瑶湖流域非点源氮、磷负荷估算及其控制对策

王 亚，江立文，林 暾，关广禄

(华东交通大学土木建筑学院，330013，南昌)

瑶湖流域非点源氮、磷负荷估算及其控制对策

王 亚，江立文，林 暾，关广禄

(华东交通大学土木建筑学院，330013，南昌)

利用ArcGIS10.0软件，划分了瑶湖流域的范围，并提取了土地利用类型及其面积，在流域调查的基础上，参考国内外相关研究方法，按照农村与城镇生活污染(A类污染)、畜禽养殖污染(B类污染)、村镇与农业径流污染(C类污染)和水产养殖污染(D类污染)等4种污染来源，估算了瑶湖流域的非点源氮、磷污染负荷。结果表明：入湖氮、磷总负荷分别为346.3 t/a和102.8 t/a；B类污染是氮和磷污染的主要来源，其污染负荷占总负荷的比例分别为73.1%和85.3%；南昌县对B类污染的TN和TP贡献率大于青山湖区；南昌县对A类污染的TN和TP贡献率稍小于青山湖区；对于C类污染，TN贡献率大小为：水田>村镇>水浇地，TP贡献率大小为：村镇>水田>水浇地。在此分析基础上，提出了非点源N、P污染负荷控制对策。这为瑶湖流域水污染控制提供了理论依据和数据支撑，同时也为政府制定区域社会经济发展规划提供了决策依据。

瑶湖流域；非点源污染；氮、磷负荷；控制对策

0 引言

据报道，全球约30%～50%的地表水已受到了非点源污染的影响，而我国的河流、湖泊等地表水中，超过50%的N、P污染来自非点源[1-2]。瑶湖是南昌市最大的内陆天然湖泊，靠天然降水和地表径流补给。2010-2011年期间的水质监测数据表明，瑶湖水体已呈富营养化状态，且富营养化主要驱动因子为N、P营养盐[3]。目前，国内外通过构建非点源污染模型，对污染负荷估算进行了大量的研究[2,4]，由于国内大部分地区基础资料匮乏、缺乏长系列的监测数据，非点源污染负荷的计算则多结合污染源的排污系数进行估算[5]。

本文利用ArcGIS10.0软件，划分了瑶湖流域的范围，提取了土地利用类型及其面积，按照A类污染、B类污染、C类污染和D类污染等4种污染来源，在参考国内外相关研究成果的基础上，结合其污染来源的排污系数和入湖系数，估算了流域的N、P污染负荷，并提出了N、P污染物的控制对策。这为瑶湖流域水污染控制提供了理论依据和数据支撑，同时也为政府制定区域社会经济发展规划提供了决策依据。

1 研究方法

1.1研究区域

1.1.1 流域划分及其概况 利用ArcGIS10.0软件，采用数字高程模型(DEM)流域边界数据的提取方法[6]，对瑶湖流域的范围进行了划分。首先，加载地区的DEM数据(30 m×30 m)，并将数据转换为所需要的地图投影和坐标系统；其次，对DEM数据进行预处理，如地形中的洼地、平坦的地区和削峰等。在此基础上，利用Arc tools中的水文分析模块，分析水流流向，生成汇流栅格图，计算汇流累积量，最后自动生成河网，提取流域边界。瑶湖流域边界图，见图1。

图1 瑶湖流域边界图

瑶湖流域位于江西省南昌市城郊，地处28°36′N ～28°46′N、116°00′E ～116°06′E，属亚热带季风气候，多年平均降雨量为1 589.1 mm。流域地势相对平坦，南高北低，由南向北呈缓慢倾斜状。瑶湖流域总面积为103.64 km2，包括南昌县和青山湖区两区，其流域面积分别为79.22 km2和24.42 km2。根据两区流域面积占各自行政面积的比例，将两区人口数量和畜禽养殖数量按该比例进行分摊，得出瑶湖流域人口数量和畜禽养殖数量，见表1。

表1 瑶湖流域人口数量和畜禽养殖数量

注：数据来自《南昌统计年鉴2012》、《南昌县国民经济与社会发展统计公报2012》和《青山湖区国民经济与社会发展统计公报2012》。

1.1.2 土地利用类型 在图1的基础上，加载流域的遥感影像(2.5 m×2.5 m)，利用Arc tools中的栅格裁剪工具，对流域进行数字化分析，并使用要素编辑工具提取耕地、村镇居民点、道路和湖泊水域等各类要素的边界及其面积。

