復(fù)雜流域氮磷污染物輸出特征及模擬
——以南京市云臺山河流域?yàn)槔?/h1>
2021-02-04 10:16:32任智慧趙春發(fā)王青青徐蘊(yùn)韻郭加汛王臘春
任智慧，趙春發(fā)，王青青，徐蘊(yùn)韻，郭加汛，王臘春*
（1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210023；2.南京市江寧區(qū)水務(wù)局，南京 211100）
人類活動加劇與城市化進(jìn)程的加快，使得大量氮磷等生源要素進(jìn)入水體，導(dǎo)致水質(zhì)惡化加劇，產(chǎn)生一系列的生態(tài)環(huán)境問題[1]。隨著點(diǎn)源污染的有效控制，河流水質(zhì)卻并未得到顯著改善，面源污染成為水體氮磷主要來源[2]。然而短期內(nèi)很難降低流域面源污染負(fù)荷，流域水質(zhì)狀況也難以有效減緩。因此必須有針對性地提出控源截污或降低氮磷入河方法，厘清面源入河份額，做到有的放矢。
面源污染指溶解態(tài)或顆粒態(tài)的污染物隨著降雨、融雪等徑流發(fā)生遷移轉(zhuǎn)化，并最終隨著徑流從不固定的地點(diǎn)匯入水體，造成的水體污染問題[3]。在一個復(fù)雜流域中，畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)村生活污水、城鎮(zhèn)地表徑流、農(nóng)業(yè)化肥等是面源污染重要來源[4]。不少學(xué)者研究表明土地利用類型、農(nóng)作物耕種方式、降水強(qiáng)度等因素會影響流域面源污染的時(shí)空分布特征與最終入河量[5-6]。目前，水文水質(zhì)模型與原位監(jiān)測是進(jìn)行流域面源污染相關(guān)研究的主要手段[7]。結(jié)合GIS 與RS 技術(shù)，以SWAT、HSPF、AnnAGNPS 等為代表的模型廣泛應(yīng)用于流域面源污染特征分析及負(fù)荷計(jì)算[8-10]。但大多水文水質(zhì)模型需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在資料缺乏地區(qū)較難適用。此外，原位監(jiān)測雖在一定程度上可以估算污染物通量，但較難區(qū)分不同面源污染入河特征[11]。因此，在資料缺乏且下墊面復(fù)雜的流域構(gòu)建面源污染負(fù)荷模型，實(shí)現(xiàn)面源污染入河特征及負(fù)荷定量研究，具有重要的研究意義。
南京市云臺山河長期受到農(nóng)業(yè)和城鎮(zhèn)面源污染的影響，河流水質(zhì)不容樂觀。因此研究以云臺山河流域?yàn)檠芯繉ο?，通過構(gòu)建降雨-徑流水文模型和面源污染負(fù)荷模型，結(jié)合原位監(jiān)測結(jié)果，分析了河流水體TN、TP含量的時(shí)空變化特征以及流域TN面源污染的產(chǎn)生及入河特征。本文以云臺山河實(shí)際控制目標(biāo)為依據(jù)，計(jì)算流域水體納污能力，確定流域污染物總量控制目標(biāo)，以期為流域面源污染精準(zhǔn)控制提供決策依據(jù)，為少資料流域構(gòu)建面源污染負(fù)荷模型提供參考。
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)概況
云臺山河位于江蘇省南京市江寧區(qū)，是秦淮河的主要支流之一，全長9.4 km，流域總面積約183.2 km2。云壩河、勝利河為云臺山河的兩個上游支流，下游有一條支流陽山河匯入（圖1）。研究區(qū)地處北亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫15.7 ℃，年均降水量1 067 mm，降水主要集中在6—9 月份，光、熱以及水資源較為豐富。
云臺山河流域是典型的農(nóng)業(yè)城鎮(zhèn)混合區(qū)域，土地利用類型復(fù)雜，主要為農(nóng)業(yè)用地（38%），其次為城鎮(zhèn)用地（22%）、未利用地（19%）以及林地（18%）。未利用土地主要包括未開發(fā)的低山丘陵、河濱草地、交通道路以及裸土地等。林地主要為自然林，分布在流域上游。根據(jù)河流關(guān)系和高程特征，云臺山河流域被分為勝利河片區(qū)、云壩河片區(qū)、主干流片區(qū)、陽山河片區(qū)（圖1）。流域自上游到下游，林地及農(nóng)業(yè)用地比例逐漸降低，城鎮(zhèn)用地比例升高。其中勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)是以農(nóng)業(yè)用地為主、城鎮(zhèn)用地為輔的典型半城鎮(zhèn)化區(qū)域，農(nóng)田面積比例為37%～42%，城鎮(zhèn)面積比例為20%～22%。云壩河片區(qū)是城鎮(zhèn)化程度較低、以農(nóng)林用地為主的區(qū)域，農(nóng)田及林地面積比例高達(dá)70%。陽山河片區(qū)的城鎮(zhèn)化程度最高，城鎮(zhèn)面積比例達(dá)到43%。結(jié)合云臺山河流域河網(wǎng)特征、土地利用類型以及子片區(qū)劃分情況，研究自上而下共設(shè)置8個采樣點(diǎn)，其中S1、S2和S7 分別位于云壩河、勝利河和陽山河片區(qū)出口處，S3～S6位于云臺山河主干流，S8位于流域總出口處。
1.2 研究方法
本研究首先基于自主編寫的半分布式降雨-徑流水文模型，模擬流域的逐日產(chǎn)匯流量，以此作為水量基礎(chǔ)，結(jié)合面源污染負(fù)荷模型，計(jì)算污染物產(chǎn)生量與入河量。其次根據(jù)實(shí)測水質(zhì)數(shù)據(jù)與一維水質(zhì)方程，反演污染物實(shí)際入河量，對模型效果初步評估。最后，根據(jù)實(shí)際水功能區(qū)劃分，計(jì)算流域的實(shí)際納污能力，與模型計(jì)算結(jié)果相結(jié)合進(jìn)行流域污染物削減量分析，并提出相應(yīng)的流域面源污染防治措施。
1.2.1 樣品采集與分析
于2019 年3 月至12 月，對云臺山河支流及主干流進(jìn)行逐月樣品采集。采用清洗過的采水器從距水面20 cm 處采集河流水樣，采集的水樣立即轉(zhuǎn)入預(yù)先清洗過的聚乙烯樣品瓶中，并放入冷藏箱內(nèi)，盡快送至實(shí)驗(yàn)室分析。未過濾水樣采用連續(xù)注射分析儀（Skalar San++，荷蘭）分析水體中的TN 和TP 濃度，方法檢測限：TN 為 0.01 mg·L-1，TP 為 0.001 mg·L-1。上述指標(biāo)檢測均在中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所公共技術(shù)服務(wù)中心完成。分析的TN 和TP 數(shù)據(jù)，主要用于云臺山河氮磷時(shí)空特征以及面源污染入河特征研究。
1.2.2 模型原理與構(gòu)建
（1）降雨-徑流水文模型
水文模型的編寫基于C++語言，在Visual C++6.0編譯器中完成，主要分為產(chǎn)流、匯流兩個模塊。產(chǎn)流模塊包括水面產(chǎn)流、城鎮(zhèn)產(chǎn)流、旱地產(chǎn)流與水田產(chǎn)流4 種產(chǎn)流類型，不同的產(chǎn)流類型采用不同的計(jì)算方法[12]，具體計(jì)算公式見表1。蒸散發(fā)折算系數(shù)根據(jù)《江蘇省水文手冊》確定，旱地及水田產(chǎn)流模型相關(guān)系數(shù)參考課題組前期研究結(jié)果[12]以及研究區(qū)實(shí)際情況進(jìn)行選定。匯流模塊包括坡地匯流和河道匯流兩個過程，本文分別采用納什瞬時(shí)單位線法和馬斯京根法進(jìn)行計(jì)算，通過河道分段來模擬流量在河道中的匯流過程。
