龐琰瑾，袁增偉

(南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院污染控制與資源化研究國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023)

伴隨我國(guó)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速推進(jìn)，不透水地面和大氣污染物沉降量快速增加，這不僅加劇了城市內(nèi)澇[1]，而且造成降雨徑流污染負(fù)荷激增. 有學(xué)者指出，在城市化程度較高的地區(qū)，若不重視面源污染控制尤其是降雨徑流污染，即使點(diǎn)源污染得到全面控制，受納水體的水質(zhì)仍無(wú)法得到明顯改善[2-3]. 在“河長(zhǎng)制”先行的區(qū)域，污染治理全面推行精準(zhǔn)化，逐漸實(shí)現(xiàn)從粗放治理向精準(zhǔn)治污轉(zhuǎn)變. 而精細(xì)量化降雨徑流污染負(fù)荷是流域尺度實(shí)現(xiàn)面源精準(zhǔn)治污全過(guò)程控制的重要前提.

傳統(tǒng)的降雨徑流污染負(fù)荷測(cè)算往往采用輸出系數(shù)法，輸出系數(shù)指單位時(shí)間單位面積負(fù)荷量，常采用多年平均值，這種方法雖然簡(jiǎn)便，但未能充分考慮污染負(fù)荷產(chǎn)生的時(shí)空異質(zhì)性[4-5]. 隨著對(duì)降雨徑流污染研究的精度要求不斷提高，各水文模型被廣泛應(yīng)用于降雨徑流污染研究中[6-8]，如SWMM、SWAT、AnnAGNPS等模型. 但這些模型涉及參數(shù)過(guò)多、資料不易獲取且計(jì)算過(guò)程復(fù)雜[9-10].

SCS-CN(soil conservation service-curve number)是被廣泛應(yīng)用于降雨徑流污染研究的經(jīng)驗(yàn)水文模型之一[11-13]. 該方法基于土壤的前期濕度條件(AMC)、土壤類(lèi)型和土地利用類(lèi)型特征綜合確定了CN取值(變化在0～100之間)，并通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)一步推算出土壤的最大可能入滲量(S). 最后，基于降雨量(P)、初損值(Ia)和最大可能入滲量(S)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即可計(jì)算得到降雨徑流深(Q). 一般情況下，根據(jù)降雨事件前5天的累積降雨量P5，將AMC劃分為3種等級(jí)，即干旱條件(AMCⅠ)CN1、一般條件(AMCⅡ)CN2和濕潤(rùn)條件(AMCⅢ)CN3. 該模型具有計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單、所需參數(shù)少、操作簡(jiǎn)便、資料易于獲取等特點(diǎn)，適用于資料缺乏且下墊面復(fù)雜的地區(qū)[14].

然而，早期的SCS-CN方法沒(méi)有明確區(qū)分前期濕度條件且AMC分級(jí)方式會(huì)造成初損值突變. 針對(duì)這些問(wèn)題，學(xué)者們相繼提出了AMC的定量化修正方法，如Mishra等對(duì)前期土壤濕度做了定量化修正，構(gòu)建了Mishra-Singh(MS)模型[15];Geetha等將AMC修正方法與前期濕度含量(AMA)修正方法進(jìn)行了對(duì)比[16]. Li等利用修正后的MS模型測(cè)算了沈陽(yáng)市2015年不同用地類(lèi)型的降雨徑流深[17]. 另外，SCS-CN方法將初損值(Ia)與最大可能入滲量(S)的比值定義為初損率(λ)，通常取標(biāo)準(zhǔn)值0.2，但該取值未考慮其與研究區(qū)地理和氣候因素的相關(guān)性[18]，因此，鄧景成等[19-20]分別對(duì)我國(guó)黃土區(qū)和三峽地區(qū)的降雨徑流初損率做了本地化率定. 總體來(lái)看，前期基于SCS-CN模型的降雨徑流研究多是為了預(yù)測(cè)城市雨洪，只關(guān)注了地表徑流量，并未關(guān)注徑流造成的水污染物遷移傳輸，但這些改進(jìn)和修正模型為提高地表徑流量的計(jì)算精度提供了有力支持[21]，也為精準(zhǔn)測(cè)算降雨徑流污染負(fù)荷提供了方法保障.

