陳文君，段偉利，賀 斌，陳 雯

（中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，中國(guó)科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210008）

基于WASP模型的太湖流域上游茅山地區(qū)典型鄉(xiāng)村流域水質(zhì)模擬?

陳文君，段偉利，賀 斌??，陳 雯

（中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，中國(guó)科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210008）

池塘、河渠、水庫(kù)是鄉(xiāng)村流域水環(huán)境的重要組成.基于WASP模型，綜合運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查、GIS空間分析、污染負(fù)荷估算等方法，構(gòu)建茅山地區(qū)李塔陳莊鄉(xiāng)村流域的水質(zhì)模擬模型.結(jié)果表明，主要水質(zhì)指標(biāo)的污染程度從高至低依次為總氮（TN）、總磷（TP）和高錳酸鹽指數(shù)、氨氮.TN全年在不同水體中達(dá)到劣Ⅴ類的比例在52%～100%，而池塘、河渠的污染程度較為接近.夏、冬季，超過(guò)TP劣Ⅴ類限值的河渠占2%～6%，池塘占8%～14%，而流域中部鄉(xiāng)村周邊的池塘明顯更為嚴(yán)重.負(fù)荷輸入是模型主要不確定性因素，細(xì)化種植模式能夠提高總體模擬效果，而禽畜散養(yǎng)與農(nóng)村生活造成的污染則分別對(duì)池塘、河渠的水質(zhì)影響更為明顯.本研究建立了鄉(xiāng)村流域多種水體在面源污染影響下的水質(zhì)聯(lián)系，能夠?yàn)猷l(xiāng)村水環(huán)境治理提供決策參考.

WASP；鄉(xiāng)村流域；茅山地區(qū)；面源污染；池塘；河渠

鄉(xiāng)村發(fā)展早于城鎮(zhèn)，是一種以農(nóng)業(yè)為基本經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，人口分散、生態(tài)宜居為特征的聚落形態(tài).然而，過(guò)量的灌溉施肥、禽畜散養(yǎng)，以及農(nóng)村生活帶來(lái)的污水、垃圾，一方面影響了鄉(xiāng)村自身水環(huán)境，增加了人畜患病風(fēng)險(xiǎn)［1］，另一方面也使得鄉(xiāng)村流域成為下游湖庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題的源頭，威脅區(qū)域供水安全［2］.對(duì)這類具有廣域、分散、隨機(jī)特征的面源污染的識(shí)別與治理，是我國(guó)當(dāng)前鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)，而對(duì)流域內(nèi)多種受納水體的水質(zhì)監(jiān)測(cè)與模擬能夠?yàn)猷l(xiāng)村水環(huán)境的優(yōu)化提供直接有效的決策參考［2-5］.

WASP模型是美國(guó)環(huán)保署（EPA）推薦的地表水質(zhì)模擬工具，相對(duì)于SWAT、HSPF、AnnAGNPS等流域管理模型［6］，它提供了多種污染物及其組成成分在受納水體中遷移轉(zhuǎn)化的細(xì)致模擬；而相對(duì)于CE-QUAL-W2、QUAL2K、EFDC等其他水質(zhì)模型［7］，它具有操作簡(jiǎn)明、可配置性強(qiáng)、復(fù)雜程度適中等優(yōu)點(diǎn).針對(duì)鄉(xiāng)村流域的水質(zhì)模擬問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外已有不少學(xué)者基于WASP模型開(kāi)展了機(jī)理性與應(yīng)用性研究.如Wagenschei等［8］分析了德國(guó)近郊WeisseElster河不同河段對(duì)氮素污染的消減效應(yīng)，認(rèn)為夏季低流量期間，底泥反硝化作用能夠達(dá)到浮游植物吸收量的3倍.Hosseini等［9］研究了加拿大農(nóng)業(yè)灌區(qū)South Saskatchewan河的參數(shù)敏感性，認(rèn)為浮游植物生長(zhǎng)速率對(duì)水質(zhì)的影響最為顯著，而它在夏季和冬季分別受到總磷含量和光照強(qiáng)度的限制.王飛兒等［10］采用室內(nèi)實(shí)驗(yàn)獲得的沉積物總磷釋放通量修正了太湖苕溪入湖河道的水質(zhì)模擬，并指出該通量與流速呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系.Lai等［4］將流域管理模型IWMM與WASP集成，認(rèn)為臺(tái)灣南部山區(qū)農(nóng)業(yè)與畜牧業(yè)比例較高的子流域?qū)恿魉|(zhì)的影響最為不利，同時(shí)污染負(fù)荷在夏季豐水期會(huì)進(jìn)一步提高.此外，Yen［5］、史鐵錘［11］、Liang［12］等學(xué)者將WASP模型應(yīng)用于TMDL管理模式，通過(guò)估算水環(huán)境容量，求解各個(gè)河段的污染物消減率.現(xiàn)有的研究大多將河道作為鄉(xiāng)村流域的水體代表，分析不同季節(jié)的水質(zhì)時(shí)空變化及影響因素，但是從鄉(xiāng)村水環(huán)境的視角出發(fā)，與人類活動(dòng)緊密相關(guān)的水體還包括池塘、水渠等，這在我國(guó)水量充沛的東南地區(qū)顯得尤為明顯.此類水體同樣受到面源污染的直接影響，并且存在水文路徑復(fù)雜等特征，是鄉(xiāng)村流域水質(zhì)模擬過(guò)程中不應(yīng)忽略的部分［3，13-14］.

