环境科学  2021, Vol. 42 Issue (4): 1839-1846   PDF    
三峡库区非点源污染氮磷负荷时空变化及其来源解析
李明龙, 贾梦丹, 孙天成, 褚琳, 李朝霞     
华中农业大学资源与环境学院, 武汉 430070
摘要: 三峡库区是我国重要水源保护区,也是长江流域经济迅速发展区域之一.非点源污染是库区水环境恶化的主要原因,因此研究库区非点源污染状况对于区域的生态安全以及可持续发展具有重要意义.研究采用改进输出系数模型,估算库区1990~2015年的非点源氮磷污染负荷总量,分析非点源氮磷污染的时空变化特征,并通过计算各污染源的贡献率确定主要污染来源.结果表明,氮磷污染负荷量在空间上均呈现库区腹地高,库尾次之,库首最低的分布特征;氮磷污染负荷总量在时间上均呈现先增加后降低的趋势,在2000年达到最高值,2015年降到最低值;各污染源对氮磷污染负荷量的贡献率按从大到小依此为:土地利用、农村生活以及畜禽养殖;其中,旱地这种土地利用类型是非点源氮磷污染的主要来源.
关键词: 非点源污染      三峡库区(TGRA)      氮磷负荷      时空变化      贡献率     
Spatiotemporal Change and Source Apportionment of Non-point Source Nitrogen and Phosphorus Pollution Loads in the Three Gorges Reservoir Area
LI Ming-long , JIA Meng-dan , SUN Tian-cheng , CHU Lin , LI Zhao-xia     
College of Resources and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China
Abstract: The Three Gorges Reservoir area (TGRA) is a critical water source protection area in China and one of the regions with rapid economic development in the Yangtze River basin. Non-point source pollution is the leading cause of the deterioration of the water environment in the TGRA; therefore, studying the non-point source pollution status in the TGRA is of great significance to the regional ecological security and sustainable development. The improved export coefficient model was used to estimate the total non-point source nitrogen and phosphorus pollution loads in the TGRA from 1990 to 2015, the spatial and temporal characteristics of the non-point source nitrogen and phosphorus pollution were analyzed, and the primary sources of pollution were determined by calculating the contribution rate of each pollution source. The results concluded that the nitrogen and phosphorus pollution loads were highest in the hinterland of the reservoir, followed by the end of the reservoir, with the lowest in the head of the reservoir, showing significant spatial heterogeneity in the TGRA. The total loads of nitrogen and phosphorus pollution increased firstly and then decreased, which reached the highest value in 2000 and the lowest value in 2015. The contribution rate of each pollution source to the nitrogen and phosphorus pollution loads, from highest to lowest, were land use, rural life, livestock, and poultry farming. Among them, the land use type of dry land was the predominant source of non-point source nitrogen and phosphorus pollution.
Key words: non-point source pollution      Three Gorges Reservoir area (TGRA)      nitrogen and phosphorus loads      spatiotemporal change      contribution ratio     

非点源污染是指在工农业生产与人们生活中产生的溶解的或固体的污染物, 如生活垃圾、农田中的化肥和农药等, 在降雨和径流的冲刷下, 从非特定的地点进入受纳水体而引起的污染[1].非点源污染具有形成过程复杂、随机性大、分布范围广以及潜伏期长等特点[2], 因而治理的难度非常大.非点源氮、磷污染是引起水体富营养化的主要因素, 也是导致水环境恶化的重要贡献者.因此, 评估非点源污染的动态变化, 解析其来源, 是非点源污染研究的一个重要方面, 对于水环境质量管理具有重要意义.

