周立柱, 楊頂田, 尹小青

1. 廣東省海洋遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣州 510301

2. 熱帶海洋環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院南海海洋研究所), 廣州 510301 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

1 前言

海岸帶是人類活動(dòng)密集區(qū), 為人們提供了賴以生存的資源與環(huán)境。近年來(lái), 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人類活動(dòng)對(duì)海洋環(huán)境的影響越來(lái)越大, 其中非點(diǎn)源污染已經(jīng)成為中國(guó)海洋環(huán)境重要的污染[1]。海岸帶非點(diǎn)源污染一般指在雨水作用下通過(guò)地表徑流和地下滲透的方式進(jìn)入沿海海域的污染, 非點(diǎn)源污染會(huì)導(dǎo)致水體富營(yíng)養(yǎng)化, 有研究指出, 在控制了污水排放等點(diǎn)源污染之后, 水體質(zhì)量并未有所改善[2], 同時(shí),隨著點(diǎn)源污染逐漸得到有效控制, 非點(diǎn)源污染對(duì)于水環(huán)境影響越來(lái)越受到重視。

由于非點(diǎn)源污染的發(fā)生具有隨機(jī)性和復(fù)雜性,非點(diǎn)源污染負(fù)荷的計(jì)算難度比較大, 隨著對(duì)于非點(diǎn)源污染控制的需求越來(lái)越大, 非點(diǎn)源污染的定量化尤為重要[3]?；诖? 國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者發(fā)展了多種方法進(jìn)行定量化估算, 主要有徑流曲線模型(SCSCN)、SWAT模型法、通用土壤流失方程(USLE)等模型方法和徑流分割法、降雨插值法、平均濃度法、輸出系數(shù)法等經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚4]。研究海岸帶污染的過(guò)程中,海岸帶尤其是海灣不同位置的水動(dòng)力條件會(huì)有所不同, 對(duì)于污染物排放入海后的擴(kuò)散存在影響, 因此,非點(diǎn)源污染物排放位置的模擬是海灣區(qū)域非點(diǎn)源污染調(diào)查的重要內(nèi)容, 匯水區(qū)的劃分是非點(diǎn)源污染物排放位置模擬的基礎(chǔ)[5]。涂振順在研究沿海港灣區(qū)域污染的過(guò)程中, 首先引入 GIS水文分析方法進(jìn)行劃分匯水區(qū)邊界和匯水單元, 以匯水區(qū)對(duì)港灣區(qū)域陸源污染進(jìn)行計(jì)算, 對(duì)于區(qū)域的環(huán)境規(guī)劃和管理提供了幫助[6]。麻德明以萊州灣為例, 詳細(xì)介紹了基于GIS的水文分析方法, 結(jié)合污染物排放系數(shù)和入河系數(shù), 估算了農(nóng)業(yè)污染物入海總量[7]。

本文基于海岸帶不同地物的具體情況, 綜合利用 SCS-CN模型方法和輸出系數(shù)等方法, 結(jié)合遙感和 GIS方法, 以海南新村港和黎安港為例, 對(duì)該地區(qū)進(jìn)行較為全面的非點(diǎn)源污染的估算, 通過(guò)匯水分析確定非點(diǎn)源污染的入海情況, 并對(duì)污染情況做簡(jiǎn)要評(píng)價(jià)。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

新村港位于海南省陵水黎族自治縣(圖1), 港內(nèi)南北長(zhǎng)約4公里, 東西寬約6公里, 面積約22.6平方公里。新村港口窄內(nèi)寬, 南面南灣半島地勢(shì)較高,港灣內(nèi)風(fēng)平浪靜, 適宜漁船避風(fēng), 是海南省重要的漁港。港口內(nèi)海洋捕撈業(yè)、海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達(dá)。從自然環(huán)境上來(lái)說(shuō), 新村灣是一個(gè)完全被潮汐所控制的近封閉狀天然潟湖灣, 潟湖南部生長(zhǎng)有大片海草,具有重要的生態(tài)保護(hù)價(jià)值, 2007年6月, 海南省人民政府批準(zhǔn)建立“新村港和黎安港海草特別保護(hù)區(qū)”,是海南省首個(gè)海洋特別保護(hù)區(qū)。新村港地區(qū)雨量充沛, 多年平均降水量在2000 mm以上, 港內(nèi)無(wú)較大河流匯入, 降雨多以地表徑流的方式進(jìn)入海域。研究區(qū)包含了新村港和黎安港兩個(gè)區(qū)域, 黎安港與新村港相近, 自然環(huán)境和社會(huì)環(huán)境相似, 可以綜合考慮。

