歐陽威,鞠欣妍,高 翔,郝芳華,高 冰

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考慮面源污染的農(nóng)業(yè)開發(fā)流域生態(tài)安全評價研究

歐陽威*,鞠欣妍,高 翔,郝芳華,高 冰

(北京師范大學環(huán)境學院,環(huán)境模擬與污染控制國家重點聯(lián)合實驗室,北京 100875)

隨著農(nóng)業(yè)開發(fā)的進程,流域生態(tài)安全會發(fā)生相應變化,在考慮面源污染的基礎上,以撓力河為例開展該研究.該流域14年來的土地利用類型發(fā)生較大變遷,耕作方式改變,破壞了流域的生態(tài)安全,同時大量農(nóng)藥化肥的使用,使得大量氮、磷為主的營養(yǎng)污染物引發(fā)農(nóng)業(yè)面源污染,面源污染將成為生態(tài)安全評價的一項重要指標.為了對農(nóng)業(yè)面源污染進行量化,對生境質量進行直觀評價,考慮面源污染做出流域生態(tài)安全的變化評估,選取SWAT模型和InVEST模型(生態(tài)系統(tǒng)服務和交易的綜合評估模型),同時考慮面源污染及生境質量,對比撓力河流域2000年、2006年、2014年三個年份的生態(tài)安全變化.根據(jù)輸出結果,分析時空變化模式,得到氮磷負荷、生態(tài)環(huán)境質量對時空變化的響應,討論提出有效的防控建議.

InVEST模型；SWAT模型；撓力河流域；面源污染；生態(tài)安全

近些年,生態(tài)系統(tǒng)服務功能的維護已成為了全球關注的前沿和熱點,我國關于生態(tài)安全的研究開始于20世紀90年代,現(xiàn)對其相關方法和理論的研究還處在探索的階段[1],而將農(nóng)業(yè)面源污染考慮在內進行的生態(tài)安全評價相對更少[2].而美國環(huán)境保護總署(USEPA)已將農(nóng)業(yè)列為全美水體污染最主要的污染源[3].在我國,面源污染所占比重也在逐年上漲,超越點源污染,成為制約社會經(jīng)濟發(fā)展、影響生態(tài)環(huán)境健康的重要因素,面源污染有別于來源固定的點源污染,它的來源難以界定且不易進行監(jiān)測,研究區(qū)撓力河流域工業(yè)不發(fā)達,農(nóng)業(yè)活動成為了最重要的面源污染來源.因此在對其生態(tài)安全進行評價時將農(nóng)業(yè)面源污染考慮進去,才能更加全面系統(tǒng)地做出評估[4].

在眾多的農(nóng)業(yè)面源評估模型中,SWAT模型應用范圍較廣,得到的認可較多,模型可以很好地支持不同類型流域和水質模擬的研究. InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Servicesand Tradeoffs),可以針對不同模塊,做出生境質量等諸多方面的評估,從而得到研究區(qū)域生態(tài)安全的系統(tǒng)評價.將兩種模型相結合,可以得到較為準確的流域面源污染的模擬結果,并考慮面源污染做出撓力河流域的生態(tài)安全評價.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

由黑龍江、松花江和烏蘇里江三江所構成的三江平原地處我國黑龍江省東北部,其地形平緩,水資源豐富,地勢、土壤和水源的條件均適宜種植.進入21世紀后的十多年來,政府陸續(xù)出臺了許多強農(nóng)惠農(nóng)的相關政策;三江平原作為我國極為重要的商品糧輸出基地,對耕地非常重視,開展了“黑龍江省糧食產(chǎn)能千億斤”、“兩江一湖”等工程[5].而研究區(qū)撓力河流域正處于三江平原的中心一帶,如圖1所示,撓力河的流域總面積約22000km2,約占三江平原流域總面積的四分之一,耕地面積超其一半,濕地面積占到四分之一,幾乎涵蓋了三江平原生態(tài)系統(tǒng)的所有濕地類型[6].經(jīng)過數(shù)十年的東北墾荒,撓力河流域的生態(tài)特征已經(jīng)有了顯著的變化[7],本文選取2000~2014年這14年作為主要研究時間段.探討撓力河流域相應時間段內的土地利用的變化,并基于SWAT模型的面源污染結果,InVEST模型的生境質量結果,做出相對應的時空變化響應.