非点源污染负荷的量化方法分为机制模型和经验模型两种.常见的机制模型包括AGNPS[3]、AnnAGNPS[4]、HSPF[5]以及SWAT[6]等, 模型主要通过野外监测或室内人工降雨实验研究多种污染因子综合影响下目标污染物的转化机制, 量化污染负荷, 该方法对数据量和数据精度要求较高.与复杂的机制模型相比, 经验模型将污染物的迁移转化过程设定为黑箱, 通过相关的系数来估算污染负荷量, 以输出系数模型[7]为代表.这两类模型均被广泛应用于非点源污染的研究中, 李开明等[8]利用AnnAGNPS模型对泗合水流域的非点源污染负荷进行空间模拟和总量估算; 刘瑞民等[9]应用输出系数模型对长江上游的非点源污染负荷量进行估算, 取得了较好的模拟效果.在区域大尺度的非点源污染负荷模拟研究中, 输出系数模型具有对监测资料依赖较低的特点, 相较于其他方法优势更加明显[10].早期的输出系数模型未考虑降雨和地形等因素影响, 模拟精度较低.众多学者认为降雨分布不均以及地形高低起伏等因素会对非点源污染估算的精度产生影响, 将降雨因子和地形因子引入到输出系数模型中[11, 12], 来提高模型估算精度.改进的输出系数模型已成功应用于京津冀水库流域[13]和丹江口库区[14]等区域的非点源污染研究, 并取得了较好的模拟效果.大量研究表明, 针对山区与丘陵地区, 采用改进的输出系数模型相比于传统输出系数模型而言, 其非点源污染估算精度得到了提高[15~17].

三峡库区位于长江流域生态屏障的关键地带, 是南方典型的生态环境脆弱敏感区, 也是我国重要的淡水水源地.三峡大坝的修建、三峡水库的蓄水和三峡工程的移民安置等人为活动给库区环境带来较大的影响[18].自2003年三峡库区开始蓄水以来, 库区河流流速变缓, 干流江段出现中营养型水质, 次级河流有向富营养化发展的趋势[19].文献[20]显示, 库区全年农药化肥使用总量较上年有所增加, 农药和化肥流失量分别达到45.6 t和14 272 t.鉴于此, 本研究估算三峡库区近年来非点源氮磷污染的负荷总量, 分析库区氮磷负荷的时空变化特征, 解析其主要污染源, 对于治理库区三峡非点源污染以及保护区域水环境具有重要意义.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

三峡库区地处长江流域腹心地带, 东起湖北宜昌, 西至重庆江津, 位于东经105°50′~111°40′, 北纬28°31′~31°44′之间(图 1), 涉及湖北省和重庆市的21个县(区), 总面积约为5.78×104 km2.该区处于大巴山褶皱带、川东平行岭谷和川鄂湘黔隆起褶皱带的交汇处, 以山地丘陵为主.库区内的土壤类型主要是黄壤、黄棕壤、紫色土和石灰土; 气候为中亚热带湿润季风气候, 年平均气温为16~19℃, 年均降水量在1 400 mm左右[21], 呈现西高东低的特点.三峡大坝位于库首宜昌市内, 于1994年底正式动工修建、2003年首次蓄水、2006年全线修建成功和2009年全部竣工, 施工过程中淹没了129座城镇, 涉及到113万移民[22].此外, 库区内大规模种植甜橙、茶园和板栗等经果林.根据三峡库区的自然特性和研究需要, 将库区划分为库首、腹地和库尾这3个部分.

图 1 研究区地理位置示意 Fig. 1 Geographical location of the study area

1.2 数据来源及预处理

统计数据来源于中国县域统计年鉴、重庆市及湖北省历年统计年鉴和分县农村经济统计年鉴等.从中收集到1990~2015年三峡库区各县农业人口、非农业人口数量及猪、羊、大牲畜、家禽的数量, 然后将收集到的数据进行整理, 对少量缺失的值采用插值法补齐, 在ArcGIS 10.2中赋值到各县的属性中.

气象数据来自于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)的中国地面气候资料月值数据集, 选取能全部覆盖研究区的33个站点的月降水量数据.采用线性内插法并结合邻近年份的数据对有缺值的站点数据进行插补, 然后对数据求和处理得到年降雨量数据.将处理好的年降雨数据导入ArcGIS 10.2中, 分别采用样条函数法、反距离权重法、自然领域法以及克里金法进行空间插值处理, 通过交叉验证对这几种插值方法进行比较, 采用误差相对较小的克里金法进行插值.通过研究区矢量边界进行裁剪得到研究区降雨数据.

