關(guān)鍵詞：有機(jī)污染物；非點(diǎn)源時(shí)空差異性；徑流曲線數(shù)法；水文響應(yīng)單元；水量水質(zhì)耦合模型

前言

現(xiàn)階段，水體面臨著越來越嚴(yán)重的有機(jī)污染物壓力，尤其是非點(diǎn)源污染的影響日益凸顯。了解有機(jī)污染物在水體流域中的時(shí)空分布特征可以為采取合理的污染治理和防控策略提供科學(xué)依據(jù)。然而，由于非點(diǎn)源污染的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)獲取困難性，導(dǎo)致對(duì)有機(jī)污染物時(shí)空差異性特征的深入研究面臨一定困難。因此，開展水體流域有機(jī)污染物非點(diǎn)源時(shí)空差異性特征的研究具有重要的環(huán)境保護(hù)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在此背景下，張彥等人利用M-K檢驗(yàn)和Prttitt突變檢驗(yàn)法監(jiān)測(cè)水體污染物的時(shí)空變化差異性。然而，由于M-K檢驗(yàn)基于數(shù)據(jù)的單調(diào)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如果數(shù)據(jù)存在周期性或非單調(diào)的變化趨勢(shì)，就容易引起檢驗(yàn)結(jié)果不準(zhǔn)確。張曉瑾等人利用Arc-gis對(duì)各項(xiàng)污染物的時(shí)空分布特征展開分析。但是，水土評(píng)價(jià)工具通?；谥笜?biāo)體系和評(píng)價(jià)模型進(jìn)行評(píng)估，但由于環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性和多樣性，評(píng)價(jià)工具可能無法覆蓋所有影響因素，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的偏差和不確定性增加。

針對(duì)以上問題，在本次研究中，利用徑流曲線數(shù)法（SCS法）計(jì)算流域地表徑流量，并將計(jì)算結(jié)果代入到水質(zhì)模型中，由此得到該流域中氮和磷的濃度值，實(shí)現(xiàn)水量模型與水質(zhì)模型的耦合；最后，利用水量水質(zhì)模型對(duì)九龍江流域的有機(jī)污染物非點(diǎn)源時(shí)空差異性進(jìn)行分析。

1研究區(qū)域概況

九龍江流域位于福建省境內(nèi)，由北溪和西溪兩條主要支流構(gòu)成。九龍江流域整體呈現(xiàn)西北部高、東南部低趨勢(shì)，流經(jīng)區(qū)域多為中、低山和平原地區(qū)。九龍江流域的年平均氣溫在19.9℃～21.1℃之間，年降水在1400～1800mm之間。九龍江流域的氣候特征表現(xiàn)為西北部氣溫較低、東南部氣溫較高；同時(shí)降水量沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)。九龍江流域的土壤類型可分為12主類、41個(gè)亞類，其中紅壤、赤紅壤、黃壤等是主要土壤類型。在這些土壤類型中，紅壤的分布面積最大，約占62%左右，其次為赤紅壤，約占16%左右，水稻土和黃壤分別占約9%和8%。在亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候的影響下，九龍江流域的植被覆蓋率較高，達(dá)到了60%左右，而且植被類型非常豐富，同時(shí)該地區(qū)的農(nóng)業(yè)也比較發(fā)達(dá)。

2數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1數(shù)據(jù)來源

文章對(duì)九龍江流域2020年-2023年的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了采集，具體類型和數(shù)據(jù)來源見表1。

2.2預(yù)處理

2.2.1氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理

在分析水體流域有機(jī)污染物非點(diǎn)源時(shí)空差異性特征時(shí)，氣象數(shù)據(jù)有著十分重要的作用。為了將氣象數(shù)據(jù)空間分辨率變化對(duì)特征分析結(jié)果的影響程度控制在最低，利用中國(guó)地面降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)采集到的氣象數(shù)據(jù)作了補(bǔ)充，經(jīng)過誤差分析和交叉驗(yàn)證后，得到高質(zhì)量的九龍江流域氣象數(shù)據(jù)，將其輸入到WDMUtil工具中，輸出得到氣象數(shù)據(jù)時(shí)間序列文件。

