灤河流域承德市非點(diǎn)源污染遙感模型評估分析

馮愛萍，郝新，羅儀寧，王雪蕾*，李宣瑾，黃莉

（1.生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京 100094；2.北京師范大學(xué)，北京 100875；3.陜西省環(huán)境監(jiān)測中心站，西安 710054；4.生態(tài)環(huán)境部對外合作與交流中心，北京 100035）

氮、磷是作物生長的必需元素，人類活動對氮、磷的生物地球化學(xué)循環(huán)產(chǎn)生了巨大變化，直接影響了糧食安全，導(dǎo)致了一系列水環(huán)境問題[1]。糧食安全與水資源是未來全球面臨的主要挑戰(zhàn)之一，作為一個人口和農(nóng)業(yè)大國，我國面臨著更為嚴(yán)峻的水資源和糧食生產(chǎn)壓力。在過去幾十年中通過擴(kuò)大農(nóng)業(yè)用地面積和利用肥料提高農(nóng)田生產(chǎn)力來維持其龐大的人口，農(nóng)業(yè)擴(kuò)張和施肥增加極大提高了作物產(chǎn)量，確保了我國的糧食安全，但同時也增加了非點(diǎn)源的流失，對水環(huán)境造成了一定影響，如水質(zhì)退化和水生生態(tài)系統(tǒng)中的生物多樣性喪失等[2]。

近幾十年來，隨著點(diǎn)源污染的控制取得了較大進(jìn)展，非點(diǎn)源污染已成為全球關(guān)注的重要問題[3-4]。非點(diǎn)源污染受到氣候、水文、土地利用和耕作管理等諸多因素的影響，傳統(tǒng)的非點(diǎn)源污染監(jiān)測方法只能在較小范圍內(nèi)開展，研究結(jié)果也不能較好的推廣應(yīng)用到其他流域[5-7]。隨著計算機(jī)技術(shù)發(fā)展，在非點(diǎn)源污染機(jī)理研究的基礎(chǔ)上，許多數(shù)學(xué)模型被開發(fā)出來用于預(yù)測和量化流域尺度上的非點(diǎn)源污染流失負(fù)荷，如AnnAG?NPS模型[8-10]、HSPF模型[11]、SWAT模型[12-14]等。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于非點(diǎn)源污染監(jiān)測可以進(jìn)一步提高非點(diǎn)源污染監(jiān)測評估的精度和準(zhǔn)確性。

灤河流域是京津冀地區(qū)的重要水源地之一，也是京津冀都市圈最前沿的生態(tài)環(huán)境屏障，然而隨著用水量的增加，廢水排放量也相應(yīng)增加，灤河流域承德市水環(huán)境總體上呈惡化趨勢，水污染引起的“水質(zhì)型缺水”，加劇了水資源的短缺，因此，亟需開展灤河流域承德市污染源解析，而非點(diǎn)源污染作為影響水環(huán)境質(zhì)量的重要污染源，引起管理部門的廣泛關(guān)注。前人的研究多集中在灤河流域水質(zhì)污染解析[15-16]、單一指標(biāo)或單一類型非點(diǎn)源污染分析[17-18]、水環(huán)境治理與保護(hù)及污染防治對策[19-20]、生態(tài)系統(tǒng)健康評價研究[21]等方面，缺少流域多類型、多指標(biāo)非點(diǎn)源污染空間分區(qū)分類的評估。

本研究從管理需求出發(fā)，以灤河流域承德市為研究區(qū)，開展不同類型非點(diǎn)源污染的精細(xì)化評估，為管理部門開展灤河流域承德市水環(huán)境治理提供技術(shù)支撐和區(qū)域參考。非點(diǎn)源污染遙感分布式估算模型（DPeRS模型）可實(shí)現(xiàn)像元尺度多類型、多指標(biāo)流域非點(diǎn)源污染量的精細(xì)化空間評估，因此，本研究采用DPeRS模型對灤河流域承德市農(nóng)田種植源、畜禽養(yǎng)殖源、農(nóng)村生活源、城鎮(zhèn)生活源和水土流失源5 個類型，總氮（TN）、總磷（TP）、氨氮和化學(xué)需氧量（CODCr）4 個指標(biāo)的非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷和入河負(fù)荷進(jìn)行空間像元尺度評估，利用SWAT 模型和排污系數(shù)法評估結(jié)果進(jìn)行對比論證，明確了非點(diǎn)源污染量及污染空間分布特征，識別了非點(diǎn)源污染主要類型和優(yōu)控單元，并探討分析了非點(diǎn)源污染貢獻(xiàn)率及影響因子，為管理部門開展灤河流域承德市非點(diǎn)源污染防治提供決策支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究選取灤河流域承德市作為研究區(qū)（圖1），對其非點(diǎn)源污染特征進(jìn)行評估分析。灤河流域發(fā)源于巴顏圖古爾山麓的小梁山，流域面積44 750 km2，地理范圍39°10′~42°30′N 和115°30′~119°15′E。灤河流域承德市集水面積28 616 km2，占全市總面積的72%，占灤河流域總面積的64%。灤河流域承德市屬于典型的溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年均氣溫為5~12 ℃，年平降水量為400~700 mm。研究區(qū)土地利用類型主要包括耕地、林地和草地，分別占流域面積的18.8%、48.6%和28.1%，受耕作條件的限制，流域主要以旱田為主，水田僅分布在流域東南部，占比不足流域面積的0.1%。