圖1 新村港和黎安港地理位置圖Fig.1 The location of Xincun Bay and Li`an Bay

2.2 數(shù)據(jù)

主要應(yīng)用的數(shù)據(jù)為(1)2014年1月Landsat 8多光譜數(shù)據(jù), 用于土地利用類型的提取; (2)成像時(shí)間為2014年1月的Google Earth 2米影像數(shù)據(jù), 用于土地利用類型的提取以及精度驗(yàn)證; (3)30米精度的ASTER GDEM數(shù)據(jù), 用于匯水分析; (4)氣象數(shù)據(jù)使用中國(guó)地面累年值數(shù)據(jù)集(1981—2010), 人口數(shù)據(jù)采用海南省2015年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)[8]。

2.3 研究方法

利用 GIS水文分析獲得的匯水區(qū)作為研究區(qū),結(jié)合SCS-CN模型和輸出系數(shù)法等經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵约斑b感解譯獲得的土地利用圖對(duì)新村港、黎安港地區(qū)的非點(diǎn)源污染狀況進(jìn)行評(píng)估。

2.3.1 匯水區(qū)劃分

非點(diǎn)源污染主要通過(guò)降雨徑流、河網(wǎng)匯流進(jìn)入海灣和近海區(qū)域, 所以在進(jìn)行估算時(shí)大都以流域?yàn)閱卧M(jìn)行估算, 但是在缺乏河網(wǎng)資料的地區(qū), 如何確定污染來(lái)源范圍是首先需要解決的問(wèn)題。借助ArcGIS的水文分析模塊, 利用數(shù)值高程模型(DEM)能夠模擬重要的水文過(guò)程, 是水文研究和水資源管理中的一個(gè)重要手段[9]。同時(shí), 匯水分析產(chǎn)生模擬河網(wǎng), 由模擬河網(wǎng)入?？诳梢源_定污染物在海岸帶的排放位置, 這對(duì)于治理污染很有幫助。

匯水區(qū)的劃分基于地表徑流漫流模型, 模擬地表徑流從地勢(shì)高的地方流向地勢(shì)低的地方來(lái)生成水系,即使用ArcGIS水文分析工具, 先對(duì)研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行填洼處理, 然后根據(jù)坡降確定每個(gè)格網(wǎng)的水流方向的方法提取匯流網(wǎng)絡(luò), 最終形成匯水區(qū)(圖2)。模擬河網(wǎng)的提取是根據(jù)匯流累積量的大小來(lái)確定的, 通過(guò)設(shè)定匯流累積量的閾值, 獲取河網(wǎng)矢量。

圖2 匯水分析技術(shù)流程圖Fig.2 Technical flowchart for analyzing catchment

2.3.2 土地利用類型分類

土地利用分類使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是監(jiān)督分類的一種, 靈活性較好, 具有綜合分析的能力, 采用非線性擬合, 能夠很好的解譯出遙感影像中的非線性數(shù)據(jù)[10], 在一定程度上解決了“同物異譜”和“異物同譜”的現(xiàn)象, 對(duì)于海岸帶具有水體和陸地混合光譜特征的地物識(shí)別精度較好。

分類數(shù)據(jù)選用Landsat 8 OLI多光譜數(shù)據(jù), 結(jié)合Google影像確定分類地物區(qū)域, 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的輸入?yún)?shù)。

1) 影像預(yù)處理

利用ENVI自帶的FLAASH校正模型對(duì)Landsat 8 多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正, FLAASH是基于MODTRAN4的大氣糾正模塊, 它可以對(duì)多光譜影像進(jìn)行大氣校正, 能夠較好的消除大氣的影響[11]。然后根據(jù)匯水區(qū)結(jié)果裁剪出研究區(qū)范圍, 同時(shí)裁剪出對(duì)應(yīng)Google Earth影像的區(qū)域。

2) 地物類別劃分

結(jié)合地表徑流模型中需要的地物類別以及研究區(qū)的實(shí)際情況, 劃分地物類別。由于Landsat 8空間分辨率較低, 直接提取分類類別較困難, 所以采用成像時(shí)間相近的Google Earth影響提取先驗(yàn)類別。即在將Landsat 8數(shù)據(jù)與Google Earth影響配準(zhǔn)后,利用ENVI中ROI工具在Google Earth影像上做出每個(gè)地類的分類 ROI以及驗(yàn)證 ROI, 然后匹配到Landsat 8多光譜影像中, 以用于遙感分類和驗(yàn)證。

