黑河水库非点源污染时空分布研究

张晓晗, 万 甜, 程 文, 王 兰, 任杰辉

(西安理工大学 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地, 陕西 西安 710048)

随着社会、经济的快速发展，人类活动的日益增加，中国水环境污染愈加严重，严重威胁人类的身体健康。水环境污染分为点源污染和非点源污染(面源污染)[1]，其中通过污水管网直接进入水体的污染物即点源污染，近几年来已得到有效控制；除此之外其他一切污染物形式均属于非点源污染，因其具有广泛性、随机性、滞后性等特点[2,3]，使得非点源污染更难以控制。研究表明，在一些流域内，非点源污染已经超过点源污染，成为导致水环境质量下降的主要原因，非点源污染越来越受到重视，越来越多的国家开始关心非点源污染在水质恶化中所扮演的角色。关于非点源污染，国内外学者试图利用数学模型研究这一问题。从1966年出现的STANFORD流域规划水文模型到美国农业部开发的CREAMS模型以及由CREAMS模型演变出GLEAMS模型以及EPIC模型等奠定了非点源污染模型的3大模块：水文、侵蚀以及污染物迁移，随着计算机技术、遥感技术和地理信息系统的突飞猛进，非点源模型功能日益强大，模型向人工智能、可视化等方向发展，其中包括SWMM模型[4]、L-THIA模型[5]、AnnAGNPS模型[6]、SWAT模型[7]等。王蓉等[4]利用SWMM模型模拟快速城市化地区的暴雨径流过程和非点源污染负荷，对该流域后续非点源污染控制提供依据；李凯等[5]利用L-THIA模型模拟番禺市桥河流域的非点源氮磷负荷量，在资料较为匮乏的情况下取得了满意的成果；李家科等[6]利用AnnAGNPS模型对黑河流域的非点源进行污染模拟，表明该模型在西北半干旱地区典型流域的长期模拟具有良好的适用性；秦耀民等[7]利用SWAT模型探讨了黑河流域不同土地利用与非点源污染的关系，研究土地变化对黑河流域非点源污染影响的变化过程。目前应用最广泛、最具代表性、前景最广阔的是SWAT模型，是因为其源代码公开，方便模型的二次开发。近几年来，SWAT模型应用到我国黑河流域、沣河流域、汾河流域和渭河流域[8-12]等在内的很多流域，取得了良好的模拟效果，说明该模型适用于国内流域的非点源模拟。黑河水库作为西安市最重要的地表水源地，为该市300万市民提供饮用水。西安地区黑河供水系统的建设，一定程度上缓解了西安市中心的水荒问题，但西安市的供水前景不容乐观。黑河水库水源处于秦岭北麓深山区，居民以农耕业为主，农耕活动是非点源污染的主要来源。为此。本研究以黑河水库控制的上游区域作为研究区域，在空间数据与属性数据的支撑下，构建SWAT模型，分析研究区域的径流深、泥沙、营养物质(氮、磷)的时空分布特征，并且设置不同的土地利用情景，为黑河水库水质的改善提供初步的污染控制措施建议。

1 研究区概况

黑河水库位于陕西省西安市周至县境内(34°02′—34°03′N，108°12′—108°11′E)，水库流域总面积为1 481 km2，总库容2.0×108m3，日均供水能力7.60×109t，是目前西安市最主要的地表水水源。黑河水库上游流域位于秦岭北麓，属暖温带半干旱、半湿润大陆性季风气候区，四季分明，多年平均气温为13.2 ℃，流域径流形成主要依靠降雨，整体趋势是由南向北递减，多年平均降水量为674.3 mm，降雨集中在6—10月，占全年降水量的67.4%～78.2%，流域内山高坡陡，水土极易流失，污染源包括土壤侵蚀、流失污染等。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源及方法

SWAT模型成功运行源于基础数据库的构建，包括空间数据和气象数据。空间数据包括数字高程图(DEM)、土地利用图、土壤类型图[12]；另一类是属性数据，包括气象数据、水文数据、水质数据、土壤数据、土地管理数据、点源污染负荷[13]。表1为模型数据库所用的空间数据和属性数据。

