“稻转旱”对低山丘陵区氮素流失通量的影响——以三峡库区渠溪小流域为例

冉娇娇, 黄 平, 陈成龙, 慈 恩, 吕明权

(1.重庆交通大学, 重庆 400074; 2.中国科学院 重庆绿色智能技术研究院, 重庆 400714;3.长江师范学院, 重庆 408100; 4.西南大学 资源环境学院, 重庆 400715)

以氮、磷为主的养分污染导致人类活动密集区的淡水环境普遍恶化。随着点源污染逐渐得到控制，面源污染排放所占比重日益增加，其中氮元素的排放尤为突出[1]。氮素最大的排放源来自农业生产活动，其氮排放量占总排放量近70%[2]，其中以种植业产生的氮排放占比最大。随着近年来社会经济要素的变化，种植结构发生了巨大的变化，农地利用类型也随之改变[3]。探讨农地利用类型改变造成氮素流失的影响对科学制定区域农业面源污染防控措施具有重要意义。

三峡库区是三峡水库水质保护的第一道屏障，库区面源污染排放负荷直接影响着三峡水库的水质安全。近年来，随着农村经济社会结构的变化，农村劳动力减少，库区呈现水稻转向旱地作物种植(“稻转旱”)的趋势，在2000—2010年期间，三峡库区土地利用变化的主要特征是水田逐渐减少而旱地大幅增加[4]。据《重庆统计年鉴》显示，2010—2018年期间水稻田面积呈继续减少趋势，而相应的旱地呈增加趋势。这种变化趋势对于农业面源污染排放负荷的影响还不得而知，其对水质的影响一直没有引起足够重视。

近年来，土地利用方式变化对面源负荷的影响逐渐被关注，已取得较多的研究结果。耿润哲等[5]基于SWAT模型对密云水库流域面源负荷空间分布进行评价，结果显示流域面源污染负荷与土地利用格局存在密切联系。耕地和建设用地面积往往与流域污染负荷呈正相关[6]，而林地有助于流域营养物的控制[7]，城镇化的快速推进使流域面源污染风险区急速扩张[8]，而退耕还林则能够有效控制土壤养分流失[9]。刘瑞民等[10]利用输出系数模型计算了长江上游土地利用/覆盖变化对非点源污染影响；孙丽娜等[11]将SWAT模型和CLUE-S模型结合，模拟了东辽流域未来20 a土地利用变化的不同情景以及不同情境下的面源污染负荷。然而，这些研究多关注整体耕地变化，对于耕地内部种植类型转变对面源污染负荷影响研究较少。

本文选择渠溪小流域为对象，该流域位于三峡库区中部，是库区农业生产活动的集中区，紧邻三峡水库，是库区典型农业小流域。选择2001—2019年研究时段，该时段处于农村劳动力快速转移和经济社会结构剧烈变化时期，也是“稻转旱”变化的主要时期。本研究利用历史高清遥感影像和无人机航拍影像，探究该流域土地利用方式的变化特征，在流域氮素排放负荷实测数据的基础上建立面源污染输出模型估算该流域2001年和2019年流域氮素输出负荷，揭示“稻转旱”对氮素输出的影响，以期为三峡库区农业土地利用结构调整及面源污染控制提供科学参考。

1 研究区域及数据来源

1.1 研究区概况

渠溪小流域位于重庆市涪陵区珍溪镇，地处三峡库区腹部地带，居长江北岸，位于东经107°30′10″—107°30′55″，北纬29°53′54″—29°54′32″。该区域为长江一级支流，具有典型的三峡库区地貌特征，以低山、丘陵为主，海拔在186～317 m，分布最广的土壤类型为紫色土。该流域属于亚热带湿润季风气候，四季降雨分配不均，主要集中在4—10月，多年平均降雨量1 101.0 mm。流域总面积约87.99 hm2，被自然地形分割成A，B两个树状结构的子流域。流域内土地利用以农业耕地为主，包括旱地、水田、林地和池塘，土地垦殖率高，主要农作物为水稻、玉米以及榨菜。同一农作物施肥量基本相同，春季旱地种植玉米，水田种植水稻。玉米纯氮施用量约为250 kg/hm2(玉米复合肥，N∶P2O5∶K2O=11∶9∶5)，水稻施肥量为120 kg/hm2(水稻复合肥，N∶P2O5∶K2O=13∶6∶6)。秋季旱地和水田轮种榨菜，总氮施肥量约为400 kg/hm2(榨菜复合肥，N∶P2O5∶K2O=12∶6∶7)。玉米施肥采用埋施的方式，水稻和榨菜施肥均采用撒施的方式。流域分布有自然村落，2015年调查显示共有人口44户，常驻人口106人。