3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

將分類 ROI匹配到 Landsat 8 多光譜數(shù)據(jù)中,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法對(duì)其進(jìn)行分類。

2.3.3 非點(diǎn)源污染的估算方法

考慮到海岸帶的實(shí)際情況, 主要估算四類非點(diǎn)源污染, 分別是地表徑流污染、海水養(yǎng)殖、生活污染和漁港排污。

1) 地表徑流污染的估算

不同土地利用類型造成的污染估算采用SCS模型及平均濃度方法。SCS模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部水土保持局開發(fā)用來(lái)模擬降雨徑流的數(shù)學(xué)模型, 是目前應(yīng)用最廣泛的流域水文模型之一[12]。SCS模型其顯著的特點(diǎn)是模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、所需輸入?yún)?shù)少, 能夠反映不同土壤類型以及不同土地利用類型對(duì)降雨徑流量的影響, 對(duì)降雨的觀測(cè)要求不嚴(yán)格, 利于數(shù)據(jù)資料獲取[13], 是一種較好的小型集水區(qū)徑流計(jì)算方法。

SCS模型的公式如下：

式中,Q為降雨產(chǎn)生的徑流量, 單位mm;P為總的降雨量, 單位mm;S為水土保持參數(shù)。S能夠反映不同土壤類型、土被結(jié)構(gòu)和土壤利用方式的綜合性特征,其取值通常使用整理后的簡(jiǎn)易方程式來(lái)表達(dá)：

式中,CN為徑流曲線數(shù)。CN是綜合反映地表產(chǎn)流能力的參數(shù),CN值越大地表徑流量Q越大, 它與流域前期土壤濕潤(rùn)狀況、植被、坡度、農(nóng)業(yè)耕作方式、水文條件、土地利用和土壤類型有關(guān)[6]。根據(jù)研究區(qū)的不同土地類型、水文條件和土壤情況, 參閱美國(guó)水土保持局提供的NEH-4表格和相關(guān)研究成果[14,15],可以確定土壤中等含水量條件下的CN值。不同干濕程度的土壤CN值不同, 根據(jù)土壤的干濕程度, 利用下述公式進(jìn)行校正。

式中,CNⅠ為低含水量狀態(tài)下的徑流曲線數(shù);CNⅡ?yàn)橹械群繝顟B(tài)下的徑流曲線數(shù);CNⅢ為濕潤(rùn)含水量狀態(tài)下的徑流曲線數(shù)。

根據(jù)中國(guó)土壤概圖, 研究區(qū)土壤類型為磚紅壤,質(zhì)地偏砂, 對(duì)應(yīng)NEH-4表格中的C類土壤類型。根據(jù)九龍江流域研究成果[16]及研究區(qū)月均降雨量, 劃分為旱季(11月—次年3月)和雨季(4月—10月), 土壤的干濕程度依據(jù)前五天的降水量確定, 查找不同土地利用類型的 NEH-4表格數(shù)據(jù), 結(jié)合公式(3)(4),獲得不同土地利用類型在不同季節(jié)不同干濕狀態(tài)下的CN值表(表1)。

污染物負(fù)荷的估算公式為：

其中,L是區(qū)域內(nèi)年污染負(fù)荷kg·(hm2·a)-1;EMC為徑流平均濃度, mg·L-1, 一般通過(guò)實(shí)測(cè)獲得;Q為年徑流量, mm·a-1;A為各土地利用類型面積, hm2。

利用獲取的CN值表和降雨量數(shù)據(jù)帶入公式(5)中求算不同土地利用類型的降雨徑流量, 然后累加獲取該土地類型的年徑流量。

2) 海水養(yǎng)殖污染估算

海水養(yǎng)殖與海岸帶富營(yíng)養(yǎng)化污染關(guān)系最為密切,海水養(yǎng)殖中使用的餌料等有機(jī)成分隨著排水進(jìn)入海洋環(huán)境中, 增加了海水環(huán)境中的營(yíng)養(yǎng)鹽含量, 同時(shí)有機(jī)質(zhì)的分解, 消耗了海水環(huán)境中的氧氣, 對(duì)原生環(huán)境中的生物影響較大。海水養(yǎng)殖過(guò)程中產(chǎn)生的污染負(fù)荷的估算, 可以根據(jù)養(yǎng)殖面積來(lái)進(jìn)行估算, 使用單位面積的污染負(fù)荷的方法來(lái)進(jìn)行估算總的污染負(fù)荷, 即采用輸出系數(shù)法(或稱單位面積負(fù)荷法)。