（2）氮磷面源污染負(fù)荷模型
面源污染負(fù)荷模型主要包括污染負(fù)荷產(chǎn)生模塊和處理模塊。污染產(chǎn)生模塊可計(jì)算各類污染負(fù)荷產(chǎn)生量，包含農(nóng)村居民生活、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)業(yè)種植及城鎮(zhèn)徑流產(chǎn)污4 個部分，污染處理模塊用于計(jì)算污染負(fù)荷在遷移轉(zhuǎn)化過程中的損失量[13]，具體計(jì)算方法見表2。人均排污系數(shù)采用生態(tài)環(huán)境部華南環(huán)境科學(xué)研究所在江蘇南京的實(shí)測數(shù)據(jù)。畜禽產(chǎn)污量根據(jù)《全國規(guī)模化畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染情況調(diào)查及防治對策》，由畜禽糞便污染物含量的平均值與排泄系數(shù)相乘得到。水田產(chǎn)流期間徑流中TN、TP 的平均濃度參考王鵬等[14]的研究成果，TN 為3.81 mg·L-1，TP為0.13 mg·L-1。旱地產(chǎn)流模式的計(jì)算參數(shù)則參考張榮保等[15]在江蘇宜興梅林地區(qū)的實(shí)驗(yàn)測定值，TN 取值為m1=9.94，n1=2.74，TP 取值為m2=0.50，n2=0.38。污染負(fù)荷模型中處理模塊處理率根據(jù)生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所的《太湖流域污染源調(diào)查及污染負(fù)荷分析報(bào)告》中有關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來確定。
表1 降雨-徑流水文模型子模塊計(jì)算方法Table 1 Calculation of modules of rainfall-runoff hydrological model
表2 污染負(fù)荷模型子模塊計(jì)算方法Table 2 Calculation of modules of pollution load model
（3）一維水質(zhì)模型
河流主要為分段式河流與源頭式河流兩種類型。
分段式河流段末一維水質(zhì)方程為：
式中：Ce為段末的污染物濃度，mg·L-1；Cx為流經(jīng)x距離后的污染物濃度，mg·L-1；Sn為單位水體面源污染物增量，g·m-3；x為沿河段的縱向距離，m；u為設(shè)計(jì)流量下河道斷面的平均流速，m·s-1；K為綜合降解系數(shù)，污染物降解系數(shù)采用兩點(diǎn)法[16]計(jì)算得到，TN 降解系數(shù)為0.17 s-1，TP降解系數(shù)為0.14 s-1。
對于分段式河流，污染物入河量為：
式中：W為污染物入河量，g；Q為河流流量，m3·s-1；t為相應(yīng)的時(shí)間，s。
對于源頭式河流，污染物入河量的計(jì)算采用以下公式：
式中：Ce為河流污染物背景濃度，mg·L-1；C0為初始斷面污染物濃度，mg·L-1。其余參數(shù)意義同上。
（4）水體納污能力計(jì)算
根據(jù)《水域納污能力計(jì)算規(guī)程》（GB/T 25173—2010）規(guī)定和計(jì)算精度要求，并結(jié)合云臺山河流域?qū)嶋H情況，采用一維穩(wěn)態(tài)模型進(jìn)行水體納污能力計(jì)算[17]。水體納污能力計(jì)算的最小空間單元為河段，因此將流域內(nèi)河流劃分為勝利河、云壩河、陽山河以及云臺山河主干流4 個河段。在90%的枯水年水動力條件下計(jì)算河流的納污能力，各河段納污能力的計(jì)算公式如下：
式中：Wij為第i河段第j日的納污能力，g·s-1；Qij為第i河段第j日的平均流量；Csi為第i河段水環(huán)境目標(biāo)控制濃度；Coi為河段上游來水的污染物濃度。其余參數(shù)意義同上。
全區(qū)域的納污能力為分河段納污能力之和，計(jì)算公式為：
式中：W為區(qū)域總納污容量；αij為不均勻系數(shù)，取值在0～1，取值依據(jù)為河道寬度，寬度越大，其值越小。
1.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型驗(yàn)證
模擬所需資料包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)等，具體來源見表3。研究河段水環(huán)境功能區(qū)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)《南京市江寧區(qū)水資源綜合規(guī)劃》確定，水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)采用《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）。
由于云臺山河流域資料的稀缺性，流域出口流量數(shù)據(jù)由實(shí)測流速乘以斷面面積得到。模型出水口為云臺山河干流段末斷面（S8），2019 年流域出口匯流量模擬結(jié)果見圖2。云臺山河全年總過水量3.5×107m3，年內(nèi)平均流量僅為 1.1 m3·s-1，河流流量較小，滯留時(shí)間較長。流量在年內(nèi)分布較為均勻，整體與降水趨勢一致。計(jì)算得到模型納什效率系數(shù)E=-0.16（n=10），表明模擬結(jié)果接近觀測值的平均值水平，總體結(jié)果可信，但過程模擬誤差大。由于研究區(qū)流域水文資料稀缺，實(shí)測流量數(shù)據(jù)有限，模擬誤差較大，但本文認(rèn)為水量結(jié)果作為面源污染負(fù)荷模擬的基礎(chǔ)，對氮磷入河污染物總量產(chǎn)生一定的影響，但對不同來源氮磷的相對貢獻(xiàn)比例影響較小，可以反映各分區(qū)氮磷來源及其入河特征。因此可將水文模型模擬結(jié)果作為污染負(fù)荷模型的水量基礎(chǔ)。
2 結(jié)果與討論
2.1 河流TN、TP時(shí)空特征分析
2019 年云臺山河TN 濃度為0.5～18.0 mg·L-（1n=79），平均值為 5.1 mg·L-1，TP 濃度為 0.02～1.90 mg·L-1，平均值為0.14 mg·L-1。根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）中Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)（TN：1.5 mg·L-1，TP：0.3 mg·L-1），云臺山河各河段TN均超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，TP僅陽山河支流超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。因此云臺山河水質(zhì)狀況不容樂觀，應(yīng)重點(diǎn)控制氮污染物輸入。