2.2.2子流域及水文響應(yīng)單元的劃分

劃分子流域和水文響應(yīng)單元可以提高對(duì)水體流域污染物時(shí)空差異性特征分析的精度。劃分子流域和水文響應(yīng)單元有助于更精細(xì)地描述不同區(qū)域的水文特征。水體流域內(nèi)的水文過程和水動(dòng)力學(xué)特點(diǎn)會(huì)受到地形、土壤類型、降雨徑流等影響。通過將流域按照地理和水文特征劃分為多個(gè)子流域和水文響應(yīng)單元，可以更好地捕捉不同區(qū)域的水文過程和水動(dòng)力學(xué)特征的差異，進(jìn)一步細(xì)化了分析的空間尺度。首先，獲取九龍江流域水系特征、降水量、土地使用情況、土地類型、水體流域坡度變化以及土壤類型等信息。將九龍江流域的河道閾值面積設(shè)定為3000hm2，即當(dāng)河道流域面積達(dá)到或超過3000hm2時(shí)，會(huì)被劃分為一個(gè)子流域。通過這種方式，可以更好地將整個(gè)流域分解成多個(gè)較小的子流域，有助于針對(duì)性地研究和管理各個(gè)子流域內(nèi)的水文、水質(zhì)特征，提高對(duì)流域水資源的科學(xué)認(rèn)識(shí)和綜合管理能力。將九龍江流域劃分為31個(gè)子流域。將九龍江流域的坡度閾值、土地利用閾值和土地類型閾值都設(shè)定為5%，對(duì)31個(gè)子流域再次進(jìn)行劃分，得到633個(gè)水文響應(yīng)單元。

3建立水量水質(zhì)耦合模型

根據(jù)子流域和水文響應(yīng)單元中的水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，利用徑流曲線數(shù)法計(jì)算九龍江流域的地表徑流量。徑流曲線數(shù)法假設(shè)雨量過程與徑流過程之間存在時(shí)滯性的關(guān)系，即降雨的大小和持續(xù)時(shí)間對(duì)于產(chǎn)生徑流的影響是有一定延遲的。該方法常用的數(shù)據(jù)包括雨量歷時(shí)曲線和累積徑流曲線。獲取一段時(shí)間內(nèi)的雨量數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)。然后，利用雨量歷時(shí)曲線繪制出不同雨量強(qiáng)度隨時(shí)間變化的曲線。利用累積徑流曲線繪制出徑流隨時(shí)間積累的曲線。徑流曲線數(shù)法因具有簡(jiǎn)便的運(yùn)算過程和較少的參數(shù)數(shù)量，有著十分廣泛的應(yīng)用范圍。地表徑流量計(jì)算公式如式（1）所示：

至此，完成水量水質(zhì)耦合模型的建立，利用該模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)汛期及非汛期時(shí)九龍江流域中氮和磷含量的計(jì)算。

4研究可行性驗(yàn)證

4.1水量水質(zhì)耦合模型性能評(píng)價(jià)

利用水量水質(zhì)耦合模型對(duì)九龍江流域2020年-2023年的徑流量、氮、磷濃度分別進(jìn)行模擬計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，以此來驗(yàn)證水量水質(zhì)耦合模型的綜合性能。文章選取了決定系數(shù)（R2）和Nash-Suttcliffe系數(shù)（Ens）作為模型的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，前者是針對(duì)模型均值的模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，后者則主要是針對(duì)極值。當(dāng)R2≥0.6且Ens≥0.5時(shí)認(rèn)為模型比較優(yōu)秀，二者的值越接近1，說明模型具有較高的分析精度。R2和Ens的計(jì)算公式如式（7）所示：

文章構(gòu)建的水量水質(zhì)耦合模型取得的R2值和Ens值見圖1。

通過觀察圖1可以看出，水量水質(zhì)耦合模型在2020年-2023年取得的R2值均在0.80以上，取得的值均為0.90以上，由此可以說明水量水質(zhì)耦合模型在有機(jī)污染物非點(diǎn)源時(shí)空差異性特征分析方面具有一定的有效性和可行性。

4.2研究區(qū)域有機(jī)污染物的模擬

由于九龍江流域整體面積較大，尤其是中游和下游遍布著數(shù)量非常多的廠區(qū)，非點(diǎn)源污染分布密集，要獲得2020年-2023年這4年間的非點(diǎn)源污染排放量和人河量是一項(xiàng)工程量非常大的工作，而且數(shù)據(jù)精度難以保證。為此，引入了數(shù)字濾波法，將實(shí)際采集到的九龍江流域有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，縮小因有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染人河量與排放量數(shù)據(jù)誤差導(dǎo)致的水量水質(zhì)耦合模型模擬結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差異性。

