川中丘陵区不同下垫面集水区氮磷流失特征

徐光志,邵志江,汪 涛,黄美玉,李明明

川中丘陵区不同下垫面集水区氮磷流失特征

徐光志1,2,邵志江1,2,汪 涛1*,黄美玉1,2,李明明1,2

(1.中国科学院成都山地灾害与环境研究所,四川 成都 610041；2.中国科学院大学,北京 100049)

通过对2019～2020年不同下垫面集水区(农田集水区与复合集水区)径流及氮磷浓度的连续逐日定位监测,研究川中丘陵区不同下垫面集水区氮磷径流流失过程与强度,探讨下垫面对集水区氮磷径流流失特征的影响.结果表明:不同集水区的径流过程因下垫面不同而存在明显差异,农田集水区内的水田和坑塘的拦蓄作用滞缓了汇流过程,而复合集水区中居民点､公路等不透水下垫面缩短了汇流时间,使得复合集水区的降雨径流量峰值更高,响应速度较农田集水区快12～25min,年径流深较农田集水区多28.1%;次降雨径流过程中磷浓度变化较氮更剧烈,浓度峰值出现时间较氮早约1.2h,在降雨后期磷浓度下降速度更快,降幅更大;复合集水区的氮磷平均事件浓度(EMC)､峰值浓度均高于农田集水区,且两集水区氮流失形态均以硝酸盐氮为主,占总氮的65.9%;磷流失以颗粒态为主,占总磷的67.5%;复合集水区的氮磷流失负荷分别是农田集水区的3.01和4.03倍,氮磷流失强度分别是农田集水区的1.88和2.51倍.因此,复合集水区内氮磷随径流流失的防控可能是未来川中丘陵区面源污染治理的重点.

氮；磷；流失强度；下垫面；集水区

随着点源污染的有效控制,农业面源污染问题日益突出[1],种植业总氮(TN)、总磷(TP)排放占到全国水污染物质总排放量的23.66%和24.16%[2].氮、磷作为农业面源的特征污染物[3],其迁移转化过程受地域和季节的影响,往往随着降雨、融雪过程发生,具有随机性,分散性等特点[4].目前,对地块尺度氮磷随径流流失的过程和强度已有充分研究[5],但由于地块到受纳水体的距离较长,氮磷在随径流的迁移过程中可沿程消减[6],仅以地块尺度的流失强度核算农业面源污染,势必会高估农业面源污染排放负荷[7].因此,基于集水区尺度氮磷径流流失的长期定位监测对面源污染的排放特征调查、污染负荷评估、防控措施实施有着重要意义.

国内外已有不少关于小流域或集水区尺度的氮磷径流流失特征研究的报道.研究发现,小流域氮磷输出过程因种植模式的不同而存在明显差异[8],氮磷输出强度随降雨强度的增加而增强[9],且暴雨径流的发生会增加下游富营养化风险[10].同时,国内诸多学者在紫色土丘陵区[10-11]、喀斯特岩溶区[12]、红壤丘陵区[13]、东北黑土区[14]等地均开展了大量研究.但是,不同区域的研究结果差异较大,这可能与小流域尺度氮磷径流流失影响因素复杂有关.已有研究表明,降雨量[15]、极端降雨事件[16]、土壤类型[17]、下垫面特征[14]及人类活动[18]等因素均会影响小流域地表径流氮磷流失过程.

近10a来长江流域的富营养化状态仅得到轻微缓解,农业面源污染扩大的趋势仍未彻底解决[1,19-20].川中丘陵区位于长江上游腹地,土壤类型以紫色土为主,土壤质地较粗、土层浅薄,受水力侵蚀严重[21],氮磷养分在雨季流失严重,而氮素可随径流沿程迁移[22],易对水环境造成污染[23].研究发现,土地利用情况及其景观格局与氮磷流失密切相关,果园和住宅地是氮磷的主要输出源,农用地的高氮磷负荷输出与肥料大量使用密切相关,而林地有助于改善水质[24-26].下垫面特征作为控制小流域水文过程的关键因子,深刻影响着氮磷径流流失过程[27-28].然而,已有的研究因各小流域的气候气象,地形地貌等环境条件不同,导致各研究结果差异较大,难以进行直接的对比分析.同时,野外控制实验开展难度大的特点,使得在相同降水条件下的氮磷径流流失对比研究相较缺乏.