表1 模型所需的空间数据及属性数据

2.2 子流域及水文响应单元的划分

子流域的划分是SWAT模拟的第一步，对模拟结果有重要影响。基于DEM对流域水系进行提取，随后设定河道阈值面积和流域出口，进行子流域的划分。本研究在划分子流域时，采用模型推荐的阈值，将划分阈值定为3 000 hm2，黑河水库作为流域总出口位于1#子区域，将研究区共划分为31个子区域。图1为黑河流域子区域划分图，依据子流域输出报表，将土地利用阈值和土壤类型阈值、坡度阈值分别设定为5%,5%,5%，据此将流域上游共划分为633个水文响应单元(HRUs)。

2.3 模型率定和验证

分析黑河水库的水文、水质数据，其中2002—2008年为黑河水库代表水文年，2003年为丰水年，2008年为平水年，2006年为枯水年；利用流域内2002—2008年实测的黑峪口水文站的径流、泥沙、总氮和总磷资料，对SWAT模型进行参数率定和验证，以2002—2005年作为率定期，2006—2008年作为验证期。首先对模型进行敏感性分析，采用LH-OAT敏感性分析的方法选择最敏感参数，敏感性分析结束后对2002—2005年模型参数进行率定，率定结束后对2006—2008年模型参数进行验证。采用模型中SCU-UA算法对模拟值和实测值进行率定和验证，当率定和验证期模拟值和实测值的相对误差r<20%，相关系数R2>0.6，效率系数NS>0.5，说明两者吻合较好，满足要求。表2为SWAT模型径流、泥沙和总氮、总磷率定和验证结果，验证结果表明，虽然模拟值与实测值存在一定的误差，但整体拟合良好，对黑河水库上游流域具有较好的适用性。

图1 黑河流域子流域划分

模拟期径流r/%R2NS泥沙r/%R2NS总磷r/%R2NS总氮r/%R2NS率定期17.740.740.75-8.900.720.81-7.750.640.6917.380.690.69验证期2.900.700.68-17.30.730.7512.040.710.77-11.820.670.76

注：r，R2，NS分别为相对误差、相关系数和效率系数。

3 非点源污染负荷时空分布特征

3.1 非点源污染时间分布特征

利用SWAT模型，以黑河流域2002—2008年监测的降雨量作为基础资料，分析年际降雨量和年内降雨量与泥沙、非点源污染物质产出时间分布特征。图2为2002—2008年年降雨量、泥沙、总氮、总磷变化趋势图。由图2可知： ①流域内年降雨量551.8～1 014.3 mm，平均值为775.0 mm，年际变化大，并且大部分降雨集中在汛期6—10月，汛期降雨量占到全年的75%；泥沙量19 620～158 200 t，平均值为64 070 t，汛期泥沙量占到全年的74.23%；流域内总氮量12 429～104 193 kg，平均值为36 753 kg，汛期总氮量占全年的72.58%；流域内总磷量12 637～95 160 kg，平均值为34 282 kg，汛期总磷量占全年的69.15%； ②泥沙和非点源物质的产出与降雨量的时间分布趋势具有一致性，降雨量大，污染负荷量大，降雨量小，污染负荷量也小；流域年际降水变化较大，降雨量最大与最小比值为1.83，流域内泥沙、总氮、总磷产出随降雨量也发生变化，泥沙、总氮、总磷最大与最小比值分别为8.06，8.38，7.53； ③污染负荷的产出与降雨量年内分配变化一致，比较2003与2005年污染负荷，2003与2005年的降雨量差别不大，分别为1 014.3，976 mm，2003年为2005年的1.04倍，2003年与2005年泥沙量分别为158 200，91 770 t，总氮量分别为104 193，52 480 kg，总磷量分别为95 160，40 386 kg，比较可知2003年的泥沙量和非点源负荷要远大于2005年，比值分别为1.72，1.99和2.36，这是因为2003年降雨主要集中在8—9月，年内降雨量分布差别较大，2005年年内降雨量分布较为均匀，可见降雨量的时间分布会对污染负荷的产出有很大的影响； ④由于土壤侵蚀一般发生在降雨期间，径流与泥沙携带总氮、总磷污染物负荷，年内降雨量分配不均匀，3月出现第一个峰点，对应流域内的春汛，降雨主要集中在汛期6—10月，泥沙、氮磷负荷也是集中在汛期，汛期产量占年产量分别为74.23%，72.58%和69.15%，与年内统计量一致。降雨影响非点源污染负荷的产出，主要因为降雨—径流是模型水文循环的重要部分，污染物氮磷大部分是随降雨、泥沙过程产生，主要集中在降雨量大的部分，汛期会发生大型暴雨，暴雨产生的地表径流和输沙过程，会携带大量的污染负荷，形成主要的非点源污染；此外，相关研究表明，模型对径流大的区域模型效果会更好，当降雨量很小，径流产出小，模型不会输出非点源污染负荷。