研究區(qū)河流水體中TN 和TP 濃度存在顯著的空間異質(zhì)性。從圖3 可以看出，位于流域上游的S1～S3采樣點(diǎn)TN 濃度（平均值為3.1 mg·L-1）顯著低于其他河段（平均值為6.2 mg·L-1）（P＜0.05）。在河流流動過程中，外源污染的不斷匯入會導(dǎo)致下游濃度高于上游[18]。S4～S8河段各采樣點(diǎn)TN濃度無顯著性差異（P＞0.05），表明該河段內(nèi)無其他外源輸入。S3 到S4 濃度的驟升可能是因?yàn)镾3～S4 河段有點(diǎn)源污染匯入。S1樣點(diǎn)TN 濃度顯著高于S2，這主要因?yàn)檗r(nóng)業(yè)化肥使用比城市徑流產(chǎn)生更多的氮，并進(jìn)入河流水體[19]。云臺山河S7 樣點(diǎn)TP 濃度高于其他采樣點(diǎn)，但整體無統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差異性（P＞0.05）。城鄉(xiāng)結(jié)合型河流水體中TP濃度從上游到下游變化趨勢相對較緩，主要是沿途接納城鎮(zhèn)與農(nóng)業(yè)面源污染，因此受到城市污染與農(nóng)業(yè)污染影響所致[20]。
表3 數(shù)據(jù)及來源Table 3 Data and sources
云臺山河支流與干流年內(nèi)變化存在差異。從圖4 可以看出，上游云壩河（S1）3—9 月TN 濃度變化較為平穩(wěn)（平均值為2.6 mg·L-1）；10 月濃度驟升（11.0 mg·L-1），主要因?yàn)闃O低的月降雨量（12 mm）和高蒸發(fā)量導(dǎo)致水量下降。勝利河（S2）年內(nèi)變化不顯著（1.7±0.96 mg·L-1），可能與上游水庫水量補(bǔ)給有關(guān)。S8 采樣點(diǎn)作為流域出口，呈現(xiàn)出雨季濃度較低（平均值為3.5 mg·L-1）、旱季濃度較高的特征（平均值為7.5 mg·L-1），這與其他流域河流特征類似[21]。雨季水量大、溫度高，對污染物有一定的稀釋作用并促進(jìn)水體中氮的降解[22]，同時(shí)水生植物的生長會消耗部分營養(yǎng)鹽[23]。位于下游的陽山河（S7）春季TN、TP 濃度顯著高于其他月份，主要與3—4 月份的沿河放牧活動有關(guān)。TP濃度年內(nèi)變化緩慢，表現(xiàn)為逐漸下降的趨勢，3—5 月平均濃度為0.35 mg·L-1，6—8 月平均濃度 0.13 mg·L-1，9—12月平均濃度為0.06 mg·L-1。云臺山河TP濃度與PO3-4呈明顯正相關(guān)（P＜0.05，R2=0.8），3—5 月份正值農(nóng)業(yè)施肥期，未被農(nóng)作物吸收的部分無機(jī)磷隨徑流進(jìn)入河流水體，導(dǎo)致磷含量較高。6—8 月份正值汛期，降雨徑流的稀釋作用導(dǎo)致河流磷濃度降低[24]。而9—12 月份，河流磷來源主要為土壤固有磷，且懸浮物含量降低，導(dǎo)致磷濃度驟然降低[25]。
2.2 流域TN面源污染產(chǎn)生量分析
為驗(yàn)證基于模型模擬結(jié)果計(jì)算的面源污染年入河量的精度，研究利用一維水質(zhì)模型對污染物入河量進(jìn)行了反演計(jì)算，并與模型估算的污染物入河量進(jìn)行對比（表4）。結(jié)果表明，TN 的模擬值較實(shí)測值低18.4 t，相對誤差為14.2%；TP 的模擬值較實(shí)測值高4.5 t。TN 面源污染的估算結(jié)果較好，而TP 的估算值偏差較大。一方面，TP 入河量較小，實(shí)測數(shù)據(jù)具有一定的隨機(jī)性，且實(shí)測值為瞬時(shí)值，模型計(jì)算數(shù)據(jù)為平均值，兩者存在一定的差異性。另一方面，水生植物及懸浮顆粒對磷元素存在一定的吸收與吸附作用，而模型為簡單的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)模型，沒有考慮磷在水體中的遷移轉(zhuǎn)化過程，導(dǎo)致模擬值高于實(shí)測值。綜合來看，TN 面源污染的模擬誤差在可接受的范圍之內(nèi)，表明面源污染負(fù)荷模型對TN的模擬結(jié)果較好。以下基于模型結(jié)果主要對流域TN污染物進(jìn)行分析。
云臺山河流域的TN污染負(fù)荷產(chǎn)生量占比計(jì)算結(jié)果見圖5，逐月產(chǎn)生量結(jié)果見圖6。云臺山河流域TN年產(chǎn)生量為581.1 t，農(nóng)村生活及農(nóng)田徑流產(chǎn)生的氮是主要來源，分別占總產(chǎn)生量的36%和35%，畜禽養(yǎng)殖及城鎮(zhèn)徑流產(chǎn)生氮貢獻(xiàn)較少，分別占總產(chǎn)生量的22%和7%。大量研究表明，農(nóng)業(yè)活動產(chǎn)生的氮是河流水體重要來源，而城市區(qū)由于完備的污水收集處理系統(tǒng)，面源TN 污染產(chǎn)生量相對較低[26]。農(nóng)田徑流污染主要為旱地徑流產(chǎn)污，水田產(chǎn)污貢獻(xiàn)較少（圖7）。在水稻生長期，水田多處于圩田的狀態(tài)，徑流多囤積于農(nóng)田以供水稻生長，并未隨地表水流匯入水體，氮元素多被農(nóng)作物所吸收。旱地產(chǎn)污期間，前期殘存在農(nóng)田內(nèi)的氮肥大多隨降雨沖刷進(jìn)入地表徑流，大量氮元素進(jìn)入水體，引起面源污染。流域內(nèi)面源TN產(chǎn)生量存在空間差異性，勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)TN 的年產(chǎn)生量最多，分別為210.0、153.0 t，共占全流域TN 產(chǎn)生量的62%，是云臺山河全流域污染物來源的主要區(qū)域。
表4 流域面源污染3—11月TN、TP入河量比較Table 4 Comparison of non-point source pollution into the river from March to November
2.3 流域TN面源污染入河量分析
面源污染入河量模擬結(jié)果見圖7。云臺山河流域TN 年入河量為187.8 t，年入河比例（面源入河量與產(chǎn)生量之比）為32%。研究分析不同污染來源入河比例發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)徑流來源的TN年污染產(chǎn)生量低，但入河比例最高，為87%，主要因?yàn)槌擎?zhèn)高不透水面比例使得污染物更易被降雨徑流沖刷攜帶至受納水體[27]。畜禽養(yǎng)殖的TN 污染入河比例最低，為16%。統(tǒng)計(jì)年鑒顯示2018 年江寧區(qū)規(guī)模畜禽養(yǎng)殖場糞便無害化處理和資源化利用率達(dá)98%以上，集中處理以及可持續(xù)利用使得畜禽養(yǎng)殖污染入河比例較低。
總體來看，勝利河片區(qū)的TN入河量最高，占全流域入河總量的36%；其次是主干流片區(qū)，占全流域的27%。各片區(qū)入河量主要與片區(qū)總面積有關(guān)，因此研究進(jìn)一步分析了片區(qū)TN 單位面積入河量。從圖8 可以看出，各片區(qū)不同面源污染來源單位面積入河量存在一定的空間差異性。勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)的不同來源單位面積TN入河量相似，表現(xiàn)為農(nóng)田徑流＞農(nóng)村生活＞城鎮(zhèn)徑流＞畜禽養(yǎng)殖，主要與兩片區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)相似有關(guān)。云壩河片區(qū)高的農(nóng)田徑流污染（TN為0.57 t·km-2）表明，該區(qū)域農(nóng)田污染較其他地區(qū)嚴(yán)重，農(nóng)肥所含氮元素及降雨沖刷是流域徑流污染的主要原因[28]。陽山河片區(qū)則具有最高的城鎮(zhèn)徑流單位面積入河量（TN為0.38 t·km-2），表明陽山河片區(qū)內(nèi)城市污染較其他區(qū)域嚴(yán)重，可能受到區(qū)域城鎮(zhèn)化程度的影響，不透水下墊面導(dǎo)致城市降雨徑流污染加重[29]。
