氣候變化對(duì)小流域氮、磷通量的影響
——以延安市河流流域?yàn)槔?/h1>
2020-11-26 01:17:36何卓識(shí)霍守亮馬春子張含笑黃煒惠
環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年6期
何卓識(shí)，霍守亮*，馬春子，張含笑,2，黃煒惠
1.環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 2.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院
人類活動(dòng)導(dǎo)致的氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽富集是我國(guó)水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題形成的重要驅(qū)動(dòng)力。施肥、化石燃料燃燒、種植業(yè)增加等活動(dòng)，改變了原有氮、磷循環(huán)過(guò)程，使陸域生態(tài)系統(tǒng)的氮、磷濃度顯著增加[1-2]。由人類活動(dòng)引起的河流氮、磷濃度和通量持續(xù)增加已成為河流生態(tài)環(huán)境功能退化以及下游湖庫(kù)、河口、海岸等水體富營(yíng)養(yǎng)化的主要原因之一[3]。流域氮、磷通量的變化不僅受到人類活動(dòng)的直接或間接影響，而且與水文、氣象等眾多自然因素密切相關(guān)[4-5]。減少水體的氮、磷輸入量是控制富營(yíng)養(yǎng)化的重要措施[6-7]，然而為緩解富營(yíng)養(yǎng)化而實(shí)施的氮、磷營(yíng)養(yǎng)物削減政策有可能會(huì)因氣候變化對(duì)水環(huán)境的影響而削弱[8-9]。人口的增加和土地利用類型的改變會(huì)進(jìn)一步影響凈人為氮、磷輸入量(NANINAPI)的外源輸入[10]。氣候變化導(dǎo)致降水和土地利用模式的改變也會(huì)影響氮、磷通量與NANI、NAPI之間的響應(yīng)關(guān)系[11-12]。
人類對(duì)污染物負(fù)荷的認(rèn)知主要源自流域氮、磷通量的模型模擬結(jié)果，只有個(gè)別流域擁有可用來(lái)估算氮、磷通量的完整監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，大部分的流域僅有少量的水質(zhì)數(shù)據(jù)。多數(shù)模型只能估算出長(zhǎng)期平均水文條件下的氮、磷通量，不能進(jìn)一步了解流域通量的年際變化[13-15]。因此，構(gòu)建流域氮、磷通量核算模型，明確氮、磷通量與流域人類活動(dòng)和氣候變化的定量響應(yīng)關(guān)系，從而制定有效的流域氮、磷管理策略，已成為全球氣候變化背景下推進(jìn)水體氮、磷污染控制實(shí)踐所需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
針對(duì)我國(guó)當(dāng)前氣候變化對(duì)流域氮、磷通量影響量化方法技術(shù)缺乏的現(xiàn)狀，筆者基于一種改進(jìn)的加權(quán)回歸方法建立了流域氮、磷通量核算模型，結(jié)合流域凈人為氮、磷輸入量核算和土地利用類型，以延安市4條河流為例，構(gòu)建以降水量為代表的氣候指標(biāo)和人類活動(dòng)與流域氮、磷通量的響應(yīng)關(guān)系；量化了降水和人類活動(dòng)對(duì)流域氮、磷通量的影響；利用區(qū)域氣候模式，預(yù)測(cè)了不同發(fā)展情景下流域氮、磷通量的變化情況，以期為制定應(yīng)對(duì)氣候變化的流域水環(huán)境管理方法提供支撐。
1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1 研究區(qū)概況
延安市位于黃河中游，屬黃土高原丘陵溝壑區(qū)。地貌以黃土高原、丘陵為主，地勢(shì)西北高東南低，平均海拔為1 200 m左右。該區(qū)域?qū)儆谂瘻貛О霛駶?rùn)易旱氣候區(qū)，全年氣候變化受制于季風(fēng)環(huán)流。多年平均降水量為491 mm，全年60%以上的降水集中在6—8月。延安市全境屬黃河流域，共有黃河干流、北洛河、延河、清澗河、云巖河、仕望河6條主要河流，流域總面積為37 037 km2，是黃土高原丘陵溝壑區(qū)的典型代表。其中北洛河、延河、清澗河及仕望河承擔(dān)了延安市主要的防洪、排澇、納污等功能，流域面積占延安市總面積的84.9%，以這4條河流流域?yàn)楸景咐芯繀^(qū)，研究區(qū)內(nèi)共設(shè)有7個(gè)國(guó)控?cái)嗝婧?2個(gè)省控?cái)嗝?圖1)。
圖1 研究區(qū)及監(jiān)測(cè)斷面分布示意Fig.1 Study area and distribution of monitoring sites
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
水質(zhì)監(jiān)測(cè)頻率為每月1次，2015—2017年19個(gè)斷面水質(zhì)數(shù)據(jù)和2007—2017年7個(gè)水文站的水文數(shù)據(jù)由延安市環(huán)境監(jiān)測(cè)站提供。該流域主要包括13個(gè)縣，計(jì)算NANI、NAPI所需的人口、畜禽養(yǎng)殖量、農(nóng)作物播種面積、化肥施用量等相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自于延安市及周邊縣市2013—2016年的統(tǒng)計(jì)年鑒，人均消費(fèi)氮、磷量數(shù)據(jù)來(lái)自2013—2016年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。采用國(guó)家氣象信息中心的RegCM4動(dòng)力降尺度數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)2種氣候情景下以降水為代表的氣候變化指標(biāo)對(duì)流域近期(2020—2029年)和遠(yuǎn)期(2090—2099年)氮、磷通量的影響[16-18]。2種氣候情景分別為RCP4.5的穩(wěn)定情景和RCP8.5的常態(tài)情景。其中，RCP4.5為中-低發(fā)展情景，該情景下未來(lái)輻射強(qiáng)迫將穩(wěn)定在4.5 Wm2，且在2100年后沒(méi)有超過(guò)該值；RCP8.5為高發(fā)展情景，該情景下輻射強(qiáng)迫將在2100年達(dá)到8.5 Wm2，并持續(xù)增加[19]。