1.2 数据来源

本研究使用的数据集主要包括渠溪小流域2001年和2019年的遥感影像，社会经济调查数据及渠溪小流域两个集水子流域出口的径流量与水体总氮浓度数据。2001年的遥感影像从Google earth中下载，其分辨率为2 m，2019年7月的遥感影像通过无人机航拍获取，分辨率为0.3 m。利用ArcGIS软件采用目视解译的方法对研究区进行土地利用分类，分为旱地、水田、林地、池塘和其他用地5种用地类型，获得研究区2001年和2019年的土地利用图和土地利用数据。流域的氮素流失量由分别在渠溪小流域A和B子流域出口监测的径流量和水体总氮浓度数据计算而得，基于已有监测数据，获得了2012年、2013年、2015年A和B子流域的氮素流失量。社会经济调查数据包括各土地利用的施肥量、人口和禽畜养殖等，来源于该流域其他的相关研究[12]。

2 研究方法

2.1 输出系数模型

本文采用经典的Johnes输出系数模型[13]模拟研究区的面源污染物氮素负荷。计算方法如下：

式中:L为营养物的总流失量(kg/a);Ei为第i类营养源的输出系数[kg/(hm2·a)或kg/(kg·a)];Ai为第i类土地利用类型的面积(hm2)或人口数量(人)或第i类牲畜的数量(个);Ii为第i种营养物的输入量(kg/a);P为降雨输入的营养物数量(kg/a)。

P=d×a×λ

式中:d为研究区域单位面积氮沉降率[kg/(hm2·a)];a为研究区域的总面积(hm2);λ为径流系数。

2.2 输出系数模型参数的确定

常用的面源污染估算模型有输出系数模型、SWAT模型和AGNPS模型等。输出系数模型是主要考虑土地利用类型来定量核算面源污染的方法，具有参数少、操作简单的优点，且具有一定的精度。而SWAT模型和AGNPS模型等虽对面源有较好的模拟效果，但存在参数较多，很多参数不易获取的问题[14]。由于对研究区的水文水质监测资料有限，输出系数模型更适用于本研究。本文根据陈成龙[12]对该流域研究中施肥的总氮收入与径流总氮输出的比值确定了玉米旱地、榨菜旱地和水田的输出系数，其他用地类型的输出系数参考三峡库区类似研究文献[15-16]的数值，以期提高模型模拟效果。最终确定的不同土地利用类型的输出系数数值见表1。

禽畜养殖和农村生活部分的面源污染的输出系数参考杨彦兰等[16]的研究，采用国家环保局推荐的禽畜排泄系数的10%和人口输出系数。人口的面源污染输出主要为农村生活污水及废弃物，其输出系数为每人1.58 kg/a，禽畜养殖的输出系数见表2。

降雨氮负荷计算中的单位面积氮沉降率参照侯思宇等[17]的研究，取值24.48 kg/(hm2·a)。径流系数根据研究区2012年降雨量与径流量数据计算得到，为0.18。

表1 修订后不同土地利用类型的总氮输出系数

表2 禽畜养殖业总氮输出系数 kg/a

2.3 输出系数模型的检验

利用2010年、2013年和2015年的土地利用数据及流域出口氮负荷数据对模型模拟结果进行验证。考虑到地形、水渠自净能力等影响因素，模型模拟结果与实际监测结果有一定误差(表3)。误差计算结果显示小流域整体氮素流失负荷的模型估算结果与实际观测结果误差均小于20%，这表明利用实测数据修正参数的输出系数模型应用于该流域有着较好的模拟效果[18]。

表3 流域氮负荷模型估算值与实测值误差

3 结果与分析

3.1 土地利用变化特征

渠溪小流域土地利用以耕地为主，旱地和水田面积占到了流域总面积的83%(2019年)。2001—2019年土地利用变化主要集中在旱地、水稻田和林地3类用地(表4)。总体耕地面积有一定减少，但种植面积增加，因为2001年流域内只有75%水田在收获水稻后会种植榨菜，而2019年水稻收获后水田和旱地全部种植了榨菜。由表5可知，2001—2019年水田面积大幅度收缩，2019年相对于2001年减少了近81%，减少的水田中近80%转为旱地，以致旱地面积显著增加，2019年比2001年增加了47%(按玉米旱地计算)。受生态退耕的影响，流域内林地面积增加，2019年比2001年扩大近2倍，其中大部分由旱地转入，但林地分布依然很少，林地面积只占到了总面积的13%。

