考虑降水和地形的京津冀水库流域非点源污染负荷估算

程 先，陈利顶，孙然好



考虑降水和地形的京津冀水库流域非点源污染负荷估算

程 先1,2，陈利顶1，孙然好1※

（1. 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京100085；2. 中国科学院大学，北京100049）

为了研究京津冀地区水库流域非点源污染现状，该文选取京津冀地区17座重要的水源地水库，运用修正的输出系数模型对水库流域非点源总氮（TN，total nitrogen）、总磷（TP，total phosphorus）输出负荷进行估算，结果表明：1）TN与TP负荷量空间分布具有一致性，TN负荷量较大的水库流域，TP负荷量也较大。TN与TP负荷量的平均比值为6.73。2）TN、TP负荷强度具有空间异质性。TN负荷强度为1.04～24.91 t/km2·a，TP负荷强度为0.11～3.89 t/km2·a。唐山、秦皇岛地区水库面临着更大的氮磷污染风险。3）不同污染源对TN负荷贡献率的顺序是土地利用＞农村生活＞牲畜养殖，对TP负荷贡献率的顺序是农村生活＞土地利用＞牲畜养殖。4)运用水库营养状态指数（EI，eutrophication index）对模拟结果进行验证。EI指数分别与TN、TP负荷强度呈显著相关关系（=0.562，＜0.05；=0.558，＜0.05），表明模拟出的TN、TP负荷与实际情况较符合，模型具有应用潜力。

水库；污染；模型；非点源；氮磷；京津冀地区

0 引 言

非点源（non-point source，NPS）污染是指溶解性或非溶解性的污染物从非特定的地域，在降水和径流的冲刷下，通过径流过程汇入受纳水体而引起的污染[1]。非点源污染具有形成过程随机性、影响因子复杂性、分布广泛且潜伏周期长、危害大、难以控制等特点[2]。近几十年来，来自非点源的总氮和总磷排放量的增加，导致水质持续恶化[3]，农业非点源污染已成为水环境质量的最大威胁[4]。在美国，60%的水资源污染源自农业活动引起的非点源污染[5]；中国滇池[6]、太湖[7]、洱海[8]等水域，非点源污染成为水质恶化和水体富营养化的主要原因。

模型模拟是量化非点源污染负荷最重要的研究手段，常见的分布式模型有SWAT、HSPF、L-THIA、AnnAGNPS等。上述模型虽然模拟精度较高，但需要大量的详细的水文水质实测数据对模型进行校准，然而大尺度的水文水质数据通常较难获取，因此，易受到参数可用性的限制[9-10]。美国学者在对土地利用-营养负荷-湖泊富营养化关系研究的过程中，以非点源污染负荷来源于流域内不同土地利用方式所产生的污染物负荷量之和的理论为基础，提出并应用了输出系数模型[11-12]{耿润哲, 2013 #6}{耿润哲, 2013 #6}{耿润哲, 2013 #6}。Johns[13]将非点源污染负荷输出模型进一步扩展为流域土地利用、牲畜、农村生活和大气沉降污染负荷之和。输出系数模型所需参数相对较少，资料获取难度相对较低，能较好地与地理信息系统（GIS）、遥感（RS）等技术相结合，是估算大中尺度流域非点源污染负荷的适用模型[14-15]，在应用于监测资料较少的大尺度流域非点源污染研究时表现出优越性[16]。

京津冀地区位于海河流域，人均水资源拥有量仅为305 m³，是中国水资源最短缺的地区之一，严重制约了区域国民经济发展[17-18]。同时，该区所在的海河流域是中国水资源开发利用程度最高的地区之一，全流域共建有各类水库1 900余座，水源地水库为保障区域水资源供给，缓解城镇用水压力发挥着重要作用。对于海河流域水环境质量而言，富营养化问题最为突出。研究表明，海河流域水体总体上呈现富营养化，其中44%的主要河流处于极度富营养化水平[19]，作为饮用水来源地的水库也面临着较为普遍的富营养化[20]，给区域水资源安全带来重大风险。非点源污染是导致水体富营养化的主要原因，研究水库流域非点源污染现状，对水库水质和富营养化问题研究具有重要意义。本文选取京津冀地区17座重要的水源地水库，运用改进的输出系数模型，模拟研究水库流域非点源污染物TN与TP负荷量、负荷强度、区域分布、污染物来源等，以期为京津冀地区水源地水库保护与富营养化治理提供基础数据与科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

