空间位置对非点源污染物入湖能力的影响

王亚空，叶春，张大磊，李春华

空间位置对非点源污染物入湖能力的影响

王亚空1，2，3，叶春2，3*，张大磊1*，李春华2，3

1.青岛理工大学环境与市政工程学院，山东青岛266033 2.环境基准与风险评估国家重点实验室，中国环境科学研究院，北京100012 3.中国环境科学研究院湖泊工程技术中心，北京100012

在解析非点源污染物迁移机制的基础上，采用流域单元与河网分析结合的方法研究空间位置对非点源污染物入湖能力的影响，用距离权重表示汇水区污染源对湖泊水环境的影响程度。以太湖竺山湾为例，利用ArcGIS软件建立了河网分析模型，对研究区进行了流域单元划分和起始-目的地（OD）成本矩阵分析，最后确定了汇水区污染源到湖泊之间的距离成本，并用入湖系数进行了验证。结果表明，汇水区污染物的入湖能力受到污染源空间位置（污染物迁移的路线距离）的影响；相同距离权重单元的分布受流域单元分布的影响；TN、TP的入湖系数与距离权重呈正相关。

非点源污染；GIS；流域单元；网络分析；空间位置

王亚空，叶春，张大磊，等.空间位置对非点源污染物入湖能力的影响［J］.环境工程技术学报，2015，5（6）：478-484.

WANG Y K，YE C，ZHANG D L，et al.Effect of spatial distribution on inflow ability of non-point source pollutants into the lake［J］.Journal of Environmental Engineering Technology，2015，5（6）：478-484.

非点源污染是指污染物从非特定的地点在降水的冲刷和淋溶作用下，通过径流过程汇入受纳水体，并引起水体的富营养化或其他形式的污染，非点源污染在水环境污染中占有很大的比重。陈利顶等［1-3］研究表明，非点源污染物从产生到最终汇入受纳水体，其贡献率很大程度上受到空间位置的影响。污染源与受纳水体距离越远，其对流域出口非点源污染负荷的贡献率越小。但是这个“距离”并非指污染源与受纳水体之间的直线距离，而是指污染物迁移的路线距离，以及迁移过程中所要付出的代价（如迁移过程中被转化吸收掉的量），即“距离成本”。径流是非点源污染物迁移的主要载体，水系是其迁移的主要途径，因此，研究水系的分布特征对确定流域内不同空间位置上的污染物对受纳水体的影响程度具有重要意义［4］。

关于空间位置对非点源污染物入湖贡献的影响，国内外已有了相关研究，如R.Niraula等［5］利用SWAT和GWLF模型对非点源污染物的迁移进行了模拟，分析出Saugahatchee Creek流域内污染贡献最大的区域，划分了非点源污染的关键源区；Han L. X.等［6］利用GIS技术，根据污染输出系数和就近原则对平原河网区不同空间位置上非点源污染物入河量进行了计算，分析了不同空间分布对土地利用污染负荷入河贡献的影响；Shen Z.Y.等［7］从流域尺度上研究了各空间单元对附近水体水质的干扰作用。但均未将水系这一非点源污染迁移的主要途径考虑在内，在量化空间位置与污染物入湖贡献间的关系上有所欠缺。笔者利用GIS技术对太湖竺山湾进行了流域单元划分和河网分析，计算汇水区内各非点源污染源区到湖泊水体的距离成本，并进行分级处理确定各源区的距离权重，确定流域内空间位置对污染物入湖贡献率的影响程度，以期为保护受纳水体，识别非点源污染关键源区，划定流域生态保护的重点区域（如湖泊缓冲带范围等）提供参考［8-9］。

