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        基于SWAT模型的古藺河流域面源污染模擬研究

        2018-11-01 06:17:08王文章敖天其黎小東
        中國農(nóng)村水利水電 2018年10期
        關(guān)鍵詞:污染模型研究

        王文章,程 艷,敖天其,2,黎小東

        (1.四川大學 水利水電學院,成都 610065;2.四川大學 水力學與山區(qū)河流開發(fā)保護國家重點實驗室,成都 610065)

        0 引 言

        隨著點源污染得到了有效治理與控制,面源污染已成為國內(nèi)水環(huán)境污染治理研究的熱點[1]。SWAT模型以擴展模塊的形式嵌入與Arcgis軟件中,能夠在不同土壤類型和土地利用的大尺度流域內(nèi)模擬流域產(chǎn)流、產(chǎn)沙以及營養(yǎng)物負荷等的變化情況,已成功應用于國內(nèi)多個流域的非點源污染模擬研究[2]。

        子流域劃分是分布式水文模型模擬的最基本步驟,也是保證模擬精度的前提。流域的建模過程和模擬結(jié)果都會受到子流域大小、規(guī)模和數(shù)量的影響,不同的子流域劃分的參數(shù)敏感性差異也較大。張雪松等[3](2004)認為模型輸入?yún)?shù)的空間集總程度會隨子流域劃分數(shù)量大小而改變,從而對流域模擬結(jié)果產(chǎn)生一定影響; 喻曉等[4](2017)的研究表面,較低的亞流域劃分水平會造成模型結(jié)果不穩(wěn)定;王國波等(2016)[5]探討了不同子流域數(shù)量與流域關(guān)鍵污染源區(qū)(CSAs)的相關(guān)關(guān)系,表明相對于SWAT模型自動確定的集水閾值,運用合理的方法確定研究流域的最佳集水閾值更能準確的識別CSAs。目前子流域劃分的最佳集水閾值確定方法有水系河網(wǎng)密度法、流域?qū)挾确植纪魄?、水系分形維數(shù)法等,其中河網(wǎng)密度法、流域?qū)挾确植纪魄蠓ㄟm用于較大流域,而水系分維值反映流域地形地貌特征,更加適用于小流域的最佳集水閾值推求[6]??紤]到研究區(qū)流域面積,因此本文運用分形理論確定流域最佳集水閾值,基于SWAT模型進行合理的子流域劃分與流域面源污染模擬,以期能夠精確的識別流域重點治理區(qū)域。

        1 研究區(qū)概況

        古藺縣坐落于四川盆地的南緣,地處東經(jīng)105°30′-106°20′,北緯27°41′-28°20′。古藺河是古藺縣境內(nèi)最大的河流,是赤水河右岸一級支流,流域占古藺縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)總面積的大部分,集水面積為965 km2,干流河長70.75 km,河道平均比降1.84%。根據(jù)古藺縣境內(nèi)國家水文站1959-2007年實測的徑流資料計算,流域多年的平均年徑流深為422 mm,多年的平均流量5.07 m3/s,年徑流量1.6 億m3。徑流在年內(nèi)的分配不均勻,豐水期(5-9月)的徑流占年徑總流的65.8%,枯水期11月-翌年3月約占年徑總流的21.7%。最枯月為12月,僅占年徑流的3.7%。

        研究區(qū)包含的8個鄉(xiāng)鎮(zhèn),包括太平鎮(zhèn)、石屏鄉(xiāng)、魚化鄉(xiāng)、龍山鎮(zhèn)、永樂鎮(zhèn)、護家鄉(xiāng)、古藺鎮(zhèn)、德躍鎮(zhèn);總?cè)丝跒?44 328,占全縣人口的4.01% ,其中農(nóng)業(yè)人口283 408,城鎮(zhèn)人口60 920,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均人口密度為360人/km2,遠遠超過了中國平均人口密度(130 人/km2)。研究區(qū)包含的8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)2013年種植小麥7 027 hm2,水稻5 087 hm2,玉米6 840 hm2,飼養(yǎng)牛36 795頭,生豬151 802頭,羊17 221只,雞406 714只,其中包含集中式畜禽養(yǎng)殖與散養(yǎng)畜禽養(yǎng)殖。