图2 黑河流域2000-2008年降雨量、泥沙、总氮、总磷变化趋势

3.2 非点源污染空间分布特征

非点源污染负荷的空间分布性与研究区域的降雨量、土地利用、土壤利用以及地形有关，通过与GIS结合，可以表达出空间上非点源的分布特性。根据流域内2002—2008年降雨分布特征，筛选每个子流域内的降雨量，利用ArcGIS进行插值，得到年降雨量空间分布情况(图3)。流域内各子流域年降雨量在531 mm以上，最高的区域高达752.3 mm，整体趋势是由南向北(山区区域向平原区域)递减，水库下游流域降雨量最低，上游流域降雨量最高，说明降雨量与下垫面、地形以及人类活动密切相关。下游受人类活动影响，主要为裸岩和灌木，植被覆盖率低，生态环境较差，蒸发量小，空气湿度小，降雨量小；上游流域几乎无人类活动，山地植被覆盖率高，以林地为主，蒸发量大，降雨量也大。在流域范围内，采用黑峪口水文站年径流数据进行SWAT径流模拟，得到年均径流深空间分布图(图3)。

流域内年均径流深在182.27～406.36 mm，整体趋势是由南向北递减，降雨是径流形成的首要环节，降雨量大的区域径流深也相应增大，降雨量小的区域径流深也相应减小，降雨与径流深呈现一定正相关关系。上游流域降雨量及坡度大，故径流深也大；下游区域(1，2，3，5)径流深增加，主要是因为支流王家河、陈家河的汇入增大了干流流量，加上下游区域受人类活动影响较大，多为荒地，蒸发量小，形成径流深较大从而使得下游区域径流深增加；上游流域径流深略小于下游流域，不仅与降雨量有关，而且与下垫面等自然地理因素相关，上游多为林地，蒸发量大；土壤为棕壤性土与粗骨土，降雨易形成下渗，因此上游流域径流深略小于下游流域。

图3 黑河流域年均降雨量、径流深分布

泥沙不仅是重要的非点源污染物质，而且也是氮磷输出的重要载体，根据水文年鉴及其参考资料，黑河泥沙含量一般较少，年际和年内变化较大，河水多年平均含沙量为0.387 kg/m3；SWAT模型河道中泥沙主要来自HRUs和河道中的冲刷，根据每个子流域的泥沙负荷，利用ArcGIS工具空间插值，得到年均泥沙负荷分布图(图4)。流域内单位泥沙负荷差别较大，最高的子流域高达2.48 t/hm2，最低的子流域为0.11 t/hm2。泥沙分布是从南向北(高山区向平原区)递增，泥沙分布不仅与降雨量相关，也与其下垫面条件相关，中、高山区，植被覆盖率高，生态环境良好，林地与草地植物的叶、枝、茎可消减降雨动能，截留降雨量，植物根系可提高土壤抗冲刷能力，加之枯枝落叶形成的腐殖质有截沙作用，虽然区域坡度较高，但单位泥沙负荷较小；下游区域，随高度递减，植被覆盖率也呈递减趋势，泥沙的侵蚀也逐渐加深，主要是因为下游是耕地区域，且下游林地受人类活动影响，出现裸岩和草本灌木为主的荒土地，加大了侵蚀，从区域对应行政区域看，泥沙的产出主要集中在下游的双庙子乡、王家河乡和陈河乡。

