非点源污染输出对土地利用和社会经济变化响应的案例研究

李潇然,李阳兵,3,*,邵景安

1 重庆师范大学地理与旅游学院, 重庆 401331 2 三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室, 重庆 401331 3 贵州师范大学地理与环境科学学院, 贵阳 550001



非点源污染输出对土地利用和社会经济变化响应的案例研究

李潇然1,2,李阳兵1,2,3,*,邵景安1,2

1 重庆师范大学地理与旅游学院, 重庆 401331 2 三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室, 重庆 401331 3 贵州师范大学地理与环境科学学院, 贵阳 550001

为研究三峡库区(重庆段)自2006年10月蓄水(156m)以来,非点源污染输出对土地利用及社会经济背景变化响应的时空分异特征,综合考虑库区典型土地利用变化模式及社会经济背景,选取三峡库区腹地奉节县、忠县、库尾江津区及主城沙坪坝区为研究对象,使用动态输出系数模型法,以2007年、2010年和2013年3期遥感影像为数据源,分析了研究区2007年到2013年非点源污染TN、TP负荷量随土地利用类型改变及社会经济的发展而产生的时空变化特征。研究表明,6年间,研究区污染物TN从2007年的12126.9t上升到2013年的12692.3t,TP从2007年的394.6t上升到2013年的407.2t。就各典型区县而言,城市发展新区江津区非点源污染负荷呈上升趋势,TN、TP负荷量涨幅分别达到了28.6%和24.1%；而库尾城市快速扩展的沙坪坝区则呈现下降趋势,非点源污染TN、TP负荷量分别下降了48.8%和68.9%；仍保持传统农业的奉节县和忠县变化不大。

输出系数模型；非点源污染；土地利用变化；三峡库区

三峡库区的生态安全与水环境问题一直受到国内外广泛的关注[1- 2]。自2006年蓄水到156m后,水深加大,流速减小,污染物扩散能力降低,三峡库区水环境问题变得突出[3],更是影响着整个长江中下游乃至半个中国的饮水安全问题。因此,了解流域污染物的输出变化对水环境保护与治理至关重要。随着点源污染的有效控制,非点源污染成为库区主要的污染源。近年来,国内外学者运用SWAT模型[4]、AGNPS模型[5]、ANSWERS模型[6]、HSPF模型[7]等模拟小流域污染物的输出,并探讨了库区大尺度范围内土地利用变化对非点源输出的影响[8]。这些研究为阐明库区非点源污染规律提供了很好的案例,但是这类机理模型对实测数据要求条件高,参数众多,率定困难,很难推广。介于此,全面揭示三峡库区非点源污染特征的研究仍很薄弱。

三峡库区(重庆段)涉及到22个区、县,其社会经济条件和发展模式差异很大,体现在土地利用变化上呈较强的区域性,如城市扩张型[9]、农业结构调整[10]和生态建设[11]等。基于上述认识,为了全面了解三峡库区非点源污染对土地利用和社会经济背景变化的响应,以全面揭示三峡库区非点源污染输出的变化规律,本文综合考虑库区典型土地利用变化模式及社会经济背景,选取江津区、奉节县和忠县作为研究区,同时考虑主城沙坪坝区特殊性质,也将其纳入研究对象。考虑到营养物质的类型及其累积浓度的特征在同一土地利用类型上也可能呈现出不同的特征[12],采用动态输出系数模型,结合GIS与RS技术,对比分析三峡水库蓄水以来2007年、2010年和2013年4个研究区因不同社会经济和土地利用变化产生的非点源污染总氮(TN)、总磷(TP)的时空演变规律,揭示其时空差异的原因,旨在探讨三峡水库2006年156m蓄水以来库区非点源污染的变化,为三峡库区非点源污染的有效治理以及水环境保护方案的制定等提供合理依据。