        圖1 古藺河流域Fig.1 Gulin River Basin

        2 研究方法

        2.1 模型數(shù)據(jù)庫建立

        (1)數(shù)字高程DEM:古藺河流域的地形數(shù)據(jù)來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http:∥datamirror.csdb.cn)提供的30m分辨率的DEM(Digital Elevation Model)數(shù)據(jù)。在DEM輸入SWAT之前在Arcgis中進行處理,通過填洼處理避免水流逆流或者匯流[7-8],SWAT中輸入的研究區(qū)DEM見圖2。

        圖2 數(shù)字高程Fig.2 DEM

        (2)氣象數(shù)據(jù):古藺河流域有古藺水文站一個國家水文站點,位于古藺鎮(zhèn),本次研究收集到2000-2013年逐時降雨數(shù)據(jù),由于分布式水文模型中要使用日降雨數(shù)據(jù),將其整理為日降雨,并收集到古藺水文站2000-2010年的逐月徑流數(shù)據(jù);研究區(qū)的太陽輻射、日相對濕度、風速等氣象數(shù)據(jù)使用SWAT內(nèi)置的天氣發(fā)生器模擬獲得。

        (3)土壤類型數(shù)據(jù):研究區(qū)土壤數(shù)據(jù)是從FAO網(wǎng)上下載的HWSD 數(shù)據(jù),并自行剪切出中國區(qū)的土壤柵格圖,其數(shù)據(jù)值(Value)有效范圍是11 000~11 935,古藺河流域的土壤數(shù)據(jù)就是從中國區(qū)的土壤柵格圖裁剪而來。在下載的HWSD數(shù)據(jù)庫中打開 HWSD_DATA 表,可以查找土壤的部分屬性值,其余屬性值通過《四川土種志》查找與用SPAW軟件計算得到[9],并新增到SWAT模型的土壤數(shù)據(jù)庫中。

        表1 水文氣象站點概況Tab.1 Hydrometeorology station

        (4)土地利用數(shù)據(jù):古藺流域的土地利用/植被覆蓋類型數(shù)據(jù)來源于四川省古藺縣林業(yè)局的相關(guān)土地利用信息,利用ARCGIS軟件制成了古藺縣土地利用圖。原始數(shù)據(jù)中包含了水田、旱地、有林地、草地、村莊、河流水面等各種土地利用分類。在分布式水文模型中,主要將土地利用類型分為9類,其中林地占54.08%(FRST),耕地占35.14%(AGRL),草地占7%(PAST),因此古藺縣主要以林業(yè)和農(nóng)業(yè)種植為主。由于美國的土地利用類型與我國的屬性相似,因此在本次研究中土地利用屬性直接采用SWAT模型系統(tǒng)默認的土地利用類型屬性數(shù)據(jù)[10]。

        圖3 土地利用圖Fig.3 Landuse

        圖4 土壤類型圖Fig.4 Soil

        (4)污染源數(shù)據(jù):古藺河流域的污染源中按照不同類型又可劃分為若干種類;其中點源主要包括工業(yè)污染、城鎮(zhèn)居民所產(chǎn)生的垃圾廢水,非點源包括散養(yǎng)畜禽污染、化肥污染、農(nóng)村居民所產(chǎn)生的垃圾廢水,此類統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于古藺縣環(huán)保局、農(nóng)業(yè)局、統(tǒng)計局等。本次研究假設各統(tǒng)計因子在行政區(qū)內(nèi)等密度分布,在實際計算時,采用面積比例法,獲得古藺河流域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息。