选取美国地质调查局(http://glovis.usgs.gov/)的Landsat系列遥感影像为解译基础数据(表 1).在ENVI 5.1中对各期影像进行辐射定标、大气校正等预处理, 并进行拼接裁剪等得到研究区遥感影像数据; 采用监督分类与目视解译结合的方法, 参考文献[23]的分类体系, 将库区的土地利用划分7个一级类:水田、旱地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地.经检验, 土地利用一级分类精度达到87.5%, 满足研究需要.

表 1 土地利用影像数据 Table 1 Land use image data

DEM数据来源于ASTER全球数字高程模型(ASTER-GDEM)产品, 从美国地质调查局的LP DAAC中心(https://gdex.cr.usgs.gov/gdex/)下载获得ASTER-GDEM V2数据, 分辨率为30m.经过投影变换、裁剪得到研究区DEM数据.

文献查阅法和野外监测法是确定输出系数的主要方法[24].本文采用查阅文献法来确定各污染源的输出系数.为保证输出系数的选取具有相对的精确性, 降低输出系数的地域差异性, 本文选择以三峡库区和长江中上游地区为研究区的参考文献, 作为输出系数确定的依据.畜禽养殖的输出系数主要参考丁晓雯的研究[25]; 农村生活的输出系数主要参考杨彦兰的研究[26]; 各土地利用主要参考梁常德等的研究[27~29], 具体取值如表 2所示.

表 2 不同污染源的输出系数 Table 2 Export coefficients from different pollution sources

1.3 研究方法 1.3.1 改进输出系数模型

考虑到三峡库区的地形以山地丘陵为主, 并且降雨充沛, 本文在经典Johnes输出系数模型的基础上, 引入降雨影响因子和地形影响因子的改进输出系数模型[30], 对三峡库区非点源污染物负荷进行估算, 公式如下:

(1)

式中, L为污染物的输出量(kg); Mi为第i种农村生活或畜禽养殖污染源的输出系数; Ni为第i种人口数量(人)或牲畜数量(头); α为降雨影响因子; γ为地形影响因子; Mt为第t种土地利用类型的输出系数; Nt为第t种土地利用类型的面积(km2).

其中, 降雨影响因子α的计算公式为:

(2)

式中, Ru为第u年的降雨侵蚀力; R为该流域多年的平均降雨侵蚀力; Pm为第u年第m月的降雨量(mm).

地形影响因子γ的计算公式[31]为:

(3)

式中, θj为库区内空间单元的坡度; θ为整个库区的的平均坡度; d为常量, 取值0.610 4.

1.3.2 一元线性回归分析

采用一元线性回归分析法定量分析研究区氮磷负荷在时间尺度上的变化趋势[32], 该方法通过模拟每个栅格的变化趋势, 以单个像元时间变化特征反映整个空间变化规律, 综合反映地区时空格局演变.趋势斜率采用最小二乘法计算, 公式如下:

(4)

式中, slope为趋势线的斜率; n为研究时段的个数; Ti为第i年的氮磷负荷值.slope>0说明氮磷负荷呈增长趋势, slope<0说明氮磷负荷呈降低趋势.

2 结果与分析 2.1 三峡库区氮磷污染负荷空间变化

利用改进的输出系数模型计算得到研究区的氮磷污染负荷量的空间分布(图 2图 3), 发现氮磷污染负荷空间分布上表现较为一致, 均是呈现腹地大、库尾次之、库首低的特点.研究期内, 氮磷污染在不同的地区负荷量差异较大:腹地地区氮磷负荷量最高, 库尾次之, 库首湖北段氮磷负荷量最低.其中, 腹地的开县、云阳县、万县市、奉节县和巫溪县这5个地区污染负荷量最大; 库尾的各个地区的污染负荷量有所差异, 重庆市、江北县和长寿县负荷量比库尾的其他地区较小; 库首各地区污染负荷量均处于较低水平.