茅山山脈坐落于鎮(zhèn)江市和常州市的交界，是太湖湖西水系和秦淮河?xùn)|支水系的發(fā)源地與分水嶺.山脈總體呈南北走向，占地面積71.2 km2，最高海拔372.5 m.該地區(qū)包含大面積丘陵腹地，林木蔥郁，溪流縱橫，鄉(xiāng)村星羅棋布，是長(zhǎng)江下游典型的山地-平原過(guò)渡帶.然而，周邊茅東、李塔、馬埂等水庫(kù)水源地的水質(zhì)近年來(lái)呈現(xiàn)逐步惡化的趨勢(shì)，引起社會(huì)多方面的關(guān)注.同時(shí)，茅山地區(qū)水環(huán)境組成復(fù)雜，如何基于有限的斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有效分析流域內(nèi)多種水體的水質(zhì)狀況，及其對(duì)下游水庫(kù)的影響，是以往水質(zhì)模擬較少涉及的問(wèn)題.本研究基于WASP模型，綜合運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查、GIS空間分析、污染負(fù)荷估算的方法，構(gòu)建了茅山地區(qū)典型鄉(xiāng)村流域的水質(zhì)模擬模型，以期為“美麗鄉(xiāng)村”建設(shè)及湖庫(kù)源頭的水環(huán)境優(yōu)化治理提供科學(xué)的決策支持.

1 WASP模型

WASP模型包括河流水動(dòng)力模塊（HYNHYD）和水質(zhì)模塊，后者又包含富營(yíng)養(yǎng)化模擬（Eutrophication）和有毒物質(zhì)模擬（Toxicant）兩個(gè)部分.本研究主要關(guān)注灌溉施肥、禽畜散養(yǎng)、農(nóng)村生活造成的面源污染問(wèn)題，采用WASP 7.5模擬池塘、河渠，直至下游水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域的各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)，包括溶解氧（DO）、總氮（TN）、總磷（TP）、氨氮（NH3-N）、硝態(tài)氮與亞硝態(tài)氮（NO-x-N）、高錳酸鹽指數(shù)（CODMn）.因此，該過(guò)程涉及WASP模型的水動(dòng)力和富營(yíng)養(yǎng)化兩個(gè)模塊，其原理框架如圖1所示.

WASP模型采用動(dòng)力箱式結(jié)構(gòu)模擬水質(zhì)組分運(yùn)移，并假設(shè)在概化單元內(nèi)部水流變化均勻，水質(zhì)濃度均一，基本方程如公式（1）所示.在此基礎(chǔ)上，水動(dòng)力模塊根據(jù)圣維南方程、曼寧公式、伯努利方程，求解水流連續(xù)性方程，如公式（2）所示，并在實(shí)際應(yīng)用中采用歐拉有限差分法（EULER）進(jìn)行離散求解.富營(yíng)養(yǎng)化模塊以浮游植物動(dòng)力學(xué)反應(yīng)為核心，構(gòu)建融氧平衡、氮循環(huán)、磷循環(huán)，其中各生物化學(xué)過(guò)程的具體公式見(jiàn)文獻(xiàn)［15］.由于WASP 7.5暫不包含COD計(jì)算模塊，因而參照前人研究［16］，基于DO、碳化需氧量、NH3-N、NO-x-N訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，間接獲得CODMn的物質(zhì)濃度.

式中，A為橫截面面積（m2）；C為水質(zhì)組分濃度（g／m3）；t為模擬時(shí)間步長(zhǎng)（d）；x為距離某斷面沿流程方向的距離（m）；U為該方向上的對(duì)流速度（m／d）；E為該方向上的擴(kuò)散系數(shù)（m2／d）；SL為面源污染負(fù)荷（g／（m3·d））；SB為上游、下游、水底、大氣的邊界負(fù)荷（g／（m3·d））；SK為源匯轉(zhuǎn)化速率，正值為源，負(fù)值為匯（g／（m3·d）），Q為流量（m3／d）；α、β分別為動(dòng)能、動(dòng)量修正系數(shù)，由平均流量對(duì)應(yīng)的水體寬度、坡降、糙率確定.

