林晓娟,黄津辉,林 超,郭 勇,侯思琰
(1.天津大学水利工程仿真与安全国家重点试验室,天津 300072; 2. 海河流域水资源保护局, 天津 300170;3. 海河水利委员会水资源保护科学研究所, 天津 300170)
岳城水库流域污染源模拟
林晓娟1,黄津辉1,林 超2,郭 勇2,侯思琰3
(1.天津大学水利工程仿真与安全国家重点试验室,天津 300072; 2. 海河流域水资源保护局, 天津 300170;3. 海河水利委员会水资源保护科学研究所, 天津 300170)
基于SWAT模型对岳城水库流域污染源进行模拟研究。利用流域出口的观台水文站2006—2009年的水量、水质等实测数据对经过校准的SWAT模型进行验证。结果表明:岳城水库流域年均入库非点源污染负荷TN为3 025 t,TP为234 t,年均非点源污染贡献率不足50 %;点源污染中,TN以工业点源污染为主,其贡献率达31.9 %,TP则以城镇生活点源为主,其贡献率为36 %;非点源污染中,农业非点源污染源占主要比重,化肥贡献率最大为16.9%,禽畜养殖污染次之,贡献率为10.5 %,农村生活污染最小;非点源污染的主要来源是耕地,TN和TP年均负荷分别达到2.77 kg/hm2和 0.397 kg/hm2,模拟成果可为岳城水库水源地保护和流域综合管理提供新的技术方法及科学依据。
SWAT模型;污染源;点源;非点源;污染贡献率;岳城水库
2010年我国对420座水库的营养状态进行了评价。结果表明:69%的水库处于中营养状态,31%的水库处于富营养状态[1]。海河流域水源地状态更为严峻,2010年海河流域20座大型水库中,有14座达到富营养水平,占比为70%。岳城水库是海河流域重要的饮用水水源地之一,尽管其水质总体较好,但富营养水平多年来在中营养与轻度富营养化水平之间波动[2]。氮磷营养盐是造成水库富营养化的主要污染物[3],与农业非点源污染加剧的关系越来越密切[4]。
SWAT(soil and water assessment tool)模型[5-6]是当今应用最为广泛的,具有物理机制的流域分布式水文模型,其模拟流域污染负荷方面的能力已得到了国内外学者的证实[3,7-8]。该模型已多次在岳城水库流域所处的漳卫南流域得到应用。于磊等[9]利用SWAT模型对漳卫南流域水量过程和水量平衡进行了模拟分析;孙永亮等[10]应用SWAT模型,分析漳卫南流域内的径流量、总氮、总磷质量以及流域蒸散发在不同情景下的响应;徐华山等[11]针对SWAT模型的取用水模块在中国的应用中存在限制,对其源代码进行修改,使其能反映模型模拟子流域在不同年份、不同月份用水量的差异。然而,上述研究均未对污染源模拟进行深入探讨。
因此,本文采用SWAT模型对岳城水库流域氮磷污染进行模拟研究,估算该流域的非点源污染负荷,分析不同污染源对岳城水库水体污染的贡献率,以期为岳城水库水源地保护和流域综合管理提供新的技术方法和科学依据。
岳城水库流域地处海河流域南部,位于漳卫河水系上游的漳河干流,地理位置为东经 114°9′~114°12′,北纬 36°14′~36°18′,地势较高,平均海拔1 000 m以上,总面积18 072 km2,详见图1。岳城水库建于1959年,库容近13亿m3,它既是兼具防洪、灌溉、供水等多功能的水利枢纽工程,也是河北省邯郸市和河南省安阳市重要的城市水源地。
图1 岳城水库流域地理位置及其DEM示意图
研究区涉及山西省长治市、晋中市和顺、榆社、左权3县以及河北省涉县,总人口397万人,国内生产总值为1 834亿元。研究区域有清漳河、浊漳河两大支流,在合漳汇合形成漳河干流,在观台进入岳城水库。流域位处北温带半干旱半湿润大陆性季风型气候,四季分明,雨热同期,多年平均降水为569 mm,年均气温为7.5~12℃。水资源时空分布不均,年内分配多成单峰型,春冬季节干旱少雨,年内约70%的降水集中在汛期。区内土地利用类型以耕地为主,是典型的农业发达的山区流域。区内还有关河、后湾、漳泽3座大型水库及红旗渠等4大引水渠。
图2 土地利用类型分布
图3 土壤类型分布
2.1 数据采集