輸出系數(shù)法是20世紀(jì)70年代初期美國(guó)、加拿大在研究土地利用-營(yíng)養(yǎng)負(fù)荷-湖泊富營(yíng)養(yǎng)化的過(guò)程中提出并應(yīng)用的估算方法。輸出系數(shù)模型的公式：

式中：L為各類土地某種污染物的總輸出量(kg·a-1);m為土地利用類型的數(shù)目;Ei為第i種土地利用類型的該種污染物輸出系數(shù)kg·(hm2·a)-1;Ai為第i種土地利用類型的面積(hm2)。這種方法為人們研究非點(diǎn)源污染提供了一種新的途徑 , 至今仍得到廣泛應(yīng)用[17]。

3) 生活污染的估算

表1 不同土地利用類型的CN值表Tab. 1 CN numbers of different land use type

生活污染主要是指生活污水, 隨著社會(huì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 城鎮(zhèn)居民的比例不斷增加, 而之前作為肥料的人糞尿的利用率下降[18], 同時(shí)由于農(nóng)村缺乏必要的污水處理措施, 造成生活污水和糞尿進(jìn)入水環(huán)境,造成水環(huán)境污染。生活污染的估算主要根據(jù)人口數(shù)量, 采用單人年生活污染排放量來(lái)進(jìn)行估算。

4) 漁港排污估算

漁港相對(duì)于貨運(yùn)港口陸地作業(yè)區(qū)較小, 作業(yè)區(qū)沒有較大型的機(jī)械設(shè)備, 產(chǎn)生的污染物很少, 漁港的污染物來(lái)源主要是漁船產(chǎn)生的機(jī)艙含油污水、生活污水等, 因?yàn)樯钗鬯呐欧徘闆r已考慮, 為避免重復(fù)計(jì)算, 這里只考慮漁船機(jī)艙含油污水。大多數(shù)的漁船污染物都是直接排放到漁港, 因此, 選用機(jī)艙含油污水的發(fā)生量代替含油污水排放量[19]。

漁船機(jī)艙含油污水發(fā)生量估算公式如下：

式中,Q是漁港的漁船機(jī)艙含油污水發(fā)生量, 單位： t;T是漁船在漁港的平均停泊天數(shù), d/a;W停泊漁船的總噸位, t;η為漁船含油污水年產(chǎn)生量占漁船噸位的比率, 通常取0.1。

2.3.4 污染系數(shù)及入海系數(shù)

降雨徑流的污染物徑流平均濃度一般需要實(shí)測(cè),國(guó)外研究學(xué)者指出, 至少要對(duì)15—20場(chǎng)降雨徑流的實(shí)測(cè)計(jì)算得到的徑流平均濃度才能確定該地的徑流平均濃度[20], 但由于條件限制, 通常采用平均濃度的方法進(jìn)行估算。本文結(jié)合流溪河流域、巢湖流域等研究成果[14,21,22], 獲取不同土地利用類型下的污染物平均濃度(表2)。

對(duì)于海水養(yǎng)殖、生活污染以及漁船污染的污染系數(shù)和入海系數(shù)(表3), 根據(jù)相關(guān)研究文獻(xiàn)確定[7,23-25]。其中海水養(yǎng)殖污染分為陸源的蝦蟹池養(yǎng)殖和海上的網(wǎng)箱養(yǎng)殖兩種情況, 蝦蟹池養(yǎng)殖估算以養(yǎng)殖面積為單位進(jìn)行估算, 網(wǎng)箱養(yǎng)殖以單個(gè)網(wǎng)箱產(chǎn)生的污染負(fù)荷為單位進(jìn)行估算。

表2 不同土地利用類型的徑流平均濃度 mg/LTab. 2 Runoff contamination concentrations of different land use tpye

表3 不同污染源排污系數(shù)及入海系數(shù)Tab. 3 Pollution output coefficients and the coefficients of discharged into the sea

3 結(jié)果

3.1 模擬匯流區(qū)及入海河網(wǎng)

