焦永杰 周濱 劉紅磊 李雪梅 邢美楠 司敏 趙文喜 岳昂

摘要選擇了一個(gè)下墊面受人類活動(dòng)影響劇烈的研究區(qū)域——海河干流流域作為研究對(duì)象，在綜合考慮多種影響因素的基礎(chǔ)上，對(duì)復(fù)雜的模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，形成一種基于“源-匯”框架以及地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)的流域面源污染快速評(píng)價(jià)模型，旨在為水環(huán)境管理者提供一種快速甄別流域面源污染潛在風(fēng)險(xiǎn)的方式，為貧數(shù)據(jù)研究區(qū)域的相關(guān)研究提供借鑒。

關(guān)鍵詞非點(diǎn)源污染；地理信息系統(tǒng)；框架模型；關(guān)鍵區(qū)

中圖分類號(hào)S181.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2017）11-0050-05

AbstractThis study chosen Haihe River Basin strongly influenced by anthropogenic activities. On the basis of multifactor comprehensively considering， a relatively simple spatial evaluation model has been developed through simplifying the complicated mechanism model. The new model was formed by combining with “sourcetransportation” framework and GIS technology， which can give a rapid and practical assessment method of identifying the potential nonpoint source loss risk to environmental regulators. And then it will provide guidance for similar research areas.

Key wordsNonpoint source pollution model；GIS；Framework model；Critical area

近年來(lái)，非點(diǎn)源污染在我國(guó)已引起了嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，相對(duì)于點(diǎn)源污染，非點(diǎn)源污染具有不可控性和隨機(jī)性的特點(diǎn)，難以在時(shí)空上實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)監(jiān)測(cè)，治理范圍更廣、難度更高，在土壤介質(zhì)中長(zhǎng)期蓄積的污染負(fù)荷可以在短期的降雨過(guò)程中隨地表徑流匯入收納水體，造成水體惡化[1]。已有的非點(diǎn)源研究發(fā)現(xiàn)，由于地形、降水、植被覆蓋等因子的差異，同一區(qū)域內(nèi)不同景觀單元輸出污染負(fù)荷的難易程度不同，某些極易輸出污染負(fù)荷的匯水單元被稱為非點(diǎn)源污染關(guān)鍵區(qū)[2]?？茖W(xué)地識(shí)別并劃分敏感區(qū)，對(duì)于在財(cái)力、物力和時(shí)間都有限的條件下制訂非點(diǎn)源污染分期治理方案具有重要意義。

隨著以“3S”技術(shù)為代表的計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展，自20世紀(jì)70年代，陸續(xù)出現(xiàn)了一批基于物化及水文機(jī)理的非點(diǎn)源污染模型，這類模型的出現(xiàn)可有效地解決非點(diǎn)源污染的隨機(jī)性和觀測(cè)點(diǎn)的不確定性，不僅可以模擬各類非點(diǎn)源的形成、遷移轉(zhuǎn)化等過(guò)程，還可以為非點(diǎn)源控制和管理的定量化提供有效的技術(shù)手段。借助流域非點(diǎn)源污染機(jī)理模型，可以幫助管理者量化污染負(fù)荷，并在空間層面快速定位污染負(fù)荷的關(guān)鍵區(qū)域，現(xiàn)已成為研究非點(diǎn)源污染最直接有效的途徑之一[3-4]。然而，現(xiàn)有的主流非點(diǎn)源模型通常所需數(shù)據(jù)量較大，且建模及操作過(guò)程通常較為繁雜，模型率定、校準(zhǔn)、情景模擬所需時(shí)間較長(zhǎng)，以目前主流的SWAT及AGNPS模型為例，建模所需數(shù)據(jù)涵蓋了地形、土壤、土地利用、氣象、水文、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)等方面，且需要以長(zhǎng)時(shí)間序列、連續(xù)監(jiān)測(cè)的水質(zhì)數(shù)據(jù)作為模型的率定及驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)[5-6]，針對(duì)不具備模型基礎(chǔ)的管理者及現(xiàn)實(shí)中大量的貧數(shù)據(jù)研究區(qū)，該類模型的適用性通常會(huì)受到較大影響。筆者以海河干流流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，在兼顧機(jī)理需求的基礎(chǔ)上，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）軟件平臺(tái)通過(guò)柵格疊置運(yùn)算，形成一種基于“源匯”框架的流域面源污染快速評(píng)價(jià)模型，旨在為水環(huán)境管理者提供一種快速甄別流域面源污染的方式。

