改进的输出系数法在农业污染源估算中的应用

陆建忠，陈晓玲，肖靖靖，余进祥，刘 海

（1．武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉430079；2．江西师范大学 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，南昌330022；3．江西省农业厅 农业环境监测站，南昌替换为 330046）

改进的输出系数法在农业污染源估算中的应用

陆建忠1＊，陈晓玲1，2，肖靖靖1，余进祥3，刘 海1

（1．武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉430079；2．江西师范大学 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，南昌330022；3．江西省农业厅 农业环境监测站，南昌替换为 330046）

农业污染源是非点源污染的重要来源，了解农业污染源现状是研究流域非点源污染的前提．该文考虑了降雨和地形特征对污染物迁移的损失，并给出了降雨与地形特征对流域农业源污染损失系数的确定方法，研究了改进的输出系数模型．将改进的输出系数模型应用于鄱阳湖流域的4个小区域内，并分别计算4个小流域的降雨和地形特征影响因子，对各种污染物输出系数进行率定和验证，使改进后的输出系数模型更符合农业源污染物运动机理，通过计算发现，部分模拟精度有所提高，并得到了一组适合鄱阳湖流域农业源非点源污染物的输出系数，将其应用到整个鄱阳湖流域的农业源污染物的快速估算，为鄱阳湖流域非点源污染控制提供了科学依据．

输出系数模型；农业源污染；降雨；地形；非点源污染

水环境污染源的主要种类有点源和非点源两种［1］．非点源污染的形成与土壤侵蚀、农药化肥的过量施用、农村家畜粪便与垃圾的随意堆放、农田污水灌溉、地表径流、大气沉降、水体底泥污染物释放、水产养殖等密切相关［2－3］，对于工农业生产、水资源、水生生物栖息地和流域水文水质特征产生严重的影响［4－5］．与点源污染相比，非点源污染具有空间上的广泛性，时间上的不确定性、滞后性、模糊性、潜伏性，具有信息获取难度大，危害规模大等特点．由于非点源污染由于涉及范围广、控制难度大，在环境污染中的比重逐渐增大，是导致地表水污染的主要原因，其中又以农业非点源污染贡献最大［6］．

自Johnes 1996年提出的输出系数模型及其以后逐步改进的的输出系数模型，在实际应用中还存在较多多不足，如土地利用分类比较简单，没有细分各类农业用地（如不同作物类型等），假定所有土地利用类型的输出系数固定不变，污染物输出量与该类土地的面积呈线性关系等［7］．蔡明等认为Johnes的输出系数模型未考虑流域污染物在到达流域出口断面过程中的流域损失，而且输出系数采用多年平均值，忽视了降雨年际变化造成的输出系数的改变．因此提出了考虑流域损失和降雨影响的改进的输出系数模型［8］．丁晓雯等在此基础上进一步考虑了地形的影响对模型进行了改进［9］，并提出了利用流域内多个小流域的监测资料建立产污方程，并采用最优化求解方式得出各种土地利用类型输出系数的方法［10］．刘瑞明等利用该模型进行了长江上游大宁河流域的非点源污染模拟，研究土地利用／覆盖变化对非点源污染的影响［11］．

本研究选择的研究区为鄱阳湖流域中红壤多山丘陵地区，以农业（农林畜牧等）为经济支柱，农业非点源污染严重，具有很强的代表性．尝试从地区实际出发，在现有可获得的有限资料基础上，考虑降雨和地形特征的影响，利用输出系数模型对流域非点源污染情况进行模拟，以期改进模型模拟精度，为江西中部红壤丘陵区非点源污染评价和最佳管理措施评估提供技术支持．

