計(jì)算公式為：

(6)

將射洪縣DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)得到射洪縣平均坡度為14.21°，查閱文獻(xiàn)[15]得到d的值取為0.610 4，根據(jù)式(6)在ArcGIS軟件中通過(guò)柵格計(jì)算器計(jì)算得到射洪縣地形影響因子分布圖3(a)。由于式(6)計(jì)算所得到的β值會(huì)得到小于1的值，理論上在坡度地區(qū)，地形影響因子會(huì)大于1，因此通過(guò)ArcGIS中的條件分析工具將小于1的值通過(guò)加1后得到修正后的地形影響因子分布，見(jiàn)圖3(b)。

圖3 射洪縣地形影響因子Fig.3 Shehong county terrain impact factor

2.4 輸出系數(shù)的確定

通過(guò)參考國(guó)內(nèi)部分地區(qū)已有研究成果[6,16-21]以及本研究區(qū)域的實(shí)際情況，確定各種土地利用方式、畜禽以及農(nóng)業(yè)人口的輸出系數(shù)取值，見(jiàn)表1。由射洪縣國(guó)土局提供的二調(diào)資料確定得到射洪縣土地利用分布(圖4)。

表1 射洪縣非點(diǎn)源污染物輸出系數(shù)表Tab.1 Shehong County non-point source pollutant output coefficient table

圖4 射洪縣土地利用類型分布Fig.4 Distribution of land use types in Shehong County

3 結(jié)果分析

3.1 非點(diǎn)源污染物負(fù)荷總量分析

通過(guò)ArcGIS軟件計(jì)算得到射洪縣2016年非點(diǎn)源污染負(fù)荷量(表2)，由表2可知射洪縣2016年TN、TP負(fù)荷量分別為2 854.32、256.42 t,TN負(fù)荷量為TP負(fù)荷量的11倍。TN負(fù)荷量中土地土地類型、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖負(fù)荷量依次為1 871.52、834.05、148.75 t，3種污染源類型所占比例依次為65.57%、29.22%、5.21%；TP負(fù)荷量中土地類型、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖3種污染源負(fù)荷量依次為147.63、99.49、9.3 t，3種污染源所占比重依次為57.57%、38.80%、3.63%。3種污染源中土地利用類型非點(diǎn)源污染輸出量最大。

表2 射洪縣非點(diǎn)源污染負(fù)荷計(jì)算結(jié)果Tab.2 Calculation results of non-point source pollution load in Shehong County

3.2 非點(diǎn)源污染物負(fù)荷量空間分析

通過(guò)ArcGIS軟件對(duì)污染物負(fù)荷量進(jìn)行空間分析，得到射洪縣2016年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)非點(diǎn)源污染空間分布(圖5)，由圖5可看出TN負(fù)荷量中，污染物貢獻(xiàn)量最大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為金華鎮(zhèn)、柳樹(shù)鎮(zhèn)、仁和鎮(zhèn)、太乙鎮(zhèn)，污染物貢獻(xiàn)率最小的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為青堤鄉(xiāng)、伏河鄉(xiāng)；TP負(fù)荷量中，污染物貢獻(xiàn)率最大的是金華鎮(zhèn)、柳樹(shù)鎮(zhèn)，污染物貢獻(xiàn)率最小的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為青堤鄉(xiāng)、伏河鄉(xiāng)；TN、TP負(fù)荷量最大的為金華鎮(zhèn)和柳樹(shù)鎮(zhèn)?？傮w而言，TN、TP負(fù)荷量空間分布呈現(xiàn)出較大的空間異質(zhì)性，金華鎮(zhèn)、柳樹(shù)鎮(zhèn)、太乙鎮(zhèn)3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)域面積以及耕地面積較大、并且涪江干流流經(jīng)此3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，人口比較多，而仁和鎮(zhèn)由于耕地面積較大、射洪縣境內(nèi)涪江重要支流青崗河流經(jīng)該鄉(xiāng)鎮(zhèn)，人口較多，因此這4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)非點(diǎn)源污染負(fù)荷量大。

