程 先，陳利頂，孫然好

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考慮降水和地形的京津冀水庫流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算

程 先1,2，陳利頂1，孫然好1※

（1. 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100085；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

為了研究京津冀地區(qū)水庫流域非點(diǎn)源污染現(xiàn)狀，該文選取京津冀地區(qū)17座重要的水源地水庫，運(yùn)用修正的輸出系數(shù)模型對水庫流域非點(diǎn)源總氮（TN，total nitrogen）、總磷（TP，total phosphorus）輸出負(fù)荷進(jìn)行估算，結(jié)果表明：1）TN與TP負(fù)荷量空間分布具有一致性，TN負(fù)荷量較大的水庫流域，TP負(fù)荷量也較大。TN與TP負(fù)荷量的平均比值為6.73。2）TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度具有空間異質(zhì)性。TN負(fù)荷強(qiáng)度為1.04～24.91 t/km2·a，TP負(fù)荷強(qiáng)度為0.11～3.89 t/km2·a。唐山、秦皇島地區(qū)水庫面臨著更大的氮磷污染風(fēng)險(xiǎn)。3）不同污染源對TN負(fù)荷貢獻(xiàn)率的順序是土地利用＞農(nóng)村生活＞牲畜養(yǎng)殖，對TP負(fù)荷貢獻(xiàn)率的順序是農(nóng)村生活＞土地利用＞牲畜養(yǎng)殖。4)運(yùn)用水庫營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)（EI，eutrophication index）對模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。EI指數(shù)分別與TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度呈顯著相關(guān)關(guān)系（=0.562，＜0.05；=0.558，＜0.05），表明模擬出的TN、TP負(fù)荷與實(shí)際情況較符合，模型具有應(yīng)用潛力。

水庫；污染；模型；非點(diǎn)源；氮磷；京津冀地區(qū)

0 引 言

非點(diǎn)源（non-point source，NPS）污染是指溶解性或非溶解性的污染物從非特定的地域，在降水和徑流的沖刷下，通過徑流過程匯入受納水體而引起的污染[1]。非點(diǎn)源污染具有形成過程隨機(jī)性、影響因子復(fù)雜性、分布廣泛且潛伏周期長、危害大、難以控制等特點(diǎn)[2]。近幾十年來，來自非點(diǎn)源的總氮和總磷排放量的增加，導(dǎo)致水質(zhì)持續(xù)惡化[3]，農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染已成為水環(huán)境質(zhì)量的最大威脅[4]。在美國，60%的水資源污染源自農(nóng)業(yè)活動(dòng)引起的非點(diǎn)源污染[5]；中國滇池[6]、太湖[7]、洱海[8]等水域，非點(diǎn)源污染成為水質(zhì)惡化和水體富營養(yǎng)化的主要原因。

模型模擬是量化非點(diǎn)源污染負(fù)荷最重要的研究手段，常見的分布式模型有SWAT、HSPF、L-THIA、AnnAGNPS等。上述模型雖然模擬精度較高，但需要大量的詳細(xì)的水文水質(zhì)實(shí)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行校準(zhǔn)，然而大尺度的水文水質(zhì)數(shù)據(jù)通常較難獲取，因此，易受到參數(shù)可用性的限制[9-10]。美國學(xué)者在對土地利用-營養(yǎng)負(fù)荷-湖泊富營養(yǎng)化關(guān)系研究的過程中，以非點(diǎn)源污染負(fù)荷來源于流域內(nèi)不同土地利用方式所產(chǎn)生的污染物負(fù)荷量之和的理論為基礎(chǔ)，提出并應(yīng)用了輸出系數(shù)模型[11-12]{耿潤哲, 2013 #6}{耿潤哲, 2013 #6}{耿潤哲, 2013 #6}。Johns[13]將非點(diǎn)源污染負(fù)荷輸出模型進(jìn)一步擴(kuò)展為流域土地利用、牲畜、農(nóng)村生活和大氣沉降污染負(fù)荷之和。輸出系數(shù)模型所需參數(shù)相對較少，資料獲取難度相對較低，能較好地與地理信息系統(tǒng)（GIS）、遙感（RS）等技術(shù)相結(jié)合，是估算大中尺度流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷的適用模型[14-15]，在應(yīng)用于監(jiān)測資料較少的大尺度流域非點(diǎn)源污染研究時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)越性[16]。