圖1 WASP模型原理框架［15］Fig.1 Framework ofWASPmodel

2 模型框架構(gòu)建

2.1 研究區(qū)概況及樣品采集

李塔陳莊鄉(xiāng)村流域位于茅山山脈南端，面積約5 km2，年均氣溫15.2℃，年均降水912 mm，集中于6-9月.這里三面環(huán)山，上游是太湖、秦淮水系的分水嶺，中游為陳莊自然村，下游是李塔水庫(kù)，屬于較為封閉、典型的鄉(xiāng)村流域（圖2）.陳莊周邊池塘、河渠眾多，居民以經(jīng)濟(jì)作物種植、禽畜散養(yǎng)為主要收入來(lái)源，化肥、農(nóng)藥施用量較大，同時(shí)城市取水排水管網(wǎng)暫未覆蓋，現(xiàn)代化程度較低.李塔水庫(kù)是茅山地區(qū)重要的飲用水水源地，興利庫(kù)容1.1×106m3，其東北支流是水量和污染物質(zhì)的主要來(lái)源.

對(duì)該流域上游至下游的典型水體進(jìn)行逐月采樣分析，時(shí)間跨度從2013年1月至2015年12月.其中，1＃～3＃監(jiān)測(cè)點(diǎn)覆蓋流域主干河道，4＃～14＃位于陳莊周邊池塘，5＃于李塔水庫(kù)的入庫(kù)區(qū)域.經(jīng)實(shí)測(cè)，各池塘及水庫(kù)監(jiān)測(cè)區(qū)域的平均深度約為0.8～2.3 m，因此選取平均深度的一半，水流穩(wěn)定的位置進(jìn)行采樣.此外，在主干河道、池塘出流、水庫(kù)入流的主要斷面使用便攜式流速儀逐月測(cè)算流量，并架設(shè)微型氣象站收集逐日降雨、光照、溫度、風(fēng)量等信息.

2.2 水系調(diào)查與概化

水系提取與概化的現(xiàn)有方法主要基于多種DEM匯流算法，并兼顧河道水力特征以及污染源分布，生成一系列彼此連接的模擬單元（Segment）［8-11，17］.由于鄉(xiāng)村流域包含多種水體，并受到村民建房和田間改造的影響，因此結(jié)合GIS空間分析與實(shí)地調(diào)查，對(duì)池塘、河渠、水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域進(jìn)行一維概化（圖3）.首先，采用Arc-GIS水文分析，從5 m分辨率的DEM（1∶10000數(shù)字地形圖）中提取流域邊界，同時(shí)，結(jié)合Envi影像特征提取獲得的池塘分布，開(kāi)展野外調(diào)查勘測(cè)，糾正水體范圍，并標(biāo)示主要河渠及其連通關(guān)系.然后，在現(xiàn)有概化原則的基礎(chǔ)上，增加以下三點(diǎn)內(nèi)容：①鄉(xiāng)村周邊池塘均表達(dá)為主要入水口至匯流出水口的單個(gè)模擬單元，如不存在明顯入水口，則以地勢(shì)較高處為起點(diǎn)；②池塘出水口、田間水渠等次要水系均以連接至主干河道的單個(gè)單元表達(dá)；③水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域區(qū)分為河道段、過(guò)渡段、水庫(kù)段3個(gè)單元，以反映鄉(xiāng)村流域?qū)λ畮?kù)水質(zhì)的影響.最后，基于地形分析和實(shí)地勘測(cè)獲得各單元的長(zhǎng)寬、坡降、糙率等計(jì)算參數(shù).

2.3 污染源調(diào)查與負(fù)荷估算

圖2 研究區(qū)域及監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布Fig.2 Study area and distribution of sampling sites

圖3 鄉(xiāng)村流域水系概化Fig.3Water system generalization in the rural watershed

輸出系數(shù)法是面源污染負(fù)荷估算的主要方法，由于直接建立污染源與受納水體間的關(guān)系，具有操作簡(jiǎn)便、數(shù)據(jù)依賴性低、結(jié)果精度較好等優(yōu)點(diǎn)［18］.因此，采用改進(jìn)的Johnes模型［19］，結(jié)合GIS空間分析與污染源實(shí)地調(diào)查，估算各模擬單元在不同月份和降雨條件下接收灌溉施肥、禽畜散養(yǎng)、農(nóng)村生活帶來(lái)的負(fù)荷輸入，公式如下：

式中，Li為第i種污染物某日的總負(fù)荷量（kg）；Eij為第j種污染源在這種污染物上的產(chǎn)污系數(shù)（kg／d），對(duì)應(yīng)種植品種、禽畜類型、生活污水或垃圾；αj為這種污染源的實(shí)際入河系數(shù)，受降雨和地形因素的影響；Aj為這種污染源的規(guī)模，對(duì)應(yīng)土地面積、禽畜數(shù)量、人口數(shù)量；βj為該規(guī)模隨月份的變化系數(shù).