2 研究方法
2.1 外源污染負(fù)荷模型
評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)流域氮、磷通量的影響，最直接的方法是構(gòu)建完整的氮、磷平衡模型。由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺乏，難以構(gòu)建完整的營(yíng)養(yǎng)鹽平衡模型，且對(duì)氮、磷輸入的定量化研究也存在極大的不確定性，通常采用NANI、NAPI評(píng)估人類活動(dòng)產(chǎn)生的氮、磷輸入量。NANI、NAPI的相關(guān)研究已應(yīng)用在溫帶、熱帶的多個(gè)地區(qū)，空間尺度跨越幾十到幾十萬(wàn)km2，被認(rèn)為是穩(wěn)定性較高且誤差較小的方法[20-22]。NANI、NAPI主要包括大氣氮沉降，肥料輸入，生物固氮，凈食物和飼料氮、磷輸入及種子氮、磷輸入5個(gè)部分，結(jié)合統(tǒng)計(jì)年鑒和流域土地利用數(shù)據(jù)，采用Han等[23]確定的系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。
大氣氮沉降包括干沉降和濕沉降，為了避免氮輸入的重復(fù)計(jì)算，將化肥的揮發(fā)量排除在外[23]。由于氣態(tài)磷(如PH3)在大氣中含量極低，且不穩(wěn)定，大氣沉降量往往也不顯著，在多數(shù)磷源核算中大氣磷沉降往往忽略不計(jì)[24]。肥料是流域凈人為氮、磷輸入的重要來(lái)源之一，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)使用大量的化肥等生產(chǎn)資料。利用統(tǒng)計(jì)年鑒中的化肥施用量計(jì)算肥料輸入，其中磷肥的施用量以P2O5計(jì)，需要采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行換算。土壤中氮元素的消耗主要是通過(guò)植物對(duì)氮的吸收實(shí)現(xiàn)的，生物固氮量可以利用不同土地用類型單位面積的固定率和該土地利用類型面積相乘獲得。不同土地利用類型生物氮固氮系數(shù)分別為：農(nóng)業(yè)，500 kg(km2·a)；林地，1 000 kg(km2·a)；草地，1 500 kg(km2·a)；開(kāi)發(fā)土地，0 kg(km2·a)；其他土地，100 kg(km2·a)[23]。凈食物和飼料氮、磷輸入等于人類和動(dòng)物食物及飼料氮、磷的消耗量-人類消耗的動(dòng)物氮、磷量-農(nóng)作物含氮、磷量，即等于人類食物氮、磷消耗量+動(dòng)物排泄氮、磷量-農(nóng)作物含氮、磷量。人類食物氮、磷消耗量直接通過(guò)人均消費(fèi)氮、磷量與人口數(shù)乘積進(jìn)行計(jì)算；動(dòng)物排泄氮、磷量通過(guò)單個(gè)或單只動(dòng)物的排泄氮、磷量與動(dòng)物養(yǎng)殖數(shù)量的乘積進(jìn)行計(jì)算；選用水稻、小麥、玉米等主要農(nóng)作物來(lái)估算研究區(qū)的農(nóng)作物含氮、磷量，采用單位農(nóng)作物耕種面積的含氮、磷量與該農(nóng)作物耕種面積相乘獲得。
2.2 流域氮、磷通量核算模型
收集到的水質(zhì)數(shù)據(jù)資料中可能包括不同的采樣方式、不同時(shí)段的采樣檢測(cè)設(shè)備、不同采樣頻次和不同采樣目的的水質(zhì)數(shù)據(jù)資料，簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析有可能會(huì)受到不同的采樣計(jì)劃和周期內(nèi)流動(dòng)條件隨機(jī)變化的影響，僅對(duì)樣本值趨勢(shì)的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析不一定能真實(shí)地反映采樣期間實(shí)際氮、磷濃度的變化趨勢(shì)[25]。采用時(shí)間、流量、季節(jié)加權(quán)回歸方程可以對(duì)某一時(shí)刻、某一流量條件下氮、磷的濃度進(jìn)行模擬[26]?？紤]到不同河流間流量和營(yíng)養(yǎng)物濃度的關(guān)系存在差異，對(duì)模型權(quán)重項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)，加入了流域權(quán)重項(xiàng)，方程如下：
lnc=β0+β1t+β2sin(2πt)+β3cos(2πt)+s(lnQs)+ε
(1)
式中：c為河流營(yíng)養(yǎng)物的濃度，mgL；t為分?jǐn)?shù)形式的日期；β0為常數(shù)；β1為日期與濃度關(guān)系的擬合系數(shù)；β2和β3為季節(jié)與濃度關(guān)系的擬合系數(shù)；Qs為河流的流量，m3s；s(lnQs)為lnQs的平滑函數(shù)；ε為未解釋變量。
通過(guò)Akaike信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion，AIC)進(jìn)行模型形式的優(yōu)選，取AIC最優(yōu)的氮、磷負(fù)荷回歸方程；然后采用R語(yǔ)言編程，進(jìn)行模型參數(shù)的確定；最后通過(guò)計(jì)算氮、磷濃度擬合值和實(shí)測(cè)值的R2和均方根誤差(root mean square error, RMSE)評(píng)價(jià)模型參數(shù)的可靠性。