1 研究思路

在三峡大坝建设后,持续的经济与城乡发展、环境管理等使三峡库区土地利用发生了明显变化[13],但因土地利用变化驱动力局部的差异,尤其是考虑近年来社会经济发展、生态建设和快速发展的道路网络,对库区原本交通阻隔地区的土地利用和景观格局变化的驱动,库区土地利用/覆被变化具有高度的时空异质性,可分为3种土地利用变化类型：耕地-城镇型、林灌-耕地型及复合型[14]；建设用地变化具有与地区间经济发展水平的差异大致相一致的特点[15]。建设占用耕地,主要集中于重庆主城区[16]；而有些区县,农业结构调整是耕地减少的主要原因[17]。

2013年重庆市综合考虑经济、资源、人口、社会、环境、文化等因素,将全市功能区域划分为都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区、渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护发展区5个功能区域。三峡库区(重庆段)包括22个区县,分别位于都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区、渝东北生态涵养发展区4个功能区内,本研究选取库区重庆段位于上述4个功能区的典型区县,即位于腹地的奉节县、忠县,库尾江津区及主城沙坪坝区等4个典型地点作为研究区域(图1)。其中,江津区被定位为全市未来工业化城镇化的主战场,集聚新增产业和人口的重要区域,全市重要的制造业基地,属于城市发展新区；而忠县和奉节县的任务则是实现生态涵养,突出发展理念和发展方式的转变,坚持三峡发展连片、贫困区扶贫开发并举,作为长江流域重要的生态屏障被定位为渝东北生态涵养发展区；位于重庆市内环高速公路以内的沙坪坝区东南部丘陵台地区集中体现了政治、经济、文化、金融、服务中心等功能,属于都市功能核心区,除此之外的大部分沙坪坝区属于都市功能拓展区,未来几年的发展,沙坪坝区内几乎所有的待开发用地集中于此,是重要的新增城市人口集聚区,是全市内陆开放高地建设的主战场。

因此,本文所选择的4个典型研究区能够全面代表三峡库区,其土地利用和社会经济变化所引起的非点源污染物输出的变化,能够阐明三峡库区近年来非点源污染物输出时空差异规律。

图1 研究区位置图Fig.1 The location of the study area

2 4个典型研究区概况

由图2可以看出,沙坪坝区作为都市功能核心区和都市功能拓展区,传统农业逐渐退出,第一产业占该区地区生产总值的比例在4个研究区最低,但其农业发展模式主要是都市农业,单位面积平均化肥施用量呈波动型,仍为4个研究区最高,尤其是2010年的化肥施用量明显偏高；江津区作为城市发展新区农业逐步向现代规模农业发展,农业高产值背后是高投入,其平均化肥施用量呈现上升型。忠县和奉节县作为生态涵养发展区则发展生态农业,2个县的农业总产值逐年上升,平均化肥施用量没有明显变化；奉节县大力发展优势果蔬业,建立优质脐橙生产基地；而忠县则种植柑橘,发展传统优势产业[10],其第一产业比重也呈现出逐年下降的趋势。社会经济资料来源于研究区各区县的统计年鉴。

图2 研究区主要经济指标Fig.2 The relevant economic indexes in the study area

3 数据处理与研究方法

3.1 数据获取与处理

研究区基础数据来源于2007年、2010年的Landsat- 5(TM)影像及2013年的Landsat- 8(OLI_TIRS)遥感影像,选取波段3(R)、2(G)、1(B)合成影像,通过Erdas遥感影像处理软件作几何校正,并在ArcGIS10.2软件中进行人机交互解译,得到研究区3期土地利用类型图(图3)。通过实地调查,解译精度接近90%,并使用GIS软件Hydrology水文分析功能,对各区县做小流域提取,分别得到沙坪坝区梁滩河流域、江津区笋溪河流域、忠县甘井河流域以及奉节县梅溪河流域。

