考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究

欧阳威,鞠欣妍,高 翔,郝芳华,高 冰



考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究

欧阳威*,鞠欣妍,高 翔,郝芳华,高 冰

(北京师范大学环境学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100875)

随着农业开发的进程,流域生态安全会发生相应变化,在考虑面源污染的基础上,以挠力河为例开展该研究.该流域14年来的土地利用类型发生较大变迁,耕作方式改变,破坏了流域的生态安全,同时大量农药化肥的使用,使得大量氮、磷为主的营养污染物引发农业面源污染,面源污染将成为生态安全评价的一项重要指标.为了对农业面源污染进行量化,对生境质量进行直观评价,考虑面源污染做出流域生态安全的变化评估,选取SWAT模型和InVEST模型(生态系统服务和交易的综合评估模型),同时考虑面源污染及生境质量,对比挠力河流域2000年、2006年、2014年三个年份的生态安全变化.根据输出结果,分析时空变化模式,得到氮磷负荷、生态环境质量对时空变化的响应,讨论提出有效的防控建议.

InVEST模型；SWAT模型；挠力河流域；面源污染；生态安全

近些年,生态系统服务功能的维护已成为了全球关注的前沿和热点,我国关于生态安全的研究开始于20世纪90年代,现对其相关方法和理论的研究还处在探索的阶段[1],而将农业面源污染考虑在内进行的生态安全评价相对更少[2].而美国环境保护总署(USEPA)已将农业列为全美水体污染最主要的污染源[3].在我国,面源污染所占比重也在逐年上涨,超越点源污染,成为制约社会经济发展、影响生态环境健康的重要因素,面源污染有别于来源固定的点源污染,它的来源难以界定且不易进行监测,研究区挠力河流域工业不发达,农业活动成为了最重要的面源污染来源.因此在对其生态安全进行评价时将农业面源污染考虑进去,才能更加全面系统地做出评估[4].

在众多的农业面源评估模型中,SWAT模型应用范围较广,得到的认可较多,模型可以很好地支持不同类型流域和水质模拟的研究. InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Servicesand Tradeoffs),可以针对不同模块,做出生境质量等诸多方面的评估,从而得到研究区域生态安全的系统评价.将两种模型相结合,可以得到较为准确的流域面源污染的模拟结果,并考虑面源污染做出挠力河流域的生态安全评价.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

由黑龙江、松花江和乌苏里江三江所构成的三江平原地处我国黑龙江省东北部,其地形平缓,水资源丰富,地势、土壤和水源的条件均适宜种植.进入21世纪后的十多年来,政府陆续出台了许多强农惠农的相关政策;三江平原作为我国极为重要的商品粮输出基地,对耕地非常重视,开展了“黑龙江省粮食产能千亿斤”、“两江一湖”等工程[5].而研究区挠力河流域正处于三江平原的中心一带,如图1所示,挠力河的流域总面积约22000km2,约占三江平原流域总面积的四分之一,耕地面积超其一半,湿地面积占到四分之一,几乎涵盖了三江平原生态系统的所有湿地类型[6].经过数十年的东北垦荒,挠力河流域的生态特征已经有了显著的变化[7],本文选取2000~2014年这14年作为主要研究时间段.探讨挠力河流域相应时间段内的土地利用的变化,并基于SWAT模型的面源污染结果,InVEST模型的生境质量结果,做出相对应的时空变化响应.

图1 挠力河流域地理位置

1.2 研究方法

研究共使用两种模型,一为InVEST模型,它是由美国斯坦福大学、大自然保护协会(TNC)、世界自然基金会(WWF)共同协作研发出的一种评估生态系统服务价值的模型工具[8];其二为SWAT模型,是20世纪90年代,Jeff Arnold为美国农业部(USDA)开发的,应用于较大流域面源污染的模拟模型,两种模型均在国内外诸多地区进行了应用,并得出了很有价值的模拟结果[9-10].

本研究主要利用SWAT模型计算出的面源污染数据与InVEST模型中的生境质量模拟结果相结合,做出研究区的生态安全评估,InVEST模型虽也可进行面源污染的模拟,但其输入数据只有DEM、土地利用、降雨及生物物理表格,相比于SWAT模型的数据库来说不够全面,且InVEST模型只输出总氮、总磷数据,而SWAT模型结果分为有机氮、硝态氮、有机磷、矿物质磷等,更利于本文的后续分析.故采用SWAT模型的面源污染结果.SWAT模型对面源污染负荷的估算主要由对地形、土壤、气象及农田管理等数据的处理,数据库的构建,模型的率定调参等步骤来实现.InVEST模型的生境质量模块运算主要基于土地利用类型,通过胁迫源与研究区之间的相互作用来模拟研究区生境质量,使用1989年的土地利用数据作为基底,对2000、2006、2014年的数据进行计算,得到生态环境的评估结果.该模块输入人为活动产生的生态威胁因子,并统计威胁因子对研究区域总体景观水平下土地利用的影响程度,最终得到研究区域的生境退化程度、生境质量以及生境稀缺性的空间分布[10],计算公式如下:

式中:Q为土地利用类型中栅格的生境质量;H代表土地利用类型成为栖息地的适应性;为生境胁迫水平;为比例参数.