望虞河西岸綜合示范區(qū)位于太湖流域，是正在經(jīng)歷快速城市化的地區(qū)，又是“引江濟(jì)太”工程的清水廊道流經(jīng)區(qū). 該地區(qū)水污染較為嚴(yán)重，其水環(huán)境治理對(duì)于保障太湖水質(zhì)具有重要意義. 因此，本研究通過(guò)在研究區(qū)內(nèi)開(kāi)展不同土地利用類(lèi)型的降雨觀測(cè)實(shí)驗(yàn)，修正SCS-CN模型中的初損率，并基于土地利用類(lèi)型遙感解譯和降雨徑流污染物濃度測(cè)定，精細(xì)刻畫(huà)望虞河西岸河網(wǎng)區(qū)的降雨徑流污染負(fù)荷時(shí)空分布格局. 研究結(jié)果為流域面源污染負(fù)荷測(cè)算和水污染防治方案制定提供了更為詳細(xì)具體的決策支撐.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)(圖1)隸屬于江蘇省無(wú)錫市，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，降水豐沛，年降水量在1100 mm左右[22]. 研究區(qū)占地面積486 km2，位于望虞河西岸南部，以新吳區(qū)和錫山區(qū)為主，另有約8%面積屬于梁溪區(qū). 新吳區(qū)是高新產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代工業(yè)區(qū)，錫山區(qū)是工農(nóng)業(yè)共同發(fā)展的城村復(fù)合區(qū)，梁溪區(qū)為現(xiàn)代商住區(qū).

圖1 研究區(qū)內(nèi)主要水系及行政區(qū)劃

1.2 污染負(fù)荷測(cè)算

1.2.1 降雨徑流深測(cè)算 降雨徑流深采用SCS-CN模型進(jìn)行計(jì)算[23]，模型假設(shè)降雨實(shí)際入滲量與其潛在最大入滲量之比等于降雨徑流深與潛在最大徑流深之比. 其模擬方程為：

(1)

式中，Q為降雨徑流深(mm);P為降雨量(mm);S為最大可能入滲量(mm);λ為初損率，是初損值Ia與S的比值，無(wú)量綱. 在硬質(zhì)地表上，由于水分蒸發(fā)很快，土壤的前期濕度條件這一因素對(duì)徑流產(chǎn)生的影響不明顯，因此降雨徑流深通過(guò)公式(1)計(jì)算. 然而，對(duì)于綠地和農(nóng)田這兩種下墊面類(lèi)型，本研究采用對(duì)前期土壤濕度做了定量化修正的Mishra-Singh(MS)模型[15]，引入M參數(shù)，降雨徑流深通過(guò)公式(3)計(jì)算.

(2)

(3)

式中，P5為降雨事件前5 d的累積降雨量，用來(lái)表征前期土壤濕度.

1.2.2 污染負(fù)荷測(cè)算 研究區(qū)產(chǎn)生的降雨徑流污染，可由“降雨徑流深”、“污染物濃度”與“土地利用類(lèi)型面積”這3個(gè)空間化圖層數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中用柵格計(jì)算器相乘疊加獲得，即：

(4)

式中，Wj為降雨徑流第j類(lèi)污染物總負(fù)荷;Qi為第i種土地利用類(lèi)型的降雨徑流深，采用本地化修正后的SCS-CN模型計(jì)算;Cij為第i種土地利用類(lèi)型上第j類(lèi)污染物的濃度，采用間隔采樣的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算獲得降雨事件平均濃度EMC;Si為第i種土地利用類(lèi)型面積，通過(guò)遙感解譯獲得;n為流域內(nèi)土地利用類(lèi)型數(shù).