京津冀地區(qū)位于海河流域，人均水資源擁有量僅為305 m3，是中國水資源最短缺的地區(qū)之一，嚴(yán)重制約了區(qū)域國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展[17-18]。同時(shí)，該區(qū)所在的海河流域是中國水資源開發(fā)利用程度最高的地區(qū)之一，全流域共建有各類水庫1 900余座，水源地水庫為保障區(qū)域水資源供給，緩解城鎮(zhèn)用水壓力發(fā)揮著重要作用。對于海河流域水環(huán)境質(zhì)量而言，富營養(yǎng)化問題最為突出。研究表明，海河流域水體總體上呈現(xiàn)富營養(yǎng)化，其中44%的主要河流處于極度富營養(yǎng)化水平[19]，作為飲用水來源地的水庫也面臨著較為普遍的富營養(yǎng)化[20]，給區(qū)域水資源安全帶來重大風(fēng)險(xiǎn)。非點(diǎn)源污染是導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化的主要原因，研究水庫流域非點(diǎn)源污染現(xiàn)狀，對水庫水質(zhì)和富營養(yǎng)化問題研究具有重要意義。本文選取京津冀地區(qū)17座重要的水源地水庫，運(yùn)用改進(jìn)的輸出系數(shù)模型，模擬研究水庫流域非點(diǎn)源污染物TN與TP負(fù)荷量、負(fù)荷強(qiáng)度、區(qū)域分布、污染物來源等，以期為京津冀地區(qū)水源地水庫保護(hù)與富營養(yǎng)化治理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

京津冀地區(qū)包括北京、天津兩市和河北省11個(gè)地級(jí)市，國土面積21.78萬km2，2010年常住人口為1.04億。本文所選的水源地水庫位于海河流域西部和北部地區(qū)（圖1），水庫流域包括京、津、冀、晉、豫等5省市，面積為12.28萬km2，約占海河流域面積38.5%。屬于溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，降水空間分布不均勻，2010年均降水量為342～890 mm。地形類型多樣，包括太行山區(qū)、燕山山區(qū)和灤河流域中下游平原，地形起伏較大，海拔分布范圍為17～2 996 m，坡度為0°～67°。海河流域相關(guān)省區(qū)市統(tǒng)計(jì)資料顯示，本研究水庫流域內(nèi)人口共1 600余萬人，約占海河流域總?cè)丝?1%，農(nóng)業(yè)人口比重大。畜牧業(yè)以大牲畜、豬、羊?yàn)橹?，多為家庭散養(yǎng)，規(guī)模化養(yǎng)殖程度低。水庫流域內(nèi)工業(yè)不發(fā)達(dá)，總體污染較小，少數(shù)區(qū)域存在采礦污染。研究區(qū)水庫除了為重要城市提供飲用水源外，還是周邊農(nóng)業(yè)灌溉用水的主要來源。水庫養(yǎng)殖現(xiàn)象較為普遍，其中少數(shù)水庫（如邱莊水庫、大黑汀水庫、潘家口水庫）還存在網(wǎng)箱養(yǎng)殖的現(xiàn)象。