因此,本文拟通过对同一流域内不同下垫面集水区的氮磷径流流失过程进行长期连续逐日定位监测,研究相同降水条件下不同集水区的氮磷流失过程与强度,揭示下垫面分布对集水区氮磷径流流失过程与强度的影响,以期为川中丘陵区面源污染防控提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

研究区域位于四川省绵阳市盐亭县大兴回族乡,地处川中东北部(105°27¢E,31°16¢N),嘉陵江水系弥江支流上游,海拔高度为405～535m.该区域属于亚热带湿润季风区,年均气温17.3℃,最高气温40.0℃,最低气温-5.1℃;多年平均降水量826mm,年内降雨分布极不均匀,夏季(6～8月)降水量占全年降水比在60%以上,且多暴雨.区域内的土壤为蓬莱镇组石灰性紫色土,土层厚度在20～80cm之间,土壤质地以中壤居多,土壤粒径较粗,粉砂粒(粒径大于0.002mm)占比76.68%,土壤透水性好,壤中流丰富[21].该地区以林地和耕地为主,主要农作物有玉米、小麦、水稻等,林地以桤、柏人工混交林为主.

1.2 观测试验设计

在研究区域内选择两个下垫面情况存在显著差异、分水岭明显、汇水方向明确的集水区作为研究对象,分别称为复合集水区(CC)和农田集水区(AC).复合集水区与农田集水区分布在同一个小流域内,依据分水岭及微地形划分(DEM见图1),边界相邻.两个集水区为川中丘陵区的一个缩影,其土地利用模式与农业结构具有代表性,土地利用状况如图1所示.

图1 不同集水区DEM及土地利用分布

复合集水区总面积16.69hm2,林地､坡耕地和居民点所占的比例分别为60.4%、26.1%和10.9%.农田集水区总面积10.42hm2,坡耕地、林地、水田所占的比例分别为43.2%、26.6%和27.2%.水塘位于农田集水区低洼处,蓄存部分林地径流用于水田灌溉.

表1 不同集水区土地利用情况

1.2.1 集水区流量监测 在两个集水区出口(图1)建设永久性流量观测直角三角堰,利用薄壁直角三角堰法计算2019年1月1日～2020年12月31日各出口逐日流量(GB/T 21303-2017)[29].堰口水位采用电容式水位计(新西兰Odyssey)自动监测记录(频率为10min/次,精度为1mm).

1.2.2 逐日氮磷浓度监测 2019年1月1日～2020年12月31日,利用水样采集器在两个集水区堰口分别采集混合水样(至少3点混合),用经过稀硫酸处理并以蒸馏水洗净的聚乙烯瓶收集250mL混合水样,分析各种形态氮磷浓度.采样频率为1次/d,采样时间为上午08:00.

1.2.3 次降雨过程中氮磷流失监测 当降雨产流发生后,利用人工采样的方法,每5min用经过稀硫酸处理并以蒸馏水洗净的聚乙烯瓶采集1次水样;当降雨强度明显减小后,每10min采集1次水样;降雨停止后,每30min采集1次水样,持续2h.两堰口处水样采样时间始终保持同步.

所采水样立即送入实验室于4℃冰箱冷藏,并于48h完成分析;若未能立即分析,则加入1～2滴浓硫酸后,置于-20℃冰柜冷冻保存,并于1周内分析完毕.

1.3 样品分析

水样送入实验室后,分别取10mL原液于25mL比色管中,采用碱性过硫酸钾消解分光光度法(HJ 636-2012)[30]测定TN浓度;采用钼酸铵分光光度法(GB 11893-89)[31]测定TP浓度.另取经0.45μm滤膜过滤后的水样于10mL自动进样管中,采用Seal AA3+流动分析仪分别测定铵态氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、可溶性总氮(TDN)、磷酸盐(PO43--P)、可溶态总磷(TDP)浓度.

1.4 数据分析与统计

采用事件平均浓度(EMC)衡量次降雨氮磷流失过程,计算公式如下:

式中:q与q1为两相邻时刻与+1时的径流量,m3/s;c与c+1,对应与+1时刻污染物的浓度,mg/L; Δ表示两相邻时刻的时间差.

次降雨和年内氮磷流失量(, mg/L),计算式见式(2),式中参数意义与式(1)相同.

数据统计分析及绘图利用Origin 8.0和SPSS 22软件完成.利用单因素方差分析检验显著性(=0.05),相关性的判断选用皮尔逊相关系数.