1.3 數(shù)據(jù)收集與處理

1.3.1 土地利用類(lèi)型解譯 土地利用類(lèi)型劃分參考《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 21010-2019)，研究區(qū)的土地利用類(lèi)型分為不透水地表、透水地表兩大類(lèi)，具體包含9種，即商服用地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地、城鎮(zhèn)住宅用地、農(nóng)村住宅用地、道路、林地、農(nóng)田、草地、未利用地. 選取拍攝于2017年的Landsat 8衛(wèi)星影像圖和GeoEye-1高分辨率商業(yè)遙感影像圖作為遙感數(shù)據(jù)源，用ENVI 5.2軟件進(jìn)行遙感解譯. 對(duì)監(jiān)督分類(lèi)得到的土地利用類(lèi)型圖進(jìn)行人工目視解譯調(diào)整，最終得到5 m×5 m高分辨率的土地利用類(lèi)型圖(圖2). 解譯結(jié)果顯示，農(nóng)田在各土地利用類(lèi)型中占比最大，其次是林地，城鎮(zhèn)居民用地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地、商服用地和道路等硬質(zhì)地表約占總面積的40%. 從各行政區(qū)來(lái)看，梁溪區(qū)近40%的面積為城鎮(zhèn)住宅用地，而錫山區(qū)50%以上的面積為農(nóng)田和林地，新吳區(qū)農(nóng)田、林地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地分別占該區(qū)總面積的20%左右. 考慮到透水和不透水兩大類(lèi)下墊面類(lèi)型在產(chǎn)流原理和產(chǎn)流特征上有較大差異，同時(shí)植被類(lèi)型和人類(lèi)活動(dòng)(如耕作)也會(huì)影響產(chǎn)流特征，因此，本研究在研究產(chǎn)流特征時(shí)將土地利用類(lèi)型劃分為綠地(包括草地和林地)、農(nóng)田、硬質(zhì)地面(包括商服用地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地、城鎮(zhèn)住宅用地、農(nóng)村住宅用地、道路和未利用地)3類(lèi);在研究產(chǎn)污特征時(shí)，考慮10種不同的土地利用類(lèi)型(道路又細(xì)分為城市道路和農(nóng)村道路，兩者在遙感解譯時(shí)難以區(qū)分，后續(xù)計(jì)算時(shí)按城鎮(zhèn)住宅和農(nóng)村住宅的比例加權(quán)平均處理).

圖2 2017年研究區(qū)土地利用類(lèi)型

1.3.2 日降雨量 本研究收集了研究區(qū)內(nèi)10個(gè)降雨觀測(cè)站的日降雨量數(shù)據(jù),涵蓋了2017年1月1日至2019年12月31日，并使用泰森多邊形插值的方法進(jìn)行空間插值(圖3).

圖3 降雨徑流實(shí)驗(yàn)空間點(diǎn)位分布及降雨站的泰森多邊形分布

1.3.3 初損率修正 為實(shí)現(xiàn)初損率λ的本地化修正，本研究于2018年7月22日至2019年11月30日分別開(kāi)展了3次天然降雨觀測(cè)實(shí)驗(yàn)和9次模擬降雨實(shí)驗(yàn)，測(cè)定3種下墊面類(lèi)型的降雨初損值. 其中，模擬降雨實(shí)驗(yàn)采用NLJY-10型便攜式人工模擬降雨系統(tǒng)，模擬大、中、小3種強(qiáng)度的降雨(小雨難以產(chǎn)流)，徑流場(chǎng)長(zhǎng)2.5 m、寬2 m、高3 m，其自帶雨量感測(cè)裝置，可以輸出每20 s的降雨強(qiáng)度. 實(shí)驗(yàn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的空間分布如圖3所示. 不同下墊面類(lèi)型的降雨初損值見(jiàn)表1. 通過(guò)與手冊(cè)值進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)考慮到研究區(qū)全年降雨以中雨為主，因此采用模擬降雨實(shí)驗(yàn)中雨條件下的初損值進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)本地化修正. 在此基礎(chǔ)上，本研究對(duì)3類(lèi)下墊面的初損率從0開(kāi)始做步長(zhǎng)為0.05的迭代計(jì)算，并將初損率和實(shí)測(cè)的初損值代入SCS-CN模型，計(jì)算出相應(yīng)的降雨徑流深. 由降雨徑流深除以降雨量計(jì)算出徑流系數(shù)，并與《室外排水設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB 50014-2006)給出的參考徑流系數(shù)、文獻(xiàn)中的徑流系數(shù)[25-26]進(jìn)行對(duì)比，從而推定可靠性較高的初損率取值.