對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)3種污染源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到土地利用、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖3種污染源分布(圖6)，TN、TP負(fù)荷量各鄉(xiāng)鎮(zhèn)3種污染源貢獻(xiàn)中，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)污染源所占比例最大的均為土地利用類型負(fù)荷量，農(nóng)村居民生活貢獻(xiàn)率次之，最小的為畜禽養(yǎng)殖污染。這主要由于射洪縣主要以農(nóng)業(yè)為主，農(nóng)業(yè)人口較多，農(nóng)民靠耕作為生，耕地面積過(guò)大，由于耕種過(guò)程中的化肥使用導(dǎo)致耕地的輸出系數(shù)增大，因而耕地產(chǎn)生的污染負(fù)荷量過(guò)大，并且由于經(jīng)濟(jì)原因，在農(nóng)村地區(qū)排污管網(wǎng)、垃圾收集設(shè)施以及垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)施建設(shè)滯后，導(dǎo)致農(nóng)村生活污染物以及生活廢水排入水體中造成水體污染。

圖6 射洪縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)3種污染源貢獻(xiàn)情況Fig.6 Contribution of three pollution sources in towns and towns of Shehong County

3.3 模型計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證

本文采用未改進(jìn)的輸出系數(shù)模型ECM計(jì)算了2016年射洪縣非點(diǎn)源污染物負(fù)荷量，并利用射洪縣涪江出境紅江渡口水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面污染物監(jiān)測(cè)值對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見(jiàn)表3，改進(jìn)后由于射洪縣部分地區(qū)降雨量低于多年平均降雨量，導(dǎo)致改進(jìn)后的模型模擬值減小，TN、TP負(fù)荷量相對(duì)誤差由改進(jìn)前的27.1%、54.3%降低至6.61%、26.55%。由此表明改進(jìn)后的輸出系數(shù)模型在計(jì)算非點(diǎn)源污染負(fù)荷量中精度更高，也表明降雨量和地形對(duì)非點(diǎn)源污染過(guò)程中的重要影響。

表3 ECM與IECM模擬結(jié)果對(duì)比Tab.3 Comparison of ECM and IECM simulation results

4 結(jié) 語(yǔ)

(1)2016年射洪縣TN、TP負(fù)荷量高低趨勢(shì)基本一致，TN負(fù)荷量約為TP負(fù)荷量的11倍，兩種污染物空間分布規(guī)律一致，具有較大的空間異質(zhì)性，局部集中、靠近河流水域。金華鎮(zhèn)、柳樹(shù)鎮(zhèn)、仁和鎮(zhèn)、太乙鎮(zhèn)4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)負(fù)荷量最大，表明這幾個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)面臨著較大的氮、磷污染風(fēng)險(xiǎn)，在進(jìn)行非點(diǎn)源污染治理時(shí)，可首先對(duì)該4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行著重治理。

(2)由于射洪縣是個(gè)農(nóng)業(yè)大縣，農(nóng)業(yè)人口數(shù)量較大，耕地面積較大并且由于耕種過(guò)程中的各種化肥以及農(nóng)藥的使用造成耕地的污染物負(fù)荷量大，TN負(fù)荷量中，耕地污染源占總負(fù)荷量的49.9%，TP負(fù)荷量中耕地污染源占總負(fù)荷量的24.2%。加強(qiáng)射洪縣測(cè)土配方施肥技術(shù)，實(shí)行科學(xué)耕種，科學(xué)使用化肥農(nóng)藥可減少射洪縣環(huán)境污染。

(3)輸出系數(shù)模型由于其 “黑箱”原理，在計(jì)算非點(diǎn)源污染物負(fù)荷量過(guò)程中不能考慮到降雨以及地形等因素對(duì)污染物驅(qū)動(dòng)以及運(yùn)移過(guò)程中的影響，模型在降雨空間分布均勻的平原地區(qū)適用性高，而在降雨量分布不均勻，地形起伏比較大的山丘地區(qū)，將地形、降雨因素考慮后可提高模型模擬進(jìn)度，在丘陵地區(qū)具有更好的適用性。