2018, Vol. 39
2. 南京师范大学地理科学学院, 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点, 南京 210023
2. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution, College of Geographical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
在点源污染得到有效控制的地区, 农业非点源污染已经成为其水环境污染的主要方式[1].农田排水及在降水过程中所产生的地表径流中富含营养物质, 这些营养物质最终汇入目标水体, 使得目标水体富营养化程度加重[2, 3].针对日益严重的农业面源污染这一现象, 20世纪60年代, “最佳管理措施(BMPs)”这一理念的出现成为改变这一现象的有效方法[4~6].人工湿地、生态沟渠、滞留池等BMPs都能够有效地截留区内流失的氨氮、硝态氮和总氮[7~9].多水塘系统是在中国存在千年的BMPs, 但是自20世纪80年代起, 由于缺乏对沟-塘系统生态功能的关注, 很多年久失修的水塘严重淤积, 甚至被填平, 其截留农业面源污染的生态功能逐渐下降[10].
多水塘系统是指多而小的水塘通过水沟相连, 形成一个从结构到功能上完整的系统[11], 该系统作为农村景观组分, 能够显著地降低径流速度、贮存降水及暴雨径流, 其所蓄积的水资源在灌溉期回归农田, 得以循环利用[12].因此, 沟-塘系统能够有效地拦截、去除农业景观输出的营养物质, 改善流域水环境, 在农业发展过程中具有不可替代的作用和价值[13].已有研究表明, 多水塘系统对水资源的截留率达到85.5%, 对总氮的截留率最高达到了98.1%, 年平均氮截留量达到280 kg ·hm-2[14].因此, 多水塘系统以其低投入和高物质截留率, 被认为是控制农业面源污染和实现农业可持续发展的BMPs[15].
已有研究表明水塘在去除面源污染中的氮元素方面具有很高的潜力, 但是不同面积、位置和水塘的组合模式在截留氮元素方面的研究相对还较少.单水塘对氮元素的截留力通常是通过水塘出入口水环境中的氮元素含量的变化来确定的[16].从景观尺度而言, 在多水塘系统中, 水塘与水塘之间的组合关系对氮元素截留率的影响是需要进一步研究的问题[17].因此, 本文选择4个不同组合模式的多水塘系统, 研究其对氮元素截留率的影响, 同时分析多水塘系统流域内景观结构与氮截留率之间的关系, 以期为农村非点源污染的控制提供景观优化方案.
1 材料与方法 1.1 研究区概况本研究区域位于江苏省邵伯湖流域内, 邵伯湖面积为165 km2, 水质属于Ⅲ类, 该湖良好的水质与其流域内多水塘系统功能的发挥有着直接的关联.为了减少流域嵌套对研究结果的影响, 本研究选择位于邵伯湖流域的上游——江苏省仪征市的风岭流域为研究区, 该区处于湿润的亚热带气候和季风气候的过渡带, 年平均气温为15.5°, 降水量为1 000 mm.风岭流域面积为2 523 hm2, 高程变化范围为23~48 m[18].流域内共有360个水塘, 占流域总面积的10.3%.为了研究区内多水塘系统的结构对氮截留特征的影响, 本研究在风岭水库流域的上游选择了4个小流域进行分析(图 1).
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图 1 研究区示意 Fig. 1 Locations of the study areas |
风岭水库流域农田种植模式以稻麦轮种为主, 小麦的生长期为11月到次年的5月底, 水稻的生长期为5~10月.由于该区在水稻种植过程中, 水稻田内水量蒸发大, 农业排水量小(可以忽略不计).因此, 选择小麦种植期作为多水塘氮截留的研究期.在小麦种植期内, 有两次较为集中的施肥时间, 即11月的播种期和次年3月中旬的拔节孕穗期.集中施肥期若遇到强降水, 通常会引起过剩营养物质的流失, 加重农业面源污染.