图1　研究区概况Fig.1　Survey of the research area

1　材料与方法

1.1研究区概况

太湖位于 119°53＇E～120°36＇E、30°55＇N～31°33＇N，北接江苏、南接浙江、东临上海，是我国第三大淡水湖泊，湖面面积约2 300 km2。竺山湾位于太湖西北角，水利分区上属太湖流域的湖西区。研究范围南至沙塘港和古竹河，北至锡栗漕河与太滆运河交界处，东部沿雅浦港直至沙滩村，西部殷村港和沙塘港分别延伸至巷里村和西村塘（图1）。研究区属于典型的平原地区，地势平坦，海拔较低。坡度在5%以下的区域约占研究区总面积的90%，大部分区域坡度为3～6 m（黄海高程，全文同）；北部有低山丘陵，最高海拔约250 m。太湖流域属于亚热带季风气候区，四季分明，雨水丰沛；年平均气温在17℃左右，年降水量为1 100～1 150 mm，并且自西南向东北呈逐渐递减趋势；年内雨量分配不均衡，降水主要集中在夏季和春季，约占全年降水量的60%～80%。竺山湾富营养化现象非常严重，水质多年处于劣Ⅴ类，是太湖北部水质污染现象最严重并且处于继续迅速恶化状态的湖湾之一，也是环境治理的重点区域［10］。竺山湾有4条主要入湖河流，分别为太滆运河、雅浦河、殷村港和沙塘港，这4条河流与研究区内众多河流交织在一起，构成一张庞大的水系网。从水系结构上看，竺山湾位于4条主要入湖河流的下游，接纳来自河流的水量和污染物；而4条主要河流则位于众多河流的下游，接纳从不同源头进入这些河道的水和污染物。

1.2数据源及预处理

在数据投入使用前先进行预处理：将原始数据导入ArcGIS 10.2中，根据研究需要对其进行拼接、裁剪，并进行UTM投影，最后得到数字高程数据（DEM）和水系数据（图2）。

图2　竺山湾数据预处理结果Fig.2　Data pre-processing results of Zhushan Bay

1.3研究方法及原理

1.3.1河流网络分析

网络关系普遍存在于自然界和人类社会中，如道路网络、水系网络、通信网络、地下管网等，这些线性网络系统可以用网络模型进行描述。边线（edges）和交点（junctions）是网络的2个基本成分：边线可以表示街道、管线和河流等信息；交点可以表示路口、电闸及河流的交汇点等信息。边线通过交点连接在一起组成网络，汽车、电流和水流等均可以从一条边线通过交点转移到另一条边线［11-12］。ArcGIS网络分析基于运筹学原理，利用网络本身的空间关系，采用数学的方法来建立模型，可以模拟各种类型的网络，在解决网络问题上具有很大的优势。利用ArcGIS的网络分析功能建立河流网络模型，对非点源污染物的主要迁移途径进行了定量分析，是计算污染物入湖距离成本的基础。

1.3.1.1数据准备

网络分析所需的数据源，主要包括河网数据，河流入湖点和支浜起点数据，以及河流长度、河段降解系数、河流流向、流速等属性数据。

1.3.1.2创建网络数据集

要执行网络分析，需要有一个网络作为执行分析的基础。因此，首先需要构建网络数据集。河流网络数据集以河网为主体，河网是通过节点将多条河段连接在一起所构成的拓扑结构，是反映流域地形特征的基本骨架，其产生过程和水文特征是其所在流域地质、地貌、气候等诸多因素共同作用的综合反映［13］。构成河网的2个基本要素是河段和径流节点。

竺山湾流域河网纵横交错，支流分布较密。由于一些季节性河流和环状河网的存在，导致河网情况复杂多变，有的河流甚至没有固定的流向，偶尔会出现倒流或滞留的现象［14］。这些复杂的结构使得对实际河网的分析相当困难，不利于后续对非点源污染物迁移的研究。故在创建河流网络数据集前需要对河网进行合理的概化，在保留天然河网水力特性的基础上，将交叉、环状的河网通过合并、打断的方法处理成单一的枝状河网以便于分析［15-17］（图2（b））。对河网进行概化后，确定连通性策略，判断河流的主要流向及流动方式，分析每个节点在河网中的作用，找出流域出口点［18-19］。最后为河段添加网络阻抗值，即水流（非点源污染物）通过该河段所需付出的成本，可由河段的长度、流速、河床特性、河流的综合降解系数等组成［20］。网络数据集建好后，可以将该图层添加到ArcGIS中去进行分析。