圖1 研究區(qū)概況Figure 1 Overview of the study area

1.2 非點(diǎn)源污染遙感模型方法

從非點(diǎn)源污染的發(fā)生機(jī)理和污染特點(diǎn)出發(fā)，非點(diǎn)源污染發(fā)生的條件主要有動力因素、水文條件和地形特點(diǎn)，降雨徑流過程、侵蝕過程和污染物的遷移轉(zhuǎn)化過程是非點(diǎn)源污染形成、影響和作用的主要特征[22]。從污染源角度，將非點(diǎn)源污染源類型分為農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源、城鎮(zhèn)生活源和水土流失源三大類，其中，農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化學(xué)物質(zhì)大量投入、農(nóng)村生活污水和垃圾的任意排放、畜禽養(yǎng)殖場未經(jīng)處理糞便的排放和農(nóng)用等因素導(dǎo)致[22]，因此，進(jìn)一步將農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染細(xì)分為農(nóng)田種植、畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)村生活3種類型。

DPeRS 模型是基于二元結(jié)構(gòu)原理構(gòu)建的遙感分布式非點(diǎn)源污染模型，模型算法以遙感數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以遙感像元為基本模擬單元，耦合定量遙感模型和生態(tài)水文過程模型，實(shí)現(xiàn)了流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷的月尺度空間估算和不同污染源在遙感像元上的空間量化表達(dá)，重點(diǎn)評估由降水引起的地表徑流型非點(diǎn)源污染，DPeRS模型的技術(shù)框架體系和核心算法詳見文獻(xiàn)[23-24]。DPeRS 模型可概括為 5 種污染類型、2 個元素形態(tài)和4 個模擬指標(biāo)，污染類型包括農(nóng)田徑流、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖、城鎮(zhèn)生活和水土流失，污染物形態(tài)包括溶解態(tài)和顆粒態(tài)，模擬指標(biāo)包括TN、TP和CODCr。該模型包含農(nóng)田氮磷平衡核算、植被覆蓋度定量遙感反演、溶解態(tài)污染負(fù)荷估算、顆粒態(tài)污染負(fù)荷估算和入河估算5大模塊。

1.3 非點(diǎn)源污染遙感模型數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

DPeRS 模型的數(shù)據(jù)主要包括地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和植被覆蓋度數(shù)據(jù)及統(tǒng)計數(shù)據(jù)等（表1），所有數(shù)據(jù)的空間分辨率均統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為30 m 的柵格數(shù)據(jù)。其中，DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)用于研究區(qū)坡度和坡長數(shù)據(jù)的計算[25]；利用薄板樣條滑動平均法進(jìn)行降水量的空間插值[26]；采用最大最小值定量反演算法進(jìn)行流域植被覆蓋度反演[27];統(tǒng)計數(shù)據(jù)為2019 年灤河流域承德市縣域尺度數(shù)據(jù)，通過輸入輸出法核算農(nóng)田氮磷表觀平衡量[28]，此外，通過實(shí)地采樣檢測獲得研究區(qū)部分點(diǎn)位土壤樣品和生活垃圾樣品的氮磷含量，為模型參數(shù)校驗(yàn)提供數(shù)據(jù)支撐。

