清水河流域农业非点源污染模拟及特征分析

郝桂珍，宋凤芝，徐 利，朱贵有

(1.河北建筑工程学院，河北 张家口 075000；2.张家口市水务局，河北 张家口 075000)

近年来，随着流域污染防治工作的不断深入，农业非点源已成为国内外水环境的首要污染源。从全球范围来看，由污染导致退化的12 亿hm2耕地中，农业非点源污染导致的耕地退化约占12%[1]；我国《第一次全国污染源普查公报》显示，农业源排放的TN、TP分别占其排放总量的57.19%和67.27%。国内外的实践研究表明，模型能够模拟流域复杂的污染过程、分析非点源污染负荷的时空分布特征，是量化和管控非点源污染最直接有效的方法[2]，因此自国外引进以来便在国内迅速得到推行。相关研究表明[3,10]，SWAT模型在我国北方和南方流域都具有良好的适用性，例如王中根等[3]对海河流域的研究是SWAT模型在我国大型流域的成功应用；李爽等[4]利用SWAT模型对南四湖流域的非点源氮、磷污染进行了定量模拟和时空分布特征分析；秦云[5]利用SWAT模型模拟及预测了梁子湖流域的非点源污染，并基于模型分析提出了非点源污染控制措施。

本文以清水河流域为研究对象，构建SWAT模型对流域内的非点源污染进行模拟。基于模型模拟结果统计流域的非点源总氮(TN)、总磷(TP)污染负荷，并从时间、空间和降水等方面分析非点源污染特征，以掌握清水河流域的非点源污染状况，为流域的污染控制和管理提供科学依据。

1 研究区概况

1.1 清水河流域概况

清水河流域位于冬奥举办城市张家口。2017年1月，习总书记视察河北省张家口市时做出重要指示，强调张家口要加强生态建设，树立生态优先意识，建成首都水源涵养功能区和生态环境支撑区，这是深入实施京津冀协同发展战略的重大举措。冬奥会的举办，更是代表中国向世界展示山清水秀、生机盎然、欣欣向荣的美丽中国形象，因此该流域的环境形象是向世界展示中国走绿色可持续发展道路的样板。

该流域内的清水河是海河流域永定河水系洋河的主要支流。如图1所示，清水河发源于张家口市崇礼区桦皮岭南麓，流经清三营、狮子沟、白旗、西湾子、高家营等五个乡镇，至张家口市汇入洋河，全长109 km，上游分为东沟、正沟和西沟三大支流。

1.2 清水河水质现状

为保证冬奥期间的用水安全，张家口市已对污染企业进行关闭或停产整治[7]，点源污染得到有效控制。因此，为进一步提高水环境质量，有必要对流域内的非点源污染进行分析研究。

2 流域非点源污染模型的应用

2.1 SWAT模型概述

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是20世纪90年代中后期Jeff Arnold博士为美国农业部农业研究局(United States Department of Agriculture- Agricultural Research Service，USDA-ARS)开发的流域尺度模型[10]。该模型是一种基于地理信息技术(Geographic Information System，GIS)的分布式流域水文模型，由水文、土壤侵蚀与泥沙运输、营养物迁移转化三个模块构成，不仅可以进行长期连续的模拟，而且计算效率较高，被广泛应用于非点源污染的预防和治理。因此，本次应用该模型对清水河流域农业非点源污染进行模拟。

2.2 SWAT模型构建

借助Arc GIS平台构建清水河流域SWAT非点源污染模型。SWAT模型作为一个分布式水文模型，在应用于流域非点源污染模拟及控制时，所需数据包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)、土地利用数据、土壤数据、水文气象数据和农业管理数据等，将这些基础数据转换为模型所需的格式，建立SWAT模型基础数据库，数据来源及说明见表1。

表1 数据来源及说明Tab.1 Data source and description

2.2.1 划分子流域

高精度水系流域的生成有助于提高模型的模拟精度，DEM数据是SWAT模型用来自动提取流域边界基础，子流域划分是模型运行的重要组成部分。考虑到清水河流域的实际情况，以张家口市水文站为流域总出口，将河道阈值设定为4 000 hm2，通过模型调用Arc GIS的水文模块完成子流域划分，共生成集水面积1 987.03 km2，并划分为23个子流域，见图3(a)。

2.2.2 水文响应单元的划分

子流域划分完成后，需进一步在每个子流域内划分水文响应单元(Hydrologic Response Unit，HRU)，包括土地利用、土壤、地形数据加载及重分类和HRU的定义。

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如图3(b)所示，SWAT模型将清水河流域的土地利用类型重分为AGRL(耕地)、FRST(林地)、PAST(草地)、WATR(滩地)、URMD(城镇用地)和URML(城乡居民点)6类，其中草地、林地和耕地分别占流域总面积的39.50%、31.60%和27.88%，是流域内主要的土地利用类型。

流域内土壤被重分为13种类型，其中滞水高活性淋溶土(LVj)和不饱和雏形土(CMd)是流域内的主要土壤类型，占流域总面积的62.52%。叠加子流域、土地利用和土壤数据，并按模型操作手册的建议，将土壤最小阈值设置为5%定义HRU，最终将清水河流域划分为398个水文响应单元。