        2.2 水系分維數(shù)計算

        計盒維數(shù)法是求解分形維數(shù)的計算方法之一[11],其基本思路是用不同尺寸的盒子覆蓋分形體,并統(tǒng)計對應尺寸的盒子數(shù)量。當水系作為分形體時,可以利用Arcgis的空間分析模塊選定某一集水閾值Si,提取研究區(qū)的柵格河網(wǎng),然后不斷地改變柵格邊長r的大小,統(tǒng)計不同邊長的柵格的數(shù)量N,當r→0 時,可以得到研究區(qū)水系分形維數(shù)Di:

        (1)

        3 結(jié)果與分析

        3.1 最佳集水閾值確定

        本文選取300 hm2到4 500 hm2之間共15個集水閾值,計算對應于10種柵格邊長下的分維數(shù)。圖5(a)為利用計盒維數(shù)法求得的分維數(shù)與集水閾值關(guān)系曲線,可以看出,隨著集水閾值的不斷增大,水系分維值開始減小,變化速度也逐漸降低。

        圖5 水系分維值與集水閾值關(guān)系Fig.5 The relationship of fractal dimension and threshold of drainage area

        由于集水閾值越大,河網(wǎng)密度越小,所能反映的流域信息就越少,而集水閾值過小,又會導致流域出現(xiàn)過多的偽河道,使模擬結(jié)果與實際情況相差過大,因此需要保證流域不出現(xiàn)過多偽河道的情況下,河網(wǎng)密度盡量的大。在此基礎(chǔ)上,建立分維數(shù)與集水閾值的二階導函數(shù)關(guān)系(即分維值的變化加速度)如圖5(b),當集水閾值小于1 500 hm2時,分維值變化加速度極大,1 500 hm2后分維值變化加速度趨于穩(wěn)定,說明該值即是相關(guān)研究中提到的閾值“拐點”[12,13],因此本文選取集水閾值為1 500 hm2進行合理的子流域劃分。

        3.2 模型參數(shù)率定與驗證

        通過模型自帶的敏感性分析模塊對研究區(qū)參數(shù)進行敏感性分析,確定了流域中影響徑流的6個敏感性參數(shù),以及影響氮磷負荷敏感的6個參數(shù),具體見表2。本次研究收集到古藺河流域古藺站2000-2010年實測月徑流和古藺河水質(zhì)監(jiān)測斷面2012-2013年的水質(zhì)數(shù)據(jù)。水質(zhì)模擬需要控制斷面的徑流數(shù)據(jù),因此首先率定和驗證研究區(qū)的徑流過程,調(diào)試模型使其精度滿足模擬精度要求,一般要求校準期以及驗證期徑流模擬值和實測值的Nash效率系數(shù)Nash≥0.5,決定系數(shù)R2≥0.6[6]。

        表2 敏感性參數(shù)表Tab.2 Sensitive parameters

        (1)徑流模擬:將2000年作為預熱期,2001-2007年作為率定期,2008-2010年作為驗證期,古藺站徑流模擬精度以及月徑流實測值與模擬值對比見表3??梢奡WAT模型在古藺河流域有較好的適用性,率定期Nash效率系數(shù)0.78,決定系數(shù)R2為0.92;驗證期Nash效率系數(shù)為0.71,決定系數(shù)R2為0.88;模擬結(jié)果令人滿意。

        表3 研究區(qū)徑流模擬率定及驗證結(jié)果Tab.3 Results of runoff simulation and calibration

        (2)總氮、總磷模擬:將古藺河流域出口太平渡斷面2012年實測總氮、總磷數(shù)據(jù)(古藺縣環(huán)保局提供)用于模型率定,2013年的數(shù)據(jù)用于模型驗證。氮、磷污染負荷模擬的精度要求對徑流模擬的相對較低,只要保證氮、磷負荷的模擬值與實測值得Nash≥0.5,決定系數(shù)R2≥0.6即可。通過模型的調(diào)試,古藺河流域水質(zhì)監(jiān)測斷面的氮、磷污染負荷率定與驗證結(jié)果滿足精度要求,曲線擬合較好。TN與TP模擬值與實測值得月平均負荷對比見圖6。

