基于SWAT模型的绍兴市非点源氮关键源区识别

刘珮勋，付佳伟，皮家骏，刘成林

(1.江西省水利科学研究院，江西南昌330029;2.南昌大学建筑工程学院，江西南昌330031)

0 引 言

随着城市点源污染的削减和城市化进程的加快，城市非点源污染逐渐成为城市水环境保护面临的首要问题[1]。通过研发城市非点源污染的分布式模型识别关键源区(Critical Source Areas，CSAs)，将有限资源优先投入CSAs进行重点治理，提高城市非点源污染的治理效率[2]，成为当前研究的热点问题。国内外学者对此展开了一系列的探索[3- 5]。Singh等[6]在阿拉巴马州沿海的Fish流域研究了土壤数据分辨率对泥沙流失关键源区的影响；Niraula等[7]利用SWAT模型和GWLF模型在美国阿拉巴马州东部的Saugahatchee流域开展了关键源区识别研究；葛怀风等[8]将SWAT模型引入海河干流天津段污染关键源区识别中，利用10年系列数据构建SWAT非点源模型，识别了各种类型污染物对关键源区的贡献率。以上研究多集中在农业区或城市的小型集水区，对大尺度城市非点源污染与关键源区的识别罕有报道。可见，大尺度城市非点源污染的定量技术研究仍然是亟待解决的难题。

本研究以绍兴市非点源污染为例，采用SWAT分布式水文模型和流域边界确定法，将绍兴市的非点源污染问题转化为流域非点源污染问题，模拟并识别非点源氮污染的关键源区，旨在为城市非点源污染的控制提供科学依据。

1 研究内容

1.1 研究区概况

绍兴市位于浙东、浙西山地丘陵与浙北平原交接地带，东经119°53′03″～121°13′38″、北纬29°13′35″～30°17′30″之间。地貌类型多样，西部、中部和东部多山地和丘陵，北部为绍虞平原，平均海拔5～10 m，地势总体由西南向东北倾斜。其中，山地、丘陵占绍兴市总面积的56.7%，平原、盆地占37.8%。最高点为会稽山脉主峰东白山，海拔1 194.6 m；最低点在诸暨湖田地区，海拔仅3.1 m。地表河流交错，布满小型湖泊。绍兴市属亚热带季风气候区，四季分明、温暖湿润、降水相对集中，暴雨径流导致的非点源污染问题严重。多年平均降水量为1 438.9 mm，空间分布不均，降水年际变化大，最多年降水为最少年的3倍，平均年降水156.2 d。研究区地理位置见图1。

图1 研究区地理位置

1.2 数据来源及前处理

本研究所需数据包括空间数据与属性数据2个部分。采用史料收集、野外监测和室内分析相结合的手段获取数据，数据来源及基本信息见表1。基于ArcGIS平台，将不同空间图件(DEM、土壤图、土地利用图)进行投影变换，统一转化为ALBERS等积圆锥投影，使之为空间数据的叠加分析和SWAT模型所用。

表1 数据来源及基本信息

1.3 研究方法

1.3.1 WED方法

为解决大尺度城市非点源污染的定量问题，制作绍兴市所在流域地形图和电子水系图，采取流域边界确定方法(Watershed Edge Determined，WED)，将城市非点源污染定量问题置于流域的视角下，勾勒出含绍兴市在内的较为完整的自然流域。通过地形参数的提取、河网的生成、出口点的添加、土壤及土地利用的加载，以1992年～2011年共20年的降雨数据为驱动，初步构建了研究区域SWAT模型，并将研究区划分为 39个子流域和423个水文响应单元。同时，以2011年的水质监测数据对模型进行校准与验证。绍兴市所在流域地形和电子水系见图2。在该区域开展非点源污染的SWAT分布式模拟，并采用GSM方法分析绍兴城市的非点源氮污染。

图2 绍兴市所在流域地形和电子水系

1.3.2 SWAT模型

SWAT模型以水量平衡为基础驱动力，水文循环过程包括陆地与河道演算2个阶段。在陆地演算阶段，其水量平衡方程为

(1)

式中，SWt为土壤最终含水量；SW0为土壤前期含水量；t为时间步长；Rday为第i天降雨量；Qsurf为第i天的地表径流；Ea为第i天的蒸发量；Wseep为第i天存在于土壤剖面底层的渗透量和侧流量；Qgw为第i天地下水含量。

土壤中的非点源氮通过地表径流和泥沙移入河道，其定量计算公式为

(2)

式中，N0为随泥沙输移进入地表径流的有机氮负荷量；Co为地表10 mm土层中有机氮浓度；S为日模拟泥沙产量；Ah为水文响应单元的面积；εN为氮富集系数。

图4 氨氮与总氮的拟合曲线

SWAT模型采用分布式参数模拟方法，对研究区域的非点源污染进行定量模拟和计算。首先，在单个水文响应单元(Hydrological Response Units，HRUs)中进行模拟计算，解决空间异质性问题，从而实现污染物流失和迁移的分布式模拟；其次，对每个子流域的信息进行汇总，模拟污染物负荷在河道、水库等水体中的分配和迁移，河道水质模型部分采用QUAL2E模型计算[9]；最后，输出子流域和HRUs尺度的非点源污染数据，实现SWAT模拟的全过程。SWAT模型中非点源氮的迁移与转化过程见图3，其具体的迁移转化过程详见文献[10]。