1資料與方法

1.1研究區(qū)概況海河流域是我國(guó)七大水系之一，有灤河、永定河、大清河、子牙河、漳衛(wèi)南運(yùn)河、馬頰河等支流。海河流域流經(jīng)8個(gè)省、市、自治區(qū)，共260多個(gè)縣（市、旗），總面積3 118萬(wàn) km2，包括北京市、天津市全部，河北省絕大部分，山西省東部，山東、河南的北部和遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)的一小部分，為典型的扇狀流域。

海河干流由子牙河和北運(yùn)河在天津市區(qū)三岔口匯合后，穿過(guò)市區(qū)在塘沽區(qū)大沽口海河閘入海，全長(zhǎng)72 km，流域匯水面積2 066 km2。海河干流上游段為天津市區(qū)，中游段為開(kāi)發(fā)園區(qū)，間雜農(nóng)田，下游段為濱海新區(qū)。上游河流的天然徑流歷來(lái)是天津市的主要水源。然而，自建國(guó)以來(lái)，經(jīng)多年治理，海河上游已形成節(jié)節(jié)攔蓄、處處引水、渠渠相通的新局面，進(jìn)人天津市的水量急劇減少。自20世紀(jì)80年代初，海河干流斷流天數(shù)呈明顯增多趨勢(shì)，海河上游各主要支流斷流和干涸呈常態(tài)化，非汛期時(shí)段海河已無(wú)徑流人海，水資源不足和水質(zhì)差是近年來(lái)這一地區(qū)面臨的主要水環(huán)境問(wèn)題。

1.2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源該研究所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及來(lái)源見(jiàn)表1，其中遙感數(shù)據(jù)來(lái)源為美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（USGS）Landsat 8 OLI_TRIS（美國(guó)陸地衛(wèi)星）所提供的2015年7月遙感影像，同時(shí)利用Erdas平臺(tái)的監(jiān)督分類模塊對(duì)遙感影像進(jìn)行分析，基于遙感影像解譯數(shù)據(jù)及遙感地面核查結(jié)果得到研究區(qū)域土地利用類型及植被歸一化指數(shù)（NDVI）；地形數(shù)據(jù)來(lái)自ASTER GDEM（30 m）全球數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)公布的地面氣象資料，該研究采用的氣象數(shù)據(jù)為日值地面降水?dāng)?shù)據(jù)；土壤數(shù)據(jù)取自和諧世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)；水質(zhì)數(shù)據(jù)來(lái)自對(duì)于目標(biāo)水體的采樣監(jiān)測(cè)，其中總氮（TN）采用堿性過(guò)硫酸鉀消解紫外分光光度法（GB 11894—89），總磷（TP）采用鉬酸銨分光光度法（GB 11893—89）。

1.3模型結(jié)構(gòu)框架Zhou等[7]在1993年最早提出了基于“源-匯”理念的非點(diǎn)源污染潛在流失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（針對(duì)磷素）的半定量框架模型，此后大量學(xué)者根據(jù)各自研究區(qū)域的特征在這一框架的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行了豐富[8-9]，筆者是在這一體系的基礎(chǔ)上對(duì)原始模型進(jìn)行了部分簡(jiǎn)化，其中源因子主要考慮下墊面不同景觀單元對(duì)面源污染負(fù)荷輸出的直接影響，匯因子主要分別考慮降雨、下墊面植被蓋度、河網(wǎng)侵蝕力、坡度地形及土壤類型因子[式（1）]，各因子按照相應(yīng)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)分為5級(jí)，不同因子對(duì)應(yīng)不同的等級(jí)分值，綜合風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)劃分采取自然斷點(diǎn)分級(jí)法[10]，遷移因子權(quán)重系數(shù)由特爾斐法確定[11]。