表1 模型主要數(shù)據(jù)Table 1 The main data of model

1.4 非點(diǎn)源污染優(yōu)控單元識別方法

研究采用的控制單元為《重點(diǎn)流域水污染防治規(guī)劃（2016—2020 年）》提出的全國1 784 個控制單元，其中，灤河流域承德市的控制單元有19 個。由于源頭治理和過程控制是非點(diǎn)源污染管理和控制的兩種重要方式，本研究基于非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷和入河量兩項指標(biāo)對非點(diǎn)源污染類別進(jìn)行識別判定，非點(diǎn)源污染優(yōu)先控制單元篩選方法詳見文獻(xiàn)[29]，非點(diǎn)源污染本底閾值為DPeRS 模型評估的2005 年、2010 年和2015年河北省非點(diǎn)源污染量的平均值和CODCr四項指標(biāo)排放負(fù)荷的閾值分別為0.29、0.02、0.15 t·km-2和1.92 t·km-2，入河量的閾值分別為34.9、2.1、16.1 t和177.9 t[29]。

2 結(jié)果與分析

2.1 非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷分布特征

采用DPeRS 模型估算的2019 年灤河流域承德市的非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的空間分布特征如圖2 所示（負(fù)荷分級方法參考文獻(xiàn)[30]），2019 年灤河流域承德市TN 的排放負(fù)荷分布范圍在0~20.4 t·km-2，大部分區(qū)域 TN 排放負(fù)荷在 0~1 t·km-2，TN 排放負(fù)荷較高的區(qū)域主要分布在流域中下游距離河流較近的耕地上。排放負(fù)荷主要分布在流域中下游，空間分布特征與 TN 相似，平均排放負(fù)荷為 0.06 t·km-2。與 TN 相比，2019年灤河流域承德市TP的排放負(fù)荷相對較低，變化范圍在0~6.5 t·km-2之間。與TN 的空間分布不同，流域整體TP 的排放負(fù)荷相對較大，大部分區(qū)域TP 排放負(fù)荷處于0.01~0.05 t·km-2之間。與氮磷相比，灤河流域承德市CODCr污染負(fù)荷空間分布較為分散，分布范圍在0~55 t·km-2之間。

圖2 灤河流域承德市非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷空間分布Figure 2 Spatial distribution of non-point source pollution discharge loads of Chengde City,Luanhe River Basin

2.2 非點(diǎn)源污染入河負(fù)荷分布特征

本研究將灤河流域承德市劃分了68 個水文單元，基于研究區(qū)水文站實(shí)測的徑流量、輸沙量等數(shù)據(jù)，分別核算了各水文單元溶解態(tài)污染物入河系數(shù)（值域范圍0~0.19）和顆粒態(tài)污染物入河系數(shù)（值域范圍0~0.076），結(jié)合2019年灤河流域承德市非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷，進(jìn)一步核算了2019 年灤河流域承德市非點(diǎn)源污染入河負(fù)荷（空間分布見圖3，負(fù)荷分級方法參考文獻(xiàn)[30]）。與非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷相比，灤河流域承德市非點(diǎn)源污染的入河負(fù)荷相對較小，TN 的入河負(fù)荷量變化范圍為0~1.28 t·km-2，而TP 的入河負(fù)荷為 0~0.01 t·km-2，且研究區(qū)大部分地區(qū) TN 和 TP 的入河負(fù)荷小于 0.01 t·km-2和 0.000 5 t·km-2。研究區(qū)CODCr的入河負(fù)荷也相對較小，變化范圍為0~0.4 t·km-2。研究區(qū)非點(diǎn)源污染入河負(fù)荷相對較小的原因主要是灤河流域承德市2019 年降雨量較少，導(dǎo)致該流域水資源量與其他年相比相對較少，從而降低了非點(diǎn)源污染入河負(fù)荷。

圖3 灤河流域承德市非點(diǎn)源污染入河負(fù)荷空間分布Figure 3 Spatial distribution of non-point source pollution inflow loads of Chengde City,Luanhe River Basin

2.3 不同類型非點(diǎn)源污染特征

基于灤河流域承德市非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷空間分布特征，進(jìn)一步利用DPeRS 模型對灤河流域承德市5 種類型非點(diǎn)源污染排放量進(jìn)行空間分類統(tǒng)計（圖4）。結(jié)果表明，2019 年灤河流域承德市TN 和排放量分別為3 565.5 t 和1 792.0 t，農(nóng)田徑流型是灤河流域承德市最主要的氮型非點(diǎn)源污染源，2019 年農(nóng)田徑流型TN 和排放量分別為2 882.6 t 和1 788.1 t，分別占流域 TN 和總排放量的80.6%和99.8%。2019 年灤河流域承德市非點(diǎn)源污染TP 排放總量為400.03 t，水土流失是TP 首要的污染類型（占比74.2%），其次為農(nóng)田徑流型（28.9%）。CODCr非點(diǎn)源污染類型與氮磷不同，僅包括畜禽養(yǎng)殖型、農(nóng)村生活型和城鎮(zhèn)生活型，其中畜禽養(yǎng)殖型是CODCr的最主要的非點(diǎn)源污染源，約占總排放量的94.5%。