图 2 三峡库区1990~2015年氮污染负荷空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of nitrogen pollution load in the TGRA from 1990 to 2015

图 3 三峡库区1990~2015年磷污染负荷空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of phosphorus pollution load in the TGRA from 1990 to 2015

2.2 三峡库区氮磷污染负荷时间变化

运用改进的输出系数模型计算了三峡库区各年的非点源氮磷污染负荷总量(图 4), 可以看出库区的氮磷污染负荷总量随时间的变化趋势基本一致, 氮污染负荷总量远高于磷污染负荷总量.

图 4 三峡库区各年氮磷污染负荷量 Fig. 4 Loads of nitrogen and phosphorus pollution in the TGRA

库区氮污染负荷总量呈现先增后减的趋势:从1990~2000年氮污染负荷总量增加, 2000~2015年氮污染负荷总量下降, 且到2015氮污染负荷总量处于最低水平.氮污染负荷变化范围在54 539.24~76 330.6 t之间, 1995、2000、2005和2010年氮污染负荷总量都高于55 000 t, 2000年达到最大值76 330.6 t. 2000年氮污染负荷量与1995年相比, 增加了12 389.48 t, 增幅为19.38%; 2015年氮污染负荷量与2000年相比下降了21 792.36 t, 降低28.55%.

库区磷污染负荷总量呈现先增后减的趋势:从1990年到2000年磷负荷量总增加, 2000年到2015年下降, 且到2015磷负荷总量处于最低水平, 磷负荷总量变化范围为5 859.46~8 675.93 t.三峡库区1990、1995、2000、2005和2010年的磷污染负荷总量都高于6 000 t, 其中2000年的磷污染负荷量最大, 达到8 675.93 t, 相比1995年, 污染负荷量增加了1 587.45 t, 增幅为22.39%; 2015年磷污染负荷量相比于2000年降低了4 727.61 t, 下降39.48%.

通过一元线性回归分析得到该区1990~2015年氮磷污染负荷变化趋势(图 5).对于氮污染负荷来说, 库首和腹地地区呈现下降趋势, 库尾呈现上升趋势; 其中面积为负的地区占到总面积的66.41%, 为正的地区占到总面积的33.59%.对于磷污染负荷来说, 腹地呈现下降趋势, 库首和库尾均呈现上升趋势, 但库尾呈现上升趋势比库首大; 其中面积为负的地区占到总面积的12.76%, 为正的地区负荷量上升占到总面积的87.24%.

图 5 库区1990~2015年氮磷污染负荷线性变化趋势 Fig. 5 Linear change trend of nitrogen and phosphorus pollution loads in the TGRA from 1990 to 2015

2.3 来源解析

由库区各污染源氮磷负荷量及贡献率可知(表 3表 4), 各污染源的平均贡献率从大到小依次为:土地利用、农村生活、畜禽养殖.对于氮污染负荷来说, 从1990~2015年农村生活负荷量呈现降低趋势, 多年平均负荷量为14 560.06 t, 占比达22.85%; 畜禽养殖负荷量从1990~2000年呈现增加趋势, 从2000~2015年呈现降低趋势, 多年平均负荷量为7 856.96 t, 占比达12.33%; 土地利用负荷量变化各像元值为负的地区表明在研究期内氮磷负荷呈降低趋势, 为正的地区氮磷负荷呈增长趋势; 颜色绿表示污染负荷量升高, 颜色红表示污染负荷量降低, 黄色表示变化不大趋势同畜禽养殖相似, 多年平均负荷量为41 300.09 t, 占比达64.82%.旱地这一土地利用类型的氮污染输出最多, 平均为22 280.81 t, 占总负荷量的34.8%.对于磷污染负荷来说, 从1990~2015年农村生活负荷量呈现降低趋势, 多年平均负荷量为1 483.4 t, 占比达21%; 畜禽养殖负荷量从1990~2010年呈现增加趋势, 从2010~2015年呈现降低趋势, 多年平均负荷量为572.31 t, 占比达8.1%; 土地利用负荷量从1990~2010年呈现增加趋势, 从2010~2015年呈现降低趋势, 多年平均负荷量为5 007.79 t, 占比达70.9%.旱地这一土地利用类型的磷污染输出最多, 平均为3 056.87 t, 占总负荷量的43.01%.旱地对氮磷污染负荷贡献最大, 是库区主要的污染来源.