京津冀地区包括北京、天津两市和河北省11个地级市，国土面积21.78万km2，2010年常住人口为1.04亿。本文所选的水源地水库位于海河流域西部和北部地区（图1），水库流域包括京、津、冀、晋、豫等5省市，面积为12.28万km2，约占海河流域面积38.5%。属于温带季风气候区，降水空间分布不均匀，2010年均降水量为342～890 mm。地形类型多样，包括太行山区、燕山山区和滦河流域中下游平原，地形起伏较大，海拔分布范围为17～2 996 m，坡度为0°～67°。海河流域相关省区市统计资料显示，本研究水库流域内人口共1 600余万人，约占海河流域总人口11%，农业人口比重大。畜牧业以大牲畜、猪、羊为主，多为家庭散养，规模化养殖程度低。水库流域内工业不发达，总体污染较小，少数区域存在采矿污染。研究区水库除了为重要城市提供饮用水源外，还是周边农业灌溉用水的主要来源。水库养殖现象较为普遍，其中少数水库（如邱庄水库、大黑汀水库、潘家口水库）还存在网箱养殖的现象。

1.2 数据来源

模型所需的水库流域人口数量、牲畜头数来源于相关省区市2010年社会经济统计数据，土地利用数据由2010年Landsat-TM遥感影像解译而成，将土地利用分为耕地、林地、草地、建设用地、水域、未利用地6种类型（表1）。水库流域边界用ArcGIS水文模块提取，地形数据来源于海河流域1:25万DEM图。获取中国气象科学数据共享服务网2010年气象站点降水数据，插值得到2010年水库流域降水数据。前人研究表明，对年降水量进行插值时，普通克里金插值方法精度相对较高[21-22]，球状模型、环状模型、指数模型相对平均误差也不大，参与该点空间插值的气象台站数以5～30为宜，且不同台站数量之间相对平均误差区别较小[22]。因此，本文采用普通克里金方法，设置半变异函数模型为球型，设置参与该点插值台站数量为12个。据此可知，对本文降水插值结果影响极小。

表1　2010年水库流域农村人口、牲畜、土地利用数据

2 输出系数模型

2.1 模型原理

传统的输出系数模型忽视了降水和地形的影响。降水是非点源污染物的主要驱动力[23]，地形影响污染物的迁移转换[24-25]。考虑到降水和地形对非点源污染影响的不均匀性，引入上述2个因子将传统输出系数模型进行修正[26-27]，修正后的模型已成功运用于长江流域上游[27]、密云水库流域[28]、云南宝象河流域[29]等区域非点源污染研究。模型表达式

式中为营养物质的流失量，kg；为降雨影响因子，为地形影响因子。E为第种营养源的输出系数，人口、牲畜与土地利用的输出系数单位分别是kg/人·a、kg/头·a、kg/km2·a；A为第类土地利用类型面积（km2）或第种牲畜的数量、人口数量；I为第种营养源物质的输入量，kg；为由降水输入的营养物质量，kg，鉴于其他学者相关研究[27-28]，故本文未考虑此项的影响。

2.2 模型修正系数计算

2.2.1 降水影响因子

降雨影响因子由时间不均匀性影响因子α与空间不均匀性影响因子α共同决定[27]

式中为营养物质的流失量，kg；为给定年限内整个流域的年降水量，mm；R为给定年限内研究区子流域的年均降水量，mm；为给定年限内研究流域内年均降水量，mm；为时间；为地形。

参考耿润哲等[28]在密云水库流域建立的年均降水量与非点源污染负荷年入河量的回归方程

根据2000－2010年多年降水数据得到水源地水库流域多年平均降水量为462 mm，根据式（2）、（3）、（4）可以得到本研究区TN、TP负荷输出的降水影响因子为

运用ArcGIS空间分析模块，计算出京津冀17座水源地水库流域2010年非点源污染TN、TP降水影响因子分别为0.31～20.52、0.17～22.10，如图2所示。

2.2.2 地形影响因子

根据文献[27]，地形影响因子定义如下

式中和都为常量；θ为研究区内空间单元的坡度，(°)，为整个研究区域的平均坡度，(°)。

图2 水源地水库流域2010年TN降水影响因子与TP降水影响因子

Fig.2 Precipitation impact factor values for TN and TP in 2010

文献[27,29]可以得到值为0.610 4，根据海河流域DEM数据（图1），运用ArcGIS软件计算出17座水库流域的平均坡度是8.21°，由式（7）可以得到本研究区的地形影响因子为