研究所采用的主要数据有:①30 m分辨率的数字高程地形图(digital elevation model-DEM)、1 km分辨率的2005年土地利用类型分布图和2000年土壤类型分布图等空间数据文件,见图1~3。②气象数据、土壤物理和化学属性等非空间数据库文件。其中,气象输入数据包括整年的日最高/低气温、日降水量、相对湿度、风速、太阳辐射等基本数据。其中日降水量采用43个雨量站的数据,其他气象要素的输入数据来源于国家气象信息中心,共4个站点,其空间位置分布见图4。③农业管理措施相关资料,包括农作物种植时间、施肥制度和施肥量,其中施肥量主要涉及化肥、禽畜粪便及农村生活污水等污染源,主要通过统计年鉴资料获得;④城镇生活工业点源、水库和引水等相关数据。研究区域内主要点源排放量来自位于浊漳河流域的长治市。根据2010年海河流域入河排污口调查资料,研究区内共有109个入河排污口,年入河废污水量为17 670.5万t,其中长治市的入河排污口总共76个,年入河废污水量为12 065.7万t。
流域中水库和引水工程对径流具有重要调控作用。研究搜集到流域内石匣、关河、后湾、漳泽和岳城5个大型水库的2006—2009年的逐日出流数据,将其作为水库出流控制文件,具体位置分布见图1。红旗渠、跃进渠、跃峰渠等引水信息采用点源的方式添加,实现其取用水量不同年份、不同月份的差异。
2.2 子流域及水文响应划分
首先,综合考虑DEM分辨率、实际水系等因素,选定集水面积阈值为24 200 hm2,提取流域内的水系。然后,在模型中添加水文、水质站点作为子流域出口点[11-12],最终划分为50个子流域,见图4。考虑到模型的运算效率,根据子流域内不同土地利用、土壤类型及坡度,按照土地利用、土壤类型和坡度分级阈值均为6%的设定,进行水文响应单元(hydrologic response unit, HRU)的划分,最终得到911个HRU。
图4 气象站和雨量站分布
2.3 模型的校准与验证
利用观台站2005—2009年的水文、水质月数据,以2005年为模型“预热”期,2006、2008年为校准期,2007年、2009年为验证期,对模型进行校准和验证。需要说明的是,因为研究模拟期较短,所以采用随机选取年份进行率定和验证的方式;此外,2006年、2007年的降水均比2008年、2009年多,若采用连续年份进行率定,比如率定期为2006年、2007年,验证期为2008年、2009年,这样会导致降水多的年份集中在率定期而降水较少的年份集中在验证期。交叉率定和验证是为提高模型的适用性和准确性。模型模拟效果的评价指标采用Nash-Sutcliffe efficiency (ENS)[13]及确定性系数(R2)[14],其计算公式如下。
(1)
(2)
图5 2006—2009年观台站月平均径流拟合过程线
径流、TN、TP月均值拟合过程线见图5~7。径流模拟中,校准期ENS、R2分别是0.88和0.93,验证期ENS、R2分别是0.86和0.92,模拟精度较高。所掌握的泥沙数据非常有限,不足以说明由于研究中泥沙模拟的可信度,故未使用泥沙数据进行校准和验证。另外,由于研究区域内营养物的实测数据较少,研究中只是对其模拟结果作全局指标评价。TN的ENS、R2分别为0.52和0.79,基本满足精度要求;TP的ENS、R2分别是0.81和0.94,模拟效果较好。从拟合过程线来看,总体模拟效果较好,但个别峰值差值较大。究其原因,似与5年的模拟期中2007年降雨径流量最大有关。综合来看,校准和验证后的SWAT模型适用于岳城水库流域污染源模拟研究。
图6 2006—2009年观台站月平均TN拟合过程线
图7 2006—2009年观台站月平均TP拟合过程线
污染源一般分为点源和非点源。点源主要指城镇生活污水及工业排污,非点源主要包括农村生活污水、畜禽养殖、化肥等农业非点源。
3.1 入库非点源污染
为保持校准后的模型参数不变,在模型输入数据中除去点源数据,重新运行模型,得到2006—2009年岳城水库流域入库非点源污染负荷及其贡献率,结果见表1。可以看出,入库TN最大负荷为4 238 t,为最小负荷量1 775 t的2.4倍,年平均负荷为3 025 t,相应的贡献率分别为61.1%、39.4%和48.6%;TP最大负荷为342 t,为最小负荷量115t的3倍,年平均负荷为234 t,相应的贡献率分别为59.2%、30.7%和42.9%。
表1 岳城水库流域非点源污染结果
最大入库非点源污染负荷及贡献率出现在2007年,该年降水量也为最大值595 mm,虽然入库年均流量比2006年小1.3 m3/s,但从流量过程线(图5)可知,2007年入库水量集中在汛期(6—9月),汛期平均流量比2006年的大2.5 m3/s,而2006年入库流量年内分配较平均, 非汛期平均流量又比2007年大3.2 m3/s。因此,汛期降雨径流大,非点源污染负荷量也大。最小入库非点源污染负荷出现在2009年,该年在2008年降雨少的情况下,降雨又比多年平均少13%,故其入库流量不论是汛期还是非汛期均比2008年小,其年均流量不到2008年的1/2,所以入库污染负荷也小。