表 3 库区各污染源氮污染负荷量及贡献率1) Table 3 Nitrogen pollution load and contribution rate of pollution sources in the TGRA

表 4 库区各污染源磷污染负荷量及贡献率 Table 4 Phosphorus pollution load and contribution rate of pollution sources in the TGRA

3 讨论

本文采用的改进输出系数模型来估算三峡库区的非点源污染负荷, 得到库区非点源污染的整体状况, 在研究期内库区非点源污染负荷总量呈现先上升后下降的趋势; 腹地的开县、云阳县、万县、奉节县和巫溪县氮磷污染负荷量较高, 库首地区污染负荷量较低.这与文献[33~35]的研究结果相对符合.

由2.3节可知, 旱地这一土地利用类型对库区的氮磷负荷量的贡献最大.在整个库区中, 坡耕地占耕地总面积的70%左右[36], 其中78.70%的坡耕地土壤为易侵蚀和熟化度低的紫色土; 其次库区内人地矛盾突出, 为了满足较高的产量, 耕地的复垦指数和施肥量等指标较大, 再加上农田管理等人为活动[37], 在降雨的作用下, 易使坡耕地里养分随地表径流和土壤搬运等造成污染输出.

库区非点源污染负荷总量在1990~2015年之间呈现先上升后下降的趋势, 就其变化的驱动机制来看, 是与造成土地利用方式转变的各种活动密切相关[38].从20个世纪90年代开始库区陆续发生一系列扰动活动, 改变了库区原有的生态环境.如"长治"、三峡大坝的建设和退耕还林等.建设三峡大坝的相关扰动有[39]:淹没区的水位抬高、消落带的动态变化和移民活动的开发建设等, 这些都改变了原有的生态格局, 对污染的输出也会产生影响.从1989年开始实施"长治工程"[40], 采取坡改梯工程、保土耕作措施和经果林的开发种植等措施, 对三峡库区内各个小流域进行治理; 从2000年开始, 库区开始实行退耕还林的政策[41], 将坡度大于25°的耕地改为林地, 小于25°的进行梯田整治或改变耕作措施; 并且沿干流水系向两边延伸划定生态屏障区[42], 实施人工造林、封山育林等林业生态措施来提高森林覆盖率, 实施植被恢复建设和水土保持工程措施, 发挥生态系统过滤、吸收和转化非点源污染的作用.

本研究采用改进输出系数模型对三峡库区的非点源氮磷污染进行模拟, 受到模型和数据的限制会存在一些局限性.首先三峡库区面积较大, 考虑到降雨差异和地形起伏, 采用仅引入降雨因子和地形因子的输出系数模型, 忽略了距离因子和大气沉降等因素.其次三峡库区的土地利用数据是以Landsat系列遥感影像为基础解译获得的, 分辨率只有30 m.若能获得更高分辨率的遥感影像, 对库区土地利用进行解译时, 将经果林与林地从影像中区分开来得到经果林的分布区域, 对库区污染的来源解析会更合理.在今后的研究中, 将会从以上2个方面进行改进, 更科学地模拟库区的非点源氮磷污染.

4 结论

(1) 三峡库区氮磷污染负荷分布呈明显的空间异质性:腹地非点源氮磷污染负荷量最高, 库尾次之, 库首最低.

(2) 库区氮磷污染负荷总量在1990到2015年期间均呈现先增后减的趋势, 在2000~2005年期间负荷量较高, 从2010年开始负荷量下降至较低水平.在整个研究期内, 氮污染负荷总量远高于磷污染负荷总量.

(3) 库区三大污染源对氮磷污染负荷的贡献率从大到小依次为:土地利用、农村生活和禽畜养殖.旱地对于库区非点源氮磷污染负荷贡献率最大, 分别达到34.8%和43.01%, 是氮磷污染负荷的主要来源.

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