新村港和黎安港地區(qū)無(wú)較大河流匯入, 陸源污染主要通過(guò)降水徑流匯入受納區(qū), 使用水文分析的方法能夠模擬出匯流河網(wǎng)以及匯流區(qū), 同時(shí), 該方法也提取出了對(duì)相關(guān)海域有影響的陸地范圍。利用ASTER GDEM 數(shù)據(jù)對(duì)新村港和黎安港地區(qū)的進(jìn)行模擬, 獲得匯流河網(wǎng)及匯水區(qū)(圖3)。對(duì)匯水分析后的區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)合并, 減小計(jì)算量, 并對(duì)匯水區(qū)進(jìn)行編號(hào), 以便于統(tǒng)計(jì)。把匯水分析獲得的匯水區(qū)作為研究區(qū)域, 用于提取各種土地利用類型等信息。

3.2 遙感影像提取土地利用類型

利用2014年1月的Landsat 8影像進(jìn)行土地利用分類, 結(jié)合2014年1月成像的Google Earth影像進(jìn)行驗(yàn)證, 獲得匯水區(qū)范圍內(nèi)的土地利用分類圖(圖4)。然后, 根據(jù)按照每個(gè)匯水區(qū)提取各類土地利用面積。利用混淆矩陣方法進(jìn)行精度驗(yàn)證, 分類精度達(dá)到 91%, Kappa系數(shù)達(dá)到 0.89, 分類結(jié)果符合應(yīng)用需求。

3.3 不同匯水區(qū)域污染估算結(jié)果

以獲得的匯水區(qū)為單位, 裁取遙感分類圖像,分別統(tǒng)計(jì)各個(gè)匯水區(qū)內(nèi)的土地利用類型, 基于排污估算方法和排污系數(shù), 估算各個(gè)匯水區(qū)不同污染類型的負(fù)荷。在進(jìn)行生活污染的估算時(shí), 由于不同區(qū)域人口數(shù)量難以直接統(tǒng)計(jì), 所以按照相關(guān)區(qū)域建筑面積的比例分配不同區(qū)域人口數(shù)量, 進(jìn)而獲得不同研究區(qū)域生活污染負(fù)荷量(圖5)。

圖3 匯水分析結(jié)果圖Fig.3 The results of hydrological analysis

圖4 遙感影像分類結(jié)果圖Fig.4 Land coverage map interpreted from satellite image

新村港口門處有網(wǎng)箱443個(gè)[26], 獲得網(wǎng)箱養(yǎng)殖的TN、TP污染負(fù)荷分別為8.31噸·年-1、0.91噸·年-1; 黎安港網(wǎng)箱的數(shù)量未知, 根據(jù)遙感影像獲得新村港和黎安港網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)的面積之比, 估算黎安港網(wǎng)箱養(yǎng)殖的TN、TP污染負(fù)荷分別為4.95噸·年-1、0.54噸·年-1。

據(jù)統(tǒng)計(jì), 新村港共有木質(zhì)機(jī)動(dòng)漁船 205艘, 其中50噸以上漁船66艘, 總噸位5700噸?？紤]到休漁期等因素, 平均停泊天數(shù)取 100天, 計(jì)算獲得漁港COD污染負(fù)荷為0.048噸/年。

3.4 新村港和黎安港污染物估算

圖5 不同匯水區(qū)污染物年負(fù)荷量Fig.5 Annual contamination amounts of different catchment areas

研究區(qū)中包含了新村港和黎安港, 按照河網(wǎng)矢量的流向劃分影響新村港和黎安港的陸地區(qū)域, 分別統(tǒng)計(jì)匯入新村港和黎安港的非點(diǎn)源污染總量。匯入新村港的有區(qū)域1、2、3、6、7、9、10、11(圖6中橘紅色部分); 匯入黎安港的區(qū)域有4、5、13、14(圖6中綠色區(qū)域); 匯水區(qū)8、12和15其河網(wǎng)矢量流入外海, 不計(jì)入污染物負(fù)荷量(圖6)。