式中:i为栅格中胁迫因子对其中生境的胁迫作用;d为栅格与之间的直线距离;dmax为胁迫因子的最大影响距离.

综合评估的过程中,先在ArcGIS中对五项指标进行重分类,划分成为3个级别,即高、中、低分值区域,分值越高则说明该区域人为干扰越严重,面源污染负荷高,生态安全程度较低,因性质不同,生境质量指标重分类时应对新值取反.统一分级之后,再进行空间叠加即可得到流域的生态安全综合评估图.叠加时选取的算法为选取栅格的最大值进行评定,即如果该区域有一项指标处于高分值区,则评定其为高分值区域[11].

对得到的结果进行分析,进而探究土地利用变迁、景观格局变化对生态环境功能和质量产生的影响[12].最后综合SWAT模型对2000、2006、2014年有机氮、磷的模拟结果和InVEST模型对相应年份的模拟结果做出研究区考虑面源污染的生态安全评价.

1.3 数据来源

1.3.1 土地利用数据 TM影像数据来自地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn/),影像条代号为p114r27、p114r28、p115r27、p115r28,将挠力河流域的土地利用类型划分为旱田、水田、林地、草地、水域、城镇、湿地7个二级类.而后根据建立的目视解译标准对遥感影像进行目视解译,得到1989、2000、2006、2014年土地利用分布图.其中1989年的解译图只作为InVEST模型生境质量模块输入的基准数据,不纳入本研究的其他分析.

1.3.2 InVEST模型所需数据

(1)DEM数据

DEM高程数据来源同遥感影像数据.采用的为全国1:250,000DEM图,分辨率30m×30m.将所下载数据剪切成研究区域范围后,转化投影输出为模型所需的形式备用.

(2)流域和子流域数据

此部分数据是运行SWAT模型后得到的子流域(subwatershed)的划分数据.将现有的流域和子流域矢量数据转变形式,更改属性表格式,以备InVEST模型的运行.

(3)气象数据

气象数据由中国气象数据网(http://data. cma.cn/)下载,研究区域内有保安站、宝清站、菜嘴子站3个气象站点,下载此3个气象站点的降雨、气温、湿度、风速、日照小时数的日均值数据,进行转换处理后输入到SWAT模型中,SWAT模型可以输出各子流域相应的气象数据,再作为InVEST模型的输入数据.

(4)土壤数据

土壤数据由中国土壤数据库(http://www.soil. csdb.cn/)下载,需将从数据库中下载的国际制粒径标准转化为SWAT输入需要的美制标准,土壤的物理属性主要为土层厚度、黏土、砂石、有机碳、容积密度等,土壤化学属性数据是可选的,给模型赋上初始数值.

(5)生境威胁因子相关数据

生境质量模块中,通过空间距离这一变量来进行测算生态威胁因子对景观斑块影响程度的大小.考虑实际状况,选取水田景观、旱田景观、城镇景观这3个受人为干扰因较强的景观类型作为本研究的生态威胁因子.参考InVEST用户指南[13]和文献中记载的相关数据,对威胁因子做出相应的赋值.

(6)景观格局类型对各生态威胁因子的敏感度

不同的景观格局类型对各个生态威胁因子敏感度的值是基于景观生态学的基本原理而确定的[14-15].除此之外,还要对每种景观格局都赋予生境得分.参照InVEST用户指南[13]以及文献中记载的评分标准[16],进行本文各景观格局类型对相应的生态威胁因子敏感度值的设置.

(7)生态威胁因子图层

在ArcGIS中提取出基准土地利用图(1989年)以及研究年份土地利用图中威胁因子的图层,将提取后的图层中目标威胁因子赋值为1,非提取目标赋值为0.

2 结果与讨论

2.1 土地利用时空演变分析

图2为2000年、2006年以及2014年三期的TM影像解译结果,直观展现了3个时期挠力流域土地利用类型的空间分布变化,研究中1989年的解译结果作为基础对比输入到InVEST模型生境质量模块之中,因此不在此分析它的演变过程.流域内土地利用动态数据覆盖时间段从2000~ 2014年,14年的时间跨度.从图2中可见,在这14年间,变化最显著的即草地面积的大幅度减少和耕地面积的激增,尤其是水田的面积在迅速扩大.

