降雨条件下阜阳市河流非点源污染输出特征

程千云

（安徽省驷马山引江工程管理处，安徽 马鞍山238251）

降雨产生的地表径流会引起流域的非点源污染源进入河流。在自然环境中，流域内部处在较为稳定的系统当中， 降雨条件就成为了非点源污染的主要因素。由于技术方法上的缺陷，我国在大力发展的同时，并不注意非点源污染的问题。点源污染的污染物输出较为明显，容易控制，而非点源污染较为隐秘，污染面通常较大，若不加以控制，将会对人们的生活环境产生较大的危害。 在人们采用各种方式控制住点源污染后， 非点源污染已经逐渐变成国内外水污染研究的重点问题［1］。

1 研究区概况

阜阳市是安徽省的地级市。 全市总面积10118km2。市内人口达到830万人。同时，阜阳市也是安徽省内最重要的综合交通枢纽。 阜阳市水资源丰富，以地表水资源为主。 根据2018年数据，全市水资源总量36.79亿m3，其中地表水资源25.39亿m3，地下水资源18.38亿m3，地下水资源和地表水资源11.4亿m3。阜阳市地表水资源主要由河流径流和湖泊组成。 主要河流有淮河及其支流古河、润河、大润河、揭南河、济河、慈怀新河、芙蓉新河、黑慈河、西坝河、揭红河。淮河在阜阳市境内全长169km，流域面积9775km。 有巴厘湖、交港湖等。 水系如图1。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究数据

图1 阜阳市水系分布

本文的DEM数据（Landsat 7）来源于地理空间数据云平台发布的30m分辨率网格数据。土壤数据来自中科院资源环境科学数据中心。 从遥感影像中提取分辨率为1km的网格数据、研究区土地利用图和水系图。 气象资料为阜阳市各气象监测站点的气象数据整理而来，如图2、图3。

图2 气象站点分布

图3 降雨量逐日分布

2.2 研究方法

本文利用SWAT模型分析了降雨对污染源的影响。SWAT模型是ARCGIS平台下的附加模型功能，可以将现有的流域按照汇水区域的大小划出若干小流域，便于研究，同时，还可以利用ARCGIS内置的传统功能处理坡度、土壤类型等功能。处理之后的每个小模块中都包含土地覆盖、坡度等信息［2］。 水域划分越精细，模拟的准确性越高。在ARCSWAT中，水文响应单元（HRU） 可以通过加载土壤图、 土地利用图和DEM自动划分。 使用“坡度”功能计算出的坡度值显示，该流域在30m分辨率下的坡度值在1～17.3°之间，因此，将HRL坡度阈值设置为0～1°，1～16°，并与土壤图和土地利用图叠加生成， 将研究区划分为118个HRU［3］，如图4。

图4 研究区水文响应单元

利用研究区阜阳水文站点、 水质监测站点提供的2011～2016年流量与水质数据，分别对模拟的径流和水质数据进行模拟研究。 阜阳市磷流失量统计如图5和各个流域磷流失量统计如表1。

图5 磷流失量统计

表1 2011～2016年多年年均降雨量与非点源磷负荷量统计

2.3 模型构建

本次模拟的数据主要采集于阜阳水文站和水质监测站中的2011～2016年的数据。 先建立SWAT模型数据库，打开ARCGIS10.4软件中的SWAT模型，采用SWAT-CUP软件对水文站中的径流数据和水质监测站中的水质数据进行验证。 参考前人的研究成果［4］，将研究区内对径流和水质影响较大的参数挑选出来，选定适合该模型的具体参数，除去影响程度较小的参数［5］。

SWAT模型模拟共历时9年， 模型预热期设置为2008～2010年， 模型输出数据率固定期设置为2011～2013年，模型验证期设置为2014～2016年，设定2008～2010年为模型的前期验证期来模拟总磷负荷， 阜阳市沙营河流域径流和总磷模拟值与验证期实测值吻合较好，其中常规径流Ra为0.85，总磷Ra为0.64，e为0.61，验证期径流边缘为0.82，SWAT验证期总磷的Ra为0.64。 最终得出，所采用的模型适合该地区的模拟。

3 研究结果

3.1 污染物流失空间分布

根据阜阳市沙营河流域2011～2016年非点源磷年均流失量统计，采用SWAT模型计算出的各个污染物流失的空间分布结果如图6， 其中， 总磷流失量1.41kg/hm2，南部地区的流失量远高于北方地区。 总体趋势为南高北低。 流失量最大的区域为划分出的第六小流域，流失量0.73kg/hm2。 可溶性磷的流失量要小于总磷流失量，仅0.5kg/hm2。