根据图4中的流域年均有机氮、有机磷负荷分布图可知，有机氮、有机磷最小负荷均为0.011 kg/hm2，有机氮最大为0.637 kg/hm2，有机磷负荷最大为1.341 kg/hm2，非点源负荷的输出与泥沙具有很高的一致性，从南向北(高山向平原区)递增，主要是因为泥沙携带营养物质，附着在土壤上的有机氮、有机磷以及无机磷通过地表径流迁移到河道，使非点源污染负荷集中在下游区域。上游为厚畛子镇，位于高山区，林地覆盖率高达70%，此处非点源负荷背景值较高，非点源负荷有一定输出但比较小；中游分布着国有林和集体林，由于存在着过量砍伐，导致森林面积日趋减少，出现裸岩和以草本灌木为主的荒土地，且土壤是棕壤性土与粗骨土，该类土壤跑水跑肥易水土流失，故比上游区域非点源负荷有一定程度的增加；下游区域坡度平缓，植被覆盖度低，受到居民的影响，开发强度大，耕地多分布在此区域，坡耕地水土流失剧烈，土壤中的氮、磷随水土流失进入河道，是流域内受到生态破坏最为严重的区域，且流域土壤表层粒径大部分分布在黏粒粒径的范围内，土壤中的有机氮、有机磷主要吸附在在黏粒上，加大了有机氮、磷的输出。有机磷负荷比有机氮负荷大，是因为流域内磷背景值较大，为12.44～18.08 mg/kg，有机氮负荷为6.20～10.34 mg/kg，且流域内磷肥使用量大于氮肥使用量。

图4 黑河流域年均泥沙、有机氮、有机磷负荷分布

3.3 不同土地利用下非点源污染状况

泥沙、有机氮、有机磷的产出与土地利用类型密切相关，而不同的土地利用类型又与土壤类型和坡度分布有关[14]，统计出黑河流域不同土地利用类型下年污染贡献量，结果详见表3。

由表3可知。不同土地利用类型单位面积的非点源污染产出率不同。单位面积泥沙产量顺序依次为：耕地>农村居民点>中覆盖度草地>灌木林>高覆盖度草地>林地，泥沙负荷最大为耕地1.53 t/hm2，最小为林地0.26 t/hm2；单位面积有机氮产量顺序依次为：耕地>农村居民点>中覆盖度草地>高覆盖度草地>灌木林>林地，有机氮负荷最大为耕地0.61 kg/h，最小为林地0.04 kg/h；单位面积有机磷产量顺序依次为:耕地>农村居民点>高覆盖度草地>中覆盖度草地>灌木林>林地，有机磷负荷最大为耕地1.16 kg/h，最小为林地0.09 kg/h。研究表明[14-15]，耕地面积与污染负荷成正相关，耕地面积增大，单位面积污染负荷也增加，耕地面积减小，单位面积污染负荷也减小。这是因为耕地受人类农业活动和施肥影响，耕地施肥引起的污染是非点源污染的主要来源；黑河流域地广人稀，主要依靠“广种薄收”，为提高农作物产量，大量施用化肥，部分未利用化肥随径流迁移，部分渗入土壤，随时间流逝，耕地区的氮磷负荷不断增高。