首先，調(diào)查各類污染源的規(guī)模、分布以及產(chǎn)污與入河系數(shù).從Pleiades衛(wèi)星2015年獲取的0.5 m全色影像中提取用地類型，結(jié)果包含水田689175m2、旱地448022m2、茶園163430m2、苗圃564286m2、村莊135124 m2（圖4A）.根據(jù)研究區(qū)氣候條件，水田、旱地均采用早晚兩季的種植模式，其播種至收割期分別為4月中旬至7月下旬，以及8月上旬至10月下旬；茶樹(shù)、苗木則全年種植.基于野外調(diào)查獲得15處雞、鴨、羊群的散養(yǎng)位置，以及6處生活垃圾堆放點(diǎn)（圖4B）.采用問(wèn)卷走訪獲得常駐人口、各群的禽畜數(shù)量及其變化周期.人口變化系數(shù)在12-3月取值1.2～1.6，禽畜數(shù)量變化在秋季和冬季取值0.3～0.6.生活污水排放量與各點(diǎn)的垃圾堆放規(guī)模分別依據(jù)村莊面積分布與人口數(shù)量變化進(jìn)行空間分配.綜合調(diào)查周邊區(qū)域污染負(fù)荷相關(guān)文獻(xiàn)［20-23］，以及農(nóng)業(yè)部全國(guó)污染源普查資料［24］，獲得上述各污染源的產(chǎn)污系數(shù)，以及入河系數(shù)的參考范圍，結(jié)果如表1所示.

圖4 污染源調(diào)查與負(fù)荷估算Fig.4 Investigation and load estimation of the pollution sources

表1 污染源產(chǎn)污與入河系數(shù)Tab.1 Producing and loss rate of the pollution sources

然后，將各污染源的產(chǎn)污負(fù)荷逐一劃分至河段模擬單元.受DEM數(shù)據(jù)精度和時(shí)效性的影響，單純通過(guò)匯流算法提取的水系分布相比上述概化結(jié)果存在一定差異，因而將后者作為ArcGIS水文分析的輸入，對(duì)鄉(xiāng)村流域內(nèi)部集水域進(jìn)一步劃分（圖4C）.對(duì)于單一集水域仍包含多個(gè)模擬單元的情況，按照實(shí)際水體范圍的外邊界長(zhǎng)度等比例劃分，近似確定每個(gè)模擬單元對(duì)應(yīng)的匯流面積.已有研究表明，非點(diǎn)源污染的實(shí)際入河量與當(dāng)日降雨、地形坡度之間存在良好的相關(guān)關(guān)系［25］，因此入河系數(shù)的實(shí)際取值依據(jù)全年日降雨量和各集水域坡度對(duì)上述參考范圍進(jìn)行劃分，并設(shè)定在汛期暴雨、坡度最大的情況下取上邊界值，在旱季無(wú)雨、坡度最小的情況下取下邊界值.

2.4 初始條件與邊界條件

模擬時(shí)段與水質(zhì)監(jiān)測(cè)的時(shí)間跨度相同，并采用5min作為步長(zhǎng)，以確保流量較小時(shí)相鄰單元間的水量交換能夠正常執(zhí)行.初始條件設(shè)定為首日獲取的平均深度、實(shí)測(cè)流量、水質(zhì)濃度.邊界條件包括外部負(fù)荷、氣象邊界、水量邊界.外部負(fù)荷針對(duì)上述三類污染源，忽略降水、大氣沉降的輸入效應(yīng).由于鄉(xiāng)村流域位置相對(duì)偏遠(yuǎn)，難以對(duì)各個(gè)典型斷面進(jìn)行流量連續(xù)監(jiān)測(cè).這里基于多元線性回歸模型，確定實(shí)測(cè)值與前期累計(jì)降雨、用地類型之間的關(guān)系［26］，間接獲得逐日流量變化.

3 模擬結(jié)果與分析

3.1 模型參數(shù)率定

基于2013-2014年逐月采集的水質(zhì)樣本數(shù)據(jù)，采用機(jī)理分類、經(jīng)驗(yàn)估值、自動(dòng)試錯(cuò)、人工調(diào)優(yōu)的方法率定WASP富營(yíng)養(yǎng)化模擬的主要參數(shù).首先通過(guò)DO和CODMn率定DO與浮游植物模塊，然后采用TN、NH3-N、NO-x-N以及TP分別率定氮循環(huán)與磷循環(huán)模塊，最后不斷微調(diào)參數(shù)取值，并重復(fù)前兩步直到似然函數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果達(dá)到最優(yōu).其中，參數(shù)的迭代調(diào)整與優(yōu)化估值基于Ostrich工具［27］；似然函數(shù)采用線性回歸擬合程度（R2）、Nash-Suttcliffe效率系數(shù)（Ens）、平均相對(duì)誤差（MRE）進(jìn)行評(píng)價(jià)，具體計(jì)算公式參照前人研究［11，28］.