因此，可以计算出京津冀17座水源地水库流域的地形影响因子为0～3.60（图3）。

图3 水源地水库流域地形影响因子

Fig.3 Terrain impact factor values for TN and TP in 2010

2.3 输出系数确定

采用查阅相关文献的方法确定输出系数。牲畜养殖和农村生活的输出系数取值地域性差异较小，京津冀地区土地利用类型主要为耕地、林地、草地、城镇用地、水域等，且耕地主要为旱地，主要种植作物为小麦和玉米，种植结构比较稳定。因此，本文参考前人在国内典型区域的研究成果[28,30-33]，结合京津冀地区自然、气候、土壤等实际情况，确定非点源污染输出系数（表2）。

表2 京津冀地区非点源污染输出系数

2.4 模型的验证方法

运用水利部海河水利委员会发布的水资源质量公报数据对模型进行验证。该公报基于TN、TP、Chla（叶绿素a）、COD（化学需氧量）等指标计算出重点水源地水库水体营养状态指数（eutrophication indexEI），公式如下

式（9）中EI(∑)表示综合营养状态指数，EI()表示第种参数的营养状态指数，W为第种营养状态指数的相关权重；式（10）中W为以Chla作为基准参数的第种参数的归一化的相关权重；r表示第种参数与Chla的相关系数；为评价参数个数。

3 结果与分析

3.1 非点源TN、TP输出负荷量

根据研究区输出系数，利用修正后的输出系数模型计算出京津冀水源地水库2010年非点源污染物TN和TP输出负荷量（图4）。结果表明，水库流域TN负荷量在543.80～118 263.48 t/a，安各庄水库流域TN负荷量最小，桃林口水库流域最大；TP负荷量在97.93～16 666.75 t/a，同样为安各庄最小，桃林口最大。不同水库流域之间TN与TP负荷量高低趋势一致，TN负荷量较大的水库流域，TP负荷量也较大。TN与TP负荷量的平均比值为6.73，除邱庄水库流域比值为4.72外，其余水库比值均在5～10之间，这与以往研究中总氮与总磷负荷量比值一致[34]。

3.2 非点源TN、TP输出负荷强度

负荷强度表示单位面积的污染量（图5）。结果表明，云州水库流域TN、TP负荷强度最小，分别为1.04、0.11 t/km2·a；桃林口、洋河水库流域TN、TP负荷强度最大，桃林口TN、TP分别为24.91、3.51 t/km2·a，洋河水库分别为23.17、3.89 t/km2·a。大黑汀、邱庄水库流域TN、TP负荷强度也较大。桃林口、洋河、大黑汀、邱庄水库流域均位于滦河流域下游，表明滦河流域下游面临着更大的N、P污染风险。

3.3 非点源TN、TP负荷来源分析

计算出不同污染源类型对非点源污染的贡献率（图6），结果表明，京津冀水源地水库流域不同污染源对TN负荷量平均贡献率的顺序是：土地利用＞农村生活＞牲畜养殖。在17座水库流域中，土地利用对TN的贡献率高均高于农村生活与牲畜养殖，其中白河堡水库流域最高，达81.54%。土地利用中耕地TN的输出系数最高，为32 kg/(hm2·a)，耕地对TN输出量的贡献最大。农业生产中化肥（尤其是氮肥）施用量较大，除此之外，海河流域农村80%以上的粪便被作为农肥还田[35]，然而施入土壤中的氮素的平均利用率较低，仅为30%～40%，大部分会随着雨季农田地表径流和水土流失进入河流、水库[10]，造成较为严重非点源污染。桃林口、洋河、潘家口水库流域，牲畜养殖对TN负荷的贡献率相对较高，超过了农村生活对TN的贡献，原因是上述3座水库流域所在的凌源、抚宁、卢龙、围场、丰宁、隆化等县市均是畜牧业大县，大牲畜、猪、羊等出栏数、存栏数量较大。