采用三次立方體權(quán)重函數(shù)計(jì)算時(shí)間、流量、季節(jié)和流域的權(quán)重，公式如下：
(2)
式中：w為權(quán)重，包括時(shí)間、流量、季節(jié)、流域。d為觀察值與估計(jì)值的距離。h為半窗寬度，對(duì)于時(shí)間，取1 a；對(duì)于流量，取1.5(對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后)；對(duì)于季節(jié)，取0.5；對(duì)于流域，當(dāng)觀察值與估計(jì)值處于同一河流流域時(shí)，w′為1，否則w′為0.1。
(3)
Y=lnc
(4)
(5)
式中：α為偏差校正系數(shù)；wi為第i個(gè)觀察值的權(quán)重；εi為權(quán)重模型的第i個(gè)殘差值；n為觀測(cè)值的數(shù)量。
利用校正后的時(shí)間、流量、季節(jié)和流域加權(quán)回歸方程，通過(guò)相應(yīng)年份的氮、磷濃度預(yù)測(cè)值累加獲得氮、磷負(fù)荷，年氮、磷負(fù)荷量除以流域集水面積獲得氮、磷通量，公式如下：
(6)
式中：QTN、QTP分別為氮、磷通量，kg(km2·a)；A為流域集水面積，km2。
2.3 流域氮、磷負(fù)荷經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型
運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，利用各小流域的NANI、NAPI、氣候因子(降水量)及土地利用類型占比作為模型的自變量，流域氮、磷通量作為因變量建立流域氮、磷負(fù)荷經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，并進(jìn)行模型的校正。采用貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian information criterion，BIC)進(jìn)行預(yù)測(cè)變量的篩選，選擇BIC最小的模型為最優(yōu)回歸模型，此時(shí)模型的解釋性和復(fù)雜性可以達(dá)到最佳平衡。利用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型各分量系數(shù)及模型的擬合優(yōu)度(R)計(jì)算自變量對(duì)氮、磷通量變化的貢獻(xiàn)率。
3 結(jié)果與討論
3.1 流域土地利用及氣候因子變化情況
對(duì)延安市1987年、2000年、2007年及2015年土地利用類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖2可以看出，1987—2000年，由于人類活動(dòng)的加劇，耕地面積不斷增加，林地和草地面積呈減少的趨勢(shì)。隨著退耕還林還草等生態(tài)改善工程的實(shí)施，2007—2015年，延安市耕地面積大量減少，林地和草地面積大量增加，同時(shí)水域面積也顯著增加，這說(shuō)明流域內(nèi)實(shí)施退耕還林還草工程成效顯著[27-28]。相關(guān)研究表明[29-30]，流域內(nèi)高覆蓋度草地和林地面積的增加可以有效減少地表徑流，減小水土流失，進(jìn)而減小流域氮、磷負(fù)荷。但城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、其他建設(shè)用地及裸土地的面積呈持續(xù)增加的趨勢(shì)，說(shuō)明延安市土地利用類型受人類活動(dòng)影響較大[31]。
圖2 延安市1987—2015年不同土地利用類型占比Fig.2 Percentage of different land use patterns in Yan’an City during 1987-2015
延安市1996—2016年年均降水量變化趨勢(shì)見(jiàn)圖3。從圖3可以看出，近20年來(lái)，延安市年均降水量受氣候變化影響呈顯著的年際波動(dòng)，2010年以來(lái)年均降水量有顯著增加的趨勢(shì)，強(qiáng)降水時(shí)間增加[28]，平均每年升高4.35 mm，2013年流域年均降水量最高，達(dá)到748.33 mm，2015年降至423.23 mm，2016年又升至497.01 mm。
圖3 延安市1996—2016年年均降水量變化趨勢(shì)Fig.3 Variation trend of average annual precipitation in Yan’an City during 1996-2016
氣候變化已經(jīng)導(dǎo)致降水量發(fā)生明顯的年際和年代際波動(dòng)，同時(shí)在人類活動(dòng)的影響下土地利用模式也發(fā)生了巨大改變，需要研究降水、土地利用模式、NANI、NAPI與氮、磷通量之間的響應(yīng)關(guān)系，以制定適應(yīng)氣候變化的流域水環(huán)境管理方案。
3.2 氣候變化、土地利用類型與流域氮、磷通量關(guān)系
建立了基于NANI(NAPI)、降水量和土地利用類型3個(gè)預(yù)測(cè)變量的氮、磷通量核算模型。模擬過(guò)程中，考慮到NANI和NAPI在幾個(gè)數(shù)量級(jí)之間波動(dòng)，也存在出現(xiàn)負(fù)值的情況，采用反雙曲線正弦對(duì)NANI和NAPI進(jìn)行轉(zhuǎn)化，其轉(zhuǎn)化結(jié)果與對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化基本相同[32-33]。建立的降水量、土地利用類型與氮、磷通量的響應(yīng)關(guān)系模型如下：
lnQTN=0.338×fNANI+0.003 2×Pannual- 0.015×LUF+0.816,P<0.001
(7)
lnQTP=0.601×fNAPI+0.002 7×Pannual- 0.056×LUF-2.500,P<0.001