圖1 撓力河流域地理位置

1.2 研究方法

研究共使用兩種模型,一為InVEST模型,它是由美國斯坦福大學、大自然保護協(xié)會(TNC)、世界自然基金會(WWF)共同協(xié)作研發(fā)出的一種評估生態(tài)系統(tǒng)服務價值的模型工具[8];其二為SWAT模型,是20世紀90年代,Jeff Arnold為美國農(nóng)業(yè)部(USDA)開發(fā)的,應用于較大流域面源污染的模擬模型,兩種模型均在國內外諸多地區(qū)進行了應用,并得出了很有價值的模擬結果[9-10].

本研究主要利用SWAT模型計算出的面源污染數(shù)據(jù)與InVEST模型中的生境質量模擬結果相結合,做出研究區(qū)的生態(tài)安全評估,InVEST模型雖也可進行面源污染的模擬,但其輸入數(shù)據(jù)只有DEM、土地利用、降雨及生物物理表格,相比于SWAT模型的數(shù)據(jù)庫來說不夠全面,且InVEST模型只輸出總氮、總磷數(shù)據(jù),而SWAT模型結果分為有機氮、硝態(tài)氮、有機磷、礦物質磷等,更利于本文的后續(xù)分析.故采用SWAT模型的面源污染結果.SWAT模型對面源污染負荷的估算主要由對地形、土壤、氣象及農(nóng)田管理等數(shù)據(jù)的處理,數(shù)據(jù)庫的構建,模型的率定調參等步驟來實現(xiàn).InVEST模型的生境質量模塊運算主要基于土地利用類型,通過脅迫源與研究區(qū)之間的相互作用來模擬研究區(qū)生境質量,使用1989年的土地利用數(shù)據(jù)作為基底,對2000、2006、2014年的數(shù)據(jù)進行計算,得到生態(tài)環(huán)境的評估結果.該模塊輸入人為活動產(chǎn)生的生態(tài)威脅因子,并統(tǒng)計威脅因子對研究區(qū)域總體景觀水平下土地利用的影響程度,最終得到研究區(qū)域的生境退化程度、生境質量以及生境稀缺性的空間分布[10],計算公式如下:

式中:Q為土地利用類型中柵格的生境質量;H代表土地利用類型成為棲息地的適應性;為生境脅迫水平;為比例參數(shù).

式中:i為柵格中脅迫因子對其中生境的脅迫作用;d為柵格與之間的直線距離;dmax為脅迫因子的最大影響距離.

綜合評估的過程中,先在ArcGIS中對五項指標進行重分類,劃分成為3個級別,即高、中、低分值區(qū)域,分值越高則說明該區(qū)域人為干擾越嚴重,面源污染負荷高,生態(tài)安全程度較低,因性質不同,生境質量指標重分類時應對新值取反.統(tǒng)一分級之后,再進行空間疊加即可得到流域的生態(tài)安全綜合評估圖.疊加時選取的算法為選取柵格的最大值進行評定,即如果該區(qū)域有一項指標處于高分值區(qū),則評定其為高分值區(qū)域[11].

對得到的結果進行分析,進而探究土地利用變遷、景觀格局變化對生態(tài)環(huán)境功能和質量產(chǎn)生的影響[12].最后綜合SWAT模型對2000、2006、2014年有機氮、磷的模擬結果和InVEST模型對相應年份的模擬結果做出研究區(qū)考慮面源污染的生態(tài)安全評價.

1.3 數(shù)據(jù)來源

1.3.1 土地利用數(shù)據(jù) TM影像數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/),影像條代號為p114r27、p114r28、p115r27、p115r28,將撓力河流域的土地利用類型劃分為旱田、水田、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)、濕地7個二級類.而后根據(jù)建立的目視解譯標準對遙感影像進行目視解譯,得到1989、2000、2006、2014年土地利用分布圖.其中1989年的解譯圖只作為InVEST模型生境質量模塊輸入的基準數(shù)據(jù),不納入本研究的其他分析.

1.3.2 InVEST模型所需數(shù)據(jù)

(1)DEM數(shù)據(jù)

DEM高程數(shù)據(jù)來源同遙感影像數(shù)據(jù).采用的為全國1:250,000DEM圖,分辨率30m×30m.將所下載數(shù)據(jù)剪切成研究區(qū)域范圍后,轉化投影輸出為模型所需的形式備用.

(2)流域和子流域數(shù)據(jù)

此部分數(shù)據(jù)是運行SWAT模型后得到的子流域(subwatershed)的劃分數(shù)據(jù).將現(xiàn)有的流域和子流域矢量數(shù)據(jù)轉變形式,更改屬性表格式,以備InVEST模型的運行.