新村港COD、TN、TP的年負(fù)荷量為565.55噸、89.68噸、9.55噸; 黎安港的COD、TN、TP的年負(fù)荷量為113.48噸、20.91噸、2.44噸, 新村港和黎安港的主要污染物為COD和TN。就污染物來(lái)源來(lái)看,在新村港的非點(diǎn)源污染構(gòu)成中, 徑流污染、生活污染和海水養(yǎng)殖污染分別占比 30%、38%和 32%; 而黎安港這一比例是14%、31%和55%。從單一污染物指標(biāo)看, 海水養(yǎng)殖、生活污染、徑流污染的COD貢獻(xiàn)水平相當(dāng), 而對(duì)于TN、TP, 海水養(yǎng)殖和生活污染的貢獻(xiàn)率較高, 徑流污染相對(duì)較小(表 4、圖7)。新村港受到的污染水平總體高于黎安港, 這與流入新村港的匯水區(qū)面積較大有關(guān)。

單從陸源污染的組成來(lái)看, 新村港和黎安港的差異較大, 新村港陸源污染物貢獻(xiàn)量最大的是水田,黎安港污染物貢獻(xiàn)量最大的是城鎮(zhèn)生活污染(圖8),這種差異的出現(xiàn)符合匯水區(qū)的土地利用情況。新村港匯水區(qū)較大, 匯水區(qū)內(nèi)水田較多, 是造成水田污染貢獻(xiàn)大的原因。黎安港總體匯水區(qū)域較小, 受到的陸源污染絕對(duì)值較小, 相比之下城鎮(zhèn)生活污染的作用顯現(xiàn)出來(lái)。

圖6 新村港和黎安港非點(diǎn)源污染來(lái)源區(qū)域圖Fig.6 Source area of contaminations in Xincun Bay and Liàn Bay

3.5 估算結(jié)果驗(yàn)證

在新村港和黎安港富營(yíng)養(yǎng)化的研究中, 大多集中在海水養(yǎng)殖業(yè)對(duì)港灣內(nèi)生態(tài)環(huán)境的影響, 而對(duì)于陸源污染的研究還沒有開展, 對(duì)于污染物總量的估算鮮有提及, 估算結(jié)果的準(zhǔn)確性只能從側(cè)面來(lái)驗(yàn)證。水田的 TN流失量為每畝 0.933千克,在入河系數(shù)為 0.1的情況下, 估算獲得整個(gè)研究區(qū)水田 TN的污染負(fù)荷為 5.54噸·年-1, 而通過(guò)SCS模型估算結(jié)果5.32噸·年-1; 根據(jù)《第一次全國(guó)污染源普查水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)污染源產(chǎn)排污系數(shù)手冊(cè)》, 海南省網(wǎng)箱養(yǎng)殖的排污系數(shù)為每千克76.472克, 以每個(gè)網(wǎng)箱養(yǎng)殖量在250 kg計(jì)算, 新村港地區(qū)網(wǎng)箱養(yǎng)殖的污染負(fù)荷為8.47噸·年-1, 與估算結(jié)果8.31噸·年-1相近, 故新村港的非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算結(jié)果在合理范圍內(nèi)。

4 討論

表4 新村港和黎安港污染物來(lái)源匯總 單位： 噸·年-1Tab. 4 Amounts of contaminations from different pollution type in Xincun Bay and Liàn Bay

在已有的新村港和黎安港富營(yíng)養(yǎng)化的研究中, 大多采用現(xiàn)場(chǎng)采樣的方式進(jìn)行水體富營(yíng)養(yǎng)化的評(píng)價(jià)[27-34],主要關(guān)注點(diǎn)在于海水養(yǎng)殖對(duì)港灣內(nèi)生態(tài)環(huán)境的影響,而對(duì)于陸源污染的研究還沒有開展, 對(duì)于污染物總量的估算鮮有提及。本文基于遙感和 GIS的方法對(duì)新村港和黎安港地區(qū)非點(diǎn)源污染的年負(fù)荷量進(jìn)行了估算, 可以作為評(píng)價(jià)體系的補(bǔ)充, 有利于較為全面的了解新村港和黎安港地區(qū)水體富營(yíng)養(yǎng)化的程度。

圖7 新村港、黎安港污染物總量及污染源百分比Fig.7 Amounts and percentages of contaminations from different pollution type in Xincun Bay and Li`an Bay

圖8 新村港、黎安港陸源污染各土地利用類型污染物所占比例Fig.8 Percentages of contaminations from different landcovers in Xincun Bay and Li`an Bay