1.4因子匡算方法

1.4.1源因子。以土地利用類型作為源因子指示指標(biāo)，用地類型賦值參考前人研究中的經(jīng)驗(yàn)值賦值[12]。

1.4.2遷移因子。

1.4.2.1植被蓋度因子（NDVI）。利用ERDAS IMAGINE 90軟件的光譜增強(qiáng)模塊中用Indices命令對(duì)OLI影像進(jìn)行NDVI計(jì)算[式（2）]，得到研究區(qū)NDVI灰度圖。

2結(jié)果與分析

2.1影響因子空間分布特征

2.1.1土地利用。研究區(qū)域下墊面受人類擾動(dòng)劇烈，圖1對(duì)區(qū)域內(nèi)各類用地面積占比進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，其中建設(shè)用地面積累計(jì)占比接近50%，其主要分布于海河干流流域的上游環(huán)內(nèi)地區(qū)（圖2a），在工業(yè)點(diǎn)源污染得到較好控制的情況下，城市面源污染是這一區(qū)域收納水體污染負(fù)荷的主要來(lái)源；各類旱田（玉米-小麥輪作區(qū)域）占研究區(qū)域的22.30%（圖1），其主要分布于下游沿河兩岸區(qū)域（圖2a），受區(qū)域人口及傳統(tǒng)農(nóng)耕模式制約，區(qū)域人均耕地面積不足200 m2，家庭式農(nóng)業(yè)管理模式仍是這一區(qū)域的主導(dǎo)農(nóng)耕模式，為了提高畝產(chǎn)回報(bào)率，過(guò)量施肥的現(xiàn)象較為普遍，特別是肥力投入較大果樹(shù)種植業(yè)，過(guò)量養(yǎng)分在表層土壤（耕層）中的大量蓄存，是這一地區(qū)收納水體汛期水質(zhì)惡化的主要原因；草地在研究區(qū)域內(nèi)面積占比較?。ǖ陀?%）（圖1），作為區(qū)域面源污染的天然吸附介質(zhì)，該類用地占比的減少，也加劇了收納水體水質(zhì)的進(jìn)一步惡化。

2.1.2植被覆蓋。研究區(qū)域內(nèi)下墊面為人類活動(dòng)強(qiáng)烈擾動(dòng)區(qū)域，下墊面植被蓋度較小，整體植被景觀呈現(xiàn)破碎化、稀疏化的趨勢(shì)（圖2b），特別是海河干流上游流域，整體植被蓋度低于25%，下游非建成區(qū)植被覆蓋情況有所好轉(zhuǎn)，受人類活動(dòng)擾動(dòng)較少的南部區(qū)域及北部部分區(qū)域植被蓋度有所增加，根據(jù)遙感解譯情況，高植被蓋度的區(qū)域可以達(dá)到70%以上。

2.1.3降水強(qiáng)度。通過(guò)對(duì)研究區(qū)域4個(gè)氣象站點(diǎn)近25年的年度平均降水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并借助空間插值算法得到圖2c，由此發(fā)現(xiàn)，區(qū)域內(nèi)降水強(qiáng)度空間分布較為明顯，東部沿河區(qū)域普遍高于西部建成區(qū)，最高年年降水量達(dá)到541 mm，這一降水強(qiáng)度的分布特征也從降水驅(qū)動(dòng)層面解釋了下游面源污染負(fù)荷普遍高于上游的原因。

2.1.4河道侵蝕。隨著污染源距離收納水體的距離不同，污染物入河量也不同，基于這一理論假設(shè)，參照前人的研究成果，得到河道侵蝕因子的空間分布（圖2d），總體上下游地區(qū)的河網(wǎng)密集程度要高于上游地區(qū)，致使下游地區(qū)成為面源污染的潛在高發(fā)區(qū)。