图3 SWAT模型模拟氮循环示意

2 模型的校准与验证

选择氨氮和总氮作为绍兴市非点源氮的研究对象。研究表明[11- 12]，模型中氮营养物的敏感参数主要有：作物管理参数、化肥施用参数和土壤参数、化肥施用量和土壤中氮含量。在径流与泥沙校准与验证的基础上，调整以上5个参数对模型进行率定。校准期和验证期水质监测站点(汤浦汇合口和百官镇下游)氨氮与总氮的拟合曲线见图4。

由图4可以看出，在校准期与验证期，氨氮和总氮的模拟值均围绕实测值小幅波动，拟合曲线的走势大体一致。此外，多数情况下，峰值处模拟值比实测值略大，表明本次建立的SWAT模型对峰值处的模拟偏高。可能是因为，在对模型参数进行调整时，过于考虑较低值的拟合精度，而导致整体上提高了峰值负荷。校准期与验证期氨氮和总氮模拟值与实测值的相对误差均低于30%，所建立的SWAT模型满足研究区非点源污染定量模拟与评价的精度要求，为后续非点源污染的时空演变分析和关键源区的识别提供实用模型。

3 结果分析

3.1 非点源污染负荷时间分布特征

利用已建立的SWAT模型，以1992年～2011年绍兴市气象资料为驱动，对研究区的非点源氨氮和总氮负荷进行了模拟，进一步统计分析得到了两者的年负荷变化(见图5)，多年月均负荷变化(见图6)。

图7 非点源氨氮、总氮负荷强度等级空间分布

图5 氨氮、总氮年负荷变化

图6 氨氮、总氮年内月均负荷变化

从图5、6可以看出，1992年～2011年绍兴市非点源氮污染的时间演变特征如下：①氨氮、总氮年水平负荷与地表径流量曲线走势相似，具有一致性，表明氨氮、总氮负荷以径流为载体，并随径流量的变化而呈现相似的变化趋势。②年内月均输出曲线显示，月均径流量、氨氮和总氮负荷与降雨量有很大关系，1月～12月，降雨呈现先增大后减小的趋势，非点源氮的月均输出呈现类似的趋势，且于6月达到峰值水平。③对年内月均输出统计分析发现，汛期(4月～8月)径流、氨氮和总氮负荷占全年的百分比范围分别为37.12%～78.25%、74.28%～92.45%和70.90%～88.25%，汛期的径流及非点源负荷所占比例极大，反映水土流失及非点源氮输出主要是由汛期降雨引起，说明强降雨是形成非点源污染的最主要驱动力。

3.2 非点源污染的空间分布与关键源区的识别

基于ArcGIS平台，统计子流域尺度SWAT的模拟结果，利用地统计学分析方法，按照等间隔方法将绍兴市非点源氨氮和总氮负荷的强度分为5级。获得各强度等级空间分布的比例见图7。非点源氮污染负荷强度等级为5级的区域视为关键源区，并将其作为非点源氮污染控制的主要区域。非点源污染负荷强度等级分布比例见表1。

表1 非点源污染负荷强度等级分布比例 %

综上分析，绍兴市非点源氮的关键源区具有以下特点：①氨氮和总氮的关键源区分别为23.2%和14.5%，说明通过对关键源区的非点源氮控制，可以将有限的资源优先投入到污染最严重的地区，从而有针对性地控制非点源氮污染。②氨氮与总氮的强度等级空间分布具有一定的相似性，其关键源区主要集中在城市居民区和农业区，反映了人类活动产生的非点源氮污染较为严重，同时，农业耕作活动以及大量施肥极大影响非点源污染负荷强度。③对比研究区的土地利用状况可以得到，林地的单位面积非点源污染最低，反映了林地对非点源污染有较好的缓冲和削减效果。通过增加林地面积，如退耕还林或设置林地缓冲带等，可以有效降低绍兴市的非点源氮污染。

4 结 语

本研究以大尺度城市非点源污染的定量难题为出发点，通过将城市面源污染的问题转化为流域非点源污染问题，利用SWAT实现了非点源污染的定量模拟，分析了绍兴市流域非点源氮污染负荷的时空分布特征，并识别了关键源区，得出以下结论：

(1)在时间分布上，一方面，年水平和月水平的非点源氨氮与总氮负荷与径流量存在着较强的一致性，丰水年和枯水年的非点源氮输出差别很大；另一方面，月水平非点源氨氮与总氮负荷在6月份达到峰值，且汛期(4月～8月)径流、氨氮和总氮负荷占全年的百分比范围分别为37.12%～78.25%、74.28%～92.45%和70.9%～88.25%，揭示了汛期强降雨是形成非点源污染的最主要驱动力。

(2)在空间分布上，关键源区识别结果显示，氨氮和总氮的关键源区分别为23.2%和14.5%，且主要集中在城市居民和农业密集的区域，揭示了人类活动是非点源氮污染的重要因素，可通过退耕还林或设置林地缓冲带等措施，有效降低城市的非点源氮污染。

(3)本文结论可为大尺度城市非点源氮的定量模拟提供实用模型，并为非点源污染的削减和控制提供依据。