1.2 數(shù)據(jù)來源

模型所需的水庫流域人口數(shù)量、牲畜頭數(shù)來源于相關(guān)省區(qū)市2010年社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，土地利用數(shù)據(jù)由2010年Landsat-TM遙感影像解譯而成，將土地利用分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、未利用地6種類型（表1）。水庫流域邊界用ArcGIS水文模塊提取，地形數(shù)據(jù)來源于海河流域1:25萬DEM圖。獲取中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)2010年氣象站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，插值得到2010年水庫流域降水?dāng)?shù)據(jù)。前人研究表明，對年降水量進(jìn)行插值時(shí)，普通克里金插值方法精度相對較高[21-22]，球狀模型、環(huán)狀模型、指數(shù)模型相對平均誤差也不大，參與該點(diǎn)空間插值的氣象臺(tái)站數(shù)以5～30為宜，且不同臺(tái)站數(shù)量之間相對平均誤差區(qū)別較小[22]。因此，本文采用普通克里金方法，設(shè)置半變異函數(shù)模型為球型，設(shè)置參與該點(diǎn)插值臺(tái)站數(shù)量為12個(gè)。據(jù)此可知，對本文降水插值結(jié)果影響極小。

表1　2010年水庫流域農(nóng)村人口、牲畜、土地利用數(shù)據(jù)

2 輸出系數(shù)模型

2.1 模型原理

傳統(tǒng)的輸出系數(shù)模型忽視了降水和地形的影響。降水是非點(diǎn)源污染物的主要驅(qū)動(dòng)力[23]，地形影響污染物的遷移轉(zhuǎn)換[24-25]?？紤]到降水和地形對非點(diǎn)源污染影響的不均勻性，引入上述2個(gè)因子將傳統(tǒng)輸出系數(shù)模型進(jìn)行修正[26-27]，修正后的模型已成功運(yùn)用于長江流域上游[27]、密云水庫流域[28]、云南寶象河流域[29]等區(qū)域非點(diǎn)源污染研究。模型表達(dá)式

式中為營養(yǎng)物質(zhì)的流失量，kg；為降雨影響因子，為地形影響因子。E為第種營養(yǎng)源的輸出系數(shù)，人口、牲畜與土地利用的輸出系數(shù)單位分別是kg/人·a、kg/頭·a、kg/km2·a；A為第類土地利用類型面積（km2）或第種牲畜的數(shù)量、人口數(shù)量；I為第種營養(yǎng)源物質(zhì)的輸入量，kg；為由降水輸入的營養(yǎng)物質(zhì)量，kg，鑒于其他學(xué)者相關(guān)研究[27-28]，故本文未考慮此項(xiàng)的影響。

2.2 模型修正系數(shù)計(jì)算

2.2.1 降水影響因子

降雨影響因子由時(shí)間不均勻性影響因子α與空間不均勻性影響因子α共同決定[27]

式中為營養(yǎng)物質(zhì)的流失量，kg；為給定年限內(nèi)整個(gè)流域的年降水量，mm；R為給定年限內(nèi)研究區(qū)子流域的年均降水量，mm；為給定年限內(nèi)研究流域內(nèi)年均降水量，mm；為時(shí)間；為地形。

參考耿潤哲等[28]在密云水庫流域建立的年均降水量與非點(diǎn)源污染負(fù)荷年入河量的回歸方程

根據(jù)2000－2010年多年降水?dāng)?shù)據(jù)得到水源地水庫流域多年平均降水量為462 mm，根據(jù)式（2）、（3）、（4）可以得到本研究區(qū)TN、TP負(fù)荷輸出的降水影響因子為

運(yùn)用ArcGIS空間分析模塊，計(jì)算出京津冀17座水源地水庫流域2010年非點(diǎn)源污染TN、TP降水影響因子分別為0.31～20.52、0.17～22.10，如圖2所示。

2.2.2 地形影響因子

根據(jù)文獻(xiàn)[27]，地形影響因子定義如下

式中和都為常量；θ為研究區(qū)內(nèi)空間單元的坡度，(°)，為整個(gè)研究區(qū)域的平均坡度，(°)。

圖2 水源地水庫流域2010年TN降水影響因子與TP降水影響因子

Fig.2 Precipitation impact factor values for TN and TP in 2010

文獻(xiàn)[27,29]可以得到值為0.610 4，根據(jù)海河流域DEM數(shù)據(jù)（圖1），運(yùn)用ArcGIS軟件計(jì)算出17座水庫流域的平均坡度是8.21°，由式（7）可以得到本研究區(qū)的地形影響因子為