2.1.5坡度地形。研究區(qū)域位于九河下梢，地勢(shì)較為低洼，坡度總體差異性不大（圖2c），上游總體坡度偏高，下游偏低。

2.1.6土壤類型。土壤類型空間分布如圖2f所示，據(jù)調(diào)查，研究區(qū)域上游表層土壤中有機(jī)質(zhì)含量較高，且土壤質(zhì)地相對(duì)黏重，以海津大橋?yàn)榻绲南掠瘟饔颍韺油寥郎巴梁科毡樯撸ù笥?7%），根據(jù)美國(guó)制（USDA）粒級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)定義，下游地區(qū)土壤粒級(jí)為粉壤土或壤土，在土壤有機(jī)質(zhì)含量較小的背景下（小于0.6%），土壤中的持養(yǎng)能力較弱，隨暴雨徑流流失的風(fēng)險(xiǎn)性較高。

2.2綜合評(píng)價(jià)結(jié)果空間特征按照式（1）的模型架構(gòu)得到最終評(píng)價(jià)結(jié)果，按照自然斷點(diǎn)分級(jí)法，對(duì)評(píng)價(jià)區(qū)域依次分為5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別：低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)及高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（圖3）?？傮w上看，海河干流上游流域總體風(fēng)險(xiǎn)較小，由于上游主要位于建成區(qū)，在沒(méi)有外來(lái)點(diǎn)源污染負(fù)荷的背景下，城市面源污染是該地區(qū)優(yōu)先防控的對(duì)象，河網(wǎng)周邊區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)性略高于其他區(qū)域；而下游沿河區(qū)域是研究區(qū)域防控的重點(diǎn)區(qū)域，沿河兩側(cè)及匯水區(qū)內(nèi)的農(nóng)業(yè)種植區(qū)，特別是干流臨近區(qū)域，將是未來(lái)面源污染防控的重點(diǎn)區(qū)域，受區(qū)域降雨時(shí)空分布的影響，過(guò)量的養(yǎng)分在表層土壤中長(zhǎng)期蓄積，通過(guò)短期暴雨徑流匯入收納河道水體，形成直接的污染負(fù)荷。此外，統(tǒng)計(jì)了各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的面積占比（圖4），發(fā)現(xiàn)中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)及高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積占較?。ɡ塾?jì)占比低于18%），這與以往的相關(guān)研究類似[2，14-15]，即少數(shù)關(guān)鍵區(qū)域是污染負(fù)荷的貢獻(xiàn)主體。從流域管理的層面出發(fā)，借助評(píng)價(jià)結(jié)果，可使

管理者能夠集中有限的物力、財(cái)力，精確定位流域中的水環(huán)境治理的關(guān)鍵區(qū)域，對(duì)中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)及高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)開(kāi)展針對(duì)性、集中性治理，提高流域管理的效率，降低管理成本。

2.3水質(zhì)數(shù)據(jù)佐證為了對(duì)該模型的總體評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)海河干流進(jìn)行了自上而下的布點(diǎn)監(jiān)測(cè)（圖5），監(jiān)測(cè)時(shí)間覆蓋了2015年全年，監(jiān)測(cè)頻次為每月1次，監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括營(yíng)養(yǎng)鹽、有機(jī)污染物、pH、重金屬等12項(xiàng)指標(biāo)。為切合該次面源污染負(fù)荷的研究主題，僅對(duì)TN、TP 2項(xiàng)營(yíng)養(yǎng)鹽指標(biāo)進(jìn)行匯總分析（圖6），結(jié)果顯示，全年氮、磷的空間分布和模型評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致，全年上游及中游區(qū)域的水體養(yǎng)分含量水平相對(duì)較低，且全年波動(dòng)不大，下游區(qū)域水體養(yǎng)分含量顯著上升，TN全年平均濃度接近5 mg/L，TP全年平均濃度接近0.5 mg/L，均劣于地表水V類限值（超標(biāo)倍數(shù)超過(guò)200%），這也從側(cè)面佐證了下游區(qū)域存在較高面源污染風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3結(jié)論