1.3.1.3网络分析

进行网络分析（network analyst），需要配置网络分析环境。然后将网络数据集添加进来创建网络分析图层，网络分析模块提供了6种网络分析图层：路径分析图层、最近设施点分析图层、服务区分析图层、起始-目的地（OD）成本矩阵分析图层、车辆配送（VRP）分析图层、位置分配分析图层。文中用到的是OD成本矩阵分析图层，其可以创建从多个起始点到多个目的地的成本矩阵，计算从每个起始点行进到每个目的地所需的最小网络阻抗［21-22］。创建分析图层后，进行相关参数的设置，即可进行OD成本矩阵分析［23］。

1.3.1.4结果输出与应用

网络分析后得到了污染源点到湖泊水体的成本矩阵，出于显示性能方面的考虑，图层中成本矩阵的线本身都是直的，但是其属性表中存储的是网络成本，而不是直线距离。

1.3.2流域单元划分方法

进行单元划分是为后续距离成本分配的研究做铺垫。流域具有空间特征的完整性和能量流动的准封闭性，经常被看做非点源污染研究的基本对象［24］。以流域为单元进行研究，既减少了数据量，提高了运算速度，又保留了研究区的水文特征，为非点源污染负荷的相关计算提供了很大便利［25-26］。流域单元的划分是通过在ArcGIS软件的水文分析模块中对DEM数据处理进行的，主要步骤为：填洼—流向分析—汇流累积分析—河网提取—盆域分析—流域单元划分［27-29］。由于数据精度和操作误差的影响，通过上述步骤划分出的流域单元有些区域效果不理想或与现实情况偏差较大，故要对流域单元进行适当的编辑［30］，使最终的结果能够满足研究需要。

1.3.3距离成本分配及分级处理

研究各区域非点源污染物进入受纳水体的距离成本，需要将OD成本矩阵分析结果分配到整个研究区内。具体做法是在流域单元划分的基础上对研究区进行离散化处理，将每个河网的起始点分配到各单元中，将该点的距离成本值赋给该单元，就可以得出整个区域内的非点源污染负荷沿水系迁移入湖的距离成本。对研究区进行离散的方法是根据研究需要，在流域单元划分的基础上，进行单元合并或边界编辑等操作，在距离湖泊较近的地方选用面积较小的单元，距离远的地方选用面积较大的单元。因为距离湖泊较近的地方，非点源污染物对湖泊的影响较大，较小的距离差异也能引起明显的效果差异，故要进行细致的分析；而在距离远的地方，非点源污染物对湖泊的影响较小，故可以酌情选用较大的单元［31］。

为了便于分析，对于距离成本采用自然间断点分级法对结果进行分级处理，并给每个等级的数据赋一个距离权重值（VALUE），用其代表某区域的污染物对湖泊水环境的影响程度。距离成本越小，代表污染物进入湖泊所付出的代价越小，越容易进入湖泊；而距离成本越大，代表污染物越不容易进入湖泊。故在给数据赋距离权重时，距离成本越小，VALUE越大，代表对湖泊水环境的影响较大；距离成本越大，VALUE越小，代表对湖泊水环境的影响较小。

1.3.4入湖系数的计算

经过上述分析后，可以得出汇水区内各污染源区对湖泊水体的影响程度，但是该分析结果的准确性如何，还需要验证。入湖系数代表进入水体的污染物在河道中经过迁移转化后最终进入湖泊的比例，可以准确反映污染源对湖泊水环境的影响，故采用入湖系数法来对分析结果进行验证。由于入湖河段的水流、水质状态稳定，入河排污口水量与水质变化稳定，污染物进入河道后入湖过程中的削减量利用一维水质模型进行确定，根据一维水质模型公式计算入湖系数（λ）［32］：

式中：k为综合降解系数，k的选取根据郭儒等［33］的研究来确定，TN为0.25 d-1，TP为0.2 d-1；x为网络分析中计算出的实际河段距离，km；u为河道平均流速，根据水文资料取0.864 km/d。