因此，可以計(jì)算出京津冀17座水源地水庫流域的地形影響因子為0～3.60（圖3）。

圖3 水源地水庫流域地形影響因子

Fig.3 Terrain impact factor values for TN and TP in 2010

2.3 輸出系數(shù)確定

采用查閱相關(guān)文獻(xiàn)的方法確定輸出系數(shù)。牲畜養(yǎng)殖和農(nóng)村生活的輸出系數(shù)取值地域性差異較小，京津冀地區(qū)土地利用類型主要為耕地、林地、草地、城鎮(zhèn)用地、水域等，且耕地主要為旱地，主要種植作物為小麥和玉米，種植結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定。因此，本文參考前人在國內(nèi)典型區(qū)域的研究成果[28,30-33]，結(jié)合京津冀地區(qū)自然、氣候、土壤等實(shí)際情況，確定非點(diǎn)源污染輸出系數(shù)（表2）。

表2 京津冀地區(qū)非點(diǎn)源污染輸出系數(shù)

2.4 模型的驗(yàn)證方法

運(yùn)用水利部海河水利委員會(huì)發(fā)布的水資源質(zhì)量公報(bào)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證。該公報(bào)基于TN、TP、Chla（葉綠素a）、COD（化學(xué)需氧量）等指標(biāo)計(jì)算出重點(diǎn)水源地水庫水體營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)（eutrophication indexEI），公式如下

式（9）中EI(∑)表示綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)，EI()表示第種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)，W為第種營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)權(quán)重；式（10）中W為以Chla作為基準(zhǔn)參數(shù)的第種參數(shù)的歸一化的相關(guān)權(quán)重；r表示第種參數(shù)與Chla的相關(guān)系數(shù)；為評價(jià)參數(shù)個(gè)數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 非點(diǎn)源TN、TP輸出負(fù)荷量

根據(jù)研究區(qū)輸出系數(shù)，利用修正后的輸出系數(shù)模型計(jì)算出京津冀水源地水庫2010年非點(diǎn)源污染物TN和TP輸出負(fù)荷量（圖4）。結(jié)果表明，水庫流域TN負(fù)荷量在543.80～118 263.48 t/a，安各莊水庫流域TN負(fù)荷量最小，桃林口水庫流域最大；TP負(fù)荷量在97.93～16 666.75 t/a，同樣為安各莊最小，桃林口最大。不同水庫流域之間TN與TP負(fù)荷量高低趨勢一致，TN負(fù)荷量較大的水庫流域，TP負(fù)荷量也較大。TN與TP負(fù)荷量的平均比值為6.73，除邱莊水庫流域比值為4.72外，其余水庫比值均在5～10之間，這與以往研究中總氮與總磷負(fù)荷量比值一致[34]。

3.2 非點(diǎn)源TN、TP輸出負(fù)荷強(qiáng)度

負(fù)荷強(qiáng)度表示單位面積的污染量（圖5）。結(jié)果表明，云州水庫流域TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度最小，分別為1.04、0.11 t/km2·a；桃林口、洋河水庫流域TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度最大，桃林口TN、TP分別為24.91、3.51 t/km2·a，洋河水庫分別為23.17、3.89 t/km2·a。大黑汀、邱莊水庫流域TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度也較大。桃林口、洋河、大黑汀、邱莊水庫流域均位于灤河流域下游，表明灤河流域下游面臨著更大的N、P污染風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 非點(diǎn)源TN、TP負(fù)荷來源分析