依据《土地利用分类标准》(GB/T21010-2007)中的二级分类方法，瑶湖流域土地利用类型主要包括农村宅基地和城镇住宅用地(简称为村镇)、水浇地、水田、湖泊与坑塘水面和道路与沟渠等，瑶湖流域土地利用类型及其面积比例，见表2。

表2 瑶湖流域土地利用类型及其面积比例

1.2非点源N、P污染负荷的估算方法

假设各区域污染源分布均匀，根据污染源产生量，结合排污系数和入湖系数，计算并汇总不同来源的非点源N、P入湖负荷。

1.2.1 A类污染 采用《第一次全国污染源普查工作手册-城镇生活源产排污系数手册》推荐的污染量系数法[7]，即污染负荷=人口数量×生活排污系数×入湖系数。

1.2.2 B类污染 采用国家环保总局推荐的畜禽养殖污染量核算方法[8]，即污染负荷=畜禽养殖数量×畜禽个体粪、尿中污染物平均含量×畜禽排污系数×入湖系数。

1.2.3 C类污染 采用径流系数法[9]，即污染负荷=径流量×径流中污染物浓度，其中，径流量=土地利用类型的面积×径流系数×降雨量。

1.2.4 D类污染 采用《第一次全国污染源普查工作手册-水产养殖业污染源产排污系数手册》中的养殖排污系数法[7]，即污染负荷=养殖增产量×水产排污系数×入湖系数。

2 非点源N、P污染负荷估算

据调查，瑶湖流域非点源N、P污染主要有以下4种来源：1)未经处理而直接排放进入水体的农村与城镇生活污水；2)经地表径流进入水体的畜禽粪、尿排泄物；3)经降雨冲刷引起的村镇地表径流污染以及农业化肥流失；4)水产养殖过程中饵料的流失以及鱼类等水产品的排泄物。

2.1排污系数

2.1.1 A类污染 目前，青山湖区城镇污水管网尚不完善，部分城镇的生活污水通过沟渠直接进入附近水体，而南昌县的农村地区基本无污水收集设施，污水排放几乎处于放任自流的状态。根据《第一次全国污染源普查工作手册-城镇生活源产排污系数手册》，城镇生活排污系数按3区(江西省)、2类(南昌市)、建筑物排污系统为化粪池方式考虑，TN和TP分别取10.0 g/(人·d)和0.72 g/(人·d)；农村生活排污系数则按建筑物排污系统为直排方式考虑，TN和TP分别取11.8 g/(人·d)和0.84 g/(人·d)。

2.1.2 B类污染 据调查，南昌县和青山湖区的畜禽养殖场(小区)均存在污染防治设施不配套、污水处理率低、粪便的无害化和资源化处理工作滞后等问题。本文以相关研究结果为依据，结合南昌县和青山湖区畜禽养殖实际情况，确定畜禽个体粪、尿中污染物平均含量和排污系数，见表3[8]。

表3畜禽个体排污系数及其粪、尿中污染物平均含量

项目排污系数/kg/(a·头)或kg/(a·只)污染物平均含量/kg·t-1TNTP牛粪73004．41．2牛尿365080．4猪粪3005．93．4猪尿4953．30．5鸡69．85．4

2.1.3 C类污染 径流中污染物浓度主要受降雨、土壤、地形和植被覆盖等自然因子以及利用方式等人为因子的影响，参考国内外针对不同土地利用类型对N、P流失影响的研究结果[10-11]，结合瑶湖流域土地利用现状，确定不同土地利用类型径流中污染物的浓度及其径流系数，见表4。由于道路所占流域面积较小，本文只估算由村镇、水浇地和水田产生的径流污染负荷。

2.1.4 D类污染 据调查，瑶湖水面均为水产养殖区域，以鲢鱼养殖为主，2012年养殖增产量约400万kg。根据《第一次全国污染源普查工作手册-水产养殖业污染源产排污系数手册》，TN和TP的水产排污系数按江西省鲢鱼淡水池塘养殖方式考虑，分别为2.605 g/kg和0.452 g/kg。