1 研究区域与数据

1．1 研究区域

鄱阳湖位于长江中下游，江西境内，鄱阳湖流域面积16．22万km2，与江西省行政区划范围高度吻合，流域内除北部较为平坦外，东西南部三面环山，中部丘陵起伏，成为一个整体向鄱阳湖倾斜而往北开口的巨大盆地．鄱阳湖流域雨量充沛，年均降水量1 341～1 940mm，因此，考虑降雨与地形特征的影响对计算鄱阳湖流域农业非点源污染负荷具有重要意义．江西省是典型的红壤区，省内各地气候条件相似，通过流域局部代表性小流域率定得到的输出系数在全流域范围内也可适用．本文选择鄱阳湖流域里4个水质监测站控制的小流域为实验区，分别选取信江梅港站以上流域和贡水峡山站以上流域观测数据用于率定输出系数，然后用乐安河香屯站和乐安河洎阳桥站观测数据对输出系数进行验证，所选取的水质观测站及其控制范围在鄱阳湖流域中的分布位置如图1所示．

图1 鄱阳湖流域与水质站点控制范围Fig．1 Poyang Lake watershed，water quality observation station and its control basins

1．2 数据准备

本文研究中用于输出系数模型模拟的数据包括2007年江西省农业源污染普查数据中的禽畜养殖和种植业数据、人口、地形以及2007年江西省境内88个测站的降水数据．本研究通过泰森多边形的方法模拟雨量站的影响范围，将站点数据扩展到流域内，即每个多边形内降雨量由落在该多边形内的站点降雨量来确定．

应用输出系数模型的关键是合理确定输出系数的数值．影响流域非点源污染物输出系数的因素很多，主要包括流域内地形地貌、水文、气候、土地利用、土壤类型和结构、地质、植被、管理措施以及人类活动等．在明确流域土地利用和人类活动情况的基础上，确定输出系数的两个基本途径是现场监测和查阅文献值［12］．本研究根据文献给定的经验系数，进行输出系数模拟，并通过小流域实测值进行参数率定，得到一组适合鄱阳湖流域污染物输出系数，最后将其推广到整个流域．

根据江西省土地利用图、DEM图、降雨数据、社会经济资料、国家环境保护部的禽畜排污系数，并结合文献［13］关于非土地利用营养源的输出系数研究成果，初步确定鄱阳湖流域在旱地、水田、果园、其它林地、农村生活和禽畜养殖上的输出系数．在此基础上，初步确定禽畜养殖输出系数如表1所示，由于文献中给出的输出系数都是前人在特定条件下得出的结果，因此有待校准．

表1 禽畜养殖业输出系数Tab．1 Export coefficients of livestock breeding

初步确定本研究的旱地、水田、果园、其它林地、水产养殖业、农村生活输出系数如表2所示．

表2 农业污染源输出系数表Tab．2 Export coefficients of agricultural source pollutant

通过查阅文献［14－15］，初步确定雨水平均硝态氮、铵态氮、总无机氮和总磷的浓度．水质监测测得的是点源污染物和非点源污染物的总量．非点源污染物入河量与流域降雨量有很大关系，绝大多数非点源污染物是在汛期排入水体．因此，本文设定非汛期进入水体的非点源污染物为0，用汛期的污染物负荷减去非汛期的污染物负荷，所得即为非点源污染物负荷量［13］．通过监测的污染物浓度和径流量，计算得到的污染物负荷用来对输出系数模型中的参数进行率定，并将另外测站的数据来验证模型的精度．

2 输出系数模型

2．1 模型原理

降雨是非点源污染产生的基本条件，地形是非点源污染输移的中重要影响因素，两者均对非点源污染起关键作用．Johnes［16］于1996年提出的输出系数模型是对非点源污染多年平均情况较为客观而稳定的估计，适用于降雨均匀、地势平坦地区，但是缺乏对降雨、地形方面影响的表征，使得模型在模拟江西这种多山丘陵地区的农业非点源污染的灵敏度和准确度不足．因此需要针对江西省降雨、地形特征对Johnes输出系数模型进行改进，得到更符合江西省特征的输出系数模型．改进后的Johnes输出模型［13］如式（1）：

式中，L为营养物质的流失量；α为降雨影响因子，用来表征降雨对污染的影响；β为地形影响因子，用来表征地形对污染的影响；Ei为对i营养源的输出系数；Ai为第i类土地利用类型的面积或第i种牲畜的数量、人口数量；Ii为第i种营养源的营养物输入量；P为由降水输入的营养物量．根据全国农业污染源普查数据，Ai（Ii）为第i类土地利用类型所施肥料的营养物含量或第i种牲畜的排泄物的营养物含量．