4.3有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染時(shí)間分布特征

非點(diǎn)源有機(jī)污染物的產(chǎn)生和遷移，與同年降水量和徑流量有著很大的關(guān)系。年降水量增加，必然會(huì)使徑流量增加，氮和磷的流失量也會(huì)有所增加。為了對(duì)氮、磷有機(jī)污染物的非點(diǎn)源污染時(shí)間分布特征進(jìn)行有效評(píng)估，選取了非點(diǎn)源負(fù)荷量作為關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)。這一指標(biāo)反映了在特定時(shí)間范圍內(nèi)，從非點(diǎn)源排放到水體中的氮和磷的總量，是衡量污染程度的基本量化工具。如圖2所示九龍江流域2020年-2023年月平均降水量與氮、磷非點(diǎn)源負(fù)荷之間的關(guān)系。

通過觀察圖2可知，九龍江流域在2020年－2023年4年間的降水變化趨勢(shì)基本一致，1-3月份、10-12月份降水較少，4月份開始增加，6月份達(dá)到降水峰值。氮非點(diǎn)源負(fù)荷與磷非點(diǎn)源負(fù)荷受降水量影響較大，與降水量之間呈正相關(guān)，兩種有機(jī)污染物的非點(diǎn)源負(fù)荷峰值均出現(xiàn)在6月份。這是因?yàn)榻邓看蟮募竟?jié)，地表徑流隨之增加，其中會(huì)包含大量的有機(jī)污染物，從而形成主要的有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染。降水量小的季節(jié)，地表徑流產(chǎn)出小，攜帶的有機(jī)污染物減少，所以降水量小的季節(jié)有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染程度也會(huì)有所降低。由此可以得出結(jié)論，九龍江流域有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染的時(shí)間分布特征受降水量影響較大，豐水期有機(jī)污染物的負(fù)荷增加、枯水期則降低。

同時(shí)，有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染負(fù)荷與土地使用類型也存在一定關(guān)聯(lián)。其中，耕地、林地、建設(shè)用地和園林用地與有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染負(fù)荷之間有著顯著的線性相關(guān)關(guān)系，林地則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

4.4有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染空間分布特征

九龍江流域氮、磷非點(diǎn)源污染負(fù)荷的空間分布特征見圖3。

通過觀察圖3可以看出，氮和磷的非點(diǎn)源污染負(fù)荷呈現(xiàn)出明顯的空間區(qū)域性特征。綜合來說，九龍江區(qū)域上游氮和磷的非點(diǎn)源污染負(fù)荷要低于中游和下游，這是因?yàn)橄掠伪椴级嗉覐S區(qū)和企業(yè)，人類活動(dòng)對(duì)地表徑流量產(chǎn)生較大的影響，從而導(dǎo)致植被覆蓋率較低、生態(tài)環(huán)境較上游相比要差一些，所以非點(diǎn)源污染負(fù)荷要高于上游。同時(shí)，受地形坡度和農(nóng)業(yè)活動(dòng)的影響，九龍江流域下游的有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染負(fù)荷也要高于中游和上游。

5結(jié)束語(yǔ)

此研究采集了九龍江流域2020年-2023年的水文數(shù)據(jù)，采用了多尺度的劃分方法，有助于更詳細(xì)地描述不同區(qū)域的水文特征。將地表徑流量作為水質(zhì)模型輸入項(xiàng)，并計(jì)算氮和磷的濃度，實(shí)現(xiàn)了水量和水質(zhì)的有效耦合采用徑流曲線數(shù)法計(jì)算九龍江流域的地表徑流量，這種方法可以對(duì)降雨徑流過程進(jìn)行較為準(zhǔn)確的描述，為后續(xù)有機(jī)污染物的時(shí)空分布分析提供可靠的水量輸入?yún)⒖?，提高了模型的?zhǔn)確性和可靠性。根據(jù)本次研究可知九龍江流域的有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染時(shí)空特征與降水量和季節(jié)有很大關(guān)系，降水量多的季節(jié)有機(jī)污染物的非點(diǎn)源污染負(fù)荷也有所增加；有機(jī)污染物非點(diǎn)源污染空間特征受人類活動(dòng)和廠區(qū)分布影響較大，九龍江流域上游的非點(diǎn)源污染負(fù)荷低于中游和下游。