2 结果与分析

2.1 降雨径流特征

2.1.1 年降雨径流特征 2019～2020年降雨事件特征见表2. 2019和2020年降水年内极不均匀,每年降雨主要集中在6～9月,分别占当年降水量的67.7%,和81.7%.

表2 2019～2020年降雨特征统计表

2019～2020年两集水区降雨径流过程如图2所示,日降雨-径流过程存在明显响应关系,并表现出夏秋季径流量大而春冬季少的季节性特征.

复合集水区与农田集水区年均径流总量分别约为18.9×104和8.5×104m3,年均径流深分别为81.5和113.3mm,径流系数分别为0.16、0.12.复合集水区逐日径流量过程高于农田集水区,且复合集水区径流量峰值更高.这可能与复合集水区内居民点、公路等不透水下垫面分布较多有关,导致汇水时间缩短,入渗下降,径流量增加[25].

图2 2019～2020年两集水区降雨-径流过程

2.1.2 次降雨径流特征 选取2018年7月30日、2018年8月21日、2019年8月6日共3次产流事件研究两集水区次降雨径流过程,各事件命名分别为0730次、0821次、0806次,3次降雨事件的基本情况见表3.

两集水区出口处次降雨径流过程如图3所示,复合集水区径流过程呈现陡升陡降态势,径流响应更迅速,峰值出现时刻和最大雨强时段同步,洪水持续时间较短,一般在1h左右.复合集水区出口处流量峰值与降雨量、降雨强度和土壤含水量密切相关, 3场降雨中0730次降雨量和最大雨强最大,其径流峰值也最高,为1.13m3/s; 0821次降雨的最大雨强约为0806次降雨的1/2,径流峰值为0.48m3/s; 0730次降雨总量和最大雨强最小,且降雨前有4d无雨期,土壤含水率较低,因而径流峰值最小,为0.10m3/s.

表3 降雨事件基本情况

与复合集水区相比,农田集水区的3次降雨径流过程呈缓升缓降的特点,对强降雨的反应较为迟钝,其径流峰形较宽,洪水持续时间较长,均大于3h,径流峰值出现时间也比复合集水区晚12～25min.相同降雨下,农田集水区的3次径流峰值分别为0.0096, 0.010, 0.015m3/s,仅为复合集水区的1%～10%,且径流峰值与降雨强度和降雨量之间均无显著正相关性(>0.05).此外,两集水区的退水过程均呈现先快后慢的趋势,但农田集水区退水时间长于复合集水区.这可能与复合集水区不透水下垫面比例显著高于农田集水区有关.

图3 3次典型降雨-径流过程

2.2 典型次降雨过程中氮磷流失过程及特征

以0806次降雨事件为例,绘制氮磷流失过程,如图4,两集水区内各形态氮的流失过程均呈现出上升趋势,其中NO3--N为主要的流失形态,占TN浓度的83.08%.在产流前30min (08:15～08:45),农田集水区和复合集水区的TN浓度在较低水平稳定波动,分别为(5.90±0.82) mg/L和(5.86±0.57) mg/L;在降雨产流后期,农田集水区氮素流失升至较高水平后回落,TN浓度明显高于产流前期,为(8.26±1.68) mg/L,而复合集水区同时段的TN流失量依然保持在较高浓度,为(8.39±2.71) mg/L,其流失峰值也高于农田集水区.

两集水区径流中磷流失过程和特征也较为相似.其中,TP对降雨过程流失响应,较TN而言更加迅速,且有明显的上升和下降过程,但TDP始终保持在较低水平,表明两集水区的磷流失以颗粒态为主,其占比达90%以上.农田集水区的TP在降雨产流后的15min达到峰值0.83mg/L;复合集水区的磷流失浓度在10min即达到峰值,为1.22mg/L,呈现出响应更快,峰值更高的特点.

图4 0806次降雨氮磷流失过程

3次降雨事件中的氮磷流失EMC浓度和流失量见表4.两集水区在3次降雨下的氮流失均以NO3--N为主,占TN的(65.9±16.3)%;磷流失均以颗粒态为主,占流失总量的(67.5±19.9)%,且复合集水区各形态氮磷流失平均浓度和流失量显著大于农田集水区(<0.05,成对样本检验).3次不同降雨条件下两集水区内各形态氮磷的EMC和流失量均存在显著差异(<0.05),表明氮磷流失过程与流失量受降雨影响显著.