WASP模型將水質(zhì)參數(shù)限定為全局靜態(tài)常量，但是鄉(xiāng)村流域池塘、河渠、水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域的底泥耗氧差異是影響溶解氧、浮游植物數(shù)量，進(jìn)而制約污染物降解的重要因素［13，29］，因此將三類水體的底泥耗氧速率進(jìn)行區(qū)分.此外，已有研究表明，季節(jié)變化對(duì)部分參數(shù)具有顯著影響［8-9］，因而將基本常數(shù)以外、敏感性較強(qiáng)的可變系數(shù)區(qū)分至四季（春季3-5月、夏季6-8月、秋季9-11月、冬季12-2月），以進(jìn)一步優(yōu)化率定效果.具體做法是將模擬過(guò)程人工分割，采用腳本語(yǔ)言按需調(diào)用預(yù)先設(shè)定的wif工程文件，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)隨模擬單元和季節(jié)變化的特征.率定結(jié)果如表2所示，其他未列出參數(shù)采用模型默認(rèn)值.

表2 WASP模型主要參數(shù)率定結(jié)果Tab.2 Calibrated values for the key parameters ofWASPmodel

率定期內(nèi)各季節(jié)在6種水質(zhì)指標(biāo)上的樣本數(shù)量均為90，以春季為例的擬合效果如圖5所示.其中，各指標(biāo)的線性擬合斜率處于0.8～1.1之間，R2與Ens基本在0.75以上.DO、NH3-N、NO-x-N在浮游植物的基礎(chǔ)上進(jìn)行率定，同時(shí)影響因素相對(duì)TN、TP較少，擬合結(jié)果總體更優(yōu).誤差分析顯示，DO、TN、NO-x-N、CODMn的MRE小于0.25，TP與NH3-N基本小于0.30，其他3個(gè)季節(jié)的結(jié)果類似.依據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范（GB／T 22482-2008）》，水質(zhì)預(yù)測(cè)的許可誤差為實(shí)測(cè)值的30%，因此本模型可以作為李塔陳莊鄉(xiāng)村流域水質(zhì)模擬的有效工具.

圖5 6種水質(zhì)指標(biāo)的率定結(jié)果Fig.5 Calibrated results for the six water quality indicators

3.2 模型驗(yàn)證分析

為了進(jìn)一步確定模型的可靠性，采用以上參數(shù)率定成果，對(duì)研究區(qū)2015年池塘、河渠、水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域的水質(zhì)狀況進(jìn)行模擬驗(yàn)證.對(duì)于監(jiān)測(cè)覆蓋的15個(gè)水體單元，DO、TN、TP、NH3-N、、CODMn模擬值與實(shí)測(cè)值的MRE分別為0.18、0.25、0.37、0.33、0.19、0.26.因此，根據(jù)水質(zhì)預(yù)測(cè)的誤差要求，模型用于鄉(xiāng)村流域各類水體的水質(zhì)模擬總體具有較好精度.

選取上游、中游、下游的3個(gè)典型監(jiān)測(cè)斷面，以DO與氮素污染為例，分析年際范圍內(nèi)的水質(zhì)變化（圖6）.其中，5＃為茶園周邊池塘、2＃為陳莊鄉(xiāng)村河流出口、15＃為李塔水庫(kù)過(guò)渡段.結(jié)果顯示，DO在5＃全年相對(duì)較低；在2＃波動(dòng)最大，并于夏季出現(xiàn)明顯降低趨勢(shì).TN在3個(gè)斷面的變化與禽畜散養(yǎng)數(shù)量及水稻兩季種植的趨勢(shì)對(duì)應(yīng)，在春季和夏季達(dá)到全年較高濃度，冬季養(yǎng)殖數(shù)量及降雨減少時(shí)有所降低；此外，15＃相對(duì)5＃、2＃在波動(dòng)幅度和濃度范圍上都略小.NH3-N在5＃全年變化平穩(wěn)且濃度較高，在2＃、15＃的變化趨勢(shì)與TN近似，但是冬季受到人口數(shù)量增加的影響，濃度有所升高.濃度在5＃、15＃全年相對(duì)較低，在2＃有所升高.以上驗(yàn)證表明，4項(xiàng)指標(biāo)的模擬趨勢(shì)與實(shí)際監(jiān)測(cè)基本吻合，模型能夠反映鄉(xiāng)村流域一定時(shí)間跨度上的水質(zhì)變化.