该区2015年冬小麦的拔节孕穗施肥期主要集中在3月13~16日.随后3月17~18日产生一次降水过程, 降水时间比较集中, 降水量为74 mm, 且已经产生地表径流.根据以上情况, 本次水样采集时间分别为施肥前的3月12日和降水后的3月20日.共采集流域内19个水塘的水样, 每个水塘设置4个样点, 均匀分布于水塘周边, 采样点距离岸边2 m的位置.每个样点采集3瓶水样, 分别装在100 mL的一次性采样瓶中, 共采集228个水样.样品采集后, 于4℃车载冰箱内保存并在1d内送至实验室进行分析.实验测定的指标主要包括总氮(TN)、硝态氮(NO3--N)和氨氮(NH4+-N).具体分析方法如下：TN通过碱性过硫酸钾-紫外分光光度法进行测定, NO3--N、NH4+-N是将水样用0.45 μm有机微孔滤膜抽滤后进行测定. NO3--N是通过紫外分光光度法测定, NH4+-N是通过水杨酸-次氯酸盐分光光度法测定.
所测数据均以平均值及标准误差表示.利用单因素方差分析法(ANOVA)进行差异显著性分析(P < 0.05).统计分析采用SPSS 19软件, 采用Origin 9.0软件进行绘图.
1.3 多水塘系统网络特征计算本研究拟选择沟渠长度、密度、网络连接度、环度以及水塘数量等指标定量描述多水塘系统网络结构特征.其中, 沟渠网络连接度γ指数是度量网络与沟渠节点连接程度的指标.其计算公式如下：
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式中, L为连线数, V为节点数. γ数值变化范围为[0, 1], γ＝0, 表示网络内无连线, 只有孤立点存在, γ=1, 则表示网络内每一个接点都存在与其它所有接点相连的连线[19].
沟渠网络环度α指数用来描述网络中回路出现的程度, 即网络中实际回路数与网络中存在的最大可能回路数之比, 可使用α指数来测度：
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α指数的变化范围介于[-1, 1]区间, α＝0意味着网络中不存在回路; α＝1, 说明网络中已达到最大限度的回路数目[19].
1.4 氮元素截留率的计算TN、NO3--N和NH4+-N截留率的计算公式如下[20]：
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(1) |
式中, Re为截留率(%), c1和c2分别是降雨后和降雨前的TN、NO3--N和NH4+-N浓度(mg ·L-1).截留量的计算公式如下：
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(2) |
式中, Rm为截留量(kg), Sp为水塘蓄水量(L).水塘的蓄水量通过1:1万的DEM和监测水位计算得到.
2 结果与讨论 2.1 小流域内多水塘系统景观特征分析4个小流域内土地利用类型主要有农田、村庄、水塘和林地, 其在小流域内所占的面积见表 1. 4个小流域面积较为接近, 总面积在37~40 hm2之间, 其中农田面积最大的是小流域2, 农田面积最小的是小流域4.村庄面积最小的是小流域2, 水塘面积最大的是小流域4, 达到小流域面积的17.40%, 沟渠面积最大的是小流域2(6.35%).就多水塘系统而言, 小流域4的水塘系统所占面积最大(占整个小流域的18.79%), 小流域1的水塘系统所占面积最小, 占其流域面积的7.58%, 面积仅有小流域1的40%左右.
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表 1 4个小流域中不同土地利用类型的面积比 Table 1 Area ratio of the different land-use types and total sub-watershed area |
小流域1和小流域2中都有3个水塘, 且按串联的方式排列.小流域3和4中的水塘数量都是7个, 按串并联的方式排列.小流域1中的水塘面积差异较小, 而小流域2中的水塘面积差异较大.与小流域3相比, 小流域4中的水塘面积较大, 且分布相对集中(图 2).
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水塘样点编号是根据其溢流过程中上下游关系及分支特征确定, 图中箭头表示水塘溢流方向 图 2 水塘样点分布及其小流域内景观结构特征 Fig. 2 Sample point locations and land use in the four sub-watersheds |
由多水塘系统网络结构分析结果可见(表 2), 小流域2和3的沟渠长度、密度、沟渠条数及沟渠节点数均大于小流域1和4.总体而言, 小流域2和3中的多水塘系统网络复杂程度大于小流域1和4.就沟渠网络环度和连接度而言, 小流域2的网络环度和连接度最大, 其他3个小流域的网络环度和连接度差别不大.