2.2.3 气象和土地管理数据库

利用天气发生器将崇礼气象站2007-2016年监测的日气象数据转换为SWAT模型计算所需的.dbf格式，构建SWAT模型气象数据库；而后依据实地调研和统计年鉴，构建农业管理数据库。至此，SWAT模型基础数据库构建完成。

2.3 模型率定与验证

2.3.1 敏感性参数选择

利用SWAT-CUP软件中的全局敏感性分析(Global Sensitivity)方法，筛选出10个对模型模拟结果影响最大的敏感性参数，以便对模型进行率定及验证。参数的物理意义和取值范围如表2所示。

表2 敏感性参数的物理意义和取值范围Tab.2 The physical significance and value range of sensitivity parameters

2.3.2 模型的率定与验证

采用张家口水文站的实测径流数据，利用SWAT-CUP软件中的SUFI2算法对模型进行率定和验证。以2007-2009年为预热期、2010-2013年为率定期、2014-2016年为验证期，根据纳什效率系数Ens和线性回归系数R2的结果对模型进行适用性评价，监测站点实测值与模拟值拟合结果和校验结果见图4。结果表明，模型率定期的Ens和R2分别为0.505、0.660，验证期的Ens和R2分别为0.674、0.738，均满足Ens≥0.5、R2≥0.6的精度要求，表明SWAT模型在清水河流域的适用性较好。

3 非点源污染特征分析

3.1 时间分布特征

3.1.1 年际变化特征

对SWAT模型进行率定和验证后，通过子流域输出文件(output.sub)中的ORGN、NSURQ、LAT_Q_NO3和GWNO3累加得到非点源TN污染负荷，通过ORGP、SOLP和SEDP累加得到非点源TP污染负荷。如表3所示，2011、2013、2015和2016年的年均非点源污染输出负荷表现为TN>TP，氮、磷输出负荷表现为2013年最高、2015年最低，TN、TP的最高输出负荷量分别为626.32和160.80 t/a，研究区域内TN造成的非点源污染较为严重。

表3 清水河流域的年均模拟输出负荷 t

3.1.2 季节变化特征

如图5所示，清水河流域非点源污染输出负荷变化具有明显的季节性：夏季(6-8月)TN和TP的输出负荷占全年总负荷的比例均大于60%，是非点源污染产生的高峰期；而冬季是非点源污染产生的低谷期，TN、TP的输出负荷占比分别为2.31%和0.74%；受降雨量和径流量的影响，春秋两季的输出负荷量有明显的波动变化，TN的平均输出负荷分别为7.00%、15.23%，TP的平均输出负荷分别为1.52%、16.80%。

3.1.3 各子流域月变化特征

研究区域内23个子流域在2011、2013、2015和2016年不同月份TN和TP输出负荷累计值如图6所示。可以看出，各子流域非点源TN和TP的输出负荷变化特征非常相似，5、6、16、20号子流域累计输出负荷量较大，而23、17号子流域输出量较小。总体看来，汛期的输出负荷明显大于非汛期，所有子流域在汛期(6-8月)的输出负荷占比超过总负荷的50%，可见，降雨量对非点源污染负荷有较大影响。

3.2 空间分布特征

根据子流域输出文件，分别作研究区内非点源TN、TP输出负荷强度(kg/hm2)的空间分布图。如图7和图8所示，各子流域TN、TP的输出负荷强度变化范围分别为0.038～0.469和0.002～0.136 kg/hm2，其年均值分别为0.193、0.043 kg/hm2。2011年非点源TN、TP输出负荷主要集中在5、6、10、12、14号子流域，普遍达到0.246和0.053 kg/hm2；2013年非点源TN和TP 输出负荷主要集中在2、3、5、6、10、12、14号子流域，普遍达到0.393和0.106 kg/hm2；2015年非点源TN和TP 输出负荷主要集中在1、2、3、5、6、14号子流域，普遍达到0.274和0.054 kg/hm2；2016年非点源TN和TP 输出负荷主要集中在2、3、5、6、7、10、12、14号子流域，普遍达到0.314和0.068 kg/hm2。可见，2013年的输出负荷强度最高。

清水河流域地形东北高、西南低，河流顺地势流淌，地形差异使得流域内河网密度分布不均，在东沟和西沟区域中河网较密集，耕地和草地也集中分布在河流两岸坡度较小的平原和丘陵区；植被量由东沟至西沟逐渐减少，水土流失现象逐渐加重。非点源污染负荷强度较高的2、3、5、6、7、10、12、14号子流域约占流域总面积的30.24%，而TN、TP输出负荷量分别约占总负荷量的50.41%和51.40%，是研究区域非点源污染负荷流失的关键源区。关键源区集中分布在东沟和西沟水系两侧，主要土地利用类型为耕地和草地，由于水土流失和翻耕、施肥等农业管理措施的影响，导致了较高强度的污染流失；其次，在正沟水系周围也具有较高的输出强度，该区域林地的植被覆盖度较高，植物根系对营养物质的固定作用较好，有效缓了降雨径流的冲刷和污染物的流失。