依據(jù)《江蘇省地表水環(huán)境功能區(qū)劃（2010-2020）》，李塔水庫(kù)水質(zhì)保護(hù)目標(biāo)為Ⅲ類.為了量化面源污染對(duì)鄉(xiāng)村流域自身水環(huán)境及下游水庫(kù)的影響，將各模擬單元的輸出結(jié)果與原始水體的shape圖形要素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，形成不同時(shí)段水質(zhì)模擬的空間可視化分析.分別選取春、夏、秋、冬季中期的典型模擬數(shù)據(jù)，并在《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB 3838-2002）》規(guī)定的水質(zhì)分類基礎(chǔ)上增加Ⅴ類超標(biāo)、Ⅴ類超標(biāo)2倍以上這兩類，對(duì)TN、TP、NH3-N、CODMn四類主要指標(biāo)進(jìn)行分層設(shè)色渲染，結(jié)果如圖7所示.在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)各水質(zhì)類別所占池塘的面積比例，以及河渠的長(zhǎng)度比例，結(jié)果如圖8所示.

流域內(nèi)不同水體的TN濃度在一年中達(dá)到劣Ⅴ類的比例在52%～100%，且池塘、河渠的受污染程度總體較為接近，但靠近上游茶園，以及被稻田、鄉(xiāng)村包圍的池塘明顯濃度較高；在流域出口區(qū)域，4個(gè)季節(jié)均嚴(yán)重超標(biāo)，特別是春、夏季為下游水庫(kù)注入Ⅴ類超標(biāo)2倍以上的污染水體.流域中部鄉(xiāng)村周邊的水體在夏季和冬季期間出現(xiàn)劣Ⅴ類的TP污染，其中池塘占8%～14%，河渠占2%～6%，同期造成下游水庫(kù)TP濃度局部超標(biāo).NH3-N與CODMn目前總體達(dá)標(biāo)，但是CODMn在春、夏、冬季，同樣于上述中部區(qū)域形成Ⅳ類污染，對(duì)下游水庫(kù)構(gòu)成潛在威脅.

圖6 典型斷面水質(zhì)模擬值與實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)變化Fig.6 Time series for water quality simulations and observations in typical sections

以上分析表明，李塔陳莊鄉(xiāng)村流域主要水質(zhì)指標(biāo)的污染程度從高至低依次為T(mén)N、TP、CODMn、NH3-N，其中TN全年均對(duì)下游水庫(kù)水質(zhì)保護(hù)目標(biāo)構(gòu)成嚴(yán)重影響.結(jié)合圖6中氮素指標(biāo)的濃度范圍可知，全流域的TN組成中所占比例較高，這說(shuō)明相比禽畜散養(yǎng)和鄉(xiāng)村生活造成的NH3-N污染，苗圃、旱地施用的硝態(tài)氮肥是TN超標(biāo)的重要原因［31］.流域內(nèi)池塘與河渠的受污染程度總體較為接近，但在TP指標(biāo)上，池塘明顯更為嚴(yán)重，尤其在夏季豐水期，鄉(xiāng)村周邊池塘的TP濃度相對(duì)較高.推測(cè)這是由于浮游植物對(duì)無(wú)機(jī)磷的吸收率低于氨氮，同時(shí)較大的底泥耗氧速率以及較低的流速使得磷素相比氮素更易于在池塘內(nèi)部沉積［14，32］.大多已有研究認(rèn)為鄉(xiāng)村流域的多池塘系統(tǒng)對(duì)地表徑流中的磷素具有滯留作用［3，13］，以上結(jié)果也能夠?yàn)樵摻Y(jié)論提供定量化的依據(jù).針對(duì)上述污染特征，鄉(xiāng)村流域水環(huán)境優(yōu)化的首要任務(wù)在于削減灌溉施肥造成的氮素淋失，并對(duì)禽畜散養(yǎng)和農(nóng)村生活關(guān)聯(lián)緊密的池塘進(jìn)行重點(diǎn)治理.

