小安溪流域水环境污染综合评估

游如玥，敖天其，2，朱 虹，高丹阳，张 兴

(1.四川大学水利水电学院，四川 成都 610065；2.水力学与山区河流开发保护国家重点实验室，四川 成都 610065)

随着铜梁区经济的快速发展，其水环境质量每况愈下，居民的生活质量受到了一定影响。因此，本文选取铜梁境内的小安溪流域作为研究对象，进行水质和面源污染分析，目的是从根源上解决流域的水环境污染问题。流域水环境污染主要分为点源污染和非点源污染。从21世纪初开始，我国对于非点源污染的研究发展迅速，影响力也逐渐变大[1]。国外对流域非点源污染的研究起步较早，日本在20世纪30年代开始了对水体富营养化的研究，美国在20世纪60年代开始致力于研究面源污染，其他国家从20世纪80年代以来相继开发了流域非点源污染的模拟系统[2]，国内外对非点源污染的模型开发逐渐深入，具有代表性的模型有SWAT、HSPF、AGNPS、SWMM、BASINS等[3]。将污染源进行分类，通过一系列模拟计算和水质分析，确定该流域的主要污染源和主要污染物以及重点治理乡镇(街道)，针对性提出治理措施和建议，为研究区的水污染治理[4]提供理论依据和数据支撑。

1 研究区概况

重庆市铜梁区位于四川盆地东南部、重庆市西北部，介于北纬29°31′10″至30°5′55″、东经105°46′22″至106°16′40″之间，南北长62 km，东西宽约48 km，幅员面积1 343 km2。小安溪河流经区内长为88.3 km，多年平均流量16.5 m3/s，年均径流量5.20亿m3，区内流域面积688 km2。通过GIS软件中的水文分析提取出的研究区水系图如图1所示。

目前，小安溪流域水环境质量差、水生态受损重、环境问题突出，不利于经济社会持续发展。经现场调查，全区水环境污染以农业面源污染为主。

图1 小安溪流域水系

2 研究方法

2.1 数据来源

研究用到的土地利用现状数据是第二次全国土地利用调查资料，人口数、畜禽养殖量等数据来源于铜梁区2015年～2018年年鉴及相关乡镇，实测水质数据、农药化肥施用量、污水处理厂情况等数据来源于铜梁区环保局、规划自然资源局、林业局、农业农村委、畜牧发展中心、统计局、气象局及流域内各镇人民政府。小安溪流域(铜梁境内)共流经17个乡镇，本文以乡镇为尺度进行计算分析。

2.2 输出系数法

输出系数模型[5- 6]由于其简单和相对稳定而在许多国家被广泛应用。1996年，Johnes[7]在原始模型基础上进一步进行了修正，修正后的模型加入了人口、牲畜的影响，公式如下

(1)

式中，L为污染物负荷量，t/a；Oi1为营养源i1的输出系数，t/(km2·a)；Ai2为土地利用类型i2的面积，km2(或畜禽养殖类型的数量，头，或流域的人口数量，个)；Ii3为对污染源i3的输入量，t/a；P为来自降水的营养物输入，t/a。因为本研究缺乏大气降水所含污染物的实测数据，故未考虑该项。

因小安溪流域的实测数据欠缺，所以本次研究输出系数的确定采用参考文献法，主要参考了长江地区的大量面源污染相关研究文献和实测数据资料、流域面源污染综合治理报告，参照张洪波等人[8]关于农村非点源污染输出系数的研究，综合研究区的地理位置和水环境状况，最终确定本研究的输出系数(见表1)。

表1 输出系数

2.3 等标污染负荷法

等标污染负荷法[9-11]是把各类污染源的排放量、排放浓度或入河量与其对应环境评价标准作比较，得到一个百分比，从而转化到同一尺度上面进行比较，加大了评估的准确性。本文利用该方法对研究区的主要污染源和主要污染物进行评价。即

Pi/Pi总=qi/C0i

(2)

(3)

Ki=(Pi/Pi总)×100%

(4)

式中，Pi为i污染物的等标污染负荷；qi为污染物的年排放量；C0i为该类污染物的评价标准；Pi总为区域中某污染物的总等标污染负荷；Pin为第n个污染源中，污染物i的等标污染负荷；Ki为i污染物的等标污染负荷比。

2.4 源强系数法

2003年，中国环境规划院提出了源强系数法[12]，国内对于非点源污染排放量的计算已经大量使用了源强系数法[13]。即

L=aiSiPiCiFiEi

(5)

式中，L为农田地表径流的污染物排放量，t/a；Ei为标准农田地表径流的源强系数，t/(hm2·a)；ai为第i种农田的坡度修正值；Si、Pi、Ci、Fi分别为土壤类型、降雨量、作物类型和化肥施用量的修正系数。本文所采用四川地区的源强系数[14]见表2。

表2 各污染源COD源强系数

2.5 水质评价方法

目前，水质评价中最普遍使用的方法是单因子指数法，其优点是计算简便、能直观反映出某一项污染物的影响；缺点是不能全面反映水环境污染的综合情况，结果片面，不具有代表性。为了评价结果的全面性，本文选用综合污染指数法中的内梅罗指数法[15-17]。其计算过程简洁、高效，因为考虑到最大值的影响，所以更能直观地综合反映出水质评价的结果。本文利用所选指标的实测浓度和标准浓度，以Ⅲ类水的标准值作为基准进行计算，公式为