2　结果与分析

2.1竺山湾污染源入湖距离成本分析

在对竺山湾区域的入湖水系进行概化时，依据水流的源汇关系，将研究区内的水系分为3级。竺山湾湖体是研究区水环境污染物的最终受纳水体，太滆运河、雅浦港、殷村港和沙塘港作为主要入湖河流，是竺山湾水量和污染负荷的直接来源，将这4条主要河流定为1级水系；由此往上游追溯，与4条主要河流直接相连，且集水范围、长度或水量可观的河流设定为2级水系；按相同原理在2级河流的基础上再往上追溯1级，设定为3级水系，而一些更小的支浜则并到3级水系中或者不予考虑（图2（b））。河流的流向根据ArcGIS水文分析模块中流向分析，并结合对实际情况的考察来确定，结果见图3。

图3　竺山湾水系主要流向Fig.3　Themain flow direction of stream

非点源污染物在水系中迁移，经河道的削减作用后进入太湖，其降解与河道的入湖距离、河道的综合降解系数有关。因此，以概化后的河段和径流节点为边源和点源，以水系长度和河道降解系数为网络阻抗值来建立网络数据集。水系长度由ArcGIS软件计算得出，流速由水文资料和实地监测数据得到，河道降解系数根据河道的级别来确定［34］。

研究区OD成本矩阵分析，以支流起点作为起始点，河流入湖口作为目的地点，最后计算出非点源污染物从支流起点沿河段到入湖口的距离成本，分析结果见图4。

从图4可以看出，在每个污染源点到其所属河流流域的出口之间的成本矩阵线属性表中存储了每个污染源点到对应的入湖口之间的距离成本值。该研究中成本矩阵线共有100条，其中沙塘港、太滆运河和殷村港流域内所占比例最多，分别达到了25%、24%和18%，反映出在竺山湾各入湖河流流域内潜在污染源的分布情况，其中太滆运河、沙塘港和殷村港流域内潜在污染源分布最多，因此要注意在这几个流域内进行非点源污染防治工作。

图4　竺山湾OD成本矩阵分析Fig.4　The OD costmatrix of Zhushan Bay

2.2竺山湾距离权重的分布

由于2.1节中生成的距离成本值只是每个点的距离成本，无法分配到研究区的具体区域，为了使结果能应用到湖泊保护和流域管理工作中，在流域单元的基础上对整个区域进行离散化处理，将距离成本分配到每个单元中，单元划分结果见图5。

图5　竺山湾流域单元划分Fig.5　Watershed division of Zhushan Bay

由图5可知，经过离散化处理，研究区被划分成数个小单元，其具有流域单元的特性，并且从整体来看单元面积与其距湖泊的垂直距离成反比关系。该划分结果符合水文学原理，能够很好地与非点源污染迁移分析相结合，为后续距离成本分配减少了工作量，提高了运算速度。

将污染源点分配到各单元后，得到了整个研究区污染源入湖的距离成本，对距离成本进行分级处理，确定了相应的距离权重，结果见表1。

表1　距离成本分级属性Table 1　Distance cost classification attribute

研究区内距离成本变化范围较大，为382.20～12 490.95。按距离成本越大距离权重越小的分级原则共分8级。其中距离权重为4的区域分布最广，约占研究区汇水区总面积的29.11%；距离权重为8的区域分布最小，约占研究区汇水区总面积的3.33%。距离权重的分布以5为界限，在5～8时区域分布明显较小，仅占研究区汇水区总面积的23.88%。研究区距离权重的分布见图6。

图6　竺山湾距离权重分级Fig.6　Distance cost classification of Zhushan Bay

由图6可以看出，各距离权重的区域分布具有明显的流域特征，且其分布与距湖泊垂直距离并不是简单关系，而是与流域内水系的流向和长度有着显著的相关关系，入湖距离越长，距离权重越小，反之越大。图6中有些区域并没有距离权重，这是由于竺山湾东北部和东南部是丘陵地带，且没有水系分布，该处的非点源污染物并非通过水系逐级汇流进入湖泊，而是以坡面流的形式进入湖泊，故该区域不同空间位置上的距离权重不能根据本研究方法确定，而应根据坡度、土壤特性、降水径流等因素来确定。

2.3空间位置对非点源污染物入湖能力的影响分析

将式（1）和相关参数输入ArcGIS中的属性表，通过字段计数器计算不同距离权重内各流域单元污染物的入湖系数，计算结果见表2。

表2　竺山湾入湖系数计算Table 2　Calculation of pollution contribution coefficients in Zhushan Bay