該研究以海河干流流域?yàn)檠芯繉?duì)象，在前人對(duì)面源污染負(fù)荷評(píng)估模型的基礎(chǔ)上，對(duì)前人應(yīng)用模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，形成一種基于“源匯”框架及GIS技術(shù)的流域面源污染多因子的快速評(píng)價(jià)模型，通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的空間定量輸出，發(fā)現(xiàn)海河干流流域上游區(qū)域整體水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)較小，城市面源是這一區(qū)域水環(huán)境管理的重點(diǎn)，而下游沿河涉農(nóng)區(qū)域是整個(gè)流域面源污染的高發(fā)區(qū)域，潛在流失風(fēng)險(xiǎn)明顯高于中上游區(qū)域，但中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)以及中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的總體面積占比較小，進(jìn)一步印證了“少數(shù)關(guān)鍵區(qū)域”在整體面源污染防控中的重要作用，通過(guò)將評(píng)價(jià)結(jié)果和水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的比對(duì)，發(fā)現(xiàn)模型可以較好地概括流域面源污染的潛在流失風(fēng)險(xiǎn)，該模型可以為水環(huán)境管理者提供一種相對(duì)可靠且建模成本較低的面源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方式，以期為后續(xù)其他貧數(shù)據(jù)研究區(qū)域的相關(guān)研究提供借鑒，為高效化的流域水環(huán)境管理提供支撐。

參考文獻(xiàn)

[1] 付永鋒，陳文輝，趙基花.非點(diǎn)源污染的研究進(jìn)展與前景展望[J].山西水利科技，2003（3）：32-35.

[2] 龐靖鵬，徐宗學(xué)，劉昌明，等.基于GIS和USLE的非點(diǎn)源污染關(guān)鍵區(qū)識(shí)別[J].水土保持學(xué)報(bào)，2007，21（2）：170-174.

[3] 鄭濤，穆環(huán)珍，黃衍初，等.非點(diǎn)源污染控制研究進(jìn)展[J].環(huán)境保護(hù)，2005，1（2）：31-34.

[4] 馬蔚純，陳立民，李建忠，等.水環(huán)境非點(diǎn)源污染數(shù)學(xué)模型研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2003，18（3）：358-366.

[5] NEITSCH S L，ARNOLD J G，KINIRY J R，et al.Soil and Water Assessment Tool theoretical documentation：Version 2009[R].Texas：Texas Water Resources Institute，2011.

[6] BINGNER R L，THEURER F D，YUAN Y.AnnAGNPS technical processes[R].Oxford：USDA-ARS National Sedimentation Laboratory，2003.

[7] LEMUNYON J L，GILBERT R G.The concept and need for a phosphorus assessment tool[J].Journal of production agriculture，1993，6（4）：483-486.

[8] BUCZKO U，KUCHENBUCH R O.Phosphorus indices as riskassessment tools in the USA and Europ：A review[J].Journal of plant mutrition and soil science，2007，170（4）：445-460.

[9] BECHMANN M，KROGSTAD T，SHARPLEY A.A phosphorus index for Norway[J].Acta agriculturae scandinavica，section bsoil and plant science，2005，55（3）：205-213.

[10] ZHOU B，VOGT R D，LU X Q，et al.Land use as an explanatory factor for potential phosphorus loss risk，assessed by P indices and their governing parameters[J].Environmental science：Processes & Impacts，2015，17（8）：1443-1454.

[11] 朱長(zhǎng)超.特爾斐法[J].社會(huì)科學(xué)，1986（5）：70，69.

[12] SIVERTUN ，PRANGE L.Nonpoint source critical area analysis in the Gissel watershed using GIS[J].Environmental modelling & Software，2003，18（10）：887-898.

[13] OLIVER M A，WEBSTER R.Kriging：a method of interpolation for geographical information systems[J].International journal of geographical information system，1990，4（3）：313-332.

[14] 張濤，鄧小文，周濱，等.改進(jìn) USLE 模型及其在于橋水庫(kù)非點(diǎn)源污染敏感區(qū)劃分中的應(yīng)用[J].城市環(huán)境與城市生態(tài)，2010（1）：29-31.

[15] 陳梅.農(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及分級(jí)區(qū)劃研究[D].南京：南京大學(xué)，2014.