計(jì)算出不同污染源類型對非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率（圖6），結(jié)果表明，京津冀水源地水庫流域不同污染源對TN負(fù)荷量平均貢獻(xiàn)率的順序是：土地利用＞農(nóng)村生活＞牲畜養(yǎng)殖。在17座水庫流域中，土地利用對TN的貢獻(xiàn)率高均高于農(nóng)村生活與牲畜養(yǎng)殖，其中白河堡水庫流域最高，達(dá)81.54%。土地利用中耕地TN的輸出系數(shù)最高，為32 kg/(hm2·a)，耕地對TN輸出量的貢獻(xiàn)最大。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥（尤其是氮肥）施用量較大，除此之外，海河流域農(nóng)村80%以上的糞便被作為農(nóng)肥還田[35]，然而施入土壤中的氮素的平均利用率較低，僅為30%～40%，大部分會(huì)隨著雨季農(nóng)田地表徑流和水土流失進(jìn)入河流、水庫[10]，造成較為嚴(yán)重非點(diǎn)源污染。桃林口、洋河、潘家口水庫流域，牲畜養(yǎng)殖對TN負(fù)荷的貢獻(xiàn)率相對較高，超過了農(nóng)村生活對TN的貢獻(xiàn)，原因是上述3座水庫流域所在的凌源、撫寧、盧龍、圍場、豐寧、隆化等縣市均是畜牧業(yè)大縣，大牲畜、豬、羊等出欄數(shù)、存欄數(shù)量較大。

不同污染源對TP負(fù)荷量平均貢獻(xiàn)率的順序是：農(nóng)村生活＞土地利用＞牲畜養(yǎng)殖。農(nóng)村生活產(chǎn)生的TP負(fù)荷總體最高，生活污水成為P污染的主要來源[36]。水庫流域農(nóng)村生活對TN、TP負(fù)荷具有較高的貢獻(xiàn)率，原因是流域內(nèi)農(nóng)村地區(qū)生活污水一般沒有經(jīng)過集中收集與處理，多數(shù)就地直排，極易造成河流與水庫N、P含量超標(biāo)，影響水質(zhì)；農(nóng)村生活垃圾產(chǎn)生量大且多為露天堆放，在降雨徑流的作用下，富含N、P的滲濾液會(huì)匯入河流、水庫[36]，加劇水體富營養(yǎng)化。白河堡水庫流域農(nóng)村生活對TP的貢獻(xiàn)率（39.65%）小于土地利用的貢獻(xiàn)率（55.75%），該流域所在的赤城縣人口密度較低，農(nóng)村生活產(chǎn)生的TP負(fù)荷相對較少。

3.4 模型的精度

海委會(huì)水資源質(zhì)量公報(bào)顯示[37]，京津冀地區(qū)水源地水庫富營養(yǎng)化現(xiàn)象較為嚴(yán)重。該公報(bào)涉及到本研究中的14座水庫，其公布的EI指數(shù)顯示，除京津冀地區(qū)南部的岳城、崗南、王快、西大洋水庫外，其余10座水庫均處于富營養(yǎng)水平，其中位于灤河流域下游唐山、秦皇島的桃林口、陡河、邱莊水庫最為嚴(yán)重，達(dá)到中度富營養(yǎng)。

基于模型的驗(yàn)證方法，運(yùn)用EI指數(shù)對模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。在SPSS19.0軟件中，將涉及到的14座水庫水體EI指數(shù)與各水庫流域非點(diǎn)源TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度進(jìn)行Person相關(guān)性分析，結(jié)果表明（表3），EI指數(shù)與TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度均呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)（＜0.05），EI指數(shù)與TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度的相關(guān)系數(shù)分別為0.562、0.558。相關(guān)性分析結(jié)果表明，流域內(nèi)非點(diǎn)源TN、TP負(fù)荷輸出對水庫富營養(yǎng)化貢獻(xiàn)較大，是富營養(yǎng)化產(chǎn)生的重要來源。顯著的相關(guān)性表明了改進(jìn)后的輸出系數(shù)模型模擬出的水庫流域非點(diǎn)源TN、TP負(fù)荷與實(shí)際情況較符合。

表3 水源地水庫流域TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度與EI指數(shù)相關(guān)分析

注：*和**分別表示在0.05, 0.01水平顯著相關(guān)。

Note: * and** indicated significantly correlated at levels of 0.05 and 0.01, respectively.