2.4 流域TN面源污染控制方案
研究計(jì)算了云臺山河各支流及干流TN 納污能力，并根據(jù)TN入河量計(jì)算出各河段需削減量，結(jié)果如表5 所示。2019 年的水文條件下，云臺山河流域TN納污能力為50.5 t·a-1。根據(jù)江蘇省地表水功能區(qū)的劃分，云臺山河2010—2020 年水質(zhì)保護(hù)目標(biāo)為Ⅳ類水。為達(dá)到目標(biāo)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，云臺山河流流域TN 需削減量達(dá)137.3 t·a-1，為納污容量的270%。
云臺山河流域以TN 污染為主，因此為保證云臺山河流域水質(zhì)達(dá)標(biāo)，需對流域TN 面源污染進(jìn)行精準(zhǔn)控制。研究分析了各片區(qū)TN 污染來源需削減量，結(jié)果見圖9?？傮w來看，在保持現(xiàn)狀情況下，流域中農(nóng)田徑流、農(nóng)村生活、城鎮(zhèn)徑流、畜禽養(yǎng)殖的入河TN 需削減量分別為 55.5、39.7、26.6、15.5 t·a-1。在流域面源污染控制中，勝利河片區(qū)、主干流片區(qū)以農(nóng)田徑流及農(nóng)村生活污染來源控制為主，兩類污染來源共占污染控制總量的69%，應(yīng)重點(diǎn)控制。云壩河片區(qū)以農(nóng)田徑流污染控制為主，占污染控制總量的54%。陽山河片區(qū)以徑流污染控制為主，城鎮(zhèn)徑流與農(nóng)田徑流TN需削減量各占該片區(qū)控制目標(biāo)的36%。
表5 流域TN納污能力及需削減量（t·a-1）Table 5 Pollutants carrying capacity and pollutant reduction of TN in the basin（t·a-1）
據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，南京市2018 年農(nóng)田單位面積施肥量為244.9 kg·hm-2，通過優(yōu)化施肥處理，可提高水稻對氮素的吸收利用[30]，從而降低云臺山河流域農(nóng)田TN入河量，以達(dá)到農(nóng)田TN污染控制標(biāo)準(zhǔn)。農(nóng)村生活及畜禽養(yǎng)殖污染源，可通過分類收集、集中處理的方式進(jìn)行針對性管控。建立雨水調(diào)蓄池并完善城鎮(zhèn)雨污分流系統(tǒng)，則可有效減少城鎮(zhèn)徑流污染。
2.5 不足與展望
本文以云臺山河流域?yàn)槔醪教接懥松儋Y料復(fù)雜小流域面源污染研究方法。文中水文模型僅為面源污染負(fù)荷模型提供水量數(shù)據(jù)支撐，對于兩者之間更復(fù)雜的耦合方式，本文尚未進(jìn)行進(jìn)一步的深入探討。現(xiàn)提出本研究的不足之處，以便后續(xù)的深入研究和完善。
在不同下墊面產(chǎn)流過程中，旱地產(chǎn)流計(jì)算模塊采用的是單層蓄滿產(chǎn)流模式，僅考慮地表徑流攜帶的污染物，對地下徑流的研究較少。在水田產(chǎn)流計(jì)算模塊，考慮了水稻的不同生長階段需水量，但未考慮農(nóng)田灌溉方式對氮磷污染物產(chǎn)生量的影響。在不同的生長階段，農(nóng)作物對水分的吸收和蒸騰作用有所不同，施肥方式與作物對營養(yǎng)物的吸收程度也有所不同。后續(xù)可對旱地產(chǎn)流及水田產(chǎn)流模塊進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)不同研究區(qū)域的產(chǎn)流方式。
面源污染負(fù)荷模型中，不同面源污染來源的具體參數(shù)來源于文獻(xiàn)整合，具體測定數(shù)據(jù)較少，在提高模型普適性的同時(shí)會對流域的污染物估算造成一定的偏差。在后續(xù)的研究中，應(yīng)加強(qiáng)對水質(zhì)等數(shù)據(jù)的實(shí)際監(jiān)測，完善水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)，提高模型的精確度。實(shí)際情況下，水生植物及懸浮顆粒對磷元素存在一定的吸收與吸附作用，而本文采用的面源污染負(fù)荷模型為簡單的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)模型，沒有考慮磷在水體中的遷移轉(zhuǎn)化過程，因此造成了污染物估算偏差，有待進(jìn)一步深入研究。
3 結(jié)論
（1）云臺山河各河段TN 均超Ⅳ水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，TP 僅陽山河支流超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)?？傮wTN濃度下游高于上游，干流TN 濃度旱季高于雨季。TP 濃度空間變化不明顯，年內(nèi)變化緩慢，表現(xiàn)為逐漸下降的趨勢。
（2）TN 面源污染負(fù)荷模擬結(jié)果表明農(nóng)村生活及農(nóng)田徑流是云臺山河TN 主要來源，勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)是污染物來源的主要區(qū)域。
（3）云臺山河流域TN 年入河量占面源產(chǎn)生量的32%。上游地區(qū)農(nóng)業(yè)/農(nóng)村源具有高的單位面積氮磷入河量，下游地區(qū)城鎮(zhèn)徑流源具有較高的單位面積氮磷入河量。
（4）云臺山河流域TN 納污能力為50.5 t·a-1，為達(dá)到Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，云臺山河流域TN 需削減量達(dá)137.3 t·a-1，其中農(nóng)田徑流和農(nóng)村生活源入河TN 需削減量最高，應(yīng)重點(diǎn)防治。
（5）研究表明在流域水文資料較缺乏的情況下，通過構(gòu)建降雨-徑流水文模型，以水文模型模擬結(jié)果作為面源污染負(fù)荷模型的水量基礎(chǔ)，并考慮面源污染物的不同來源與遷移路徑，可定量估算流域面源污染物產(chǎn)生量及入河量。
猜你喜歡
秋染云臺山文藝生活(藝術(shù)中國)(2023年12期)2024-01-18 13:26:14 農(nóng)業(yè)面源污染的危害與治理商品與質(zhì)量(2021年43期)2022-01-18 05:30:20 澄江市農(nóng)業(yè)面源污染成因及對策云南農(nóng)業(yè)科技(2021年6期)2021-12-30 06:29:00 河南云臺山景區(qū)旅游發(fā)展經(jīng)驗(yàn)與啟示科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)(2021年33期)2021-04-17 08:38:01 遼河保護(hù)區(qū)退耕封育措施消減污染物入河量估算環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào)(2020年4期)2020-07-22 03:40:52 廊坊市面污染源入河量調(diào)查與分析地下水(2018年4期)2018-08-03 03:42:36 基于SWAT模型的漳河流域面源污染模擬研究水利科技與經(jīng)濟(jì)(2017年9期)2017-04-22 02:42:30 安陽市入河排污口調(diào)查分析與研究河南水利與南水北調(diào)(2017年2期)2017-03-25 01:28:28 桂林市城區(qū)主要污染物入河量估算安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)(2016年24期)2016-10-14 05:21:21 農(nóng)業(yè)面源污染對水質(zhì)的影響及防治對策中國資源綜合利用(2016年9期)2016-01-22 08:35:26