图2 2000, 2006, 2014年挠力河土地利用

从流域的土地利用结构变化可以发现土地使用方向的变化趋势.14年来,仅有水田面积呈现出明显的增加,其余的土地利用类型均在减少或平缓发展,其中以草地利用类型的面积减少的趋势尤为明显,基本与水田的变化成反比,可以看出挠力河流域生态环境受到人为活动的干扰程度偏高.该区域2000年主要土地利用类型是旱田、林地和草地,而随时间的推移,至2006年和2014年主要的土地利用类型已经变化为旱田、林地与水田,且水田面积仍呈增长趋势,面积逐渐向林地的面积逼近,如若不对人为活动的干扰加以控制,水田面积将于近几年超越林地面积.

2.2 面源污染分布变化分析

将挠力河流域的有机氮、有机磷、硝态氮、矿物质磷以及对其有影响的相关变量做出2000~2014年的变化趋势(图3),此虚线图仅代表3个研究年份对应相关值的变化趋势,不代表年份间相关变量表现为直线.3个时期的土壤侵蚀量与年降雨量的变化趋势保持着高度的一致性,先上升,再呈现大幅度的下降趋势;2000~2006年耕地面积大幅度上升,林草地面积大幅度下降, 2006~2014年上升与下降的幅度得到控制.而面源污染的数据变化显示有机氮、磷负荷均值的变化趋势相似,均为2000~2006年下降,2006~2014年缓慢回升;硝态氮、矿物质磷与耕地面积变化的整体趋势趋于一致,2000~2006年有上升趋势,2006年后趋势有所控制或呈现下降趋势.因此从全流域分析可见,相较于有机氮、有机磷,硝态氮、矿物质磷对农业开发的响应更为明显.

图3 2000, 2006, 2014年挠力河流域相关变量变化趋势

各子流域的响应以硝态氮及矿物质磷为主进行分析.根据SWAT模型输出的结果得到挠力河流域硝态氮、矿物质磷负荷的空间分布(图4), 2000~2006年大多数子流域的硝态氮、矿物质磷的负荷量有较大幅度的增加,硝态氮空间分布的整体规律无明显变化,矿物质磷则向流域中部加重;2006~2014年硝态氮和矿物质磷的负荷均有所回降,矿物质磷的负荷向均衡方向发展,而由于流域南部及东南部耕地的开发,硝态氮的负荷有加重趋势.

结合图3、图4,可以看出氮、磷的负荷量及分布由多方面因素复合影响,硝态氮及矿物质磷的负荷量主要受到农业开发的影响,且在总氮、总磷中占有较大的比例.各个子流域的氮、磷负荷空间分布格局随时间推移略有变化,但变化幅度不大.流域内的氮、磷负荷的人为影响主要与耕地、林地、草地的覆盖有关,耕地的氮磷输出系数很高,而林地、草地可通过转换、吸附等方式减少径流中的氮、磷等营养物质达到净化水质的作用.

图4 2000, 2006, 2014年挠力河流域硝态氮、矿物质磷磷负荷空间分布

2.3 生境质量对用地类型变化的响应

InVEST模型生境质量模块以栅格作为基本评价单位,不同景观类型对应了不同的生态属性.考虑到影响生境质量的诸多因素,将土地利用、基准土地利用(1989年)、威胁因子、景观格局类型对各生态威胁因子的敏感度数据输入生境质量模块.运行后得到各研究年份的生境退化程度、生境质量以及生境稀缺性栅格图.

(1)生境退化程度评价

生境退化程度与生境中各景观类型距离生态威胁因子的空间位置关系,以及该景观格局类型对于生态威胁因子的敏感程度等因素紧密相关.生境退化程度分值的高低直观反映了该景观格局类型的栅格单元受威胁因子影响的程度高低.由图5可以看出,挠力河流域生境退化的较高分值区(偏红色)十分细碎而分散,且可以明显看出2000~2006年整体的低分值区域面积减少明显,高分值区面积相应增多也明显.而2006~2014年则相对缓和,退化程度有降低的趋势,但是中高值区域的点位却愈加分散.

(2)生境质量评价

生境质量分值的高低既可以表现出该区域斑块破碎化的程度,也可以反映出各个斑块对人为活动而造成生境退化的抗干扰能力的强弱.对生境质量的值域划分也同生境退化程度的方法,其结果如图6所示,可以看出2000~2006年生境质量的分值上升明显,表明区域的破碎化程度有所收敛,区域抗人为干扰的能力增强,但生境质量的分值上升并不完全代表着生态环境的改善,当自然景观向人为景观转变时,由于人为干预的加入,其抗干扰能力也为增强的趋势,生态安全的评价应结合模块的所有结果来进行评估.而2006~ 2014年,生境质量的高低分值区域变化不大,更加趋于平缓.