3.3 污染负荷与降水的关系

3.3.1 时间变化关系

为进一步探究清水河流域非点源污染输出负荷变化与降水的关系，如图9所示，统计流域2011、2013、2015和2016年的月均降雨量及非点源污染逐月输出负荷量。由图9可见，研究区域非点源TN、TP负荷的变化趋势基本一致，年际变化较大，并呈现出中间高、两头低的形状变化，最高值均出现在6-8月。降雨量的形状变化特征与其相似，峰值出现在6-8月，是研究区域的汛期。污染物年内总变化统计如表4所示，污染物在汛期(6-8月)的输出量占比较高，TN、TP污染负荷分别占全年总量的75.07%和79.56%，降雨量和径流量在汛期占全年总量的比重也超过50%。在农业管理措施中，6-8月是流域内作物种植、施肥的重要时期，化肥积累量大；而汛期降雨量丰富，径流量也较大，降雨径流的冲刷和运移对流域内非点源污染物影响较大。

3.3.2 相关性分析

为进一步探究清水河流域内非点源输出负荷与降雨量的关系，利用SPSS 19.0软件对研究区域的降雨量、径流量和非点源TN、TP污染负荷进行相关性分析，如表5所示，径流量的形成与降雨量呈正相关关系，其Pearson相关性为0.650；非点源污染负荷与降雨量、径流量的相关性均>0.7，在0.01水平上显著相关。可见，降雨量和径流量对非点源污染的产生和迁移至关重要。

表4 清水河流域汛期指标及占全年比例Tab.4 The index of Qingshui river basin in flood season and its proportion for the whole year

表5 各值相关性分析Tab.5 Correlation analysis of each value

研究区域各子流域在模拟期内的非点源污染输出负荷与降雨量的相关系数空间分布如图10所示，总体上看，降水作为污染物流失的驱动因子，非点源污染输出负荷均与降水呈正相关。非点源TN输出负荷与降水相关性较强的区域主要集中分布在正沟、西沟两侧和东沟上游，其中相关性最高的区域为2、4、5、14号子流域，相关系数为0.769～0.857，因此降水是导致该区域内非点源污染的流失主导因素。各子流域的非点源TP输出负荷与降水相关性的空间分布与TN有部分差别，如3、6、15、16号子流域的TP输出负荷与降水的相关性明显弱于TN。耕地是这些区域中的主要土地利用类型，并且多为坡度较小的平原和丘陵区，水土流失现象较严重；农业生产施用的磷肥进入土壤后较难溶解，而溶解的部分容易被土壤胶粒吸附形成较稳定的物质，不易被释放和移动，而氮素易被淋洗而被径流携带流失，因此使得该区域的氮磷输出负荷与降水和相关系数存在一定的差异。

相关系数高的区域，非点源污染物的流失与降水密切相关，高降雨量及强降水都会引起污染物的大量流失。此外，结合非点源污染负荷的空间分布可知，该区域自身非点源污染负荷强度较高，会加重非点源污染。因此，非点源污染物与降水相关性较高的区域一定要加强管理，特别是要严格控制农业种植区的化肥施用量和施用强度，合理施肥；草地及林地区应合理建造植被过滤带，以加强水土保持效果，削减径流量，减少非点源污染物的流失。

4 结 论

利用SWAT模型对清水河流域进行非点源污染模拟及特征分析，主要结论如下：

(1)研究区域农业非点源污染的时间分布特征表明：在年际变化上，2011、2013、2015和2016年的年均非点源污染输出负荷均表现为TN>TP，TN、TP的最高输出负荷量分别为626.32和160.80 t/a，TN造成的非点源污染较为严重；在季节变化上，非点源污染输出负荷具有明显的季节性，夏季和冬季分别是其产生的高峰期和低谷期；此外，各子流域的年累积负荷量在6-8月份占比超过总输出负荷的50%，呈现出汛期明显大于非汛期的特征。

(2)研究区域农业非点源污染的空间分布特征表明：2、3、5、6、7、10、12、14号子流域TN、TP输出负荷量分别约占总负荷量的50.41%和51.40%，是非点源污染负荷流失的关键源区，这些区域集中分布在东沟和西沟水系两侧，主要土地利用类型为耕地和草地。

(3)根据非点源污染负荷的时空分布特征，进一步探究污染输出负荷与降雨量的关系，结果表明：在时间上，流域内的非点源TN、TP的逐月输出负荷与月均降雨量均呈现出中间高、两头低的形状变化，汛期(6-8月)TN、TP污染负荷分别占全年总量的75.07%和79.56%，降雨量和径流量的比重也超过50%；相关性分析表明，各子流域的污染输出负荷与降雨量呈正相关关系，输出负荷与降水相关性较强的区域集中分布在正沟、西沟两侧和东沟上游，该区域内非点源污染物的流失与降水密切相关，高降雨量及强降水都会引起污染物的大量流失。

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