表1 不同下墊面類(lèi)型的降雨初損值

1.3.4 污染物濃度測(cè)定 在降雨徑流觀測(cè)實(shí)驗(yàn)中，同時(shí)采集徑流樣品測(cè)定其中的污染物濃度. 具體步驟是: 對(duì)于各土地利用類(lèi)型的觀測(cè)點(diǎn)，自產(chǎn)流起前半小時(shí)每間隔5 min采集一次樣品，后半小時(shí)每15 min采集一次樣品. 采樣完成后，將各采樣點(diǎn)收集到的8～9瓶樣品于24 h內(nèi)送至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析. COD、總磷(TP)、總氮(TN)、氨氮(NH3-N)4種污染物的濃度監(jiān)測(cè)方法分別采用最新國(guó)標(biāo)方法，即重鉻酸鉀法(HJ 828-2017)、鉬酸銨分光光度法(GB/T 11893-1989)、堿性過(guò)硫酸鉀消解紫外分光光度法(HJ 535-2009)和納氏試劑分光光度法(HJ 535-2009). 各土地利用類(lèi)型上的EMC取值與文獻(xiàn)值[25-35]的對(duì)比如圖4所示.

圖4 四種污染物EMC與文獻(xiàn)值對(duì)比

2 結(jié)果與討論

2.1 地表徑流深

研究表明，研究區(qū)域綠地和農(nóng)田的初損率值為0.3，硬質(zhì)地表的初損率值為0.9. 這一參數(shù)修正結(jié)果對(duì)于城市化程度較高的平原河網(wǎng)區(qū)具有一定的參考價(jià)值. 在硬質(zhì)地表上，從降雨向地表徑流轉(zhuǎn)化這一過(guò)程的主要損失在于產(chǎn)流前的初損部分，因此初損值本身的大小對(duì)后續(xù)計(jì)算影響較大，而硬質(zhì)地表上產(chǎn)流較快，在獲取初損值時(shí)容易產(chǎn)生較大誤差，未來(lái)可以適當(dāng)增加實(shí)驗(yàn)次數(shù)，提高參數(shù)修正可靠性.

2017-2019年研究區(qū)內(nèi)各降雨觀測(cè)站在3類(lèi)下墊面上的徑流深計(jì)算結(jié)果如表2. 從表2可以看出: 1)各站產(chǎn)生的徑流深與降雨深之間存在顯著的正相關(guān)性，即隨著各站降雨量的減少而遞減，且各觀測(cè)站徑流深的差異程度與降雨深差異基本相同;2)各用地類(lèi)型上產(chǎn)生的徑流深呈現(xiàn)如下特征: 硬質(zhì)地表>綠地>農(nóng)田.

表2 各降雨觀測(cè)站三類(lèi)下墊面上的徑流深

2.2 地表徑流量

用徑流深與各降雨觀測(cè)站各類(lèi)下墊面的面積相乘獲得2017-2019年各站在三類(lèi)下墊面上的徑流量(表3). 從表3可以看出: 硬質(zhì)地表產(chǎn)生的徑流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于綠地和農(nóng)田產(chǎn)生的徑流量，這表明城市化增加了不透水地表面積，城市降雨徑流和洪澇發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加.

表3 各降雨觀測(cè)站三類(lèi)下墊面上的徑流量

表4 研究區(qū)2017-2019年污染負(fù)荷量

2.3 降雨徑流污染物負(fù)荷

根據(jù)上述獲得的各用地類(lèi)型EMC值、地表徑流量以及用地面積，核算出研究區(qū)2017-2019年徑流污染負(fù)荷，如表4所示.

從圖5中可以看出，單位面積TN、NH3-N、COD負(fù)荷的高值均分布于硬質(zhì)地表，其中單位面積TN和COD負(fù)荷最高值在農(nóng)村住宅用地，原因是農(nóng)村住宅用地屬于硬質(zhì)地表，雨水下滲量少，產(chǎn)生的地表徑流較多，并且農(nóng)村住宅用地位于農(nóng)村，周?chē)h(huán)境中存在大量有機(jī)肥、化肥、農(nóng)藥等物質(zhì)，導(dǎo)致污染物濃度較高;而單位面積TP負(fù)荷最高值在未利用地，原因是未利用地產(chǎn)生的地表徑流較多，并且未利用地上的TP濃度偏高(圖4)，這說(shuō)明未利用地是TP污染的重要來(lái)源之一，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)未利用地的規(guī)劃利用;此外，草地的四種污染物單位面積負(fù)荷均最低，林地次之，在城市建設(shè)中可以適當(dāng)增加草地、林地的面積，或?qū)⒂操|(zhì)化的建設(shè)用地與草地、林地合理配置，減少污染負(fù)荷的產(chǎn)生.