(8)
式中：fNANI和fNAPI分別為NANI和NAPI的反雙曲線正弦函數(shù)；Pannual為流域內(nèi)的年均降水量，mma；LUF為林地面積在流域內(nèi)的占比，%。降水量和林地面積是影響流域氮、磷通量和NANI、NAPI之間響應(yīng)關(guān)系的主要變量，降水量的增加和林地面積的減少會(huì)顯著增加流域氮、磷通量，而林地面積的增加將顯著降低流域氮、磷通量，降水量對(duì)流域氮通量的影響大于其對(duì)磷通量的影響。這說(shuō)明在凈人為氮、磷輸入量和現(xiàn)有林地面積不變的情況下，氣候變化導(dǎo)致降水量的增加將顯著增大流域的氮、磷通量，而大面積的植樹(shù)造林將緩解降水對(duì)氮、磷通量的影響。該模型解釋了lnQTN和lnQTP實(shí)測(cè)值的52.78%和77.09%(圖4)。
圖4 氮、磷通量實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值比較Fig.4 Comparison of observed and predicted nitrogen and phosphorus fluxes
在選擇的預(yù)測(cè)變量中，fNANI和fNAPI是影響流域內(nèi)lnQTN和lnQTP的主要變量，二者分別解釋了lnQTN和lnQTP變化的42.11%和53.36%，說(shuō)明人類活動(dòng)造成的氮、磷輸入量是影響流域氮、磷通量的主要因素，這與Sinha等[12]的研究結(jié)果相符，其研究顯示，fNANI是影響美國(guó)242個(gè)流域lnQTN變化的主因，解釋了lnQTN變化的60%。年均降水量分別解釋了lnQTN和lnQTP變化的25.67%和18.29%，而土地利用類型分別解釋了4.87%和16.16%，這說(shuō)明除了凈人為氮、磷輸入外，降水量對(duì)流域氮、磷通量也產(chǎn)生了較大的影響，而土地利用類型對(duì)流域氮、磷通量的影響較小。本研究中年降水量對(duì)lnQTN和lnQTP變化的解釋度略大于Sinha等[12]的研究結(jié)果，這主要是因?yàn)檠影彩形挥谂瘻貛О霛駶?rùn)易旱氣候區(qū)，年內(nèi)及年際降水量變化較大，對(duì)流域氮、磷通量的影響更大。
3.3 基于氣候模式的流域氮、磷通量預(yù)測(cè)
以2016年氮、磷通量為基準(zhǔn)，分別考慮在土地利用類型不變、林地面積增加5%和林地面積增加10%情景下，預(yù)估未來(lái)2種氣候變化情景(穩(wěn)定情景RCP4.5和常態(tài)情景RCP8.5)中，降水量的變化對(duì)近期(2020—2029年)及遠(yuǎn)期(2090—2099年)流域氮、磷通量的影響，結(jié)果見(jiàn)圖5。
圖5 未來(lái)氣候預(yù)估模式下氮、磷通量的變化Fig.5 Variation of nitrogen and phosphorus fluxes under the predict of future climate scenarios
從圖5可以看出，流域氮、磷通量在未來(lái)的氣候情景中呈先下降再上升的趨勢(shì)，未來(lái)氣候變化對(duì)氮通量的影響較大。近期預(yù)估結(jié)果表明，流域氮通量下降了約13%，在RCP4.5和RCP8.5情景下分別下降了21.64和10.59 kg(km2·a)；磷通量由2016年3.87 kg(km2·a)下降到3.44和3.76 kg(km2·a)，下降了約7%。遠(yuǎn)期預(yù)估結(jié)果表明，在RCP4.5的情境下，流域氮通量仍較基準(zhǔn)年減少4.99 kg(km2·a)，但在RCP 8.5的情景下，流域氮通量增加了18.40 kg(km2·a)，即增加15%；在RCP4.5情景下流域磷通量為3.88 kg(km2·a)，較2016年無(wú)明顯變化，而在RCP8.5情景下流域磷通量將增加0.75 kg(km2·a)。這說(shuō)明在氣候變化的影響下，降水量的改變將會(huì)顯著影響流域氮、磷通量的變化。在相同時(shí)期，RCP4.5和RCP8.5情景差異顯著，RCP8.5情景預(yù)測(cè)的氮、磷通量均高于RCP4.5情景。
為了消除降水量的增加對(duì)流域氮、磷通量的影響，模擬了林地面積增加情景下未來(lái)氮、磷通量的變化情況。從圖5可以看出，在RCP 8.5情景中，由于降水量改變而導(dǎo)致氮通量的增加值在林地面積占比增加10%的情景下才能消除，而降水量變化導(dǎo)致磷通量的增加值在林地占比增加5%的情景下可以緩解。這進(jìn)一步表明，未來(lái)降水模式將會(huì)在極大程度上影響流域氮通量。近年來(lái)，延安市為減輕生態(tài)破壞，實(shí)施了大量退耕還林還草等生態(tài)改善工程，這些工程的實(shí)施使耕地面積大量減少，林草地面積顯著增加。但由于氣候變化導(dǎo)致流域內(nèi)的降水量增多，增加了污染物進(jìn)入水體的風(fēng)險(xiǎn)，該流域仍面臨著較嚴(yán)重的氮污染防治壓力。
4 結(jié)論
(1)延安市河流流域氮、磷通量預(yù)估呈現(xiàn)先降低后增加的趨勢(shì)。降水量的改變和土地利用格局的變化會(huì)顯著影響流域氮、磷通量與凈人為氮、磷輸入量之間的響應(yīng)關(guān)系。
(2)氣候變化對(duì)氮、磷通量的影響在某種程度上削弱了人類為削減氮、磷污染而做的努力。降水量的升高會(huì)顯著增加流域氮、磷的通量，在氣候變化的驅(qū)動(dòng)下，即使凈人為氮、磷輸入量和土地利用類型保持現(xiàn)狀不變，到21世紀(jì)末流域氮、磷通量仍會(huì)增加。
(3)為了應(yīng)對(duì)氣候變化，通過(guò)植樹(shù)造林增加林地面積可以在一定程度上抵消降水量變化對(duì)氮、磷通量的影響。在流域水污染防治的相關(guān)政策中應(yīng)考慮未來(lái)降水量變化對(duì)流域氮、磷通量的影響，并對(duì)流域水污染防治政策進(jìn)行定期修正，以保證流域水質(zhì)在極端氣候的影響下達(dá)到相應(yīng)的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。