(3)生境稀缺性分析

生境稀缺性表明流域生境斑块的破碎化程度和生态稳定性.生境稀缺性高,则代表区域内的生境斑块景观变化频繁,生态结构和功能都不稳定,生态环境脆弱易遭破坏.由图7可以看出, 2000~ 2006年,高分值(红色)集中在流域中部,所占比例已有增大,但是幅度不大,流域内大部分区域为中等分值,低分值区域较少,表明此时间段流域的稳定性已经不高,景观格局变化略大.2014年数据显示,流域南部已有大部分中等分值区域变化为高分值区,有很高的生态稀缺性,生态系统十分脆弱,容易遭到破坏,整体变化趋势表明流域内需要加强管理,否则高分值区域遭到过大干扰,极有可能会带来一系列连锁反应,造成周边的生境质量和 生态环境水平下降,出现大片红色高分值区域.

图5 2000、2006、2014年挠力河流域景观生境退化栅格

图6 2000、2006、2014年挠力河流域景观生境质量分值

图7 2000、2006、2014年挠力河流域景观生境稀缺性分值

2.4 生态安全综合评估

对挠力河流域2000、2006、2014年的硝态氮、矿物质磷和生境质量进行评估,得到流域评价有硝态氮、矿物质磷面源污染负荷的分布以及生境退化程度、生境质量、生境稀缺性的分布.也针对其对区域农业开发的响应进行了分析与评估,在此基础上对这五项指标进行综合评估.根据综合评估得到的结果,讨论在农业开发中,挠力河流域生态安全的变化趋势,确立高、中、低分值保护区,从更直观的角度判断生态系统服务需要重视和保护的区域,促进流域的可持续发展.

由图8可以看出2000~2006年高分值(红色)区域面积明显增多,至2014年区域的分值基本恢复至2000年的分布,且有变好的趋势,新增加了部分低分值(蓝色)区域,表明流域的生态安全回升.

图8 2000、2006、2014年挠力河流域生态安全综合评估

3 结论

以2000年、2006年、2014年的遥感影像为基础,利用SWAT模型及InVEST模型,做出面源污染和生境质量对农业开发的响应分析.结果表明:2000~2006年挠力河流域农业开发趋势明显,2006年后得到缓和,氮、磷负荷受耕地、林草地变化影响极大;生境退化面积有明显的增加,生境质量也明显下降,生境稀缺性值显著增高,高分值生境退化区域更加细碎且广阔地分散,生境稀缺性的高分值区域在面积和程度上均有所加深;考虑面源污染的生态安全评估结果显示,生态安全对农业开发的响应也十分明显,2000~2006年高分值危险区域大幅度上涨,2014年则基本恢复至2000年的分布情形,可见农业开发对流域生态安全的影响不容小觑.挠力河流域工业并不发达,农业面源污染占据绝对的主导地位,应适度地更改挠力河水域、湿地周边的土地利用类型,有目的地更改耕作方式从而减少氮、磷的输出负荷,关注防控水体富营养化与面源污染,更好地维持流域生态的稳定性.

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Ecological security assessment of agricultural development watershed considering non-point source pollution.

OUYANG Wei*, JU Xin-yan, GAO Xiang, HAO Fang-hua, GAO Bing

(State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2018,38(3)：1194~1200

In anagricultural development watershed, the ecological security will change with the development. After taking NPS (non-point source pollution) into account, this research focuses on Naoli River. Recently, the material balance of the basin has been broken, and the ecological environment has been destroyed, because ofthe agricultural development, and the changes of land use. Then on account of the excessive application of fertilizer and pesticide, the nutrients nitrogen (N) and phosphorus (P) are getting into the water in quantity, which brings serious environmental problems. In order to get the security assessment considering NPS, we need know the detailed N、P loads and habit quality. Based on the SWAT model and InVEST (integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs) model, we quantitatively estimated the nutrient delivery ratio and the habit quality of Naoli River in 2000, 2006 and 2014. With the results, we get the response of N and P loads and habit quality to spatial and temporal variation. Thenconsidering it, we make the ecological security assessment of Naoli River Basin, and then effective policies and recommendations are discussed.

InVEST model；SWAT model；Naoli River Basin；NPS；ecological security

X822

A

1000-6923(2018)03-1194-07

欧阳威(1980-),男,江西萍乡人,教授,博士,主要研究方向为水文水资源、非点源污染控制.发表论文100余篇.

2017-08-06

国家重点研发计划项目(2016YFD0800500);国家自然科学基金优秀青年科学项目(41622110)

* 责任作者, 教授, wei@bnu.edu.cn