表4 2001-2019年渠溪小流域土地利用情况 hm2

对比小流域内两个子流域A，B的土地利用变化可以发现(图1)，2019年子流域A水田保留面积大于子流域B，在子流域A的水渠周围分布着较为连续的水田，且在流域出口有大量分布。而本来水田面积占比较大的子流域B保留的水田数量很少，只有水渠两侧分布着小面积的零散水田。两个子流域都将海拔较高区域的耕地进行了退耕还林，特别是子流域A的林地扩张明显。总体上，渠溪小流域土地利用发生了较大改变，“退耕还林”政策得到了较好的实施，耕地面积有一定收缩，且逐渐向旱地种植转变。

表5 2001-2019年渠溪小流域土地利用类型转移矩阵 hm2

图1 2001年和2019年渠溪小流域土地利用状况

3.2 流域氮负荷变化

利用校正的输出系数构建的模型对渠溪小流域TN的输出负荷量进行估算。结果显示，2001年和2019年渠溪小流域氮输出量分别为2 549.94，3 237.53 kg，2019年相对于2001年氮输出量增加了26%。其中水稻田改为旱地使氮排放增加了848.92 kg，而退耕还林后(除去林地开垦)减少了254.55 kg的氮排放，最终导致流域内氮负荷增加了687.59 kg，说明“稻转旱”会使流域面源负荷大幅增加，而退耕还林的实施起到了一定的缓解作用。

该地区2001年不同污染源输出的氮负荷量对流域氮负荷量及贡献率(图2)大小依次递减为：旱地—榨菜、旱地—玉米、水田、农村生活污水及废弃物、畜禽养殖、居民地、林地。由于2001—2019年期间大部分水田改为旱地耕作，水田产生总氮的贡献率由原来的9.14%减小到1.40%，而两类旱地对总氮排放的贡献率则由66.30%增加到78.74%。其中玉米旱地的氮负荷量增幅最大，2019年相对于2001年氮排放增加了627.97 kg。2019年玉米旱地氮排放量最高，对总氮排放的贡献率位于第一，榨菜旱地位于第二，生活污水与畜禽养殖、水田次之，林地最小。

图2 2001年和2019年渠溪小流域各用地类型氮素排放量与贡献率

4 讨 论

4.1 “稻转旱”趋势与驱动因素

本研究利用高清遥感影像分析了三峡库区典型小流域的土地利用转移格局，2001—2019年，水稻田减少了80%，其中大部分转化为旱耕地。本研究结果与邓华等[19]对利用CLUE-S模型对三峡库区土地利用变化模拟结果中“稻转旱”的普遍发生现象一致。黄玛兰等[20]对中国不同省份种植结构变化发现，与1981年相比，2015年水稻种植面积比例增长区域主要集中在东北地区，而南方除湖北、湖南外，其他省份均处于下降趋势。在全国尺度上，据农业部固定观察点统计2003—2012年全国农户粮食种植结构发现水稻种植比例由26.9%下降到18.6%，而旱地作物玉米由22.7%上升到30.7%[21]。“稻转旱”这一种植结构的变化与不同种植业的特点及农村经济社会要素的变化相关。水稻相比旱地作物耗工费时、劳动投工多，随着农村劳动力的转移和留守劳动力的老龄化促使“水稻转旱”的发生[22]。虽然随着技术的进步，农村劳动力的转移可通过机械化替代，但是丘陵地区和山区地形因素阻碍了机械的使用，使水稻种植面积萎缩[20]。在多种因素的共同作用下，水稻田改为旱地已成为普遍趋势。

4.2 “稻转旱”后流域负荷增加的机制

利用本流域的氮流失观测数据校正输出系数模型，得到了2001年及2019年的氮素排放负荷，2019年较2001年氮排放增加26%。在土地利用转移矩阵中，最大的两类转移类型是“稻转旱”和“旱转林”，“旱转林”使面源污染排放减少，而“稻转旱”使排放增加。“稻转旱”使流域排放负荷增加主要通过以下机制实现。首先，“稻转旱”使化肥输入量增加。本研究调查发现水稻田的化肥用量远小于旱地作物的化肥用量，水稻化肥使用120 kg/hm2，旱地化肥使用650 kg/hm2(玉米和榨菜总计)，“稻转旱”使流域总的氮肥施用量增加。其他研究者也发现了水旱作物的化肥使用量的巨大差异，任世鑫等[23]对我国三大粮食作物化肥施用情况的研究发现我国玉米和小麦等旱地作物普遍存在施肥过量的问题，而水稻施用过量的范围较小，且玉米和小麦施肥量普遍高于水稻，因此施肥量的增加是“稻转旱”后氮排放增加的重要原因。