SCS-CN模型是廣泛應(yīng)用的水文估算模型, 其綜合考慮了匯水區(qū)土壤條件和降雨條件, 是一種比較簡(jiǎn)單快捷求算徑流量的模型; 結(jié)合污染物徑流平均濃度和入河系數(shù)可以有效的估算由于降水導(dǎo)致的徑流污染, 這些污染在傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)體系中較難測(cè)量,使用這種估算方法能夠從總體上掌握非點(diǎn)源污染的發(fā)生情況。徑流平均濃度和入河系數(shù)采用的是相關(guān)研究的結(jié)果, 通過(guò)選取與研究區(qū)狀況最為相似的系數(shù)來(lái)進(jìn)行估算, 這在一定程度上保證了估算結(jié)果的精度。

5 結(jié)論

新村港和黎安港地區(qū)海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達(dá), 海水水質(zhì)直接影響當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活。本文利用遙感和GIS的方法, 對(duì)新村港地區(qū)的非點(diǎn)源污染進(jìn)行了有效的估算。結(jié)果表明, 新村港 COD、TN、TP的年負(fù)荷量為565.55噸、89.68噸、9.55噸; 黎安港的COD、TN、TP的年負(fù)荷量為113.48噸、20.91噸、2.44噸。在新村港的非點(diǎn)源污染構(gòu)成中, 徑流污染、生活污染和海水養(yǎng)殖污染分別占比 30%、38%和 32%; 而黎安港這一比例是14%、31%和55%。從陸源污染物的來(lái)源來(lái)看, COD主要來(lái)自于海水養(yǎng)殖、生活污染和徑流污染, 三者的貢獻(xiàn)相當(dāng); TN主要來(lái)源于海水養(yǎng)殖和生活污染; TP主要來(lái)自于海水養(yǎng)殖和生活污染。

使用GIS對(duì)研究區(qū)進(jìn)行匯水分析, 從機(jī)理上解釋了陸源非點(diǎn)源污染的來(lái)源范圍, 通過(guò)模擬河網(wǎng)確定非點(diǎn)源污染的去向, 進(jìn)一步解釋了陸源非點(diǎn)源污染物來(lái)源范圍的合理性。同時(shí), 基于遙感分類獲得的土地利用現(xiàn)狀能夠很好的區(qū)分不同土地利用類型的影響, 直觀展現(xiàn)非點(diǎn)源污染的分布情況。

[1] 李拴虎, 雷坤, 徐香勤, 等. 海岸帶狹義非點(diǎn)源污染的研究現(xiàn)狀[J]. 環(huán)境污染與防治, 2014(3)： 94-98.

[2] ARHONDITSIS G, TSIRTSIS G, ANGELIDIS M O, et al.Quantification of the effects of nonpoint nutrient sources to coastal marine eutrophication： applications to a semienclosed gulf in the Mediterranean Sea[J]. Ecological Modelling, 2000,129(2/3)： 209-227.

[3] 梁博, 王曉燕, 曹利平. 我國(guó)水環(huán)境非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算方法研究[J]. 吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004(3)： 58-61.

[4] 樊在義, 宋兵魁, 楊勇, 等. 非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算方法探討[J]. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2011(3)： 1-6.

[5] 林志蘭, 余興光, 劉希, 等. 羅源灣區(qū)域入海非點(diǎn)源污染COD排放量估算[J]. 臺(tái)灣海峽, 2006(2)： 209-215.

[6] 涂振順, 黃金良, 張珞平, 等. 沿海港灣區(qū)域陸源污染物定量估算方法研究[J]. 海洋環(huán)境科學(xué), 2009(2)： 202-207.

[7] 麻德明, 石洪華, 豐愛平. 基于流域單元的海灣農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算——以萊州灣為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào),2014(1)： 173-181.

[8] 海南省統(tǒng)計(jì)局, 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局海南調(diào)查總隊(duì). 海南統(tǒng)計(jì)年鑒[S].北京： 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2015.

[9] 鄭暢, 倪九派, 魏朝富. 基于DEM和SCS模型的四川盆地丘陵區(qū)局地徑流研究[J]. 水土保持學(xué)報(bào), 2008(5)：73-77.

[10] 張輝. 基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類研究[D].濟(jì)南：山東師范大學(xué), 2013.

[11] 羅彩蓮, 陳杰, 樂(lè)通潮. 基于 FLAASH 模型的 Landsat ETM+衛(wèi)星影像大氣校正[J]. 防護(hù)林科技, 2008(5)：46-48.

[12] 劉家福, 蔣衛(wèi)國(guó), 占文鳳, 等. SCS模型及其研究進(jìn)展[J].水土保持研究, 2010(2)： 120-124.