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何卓識(shí)，霍守亮*，馬春子，張含笑,2，黃煒惠
1.環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 2.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院
人類活動(dòng)導(dǎo)致的氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽富集是我國(guó)水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題形成的重要驅(qū)動(dòng)力。施肥、化石燃料燃燒、種植業(yè)增加等活動(dòng)，改變了原有氮、磷循環(huán)過(guò)程，使陸域生態(tài)系統(tǒng)的氮、磷濃度顯著增加[1-2]。由人類活動(dòng)引起的河流氮、磷濃度和通量持續(xù)增加已成為河流生態(tài)環(huán)境功能退化以及下游湖庫(kù)、河口、海岸等水體富營(yíng)養(yǎng)化的主要原因之一[3]。流域氮、磷通量的變化不僅受到人類活動(dòng)的直接或間接影響，而且與水文、氣象等眾多自然因素密切相關(guān)[4-5]。減少水體的氮、磷輸入量是控制富營(yíng)養(yǎng)化的重要措施[6-7]，然而為緩解富營(yíng)養(yǎng)化而實(shí)施的氮、磷營(yíng)養(yǎng)物削減政策有可能會(huì)因氣候變化對(duì)水環(huán)境的影響而削弱[8-9]。人口的增加和土地利用類型的改變會(huì)進(jìn)一步影響凈人為氮、磷輸入量(NANINAPI)的外源輸入[10]。氣候變化導(dǎo)致降水和土地利用模式的改變也會(huì)影響氮、磷通量與NANI、NAPI之間的響應(yīng)關(guān)系[11-12]。
人類對(duì)污染物負(fù)荷的認(rèn)知主要源自流域氮、磷通量的模型模擬結(jié)果，只有個(gè)別流域擁有可用來(lái)估算氮、磷通量的完整監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，大部分的流域僅有少量的水質(zhì)數(shù)據(jù)。多數(shù)模型只能估算出長(zhǎng)期平均水文條件下的氮、磷通量，不能進(jìn)一步了解流域通量的年際變化[13-15]。因此，構(gòu)建流域氮、磷通量核算模型，明確氮、磷通量與流域人類活動(dòng)和氣候變化的定量響應(yīng)關(guān)系，從而制定有效的流域氮、磷管理策略，已成為全球氣候變化背景下推進(jìn)水體氮、磷污染控制實(shí)踐所需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
針對(duì)我國(guó)當(dāng)前氣候變化對(duì)流域氮、磷通量影響量化方法技術(shù)缺乏的現(xiàn)狀，筆者基于一種改進(jìn)的加權(quán)回歸方法建立了流域氮、磷通量核算模型，結(jié)合流域凈人為氮、磷輸入量核算和土地利用類型，以延安市4條河流為例，構(gòu)建以降水量為代表的氣候指標(biāo)和人類活動(dòng)與流域氮、磷通量的響應(yīng)關(guān)系；量化了降水和人類活動(dòng)對(duì)流域氮、磷通量的影響；利用區(qū)域氣候模式，預(yù)測(cè)了不同發(fā)展情景下流域氮、磷通量的變化情況，以期為制定應(yīng)對(duì)氣候變化的流域水環(huán)境管理方法提供支撐。
1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1 研究區(qū)概況
延安市位于黃河中游，屬黃土高原丘陵溝壑區(qū)。地貌以黃土高原、丘陵為主，地勢(shì)西北高東南低，平均海拔為1 200 m左右。該區(qū)域?qū)儆谂瘻貛О霛駶?rùn)易旱氣候區(qū)，全年氣候變化受制于季風(fēng)環(huán)流。多年平均降水量為491 mm，全年60%以上的降水集中在6—8月。延安市全境屬黃河流域，共有黃河干流、北洛河、延河、清澗河、云巖河、仕望河6條主要河流，流域總面積為37 037 km2，是黃土高原丘陵溝壑區(qū)的典型代表。其中北洛河、延河、清澗河及仕望河承擔(dān)了延安市主要的防洪、排澇、納污等功能，流域面積占延安市總面積的84.9%，以這4條河流流域?yàn)楸景咐芯繀^(qū)，研究區(qū)內(nèi)共設(shè)有7個(gè)國(guó)控?cái)嗝婧?2個(gè)省控?cái)嗝?圖1)。
圖1 研究區(qū)及監(jiān)測(cè)斷面分布示意Fig.1 Study area and distribution of monitoring sites
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
水質(zhì)監(jiān)測(cè)頻率為每月1次，2015—2017年19個(gè)斷面水質(zhì)數(shù)據(jù)和2007—2017年7個(gè)水文站的水文數(shù)據(jù)由延安市環(huán)境監(jiān)測(cè)站提供。該流域主要包括13個(gè)縣，計(jì)算NANI、NAPI所需的人口、畜禽養(yǎng)殖量、農(nóng)作物播種面積、化肥施用量等相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自于延安市及周邊縣市2013—2016年的統(tǒng)計(jì)年鑒，人均消費(fèi)氮、磷量數(shù)據(jù)來(lái)自2013—2016年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。采用國(guó)家氣象信息中心的RegCM4動(dòng)力降尺度數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)2種氣候情景下以降水為代表的氣候變化指標(biāo)對(duì)流域近期(2020—2029年)和遠(yuǎn)期(2090—2099年)氮、磷通量的影響[16-18]。2種氣候情景分別為RCP4.5的穩(wěn)定情景和RCP8.5的常態(tài)情景。其中，RCP4.5為中-低發(fā)展情景，該情景下未來(lái)輻射強(qiáng)迫將穩(wěn)定在4.5 Wm2，且在2100年后沒(méi)有超過(guò)該值；RCP8.5為高發(fā)展情景，該情景下輻射強(qiáng)迫將在2100年達(dá)到8.5 Wm2，并持續(xù)增加[19]。