由此可见,非点源污染主要来自于降水量充沛的汛期,降水径流量越大,非点污染负荷越大,贡献率越高,这与其他学者认为非点源污染物流失一般发生在降雨和地表径流产生期间[17-18]的结论一致。对于流域而言,降水是非点源污染的主要驱动力;对于流域出口而言,径流决定了污染负荷,汛期径流决定了非点源污染负荷。
综合来看,岳城水库流域的非点源污染与降雨存在正相关,入库流量是入库非点源污染负荷量的关键制约因素,而水库上游的蓄水及引水工程直接影响到入库流量及非点源污染负荷[19];岳城水库的年均非点源污染贡献率不足50%,这一方面反映出上游水库的蓄水及引水渠引水对非点源污染负荷产生的消纳作用,另一方面也说明该区域点源治理仍需要进一步加大力度。
3.2 不同污染源贡献率
模型不仅考虑了流域内的点源和非点源,还考虑了土壤背景值。其中,土壤背景的氮磷流失量与土壤的物理化学性质、土地利用类型、地形、气候以及过去地表沉积物的积累等因素有关[20]。通过分别模拟有相应污染源输入和无输入时入库水质的变化,可以估算出岳城水库流域内不同污染源对入库TN、TP的污染贡献率(图8)。
图8 不同污染源对入库TN、TP污染的贡献率
由图8可知,对岳城水库TN污染贡献最大的是工业点源,其贡献率达31.9%,比生活点源高约12个百分点。农业非点源污染源中,化肥贡献率最大为16.9%,禽畜养殖污染次之,贡献率为10.5%,农村生活污染最小。岳城水库TP负荷的最大污染源是城镇生活点源排放,其贡献率为36%,比工业点源高出约15个百分点。农业非点源污染源贡献率的排序与TN一致,TP污染贡献率最大的是化肥为13.4%,是农村生活污染最小贡献率的7.4倍。本文所说的土壤背景,某种意义上是农业非点源的长年累加所产生的,其TN、TP污染贡献率不可忽视,分别为18.6%、21.5%。
总之,岳城水库点源污染中,TN以工业点源污染为主,TP则以城镇生活点源为主;非点源污染中,农村生活、禽畜养殖、化肥等农业非点源污染源占主要比重,其TN污染贡献率为30%,比土壤背景贡献率大约11个百分点;TP的农业非点源污染贡献率为21.4%,与土壤背景贡献率相当。
3.3 不同土地利用贡献率
将911个HRU的模拟结果按耕地、草地、林地、城镇用地4种土地利用类型分别计算TN、TP年均单位面积负荷及总负荷量,结果见表2,其贡献率直观图见图9。
表2 不同土地利用类型的TN、TP负荷
图9 不同土地利用类型的TN、TP贡献率
由表2可知,岳城水库流域土地利用类型中耕地面积最大,占总面积的41.9%,其次是草地、林地,分别占32.5%、22.8%,城镇面积所占比例较小,仅为2%。流域内耕地的年均TN负荷最高,占流域年均总负荷的86.3%,单位面积耕地的TN年均负荷达到2.77 kg/hm2,是草地的6.4倍,远超过林地;流域内耕地的年均TP负荷最高达88.3%,其单位面积负荷为0.397 kg/hm2,是草地的7倍,远超过林地。城镇用地的单位面积TN、TP负荷与草地相当,因其所占面积较小,总负荷贡献率仅为0.3%,远小于其他土地利用类型。
图8显示出耕地所产生的污染物负荷远大于其他土地利用类型,是流域内非点源污染的主要发生地,与以往研究结论一致[21-22]。这与耕地土质疏松且化肥施用量较多等因素有关,在降雨的作用下,耕地土壤中所含有的氮磷元素,随着径流和泥沙进入河道,致使耕地成为非点源污染贡献率最高的土地利用类型。
a. 岳城水库流域年均入库非点源TN负荷为3 025 t,TP负荷为234 t,非点源污染与降雨存在正相关;年均非点源污染贡献率不足50%,这一方面反映出上游水库的蓄水及引水渠引水对非点源污染负荷产生的消纳作用,另一方面也说明该区域点源治理仍需要进一步加大力度。
b. 点源污染中,TN以工业点源污染为主,其贡献率达31.9%,比生活点源高约12个百分点。TP则以城镇生活点源为主,其贡献率为36%;非点源污染中,农村生活、禽畜养殖、化肥等农业非点源污染源占主要比重。农业非点源污染源中,化肥贡献率最大为16.9%,禽畜养殖污染次之,贡献率为10.5%,农村生活污染最小。
c. 流域非点源污染的主要来源是耕地,其次是草地、林地。耕地的年均TN、TP负荷最高,分别占流域年均总负荷的86.3%和88.3%,TN、TP单位面积年均负荷分别达到2.77 kg/hm2和 0.397 kg/hm2。
致谢: 感谢天津市龙网科技发展有限公司和海河流域水土保持监测中心站给予的技术资料支持。