Fi=Ci/Coi

(6)

(7)

(8)

式中，Ci为实测浓度；Coi为标准浓度；Pi为断面内梅罗指数；P为加权平均内梅罗指数。为减小不同断面差异性的影响，保证结果的准确性，将内梅罗指数法稍作改进，本文选取4个断面的加权平均内梅罗指数作为最终流域水质情况的判定依据。内梅罗指数和水质等级对应关系见表3。

表3 内梅罗指数和水质等级

3 结果分析

3.1 主要污染源和主要污染物

由于不同种类污染物的环境容纳量有所差异[18]，为了转化为统一标准来对比分析污染情况，本文引入了等标污染的概念，并且分别对研究区17个乡镇4种污染源和3种污染物的等标污染负荷量以及等标污染负荷比进行计算和分析(见表4)。

表4 等标污染负荷 (t·a-1)/(mg·L-1)

结果显示TN为主要污染物，城镇居民生活污染为主要污染源。其原因主要是小安溪流域城镇污水处理设施落后，农业面源污染严重。TN是有机氮、氨氮、硝酸盐氮和亚硝酸盐氮的总和，为减少氮对环境的污染，应加强控制耕地的氮肥施用量[19-20]、提高居民生活污水和生活垃圾的处理效率。

图2 各乡镇COD总等标污染负荷空间分布

图3 各乡镇TN总等标污染负荷空间分布

污染物的空间分布如图2、3、4所示。综合而言，城区段污染相对较重，应当及时采取面源污染防控措施、最大程度上减少居民生活污染量。面源污染分布比较集中并且严重的镇(街道)为巴川街道、东城街道、南城街道和虎峰镇，其TN等标污染负荷总量均超过了60(t·a-1)/(mg·L-1)。

表5 水质评价结果

图4 各乡镇TP总等标污染负荷空间分布

3.2 水质评价结果

根据《地表水环境质量标准》，小安溪河流域目标水质为地表水Ⅲ类水。本文选取小安溪流域的段家塘、双河口、众志桥和玉峡渡口4个监测断面，以2017年～2018年的实测水质资料作为评价基础，选用一般化学指标、富营养化指标和有毒有害指标中的10个代表性污染指标作为评价因子，利用内梅罗污染指数法进行计算。水质评价计算结果见表5。

由表5可以看出，小安溪流域2017年、2018年的水质整体较差，平均每年有高达70%的污染指标未达到Ⅲ类水水质标准，水质等级基本都为Ⅳ类，部分指标的污染程度甚至达到Ⅴ类。水质按季节呈规律性变化，丰水期整体水质要略优于枯水期。这可能是因为丰水期流域内水的总量更为丰富，水环境容量更大，相当于污染物被稀释了，流域内水体自净能力更好，所以污染物的浓度较低。其中，TN的内梅罗污染指数最大，均为Ⅴ类水标准。这说明研究区氮污染最为严重，和上述面源污染计算结果一致。

4 现状与防治措施建议

4.1 现状总结

(1)小安溪河流域4种污染源的等标污染负荷从大到小依次是：城镇居民生活污染>农村居民生活污染>畜禽养殖污染>农药化肥污染。研究区等标污染以生活污水为主，污废水排放量大并且处理不达标，是造成水环境污染的一个重要原因。

(2)研究区内三种污染物的等标负荷总量从大到小依次是：TN>TP>COD。氮污染是造成研究区水质差的重要原因之一。即，农药化肥的不合理使用以及畜禽、生活污水的不达标排放所致。

(3)研究区的污染物空间分布情况较为一致。其中，巴川街道、东城街道、南城街道和虎峰镇的污染最为严重，其地理位置均靠近城区段，应确定为重点治理乡镇区域。

(4)研究区的输入性污染严重，入境水质严重超标，来水水质的较差给铜梁区水环境治理带来了巨大的压力。

4.2 措施建议

针对小安溪河流域的水环境质量现状评估结果和小流域面源污染治理的主要困难[21-24]，提出防治措施。

(1)工程措施：①建设升级污染严重乡镇的生活污水处理系统。巴川街道、东城街道、南城街道和虎峰镇是研究区内污染集中且严重的乡镇，而生活污染是该地区水污染最重要的原因之一。因此，需要对这几个乡镇生活污水处理设置不合格或者年久失修的处理厂进行改造和修理，或新建污水处理厂，以保证居民生活污水能得到及时处理。②小安溪河流域面源防污带建设。在小安溪流域中农药化肥使用相对集中、污染物排放相对较多街道附近设置防污工程，在全流域形成区域性的网状“截污沟”以拦截进入到流域的污染物，起到源头防治的作用。

(2)非工程措施：①以“控源截污—水质净化—生态修复”[23]为主要思路，对巴川街道、东城街道、南城街道和虎峰镇，投入更多的资金，加大治理力度；②联合永川区、大足区，进行上下游河长制联动治理；③在靠近城区段乡镇建立实施水体达标奖惩制度，达标则奖，不达标则重罚；④积极宣传水污染防治相关政策法律。

5 结 论

本文结合水文学、环境学、地理信息科学，多角度综合评估了小安溪流域的水污染现状，将改进的内梅罗指数法和面源污染综合模型相结合，使得现状分析更加全面，从而提出了具体的污染治理措施。对传统的水质分析方法加以修正，提高了模拟精度。但由于水质监测数据资料收集的不足，对水质部分的分析深度仍有欠缺，后续还需加强研究。