(3)氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data. cma.cn/)下載,研究區(qū)域內有保安站、寶清站、菜嘴子站3個氣象站點,下載此3個氣象站點的降雨、氣溫、濕度、風速、日照小時數(shù)的日均值數(shù)據(jù),進行轉換處理后輸入到SWAT模型中,SWAT模型可以輸出各子流域相應的氣象數(shù)據(jù),再作為InVEST模型的輸入數(shù)據(jù).

(4)土壤數(shù)據(jù)

土壤數(shù)據(jù)由中國土壤數(shù)據(jù)庫(http://www.soil. csdb.cn/)下載,需將從數(shù)據(jù)庫中下載的國際制粒徑標準轉化為SWAT輸入需要的美制標準,土壤的物理屬性主要為土層厚度、黏土、砂石、有機碳、容積密度等,土壤化學屬性數(shù)據(jù)是可選的,給模型賦上初始數(shù)值.

(5)生境威脅因子相關數(shù)據(jù)

生境質量模塊中,通過空間距離這一變量來進行測算生態(tài)威脅因子對景觀斑塊影響程度的大小.考慮實際狀況,選取水田景觀、旱田景觀、城鎮(zhèn)景觀這3個受人為干擾因較強的景觀類型作為本研究的生態(tài)威脅因子.參考InVEST用戶指南[13]和文獻中記載的相關數(shù)據(jù),對威脅因子做出相應的賦值.

(6)景觀格局類型對各生態(tài)威脅因子的敏感度

不同的景觀格局類型對各個生態(tài)威脅因子敏感度的值是基于景觀生態(tài)學的基本原理而確定的[14-15].除此之外,還要對每種景觀格局都賦予生境得分.參照InVEST用戶指南[13]以及文獻中記載的評分標準[16],進行本文各景觀格局類型對相應的生態(tài)威脅因子敏感度值的設置.

(7)生態(tài)威脅因子圖層

在ArcGIS中提取出基準土地利用圖(1989年)以及研究年份土地利用圖中威脅因子的圖層,將提取后的圖層中目標威脅因子賦值為1,非提取目標賦值為0.

2 結果與討論

2.1 土地利用時空演變分析

圖2為2000年、2006年以及2014年三期的TM影像解譯結果,直觀展現(xiàn)了3個時期撓力流域土地利用類型的空間分布變化,研究中1989年的解譯結果作為基礎對比輸入到InVEST模型生境質量模塊之中,因此不在此分析它的演變過程.流域內土地利用動態(tài)數(shù)據(jù)覆蓋時間段從2000~ 2014年,14年的時間跨度.從圖2中可見,在這14年間,變化最顯著的即草地面積的大幅度減少和耕地面積的激增,尤其是水田的面積在迅速擴大.

圖2 2000, 2006, 2014年撓力河土地利用

從流域的土地利用結構變化可以發(fā)現(xiàn)土地使用方向的變化趨勢.14年來,僅有水田面積呈現(xiàn)出明顯的增加,其余的土地利用類型均在減少或平緩發(fā)展,其中以草地利用類型的面積減少的趨勢尤為明顯,基本與水田的變化成反比,可以看出撓力河流域生態(tài)環(huán)境受到人為活動的干擾程度偏高.該區(qū)域2000年主要土地利用類型是旱田、林地和草地,而隨時間的推移,至2006年和2014年主要的土地利用類型已經(jīng)變化為旱田、林地與水田,且水田面積仍呈增長趨勢,面積逐漸向林地的面積逼近,如若不對人為活動的干擾加以控制,水田面積將于近幾年超越林地面積.

2.2 面源污染分布變化分析

將撓力河流域的有機氮、有機磷、硝態(tài)氮、礦物質磷以及對其有影響的相關變量做出2000~2014年的變化趨勢(圖3),此虛線圖僅代表3個研究年份對應相關值的變化趨勢,不代表年份間相關變量表現(xiàn)為直線.3個時期的土壤侵蝕量與年降雨量的變化趨勢保持著高度的一致性,先上升,再呈現(xiàn)大幅度的下降趨勢;2000~2006年耕地面積大幅度上升,林草地面積大幅度下降, 2006~2014年上升與下降的幅度得到控制.而面源污染的數(shù)據(jù)變化顯示有機氮、磷負荷均值的變化趨勢相似,均為2000~2006年下降,2006~2014年緩慢回升;硝態(tài)氮、礦物質磷與耕地面積變化的整體趨勢趨于一致,2000~2006年有上升趨勢,2006年后趨勢有所控制或呈現(xiàn)下降趨勢.因此從全流域分析可見,相較于有機氮、有機磷,硝態(tài)氮、礦物質磷對農(nóng)業(yè)開發(fā)的響應更為明顯.