表3 黑河流域不同土地利用类型年污染贡献量

3.4 非点源污染控制情景模拟

黑河水库上游流域的非点源污染主要来自耕地和林地，林地单位面积污染负荷居于最末，但面积最大，占流域的51.66%，所以年均总负荷也大；耕地虽然占比较小，但单位面积负荷和年均总负荷均居于首位，因此，控制来自耕地的非点源污染物，是减少流域内非点源污染总量的最可行和有效途径。为响应国家水源地保护政策，实行“退耕还林”、“退耕还草”的政策，设置如下两种情景，与基准境况对比(在实际调研中发现，流域内约有20%的耕地适合退耕还林、还草。模拟过程中，将此部分耕地类型进行了适当调整)。

①情景1。林地单位面积的有机氮、有机磷污染负荷最小，将坡度≥15°的下游耕地面积分别减少与增加20%，设置为林地，其他土地利用面积保持不变；②情景2：高覆盖草地，中覆盖草地、灌木林单位面积污染负荷差别不大，灌木林单位面积污染负荷相对较小，将坡度≥15°的下游耕地面积分别减少与增加20%，设置为灌木林，其他土地利用面积不变。由表4可知，流域内耕地主要位于下游区域与沿河岸区域，把土地利用由耕地设置为林地和灌木林，可以显著改变流域污染物负荷的产出，植被覆盖度增加，可以显著减少泥沙、有机氮、有机磷的产出，植被覆盖度减少，泥沙、非点源污染负荷显著增加。耕地在同样减少20%的情况下，情景1污染负荷输出小于情景2污染负荷输出，因林地其郁闭度高，林地枯落物及地面的草本植物可截留降水、增加地表粗糙度削减产沙，而灌木林为高度2 m以下的矮林地和灌丛林地，比较而言，林地产生径流较小，径流携带泥沙少，相应的氮磷污染负荷产出也减少。余新晓等[17]研究蔡家川流域降水及林分因子对坡地降雨产流产沙的影响，刺槐和油松林场降雨产流、产沙量与降雨量和降雨强度有较好的相关性，但相关性随着林分郁闭度的增大而减小，这与本研究结论一致。

表4 黑河流域情景1和情景2下污染负荷年均总量与变化率

4 结 论

(1) 非点源污染与降雨量呈正相关关系，降雨量增加，泥沙、非点源的产出也增大，非点源污染年内的产出主要在集中在汛期(6—10月)，泥沙、氮磷的产出分别占到全年的74.23%,72.58%,69.15%；降雨量越大，地表径流相应增大，携带的泥沙量也越大，随着大量水流和泥沙，必然同时携带着大量的非点源污染物，这符合非点源污染物的产生规律：非点源污染是伴随降雨径流过程产生的。

(2) 流域内降雨量分布是从南向北、从山区向平原区递减；径流深分布与降雨量呈正相关，上游区域降雨量及坡度大，径流深也较大，下游区域，受人类影响，多为荒地，蒸发量小，再加上支流的汇入，径流深增加；泥沙分布是从高山区向平原区递增，是降雨与下垫面共同作用下的结果，上游生态环境好，泥沙侵蚀小，下游受人类活动影响，侵蚀较严重，侵蚀较严重的行政区域是双庙子乡、陈河乡和王家河乡；总氮、总磷的空间分布与泥沙具有很高的一致性，主要是因为氮磷负荷随泥沙迁移。

(3) 不同土地利用类型单位面积的非点源污染产出率不尽相同。单位面积泥沙产量顺序依次为:耕地>农村居民点>中覆盖度草地>灌木林>高覆盖度草地>林地，单位面积有机氮产量顺序依次为：耕地>农村居民点>中覆盖度草地>高覆盖度草地>灌木林>林地，单位面积有机磷产量顺序依次为:耕地>农村居民点>高覆盖度草地>中覆盖度草地>灌木林>林地。耕地面积与污染负荷成正相关，由耕地施肥引起的污染是非点源污染的主要来源。

(4) 设置两种不同的情景模式，耕地减少，污染负荷显著减少，耕地增加，污染负荷明显增加；耕地转换为林地，效果优于耕地转换为灌木林；在黑河水库内实行“退耕还林”、“退耕还草”的政策，可以显著改变流域污染物负荷的产出。