2 研究方法
2.1 外源污染負(fù)荷模型
評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)流域氮、磷通量的影響，最直接的方法是構(gòu)建完整的氮、磷平衡模型。由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺乏，難以構(gòu)建完整的營(yíng)養(yǎng)鹽平衡模型，且對(duì)氮、磷輸入的定量化研究也存在極大的不確定性，通常采用NANI、NAPI評(píng)估人類活動(dòng)產(chǎn)生的氮、磷輸入量。NANI、NAPI的相關(guān)研究已應(yīng)用在溫帶、熱帶的多個(gè)地區(qū)，空間尺度跨越幾十到幾十萬(wàn)km2，被認(rèn)為是穩(wěn)定性較高且誤差較小的方法[20-22]。NANI、NAPI主要包括大氣氮沉降，肥料輸入，生物固氮，凈食物和飼料氮、磷輸入及種子氮、磷輸入5個(gè)部分，結(jié)合統(tǒng)計(jì)年鑒和流域土地利用數(shù)據(jù)，采用Han等[23]確定的系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。
大氣氮沉降包括干沉降和濕沉降，為了避免氮輸入的重復(fù)計(jì)算，將化肥的揮發(fā)量排除在外[23]。由于氣態(tài)磷(如PH3)在大氣中含量極低，且不穩(wěn)定，大氣沉降量往往也不顯著，在多數(shù)磷源核算中大氣磷沉降往往忽略不計(jì)[24]。肥料是流域凈人為氮、磷輸入的重要來(lái)源之一，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)使用大量的化肥等生產(chǎn)資料。利用統(tǒng)計(jì)年鑒中的化肥施用量計(jì)算肥料輸入，其中磷肥的施用量以P2O5計(jì)，需要采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行換算。土壤中氮元素的消耗主要是通過(guò)植物對(duì)氮的吸收實(shí)現(xiàn)的，生物固氮量可以利用不同土地用類型單位面積的固定率和該土地利用類型面積相乘獲得。不同土地利用類型生物氮固氮系數(shù)分別為：農(nóng)業(yè)，500 kg(km2·a)；林地，1 000 kg(km2·a)；草地，1 500 kg(km2·a)；開(kāi)發(fā)土地，0 kg(km2·a)；其他土地，100 kg(km2·a)[23]。凈食物和飼料氮、磷輸入等于人類和動(dòng)物食物及飼料氮、磷的消耗量-人類消耗的動(dòng)物氮、磷量-農(nóng)作物含氮、磷量，即等于人類食物氮、磷消耗量+動(dòng)物排泄氮、磷量-農(nóng)作物含氮、磷量。人類食物氮、磷消耗量直接通過(guò)人均消費(fèi)氮、磷量與人口數(shù)乘積進(jìn)行計(jì)算；動(dòng)物排泄氮、磷量通過(guò)單個(gè)或單只動(dòng)物的排泄氮、磷量與動(dòng)物養(yǎng)殖數(shù)量的乘積進(jìn)行計(jì)算；選用水稻、小麥、玉米等主要農(nóng)作物來(lái)估算研究區(qū)的農(nóng)作物含氮、磷量，采用單位農(nóng)作物耕種面積的含氮、磷量與該農(nóng)作物耕種面積相乘獲得。
2.2 流域氮、磷通量核算模型
收集到的水質(zhì)數(shù)據(jù)資料中可能包括不同的采樣方式、不同時(shí)段的采樣檢測(cè)設(shè)備、不同采樣頻次和不同采樣目的的水質(zhì)數(shù)據(jù)資料，簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析有可能會(huì)受到不同的采樣計(jì)劃和周期內(nèi)流動(dòng)條件隨機(jī)變化的影響，僅對(duì)樣本值趨勢(shì)的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析不一定能真實(shí)地反映采樣期間實(shí)際氮、磷濃度的變化趨勢(shì)[25]。采用時(shí)間、流量、季節(jié)加權(quán)回歸方程可以對(duì)某一時(shí)刻、某一流量條件下氮、磷的濃度進(jìn)行模擬[26]?？紤]到不同河流間流量和營(yíng)養(yǎng)物濃度的關(guān)系存在差異，對(duì)模型權(quán)重項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)，加入了流域權(quán)重項(xiàng)，方程如下：
lnc=β0+β1t+β2sin(2πt)+β3cos(2πt)+s(lnQs)+ε
(1)
式中：c為河流營(yíng)養(yǎng)物的濃度，mgL；t為分?jǐn)?shù)形式的日期；β0為常數(shù)；β1為日期與濃度關(guān)系的擬合系數(shù)；β2和β3為季節(jié)與濃度關(guān)系的擬合系數(shù)；Qs為河流的流量，m3s；s(lnQs)為lnQs的平滑函數(shù)；ε為未解釋變量。
通過(guò)Akaike信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion，AIC)進(jìn)行模型形式的優(yōu)選，取AIC最優(yōu)的氮、磷負(fù)荷回歸方程；然后采用R語(yǔ)言編程，進(jìn)行模型參數(shù)的確定；最后通過(guò)計(jì)算氮、磷濃度擬合值和實(shí)測(cè)值的R2和均方根誤差(root mean square error, RMSE)評(píng)價(jià)模型參數(shù)的可靠性。
