孟凡德，耿潤哲，歐 洋，王曉燕，*

(1．首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院，北京 100048;2．中國科學院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所濕地生態(tài)與環(huán)境重點實驗室，長春 130012)

最佳管理措施(Best Management Practices，BMPs)是控制農業(yè)非點源污染最為常用與有效的途徑［1］。它可以通過對污染物來源、傳輸過程以及進入受納水體的三個環(huán)節(jié)進行控制［2］。例如，其對污染源的控制主要是通過控制營養(yǎng)物質施用量和提高肥料利用率等方法實現［3］。污染物類型不同，采取的防控措施也各有不同。如對硝酸鹽控制可以通過限制營養(yǎng)物質的使用和提高利用效率來控制其進入土壤，最大化地降低其輸出量。對磷的輸入控制則由于土壤緩沖作用的影響，要持續(xù)較長時間才可能見效［4］。同時由于磷與土壤表層之間存在著密切的關系，還需要解決土壤對顆粒態(tài)污染物的吸附、解吸附以及傳輸路徑等多種問題，才能最終實現對磷污染的有效控制。

BMPs控制效率的評估是決定措施是否適用的關鍵步驟。全面考察BMPs組合措施的環(huán)境效應、成本-效益情況需要采用一系列的評估方法，已有研究多集中于單個措施的評估，大尺度BMPs組合削減效率評估研究還不多見［5-7］。目前主要采用的評估方法細分為四大類:實地監(jiān)測、養(yǎng)分平衡理論、風險評估、模型模擬［8］。其中實地監(jiān)測多以田塊或河流斷面污染物濃度為措施效率評價指標，能夠為環(huán)境管理部門提供基礎數據;養(yǎng)分平衡則采用營養(yǎng)鹽在農田或流域尺度的盈余狀況作為評價標準衡量污染物來源變化對于非點源污染產生的影響;風險評估主要以磷素流失潛在風險值作為判斷措施實施后是否有效的依據，多以田塊作為研究對象;模型模擬最為關注BMPs措施對流域尺度污染負荷的影響，其結果較為直觀，但操作較為復雜。近年來采用上述各類方法的研究較多，但尚無各類方法適用條件及優(yōu)缺點的系統(tǒng)總結，因此本文將著重探討實地監(jiān)測、養(yǎng)分平衡、風險評估以及模型模擬等四類最佳管理措施評估方法的有效性、特點、適用條件及其局限性，為我國開展非點源污染控制及BMPs削減效率評估工作提供參考［8］。

1 評估方法

1．1 實地監(jiān)測

水體中較長時間序列的營養(yǎng)物質濃度和負荷的實地監(jiān)測數據是最能夠表征削減措施效率的依據，這些數據還能夠描述BMPs對流域水質和生態(tài)功能的實際改善情況。獲取這些數據的方法主要包括采用嵌套式監(jiān)測法，先在小流域尺度上(300—2500 hm2)進行實地監(jiān)測活動，然后將其結果進行適當的尺度轉換放大化為下一級的流域尺度進行使用(2000—5000 hm2);通過采集土壤樣品來評估根層土壤中營養(yǎng)物質的流動對受納水體的影響;通過從水系上游至下游全程監(jiān)控來確定緩沖帶的效率等。但由于非點源污染的復雜性和營養(yǎng)物系統(tǒng)動力學方面的研究(營養(yǎng)物在河流中的運移過程和生態(tài)響應方面)還不完善，因此對于削減措施效果的正負效應，目前應用監(jiān)測方法還沒有明確的研究結果。同時，年際間的氣候變化又增加了實地監(jiān)測的復雜性，使得從復雜的水環(huán)境問題中區(qū)分削減措施的效率變得更加困難［9-12］。針對這些情況，當前主要是通過使用自動樣品分析和采集設備，來提高實測樣品數據的重現性，以便能夠獲取更具代表性的評估結果［10］。目前采用實地監(jiān)測的方法對BMPs措施的效率評估還存在以下問題:

(1)對大尺度流域BMPs削減效率進行評估，需要高精度的時空數據以及對管理方式改變靈敏度較高的樣本點數據。目前只有歐美等少數國家具有詳盡的長時間序列連續(xù)監(jiān)測數據可以使用，因此數據的可得性是限制實地監(jiān)測評估法廣泛使用的主要瓶頸［13］。

(2)BMPs措施作用的滯后性對監(jiān)測方法的評估效果也會產生很大的影響，一方面加大了數據的需求，同時還可能導致在規(guī)定時間內達不到水質目標值。例如，Silgram等2005年在英格蘭硝酸鹽敏感區(qū)域采用削減措施后，有近半數措施的時間滯后性可能達60a之久［14］，鉆井中硝酸鹽的濃度在58—131a之后才可能下降 50%［15］。

(3)土壤類型、泥沙、生物滯留以及反復釋放過程對措施效果的阻礙及抵消作用也是監(jiān)測方法難以辨識的［16］。如顆粒態(tài)磷會隨泥沙滯留過程沉積下來，但隨后又會隨生物和非生物過程被反復吸附和釋放。由于過量施肥造成的土壤中營養(yǎng)元素的過量積聚，使得污染物在很長一段時間內持續(xù)釋放，導致以源控制為主的削減措施效果難以監(jiān)測［5，13，17］。因此，在使用實地監(jiān)測方法時，需要考慮措施效率發(fā)揮的遲滯性和水體自身修復功能所帶來的影響［18-20］。

直接進行實地監(jiān)測是一種有效的評估方法，但由于營養(yǎng)物質污染源、流失以及傳輸途徑的時空異質性，該方法在大尺度區(qū)域幾乎無法應用，而多適用于小尺度區(qū)域，這就需要在大尺度區(qū)域建立一些替代的評估方法。

1．2 養(yǎng)分平衡

養(yǎng)分平衡是對營養(yǎng)元素進行量化管理時最常用的方法之一，是基于物質守恒原理，通過對研究區(qū)域內氮素輸入與輸出進行量化來實現的。該方法的適用尺度較為廣泛，從田塊到國家尺度的大多數研究區(qū)域均可應用。根據研究尺度和研究目的的不同，國外學者總結了3種養(yǎng)分平衡模型，即場域平衡、土壤表觀平衡及土壤系統(tǒng)平衡。

場域養(yǎng)分平衡模型是以農場為研究對象，將農場里所有養(yǎng)分輸入和輸出都通過“農場門”這個假定的輸入輸出端口進行氮素流動的核算。如評價氮肥管理對環(huán)境的影響時，可以基于農場系統(tǒng)的氮素盈虧進行［21］?！巴寥辣碛^”養(yǎng)分平衡模型，主要用來計算土壤作物根際深度的養(yǎng)分平衡，側重于考慮物質在土壤表面輸入輸出通量，不涉及土壤內部的轉化。該方法操作簡便，能估算區(qū)域尺度上養(yǎng)分的環(huán)境影響負荷。劉曦等以土壤表觀氮素平衡模型為基礎，建立了1991—2004年北京市通州區(qū)農田氮素平衡核算的框架和數據庫，利用地理信息系統(tǒng)(GIS)技術對該區(qū)域氮素平衡強度及特征進行了分析。土壤表觀養(yǎng)分平衡模型是核算農田系統(tǒng)的養(yǎng)分平衡狀況的主要方法，其主要通過辨別農田生態(tài)系統(tǒng)內的養(yǎng)分盈虧狀態(tài)，來分析農業(yè)生產和農業(yè)環(huán)境狀況［22］。土壤系統(tǒng)平衡是以大尺度區(qū)域為研究對象，揭示盈余養(yǎng)分在研究區(qū)域中的分布狀況，是一種常用的宏觀養(yǎng)分平衡模型。該模型除了考慮以上兩種模型中的輸入和輸出項目外，還把地表徑流、淋失和礦化作用納入模型中，使土壤系統(tǒng)養(yǎng)分平衡模型更適用于宏觀尺度的研究。