        圖6 總氮、總磷模擬結(jié)果Fig.6 results of SWAT in simulating TN and TP

        3.3 總氮、總磷輸出系數(shù)的空間分布

        對古藺河各子流域單位面積內(nèi)的非點源污染負荷(即各子流域TN、TP的輸出系數(shù))進行空間分析(見圖7),由圖中可以看出子流域TN、TP的輸出系數(shù)空間分布特征一致,TN、TP輸出系數(shù)最大的為6、11、14、18、30子流域,值分別為46.73~67.67、5.72~8.29 kg/hm2。根據(jù)研究區(qū)的概況及流域劃分,11、14、30子流域?qū)儆诠盘A鎮(zhèn)的行政區(qū)內(nèi),子流域18屬于石屏鄉(xiāng)的行政區(qū)內(nèi),子流域6屬于德躍鎮(zhèn)的行政區(qū)內(nèi);而古藺鎮(zhèn)是古藺河流域內(nèi)面積最大,農(nóng)業(yè)人口、畜禽養(yǎng)殖最多的鄉(xiāng)鎮(zhèn),石屏鄉(xiāng)的農(nóng)業(yè)人口、畜禽養(yǎng)殖較多,但面積最小,因此造成行政區(qū)內(nèi)的子流域污染物輸出系數(shù)較大。

        圖7 各子流域單位面積TN、TP輸出Fig.7 Unit area output of TN and TP in Subbasin

        3.4 污染源貢獻率分析

        本次研究中的非點源污染包括農(nóng)村居民生活所產(chǎn)生的污水、散養(yǎng)畜禽養(yǎng)殖以及化肥,分別模擬有相應污染源輸入和無輸入時研究區(qū)出口斷面負荷的變化,根據(jù)變化的差值可以估算出各種污染源對研究區(qū)污染負荷的貢獻。從圖8中可以看出,大多數(shù)子流域中各類污染源的排列順序為化肥產(chǎn)生的污染>畜禽養(yǎng)殖產(chǎn)生的污染>居民生活產(chǎn)生的污染;尤其是TP圖中可以看出,化肥產(chǎn)生的污染TP產(chǎn)量遠遠高于畜禽養(yǎng)殖污染和化肥污染,可見化肥污染與畜禽養(yǎng)殖所造成的污染是古藺河流域非點源污染的主要原因。

        圖8 各類污染源輸出Fig.8 Output of each pollution source

        4 結(jié) 論

        (1)基于分形理論方法,計算出古藺河流域最佳集水閾值為1 500 hm2,該閾值下子流域劃分個數(shù)為37個。

        (2)在古藺河流域建立SWAT模型對氮磷負荷進行研究,模型率定期與驗證期的徑流模擬精度Nash效率系數(shù)值大于0.70,決定系數(shù)R2大于0.88;總氮、總磷模擬率定期與驗證期Nash效率系數(shù)值大于0.5,決定系數(shù)R2大于0.8,模擬評價參數(shù)均滿足精度要求,表明SWAT模型在古藺河流域農(nóng)村面源污染模擬研究中具有一定的適用性。

        (3)古藺河流域2013年總氮輸出量為2 761.72 t,總磷輸出量為338.27 t,古藺鎮(zhèn)、德躍鎮(zhèn)、石屏鄉(xiāng)污染負荷輸出強度占前三,是需要重點治理的鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

        (4)農(nóng)業(yè)化肥是流域主要污染源,農(nóng)田中化肥施用的比例失調(diào)會大大降低農(nóng)作物對化肥的利用率,同時增大化肥的流失,所以嚴格控制農(nóng)業(yè)用肥量,進行測土配方施肥是研究區(qū)面源污染治理的需要采取重要措施。

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