任智慧，趙春發(fā)，王青青，徐蘊(yùn)韻，郭加汛，王臘春*
（1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210023；2.南京市江寧區(qū)水務(wù)局，南京 211100）
人類活動加劇與城市化進(jìn)程的加快，使得大量氮磷等生源要素進(jìn)入水體，導(dǎo)致水質(zhì)惡化加劇，產(chǎn)生一系列的生態(tài)環(huán)境問題[1]。隨著點(diǎn)源污染的有效控制，河流水質(zhì)卻并未得到顯著改善，面源污染成為水體氮磷主要來源[2]。然而短期內(nèi)很難降低流域面源污染負(fù)荷，流域水質(zhì)狀況也難以有效減緩。因此必須有針對性地提出控源截污或降低氮磷入河方法，厘清面源入河份額，做到有的放矢。
面源污染指溶解態(tài)或顆粒態(tài)的污染物隨著降雨、融雪等徑流發(fā)生遷移轉(zhuǎn)化，并最終隨著徑流從不固定的地點(diǎn)匯入水體，造成的水體污染問題[3]。在一個復(fù)雜流域中，畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)村生活污水、城鎮(zhèn)地表徑流、農(nóng)業(yè)化肥等是面源污染重要來源[4]。不少學(xué)者研究表明土地利用類型、農(nóng)作物耕種方式、降水強(qiáng)度等因素會影響流域面源污染的時(shí)空分布特征與最終入河量[5-6]。目前，水文水質(zhì)模型與原位監(jiān)測是進(jìn)行流域面源污染相關(guān)研究的主要手段[7]。結(jié)合GIS 與RS 技術(shù)，以SWAT、HSPF、AnnAGNPS 等為代表的模型廣泛應(yīng)用于流域面源污染特征分析及負(fù)荷計(jì)算[8-10]。但大多水文水質(zhì)模型需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在資料缺乏地區(qū)較難適用。此外，原位監(jiān)測雖在一定程度上可以估算污染物通量，但較難區(qū)分不同面源污染入河特征[11]。因此，在資料缺乏且下墊面復(fù)雜的流域構(gòu)建面源污染負(fù)荷模型，實(shí)現(xiàn)面源污染入河特征及負(fù)荷定量研究，具有重要的研究意義。
南京市云臺山河長期受到農(nóng)業(yè)和城鎮(zhèn)面源污染的影響，河流水質(zhì)不容樂觀。因此研究以云臺山河流域?yàn)檠芯繉ο?，通過構(gòu)建降雨-徑流水文模型和面源污染負(fù)荷模型，結(jié)合原位監(jiān)測結(jié)果，分析了河流水體TN、TP含量的時(shí)空變化特征以及流域TN面源污染的產(chǎn)生及入河特征。本文以云臺山河實(shí)際控制目標(biāo)為依據(jù)，計(jì)算流域水體納污能力，確定流域污染物總量控制目標(biāo)，以期為流域面源污染精準(zhǔn)控制提供決策依據(jù)，為少資料流域構(gòu)建面源污染負(fù)荷模型提供參考。
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)概況
云臺山河位于江蘇省南京市江寧區(qū)，是秦淮河的主要支流之一，全長9.4 km，流域總面積約183.2 km2。云壩河、勝利河為云臺山河的兩個上游支流，下游有一條支流陽山河匯入（圖1）。研究區(qū)地處北亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫15.7 ℃，年均降水量1 067 mm，降水主要集中在6—9 月份，光、熱以及水資源較為豐富。
云臺山河流域是典型的農(nóng)業(yè)城鎮(zhèn)混合區(qū)域，土地利用類型復(fù)雜，主要為農(nóng)業(yè)用地（38%），其次為城鎮(zhèn)用地（22%）、未利用地（19%）以及林地（18%）。未利用土地主要包括未開發(fā)的低山丘陵、河濱草地、交通道路以及裸土地等。林地主要為自然林，分布在流域上游。根據(jù)河流關(guān)系和高程特征，云臺山河流域被分為勝利河片區(qū)、云壩河片區(qū)、主干流片區(qū)、陽山河片區(qū)（圖1）。流域自上游到下游，林地及農(nóng)業(yè)用地比例逐漸降低，城鎮(zhèn)用地比例升高。其中勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)是以農(nóng)業(yè)用地為主、城鎮(zhèn)用地為輔的典型半城鎮(zhèn)化區(qū)域，農(nóng)田面積比例為37%～42%，城鎮(zhèn)面積比例為20%～22%。云壩河片區(qū)是城鎮(zhèn)化程度較低、以農(nóng)林用地為主的區(qū)域，農(nóng)田及林地面積比例高達(dá)70%。陽山河片區(qū)的城鎮(zhèn)化程度最高，城鎮(zhèn)面積比例達(dá)到43%。結(jié)合云臺山河流域河網(wǎng)特征、土地利用類型以及子片區(qū)劃分情況，研究自上而下共設(shè)置8個采樣點(diǎn)，其中S1、S2和S7 分別位于云壩河、勝利河和陽山河片區(qū)出口處，S3～S6位于云臺山河主干流，S8位于流域總出口處。
1.2 研究方法
本研究首先基于自主編寫的半分布式降雨-徑流水文模型，模擬流域的逐日產(chǎn)匯流量，以此作為水量基礎(chǔ)，結(jié)合面源污染負(fù)荷模型，計(jì)算污染物產(chǎn)生量與入河量。其次根據(jù)實(shí)測水質(zhì)數(shù)據(jù)與一維水質(zhì)方程，反演污染物實(shí)際入河量，對模型效果初步評估。最后，根據(jù)實(shí)際水功能區(qū)劃分，計(jì)算流域的實(shí)際納污能力，與模型計(jì)算結(jié)果相結(jié)合進(jìn)行流域污染物削減量分析，并提出相應(yīng)的流域面源污染防治措施。
1.2.1 樣品采集與分析
于2019 年3 月至12 月，對云臺山河支流及主干流進(jìn)行逐月樣品采集。采用清洗過的采水器從距水面20 cm 處采集河流水樣，采集的水樣立即轉(zhuǎn)入預(yù)先清洗過的聚乙烯樣品瓶中，并放入冷藏箱內(nèi)，盡快送至實(shí)驗(yàn)室分析。未過濾水樣采用連續(xù)注射分析儀（Skalar San++，荷蘭）分析水體中的TN 和TP 濃度，方法檢測限：TN 為 0.01 mg·L-1，TP 為 0.001 mg·L-1。上述指標(biāo)檢測均在中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所公共技術(shù)服務(wù)中心完成。分析的TN 和TP 數(shù)據(jù)，主要用于云臺山河氮磷時(shí)空特征以及面源污染入河特征研究。
1.2.2 模型原理與構(gòu)建
（1）降雨-徑流水文模型
水文模型的編寫基于C++語言，在Visual C++6.0編譯器中完成，主要分為產(chǎn)流、匯流兩個模塊。產(chǎn)流模塊包括水面產(chǎn)流、城鎮(zhèn)產(chǎn)流、旱地產(chǎn)流與水田產(chǎn)流4 種產(chǎn)流類型，不同的產(chǎn)流類型采用不同的計(jì)算方法[12]，具體計(jì)算公式見表1。蒸散發(fā)折算系數(shù)根據(jù)《江蘇省水文手冊》確定，旱地及水田產(chǎn)流模型相關(guān)系數(shù)參考課題組前期研究結(jié)果[12]以及研究區(qū)實(shí)際情況進(jìn)行選定。匯流模塊包括坡地匯流和河道匯流兩個過程，本文分別采用納什瞬時(shí)單位線法和馬斯京根法進(jìn)行計(jì)算，通過河道分段來模擬流量在河道中的匯流過程。