3.2 非点源污染输出系数模型

输出系数模型于20世纪70年代初在北美地区首先提出,是利用污染物的输出系数来估算流域内输出的非点源负荷,其特点是能够用土地利用等资料,是一种集总式简便的非点源污染负荷估算方法[18]。模型的一般表达式为：

式中,j为污染物类型；i为流域内的土地利用类型,共n种；Lj为污染物j在流域的总负荷量(t/a)；Eij为污染物j在流域内第i种土地利用类型中的输出系数(t km-2a-1)；Ai为第i种土地利用类型的面积(km2)。

图3 研究区土地利用图(2007、2010和2013年)Fig.3 Land use map in the study area (2007, 2010 and 2013)

3.3 输出系数的确定

本研究主要考虑耕地、林地、草地、建设用地和未利用土地等五种土地利用方式对三峡库区非点源污染的影响。输出系数的选取,在参考相关研究的基础上[19- 20],考虑到研究区农业化肥施用的时空差异较大,在计算中,各区县各年耕地类型的输出系数,按照如下公式进行修正：

表1 研究区化肥施用量程度

表2 研究区耕地类型非点源污染物输出系数的取值

其他用地类型输出系数随时空变化很小,在本研究的时间范围内可视为不变[21](表3)。其中,所用化肥施用量数据源来自重庆市历年统计年鉴。根据表2、表3中所列出的输出系数,运用输出系数模型,对研究区非点源TN、TP污染负荷进行定量计算及空间分布模拟,对研究区的非点源污染负荷强度的时空分布特征展开分析。

表3 研究区其他用地类型非点源污染物输出系数的取值

4 结果与分析

4.1 研究区土地利用变化特征

从图3和表4可以看出,6年间研究区土地利用变化空间差异较大,各区变化存在各自的特点,表现出不同的土地利用变化特征。其中,位于主城核心区的沙坪坝区,这6年耕地减少61.09%,而林地和建设用地逐年增加,增长率分别为104.89%和44.24%,且建设用地占全区面积的29.97%。可以看出,该区朝着森林城市的方向在不断发展,其土地利用变化特征主要表现为快速城市扩张型；位于主城边缘区的江津区,除建设用地耕地面积为播种面积增加41.64%外,其他土地利用变化并不明显,其主要原因在于江津区位于渝西南,四面高山环抱,境内丘陵起伏,仅林地占全区面积的48.42%,虽城镇面积扩张很快,但城市化率不高,建设用地面积仅占2.33%,其土地利用变化特征主要变现为城市点状扩张；忠县位于长江上游,境内低山起伏,是典型的丘陵地貌,6年间,耕地面积增加了15.30%,是四个区耕地面积增加最多的区县,建设用地面积增长率也达到了160.11%,但占地只达到1.33%,可以看出,忠县的土地利用变化特征主要变现为农业发展型；奉节县位于三峡库区腹地,以山地为主要地貌类型,该县林地占地面积达46.74%,而建设用地面积仅占0.56%,土地利用变化特征变现为典型的水土涵养型。

表4 研究区土地利用面积

4.2 非点源TN污染负荷量变化特征

根据输出系数模型,分别计算各区县各土地利用类型所产生的非点源TN/TP污染总量数据(表5),并计算得出各土地利用类型对TN的贡献率(图4)。从总量上看,江津区从2007年的3905.24t上升到2013年的5020.34t,为上升最快的区县,该区2013年粮食种植面积减少0.2万亩,而经济作物种植面积增加3.3万亩,其中柑橘增产9.5%,这些数据都验证了江津区非点源污染物总量上升的原因。而沙坪坝区耕地对TN的贡献呈现递减趋势,从2007年的1003.78t下降到2013年的514.11t,为下降最快的区县,上文中关于沙坪坝耕地面积的减少、林地面积增加已经充分说明这一原因。奉节县和忠县农业近几年虽也在发展,但两县大力发展库区特色农业循环经济和减排增汇[22],故污染物总量变化不大。