不同污染源对TP负荷量平均贡献率的顺序是：农村生活＞土地利用＞牲畜养殖。农村生活产生的TP负荷总体最高，生活污水成为P污染的主要来源[36]。水库流域农村生活对TN、TP负荷具有较高的贡献率，原因是流域内农村地区生活污水一般没有经过集中收集与处理，多数就地直排，极易造成河流与水库N、P含量超标，影响水质；农村生活垃圾产生量大且多为露天堆放，在降雨径流的作用下，富含N、P的渗滤液会汇入河流、水库[36]，加剧水体富营养化。白河堡水库流域农村生活对TP的贡献率（39.65%）小于土地利用的贡献率（55.75%），该流域所在的赤城县人口密度较低，农村生活产生的TP负荷相对较少。

3.4 模型的精度

海委会水资源质量公报显示[37]，京津冀地区水源地水库富营养化现象较为严重。该公报涉及到本研究中的14座水库，其公布的EI指数显示，除京津冀地区南部的岳城、岗南、王快、西大洋水库外，其余10座水库均处于富营养水平，其中位于滦河流域下游唐山、秦皇岛的桃林口、陡河、邱庄水库最为严重，达到中度富营养。

基于模型的验证方法，运用EI指数对模拟结果进行验证。在SPSS19.0软件中，将涉及到的14座水库水体EI指数与各水库流域非点源TN、TP负荷强度进行Person相关性分析，结果表明（表3），EI指数与TN、TP负荷强度均呈现出显著正相关（＜0.05），EI指数与TN、TP负荷强度的相关系数分别为0.562、0.558。相关性分析结果表明，流域内非点源TN、TP负荷输出对水库富营养化贡献较大，是富营养化产生的重要来源。显著的相关性表明了改进后的输出系数模型模拟出的水库流域非点源TN、TP负荷与实际情况较符合。

表3 水源地水库流域TN、TP负荷强度与EI指数相关分析

注：*和**分别表示在0.05, 0.01水平显著相关。

Note: * and** indicated significantly correlated at levels of 0.05 and 0.01, respectively.

4 讨 论

运用修正的输出系数模型，估算京津冀17个重点水源地水库流域2010年TN、TP污染负荷与强度，并分析了其来源。本研究侧重于方法的适用性研究，尤其是在缺乏长时间序列水文水质监测数据的大流域，为基于统计数据估算非点源污染负荷提供支持。数据来源于京津冀地区2010年降水、土地利用、人口与社会经济等数据，由于研究区面积大，涉及到的水库流域较多，最新的社会经济数据收集具有一定的难度，但为了形成时间序列的对比研究，在后续的研究中应补充最新的统计数据。在传统的分布式模型中，实测数据一般用于模型参数率定和模拟精度验证[38-39]。然而本文除计算降雨的时间影响因子时参考前人在京津冀地区密云水库流域的长期监测成果外，其余数据来自于京津冀地区人口与社会经济等统计数据，实测数据相对较少。一方面是本文采用的输出系数模型具有参数需求相对较少的优势，另一方面由于本文研究区范围大，涉及到京津冀地区17座水库流域，且模拟的是全年的流域TN、TP污染负荷，如果采用实测数据去检验模型精度，实际操作中具有较大难度。海委会水资源质量公报数据涵盖了重点水源地水库的EI指数，可以作为模型的一种验证方法，且EI指数检验表明本文模型模拟结果准确、可靠。

本文中指数与TN、TP负荷强度呈显著正相关，但不完全一致。首先是因为本文非点源污染主要考虑TN、TP输出负荷，而作为验证的EI指数计算还包含了COD和Chla等指标，因此信息量不一致；此外，输出系数模型应用于较大尺度的研究区域时，除了受地形与降水因子影响外，流域损失[12,31]等其他因素可能也会影响模型精度。同时在以后的研究中还需引入其他空间参数表征损失量，如地表粗糙度、景观格局空间配置等。

5 结 论

1）总氮与总磷负荷量高低趋势相同，总氮与总磷负荷量的平均比值为6.73。非点源总氮、总磷负荷强度具有较大的空间异质性，总氮负荷强度为1.04～24.91 t/km2·a；总磷负荷强度为0.11～3.89 t/km2·a。桃林口、洋河、大黑汀、邱庄等水库流域非点源总氮、总磷负荷强度较大，表明滦河流域下游地区面临着更大的氮、磷污染风险。