4 討 論

運(yùn)用修正的輸出系數(shù)模型，估算京津冀17個(gè)重點(diǎn)水源地水庫流域2010年TN、TP污染負(fù)荷與強(qiáng)度，并分析了其來源。本研究側(cè)重于方法的適用性研究，尤其是在缺乏長時(shí)間序列水文水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的大流域，為基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算非點(diǎn)源污染負(fù)荷提供支持。數(shù)據(jù)來源于京津冀地區(qū)2010年降水、土地利用、人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)，由于研究區(qū)面積大，涉及到的水庫流域較多，最新的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)收集具有一定的難度，但為了形成時(shí)間序列的對比研究，在后續(xù)的研究中應(yīng)補(bǔ)充最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)的分布式模型中，實(shí)測數(shù)據(jù)一般用于模型參數(shù)率定和模擬精度驗(yàn)證[38-39]。然而本文除計(jì)算降雨的時(shí)間影響因子時(shí)參考前人在京津冀地區(qū)密云水庫流域的長期監(jiān)測成果外，其余數(shù)據(jù)來自于京津冀地區(qū)人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)測數(shù)據(jù)相對較少。一方面是本文采用的輸出系數(shù)模型具有參數(shù)需求相對較少的優(yōu)勢，另一方面由于本文研究區(qū)范圍大，涉及到京津冀地區(qū)17座水庫流域，且模擬的是全年的流域TN、TP污染負(fù)荷，如果采用實(shí)測數(shù)據(jù)去檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途?，?shí)際操作中具有較大難度。海委會(huì)水資源質(zhì)量公報(bào)數(shù)據(jù)涵蓋了重點(diǎn)水源地水庫的EI指數(shù)，可以作為模型的一種驗(yàn)證方法，且EI指數(shù)檢驗(yàn)表明本文模型模擬結(jié)果準(zhǔn)確、可靠。

本文中指數(shù)與TN、TP負(fù)荷強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)，但不完全一致。首先是因?yàn)楸疚姆屈c(diǎn)源污染主要考慮TN、TP輸出負(fù)荷，而作為驗(yàn)證的EI指數(shù)計(jì)算還包含了COD和Chla等指標(biāo)，因此信息量不一致；此外，輸出系數(shù)模型應(yīng)用于較大尺度的研究區(qū)域時(shí)，除了受地形與降水因子影響外，流域損失[12,31]等其他因素可能也會(huì)影響模型精度。同時(shí)在以后的研究中還需引入其他空間參數(shù)表征損失量，如地表粗糙度、景觀格局空間配置等。

5 結(jié) 論

1）總氮與總磷負(fù)荷量高低趨勢相同，總氮與總磷負(fù)荷量的平均比值為6.73。非點(diǎn)源總氮、總磷負(fù)荷強(qiáng)度具有較大的空間異質(zhì)性，總氮負(fù)荷強(qiáng)度為1.04～24.91 t/km2·a；總磷負(fù)荷強(qiáng)度為0.11～3.89 t/km2·a。桃林口、洋河、大黑汀、邱莊等水庫流域非點(diǎn)源總氮、總磷負(fù)荷強(qiáng)度較大，表明灤河流域下游地區(qū)面臨著更大的氮、磷污染風(fēng)險(xiǎn)。

2）非點(diǎn)源總氮負(fù)荷量平均貢獻(xiàn)率的順序是土地利用＞農(nóng)村生活＞牲畜養(yǎng)殖?？偭棕?fù)荷量平均貢獻(xiàn)率的順序是農(nóng)村生活＞土地利用＞牲畜養(yǎng)殖，生活污水是非點(diǎn)源P污染的主要來源。

3）水庫水體指數(shù)分別與水庫流域非點(diǎn)源總氮、總磷負(fù)荷強(qiáng)度呈顯著相關(guān)關(guān)系（=0.562，<0.05；=0.558，<0.05），表明改進(jìn)后的輸出系數(shù)模型模擬出的水庫流域非點(diǎn)源總氮、總磷負(fù)荷與實(shí)際情況較符合模型具有潛在應(yīng)用價(jià)值，可用于大尺度流域的非點(diǎn)源污染研究。