圖5 研究區(qū)2017-2019年各用地類(lèi)型的單位面積污染負(fù)荷

考慮到污染負(fù)荷總量往往與占地面積緊密相關(guān)，并不能反映各行政區(qū)污染程度的高低，因此本研究采用單位面積污染負(fù)荷量來(lái)識(shí)別重點(diǎn)污染管控區(qū)域. 從圖6中可以看出，錫山區(qū)單位面積TP、TN、NH3-N負(fù)荷最高，新吳區(qū)次之，梁溪區(qū)最低，尤其是單位面積TP負(fù)荷，錫山區(qū)有大面積農(nóng)田覆蓋，而農(nóng)田徑流的TP濃度更高，導(dǎo)致錫山區(qū)單位面積TP負(fù)荷更高;新吳區(qū)工業(yè)較發(fā)達(dá)，其單位面積COD負(fù)荷最高，錫山區(qū)次之，梁溪區(qū)最低. 由此看出，研究區(qū)徑流水質(zhì)管控需重點(diǎn)關(guān)注錫山區(qū)和新吳區(qū).

圖6 各行政區(qū)的單位面積污染負(fù)荷

2.4 可靠性分析

將本研究測(cè)算出的單位面積污染負(fù)荷與我國(guó)其他區(qū)域相比較[25,31-32,35-36]，如表5所示. 可以看出，本研究測(cè)算出的各污染物單位面積負(fù)荷值均落在已有研究的區(qū)間范圍內(nèi). 不同區(qū)域的各類(lèi)污染物單位面積負(fù)荷相差較大，主要是因?yàn)楦餮芯繀^(qū)域地理位置、氣候條件、土地利用類(lèi)型、區(qū)域發(fā)展階段的差異，相比于遼河流域、潮河流域、白河流域、十五里河流域、撫仙湖流域、海河干流流域，望虞河西岸綜合示范區(qū)城市化程度更高，硬質(zhì)化地表面積大.

表5 不同研究區(qū)域單位面積徑流污染負(fù)荷比較

3 結(jié)論

1)研究區(qū)綠地和農(nóng)田的建議初損率取值為0.3，硬質(zhì)地表的建議初損率取值為0.9，修正后的SCS-CN模型能更好地模擬降雨徑流深.

2)徑流深與降雨深之間存在顯著的正相關(guān)性，隨著各站點(diǎn)降雨量減少，徑流深也呈現(xiàn)遞減趨勢(shì);各用地類(lèi)型上的徑流深表現(xiàn)為: 硬質(zhì)地表>綠地>農(nóng)田;研究區(qū)徑流深最大的地方集中在梁溪區(qū)，該區(qū)城市化程度最高，分布著大量硬質(zhì)地表，雨洪管理需重點(diǎn)關(guān)注.

3)硬質(zhì)地表產(chǎn)生的徑流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于綠地和農(nóng)田產(chǎn)生的徑流量. 城市化增加了不透水地表面積，城市洪澇發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加. 這一結(jié)論對(duì)于高度城市化的太湖流域具有普遍性.

4)污染負(fù)荷與降雨深之間存在顯著的正相關(guān)性，研究區(qū)降雨徑流中TP、TN、NH3-N、COD 4類(lèi)污染物的負(fù)荷量分別從2017年的190、1359、445和16041 t減少到2019年的118、949、314和11250 t. 單位面積TP、TN、NH3-N負(fù)荷錫山區(qū)最高，新吳區(qū)次之，梁溪區(qū)最低;單位面積COD負(fù)荷新吳區(qū)最高，錫山區(qū)次之，梁溪區(qū)最低. 從用地類(lèi)型上來(lái)看，單位面積TN和COD負(fù)荷的最高值在農(nóng)村住宅用地，單位面積TP負(fù)荷最高值在未利用地. 此外，草地的4種污染物單位面積負(fù)荷均最低，林地次之.