图6 阜阳市污染物磷多年流失量分布

3.2 研究区降雨与径流关系

本文对研究区的降雨与径流关系进行了相关研究，由于该流域的降雨量在区域上存在差异，降雨量大小会对径流量大小起到最重要的影响， 非点源污染物流失主要是由于地表径流引起的。 所以有必要对该地区地表径流和降雨量的关系进行分析。 以2011～2016年的降水径流数据为基础，对两组数据进行一元线性归回拟合分析， 最终拟合系数R2为0.89，两者变化趋势相同。

图7 降雨与径流量趋势

3.3 降雨与总磷流失量关系

本文加入降雨驱动因子来表示该流域的降雨量。 综合分析该流域不同地区降雨引起的总磷流失变化情况，建立出降雨Ea和非点源污染物磷L的数学方程式，如下［6］：

L=f（Ea）

式中 Ea为阜阳市全区年均降雨量；L为磷流失量。

根据2011～2016年的数据和公式可以计算出降雨驱动因子与磷流失量L的相关关系， 如图8最终反应出，可溶性磷、矿质磷L的拟合效果较差，而有机磷与非点源磷流失L的拟合效果较好， 拟合系数R2为0.92。 非点源磷的形态较为稳定，流失量与降雨量拟合效果较好，所以，本文只选取总磷这一个指标来研究其与降雨量之间的关系。

图8 降雨量与总磷流失量拟合关系

为了量化降雨造成的总磷流失水平， 根据自然断点分类方法， 将降雨影响下总磷流失的关键源区划分为5类，根据磷素流失的最大值和最小值，将磷素流失水平分为五类。 乡镇行政单位降雨驱动因素如表2和图8～图10。 研究区2011年降水驱动因子在0.05～0.59之间，2013年的降雨驱动因子处在0.71～0.98之间，2016年的降雨驱动因子在0.95～1.85之间。全区总磷流失程度处于工业和工业水平， 其中江塘镇、中石街镇、苏集镇、成集镇和三合镇的总磷流失较少，其他地区的总磷流失量较小。 2012年，降雨驱动因子值为0.42～0.57， 全区总磷流失程度为二级和三级，其中江塘镇、中石街镇、官集镇等9个乡镇单位总磷流失为三级，占研究区城镇总数的23.4%，而其他城镇的总磷损失较小。2013年，降雨驱动因子值为0.69～0.87，全区总磷流失水平为二级和三级，其中大孟集镇、五星镇、双府镇等14个乡镇单位，占研究区城镇数量的35.4%，江塘镇等23个乡镇单位，九龙镇、苏集镇， 平均为三级，2014年， 降雨驱动因子值为1.44～1.67， 全区总磷流失程度为五级， 总磷流失严重，包括九龙镇、江寨镇、潭棚镇等8个镇。2015年，降水驱动因子值为1.02～1.07， 全区总磷流失程度为三级，总磷流失中等。 2016年，降水驱动因子值为0.95～1.85，全区总磷流失程度为三、四、五级，其中三级流失36%，四级流失29%，五级流失32%。

表2 研究区降雨影响下总磷流失程度分类

利用ARCGIS软件以乡镇为行政级别，做出降雨量驱动因子分布图，如图9～图11。

图9 2011年降雨驱动因子

图10 2013年降雨驱动因子

图11 2016年降雨驱动因子

综上所述，2014年全区总磷流失最严重，全区处于V级，2016年次之。 有近70%区域的总磷流失量要高与平均值。 其中处在Ⅲ以下流失水平的年份为2011，2012，2013年。有7个颜色较深的区域为该流域总磷流失水平最高的地区，如图11。这些地区是该流域非点源污染治理的重点区域。 政府应该加强对这些地区非点源污染的关注，采取合理的治理方式。

4 结语

利用SWAT模型对富阳河流域降雨条件下非点源污染的输出特征进行了模拟分析。最终结果显示，径流量与降雨量的相关性较高，R2为0.89。 降雨年际因子值越大，总磷的空间分布损失越大。降雨驱动因子呈现出南高北低的趋势， 总磷流失量的变化趋势与之相同，2014年，总磷流失最为严重。