童曉霞,王一峰,許文盛,劉紀(jì)根,張平倉
(1.長江水利委員會長江科學(xué)院,武漢 430010;2.水利部山洪地質(zhì)災(zāi)害防治工程技術(shù)研究中心,武漢 430010)
洱海作為云南省內(nèi)第二大高原湖泊,是大理社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ),是大理州各族人民的“母親湖”。近年來,隨著洱海流域經(jīng)濟社會的發(fā)展,洱海水質(zhì)出現(xiàn)惡化趨勢,總氮(TN)和總磷(TP)污染逐年上升。隨著對工業(yè)廢水和城市生活污水等點源污染的有效控制,非點源污染(又稱面源污染)尤其是農(nóng)業(yè)非點源污染已經(jīng)取代點源成為洱海水體污染的最重要來源,非點源污染的負(fù)荷比重在逐步上升[1]。洱海北部3條河流是洱海污染物的主要來源,從源頭開展非點源污染的研究對于洱海水生生態(tài)環(huán)境的保護至關(guān)重要[2]。
目前針對非點源污染的研究,分布式水文模型SWAT是應(yīng)用較為廣泛的模型之一,它可對土地利用、氣象、地形、土壤等數(shù)據(jù)的變化做出響應(yīng),該模型的適用性與有效性在國內(nèi)外若干應(yīng)用研究中都得到很好的驗證[3-15]。
已有研究表明,土地利用是影響流域產(chǎn)流產(chǎn)沙及非點源污染排放的重要因素[16-22],研究不同土地利用類型對流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙及非點源污染物排放的影響規(guī)律,可為科學(xué)調(diào)整流域土地利用規(guī)劃、合理制定土地利用管理措施從而有效防控流域非點源污染提供科學(xué)決策依據(jù)。
目前,在洱海流域關(guān)于SWAT模型的模擬研究有為數(shù)不多的應(yīng)用實例[23-26],鮮見針對不同土地利用類型的流域非點源氮、磷流失規(guī)律研究。
本文選取洱海北部的典型小流域,基于SWAT模型構(gòu)建研究區(qū)分布式水文模型,旨在弄清不同土地利用類型對流域產(chǎn)流產(chǎn)沙及非點源氮、磷流失的影響規(guī)律,為洱海流域非點源污染防控提供科學(xué)決策依據(jù)。
本文選取具有較好封閉性的北部洱源縣作為研究區(qū)進行建模分析。研究區(qū)總面積125 151 hm2,橫跨洱源縣的牛街鄉(xiāng)、三營鎮(zhèn)、茈碧鄉(xiāng)、鳳羽鎮(zhèn)、右所鎮(zhèn)、鄧川鎮(zhèn)和大理市的上關(guān)鎮(zhèn)(具體位置見圖1)。該區(qū)域面積占洱海流域總面積的48.8%,且總氮、總磷入湖量比其他區(qū)域大的多,具有較好的代表性[27]。研究區(qū)空間位置見圖1。
圖1 研究區(qū)空間位置示意圖Fig.1 The spatial location of study area
在構(gòu)建研究區(qū)的分布式水文模型時,需向SWAT模型輸入研究區(qū)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料主要包括空間圖像資料、屬性數(shù)據(jù)資料兩大類[15]。
本文所采用的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺,分辨率為30 m。土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心全球變化參量數(shù)據(jù)庫的Globcover 2009數(shù)據(jù)產(chǎn)品。土壤類型數(shù)據(jù)來源于“寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心”所提供的世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(V1.1)。中國境內(nèi)數(shù)據(jù)源為第二次全國土地調(diào)查南京土壤所所提供的1∶100萬土壤數(shù)據(jù)。本文所用的氣象數(shù)據(jù)取自大理氣象站1991-2014年的日觀測數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)根據(jù)洱源縣農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)施肥的調(diào)查資料獲得。
對這些數(shù)據(jù)資料進行分析處理,建立SWAT模型空間及屬性數(shù)據(jù)庫,根據(jù)研究區(qū)DEM和河網(wǎng)分布進行子流域及子流域內(nèi)水文響應(yīng)單元(HRU)劃分,得到研究區(qū)34個子流域,174個水文響應(yīng)單元,見圖2。