从图4可以看出,从2007年到2013年,耕地地类对非点源污染负荷TN贡献率最高,其中江津区和忠县的耕地贡献率均达80%以上,主要是因为这两个区县耕地占地比例较高,化肥投入高,2013年耕地分别占46.26%和51.54%。在变化趋势上,江津区耕地贡献率有增大的趋势。研究区中变化最小的是奉节县,可以看出,6年间,各地类对TN的贡献率变化均小于1%,这与奉节县生态涵养发展区的定位有极大的关系。

表5 研究区非点源TN/TP污染负荷量变化

4.3 非点源TP污染负荷量变化特征

通过计算,各区县由土地利用所造成的非点源污染TP从2007年到2013年负荷量的变化如表5所示,计算各区县各土地利用类型对TP的贡献率得到图5。可以看出,TP负荷与TN负荷变化趋势相似。其中,沙坪坝区在这6年间耕地面积减少了61.1%,而TP总负荷量减少了68.9%,可见,在五大地类中,耕地与非点源污染负荷量TP的密切程度最高。

从图5中可以看出,在5种用地类型中,最高负荷强度区仍为耕地。其中2013年忠县耕地对TP的贡献率已达到了87.37%,为4个区县中贡献率最高的区县。忠县三峡柑橘产业化项目是三峡库区重点农业招商引资项目,被列为全国标准化农业示范区,忠县柑橘产业的发展,也进一步加大了农药化肥的使用,增加了耕地对污染物的贡献率。沙坪坝区TP负荷量下降较明显,而江津区6年间涨幅也达24.12%,其他2个区县总量变化不明显。

图5 研究区非点源污染TP负荷比例柱状图Fig.5 Proportion histogram of NPS in the study area(TP)

4.4 基于流域的非点源污染负荷时空分布特征

根据研究区输出系数表和土地利用图,在ArcGIS软件支持下得研究区非点源TN、TP负荷强度空间分布图,将各区县小流域提取出来与负荷强度图进行叠加(图6)。可以看出,由于土地利用的不同,各研究区内非点源负荷有所差别。其中,梁滩河流域负荷高值区范围明显缩小,但高值增大,局部污染加剧；笋溪河流域污染负荷呈现出先降低后增高的趋势,高值区分布变化不大；甘井河流域总体负荷明显降低,但负荷高值区面积未见减小；而奉节县梅溪河流域出入河口出污染负荷有所增大外,其他各处变化不明显。同一时期内,高负荷区主要分布在江津区和忠县,其原因主要在于这2个区县农业活动比较集中,耕地为主要土地利用类型。

就江津区而言,南部山区非点源污染负荷有减轻的趋势,高负荷区主要分布在沿江丘陵地区；忠县非点源污染负荷强度在2010年有所降低,这跟当年忠县耕地面积及农业化肥施用量的减少有关,2013年又恢复增长,非点源污染主要集中在北部平行岭谷区,且有向此处集聚的趋势；位于腹地的奉节县,总体变化较小,但非点源污染负荷有向长江沿岸聚集的趋势；沙坪坝区变化较大,2007年高负荷区主要分布在梁滩河流域,2010年非点源污染范围明显降低,但污染负荷强度增加,到2013年非点源污染高值区逐渐消退,缩减到北部小部分地区为非点源污染负荷高值区,且TN、TP变化趋势相似。可见,污染高强度区主要集中在农事活动发达地区, 而负荷强度低值区主要集中在农事活动较少的广大源区。

图6 研究区非点源负荷强度空间分布图Fig.6 Spatial distribution of NPS pollution load in the study area