由降雨产生的营养物输入P的计算方法如式（2）：

式中，c为降水中营养物质的浓度；a为年m3降雨量，等于流域的年降雨量乘以流域总面积；q为径流系数．

2．2 降水和地形特征因子计算

降雨空间分布对非点源污染的影响主要是指就某一年份而言，不同地区因降雨不同而造成的非点源污染差异．因此降雨影响因子α可以表示为式（3）：

式中，α为降雨影响因子；Rj为流域内子流域第j年降雨量；R为流域全区平均年降雨量．

坡度是影响坡面产污的重要因素，它主要是通过影响径流量来影响其携带的N、P流失量，而对坡面径流中各养分的浓度没有明显影响．大量研究证实，坡度与地面径流量呈正相关关系，地表径流量可以表示为坡度的幂函数与常量的乘积：

式中，Q为径流量；S为坡度；a、b为常量．

坡度影响因子主要是反映不同地区因坡度起伏而造成的非点源污染空间差异，可以表示为式（5）：

式中，S为子流域的坡度；¯S为流域全区的平均坡度；a、b为常量．

由于缺乏针对江西省溶解态氮、磷负荷与坡度的相关关系的研究，在查阅相关文献［13］的基础上，初步确定b为0．610 4．依据2007年全年的降水数据和江西省数字高程模型（DEM）数据，分别根据式（3）和式（5）计算得到各流域地形和降水修正因子见表4．

表3 各小流域降水和地形修正因子Tab．3 Precipitation and terrain modified factors of water quality observation station controlled basin

2．3 模型参数率定与结果模拟

根据江西省农业源污染普查数据，结合小流域的实测数据，采用试错法进行输出系数率定，即通过经验设定一组参数，在计算机上运算，比较模拟值与实测值，调整参数，分析对比，直到达到最优．

经过小流域率定验证，确定了鄱阳湖流域农业源污染物输出系数如表7所示．

表4 率定后的农业污染源输出系数表Tab．4 Calibrated expert coefficients of agricultural source pollutants

将率定得到的输出系数代入模型计算，利用相对误差来评价模拟结果的精度如表8和表9所示．

表5 小流域输出系数法模拟的溶解无机氮与实测值的比较Tab．5 Dissolved inorganic nitrogen comparison between observed and modeled by ECM for the four controlled basins

表6 小流域输出系数法模拟的总磷与实测值的比较Tab．6 Total phosphorus comparison between observed and modeled by ECM for the four controlled basins

利用梅港站控制流域、峡山站控制流域进行输出系数率定，并进行地形和降水校正．然后用香屯站、洎阳桥站的观测数据分别验证其控制流域污染物负荷．由表5可以看出，虽然经过地形和降水因子修正之后，峡山站溶解无机氮含量估算精度有所提高，另外洎阳桥站估算精度在可接受的范围之内．然而，梅港站与香屯站溶解无机氮估算精度并没提高，尤其是香屯站误差增加，由于乐安河香屯水文站只有每月一次的流量监测数据，而乐安河流量年内变化很大，由这个数据推算出的年径流量与实际相比误差较大，导致计算得到的实际污染物含量也有很大误差．

表6可以看出，除了洎阳桥站控制流域计算结果误差较大外，其他流域计算结果都在可接受范围之内，通过考虑降水和地形特征的输出系数模拟的梅港站、峡山站和香屯站的总磷结果精度有较大提高，而洎阳桥站的总磷在考虑降水和地形特征因子的模拟精度并没有得到提高．污染物输出系数的初值选取时受到主观经验的影响；率定参数时，最后确定的输出系数最优的条件是估算的污染物负荷总量误差平方和最小，可能也对率定结果产生一定的误差．因此，寻求一种最优条件，控输出系数的制率定结果，将是下一步深入研究的内容．非点源氮主要是以溶解态形式流失，而非点源磷则主要以吸附态存在，输出系数模型作为一种快速估算流域污染物负荷的统计模型，对溶解态污染物的模拟的灵敏性要高于对吸附态污染物的模拟．