（2）氮磷面源污染負(fù)荷模型
面源污染負(fù)荷模型主要包括污染負(fù)荷產(chǎn)生模塊和處理模塊。污染產(chǎn)生模塊可計(jì)算各類污染負(fù)荷產(chǎn)生量，包含農(nóng)村居民生活、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)業(yè)種植及城鎮(zhèn)徑流產(chǎn)污4 個部分，污染處理模塊用于計(jì)算污染負(fù)荷在遷移轉(zhuǎn)化過程中的損失量[13]，具體計(jì)算方法見表2。人均排污系數(shù)采用生態(tài)環(huán)境部華南環(huán)境科學(xué)研究所在江蘇南京的實(shí)測數(shù)據(jù)。畜禽產(chǎn)污量根據(jù)《全國規(guī)模化畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染情況調(diào)查及防治對策》，由畜禽糞便污染物含量的平均值與排泄系數(shù)相乘得到。水田產(chǎn)流期間徑流中TN、TP 的平均濃度參考王鵬等[14]的研究成果，TN 為3.81 mg·L-1，TP為0.13 mg·L-1。旱地產(chǎn)流模式的計(jì)算參數(shù)則參考張榮保等[15]在江蘇宜興梅林地區(qū)的實(shí)驗(yàn)測定值，TN 取值為m1=9.94，n1=2.74，TP 取值為m2=0.50，n2=0.38。污染負(fù)荷模型中處理模塊處理率根據(jù)生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所的《太湖流域污染源調(diào)查及污染負(fù)荷分析報(bào)告》中有關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來確定。
表1 降雨-徑流水文模型子模塊計(jì)算方法Table 1 Calculation of modules of rainfall-runoff hydrological model
表2 污染負(fù)荷模型子模塊計(jì)算方法Table 2 Calculation of modules of pollution load model
（3）一維水質(zhì)模型
河流主要為分段式河流與源頭式河流兩種類型。
分段式河流段末一維水質(zhì)方程為：
式中：Ce為段末的污染物濃度，mg·L-1；Cx為流經(jīng)x距離后的污染物濃度，mg·L-1；Sn為單位水體面源污染物增量，g·m-3；x為沿河段的縱向距離，m；u為設(shè)計(jì)流量下河道斷面的平均流速，m·s-1；K為綜合降解系數(shù)，污染物降解系數(shù)采用兩點(diǎn)法[16]計(jì)算得到，TN 降解系數(shù)為0.17 s-1，TP降解系數(shù)為0.14 s-1。
對于分段式河流，污染物入河量為：
式中：W為污染物入河量，g；Q為河流流量，m3·s-1；t為相應(yīng)的時(shí)間，s。
對于源頭式河流，污染物入河量的計(jì)算采用以下公式：
式中：Ce為河流污染物背景濃度，mg·L-1；C0為初始斷面污染物濃度，mg·L-1。其余參數(shù)意義同上。
（4）水體納污能力計(jì)算
根據(jù)《水域納污能力計(jì)算規(guī)程》（GB/T 25173—2010）規(guī)定和計(jì)算精度要求，并結(jié)合云臺山河流域?qū)嶋H情況，采用一維穩(wěn)態(tài)模型進(jìn)行水體納污能力計(jì)算[17]。水體納污能力計(jì)算的最小空間單元為河段，因此將流域內(nèi)河流劃分為勝利河、云壩河、陽山河以及云臺山河主干流4 個河段。在90%的枯水年水動力條件下計(jì)算河流的納污能力，各河段納污能力的計(jì)算公式如下：
式中：Wij為第i河段第j日的納污能力，g·s-1；Qij為第i河段第j日的平均流量；Csi為第i河段水環(huán)境目標(biāo)控制濃度；Coi為河段上游來水的污染物濃度。其余參數(shù)意義同上。
全區(qū)域的納污能力為分河段納污能力之和，計(jì)算公式為：
式中：W為區(qū)域總納污容量；αij為不均勻系數(shù)，取值在0～1，取值依據(jù)為河道寬度，寬度越大，其值越小。
1.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型驗(yàn)證
模擬所需資料包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)等，具體來源見表3。研究河段水環(huán)境功能區(qū)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)《南京市江寧區(qū)水資源綜合規(guī)劃》確定，水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)采用《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）。
由于云臺山河流域資料的稀缺性，流域出口流量數(shù)據(jù)由實(shí)測流速乘以斷面面積得到。模型出水口為云臺山河干流段末斷面（S8），2019 年流域出口匯流量模擬結(jié)果見圖2。云臺山河全年總過水量3.5×107m3，年內(nèi)平均流量僅為 1.1 m3·s-1，河流流量較小，滯留時(shí)間較長。流量在年內(nèi)分布較為均勻，整體與降水趨勢一致。計(jì)算得到模型納什效率系數(shù)E=-0.16（n=10），表明模擬結(jié)果接近觀測值的平均值水平，總體結(jié)果可信，但過程模擬誤差大。由于研究區(qū)流域水文資料稀缺，實(shí)測流量數(shù)據(jù)有限，模擬誤差較大，但本文認(rèn)為水量結(jié)果作為面源污染負(fù)荷模擬的基礎(chǔ)，對氮磷入河污染物總量產(chǎn)生一定的影響，但對不同來源氮磷的相對貢獻(xiàn)比例影響較小，可以反映各分區(qū)氮磷來源及其入河特征。因此可將水文模型模擬結(jié)果作為污染負(fù)荷模型的水量基礎(chǔ)。
2 結(jié)果與討論
2.1 河流TN、TP時(shí)空特征分析
2019 年云臺山河TN 濃度為0.5～18.0 mg·L-（1n=79），平均值為 5.1 mg·L-1，TP 濃度為 0.02～1.90 mg·L-1，平均值為0.14 mg·L-1。根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）中Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)（TN：1.5 mg·L-1，TP：0.3 mg·L-1），云臺山河各河段TN均超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，TP僅陽山河支流超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。因此云臺山河水質(zhì)狀況不容樂觀，應(yīng)重點(diǎn)控制氮污染物輸入。