表4不同土地利用类型径流污染物的浓度及其径流系数

类型径流中污染物浓度/mg·L-1TNTP径流系数村镇1．881．030．20水浇地0．800．100．10水田1．140．230．15

2.2入湖系数

相关调查表明，农村生活污染中人粪尿约有20%～50%进入水环境，城镇生活污染中这一比例略低，约40%以下[12]；由畜禽养殖产生的粪尿和水产养殖污染物进入水环境的污染负荷相当，约10%～60%[9]。本文结合瑶湖流域生活污水排放习惯和污水处理设施配套情况、畜禽粪便处置方式等，确定不同途径污染源的入湖系数，见表5。

表5 不同途径污染源的入湖系数

3 计算结果与分析

流域非点源N、P负荷计算结果，见表6。根据非点源N、P的产生区域，A类污染中不同区(县)贡献率，见图2，B类污染中不同区(县)的贡献率，见图3，C类污染中土地利用类型的贡献率，见图4。

图2 A类污染中不同区(县)贡献率

图3 B类污染中不同区(县)的贡献率

图4 C类污染中土地利用类型的贡献率

4 污染控制对策

1)积极引导养殖户采用干清粪工艺，同时，加快南昌县和青山湖区养殖场(小区)沼气工程和粪便资源化利用工程建设；对于高N、P的养殖污(废)水可采用生物脱N并辅助化学除P的工艺进行处理，以减少N、P排放负荷，从源头削减N、P的排放负荷。

2)完善青山湖区的城镇污水管网系统，优化排水体制；加快南昌县农村地区的污水集中处理设施及配套设施建设，可以将邻近的几个村组作为一个聚集区，各聚集区分散建设沼气池，经净化处理后的污水再进行排放。

3)推进村镇环境综合治理，建设秸秆、粪便和生活垃圾等有机废弃物处理设施，推进其向肥料、饲料和燃料转化，以减少村镇径流污染，同时实现村镇废弃物再利用。

4)对于水田和水浇地N、P流失，推广测土配方施肥技术；改变不合理的施肥习惯，提倡施用有机肥，科学种植，适量施肥，以减少污染，保护耕地。

5)重视水产养殖科学化，可在瑶湖水面分散设置自动投饵机，依据水温、溶解氧、季节和鱼体重量等的变化情况，随时调整投喂量以及投饵频率与时间，以减少饵料集中投放所引起的污染。

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EstimationandControlStrategiesofNon-pointNitrogenandPhosphorusLoadinYaoLakeBasin

WANG Ya,JIANG Liwen,LIN Tun,GUAN Guanglu

(School of Civil Engineering and Architecture,East China Jiaotong University,330013,Nanchang,PRC)

ArcGIS was adopted to divide the range of Yao Lake basin,and extract the types and areas of land use.Based on the filed survey,according to the pollution of rural and urban life (class A),livestock and poultry breeding (class B),rural and agricultural run-off (class C) and aquaculture (class D),estimated the non-point of nitrogen and phosphorus load by referring to the relevant domestic and foreign estimation methods.The results showed that: the pollutant loads of the non-point nitrogen and phosphorus were 346.3 t/a and 102.8 t/a respectively.Class B is not only a major so-urce of non-point nitrogen for Yao Lake basin,but also the phosphorus,which accounts for the 73.1%and 85.3% of total pollution load respectively.The contribution of class B of Nanchang country is higher than Qingshanhu district,while the contribution of class A of Nanchang country is lower than Qingshanhu district.As for class C,the contribution of nitrogen in Yao Lake basin can be ordered as:paddy>villages and towns>Irrigated,while the contribution of phosphorus can be ordered as:villages and towns>paddy>Irrigated.On the basics of these analyses,control strategies of non-point source nitrogen and phosphorus was proposed.This research provides theoretical basis and data support for water pollution control in Yao Lake basin,and also decision making for the government to develop regional socio-economic development plan.

Yao Lake basin;non-point source pollution;load of TN and TP;control strategies

2014-05-26;

2014-07-02

王 亚(1989 -)，男，新疆库车人，硕士研究生，主要从事水环境污染控制研究。

国家水体污染控制与治理重大专项(2009ZX07106-001)。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.04.011

P343.3

A

1001-3679(2014)04-0472-05