采用三次立方體權(quán)重函數(shù)計(jì)算時(shí)間、流量、季節(jié)和流域的權(quán)重，公式如下：
(2)
式中：w為權(quán)重，包括時(shí)間、流量、季節(jié)、流域。d為觀察值與估計(jì)值的距離。h為半窗寬度，對(duì)于時(shí)間，取1 a；對(duì)于流量，取1.5(對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后)；對(duì)于季節(jié)，取0.5；對(duì)于流域，當(dāng)觀察值與估計(jì)值處于同一河流流域時(shí)，w′為1，否則w′為0.1。
(3)
Y=lnc
(4)
(5)
式中：α為偏差校正系數(shù)；wi為第i個(gè)觀察值的權(quán)重；εi為權(quán)重模型的第i個(gè)殘差值；n為觀測(cè)值的數(shù)量。
利用校正后的時(shí)間、流量、季節(jié)和流域加權(quán)回歸方程，通過(guò)相應(yīng)年份的氮、磷濃度預(yù)測(cè)值累加獲得氮、磷負(fù)荷，年氮、磷負(fù)荷量除以流域集水面積獲得氮、磷通量，公式如下：
(6)
式中：QTN、QTP分別為氮、磷通量，kg(km2·a)；A為流域集水面積，km2。
2.3 流域氮、磷負(fù)荷經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型
運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，利用各小流域的NANI、NAPI、氣候因子(降水量)及土地利用類型占比作為模型的自變量，流域氮、磷通量作為因變量建立流域氮、磷負(fù)荷經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，并進(jìn)行模型的校正。采用貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian information criterion，BIC)進(jìn)行預(yù)測(cè)變量的篩選，選擇BIC最小的模型為最優(yōu)回歸模型，此時(shí)模型的解釋性和復(fù)雜性可以達(dá)到最佳平衡。利用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型各分量系數(shù)及模型的擬合優(yōu)度(R)計(jì)算自變量對(duì)氮、磷通量變化的貢獻(xiàn)率。
3 結(jié)果與討論
3.1 流域土地利用及氣候因子變化情況
對(duì)延安市1987年、2000年、2007年及2015年土地利用類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖2可以看出，1987—2000年，由于人類活動(dòng)的加劇，耕地面積不斷增加，林地和草地面積呈減少的趨勢(shì)。隨著退耕還林還草等生態(tài)改善工程的實(shí)施，2007—2015年，延安市耕地面積大量減少，林地和草地面積大量增加，同時(shí)水域面積也顯著增加，這說(shuō)明流域內(nèi)實(shí)施退耕還林還草工程成效顯著[27-28]。相關(guān)研究表明[29-30]，流域內(nèi)高覆蓋度草地和林地面積的增加可以有效減少地表徑流，減小水土流失，進(jìn)而減小流域氮、磷負(fù)荷。但城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地、其他建設(shè)用地及裸土地的面積呈持續(xù)增加的趨勢(shì)，說(shuō)明延安市土地利用類型受人類活動(dòng)影響較大[31]。
圖2 延安市1987—2015年不同土地利用類型占比Fig.2 Percentage of different land use patterns in Yan’an City during 1987-2015
延安市1996—2016年年均降水量變化趨勢(shì)見(jiàn)圖3。從圖3可以看出，近20年來(lái)，延安市年均降水量受氣候變化影響呈顯著的年際波動(dòng)，2010年以來(lái)年均降水量有顯著增加的趨勢(shì)，強(qiáng)降水時(shí)間增加[28]，平均每年升高4.35 mm，2013年流域年均降水量最高，達(dá)到748.33 mm，2015年降至423.23 mm，2016年又升至497.01 mm。
圖3 延安市1996—2016年年均降水量變化趨勢(shì)Fig.3 Variation trend of average annual precipitation in Yan’an City during 1996-2016
氣候變化已經(jīng)導(dǎo)致降水量發(fā)生明顯的年際和年代際波動(dòng)，同時(shí)在人類活動(dòng)的影響下土地利用模式也發(fā)生了巨大改變，需要研究降水、土地利用模式、NANI、NAPI與氮、磷通量之間的響應(yīng)關(guān)系，以制定適應(yīng)氣候變化的流域水環(huán)境管理方案。
3.2 氣候變化、土地利用類型與流域氮、磷通量關(guān)系
建立了基于NANI(NAPI)、降水量和土地利用類型3個(gè)預(yù)測(cè)變量的氮、磷通量核算模型。模擬過(guò)程中，考慮到NANI和NAPI在幾個(gè)數(shù)量級(jí)之間波動(dòng)，也存在出現(xiàn)負(fù)值的情況，采用反雙曲線正弦對(duì)NANI和NAPI進(jìn)行轉(zhuǎn)化，其轉(zhuǎn)化結(jié)果與對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化基本相同[32-33]。建立的降水量、土地利用類型與氮、磷通量的響應(yīng)關(guān)系模型如下：
lnQTN=0.338×fNANI+0.003 2×Pannual- 0.015×LUF+0.816,P<0.001
(7)
lnQTP=0.601×fNAPI+0.002 7×Pannual- 0.056×LUF-2.500,P<0.001
(8)