圖2 研究區(qū)子流域劃分示意圖Fig.2 The subbasins of research area
對于模型的模擬效果評價,一般采用相對誤差Re、相關(guān)系數(shù)R2和Nash-Suttcliffe效率系數(shù)Ens來作為判斷依據(jù),其表達(dá)式分別見式(1)~式(3),模型模擬效果評價標(biāo)準(zhǔn)見表1。
(1)
(2)
(3)
一般情況下,可以認(rèn)為Re<10%,R2>0.79,Ens>0.59時,模型的模擬效果較好,參數(shù)較為可靠,可以用于實際模擬應(yīng)用。
表1 模型模擬效率評價標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 The evaluation standard of model simulation efficiency
模型參數(shù)率定所需的實測數(shù)據(jù)通過野外觀測試驗獲取,根據(jù)研究區(qū)實際情況及SWAT模型對研究區(qū)子流域劃分的結(jié)果可確定徑流、泥沙及水質(zhì)觀測點,觀測時段主要集中在汛期。
本文選取煉城站(彌苴河上游)2001-2004年的月徑流數(shù)據(jù)進行率定,2005-2006年月徑流數(shù)據(jù)進行驗證。參數(shù)率定采用自動調(diào)參與手動調(diào)參相結(jié)合的方法,經(jīng)多次迭代后得到煉城站率定期及驗證期月徑流量模擬值和實測值的擬合結(jié)果,見圖3。表2為對應(yīng)的評價指標(biāo)的計算結(jié)果??芍?,表2中率定期及驗證期的徑流評價指標(biāo)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),說明基于研究區(qū)構(gòu)建的分布式水文模型模擬值與實測值吻合較好。因此,該模型適用于研究區(qū)的徑流模擬,能較好地模擬徑流過程。
圖3 徑流率定及驗證結(jié)果Fig.3 The calibration and the verification results of runoff parameters
表2 煉城站徑流模擬評價指標(biāo)值Tab.2 The evaluation index value of runoff simulation of Liancheng
徑流率定之后要進行水質(zhì)參數(shù)的率定。利用彌苴河上江尾河監(jiān)測點(N25.96°E100.13°)2013年水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù),對研究區(qū)域總氮、總磷排放進行率定。查閱文獻(xiàn)可知,本文所用的SWAT模型率定期及驗證期模擬效果均滿足模擬精度要求[28],故本文中根據(jù)已有資料,只做率定。利用自動調(diào)參與手動調(diào)參相結(jié)合的方法,經(jīng)反復(fù)調(diào)參得到總氮總磷模擬過程和實測值的對比圖見圖4??偟?、總磷模擬效果評價指標(biāo)計算結(jié)果見表3,可見,除總磷Re略大于10%外,其他指標(biāo)值均達(dá)到模擬效果良好的標(biāo)準(zhǔn),總體來講,水質(zhì)模擬結(jié)果能滿足精度要求,模型適用于研究區(qū)的水質(zhì)模擬。
圖4 總氮、總磷率定結(jié)果(2013年)Fig.4 The calibration results of TN and TP
表3 總氮總磷率定效果評價指標(biāo)值Tab.3 The evaluation index value of TN and TP simulation
SWAT模型劃分HRU(水文響應(yīng)單元)時,為減少HRU數(shù)量,減少模型計算量,將子流域中低于10%面積占比的土地利用類型轉(zhuǎn)化為其他面積占比大的土地利用類型。研究區(qū)有5種土地利用類型,在模型模擬計算時,主要考慮林草地、旱地、水田3種土地利用類型。HRU劃分前后研究區(qū)土地利用變化情況見表4。
表4 HRU劃分前后研究區(qū)土地利用變化情況表Tab.4 The change of area proportion of land use due to HRU division
通常認(rèn)為,非點源污染流失規(guī)律受水文循環(huán)過程的影響和支配[29,30]。在研究不同土地利用類型的產(chǎn)沙及氮磷流失規(guī)律前,首先應(yīng)對不同土地利用類型的產(chǎn)流能力進行分析。采用現(xiàn)有的農(nóng)田管理措施和土地利用布局,進行2001-2014年多年徑流模擬。模型中,每一個HRU與一種土地利用類型相對應(yīng),HRU匯入主河道的水量之間存在如下關(guān)系:
WYLD=SURQ+LATQ+GWQ-TLOSS
(4)
式中:SURQ表示時間步長內(nèi)從HRU匯入主河道的地表徑流;LATQ表示從HRU匯入主河道的側(cè)向流量;GWQ表示從HRU匯入主河道的地下徑流;TLOSS表示HRU穿過河床時的損失量。由于HRU穿過河床時的損失量相較其他水量很小,而且從模擬結(jié)果看不同土地利用的損失量相差不大。本文選取年均地表徑流(SURQ)、年均側(cè)向流量(LATQ)、年均基流(GWQ),年均產(chǎn)水量(WYLD)作為主要研究指標(biāo)。不同土地利用的多年平均產(chǎn)流能力結(jié)果見圖5。
由圖5可知: 不同土地利用類型總產(chǎn)水量的產(chǎn)流能力由強到弱依次為林草地、水田、旱地,其中,地表徑流的產(chǎn)流能力為水田>旱地>林草地,側(cè)向流的產(chǎn)流能力為林草地>旱地>水田,地下徑流的產(chǎn)流能力為林草地>水田>旱地。究其原因,地表植被種類及植被覆蓋度會顯著影響地表產(chǎn)流及入滲過程,植被覆蓋度越高,降雨入滲能力越強,而地表徑流產(chǎn)流越少[31],因此林草地地表徑流產(chǎn)流最少而地下徑流產(chǎn)流能力最強,水田大多位于地勢平緩地帶,對降雨有一定的蓄滯作用,因而入滲能力大于旱地,地下產(chǎn)流能力也強于旱地。
圖5 不同土地利用多年平均產(chǎn)流能力模擬結(jié)果示意圖Fig.5 The Simulation results of multi-year average runoff generation capacity of different land-use
研究區(qū)不同土地利用類型的產(chǎn)沙量、總氮、總磷流失量多年平均模擬值及不同土地利用類型對產(chǎn)沙量、總氮、總磷流失量的貢獻(xiàn)率計算結(jié)果見表5。由表5可知,旱地的產(chǎn)沙量、總氮、總磷流失量最大,對研究區(qū)產(chǎn)沙、總氮、總磷負(fù)荷總量的貢獻(xiàn)率分別為77.44%、57.00%、54.75%;其次是水田,貢獻(xiàn)率分別為21.88%、36.57%、39.64%,旱地和水田的總氮、總磷流失貢獻(xiàn)總和達(dá)到了90%以上。雖然林草地的面積占比最大,達(dá)71.46%,但產(chǎn)沙量、總氮、總磷流失量均最小,貢獻(xiàn)率僅分別為0.68%、6.42%和5.60%。
表5 不同土地利用類型的產(chǎn)沙量及總氮、總磷流失量表Tab.5 The sediment yield and TN and TP of different land use type
根據(jù)不同土地利用類型的面積及其對應(yīng)產(chǎn)沙量及氮磷流失量,可以得到各土地利用類型單位面積產(chǎn)沙及氮磷流失負(fù)荷,結(jié)果見表6。由表6可知,單位面積產(chǎn)沙量及總氮、總磷流失量由大到小均呈現(xiàn)出旱地>水田>林草地的規(guī)律。
表6 單位面積產(chǎn)沙及氮磷流失負(fù)荷Tab.6 The per area load of sediment, TN and TP of different land use type
綜上可知,水田和旱地的侵蝕產(chǎn)沙及非點源氮磷流失是研究區(qū)侵蝕產(chǎn)沙和非點源氮磷流失的主要來源,水田和旱地的侵蝕產(chǎn)沙及農(nóng)業(yè)非點源氮、磷流失防控是研究區(qū)非點源污染防控的重點。合理調(diào)整流域土地利用類型格局,對有效防控流域侵蝕產(chǎn)沙及非點源氮磷流失有重要意義。
(1)經(jīng)過參數(shù)率定及模型驗證后的SWAT模型,模擬效果良好,可以用于研究區(qū)的農(nóng)業(yè)非點源污染負(fù)荷流失規(guī)律數(shù)值模擬研究。
(2)不同土地利用類型總產(chǎn)流能力由強到弱依次為林草地>水田>旱地,其中,地表徑流產(chǎn)流能力為水田>旱地>林草地,側(cè)向流產(chǎn)流能力為林草地>旱地>水田,地下徑流的產(chǎn)流能力為林草地>水田>旱地。
(3)不同土地利用類型產(chǎn)沙量、總氮、總磷排放總量及單位面積排放量均呈現(xiàn)旱地>水田>林草地的規(guī)律。
(4)旱地和水田的氮、磷排放是灌區(qū)農(nóng)業(yè)非點源氮、磷污染的主要來源,選擇合理的農(nóng)田管理措施,有效控制旱地、水田的氮、磷排放是防控灌區(qū)農(nóng)業(yè)非點源氮、磷污染的關(guān)鍵。
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