2）非点源总氮负荷量平均贡献率的顺序是土地利用＞农村生活＞牲畜养殖。总磷负荷量平均贡献率的顺序是农村生活＞土地利用＞牲畜养殖，生活污水是非点源P污染的主要来源。

3）水库水体指数分别与水库流域非点源总氮、总磷负荷强度呈显著相关关系（=0.562，<0.05；=0.558，<0.05），表明改进后的输出系数模型模拟出的水库流域非点源总氮、总磷负荷与实际情况较符合模型具有潜在应用价值，可用于大尺度流域的非点源污染研究。

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Estimation of non-point source pollution loads of Beijing-Tianjin-Hebei region considering precipitation and topography

Cheng Xian1,2, Chen Liding1, Sun Ranhao1※

(1.100085,; 2.100049,)

With the advantages of fewer model parameters, fewer difficulties in obtaining necessary data, and more combinations with geographic information system (GIS), remote sensing (RS) technologies, the export coefficient model (ECM) is an applicable model for estimating non-point source (NPS) pollution loads. Based on the traditional ECM, the model can be improved by considering the impacts of precipitation and topographical factors on NPS pollution. The simulation accuracy of improved ECM (IECM) on NPS pollution is higher and it has been successfully used in China, such as the upper reaches of the Yangtze River basin, the Miyun Reservoir basin, and the Baoxiang River basin in Yunnan Province. Beijing-Tianjin-Hebei region, namely Beijing-Tianjin-Hebei, located in North China, is an economically developed region with a dense population and fast urbanization. There is a serious lack of water resources in this region and the water quality is bad. Seventeen drinking-water reservoirs in Beijing-Tianjin-Hebei region were selected in this study, and the meteorological, topographical, land use, social and economic data of their watersheds in the year of 2010 were collected. The IECM was applied to estimate the loads and intensities of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) of NPS in the 17 reservoir watersheds, and the sources of TN and TP were also analyzed. The results were as follows: (1) TN and TP load had the same spatial pattern, namely the TN load was large, and the TP load was large too. The average ratio of TN to TP load was 6.73. (2) TN and TP load intensities had obvious spatial heterogeneities. The TN load intensity was 1.04-24.91 t/km2·a, ranging from the minimum value in Yunzhou Reservoir watershed to the maximum value in Taolinkou Reservoir watershed. The TP load intensity was 0.11-3.89 t/km2·a, with the minimum value in Yunzhou Reservoir watershed and the maximum value in Yanghe Reservoir watershed. The TN and TP load intensities were both relatively high in Taolinkou, Yanghe, Daheiting, Qiuzhuang Reservoir watershed, indicating that the reservoirs located in the northeast Beijing-Tianjin-Hebei region (Tangshan City and Qinhuangdao City) had higher risk of nitrogen and phosphorus pollution. (3) Based on the source analysis results, a conclusion could be drawn that the order of the mean contribution to TN load was land use > rural life > livestock, while the order of the mean contribution to TP load was rural life > land use > livestock. Rural life was an important source of both TN and TP load in this region. (4) We used the water eutrophication index (EI) of drinking-water reservoirs which was published by Haihe River Water Conservancy Commission in 2010 to test the modeling results. EI was significantly correlated to TN and TP load intensities. Person correlation analysis was employed and the correlation coefficient between TN load intensity and EI and that between TP load intensity and EI were 0.562 (<0.05) and 0.558 (<0.05), respectively. Model test results showed that the IECM has a high application value, and the TN and TP load of NPS can be well estimated by IECM at large watersheds which lack large numbers of measured data of water quality.

reservoirs; pollution; models; non-point resources;total nitrogen and phosphorus; Beijing-Tianjin-Hebei region

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036

X820.4

A

1002-6819(2017)-04-0265-08

2016-07-11

2016-12-29

国家自然科学基金重大项目（41590841）

程 先，男，湖北应城人，博士生，主要从事流域生态学研究。北京 中国科学院生态环境研究中心，100085。Email：chengx1107hb@163.com

孙然好，男，山东沂水人，博士，副研究员，硕士生导师，主要从事景观生态学研究。北京 中国科学院生态环境研究中心，100085。Email：rhsun@rcees.ac.cn

程 先，陈利顶，孙然好. 考虑降水和地形的京津冀水库流域非点源污染负荷估算[J]. 农业工程学报，2017，33(4)：265－272. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036 http://www.tcsae.org

Cheng Xian, Chen Liding, Sun Ranhao. Estimation of non-point source pollution loads of Beijing-Tianjin-Hebei region considering precipitation and topography[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(4): 265－272. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036 http://www.tcsae.org