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表 2 小流域内多水塘系统网络特征 Table 2 Characteristics of the multi-ponds in the four sub-watersheds |
2.2 降雨前后水质变化情况
由表 3可见, 降雨前, 小流域1中的硝氮浓度明显高于其他3个小流域, 小流域2中的氨氮浓度明显低于其他3个小流域, 总氮浓度在4个小流域中差别不大.降雨后, 硝氮的浓度在小流域2中最低, 氨氮和总氮浓度在4个小流域中差别不大.降雨之前, 4个小流域中TN浓度相差不大, 降雨后4个小流域内水塘硝氮、氨氮和总氮都有显著增加(P < 0.05), 其中小流域3中TN浓度增加最大.总体而言, 小流域3中, 氮浓度增加幅度最大.小流域3内硝氮浓度增加幅度最大, 从1.39mg ·L-1增加到4.39mg ·L-1; 小流域4次之, 硝氮浓度从1.58mg ·L-1增加到3.87mg ·L-1; 小流域2中氨氮浓度增加最多, 从0.21mg ·L-1增加到1.19mg ·L-1.
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表 3 4个小流域雨前雨后水塘平均氮浓度的变化1) Table 3 Average concentration of nitrogen in the four sub-watersheds |
在4个小流域中, 从上游到下游, 水塘氮浓度总体呈现逐渐升高的趋势(图 3).其中, 趋势较为明显的是小流域3, 小流域4中的水塘从上游到下游, 氮浓度呈波动变化特征.总体而言, 水塘总氮和硝氮浓度变化趋势较为一致, 氨氮变化与两者之间的一致性较差.
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图 3 4个小流域内水塘从上游到下游NH4+-N、NO3--N和TN在雨前、雨后的变化情况 Fig. 3 Change in ammonium (NH4+-N), nitrate (NO3--N) and total nitrogen (TN) concentrations (maximum, average, and minimum) after rainfall |
由表 4可知, 在小流域3中氮的截留率最高, 硝氮、氨氮和总氮的截留率分别为58.57%、52.26%和52.23%;小流域1的氮的截留率最低, 硝氮、氨氮和总氮的截留率分别为39.01%、36.41%和40.99%.在4个小流域中, 小流域4的截留量最大, 根据水塘的库容量计算出硝氮、氨氮和总氮的截留量分别为172.48、28.70和324.43 kg; 小流域2中水塘氮的截留量最小, 硝氮、氨氮和总氮的截留量分别为39.45、12.92和56.10 kg.
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表 4 4个小流域对氮的截留率和截留量 Table 4 Average retention efficiency and mass of nitrogen in the four sub-watersheds |
每个小流域内, 从上游到下游的水塘氮的截留率和截留量见图 4.结果表明, 由于截留量跟水塘的面积和深度有关系, 因此具有较高截留率的水塘不一定具有较高的截留量.在小流域1内, 氮的截留率在7.22%~79.35%之间; 小流域2中, 氮的截留率在16.75%~92.63%之间; 在小流域3中, 氮的截留率在14.0%~93.94%之间; 小流域4中, 氮的截留率在12.01%~94.58%之间.在小流域1、2和3中, 氨氮截留率的变化幅度大于硝氮和总氮的变化幅度.小流域4中硝氮截留率的变化幅度最大.从截留量的角度来讲, 在小流域1中, 上游水塘对总氮的截留率较低, 只有1.18 kg, 但是在中游和下游, 水塘的截留量达到了82.86 kg和66.81 kg.在小流域2中, 上游水塘总氮的截留量(34.09 kg)大于下游水塘的截留量(9.66 kg).在小流域3和4中, 下游水塘的截留量大于上游水塘的截留量.