由表2可知，随着距离权重的增大，TN、TP的入湖系数呈递增趋势，在距离权重为1时，TN和TP的平均入湖系数仅为0.05和0.09，而在距离权重为8时，分别达到了0.83和0.86。由此可知，污染源区距离权重越大，表示该区域的污染物入湖比例越高，其对湖泊水体的影响程度越大，因此可以用距离权重来表示污染源区对湖泊水环境的影响程度。结合图6可以看出，竺山湾研究区各空间位置上的污染源对湖泊的影响程度，具体影响关系见2.2节，其中距离权重为5～8的区域是对受纳水体水环境影响较大的区域，应作为非点源污染防治的重点区域，同时，图6也可以对研究区的其他湖泊保护工作和流域生态管理措施的实施位置起到指示作用。

3　结论

（1）通过计算各污染源区到湖泊水体的距离成本，实现了空间位置对非点源污染物入湖能力影响程度的量化，并确定出各影响级别的分布区域。该结果可为识别非点源污染防治的重点区域，划定流域生态保护的重点区域（如湖泊缓冲带范围等）等提供参考。

（2）研究区内距离成本变化范围较大，为382.20～12 490.95。按距离成本越大距离权重越小的分级原则将距离权重（VALUE）划分为8级，同时区分出各区域对湖泊水环境的影响程度。距离权重为5～8的区域对湖泊水环境影响较大，且部分区域的面积占研究区汇水区总面积的23.89%；距离权重为8的区域所占比例最小，仅为3.33%，但该部分区域是对受纳水体水环境影响最大的区域，需要予以高度重视。

（3）各影响等级的区域分布具有明显的流域特征，其分布与距湖泊垂直距离不是简单关系，而是与区域内水系的流向和长度有着显著的相关关系，这与非点源污染物的迁移途径有关。

（4）距离权重与TN、TP的入湖系数呈正相关。在距离权重为1时，TN和TP的平均入湖系数仅为0.05和0.09；在距离权重为8时，TN和TP的平均入湖系数达到了0.83和0.86。由此可知，距离权重可以代表该区域对湖泊水环境的影响程度。

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Effect of Spatial Distribution on Inflow Ability of Non-point Source Pollutants into the Lake

WANG Ya-kong1，2，3，YE Chun2，3，ZHANG Da-lei1，LIChun-hua2，3
1.School of Environmental and Municipal Engineering，Qingdao University of Technology，Qingdao266033，China 2.State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment，Chinese Research Academy of Environmental Sciences，
Beijing 100012，China 3.Centre of Lake Engineering&Technology，Chinese Research Academy of Environmental Sciences，Beijing 100012，China

Based on understanding and analysis of the migration mechanism of non-point source pollutants，the method of combiningwatershed unit and river network analysiswas used to explore the impact of spatial locations on the inflow ability of non-point source pollutants into the lake.The distance weightwas used to represent the impact degree of the polluting sources in thewatershed on the lakewater environment.With Zhushan Bay as case study，a river network model was constructed by ArcGIS，which was used for watershed unit division and originationdestination（OD）cost matrix analysis.The distance weight of non-point source pollution in watershed was thus calculated，and then tested by pollution contribution coefficients.The results show that the inflow ability of the pollutants into the lake is affected by the polluting source＇s location or themigration route distance of the pollutants.The distribution of the same distance weight unit conforms to watershed unit，and the inflow coefficients of TN and TP into the lake are positively associated with the distance weight.

non-point pollution；GIS；watershed unit；network analysis；location

X524

1674-991X（2015）06-0478-07doi：10.3969/j.issn.1674-991X.2015.06.075

2015-04-29

国家水体污染控制与治理科技重大专项（2012ZX07101-009）

王亚空（1990—），女，硕士，主要从事湖泊水体污染的防治技术研究，wangykv@163.com

叶春（1970—），男，研究员，博士，主要从事湖泊富营养化治理和生态恢复理论与技术研究，yechbj@163.com 张大磊（1982—），男，副教授，博士，主要从事固废处置与资源化技术研究，zd l8288@163.com