式中：fNANI和fNAPI分別為NANI和NAPI的反雙曲線正弦函數(shù)；Pannual為流域內(nèi)的年均降水量，mma；LUF為林地面積在流域內(nèi)的占比，%。降水量和林地面積是影響流域氮、磷通量和NANI、NAPI之間響應(yīng)關(guān)系的主要變量，降水量的增加和林地面積的減少會(huì)顯著增加流域氮、磷通量，而林地面積的增加將顯著降低流域氮、磷通量，降水量對(duì)流域氮通量的影響大于其對(duì)磷通量的影響。這說(shuō)明在凈人為氮、磷輸入量和現(xiàn)有林地面積不變的情況下，氣候變化導(dǎo)致降水量的增加將顯著增大流域的氮、磷通量，而大面積的植樹(shù)造林將緩解降水對(duì)氮、磷通量的影響。該模型解釋了lnQTN和lnQTP實(shí)測(cè)值的52.78%和77.09%(圖4)。
圖4 氮、磷通量實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值比較Fig.4 Comparison of observed and predicted nitrogen and phosphorus fluxes
在選擇的預(yù)測(cè)變量中，fNANI和fNAPI是影響流域內(nèi)lnQTN和lnQTP的主要變量，二者分別解釋了lnQTN和lnQTP變化的42.11%和53.36%，說(shuō)明人類活動(dòng)造成的氮、磷輸入量是影響流域氮、磷通量的主要因素，這與Sinha等[12]的研究結(jié)果相符，其研究顯示，fNANI是影響美國(guó)242個(gè)流域lnQTN變化的主因，解釋了lnQTN變化的60%。年均降水量分別解釋了lnQTN和lnQTP變化的25.67%和18.29%，而土地利用類型分別解釋了4.87%和16.16%，這說(shuō)明除了凈人為氮、磷輸入外，降水量對(duì)流域氮、磷通量也產(chǎn)生了較大的影響，而土地利用類型對(duì)流域氮、磷通量的影響較小。本研究中年降水量對(duì)lnQTN和lnQTP變化的解釋度略大于Sinha等[12]的研究結(jié)果，這主要是因?yàn)檠影彩形挥谂瘻貛О霛駶?rùn)易旱氣候區(qū)，年內(nèi)及年際降水量變化較大，對(duì)流域氮、磷通量的影響更大。
3.3 基于氣候模式的流域氮、磷通量預(yù)測(cè)
以2016年氮、磷通量為基準(zhǔn)，分別考慮在土地利用類型不變、林地面積增加5%和林地面積增加10%情景下，預(yù)估未來(lái)2種氣候變化情景(穩(wěn)定情景RCP4.5和常態(tài)情景RCP8.5)中，降水量的變化對(duì)近期(2020—2029年)及遠(yuǎn)期(2090—2099年)流域氮、磷通量的影響，結(jié)果見(jiàn)圖5。
圖5 未來(lái)氣候預(yù)估模式下氮、磷通量的變化Fig.5 Variation of nitrogen and phosphorus fluxes under the predict of future climate scenarios
從圖5可以看出，流域氮、磷通量在未來(lái)的氣候情景中呈先下降再上升的趨勢(shì)，未來(lái)氣候變化對(duì)氮通量的影響較大。近期預(yù)估結(jié)果表明，流域氮通量下降了約13%，在RCP4.5和RCP8.5情景下分別下降了21.64和10.59 kg(km2·a)；磷通量由2016年3.87 kg(km2·a)下降到3.44和3.76 kg(km2·a)，下降了約7%。遠(yuǎn)期預(yù)估結(jié)果表明，在RCP4.5的情境下，流域氮通量仍較基準(zhǔn)年減少4.99 kg(km2·a)，但在RCP 8.5的情景下，流域氮通量增加了18.40 kg(km2·a)，即增加15%；在RCP4.5情景下流域磷通量為3.88 kg(km2·a)，較2016年無(wú)明顯變化，而在RCP8.5情景下流域磷通量將增加0.75 kg(km2·a)。這說(shuō)明在氣候變化的影響下，降水量的改變將會(huì)顯著影響流域氮、磷通量的變化。在相同時(shí)期，RCP4.5和RCP8.5情景差異顯著，RCP8.5情景預(yù)測(cè)的氮、磷通量均高于RCP4.5情景。
為了消除降水量的增加對(duì)流域氮、磷通量的影響，模擬了林地面積增加情景下未來(lái)氮、磷通量的變化情況。從圖5可以看出，在RCP 8.5情景中，由于降水量改變而導(dǎo)致氮通量的增加值在林地面積占比增加10%的情景下才能消除，而降水量變化導(dǎo)致磷通量的增加值在林地占比增加5%的情景下可以緩解。這進(jìn)一步表明，未來(lái)降水模式將會(huì)在極大程度上影響流域氮通量。近年來(lái)，延安市為減輕生態(tài)破壞，實(shí)施了大量退耕還林還草等生態(tài)改善工程，這些工程的實(shí)施使耕地面積大量減少，林草地面積顯著增加。但由于氣候變化導(dǎo)致流域內(nèi)的降水量增多，增加了污染物進(jìn)入水體的風(fēng)險(xiǎn)，該流域仍面臨著較嚴(yán)重的氮污染防治壓力。
4 結(jié)論
(1)延安市河流流域氮、磷通量預(yù)估呈現(xiàn)先降低后增加的趨勢(shì)。降水量的改變和土地利用格局的變化會(huì)顯著影響流域氮、磷通量與凈人為氮、磷輸入量之間的響應(yīng)關(guān)系。
(2)氣候變化對(duì)氮、磷通量的影響在某種程度上削弱了人類為削減氮、磷污染而做的努力。降水量的升高會(huì)顯著增加流域氮、磷的通量，在氣候變化的驅(qū)動(dòng)下，即使凈人為氮、磷輸入量和土地利用類型保持現(xiàn)狀不變，到21世紀(jì)末流域氮、磷通量仍會(huì)增加。
(3)為了應(yīng)對(duì)氣候變化，通過(guò)植樹(shù)造林增加林地面積可以在一定程度上抵消降水量變化對(duì)氮、磷通量的影響。在流域水污染防治的相關(guān)政策中應(yīng)考慮未來(lái)降水量變化對(duì)流域氮、磷通量的影響，并對(duì)流域水污染防治政策進(jìn)行定期修正，以保證流域水質(zhì)在極端氣候的影響下達(dá)到相應(yīng)的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。
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