李昂 成維 李曄 魏琳 黃曉丹
(1.武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院 武漢 430070; 2.武漢市環(huán)境保護科學(xué)研究院 武漢 430015)
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魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量計算
李昂1成維1李曄1魏琳2黃曉丹1
(1.武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院武漢 430070;2.武漢市環(huán)境保護科學(xué)研究院武漢 430015)
基于魯湖流域的空間和屬性數(shù)據(jù),應(yīng)用SWAT模型對其流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進行了計算。結(jié)果表明,2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550 t/a和28 t/a,其氮、磷入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月,分別為85.4 t/月和4.4 t/月;鄭店鎮(zhèn)、法泗鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)面源污染對魯湖的貢獻最大,應(yīng)作為重點控制區(qū)域。
農(nóng)業(yè)面源SWAT模型氮、磷入湖通量魯湖流域
近年來,隨著點源污染控制能力的提高,非點源污染中的農(nóng)業(yè)面源污染已上升為水環(huán)境污染的重要影響因素。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中,由于地表徑流和土壤滲漏作用,農(nóng)藥、化肥以及畜禽糞便等污染物質(zhì)會導(dǎo)致水層、湖泊、河岸等生態(tài)系統(tǒng)的污染。許多發(fā)達國家已證實農(nóng)業(yè)面源污染是導(dǎo)致水污染的主要原因之一,農(nóng)業(yè)面源污染對河流、湖泊的負荷在60%~70%之間[1]。
SWAT 模型作為應(yīng)用較為廣泛的模擬流域非點源污染的模型,可以進行徑流、水土流失、營養(yǎng)元素負荷長期模擬和計算,已經(jīng)成為水資源保護管理規(guī)劃中不可或缺的工具[2]。GIS和SWAT模型的耦合,使SWAT具備了更強的空間數(shù)據(jù)處理和分析的能力,使其更適用于復(fù)雜大流域的模擬[3-4]。
魯湖位于武漢市江夏區(qū)西南部,地處北緯30°22′,東經(jīng)114°2′,流域整體處于江夏區(qū)境內(nèi),位于武漢市中心城區(qū)及新城區(qū)交接處,湖泊水域面積為44.2 km2,占武漢市中心城區(qū)39個湖泊面積的33.56%。魯湖平均水深為2.7 m,屬于典型的淺水湖泊。流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,降雨具有明顯的季節(jié)性,年平均降雨量為1 349.8 mm,暴雨多集中在每年的4~9月。魯湖的水體功能主要是農(nóng)業(yè)灌溉和水產(chǎn)養(yǎng)殖,執(zhí)行Ⅲ類地表水環(huán)境質(zhì)量標準。研究區(qū)域主要以農(nóng)業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)為主,其中高投入的農(nóng)業(yè)耕作模式在降雨的條件下,引起水土流失和化肥流失,從而導(dǎo)致魯湖流域農(nóng)業(yè)面源污染加重。為了進一步了解魯湖水質(zhì)污染的狀況,弄清農(nóng)業(yè)面源對魯湖的貢獻,本文采用SWAT模型對魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進行計算分析。分析魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷產(chǎn)出的時空分布特征,并得出氮、磷流失強度分布圖。
2.1模型數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建
SWAT 模型需要輸入空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)[5],具體情況見表1。
表1 SWAT模型空間和屬性數(shù)據(jù)
(1)數(shù)字高程圖(DEM)。本研究用Arcgis10.2軟件截取出研究區(qū)域的數(shù)字高程圖,見圖1(a),為SWAT模型水系的提取和匯水單元的劃分做準備。
(2)土地利用圖。由于SWAT模型默認美國土地利用屬性,所以為了更加準確地進行模擬,對研究區(qū)域的土地利用類型進行了重新整合分類[6],分為耕地、草地、森林、濕地、水體和人造地表6類,見圖1(b)。
(3)土壤類型圖。數(shù)據(jù)源為南京土壤所提供的第二次全國土地調(diào)查1∶100 萬土壤數(shù)據(jù)。本研究將魯湖流域的土壤類型分為6類,見圖1(c)。其中各類土壤物理屬性通過美國農(nóng)業(yè)部提供的土壤特性軟件SPAW計算獲得,包括土壤容重、有機碳含量、電導(dǎo)率、沙含量等。
(4)氣象數(shù)據(jù)。優(yōu)先使用氣象站實測數(shù)據(jù)以保證模型模擬的精度。本文用于模擬計算的2010—2014年的日降雨量、日最高和最低溫、日相對濕度、太陽輻射和風(fēng)速均來自湖北省氣象局氣象監(jiān)測站地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。
SWAT模型建立初期,反復(fù)設(shè)定閾值來對比河網(wǎng)生成的效果,最終確定為320 ha;在模型中增加了入水口、出水口和點源排放之后,共劃分得到了31個子流域,見圖1(d)。得到子流域后對輸入的土地利用圖、土壤類型圖進行重新分類,最終得到了900個HRU(水文響應(yīng)單元)。然后在模型中添加氣象數(shù)據(jù)、土壤物理屬性等數(shù)據(jù)就可以正常運行模型。
(a)數(shù)字高程圖
(b)土地利用圖
(c)土壤類型圖
(d)子流域劃分
2.2模型驗證