養(yǎng)分平衡理論用于評估BMPs的效率主要受到以下幾個方面因素的制約:

(1)數據的可用性直接決定了養(yǎng)分平衡評價方法的適用尺度［23］。養(yǎng)分平衡方法特別適用于能夠確定農場系統(tǒng)和涉益者之間關系的農場的研究。污染物來源與傳輸過程時空異質性表明來自于田塊盈余量的預測結果，不適用于更大的研究區(qū)尺度。與之相反，通過使用低精度數據所估算的大尺度區(qū)域盈余量也不能用來去推測單體農場的盈余量［24］。

(2)盈余量和流失量之間關系的不確定性對養(yǎng)分平衡理論應用有較大影響。該理論既沒有考慮飽和土壤中的營養(yǎng)物質釋放量，對營養(yǎng)物質滯留與長期盈余量的識別也不夠靈敏［25］。同時存在淋溶作用發(fā)生在作物對營養(yǎng)物的吸收時間之前的可能，這也會導致營養(yǎng)物質盈余量與流失量之間關系的減弱［26-29］。

(3)利用養(yǎng)分平衡理論進行估算時產生的誤差也會使BMPs效果評估的準確性下降［30］。養(yǎng)分平衡理論是對于復雜多變的農業(yè)系統(tǒng)的解釋和簡化［31］。由于其所需輸入數據在來源和精度上存在一定的差異，因此其中所存在的誤差也不易得知。例如:糞肥中營養(yǎng)物質組成差異很大，很難獲取有代表性樣品，導致氮的含量估算誤差很大，從而造成糞肥輸入和輸出計算結果存在較大的不確定性;歐盟在對牧草產量和氮去除進行實際調查后發(fā)現由于缺乏飼料與樣品實測數據，土壤表層系統(tǒng)中氮的含量存在很大的不確定性［32］。因此，場域養(yǎng)分平衡通常被認為比土壤表層和土壤系統(tǒng)的平衡更加精確。

1．3 風險評估

污染負荷在空間上通常呈正態(tài)分布或對數正態(tài)分布［33］，即僅占流域面積百分之幾的區(qū)域貢獻了大部分的污染物，這些區(qū)域被稱為非點源污染的關鍵源區(qū)［34］。風險評估法主要是通過估算污染物產生與運移發(fā)生的概率，量化非點源污染發(fā)生的風險，從而識別關鍵源區(qū)［35］。該評價體系由美國學者Lemunyon等在綜合考慮多因子及其相互作用對磷流失的影響后構建而成，采用的評價工具為磷指數(PI)［36］。該法選取土壤侵蝕、地表徑流、土壤有效磷、化學磷肥和有機磷肥的施用量和施用方法等8個因子構建評價指標體系，根據每個因子測定值將其劃分為5個等級(無、低、中、高、極高)，每個等級對應一個等級值(0、1、2、4、8)并賦予每個因子相應的權重，按如下公式進行計算［37-39］:

PI= ∑(Wi×Vi)

式中，Wi為各個影響因子(包括源因子和遷移擴散因子)的權重，Vi為各因子的等級值。最后將計算的磷指數從小到大分為4類風險等級(低、中、高、很高)，從而獲得研究區(qū)域的磷流失潛在風險空間分布，界定出磷流失高風險區(qū)的位置和范圍。

近年來，又有學者對磷指數進行了改進，將源因子和運移因子賦予了權重值，這使得該方法能夠通過調整權重值來使其適合于某個特定的區(qū)域且不需要擴展某些特定的參數［39］。但受限于體系架構的限制，該類方法在應用過程中也存在一些問題:

(1)通過調整源因子、運移因子類型及參數，可模擬源控制及傳輸過程控制為主的BMPs的實施效果。但是對以年為時間步長的種植活動和飼養(yǎng)活動的BMPs控制效果進行準確評估則較為困難［37-38］。例如:糞肥滲入的時滯性、糞肥施用時間和各次播種之間的間隔時間都會對評估結果產生影響。因此，丹麥在應用磷指數法時，對每年4—10月和11—翌年3月之間的施肥量進行了區(qū)分，以消除糞肥使用方法的時間性影響［40］。

(2)風險評估可以在沒有實地監(jiān)測數據的情況下反映污染物傳輸過程對于非點源污染形成的影響，卻通常被一些結構和參數的不確定性所影響［41］。通過增加敏感因子及參數數量，可以改善這一現象，但卻導致數據需求與該方法的設計初衷產生矛盾［42］。同時，由于流域內磷的遷移轉化過程非常復雜，將其概化較為困難，因此磷指數法還主要應用于農田和小流域尺度［18］。

(3)磷指數值只是磷流失的潛在風險值，并不是實際的磷流失量，這將直接影響到風險區(qū)域確定的合理性［43］。另外，在因子權重的確定、風險等級的劃分等環(huán)節(jié)還缺乏統(tǒng)一的標準，帶有一定的主觀性，會影響污染指數法的計算以及關鍵源區(qū)的識別結果［44］。

風險評估法應用較為廣泛。如非點源潛在污染指數方法是一種基于地理信息系統(tǒng)的流域尺度上的污染評價工具。通過計算可以得到流域內每個土地單元的非點源潛在污染指數值，代表該單元對河流水體造成的潛在非點源污染，從而給決策者和公眾提供對水環(huán)境產生潛在影響的非點源污染及影響的空間分布信息。Cecchi等采用非點源潛在污染指數法在意大利境內Tiber流域和Viterbo省得到成功應用［45］;武曉峰等在引入歐洲學者建立的潛在非點源污染指數模型的基礎上，根據我國的社會經濟條件和流域狀況，進行了土地利用類型擴展、土地利用類型比對和土壤滲透性等級劃分等3個重要改進，建立了一個評價流域污染負荷分布的潛在污染指數模型并在北京市密云水庫流域典型的3個小流域——曹家路、黃土坎和蛇魚川進行了初步應用和分析驗證。研究表明，改進后的潛在污染指數模型能夠綜合考慮養(yǎng)殖場、旅游區(qū)等各種潛在非點源污染對河流水質的潛在污染影響，可用于評價流域內各種非點源污染對河流造成的潛在污染的空間分布［46］。

1．4 模型模擬

模型模擬一般采用能夠描述物理機制的經驗方程來對營養(yǎng)物質的傳輸、滯留以及轉化過程進行定性、定量的評估［42，47］。許多模型中還包含有優(yōu)化選項，能夠在指定控制目標下確定污染物輸入和輸出之間的關系?，F有模型按照其復雜性可分為經驗模型、綜合模型以及過程驅動模型［48-49］。

經驗模型對于污染物輸入輸出的模擬是通過采用一種所謂“黑箱”的方法，并不考慮污染物的遷移轉化過程。該類模型對數據的要求較低，因此能夠評估的削減措施數量有限，但對于在區(qū)域尺度上研究具有重要的用途。概念性模型雖包含部分污染物運移轉化過程信息，并且有大量的實驗數據來支持，但并不能模擬完整的污染物運行機制過程。模型所需的系數種類和數量比經驗模型中要多，能用于識別營養(yǎng)物質流失高風險區(qū)并在相對有限的數據條件下對一系列削減措施方法進行評估［50］。