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Simulation of pollution sources of Yuecheng Reservoir Basin
LIN Xiaojuan1, HUANG Jinhui1, LIN Chao2, GUO Yong2, HOU Siyan3
(1.StateKeyLaboratoryofHydraulicEngineeringSimulationandSafety,TianjinUniversity,Tianjin300072,China;2.WaterResourcesProtectionBureauofHaiheRiverBasin,Tianjin300170,China;3.ResearchInstituteofWaterResourcesProtection,HaiheWaterConservancyCommittee,Tianjin300170,China)
The pollution sources of Yuecheng Reservoir Basin was simulated based on SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. A calibrated SWAT model was verified by the measured data of water quantity and water quality of hydrological station in the basin exists in the year 2006—2009. The results show that the average contribution of non-point source was less than 50% with the average annual loadings of TN and TP 3,025t and 234t respectively. In the pollution sources, TN, with its contribution of 31.9%, was mainly from point source pollution of industry, and TP, with its contribution of 36%, was mainly from urban life point source; Non-point source pollution was mainly from agricultural non-point source pollution, with 16.9% contribution of fertilizer and 10.5 % contribution of Livestock breeding pollution. Rural domestic pollution was the minimum. The main source of non-point source pollution is from farmland, with its average annual loadings of TN and TP 2.770 kg/hm2and 0.397 kg/hm2respectively. The simulation results can provide a new technology method and scientific basis for water source protection of Yuecheng Reservoir and integrated management of basin.
SWAT model; pollution sources; point source; non-point source; pollution contribution rate; Yuecheng Reservoir
10.3880/j.issn.1004-6933.2015.01.012
水利部公益性行业科研专项(201101018,201201114);新世纪优秀人才支持计划基金(NCET-09-0586)
林晓娟(1988—),女,硕士研究生,研究方向为水文学及水资源。E-mail:linxiaojuan_jeney@126.com
X524
A
1004-6933(2015)01-0074-06
2014-05-21 编辑:高渭文)