研究區(qū)河流水體中TN 和TP 濃度存在顯著的空間異質(zhì)性。從圖3 可以看出，位于流域上游的S1～S3采樣點(diǎn)TN 濃度（平均值為3.1 mg·L-1）顯著低于其他河段（平均值為6.2 mg·L-1）（P＜0.05）。在河流流動過程中，外源污染的不斷匯入會導(dǎo)致下游濃度高于上游[18]。S4～S8河段各采樣點(diǎn)TN濃度無顯著性差異（P＞0.05），表明該河段內(nèi)無其他外源輸入。S3 到S4 濃度的驟升可能是因?yàn)镾3～S4 河段有點(diǎn)源污染匯入。S1樣點(diǎn)TN 濃度顯著高于S2，這主要因?yàn)檗r(nóng)業(yè)化肥使用比城市徑流產(chǎn)生更多的氮，并進(jìn)入河流水體[19]。云臺山河S7 樣點(diǎn)TP 濃度高于其他采樣點(diǎn)，但整體無統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差異性（P＞0.05）。城鄉(xiāng)結(jié)合型河流水體中TP濃度從上游到下游變化趨勢相對較緩，主要是沿途接納城鎮(zhèn)與農(nóng)業(yè)面源污染，因此受到城市污染與農(nóng)業(yè)污染影響所致[20]。
表3 數(shù)據(jù)及來源Table 3 Data and sources
云臺山河支流與干流年內(nèi)變化存在差異。從圖4 可以看出，上游云壩河（S1）3—9 月TN 濃度變化較為平穩(wěn)（平均值為2.6 mg·L-1）；10 月濃度驟升（11.0 mg·L-1），主要因?yàn)闃O低的月降雨量（12 mm）和高蒸發(fā)量導(dǎo)致水量下降。勝利河（S2）年內(nèi)變化不顯著（1.7±0.96 mg·L-1），可能與上游水庫水量補(bǔ)給有關(guān)。S8 采樣點(diǎn)作為流域出口，呈現(xiàn)出雨季濃度較低（平均值為3.5 mg·L-1）、旱季濃度較高的特征（平均值為7.5 mg·L-1），這與其他流域河流特征類似[21]。雨季水量大、溫度高，對污染物有一定的稀釋作用并促進(jìn)水體中氮的降解[22]，同時(shí)水生植物的生長會消耗部分營養(yǎng)鹽[23]。位于下游的陽山河（S7）春季TN、TP 濃度顯著高于其他月份，主要與3—4 月份的沿河放牧活動有關(guān)。TP濃度年內(nèi)變化緩慢，表現(xiàn)為逐漸下降的趨勢，3—5 月平均濃度為0.35 mg·L-1，6—8 月平均濃度 0.13 mg·L-1，9—12月平均濃度為0.06 mg·L-1。云臺山河TP濃度與PO3-4呈明顯正相關(guān)（P＜0.05，R2=0.8），3—5 月份正值農(nóng)業(yè)施肥期，未被農(nóng)作物吸收的部分無機(jī)磷隨徑流進(jìn)入河流水體，導(dǎo)致磷含量較高。6—8 月份正值汛期，降雨徑流的稀釋作用導(dǎo)致河流磷濃度降低[24]。而9—12 月份，河流磷來源主要為土壤固有磷，且懸浮物含量降低，導(dǎo)致磷濃度驟然降低[25]。
2.2 流域TN面源污染產(chǎn)生量分析
為驗(yàn)證基于模型模擬結(jié)果計(jì)算的面源污染年入河量的精度，研究利用一維水質(zhì)模型對污染物入河量進(jìn)行了反演計(jì)算，并與模型估算的污染物入河量進(jìn)行對比（表4）。結(jié)果表明，TN 的模擬值較實(shí)測值低18.4 t，相對誤差為14.2%；TP 的模擬值較實(shí)測值高4.5 t。TN 面源污染的估算結(jié)果較好，而TP 的估算值偏差較大。一方面，TP 入河量較小，實(shí)測數(shù)據(jù)具有一定的隨機(jī)性，且實(shí)測值為瞬時(shí)值，模型計(jì)算數(shù)據(jù)為平均值，兩者存在一定的差異性。另一方面，水生植物及懸浮顆粒對磷元素存在一定的吸收與吸附作用，而模型為簡單的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)模型，沒有考慮磷在水體中的遷移轉(zhuǎn)化過程，導(dǎo)致模擬值高于實(shí)測值。綜合來看，TN 面源污染的模擬誤差在可接受的范圍之內(nèi)，表明面源污染負(fù)荷模型對TN的模擬結(jié)果較好。以下基于模型結(jié)果主要對流域TN污染物進(jìn)行分析。
云臺山河流域的TN污染負(fù)荷產(chǎn)生量占比計(jì)算結(jié)果見圖5，逐月產(chǎn)生量結(jié)果見圖6。云臺山河流域TN年產(chǎn)生量為581.1 t，農(nóng)村生活及農(nóng)田徑流產(chǎn)生的氮是主要來源，分別占總產(chǎn)生量的36%和35%，畜禽養(yǎng)殖及城鎮(zhèn)徑流產(chǎn)生氮貢獻(xiàn)較少，分別占總產(chǎn)生量的22%和7%。大量研究表明，農(nóng)業(yè)活動產(chǎn)生的氮是河流水體重要來源，而城市區(qū)由于完備的污水收集處理系統(tǒng)，面源TN 污染產(chǎn)生量相對較低[26]。農(nóng)田徑流污染主要為旱地徑流產(chǎn)污，水田產(chǎn)污貢獻(xiàn)較少（圖7）。在水稻生長期，水田多處于圩田的狀態(tài)，徑流多囤積于農(nóng)田以供水稻生長，并未隨地表水流匯入水體，氮元素多被農(nóng)作物所吸收。旱地產(chǎn)污期間，前期殘存在農(nóng)田內(nèi)的氮肥大多隨降雨沖刷進(jìn)入地表徑流，大量氮元素進(jìn)入水體，引起面源污染。流域內(nèi)面源TN產(chǎn)生量存在空間差異性，勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)TN 的年產(chǎn)生量最多，分別為210.0、153.0 t，共占全流域TN 產(chǎn)生量的62%，是云臺山河全流域污染物來源的主要區(qū)域。
表4 流域面源污染3—11月TN、TP入河量比較Table 4 Comparison of non-point source pollution into the river from March to November
2.3 流域TN面源污染入河量分析
面源污染入河量模擬結(jié)果見圖7。云臺山河流域TN 年入河量為187.8 t，年入河比例（面源入河量與產(chǎn)生量之比）為32%。研究分析不同污染來源入河比例發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)徑流來源的TN年污染產(chǎn)生量低，但入河比例最高，為87%，主要因?yàn)槌擎?zhèn)高不透水面比例使得污染物更易被降雨徑流沖刷攜帶至受納水體[27]。畜禽養(yǎng)殖的TN 污染入河比例最低，為16%。統(tǒng)計(jì)年鑒顯示2018 年江寧區(qū)規(guī)模畜禽養(yǎng)殖場糞便無害化處理和資源化利用率達(dá)98%以上，集中處理以及可持續(xù)利用使得畜禽養(yǎng)殖污染入河比例較低。
總體來看，勝利河片區(qū)的TN入河量最高，占全流域入河總量的36%；其次是主干流片區(qū)，占全流域的27%。各片區(qū)入河量主要與片區(qū)總面積有關(guān)，因此研究進(jìn)一步分析了片區(qū)TN 單位面積入河量。從圖8 可以看出，各片區(qū)不同面源污染來源單位面積入河量存在一定的空間差異性。勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)的不同來源單位面積TN入河量相似，表現(xiàn)為農(nóng)田徑流＞農(nóng)村生活＞城鎮(zhèn)徑流＞畜禽養(yǎng)殖，主要與兩片區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)相似有關(guān)。云壩河片區(qū)高的農(nóng)田徑流污染（TN為0.57 t·km-2）表明，該區(qū)域農(nóng)田污染較其他地區(qū)嚴(yán)重，農(nóng)肥所含氮元素及降雨沖刷是流域徑流污染的主要原因[28]。陽山河片區(qū)則具有最高的城鎮(zhèn)徑流單位面積入河量（TN為0.38 t·km-2），表明陽山河片區(qū)內(nèi)城市污染較其他區(qū)域嚴(yán)重，可能受到區(qū)域城鎮(zhèn)化程度的影響，不透水下墊面導(dǎo)致城市降雨徑流污染加重[29]。