圖3 2000, 2006, 2014年撓力河流域相關變量變化趨勢

各子流域的響應以硝態(tài)氮及礦物質磷為主進行分析.根據(jù)SWAT模型輸出的結果得到撓力河流域硝態(tài)氮、礦物質磷負荷的空間分布(圖4), 2000~2006年大多數(shù)子流域的硝態(tài)氮、礦物質磷的負荷量有較大幅度的增加,硝態(tài)氮空間分布的整體規(guī)律無明顯變化,礦物質磷則向流域中部加重;2006~2014年硝態(tài)氮和礦物質磷的負荷均有所回降,礦物質磷的負荷向均衡方向發(fā)展,而由于流域南部及東南部耕地的開發(fā),硝態(tài)氮的負荷有加重趨勢.

結合圖3、圖4,可以看出氮、磷的負荷量及分布由多方面因素復合影響,硝態(tài)氮及礦物質磷的負荷量主要受到農(nóng)業(yè)開發(fā)的影響,且在總氮、總磷中占有較大的比例.各個子流域的氮、磷負荷空間分布格局隨時間推移略有變化,但變化幅度不大.流域內的氮、磷負荷的人為影響主要與耕地、林地、草地的覆蓋有關,耕地的氮磷輸出系數(shù)很高,而林地、草地可通過轉換、吸附等方式減少徑流中的氮、磷等營養(yǎng)物質達到凈化水質的作用.

圖4 2000, 2006, 2014年撓力河流域硝態(tài)氮、礦物質磷磷負荷空間分布

2.3 生境質量對用地類型變化的響應

InVEST模型生境質量模塊以柵格作為基本評價單位,不同景觀類型對應了不同的生態(tài)屬性.考慮到影響生境質量的諸多因素,將土地利用、基準土地利用(1989年)、威脅因子、景觀格局類型對各生態(tài)威脅因子的敏感度數(shù)據(jù)輸入生境質量模塊.運行后得到各研究年份的生境退化程度、生境質量以及生境稀缺性柵格圖.

(1)生境退化程度評價

生境退化程度與生境中各景觀類型距離生態(tài)威脅因子的空間位置關系,以及該景觀格局類型對于生態(tài)威脅因子的敏感程度等因素緊密相關.生境退化程度分值的高低直觀反映了該景觀格局類型的柵格單元受威脅因子影響的程度高低.由圖5可以看出,撓力河流域生境退化的較高分值區(qū)(偏紅色)十分細碎而分散,且可以明顯看出2000~2006年整體的低分值區(qū)域面積減少明顯,高分值區(qū)面積相應增多也明顯.而2006~2014年則相對緩和,退化程度有降低的趨勢,但是中高值區(qū)域的點位卻愈加分散.

(2)生境質量評價

生境質量分值的高低既可以表現(xiàn)出該區(qū)域斑塊破碎化的程度,也可以反映出各個斑塊對人為活動而造成生境退化的抗干擾能力的強弱.對生境質量的值域劃分也同生境退化程度的方法,其結果如圖6所示,可以看出2000~2006年生境質量的分值上升明顯,表明區(qū)域的破碎化程度有所收斂,區(qū)域抗人為干擾的能力增強,但生境質量的分值上升并不完全代表著生態(tài)環(huán)境的改善,當自然景觀向人為景觀轉變時,由于人為干預的加入,其抗干擾能力也為增強的趨勢,生態(tài)安全的評價應結合模塊的所有結果來進行評估.而2006~ 2014年,生境質量的高低分值區(qū)域變化不大,更加趨于平緩.

(3)生境稀缺性分析

生境稀缺性表明流域生境斑塊的破碎化程度和生態(tài)穩(wěn)定性.生境稀缺性高,則代表區(qū)域內的生境斑塊景觀變化頻繁,生態(tài)結構和功能都不穩(wěn)定,生態(tài)環(huán)境脆弱易遭破壞.由圖7可以看出, 2000~ 2006年,高分值(紅色)集中在流域中部,所占比例已有增大,但是幅度不大,流域內大部分區(qū)域為中等分值,低分值區(qū)域較少,表明此時間段流域的穩(wěn)定性已經(jīng)不高,景觀格局變化略大.2014年數(shù)據(jù)顯示,流域南部已有大部分中等分值區(qū)域變化為高分值區(qū),有很高的生態(tài)稀缺性,生態(tài)系統(tǒng)十分脆弱,容易遭到破壞,整體變化趨勢表明流域內需要加強管理,否則高分值區(qū)域遭到過大干擾,極有可能會帶來一系列連鎖反應,造成周邊的生境質量和 生態(tài)環(huán)境水平下降,出現(xiàn)大片紅色高分值區(qū)域.