基于灤河流域承德市非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷空間分布和入河系數(shù)估算的灤河流域承德市不同類型非點(diǎn)源污染的入河量分布特征如圖4 所示。與灤河流域承德市TN 和非點(diǎn)源污染的排放特征一致，農(nóng)田徑流型是5 種類型中氮型非點(diǎn)源入河量的主要貢獻(xiàn)類型，入河量總量分別為111.49 t和70.2 t；灤河流域承德市農(nóng)田徑流型TP 的入河量大于水土流失型，兩者分別為4.19 t 和3.49 t，分別占TP入河總量的53.72% 和44.74%；畜禽養(yǎng)殖型仍是CODCr入河量的首要貢獻(xiàn)類型，畜禽養(yǎng)殖型年CODCr入河量為47.09 t。

圖4 灤河流域承德市非點(diǎn)源污染量Figure 4 Pollution amount of non-point source pollution of Chengde City in Luanhe River Basin

2.4 非點(diǎn)源污染優(yōu)控單元識別

基于灤河流域承德市非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷和入河量的空間分布特征，對灤河流域承德市19 個控制單元進(jìn)行非點(diǎn)源污染優(yōu)控單元識別，4 種污染指標(biāo)非點(diǎn)源污染優(yōu)先控制單元統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示。灤河流域承德市非點(diǎn)源污染優(yōu)控指標(biāo)主要為氮磷型，TN、TP 和的優(yōu)控單元主要為Ⅱ類源頭控制單元，屬于Ⅱ類源頭控制單元的單元個數(shù)分別為12、15、10個。TN、TP 和非點(diǎn)源污染屬于I 類優(yōu)控單元的單元個數(shù)分別為3、4、3 個，沒有Ⅱ類入河過程控制單元，因此灤河流域承德市非點(diǎn)源污染要加強(qiáng)源頭控制，4 種污染指標(biāo)非點(diǎn)源污染優(yōu)先控制單元的空間的分布見圖5。在灤河流域承德市19 個控制單元中，4號、5 號和 6 號控制單元是 TN、TP 和三種污染物的I 類優(yōu)控單元。TN 和非點(diǎn)源污染的優(yōu)控面積分別占研究區(qū)的68.47%和65.41%，而TP的非點(diǎn)源污染的優(yōu)控面積占研究區(qū)的100%。空間分布上，I類優(yōu)控單元主要分布在灤河流域承德市西南部和東南部的部分地區(qū)。

圖5 灤河流域承德市非點(diǎn)源污染優(yōu)先控制單元空間分布Figure 5 Spatial distribution of the priority control unit of non-point source pollution of Chengde City in Luanhe River Basin

表2 灤河流域承德市非點(diǎn)源污染優(yōu)控單元信息統(tǒng)計表Table 2 Information of the priority control unit of non-point source pollution of Chengde City in Luanhe River Basin

2.5 非點(diǎn)源污染遙感模型的驗(yàn)證

研究采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型非點(diǎn)源污染氮磷的輸出結(jié)果與DPeRS 模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。SWAT 模型屬于半分布式水文模型，模型將子流域內(nèi)的地形特征、土地覆蓋特征、土壤類型和坡度等級劃分等信息重疊后獲得模型的最小計算單元——水文響應(yīng)單元（Hydrology Respond Unit，HRU），HRU 是計算各子流域的污染物向河道內(nèi)的遷移轉(zhuǎn)化過程的基本單元。SWAT 模型的構(gòu)建和率定詳見文獻(xiàn)[31-32]，通過對比SWAT 模型HRU 尺度污染物的輸出通量和DPeRS 模型模擬的污染物入河量，驗(yàn)證DPeRS模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。

灤河流域承德市共劃分了2 674個HRU，以HUR為基本單元，對DPeRS模型與SWAT模型的模擬結(jié)果進(jìn)行對比分析，結(jié)果表明（圖6），兩種模型TN和TP模擬結(jié)果擬合度很好（R2分別為0.83和0.78），且兩種模型輸出結(jié)果的變化區(qū)間相似，表明DPeRS 模型的模擬結(jié)果是可接受的，滿足研究需要。