3.3 污染負(fù)荷不確定性分析

不確定性客觀存在于水質(zhì)模擬的整個(gè)過(guò)程，最終造成模擬值與實(shí)測(cè)值之間的誤差，而對(duì)主要不確定因素的理解與分析是提高模型可靠性的必要環(huán)節(jié)［33］.本研究采用的WASP模型側(cè)重于污染物在水體中的遷移轉(zhuǎn)化，不包含陸面上的產(chǎn)生、滲透、流失等機(jī)理過(guò)程［15］.因此，將改進(jìn)的Johnes輸出系數(shù)模型，以及周邊區(qū)域同類污染源的產(chǎn)污、入河經(jīng)驗(yàn)系數(shù)作為邊界條件，估算各模擬單元接收的負(fù)荷輸入.該方法可行性高，但并未考慮各類污染源的時(shí)空異質(zhì)性.例如，水稻、茶樹(shù)、苗木等農(nóng)作物在不同生長(zhǎng)階段、不同天氣狀況時(shí)的施肥量有所不同［2］；禽畜在不同發(fā)育階段的產(chǎn)污量具有較大差異，而散養(yǎng)模式又使得排污區(qū)域存在一定隨機(jī)特征［34］；部分居民近年來(lái)開(kāi)始嘗試農(nóng)家樂(lè)等經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，造成局部生活污水和垃圾不定期增多.

此外，鄉(xiāng)村流域水環(huán)境是由大小池塘、田間水渠、主干河道、下游水庫(kù)等組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其內(nèi)部水文路徑在不同時(shí)期具有明顯差異［3，13］.當(dāng)前受觀測(cè)條件的限制，僅以主要池塘、常年存在徑流的河渠作為面源污染的受納單元，忽略了其他次要水體對(duì)污染物的接受與降解，以及暴雨期間水土流失造成營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)快速損失的情況.以上因素均為模型外部負(fù)荷的準(zhǔn)確評(píng)估帶來(lái)困難，因而不可避免的需要在率定期依據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)入河污染物的種類與分布進(jìn)行調(diào)整，為水質(zhì)預(yù)測(cè)帶來(lái)較大的不確定性.

圖7 4種水質(zhì)指標(biāo)的空間分布與四季變化Fig.7 Spatial distribution and seasonal variations for the four water quality indicators

為了評(píng)估負(fù)荷輸入對(duì)水質(zhì)模擬造成的影響，采用3種情景，分別將灌溉施肥、禽畜散養(yǎng)、農(nóng)村生活帶來(lái)的入河污染物增加10%，并以2015年氣象、水量條件為邊界，連續(xù)運(yùn)行模型20年以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).相比驗(yàn)證期，池塘、河渠、水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域在TN、TP、NH3-N、CODMn四類指標(biāo)上的變化結(jié)果如圖9所示.根據(jù)箱線圖的均值比較可知，增加化肥施用量對(duì)水質(zhì)指標(biāo)的總體影響最為明顯，其TN、TP、NH3-N的變化均大于其他兩種情景；增加禽畜數(shù)量對(duì)CODMn的影響最為顯著；人口數(shù)量的增加對(duì)模擬結(jié)果的影響較小，而對(duì)TP指標(biāo)的改變又最為微弱.比較各指標(biāo)的變化幅度在三類水體中的分布可知，池塘相比河渠對(duì)于禽畜數(shù)量的增加更為敏感，河渠則更易受到人口數(shù)量增加造成的污染，但是兩種水體在化肥施用量改變后的區(qū)別則不明顯.此外，水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域由于水動(dòng)力減弱及水生植物的攔截凈化，在三類情景中均表現(xiàn)出最小的增量，這也說(shuō)明當(dāng)水庫(kù)水質(zhì)超標(biāo)時(shí)，上游鄉(xiāng)村流域已經(jīng)更為惡化.上述不確定性分析表明，耦合農(nóng)業(yè)種植模式及養(yǎng)分流失機(jī)理對(duì)于提高水質(zhì)模擬的準(zhǔn)確率最為有效，而對(duì)禽畜散養(yǎng)規(guī)律，以及農(nóng)村生活、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的細(xì)化建模能夠分別提高池塘與河渠水域的模擬效果.

圖8 池塘、河渠中不同水質(zhì)類別的構(gòu)成比例Fig.8 Ratios of differentwater quality classifications in ponds and rivers

盡管存在上述污染負(fù)荷的不確定性，基于WASP的水質(zhì)模型仍然為李塔陳莊鄉(xiāng)村流域的水質(zhì)分析提供了一種整體性的框架，建立了池塘、河渠、下游水庫(kù)在多種面源污染影響下的水質(zhì)聯(lián)系，從而為施肥方式調(diào)整、畜禽集中圈養(yǎng)、池塘生態(tài)改造等水質(zhì)優(yōu)化措施的制定提供定量化的預(yù)先評(píng)估.后續(xù)研究一方面擬完善陸面產(chǎn)污、入河機(jī)理過(guò)程，提高負(fù)荷輸入精度；另一方面將結(jié)合局部污染治理的原位實(shí)驗(yàn)，在成本、效益分析的基礎(chǔ)上，探求鄉(xiāng)村流域水環(huán)境治理方案的優(yōu)化組合與時(shí)空配置.