圖5 2000、2006、2014年撓力河流域景觀生境退化柵格

圖6 2000、2006、2014年撓力河流域景觀生境質量分值

圖7 2000、2006、2014年撓力河流域景觀生境稀缺性分值

2.4 生態(tài)安全綜合評估

對撓力河流域2000、2006、2014年的硝態(tài)氮、礦物質磷和生境質量進行評估,得到流域評價有硝態(tài)氮、礦物質磷面源污染負荷的分布以及生境退化程度、生境質量、生境稀缺性的分布.也針對其對區(qū)域農(nóng)業(yè)開發(fā)的響應進行了分析與評估,在此基礎上對這五項指標進行綜合評估.根據(jù)綜合評估得到的結果,討論在農(nóng)業(yè)開發(fā)中,撓力河流域生態(tài)安全的變化趨勢,確立高、中、低分值保護區(qū),從更直觀的角度判斷生態(tài)系統(tǒng)服務需要重視和保護的區(qū)域,促進流域的可持續(xù)發(fā)展.

由圖8可以看出2000~2006年高分值(紅色)區(qū)域面積明顯增多,至2014年區(qū)域的分值基本恢復至2000年的分布,且有變好的趨勢,新增加了部分低分值(藍色)區(qū)域,表明流域的生態(tài)安全回升.

圖8 2000、2006、2014年撓力河流域生態(tài)安全綜合評估

3 結論

以2000年、2006年、2014年的遙感影像為基礎,利用SWAT模型及InVEST模型,做出面源污染和生境質量對農(nóng)業(yè)開發(fā)的響應分析.結果表明:2000~2006年撓力河流域農(nóng)業(yè)開發(fā)趨勢明顯,2006年后得到緩和,氮、磷負荷受耕地、林草地變化影響極大;生境退化面積有明顯的增加,生境質量也明顯下降,生境稀缺性值顯著增高,高分值生境退化區(qū)域更加細碎且廣闊地分散,生境稀缺性的高分值區(qū)域在面積和程度上均有所加深;考慮面源污染的生態(tài)安全評估結果顯示,生態(tài)安全對農(nóng)業(yè)開發(fā)的響應也十分明顯,2000~2006年高分值危險區(qū)域大幅度上漲,2014年則基本恢復至2000年的分布情形,可見農(nóng)業(yè)開發(fā)對流域生態(tài)安全的影響不容小覷.撓力河流域工業(yè)并不發(fā)達,農(nóng)業(yè)面源污染占據(jù)絕對的主導地位,應適度地更改撓力河水域、濕地周邊的土地利用類型,有目的地更改耕作方式從而減少氮、磷的輸出負荷,關注防控水體富營養(yǎng)化與面源污染,更好地維持流域生態(tài)的穩(wěn)定性.

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Ecological security assessment of agricultural development watershed considering non-point source pollution.

OUYANG Wei*, JU Xin-yan, GAO Xiang, HAO Fang-hua, GAO Bing

(State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2018,38(3)：1194~1200

In anagricultural development watershed, the ecological security will change with the development. After taking NPS (non-point source pollution) into account, this research focuses on Naoli River. Recently, the material balance of the basin has been broken, and the ecological environment has been destroyed, because ofthe agricultural development, and the changes of land use. Then on account of the excessive application of fertilizer and pesticide, the nutrients nitrogen (N) and phosphorus (P) are getting into the water in quantity, which brings serious environmental problems. In order to get the security assessment considering NPS, we need know the detailed N、P loads and habit quality. Based on the SWAT model and InVEST (integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs) model, we quantitatively estimated the nutrient delivery ratio and the habit quality of Naoli River in 2000, 2006 and 2014. With the results, we get the response of N and P loads and habit quality to spatial and temporal variation. Thenconsidering it, we make the ecological security assessment of Naoli River Basin, and then effective policies and recommendations are discussed.

InVEST model；SWAT model；Naoli River Basin；NPS；ecological security

X822

A

1000-6923(2018)03-1194-07

歐陽威(1980-),男,江西萍鄉(xiāng)人,教授,博士,主要研究方向為水文水資源、非點源污染控制.發(fā)表論文100余篇.

2017-08-06

國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0800500);國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學項目(41622110)

* 責任作者, 教授, wei@bnu.edu.cn