圖6 SWAT模型與DPeRS模型空間驗(yàn)證結(jié)果Figure 6 Spatial verification results of SWAT model and DPeRS model

3 討論

3.1 DPeRS的適用性及灤河流域非點(diǎn)源污染對比

對比國內(nèi)外其他非點(diǎn)源污染模擬模型，DPeRS模型在模型結(jié)構(gòu)、運(yùn)行條件和模擬指標(biāo)等方面具有較大的管理應(yīng)用優(yōu)勢。該模型以遙感像元為基本單元，與SWAT 模型提出的水文響應(yīng)單元相比，在保證模擬精度的前提下極大提高了非點(diǎn)源污染模擬的空間分辨率[23]。同時，DPeRS 模型耦合了定量遙感模型，彌補(bǔ)了無資料或缺資料地區(qū)模型估算的不足。該模型的參數(shù)設(shè)置為開放模式，可根據(jù)參數(shù)豐富度進(jìn)行重新構(gòu)架，還可根據(jù)管理需求開展多層次的非點(diǎn)源污染監(jiān)測與評估。模擬指標(biāo)為TN、TP和CODCr，與管理部門關(guān)注的指標(biāo)一致。此外，DPeRS模型實(shí)現(xiàn)了遙感像元尺度分類型、分指標(biāo)非點(diǎn)源污染負(fù)荷的空間可視化，可直觀提供非點(diǎn)源污染的關(guān)鍵源區(qū)，與傳統(tǒng)總量減排核算方法相比，實(shí)現(xiàn)了由“點(diǎn)”到“面”的突破，為科學(xué)制定非點(diǎn)源污染防治措施提供技術(shù)支撐。WANG 等[23]采用DPeRS 模型對新安江流域非點(diǎn)源污染量進(jìn)行模擬分析，并將模擬結(jié)果與黃山市污染源調(diào)查結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，TN、TP和CODCr4個指標(biāo)的平均模擬精度超過0.7。

張令能[18]利用SPARROW 模型對灤河流域非點(diǎn)源總氮污染進(jìn)行模擬，結(jié)果表明流域上游產(chǎn)污量較小，污染較嚴(yán)重區(qū)域在中下游，局部區(qū)域污染嚴(yán)重，灤河流域承德市位于灤河流域的中上游地區(qū)，這與本研究結(jié)果一致。李越[16]利用排污系數(shù)法對2018 年灤河流域（承德市境內(nèi)）上游非點(diǎn)源污染負(fù)荷進(jìn)行估算，得出灤河流域（承德市境內(nèi)）上游的農(nóng)村生活源TP排放量為 0.134 t，畜禽養(yǎng)殖業(yè) CODCr排放量為 213.22 t，種植業(yè)和 TP 排放量分 別 為 485.29 t 和 28.13 t；DPeRS模型模擬的2019年灤河流域承德市農(nóng)村生活型TP排放量為4.77 t，畜禽養(yǎng)殖型CODCr排放量為1 447.67 t，農(nóng)田徑流型和TP排放量分別為1 788.06 t和115.73 t。灤河流域（承德市境內(nèi)）上游為灤河流域承德市的一部分，對比發(fā)現(xiàn)，排放量數(shù)值在數(shù)量級上是可接受的，這與模型方法、數(shù)據(jù)源、模擬時間等因素有關(guān)。

3.2 非點(diǎn)源污染貢獻(xiàn)

基于灤河流域承德市非點(diǎn)源污染入河量和地面實(shí)測的斷面污染通量，可分析非點(diǎn)源污染對水體污染的貢獻(xiàn)量。本研究中，主要以烏龍磯大橋斷面的地面實(shí)測數(shù)據(jù)，結(jié)合DPeRS 模型模擬的該斷面所在匯水區(qū)非點(diǎn)源污染入河量，核算出TN和TP非點(diǎn)源污染對河流中氮磷污染的貢獻(xiàn)。烏龍磯大橋斷面（圖1a）位于灤河流域承德市灤河干流下游，其控制的匯水面積占研究區(qū)總面積的93%。經(jīng)核算，由非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的氮磷入河量分別占河流中氮磷污染通量的11%和34%（圖7），與TN相比，非點(diǎn)源TP對水體中磷的貢獻(xiàn)占比更大，這與TP流失主要受農(nóng)業(yè)活動和水土流失影響有關(guān)。

圖7 非點(diǎn)源污染貢獻(xiàn)分析Figure 7 Contribution analysis of non-point source pollution