表4 3次典型降雨事件氮磷流失EMC浓度及流失量

最大雨强,平均雨强和NO3--N、TDN、TN的EMC之间均呈显著正相关性(<0.05),说明降雨强度越大,氮流失强度越大;降雨历时与各形态氮磷EMC均呈负相关性,与各形态氮磷流失量呈正相关性,且降雨量也与TN、TP的流失量呈正相关性,表明EMC随降雨历时增大而减小;氮磷流失量随降雨量和降雨历时增大而增大.

2.3 氮磷流失负荷与强度

2019～2020年不同集水区氮磷流失强度变化曲线见图5,氮磷流失强度变化呈现季节性波动,丰水期(5～9月)氮磷流失量较高.其中,农田集水区在丰水期氮磷流失量分别占全年流失量的91.87%和92.10%,而复合集水区的占比略低,分别为89.84%和81.23%.复合集水区日氮磷流失强度均普遍高于农田集水区(<0.05). Pearson相关分析可知,两集水区氮磷流失强度过程均与径流过程存在极显著性相关(<0.01),表明降雨径流过程是集水区氮磷流失的重要驱动力.

图5 集水区氮磷流失强度动态变化

表5 两集水区氮磷流失负荷与强度对比

不同集水区氮磷流失状况见表5,复合集水区的年均氮磷流失负荷远高于农田集水区,2019和2020年复合集水区氮流失负荷是农田集水区的3.29倍和2.73倍,氮流失强度是农田集水区的2.06倍和1.70倍;复合集水区磷负荷是农田集水区的3.86倍和4.19倍,磷流失强度是农田集水区的2.41倍和2.61倍.逐月比较相同集水区不同年份之间的氮磷流失负荷与流失强度,发现不同年份之间无显著性差异(>0.05),说明年际间的降雨气候差异并不会显著改变集水区年内的流失负荷与强度.

3 讨论

3.1 不同下垫面集水区氮磷流失过程差异分析

地形地貌和土地利用情况的不同是影响集水区水文过程差异的重要因素[27].相同条件下农田坡度越大,降雨冲刷越剧烈,养分流失强度也越剧烈[32-33].复合集水区内的林地占比大,其最高点至集水区出口断面的比降为0.20,高于农田集水区的0.17,地形更陡,汇流过程中受重力势能影响更大,汇流时间更短[34];而农田集水区的整体地形较复合集水区平缓,耕地坡度约6°,土壤厚度较林地更大,蓄水能力更强,其壤中流补给或是径流消退较慢的重要原因[35].此外,复合集水区的不透水下垫面,如道路和居民点等,会加快产汇流过程,而农田集水区内的坑塘､水田反而会拦蓄径流,削减径流量峰值,延长退水时间[36].

已有研究表明,养分输出浓度会随着农田和城镇面积占比的增加而增加[37],而不同土地利用类型对养分输出贡献也存在着差异,其中农业地区对氮的径流负荷贡献更多,城市流域对磷输出负荷的贡献更多[38-39].朱波等[24]在石盘丘小流域的研究发现居民点和坡耕地对氮流失负荷的贡献分别为38%和15%,对磷流失负荷贡献分别为25%和18%.在本研究中,复合集水区氮磷流失负荷及强度均高于农田集水区,且磷负荷较氮负荷相对增量更大.这可能与复合集水区内居民点生活污水未被集中处理而直接排入沟渠有关.据调查,川中丘陵区居民点分散生活污水中TN、TP浓度分别高达32.52和3.03mg/L[40],同时,由于居民点不透水下垫面较多,会加快产汇流过程,进一步增大了氮磷流失强度.此外,本研究农田集水区中分布有坑塘和连片水田,不仅能拦蓄径流,削减洪峰,而且能消纳上部来水中的部分营养元素,从而减少农田集水区的氮磷流失.

3.2 与其他小流域氮磷流失强度的对比

通过文献调研,获得长江流域不同小流域或集水区的氮磷径流流失强度,结果见表6,复合集水区氮磷流失强度差异较大.本研究复合集水区氮素流失强度最高,其次为全城坞村复合集水区.这可能与两个集水区都有较高的农村生活输出有关[40-41].但是,潋水河[42]和石盘丘[24,43]复合型集水区尽管也有农村生活输出,其氮流失强度却明显低于本研究.这可能与流域内土地利用类型的空间分布有关.以石盘丘复合集水区为例,该集水区沿高程自上而下依次分布果园、坡耕地、水田,虽然集水区内旱坡地、果园氮素流失强度较高,但其下阶梯状连片水田能有效拦截来自坡面上端的养分[24,38],导致氮素流失强度较本研究低.