[13] 李潤(rùn)奎, 朱阿興, 陳臘嬌, 等. SCS-CN 模型中土壤參數(shù)的作用機(jī)制研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2013(10)： 1778-1787.

[14] 溫海廣, 周勁風(fēng), 李明, 等. 流溪河水庫(kù)流域非點(diǎn)源溶解態(tài)氮磷污染負(fù)荷估算[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2011(4)：387-394.

[15] MISHRA S K, SINGH V. Soil conservation service curve number (SCS-CN) methodology[M]. Springer Science &Business Media, 2003

[16] 洪華生, 黃金良. 九龍江流域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染機(jī)理與控制研究[M]. 北京： 科學(xué)出版社, 2008.

[17] THORNTON J A, RAST W, HOLLAND M M, et al.Assessment and control of nonpoint source pollution of aquatic ecosystems： a practical approach[M]. 1999.

[18] 王媛, 馬繼力, 呂川, 等. 吉林省遼河流域農(nóng)業(yè)面源污染特征及趨勢(shì)研究[J]. 吉林農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012. 37(3)： 61-64.

[19] 賀新春, 黃燕, 張炯. 珠江口及毗鄰海域海上污染源排污量估算及污染源評(píng)價(jià)研究[J]. 人民珠江, 2008(2)： 14-17.

[20] THOMSON, N R., MOSTRENKO I, MCBEAN E A., et al.Sample Size Needs for Characterizing Pollutant Concentrations in Highway Runoff[J]. Journal of Environmental Engineering, 1997, 123(10)： 1061-1065.

[21] 閻伍玫. 巢湖流域不同土地利用類型地表徑流污染特征研究[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 1998(3)： 83-86.

[22] 黃志偉, 曾凡堂, 石雷, 等. 東江流域不同地類非點(diǎn)源污染排放特征[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2016(5)： 940-946.

[23] 黃小平, 溫偉英. 上川島公灣海域環(huán)境對(duì)其網(wǎng)箱養(yǎng)殖容量限制的研究[J]. 熱帶海洋, 1998(4)： 57-64.

[24] 劉莊, 李維新, 張毅敏, 等. 太湖流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷估算[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào), 2010(S1)： 45-48.

[25] 朱丹丹. 大慶地區(qū)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染負(fù)荷研究與綜合評(píng)價(jià)[D].哈爾濱： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué), 2007.

[26] 吳鐘解, 陳石泉, 蔡澤富, 等. 新村港海草床生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè), 2015(2)： 98-103.

[27] 黃道建, 黃小平. 海草污染生態(tài)學(xué)研究進(jìn)展[J]. 海洋湖沼通報(bào), 2007(S1)： 182-188.

[28] 黃道建, 黃小平. 網(wǎng)箱養(yǎng)殖對(duì)海南新村澙湖海菖蒲生物學(xué)與生態(tài)學(xué)特征的影響[J]. 臺(tái)灣海峽, 2009(2)： 199-204.

[29] 李巧香, 黃文國(guó), 周永召. 新村港水體富營(yíng)養(yǎng)化與赤潮發(fā)生的初步研究[J]. 海洋湖沼通報(bào), 2010(4)： 9-15.

[30] 黃道建, 黃小平, 黃正光. 海南新村灣海菖蒲 TN和 TP含量時(shí)空變化及其對(duì)營(yíng)養(yǎng)負(fù)荷的響應(yīng)[J]. 海洋環(huán)境科學(xué),2010(1)： 40-43.

[31] 蔚枝沁, 鄧泓, 吳可為, 等. 海南優(yōu)勢(shì)海草營(yíng)養(yǎng)元素的含量及其影響因素研究[J]. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012(4)： 131-141.

[32] 周永召, 王芬, 周湘彬. 新村港養(yǎng)殖的合理布局及麒麟菜養(yǎng)殖對(duì)其水質(zhì)的影響[J]. 海洋開發(fā)與管理, 2012(1)：113-115.

[33] 王芬, 聶瑞. 新村水體富營(yíng)養(yǎng)化及其養(yǎng)殖合理布局的探討[J]. 海洋開發(fā)與管理, 2015(10)： 93-96.

[34] 陳嫻, 黃文國(guó). 陵水新村港海水環(huán)境質(zhì)量狀況分析與評(píng)價(jià)[J]. 廣東化工, 2016(14)： 38-39..