圖9 基于情景模擬的污染負(fù)荷不確定性分析Fig.9 Uncertainty analysis for pollution loads based on scenario simulations

4 結(jié)論

1）基于WASP模型，構(gòu)建了適用于茅山地區(qū)鄉(xiāng)村流域的水質(zhì)模擬模型.綜合運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查、GIS空間分析、污染負(fù)荷估算的方法，建立了池塘、河渠、水庫(kù)入庫(kù)區(qū)域在面源污染影響下的水質(zhì)聯(lián)系，所得結(jié)果為我國(guó)東南濕潤(rùn)區(qū)鄉(xiāng)村流域多種水體的水質(zhì)分析提供了一種整體性的框架.

2）李塔陳莊鄉(xiāng)村流域主要水質(zhì)指標(biāo)的污染程度從高至低依次為T(mén)N、TP、CODMn、NH3-N.不同水體的TN濃度一年中達(dá)到劣Ⅴ類的比例在52%～100%，池塘、河渠的污染程度較為接近，而在TN組成中占有較大比例.流域中部鄉(xiāng)村周邊在夏、冬季產(chǎn)生劣Ⅴ類的TP污染，其中河渠占2%～6%，池塘占8%～14%，后者明顯更為嚴(yán)重.鄉(xiāng)村流域水環(huán)境優(yōu)化應(yīng)以削減灌溉施肥造成的氮素淋失為重點(diǎn)，并對(duì)禽畜散養(yǎng)和農(nóng)村生活關(guān)聯(lián)緊密的池塘進(jìn)行治理.

3）負(fù)荷輸入是鄉(xiāng)村流域水質(zhì)模擬的重要不確定性因素.耦合農(nóng)業(yè)種植模式及養(yǎng)分流失機(jī)理對(duì)于提高TN、TP、NH3-N的模擬效果最為有效，但池塘、河渠的區(qū)別則不明顯.細(xì)化禽畜散養(yǎng)規(guī)律對(duì)CODMn的影響最為顯著，同時(shí)池塘相比河渠更為敏感.農(nóng)村生活對(duì)水質(zhì)影響相對(duì)較小，但河渠更易受到影響.

致謝：本研究得到李塔村村委會(huì)的支持，吳華武、趙愷彥、張海霞、楊超杰、孟慧芳、張小強(qiáng)、劉向南協(xié)助了野外調(diào)查與水質(zhì)監(jiān)測(cè)，中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所“湖泊-流域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)”提供了部分地理數(shù)據(jù)，特此致謝.

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Water qualitymodeling for typical ruralwatershed based on the WASPmodel in Mountain Mao Region，upper Taihu Basin

CHENWenjun，DUANWeili，HE Bin??＆CHENWen
（Key Laboratory ofWatershed Geographic Science，Nanjing Institute ofGeography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，P.R.China）

Ponds，rivers and reservoirs are the basic elements ofwater environment in a ruralwatershed，especially in the humid regions of Southeastern China.The water qualitymodel for Lita-chenzhuang ruralwatershed in Mountain Mao Region is developed based on theWASPmodel.It is a combination among field investigation，GISspatial analysis，pollution loads estimation and so on. The result shows that the order of contamination level of themain water quality indicators are total nitrogen（TN），total phosphorus（TP），permanganate index，and ammonia nitrogen，respectively.For TN concentrations of the year，52%-100%of differentwater bodies are worse than GradeⅤof Environmental Quality Standards for SurfaceWater of China（GB 3838-2002），while the ponds are relatively close to the rivers on the contamination.During summer and winter，2%-6%of rivers and 8%-14%of ponds have exceeded the upper bound of GradeⅤin TP concentrations.Ponds in the center of the watershed and near the village are obviously more contaminated.The pollution loads are themain uncertainty factor of the water quality model.So the refinement on planting patterns could improve the simulation results on thewhole.The pollutants from unfenced livestock and poultry havemore effect on the ponds，while the water quality of the rivers ismore vulnerable to sewage and garbage.This study establishes the links ofwater quality in differentwater bodies，which are affected by non-point source pollution in a typical rural watershed.It is also useful to formulatemitigation measures on ruralwater environment.

WASP；ruralwatershed；Mountain Mao Region；non-point source pollution；ponds；rivers

DOI 10.18307／2017.0407

?2017 by Journal of Lake Sciences

?中國(guó)博士后科學(xué)基金（2017M611938）、江蘇省博士后科研資助計(jì)劃（1601038B）、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41471460，41130750）和中國(guó)科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃（KFJ-SW-STS-174）聯(lián)合資助.2016-09-18收稿；2016-11-14收修改稿.陳文君（1986～），男，博士；E-mail：chenwenjun＠niglas.ac.cn.

??通信作者；E-mail：hebin＠niglas.ac.cn.