5 讨论

5.1 土地利用变化和社会经济发展对非点源污染时空变化的影响

6年间,研究区不同社会经济背景和发展定位,导致了研究区土地利用及社会经济的不同变化,而不同的土地利用变化类型则造成了不同的非点源污染的时空变化类型。本文系统模拟分析了位于三峡库区不同地理位置的4个区县非点源污染TN、TP负荷分布及时空变化情况,其变化趋势各不相同。其中,沙坪坝区更加注重经济发展,农耕用地多转变为建设用地、林地等,但剩余农耕地因化肥施用量的增加,其非点源污染形成小范围的高负荷区,主要集中在其西南方向平行岭谷地区；江津区现代化农业的发展也伴随着其化肥施用量浓度的不断增加,导致非点源污染物高负荷区的局部集聚；奉节县注重水土涵养,大力发展第三产业,减轻农业对环境的污染及破坏；而忠县第一产业所占地区生产总值的比例也在下降,非点源污染物的总量也均在减少,但从上文得出,该区出现局部的非点源污染高值区,需重点进行调整。

有研究发现[23],得益于面源污染管控措施,从农业面源污染上看三峡库区重庆段水资源安全等级从很不安全上升到安全,而本文发现,由于库区不同区县的土地利用模式存在差异,土地利用变化和农业活动强度的变化引起的非点源污染有升有降。因此,进一步的研究应加强结合库区各区县的功能定位等社会经济背景来探讨库区非点源的时空变化。从这一点来看,本文选择的4个研究区所代表三峡库区4种非点源污染时空变化典型模式,对库区水环境保护有一定的借鉴意义。

根据实测数据对模拟结果进行验证,数据来自重庆市水体断面监测统计报表(表6)。监测数据显示,2007年到2010年奉节县污染物负荷增加,江津区、沙坪坝区污染物负荷减小,忠县污染物负荷TN增加、TP减少。与模拟结果相比,除沙坪坝区西溪桥断面TN和忠县TN外,其他各污染负荷变化趋势与实测数据基本吻合,说明本文对输出系数的修正具有一定的合理性。

表6 重庆市水体断面监测统计报表(部分)

5.2 基于非点源污染的库区水环境保护

2012年中国生态足迹报告[24]显示,灰水足迹中有近60%来自农业生产,说明农业生产活动是水环境污染的主要来源。在三峡库区,耕地对农业面源污染的贡献率最大,主要集中在坡度较大的区域[25],而农业面源对水体NH3-N 、TN影响最为显著[26]。因此,尽管研究区4个地点农业发展模式不同,但都应大力重视其对水环境的影响。库尾主城沙坪坝区经济发达,该区的面源污染防控重点应放在西部丘陵谷地和低山槽谷,合理控制化肥施用量；库尾江津区受现代规模化农业等影响,化肥施用量逐年增加,因此该区应在控制径流产污的同时,加强低海拔平坝丘陵区的生态农业建设；腹地忠县的农业区主要分布在平行岭谷,2010年平均化肥施用量虽有减少,但从图5中可以看出,污染高负荷区在向沿江地区聚拢,此处产污潜力大,是该区防控的重中之重；腹地奉节县,是水环境保护的极高敏感区[27],该区农业非点源污染防控治理力度应继续加大,严格控制化肥、农药施用量,加强养分优化和循环利用,在发展的同时控制非点源污染负荷量的上升。

本文重点考虑土地利用变化及社会经济的发展对非点源污染负荷的影响,且考虑到自2009年以来,为提高流域水环境质量,沙坪坝区梁滩河流域全面取缔畜禽养殖,故本文未将畜禽养殖、农村非点源污染等考虑进来。这也是本文的不足之处,在以后的研究中,将选取三峡库区其他典型流域,结合畜禽养殖、农村非点源污染等因素,更为全面的对库区非点源污染负荷进行量算。

6 结论

(1)江津区因其自身城市发展定位决定了它非点源污染负荷TN、TP在这6年呈现上升并逐步加重的变化趋势；奉节县和忠县的城市发展定位为水土涵养区,非点源污染负荷变化不大；而沙坪坝区因其城市的快速发展,建设用地面积和农耕地化肥施用量的增加,所产生的非点源污染负荷有所增加。