機理模型著眼于污染物流失全過程的量化，可以識別污染高風險區(qū)和營養(yǎng)物質的流失路徑，使管理人員能夠更有針對性的采取相應削減措施［51］。但這類模型計算量較大，且對使用人員的專業(yè)知識要求比較高，同時還需要大量數據支撐［52-53］。以流域水土評估模型(SWAT)為例，Panagopoulos等首先利用敏感性分析方法識別了希臘Arachtos流域內不同BMPs(免耕、灌溉、放牧改變、平衡施肥、等高種植、帶狀種植等)所對應的模型內部參數，主要集中在標準徑流曲線數模型徑流模塊，以及土壤模塊內，這些關鍵參數也可稱為削減措施模擬因子，接著根據不同情景設置方案，調整各類參數，最終實現了對不同的削減措施的模擬。但由于模擬結果受季節(jié)和降雨強度影響較大，還存在一定的不確定性［54］。

模型模擬對BMPs削減措施效果的模擬還存在以下問題:

(1)從理論上說，如果模型能夠對某種BMP去除污染物的機制進行模擬，就能夠很準確的評價BMPs的效果［55］。但是，實際上目前模型能夠較為準確評價的只有輪作、保護性耕作及施肥管理這三大類措施，這些措施都是調整模型的某個單一參數，就可以進行評價。但是對于常用的植被過濾帶措施，調整單一參數就很難進行有效評價，因為過濾帶設計中不僅要考慮寬度、糙度等因子，污染物運移路徑也是很重要的。因此常用的流域水土評估模型、流域水文水質模擬模型(HSPF)等模型很難精準的評價這一措施的效果［56］。

(2)隨著計算機技術的發(fā)展，非點源污染模型的模擬尺度不斷增大，可以模擬由幾千個小流域組成的大尺度流域，也可以在子流域尺度對BMPs進行有效的目標配置。但受模型結構設計影響，現有BMPs的目標配置只能在水文響應單元尺度實施［54］。水文響應單元是以地形、土地利用及土壤類型為依據劃分的一種模型運算基本單元，其邊界與天然農田地塊常常不一致，以此為基礎的BMPs配置方案，通常難以被農戶接受，實際操作性較差。

(3)模型結構復雜、數據需求繁多且參數間相互影響，從而模擬結果通常具有顯著的不確定性。例如:由于分布式水文模型未考慮土壤對污染物濃度變異的緩沖作用、長期耕作帶來的遺留效應以及氣候變化的影響，美國威斯康辛州的研究發(fā)現，在大規(guī)模實施BMPs后，雖然模型估算結果表明非點源污染物削減非常明顯，但是實地監(jiān)測發(fā)現大部分河段水質并未發(fā)現統(tǒng)計學意義上的顯著改善［57］。流域尺度模型所具有的內在的不確定性，同時受空間數據精度和數據需求所限制。因此，對于流域尺度到國家尺度的模擬，可能經驗性的模型是更加適用的，受限制的機制模型更適用于地塊尺度的模擬［58-59］。

1．5 綜合評估

根據非點源污染的發(fā)生特點，很多區(qū)域都同時采用了多種BMPs措施以達到污染控制目的，環(huán)境管理部門通常也需要得到田塊及流域尺度的削減措施效果，因此單一評估方法難以對其進行效率評估，需要將各類方法聯(lián)合起來才能應對這一問題［60］。此外，同時應用多種方法，還可以通過模擬結果的比對來提高可信度。從上文分析中可以看出不同評估方法對于BMPs效率的評估體現出不同的特點(表1)。各類方法都有自己的優(yōu)點和局限性(表2)，因此其適用性也存在較大差異(表3)。如何有效的將各種方法整合在一起進行綜合評估已成為近年來相關研究的熱點。大量已有研究表明，方法集成過程中實地監(jiān)測是必須的一個模塊，在此基礎上科研人員根據研究目的的差異進行不同評估方法的組合才會達到預期目標。例如，Brown等以氮循環(huán)模型模擬結果為數據來源，進行了場域平衡估算，最終通過編程設計出了一種農田施肥決策支持系統(tǒng)［48］。Oenema等為考察源削減對河流水質的影響，首先利用營養(yǎng)平衡模型估算了小尺度研究區(qū)營養(yǎng)鹽的盈余，接著將這一數據帶入到河流水質模型中，進而預測了不同施肥方式對河道內生態(tài)系統(tǒng)的影響［61］。國內關于BMPs效率評估方法的集成研究尚處于初步階段，大多僅是進行方法的簡單并用，如Hong等以流域水土評估模型為基礎采用“小流域推廣法”對長江流域的的非工程性BMPs的效率進行評估，但是對于工程性BMPs的效率則采用了查閱資料法獲?。?2］。