2.4 流域TN面源污染控制方案
研究計(jì)算了云臺山河各支流及干流TN 納污能力，并根據(jù)TN入河量計(jì)算出各河段需削減量，結(jié)果如表5 所示。2019 年的水文條件下，云臺山河流域TN納污能力為50.5 t·a-1。根據(jù)江蘇省地表水功能區(qū)的劃分，云臺山河2010—2020 年水質(zhì)保護(hù)目標(biāo)為Ⅳ類水。為達(dá)到目標(biāo)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，云臺山河流流域TN 需削減量達(dá)137.3 t·a-1，為納污容量的270%。
云臺山河流域以TN 污染為主，因此為保證云臺山河流域水質(zhì)達(dá)標(biāo)，需對流域TN 面源污染進(jìn)行精準(zhǔn)控制。研究分析了各片區(qū)TN 污染來源需削減量，結(jié)果見圖9?？傮w來看，在保持現(xiàn)狀情況下，流域中農(nóng)田徑流、農(nóng)村生活、城鎮(zhèn)徑流、畜禽養(yǎng)殖的入河TN 需削減量分別為 55.5、39.7、26.6、15.5 t·a-1。在流域面源污染控制中，勝利河片區(qū)、主干流片區(qū)以農(nóng)田徑流及農(nóng)村生活污染來源控制為主，兩類污染來源共占污染控制總量的69%，應(yīng)重點(diǎn)控制。云壩河片區(qū)以農(nóng)田徑流污染控制為主，占污染控制總量的54%。陽山河片區(qū)以徑流污染控制為主，城鎮(zhèn)徑流與農(nóng)田徑流TN需削減量各占該片區(qū)控制目標(biāo)的36%。
表5 流域TN納污能力及需削減量（t·a-1）Table 5 Pollutants carrying capacity and pollutant reduction of TN in the basin（t·a-1）
據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，南京市2018 年農(nóng)田單位面積施肥量為244.9 kg·hm-2，通過優(yōu)化施肥處理，可提高水稻對氮素的吸收利用[30]，從而降低云臺山河流域農(nóng)田TN入河量，以達(dá)到農(nóng)田TN污染控制標(biāo)準(zhǔn)。農(nóng)村生活及畜禽養(yǎng)殖污染源，可通過分類收集、集中處理的方式進(jìn)行針對性管控。建立雨水調(diào)蓄池并完善城鎮(zhèn)雨污分流系統(tǒng)，則可有效減少城鎮(zhèn)徑流污染。
2.5 不足與展望
本文以云臺山河流域?yàn)槔醪教接懥松儋Y料復(fù)雜小流域面源污染研究方法。文中水文模型僅為面源污染負(fù)荷模型提供水量數(shù)據(jù)支撐，對于兩者之間更復(fù)雜的耦合方式，本文尚未進(jìn)行進(jìn)一步的深入探討。現(xiàn)提出本研究的不足之處，以便后續(xù)的深入研究和完善。
在不同下墊面產(chǎn)流過程中，旱地產(chǎn)流計(jì)算模塊采用的是單層蓄滿產(chǎn)流模式，僅考慮地表徑流攜帶的污染物，對地下徑流的研究較少。在水田產(chǎn)流計(jì)算模塊，考慮了水稻的不同生長階段需水量，但未考慮農(nóng)田灌溉方式對氮磷污染物產(chǎn)生量的影響。在不同的生長階段，農(nóng)作物對水分的吸收和蒸騰作用有所不同，施肥方式與作物對營養(yǎng)物的吸收程度也有所不同。后續(xù)可對旱地產(chǎn)流及水田產(chǎn)流模塊進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)不同研究區(qū)域的產(chǎn)流方式。
面源污染負(fù)荷模型中，不同面源污染來源的具體參數(shù)來源于文獻(xiàn)整合，具體測定數(shù)據(jù)較少，在提高模型普適性的同時(shí)會對流域的污染物估算造成一定的偏差。在后續(xù)的研究中，應(yīng)加強(qiáng)對水質(zhì)等數(shù)據(jù)的實(shí)際監(jiān)測，完善水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)，提高模型的精確度。實(shí)際情況下，水生植物及懸浮顆粒對磷元素存在一定的吸收與吸附作用，而本文采用的面源污染負(fù)荷模型為簡單的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)模型，沒有考慮磷在水體中的遷移轉(zhuǎn)化過程，因此造成了污染物估算偏差，有待進(jìn)一步深入研究。
3 結(jié)論
（1）云臺山河各河段TN 均超Ⅳ水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，TP 僅陽山河支流超Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)?？傮wTN濃度下游高于上游，干流TN 濃度旱季高于雨季。TP 濃度空間變化不明顯，年內(nèi)變化緩慢，表現(xiàn)為逐漸下降的趨勢。
（2）TN 面源污染負(fù)荷模擬結(jié)果表明農(nóng)村生活及農(nóng)田徑流是云臺山河TN 主要來源，勝利河片區(qū)與主干流片區(qū)是污染物來源的主要區(qū)域。
（3）云臺山河流域TN 年入河量占面源產(chǎn)生量的32%。上游地區(qū)農(nóng)業(yè)/農(nóng)村源具有高的單位面積氮磷入河量，下游地區(qū)城鎮(zhèn)徑流源具有較高的單位面積氮磷入河量。
（4）云臺山河流域TN 納污能力為50.5 t·a-1，為達(dá)到Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，云臺山河流域TN 需削減量達(dá)137.3 t·a-1，其中農(nóng)田徑流和農(nóng)村生活源入河TN 需削減量最高，應(yīng)重點(diǎn)防治。
（5）研究表明在流域水文資料較缺乏的情況下，通過構(gòu)建降雨-徑流水文模型，以水文模型模擬結(jié)果作為面源污染負(fù)荷模型的水量基礎(chǔ)，并考慮面源污染物的不同來源與遷移路徑，可定量估算流域面源污染物產(chǎn)生量及入河量。
猜你喜歡
文藝生活(藝術(shù)中國)(2023年12期)2024-01-18 13:26:14
商品與質(zhì)量(2021年43期)2022-01-18 05:30:20
云南農(nóng)業(yè)科技(2021年6期)2021-12-30 06:29:00
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)(2021年33期)2021-04-17 08:38:01
環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào)(2020年4期)2020-07-22 03:40:52
地下水(2018年4期)2018-08-03 03:42:36
水利科技與經(jīng)濟(jì)(2017年9期)2017-04-22 02:42:30
河南水利與南水北調(diào)(2017年2期)2017-03-25 01:28:28
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)(2016年24期)2016-10-14 05:21:21
中國資源綜合利用(2016年9期)2016-01-22 08:35:26