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图 4 小流域内水塘氮截留量和截留率的空间差异 Fig. 4 Nitrogen concentration retention efficiency and mass retention in the four sub-watersheds |
多水塘系统氮的去除效果不仅跟其系统结构和流域景观特征关系密切, 还跟水塘自身的面积、水深、库容、形状和植被覆盖度有关.水塘自身特征影响氮元素在水塘内的迁移和转化, 尤其是水塘中的水生植物, 其对水塘中氮的截留去除率达到25%[21].根据本文研究结果, 利用Pearson对水塘自身特征和氮截留关系进行相关分析可知(表 5), 水塘的面积和库容跟氮截留量密切相关, 水塘深度跟TN截留量呈0.05水平上的显著相关.另外, 水塘内水生植被的覆盖度与硝氮截留率相关性显著(P < 0.05).
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表 5 水塘自身特征跟氮截留之间的关系1) Table 5 Relationship between the characteristics of ponds and nitrogen retention |
2.5 土地利用与水塘对氮截留之间的关系
由于不同土地利用类型所产生的地表径流中氮含量差别明显, 菜地中氮的流失量明显高于农田中氮的流失量[22, 23].因此, 本研究分析不同的土地利用类型对水塘氮截留能力的影响.选择流域内水塘、农田、村庄、林地面积及沟渠密度作为氮截留的关系因子, 通过RDA分析以上因子与水塘氮截留能力之间的关系, 其结果见图 5.第一、二轴的解释率为79.3%, 其中第一轴的解释率为45.3%.从中可知, 氮的截留率和沟渠的密度有关系, 沟渠密度越大, 水塘截留率就越大.沟渠是污染物输送的通道, 沟渠密度越大, 污染物输送通道越顺畅, 水塘对污染物的截留率就越大.另外, 村庄面积的大小跟氮截留量关系密切, 村庄面积越大, 其截留量也越大.村庄面积越大, 生活污水越多, 所产生的污染负荷越大, 而这些污染物大部分被水塘截留[7], 因此, 水塘的截留量就越大.与表 5中两两相关分析不同的是水塘面积因子在与其他关系因子的相互作用下, 跟氮的截留能力呈负相关关系.
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红色箭头表示氮截留率和截留量的关系因子 图 5 土地利用结构和氮截留能力的典范分析 Fig. 5 Redundancy analyses of land-use structure and nitrogen retention efficiency and mass |
(1) 小流域3中的多水塘系统所占面积最大, 约为其小流域面积的18.79%, 而小流域1中多水塘系统所占面积最小, 约为小流域面积的7.58%.而从沟渠网络特征而言, 小流域2的沟渠网络特征最为复杂, 表现在沟渠密度、长度、环度、沟渠条数和连接度等方面.
(2) 降雨前后, 小流域3中水塘硝氮和总氮的浓度增加最快, 分别增加了3.33 mg ·L-1和8.13 mg ·L-1; 小流域1的水塘中氨氮浓度增加幅度最大, 约为0.4 mg ·L-1.就截留率而言, 小流域3对硝氮的截留率最高, 达到58.57%, 小流域2对氨氮的截留率最高, 达到76.58%, 小流域4对总氮的截留率最高达到54.82%.但是, 从截留量而言, 小流域4对硝氮、氨氮和总氮的截留量均最大, 分别为172.48、28.7和324.43 kg.小流域2的截留量最低.
(3) 水塘对氮截留能力的差异跟土地利用类型和水塘自身的特征关系密切.在相同面积的流域内, 水塘数量多的流域对氮的截留量明显高于水塘数量少的流域.水塘对氮的截留能力受到水塘面积和沟渠密度的影响强烈, 另外还跟水塘自身水生植被覆盖度有关.
(4) 总体而言, 多水塘系统对氮的截留率在50%左右, 水塘自身结构特征在一定程度上决定其截留能力的大小.因此, 为了能够更大程度地截留区域面源污染, 在农村多水塘系统管理和规划的过程中, 应更多地关注水塘面积、排列方式、沟渠密度、水生植物盖度等因素, 提高其截留能力.
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