其次，除了水稻田氮肥施用更少外，水稻田相比旱地增加了氮素的拦截能力。由于特殊的结构使水稻田具有氮素储存和拦截能力，水稻和稻田土壤对氮素有吸收和固定作用，可有效减少农田排水中氮磷的流失[24]。张刚等[25]在太湖地区利用不施肥的水稻田作为缓冲区，发现稻季的缓冲带对径流氮素损失具有明显的拦截效果。本研究中大部水稻田位于旱耕地下游，在上游冲刷旱地而携带大量氮素的径流将在下游汇入水稻田中得到拦截和储存，超出稻田储存量后才会溢出，其拦截效果更为突出。水稻田改为旱地后，对径流的拦截能力下降，导致了流域氮排放增加。

另外，水稻田作为一种人工湿地为氮素转化和去除提供了一个重要场所。淹水环境使水稻田土壤处于缺氧和厌氧环境，有利于硝化菌和反硝化菌的生长，使稻田微生物的硝化和反硝化作用增强，有助于氮素的去除[26]。Onishi等[27]对水稻田氮收支进行计算发现通过反硝化作用能够去除约氮素总输入量10%的氮，还有研究表明水稻田中反硝化过程能够去除进水氮量40.9%的氮素[28]。流域大面积的“稻转旱”后，氮素转化场所减少，反硝化去除作用减弱，流域氮负荷增加。

4.3 稻田分布格局对子流域A，B氮负荷的影响

研究区被天然地形分割为两个子流域A，B，子流域A的面积比子流域B高出34%，且子流域A的旱地总种植面积(包括复种)比子流域B要大，但监测数据显示子流域A的氮负荷比子流域B少。一方面可能是因为子流域A稻田分布集中度高于子流域B，稻田的净化系统更加完善，对污染物的消纳能力更强；另一方面是因为子流域A的稻田集中分布距离流域出口较近的位置，Basnyat等[29]指出作为“汇”的景观距离上越靠近流域出口，其对污染物的拦截净化作用就越显著，因此子流域A的稻田作为“汇”的功能要强于子流域B。总的来说，稻田的空间分布格局差异导致了子流域A的氮负荷低于子流域B，同时也从侧面反映出水稻田在污染物消纳的强大能力，这与陈成龙[12]探究稻田格局对流域氮磷排放的影响的研究结果具有一致性。在保护水稻田的同时，也应注意其在流域出口等关键节点的布设，充分发挥其消纳面源污染物的功能，促进资源循环利用。

4.4 不足与展望

本文计算流域2001年氮输出负荷时，各土地利用的施肥量是以2019年的施肥量为依据，而根据相关研究表明[30]，以前的施肥量远小于现在的施肥量，因此2001年的氮输出实际通量小于本研究中计算的值。由于本流域2001年的实际施肥量很难获取，另外，本研究重点关注的是土地利用变化引起的氮素通量变化，因此利用2019年的施肥量不会影响本研究的结论。输出系数模型基于土地利用类型估算面源污染负荷，并不能反映景观分布格局对污染物迁移转化的影响，因此对子流域氮负荷的模拟结果与实际监测结果相反，显示子流域A的氮负荷高于子流域B。后续将通过长期监测数据，加入土地利用斑块离散度因子对模型进行改进，更准确地反映土地利用格局对氮流失通量的影响。而稻田改为旱地后，水稻土的性质将会如何改变，以及对种植旱地作物的影响有待后续研究。

5 结 论

(1) 2001—2019年研究流域土地利用变化的主要特征是：水稻田向旱地转化，旱地向林地转化，且以“稻转旱”为主，旱地和林地面积显著增加，水稻田面积显著减少。

(2) 2001—2019年的“稻转旱”变化使氮素通量增加33.3%，其他土地利用变化如“退耕还林”抵消氮素增加的部分趋势，使整个流域氮输出负荷相比2001年增加了26%。

(3) 水稻田作为人工湿地生态系统对减少流域氮素流失有着积极作用，有利于面源污染的防控，在农村农业种植业结构调整时应当考虑区域径流关键节点的水稻田布设，充分发挥稻田系统的面源污染物消纳与资源循环利用功能。