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Estimation of non-point source pollution loads of Beijing-Tianjin-Hebei region considering precipitation and topography

Cheng Xian1,2, Chen Liding1, Sun Ranhao1※

(1.100085,; 2.100049,)

With the advantages of fewer model parameters, fewer difficulties in obtaining necessary data, and more combinations with geographic information system (GIS), remote sensing (RS) technologies, the export coefficient model (ECM) is an applicable model for estimating non-point source (NPS) pollution loads. Based on the traditional ECM, the model can be improved by considering the impacts of precipitation and topographical factors on NPS pollution. The simulation accuracy of improved ECM (IECM) on NPS pollution is higher and it has been successfully used in China, such as the upper reaches of the Yangtze River basin, the Miyun Reservoir basin, and the Baoxiang River basin in Yunnan Province. Beijing-Tianjin-Hebei region, namely Beijing-Tianjin-Hebei, located in North China, is an economically developed region with a dense population and fast urbanization. There is a serious lack of water resources in this region and the water quality is bad. Seventeen drinking-water reservoirs in Beijing-Tianjin-Hebei region were selected in this study, and the meteorological, topographical, land use, social and economic data of their watersheds in the year of 2010 were collected. The IECM was applied to estimate the loads and intensities of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) of NPS in the 17 reservoir watersheds, and the sources of TN and TP were also analyzed. The results were as follows: (1) TN and TP load had the same spatial pattern, namely the TN load was large, and the TP load was large too. The average ratio of TN to TP load was 6.73. (2) TN and TP load intensities had obvious spatial heterogeneities. The TN load intensity was 1.04-24.91 t/km2·a, ranging from the minimum value in Yunzhou Reservoir watershed to the maximum value in Taolinkou Reservoir watershed. The TP load intensity was 0.11-3.89 t/km2·a, with the minimum value in Yunzhou Reservoir watershed and the maximum value in Yanghe Reservoir watershed. The TN and TP load intensities were both relatively high in Taolinkou, Yanghe, Daheiting, Qiuzhuang Reservoir watershed, indicating that the reservoirs located in the northeast Beijing-Tianjin-Hebei region (Tangshan City and Qinhuangdao City) had higher risk of nitrogen and phosphorus pollution. (3) Based on the source analysis results, a conclusion could be drawn that the order of the mean contribution to TN load was land use > rural life > livestock, while the order of the mean contribution to TP load was rural life > land use > livestock. Rural life was an important source of both TN and TP load in this region. (4) We used the water eutrophication index (EI) of drinking-water reservoirs which was published by Haihe River Water Conservancy Commission in 2010 to test the modeling results. EI was significantly correlated to TN and TP load intensities. Person correlation analysis was employed and the correlation coefficient between TN load intensity and EI and that between TP load intensity and EI were 0.562 (<0.05) and 0.558 (<0.05), respectively. Model test results showed that the IECM has a high application value, and the TN and TP load of NPS can be well estimated by IECM at large watersheds which lack large numbers of measured data of water quality.

reservoirs; pollution; models; non-point resources;total nitrogen and phosphorus; Beijing-Tianjin-Hebei region

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036

X820.4

A

1002-6819(2017)-04-0265-08

2016-07-11

2016-12-29

國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目（41590841）

程 先，男，湖北應(yīng)城人，博士生，主要從事流域生態(tài)學(xué)研究。北京 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，100085。Email：chengx1107hb@163.com

孫然好，男，山東沂水人，博士，副研究員，碩士生導(dǎo)師，主要從事景觀生態(tài)學(xué)研究。北京 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，100085。Email：rhsun@rcees.ac.cn

程 先，陳利頂，孫然好. 考慮降水和地形的京津冀水庫流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(4)：265－272. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036 http://www.tcsae.org

Cheng Xian, Chen Liding, Sun Ranhao. Estimation of non-point source pollution loads of Beijing-Tianjin-Hebei region considering precipitation and topography[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(4): 265－272. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.04.036 http://www.tcsae.org