表1 各種評估方法特點總結［8］Table 1 Summary of assessment method features

表2 各種評估方法的優(yōu)點和局限性［8］Table 2 The benefits and limitations of assessment methods

續(xù)表

表3 評估方法對不同尺度削減措施的適用性［8］Table 3 Suitability of assessment methods for evaluations of mitigation at a range of scales

2 研究展望

(1)為了滿足流域水質管理目標的要求，需要有合適的評估方法來對非點源污染物削減措施的效率進行評估。研究區(qū)的環(huán)境、農業(yè)生產活動的特點、營養(yǎng)物質、削減措施的類型、數據的可獲取性等都會對評估方法的應用產生影響。由于成本限制和削減措施效果滯后性的影響，實地監(jiān)測更適用于小尺度研究區(qū)，對大尺度區(qū)域而言，模型模擬是更加適用的。養(yǎng)分平衡理論適合于評估氮的流失，風險評估方法則更適合于對磷污染控制措施的評估。根據研究目的、尺度、不確定性程度并結合所要評估的削減措施來決定適用的評估方法是未來研究發(fā)展的必然趨勢。

(2)養(yǎng)分平衡法:今后應當提升該方法對控制措施時間效應評估的敏感性。主要針對短時間步長，并增加對土壤中氮轉化的模擬能力，同時土壤本底值和營養(yǎng)物質礦化和固化的影響也不應忽視。營養(yǎng)物質施用方法的改進也是顯著降低平衡方程估算不確定性的發(fā)展趨勢。針對盈余量估算精度方面，需大量采用農戶信息記錄系統(tǒng)、標準化估算方法和具有參考意義的案例。在方法實際應用方面需要識別降雨量、土壤磷飽和度等環(huán)境影響因子和修正因子對養(yǎng)分盈余與流失關系的影響。

(3)風險評估類方法:今后應在對權重值本地化并校準之后，進一步改進模型模擬結果與實際流失量之間的一致性;同時為了使其能夠對污染高風險區(qū)進行模擬，還應提高其對削減措施時間效應的敏感性。

(4)模型模擬:降低模型結構和參數的不確定性是未來研究的重點，這需要對污染物在整個流域內的傳輸過程和連通性進行系統(tǒng)研究，并在此基礎上建立實驗數據庫以改善模擬結果的代表性和對BMPs措施削減措施量化的表征功能。為了使模擬結果能夠達到可接受的不確定性水平同時應擴展模型的適用性尺度，需要對模型進行全面驗證，但這也需要較高的實地監(jiān)測費用。

(5)在考慮資源利用有效性以及涉益者參與的情況下，目前還沒有一種評估方法能夠對各種尺度下的所有削減措施進行合理的評估。但簡單的聯(lián)合估算效果有限，因此需要將這些評估方法進行合理的系統(tǒng)整合以最大限度發(fā)揮各種方法的潛力和優(yōu)點。例如將養(yǎng)分平衡和模型模擬進行結合，實現對BMPs措施不同尺度效應的評估，當然這也需要補充必要的實地監(jiān)測工作以降低模型結合所帶來的不確定性影響，是一項非常值得嘗試的研究工作。

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