SWAT模型是由美國開發(fā)的,因此要使模型能在我國進行較好的模擬,就要根據(jù)研究區(qū)域的實際情況對土壤、氣象站等數(shù)據(jù)庫進行修正[7-8]。為了讓模型更符合實際,對SWAT模型進行了率定和驗證,本研究對2015年豐水期魯湖19個水質(zhì)監(jiān)測點位的總氮、總磷濃度進行了驗證,驗證結(jié)果如圖2所示。
(a)
(b)
通過計算相對誤差進一步分析,計算公式如下:
式中,θ為相對誤差;C實測為實測水質(zhì)濃度,mg/L;C模擬為模擬水質(zhì)濃度,mg/L。
按照公式計算得出,在豐水期,總磷的平均相對誤差為9.4%,總氮的平均相對誤差為13.3%,誤差都小于20%,由誤差分析表明該模型應(yīng)用于本研究具有較高的可靠性。
3.1氮、磷月入湖通量模擬結(jié)果
由模型得出2014年魯湖流域氮、磷月入湖通量變化如圖3所示。由圖3可知,氮、磷入湖通量春夏季節(jié)偏高,秋冬偏低,這與季節(jié)性降水和入湖徑流的多少是密切相關(guān)的,特別是4~7月降雨量較大時,兩者的入湖通量有顯著的增加。通過模型得出2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550t/a和28t/a,其入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月,分別為85.4t/月和4.4t/月。
(a)
(b)
3.2農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強度分析
本研究的率定期為2010—2013年,并對2014年值進行分析。研究區(qū)域內(nèi)的土地利用方式、土壤類型、植被覆蓋在空間分布上變化很小,因此農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失的時空變化就取決于降雨量的大小及其在空間上的分布[9]。
2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強度分布圖如圖4所示。由圖可知,魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失強度空間分布較為相似,流失強度較大的區(qū)域主要集中在東北部的鄭店鎮(zhèn)和西南部的法泗鎮(zhèn),其土地利用方式主要為耕地,且有幾條主要徑流直接流入魯湖,從而導(dǎo)致其農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失量較多;流失強度較低的區(qū)域則位于西北部的金水和東南部的安山,其土地利用方式也是以耕地為主,但是由于沒有主要的徑流直接流入魯湖,因此這兩個地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染氮、磷入湖量相對較低。氮、磷流失強度較高地區(qū)的流失強度分別達到了4.98~5.81kg/km2和2.38~2.92kg/km2。根據(jù)流失強度的分布可以為農(nóng)業(yè)面源污染的控制提供依據(jù)。
(a)
(b)
(1)研究基于魯湖的空間和屬性數(shù)據(jù),運用SWAT模型對魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷入湖通量進行計算分析,結(jié)果表明在豐水期,總磷的平均相對誤差為9.4%,總氮的平均相對誤差為13.3%,誤差均小于20%,由誤差分析表明該模型應(yīng)用于本研究具有較高的可靠性。
(2)SWAT模擬計算結(jié)果表明2014年魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷年入湖通量分別為550t/a和28t/a;降雨所產(chǎn)生的徑流是農(nóng)業(yè)面源污染的主要驅(qū)動力,其入湖通量最大的月份均出現(xiàn)在降雨量較大的五月,分別為85.4t/月和4.4t/月。
(3)根據(jù)模擬計算結(jié)果制作了魯湖流域TN、TP流失強度分布圖,由圖可以看出兩者在空間上的分布是相似的,流失強度較大的區(qū)域主要集中在東北部的鄭店鎮(zhèn)和西南部的法泗鎮(zhèn);流失強度較低的區(qū)域則位于西北部的金水和東南部的安山鎮(zhèn)。
(4)通過本研究進一步了解了魯湖流域農(nóng)業(yè)面源氮、磷流失通量及其流失強度的時空分布,為農(nóng)業(yè)面源污染的氮、磷控制提供依據(jù)。
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The Calculation of Agricultural Non-point Source of Nitrogen and Phosphorus Loading from Luhu Watershed into the Lake
LI Ang1CHENG Wei1LI Ye1WEI Lin2HUANG Xiaodan1
(1.SchoolofResourceandEnvironmentalEngineering,WuhanUniversityofTechnologyWuhan430070)
Based on the spatial and attribute data of Luhu Watershed, SWAT model is applied to calculate the agricultural non-point source nitrogen and phosphorus loading from Luhu Watershed into the lake. The results show that Luhu Watershed agricultural non-point sources of nitrogen and phosphorus loading is 550 t/a and 28 t/a in 2014, its largest loading month into the lake occurred in May, respectively, 85.4 t/mon and 4.4 t/mon, when the rainfall is greater than other month. Zhengdian and Fasi District have contributed largely to Luhu agricultural non-point source pollution.
agricultural non-point sourceSWAT modelnitrogen and phosphorus loadingLuhu Watershed
李昂,男,1991年生,碩士,主要從事面源污染方向研究。
2015-07-20)