(2)各区县非点源污染负荷总量变化存在差异。其中,沙坪坝区TN总量从2007年到2013年下降48.8%,TP负荷下降68.9%；江津区TN总量从2007年到2013年上升了28.6%,TP总量上升了24.1%；忠县TN、TP总量分别下降1.54%和3.05%；而奉节县非点源污染负荷总量变化均小于1%,TN、TP总量分别上升0.01%和0.53%。

(3)不同土地利用类型对非点源污染负荷总量的贡献率存在差异,表现为耕地对TN和TP负荷量影响最大,且远远大于其他土地利用类型,其次是林地、草地、建设用地和未利用土地。4个区县自身负荷量较大区域分别分布在：沙坪坝区中部到北部地区；江津区长江沿岸、西北部地区；忠县西北、东北及东南地区大部；奉节县沿长江两岸及北部零星地区。

(4)本文选择的4个研究区所代表三峡库区4种非点源污染时空变化典型模式,对库区水环境保护有一定的借鉴意义。

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A study on the response of non-point source pollution to the variation of land use and social economy

LI Xiaoran1,2, LI Yangbing1,2,3,*, SHAO Jing′an1,2

1CollegeofGeographyandTourism,ChongqingNormalUniversity,Chongqing401331,China2ChongqingKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandEnvironmentalRemoteSensinginThreeGorgesReservoirArea,Chongqing401331,China3CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,GuizhouNormalUniversity,Guiyang550001,China

The challenges associated with the ecological security and aquatic environment of the Three Gorges Reservoir Area are of domestic and international concern. This study aimed to examine the spatial variation characteristics of non-point source pollution output effected by changes in land use and the socio-economic background in the Chongqing section of this reservoir area, since the 156 m water level impoundment in 2006. The following four sites of the Three Gorges Reservoir Area were selected on the basis of typical land use variation model and socio-economic background: Fengjie and Zhongxian counties in the hinterland, Jiangjin district located at the end of the reservoir Area, and Shapingba district in the main urban area. The effects of land-use changes and the social-economic development between 2007 and 2013 on spatial variation of non-point source pollutants such as total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) were analyzed. The land-use types were analyzed using remote-sensing images of 2007, 2010, and 2013. The dynamic export coefficient model was used, and the output coefficient of farmland was amended by varying the amount of fertilizer applied. The results show that during the study period (2007—2013), the output of TN increased from 12126.6 t in 2007 to 12692.3 t in 2013, and the output of TP increased from 394.6 t in 2007 to 407.2t in 2013. Non-point source pollution in Jiangjin district continually increased, and the TN and TP output increased by 28.6% and 24.1%, respectively; the increase could be because of the increasing urbanization in this district. The non-point source pollution declined in Shapingba district over the study period, with rapid expansion of the city, and the TN and TP output decreased by 48.8% and 68.9%, respectively. However, non-point source pollution in Fengjiexian and Zhongxian counties showed little variation across the study period, which could be attributable to the maintenance of traditional agricultural practices. Collectively, these results suggest that different land-use types contribute differently to the total amount of non-point source pollutants: for example, farmland has the biggest impact on the TN and TP load, followed by woodland, grassland, construction land, and unused land.

export coefficient model, non-point source pollution, land use change, the Three Gorges Reservoir Area

国家水体污染控制与治理科技重大专项项目(2012ZX07104-003)；重庆市地理学重点学科项目(2011)

2015- 01- 06;

日期:2016- 01- 15

10.5846/stxb201501060034

*通讯作者Corresponding author.E-mail: li-yapin@sohu.com

李潇然,李阳兵,邵景安.非点源污染输出对土地利用和社会经济变化响应的案例研究.生态学报,2016,36(19):6050- 6061.

Li X R, Li Y B, Shao J A.A study on the response of non-point source pollution to the variation of land use and social economy.Acta Ecologica Sinica,2016,36(19):6050- 6061.