不同农田集水区之间氮磷流失强度也差异明显.以农业为主的新政[11]小流域氮流失强度较本文研究的农田集水区略低,但磷流失强度是本研究的4.55倍.这可能与下垫面状况及农业活动差异相关,本文的农田集水区以坡耕地为主,占比43.2%,而新政小流域以经济果林为主,占比55.6%[11],而与传统粮食作物相比果林施肥量更大,表施的施肥方式使得以颗粒态流失为主的磷,受降雨冲刷作用更剧烈[10],流失强度更大.史书等[44]按农田空间格局的整体性强弱将王家沟小流域划分为A和B两处农田集水区.整体性更好的B集水区的氮磷流失强度与本研究相比更低,其水稻田景观破碎指数更低,对径流中养分的拦截效果更好[45],说明良好的空间格局分布能有效地发挥水田作为面源污染“汇”的优势.

表6 不同小流域氮磷流失强度对比

注: a为本文研究结果.

4 结论

4.1 不同集水区内的降雨-径流过程存在明显差异.复合集水区次降雨过程中的径流响应时间较农田集水区快12～25min,径流量峰值更高,年径流深多出28.1%,这与两集水区内地形地貌及土地利用情况的差异密切相关.

4.2 不同集水区内氮磷流失浓度特征存在显著差异,复合集水区的氮磷流失EMC浓度､浓度峰值､流失量均高于农田集水区.径流过程是氮磷流失的内在驱动力,氮流失以NO3--N为主,占TN的65.9%;磷流失以颗粒态为主占TP流失量的67.5%.

4.3 复合集水区氮磷流失负荷及强度远高于农田集水区,其年均氮磷流失负荷是农田集水区的3.01和4.03倍,氮磷流失强度是农田集水区的1.88和2.51倍.

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Patterns of nitrogen and phosphorus losses in two catchments with contrasting underlying surfaces.

XU Guang-zhi1,2, SHAO Zhi-jiang1,2, WANG Tao1*, HUANG Mei-yu1,2, LI Ming-ming1,2

(1.Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)., 2022,42(7)：3334～3342

To investigate the effects of different underlying surfaces on nitrogen (N) and phosphorus (P) losses via surface flow at a catchment scale, continuous daily monitoring of the surface flow and the concentrations of N and P was conducted in an agricultural catchment (AC) and a compound catchment (CC) in a hilly area of central Sichuan from 2019 to 2020. Results demonstrated a significant difference in the runoff process between the two catchments. The peak value of the surface flow was larger, the response speed was12 to 25min faster, and the annual runoff depth was 28.1% greater in CC than in AC. These results highlighted the effects of the contrasting underlying surfaces on the speed of runoff process, with the process being slowed down by the paddy fields and ponds in AC but speeded up by the impervious surfaces of the residential areas and roads in CC. During each rainfall event, the P concentration in runoff dropped more drastically, particularly in the late stage of the event, and the timing of peak P concentration was about 1.2hours earlier than those of N, respectively. Both the event mean concentration (EMC) and peak concentration of P or N were higher in CC than in AC. Nitrate-N was the main form of N losses in both catchments, accounting for 65.9% of the total N loss; while particulate P was the primary P form in the runoff, contributing to 67.5% of the total P loss. The N and P loads in CC were 3.01 and 4.03 times larger than those in AC, respectively, and the loss intensity of N and P in CC were 1.88 and 2.51times greater than those in AC, respectively. Therefore, the control of N and P losses from the compound catchments could be critical for the non-point source pollution control in hilly areas of central Sichuan in the future.

nitrogen；phosphorus；loss intensity；underlying surface；catchment

X52

A

1000-6923(2022)07-3334-09

徐光志(1997-),男,湖北武汉人,中国科学院大学硕士研究生,主要从事农业面源污染与生态控制研究.发表论文1篇.

2021-12-02

四川省科技计划资助项目(2021YFN0131,2022YFS0500)

* 责任作者, 副研究员, wangt@imde.ac.cn