灤河流域承德市豐水期為6—8 月，枯水期為12月至次年3月，基于DPeRS 模型核算的烏龍磯大橋斷面所在匯水區(qū)非點(diǎn)源污染月度TN 和TP 入河量，結(jié)合該斷面地面實(shí)測的斷面污染通量，分別核算豐水期和枯水期TN 和TP 非點(diǎn)源污染對河流中氮磷污染的貢獻(xiàn)率，結(jié)果表明，豐水期和枯水期非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率存在很大差別，豐水期TN 和TP 非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率分別為33%和50%，而枯水期非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率均小于1%，這與非點(diǎn)源污染的發(fā)生特征密切相關(guān)，污染物經(jīng)雨水沖刷通過徑流過程而匯入受納水體，造成水體污染，因此豐水期非點(diǎn)源污染對水體污染的貢獻(xiàn)率更大，重點(diǎn)應(yīng)從源頭上防范豐水期非點(diǎn)源污染排放。

3.3 非點(diǎn)源污染影響因子

降雨徑流是農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的主要驅(qū)動力，是非點(diǎn)源污染負(fù)荷產(chǎn)生的動力和輸移條件的載體，下墊面地表污染物質(zhì)類型及其積累數(shù)量是非點(diǎn)源污染的物質(zhì)基礎(chǔ)，這兩個條件隨時空差異具有顯著的隨機(jī)性，常使非點(diǎn)源污染負(fù)荷變化范圍超過幾個數(shù)量級[33]。因此，基于研究區(qū)19個控制單元，分析了降水量和土地利用因子與灤河流域承德市氮磷非點(diǎn)源污染負(fù)荷的相關(guān)性，結(jié)果表明，降水作為非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的驅(qū)動因子之一，降水量與TN和TP非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的決定系數(shù)分別達(dá)到0.42 和0.79（圖8）；研究區(qū)土地利用以耕地、林地和草地為主，面積占比達(dá)到95%以上，控制單元內(nèi)耕地和林地面積占比與水土流失型氮磷非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的決定系數(shù)均超過0.5，草地面積占比與水土流失型氮磷非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的相關(guān)性相對較低（R2>0.3），詳見圖9。由此可見，加強(qiáng)區(qū)域水土保持工作，減少林草天然源水土流失及減少由農(nóng)田養(yǎng)分流失引發(fā)的非點(diǎn)源污染排放，是區(qū)域污染防控的重點(diǎn)。

圖8 灤河流域承德市降水量與非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的相關(guān)性分析圖Figure 8 Correlation analysis chart of precipitation and non-point source pollution discharge load in Chengde City of Luanhe River Basin

圖9 灤河流域承德市地類面積占比與水土流失型非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷的相關(guān)性分析圖Figure 9 Correlation analysis chart of land type area proportion and soil erosion type non-point source pollution discharge load in Chengde City of Luanhe River Basin

4 結(jié)論

（1）基于DPeRS 模型的非點(diǎn)源污染模擬結(jié)果表明，2019年灤河流域承德市TN、TP和CODCr非點(diǎn)源污染排放負(fù)荷分別為 0.12、0.014、0.06 t·km-2和0.05 t·km-2,排放量分別為 3 565.5、400.3、1 792.0 t 和1 531.6 t，入河量分別為119.6、7.8、70.3 t和49.8 t。灤河流域承德市氮型非點(diǎn)源的主要來源是農(nóng)田徑流型，TP非點(diǎn)源污染主要來源是農(nóng)田徑流和水土流失，CODCr非點(diǎn)源污染的主要污染來源是畜禽養(yǎng)殖。

（2）灤河流域承德市非點(diǎn)源污染負(fù)荷相對較高的區(qū)域主要分布在流域中部和南部，TN 非點(diǎn)源污染對河流中氮素污染的貢獻(xiàn)量相對較?。s占10%），TP非點(diǎn)源對水體中磷的貢獻(xiàn)占比較大（約占34%）。降水是非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的驅(qū)動因子之一，降水量與氮磷非點(diǎn)源污染負(fù)荷的相關(guān)性很高，豐水期和枯水期非點(diǎn)源污染對河流中氮磷污染的貢獻(xiàn)率差別很大，豐水期TN 和TP 非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率分別為33%和50%，而枯水期非點(diǎn)源污染的貢獻(xiàn)率均小于1%，重點(diǎn)應(yīng)從源頭上防范豐水期非點(diǎn)源污染排放。