计算结果可以看出，输出系数模型参数少，意义简单［17］，但是模型稳定性还需要进一步提高．尽管如此，输出系数作为一种快速估算流域污染物负荷的模型，具有其他机理模型无法比拟的优点．通过输出系数模型的参数率定，结合小流域模拟实验结果，综合考虑各输出系数对模拟结果的可能影响，获得了一组适合鄱阳湖流域非点源污染模拟的输出系数，并通过输出系数模型计算将其推广到整个流域，为流域污染物负荷估算和流域污染物控制提供科学的依据．由于鄱阳湖流域与江西省行政边界的高度吻合，可以按照行政区划统计分析得到，江西省各市级行政单元内农业源污染负荷，如表7所示．

表7 输出系数模型估算的江西省各市农业源污染物负荷Tab．7 Agricultural source pollutant loads estimated by ECM for each city in Jiangxi Province

虽然流域内没有集中排放的大型点污染源，但由城镇建设用地而来的污染仍然客观存在，无法忽略．本研究输出系数模型仅考虑了农业和农村生活以及大气湿沉降带来的非点源污染，未考虑城市用地输出对流域出口氮磷的贡献，因此，得到的一组输出系数适用于该区域农业源污染负荷的估算．

3 结论

本文在Johnes提出的输出系数模型的基础上，讨论了采用地形和降水校正因子对模型进行改进的原因．利用鄱阳湖流域内的信江梅港站以上流域、贡水峡山站以上流域进行输出系数率定，并进行地形和降水校正．然后用乐安河香屯站、乐安河洎阳桥站的观测数据对输出系数进行验证，与实测数据比较．用相对误差作为指标描述模拟效果，发现改进后的模型更符合农业非点源污染物的运动机理，模拟的精度也有所提高，尤其是针对总磷的模拟．通过地形和降水校正因子改进后的模型，直观地阐明了地形、降水因子与非点源污染物含量间的定量关系，模拟结果更接近实际，可以为流域非点源污染控制提供科学依据．

输出系数模型作为典型的经验统计模型，参数少，意义简单，参数率定较方便，不需要对非点源污染形成过程进行深入的了解即可以完成参数率定工作．在获得流域内多个小流域水质监测资料的基础上，基于水文水质资料的非点源输出系数模型参数确定方法，可以获得的准确的土地利用输出系数，进一步简化了参数率定工作．

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Abstract：Agricultural source pollutant is an important source of non－point source pollutant，which is the basis of estimate of non－point source pollutant in watershed．The paper improved Export Coefficient Model（ECM）considering the effect of precipitation and terrain on pollutant transport．Firstly，the estimation method of loss coefficients of agricultural source pollutant influenced by precipitation and terrain factors are intro－duced．The ECM is employed to apply in the four basins in Poyang Lake watershed to compute the precipitation and terrain factors．Then，the export coefficients for the pollutants are calibrated and validated after estimating the precipitation and terrain factors．The improved ECM is more reasonable for agricultural source transport mechanism．The accuracy of most modeling results is improved after carrying out the experiment．Finally，agroup of export coefficients for various pollutants are obtained and applied to quickly estimate the agriculture source pollutant load in the whole Poyang Lake watershed，which can scientifically support the non－point source pollution control in Poyang Lake watershed．

Key words：Export Coefficient Model（ECM），agricultural source pollution；precipitation factor；terrain factor；non－point source pollution（NPS）

Application of improved Export Coefficient Model in estimation of agricultural source pollutant

LU Jianzhong1，CHEN Xiaoling1，2，XIAO Jingjing1，YU Jinxiang3，LIU Hai1
（1．State Key laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079；2．Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research，Ministry of Education，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022；3．Agricultural Environmental Monitoring Stations，Department of Agriculture of Jiangxi Province，Nanchang 330046）

X501，X508

A

1000－1190（2012）03－0373－06

2011－06－29．

水利部公益性行业科研专项经费项目（201001054）；中国博士后科学基金项目（20100480861）；国家自然科学基金项目（41101415，41071261）；江西省农业厅委托项目；测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目．

＊E－mail：lujzhong＠163．com．