宋卓遠(yuǎn)，李華林，于佩丹，謝晨新，張守紅,2,3*

1.北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，北京 100083

2.山西吉縣森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，山西 臨汾 042200

3.北京林業(yè)大學(xué)，北京市水土保持工程技術(shù)研究中心，北京 100083

隨著社會(huì)發(fā)展，工業(yè)化和城市化進(jìn)程加快，水污染問(wèn)題不斷加劇[1].非點(diǎn)源污染是水污染的主要來(lái)源之一，而氮、磷是非點(diǎn)源污染的重要組成部分，分別占我國(guó)水污染的81%和93%[2-4]，治理非點(diǎn)源氮、磷污染是水污染防治的重點(diǎn).由于非點(diǎn)源污染具有隨機(jī)性、廣泛性、滯后性、潛伏性和隱蔽性等特點(diǎn)[5-6]，使其定量監(jiān)測(cè)、模擬和治理十分困難.準(zhǔn)確估算流域氮、磷負(fù)荷，定量解析其空間分布特征，并選擇適宜的最佳管理措施，對(duì)流域水污染治理有至關(guān)重要的意義[7-9].

目前，國(guó)內(nèi)外非點(diǎn)源污染模擬研究主要采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃臀锢砟Ｐ湍M的方法[10-11].經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或因果分析，建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，模擬流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷或風(fēng)險(xiǎn)[12].例如，輸出系數(shù)模型(ECM)[13]、農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染指數(shù)(APPI)模型[14]和潛在非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(PNPI)模型[15]等.這類模型數(shù)據(jù)需求量較少、計(jì)算及操作簡(jiǎn)單，能快速評(píng)估區(qū)域非點(diǎn)源污染負(fù)荷或風(fēng)險(xiǎn)[16].但經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜔o(wú)法定量模擬非點(diǎn)源污染產(chǎn)生、遷移和轉(zhuǎn)化的物理過(guò)程[17].物理模型是根據(jù)污染物產(chǎn)生和遷移轉(zhuǎn)化機(jī)理構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，如 SWAT模型[18]、AGNPS模型[19]、ANSWERS模型[20]、SWMM模型[21]等.這類模型考慮了污染過(guò)程的內(nèi)在機(jī)理，能進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列模擬，且模擬精度較高[22-23].其中，SWAT模型因能充分考慮水循環(huán)及物質(zhì)循環(huán)過(guò)程、充分利用遙感數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用[24-25].例如：向鑫等[26]在清溪河流域建立SWAT模型，并解析該流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷時(shí)空分布規(guī)律；Briak等[27]在摩洛哥北部卡拉亞流域，使用SWAT模型評(píng)估了BMPs對(duì)沉積物的影響.基于SWAT模型模擬結(jié)果，能夠?qū)α饔蚍屈c(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)進(jìn)行識(shí)別，有利于實(shí)現(xiàn)非點(diǎn)源污染的針對(duì)性治理.此外，通過(guò)SWAT模型自帶的子流域輸入編輯模塊，還能實(shí)現(xiàn)不同最佳管理參數(shù)設(shè)置及布設(shè)，對(duì)措施布設(shè)前后模型輸出結(jié)果比較能實(shí)現(xiàn)最佳管理措施生態(tài)效益的評(píng)估.因此，該研究選擇SWAT模型對(duì)非點(diǎn)源污染負(fù)荷進(jìn)行模擬.

最佳管理措施(BMPs)是指能有效控制點(diǎn)源和非點(diǎn)源污染的措施或措施組合，可分為工程措施和非工程措施[28-31].對(duì)BMPs生態(tài)環(huán)境效益進(jìn)行評(píng)估是判斷措施可行性的前提.例如，Uribe等[32]篩選出了對(duì)里奧格蘭德湖上游流域氮、磷污染削減效果最好的BMPs；Himanshu等[33]評(píng)估了BMPs控制污染物及泥沙流失的效果；丁洋[34]評(píng)估了不同單項(xiàng)和組合BMPs對(duì)媯水河流域總氮、總磷的削減效果.以往研究通過(guò)對(duì)不同管理措施進(jìn)行生態(tài)效益評(píng)價(jià)，篩選出適合治理流域非點(diǎn)源污染的BMPs，實(shí)現(xiàn)了非點(diǎn)源污染高效治理.由于受地形、土壤、土地利用、降水和人類活動(dòng)等因素影響，流域內(nèi)的不同區(qū)域?qū)α饔蛭廴究傌?fù)荷的貢獻(xiàn)不同.同時(shí)，最佳管理措施的選擇和布設(shè)也需要投入大量的人力、財(cái)力、物力.因此，不考慮污染負(fù)荷的空間分布特征，在流域內(nèi)全面鋪開(kāi)式的布設(shè)非點(diǎn)源污染治理措施，會(huì)導(dǎo)致資源的浪費(fèi).為進(jìn)一步提高非點(diǎn)源污染治理效率，使資源調(diào)配更合理，就需要對(duì)污染嚴(yán)重且范圍相對(duì)較小的區(qū)域即關(guān)鍵源區(qū)進(jìn)行優(yōu)先治理[35-36].然而，當(dāng)前對(duì)于BMPs的研究多集中在全流域BMPs篩選和效益評(píng)價(jià)[37-38]，缺乏針對(duì)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)不同BMPs生態(tài)效益評(píng)價(jià)的研究.北運(yùn)河是北京市重要的排水通道和連接京津冀的重要生態(tài)走廊.但近年來(lái)流域季節(jié)性斷流頻發(fā)，河流自凈能力退化，水質(zhì)不斷惡化.因此，加強(qiáng)北運(yùn)河上游非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)治理對(duì)北運(yùn)河流域的水質(zhì)改善至關(guān)重要，同時(shí)也是支撐京津冀生態(tài)文明建設(shè)的重要工作之一.

該研究基于北運(yùn)河上游流域土地利用類型、DEM、土壤類型、氣象、水文等數(shù)據(jù)，利用SWAT模型對(duì)北運(yùn)河上游流域總氮、總磷負(fù)荷進(jìn)行模擬，解析2019年北運(yùn)河上游總氮、總磷負(fù)荷空間分布特征，采用單位負(fù)荷指數(shù)法識(shí)別研究區(qū)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)，并評(píng)估關(guān)鍵源區(qū)布設(shè)不同BMPs的總氮、總磷削減率，以期為評(píng)估篩選BMPs提供科學(xué)參考，為北運(yùn)河上游流域非點(diǎn)源污染防治提供科學(xué)依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

北運(yùn)河是海河的支流之一，發(fā)源于北京市海淀及昌平西部山區(qū)，向南流經(jīng)通州區(qū)，最后匯入海河.北運(yùn)河上游由南沙河、北沙河及東沙河三條支流組成，上游流域產(chǎn)流匯集于沙河水庫(kù).北運(yùn)河上游流域地形以山地丘陵為主，地勢(shì)呈西北部高、東南部低的特征，且起伏較大(見(jiàn)圖1).研究區(qū)氣候類型為溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季高溫多雨、冬季寒冷干燥.多年平均降雨量為500～600 mm，且年內(nèi)分配不均，降雨量主要集中在6—9月[39].研究區(qū)土壤類型以褐土及潮土為主，土地利用類型主要為林地、耕地、城鎮(zhèn)用地(見(jiàn)圖2).由于研究區(qū)位于京津冀核心區(qū)，近年來(lái)流域人口快速增加，經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，這也導(dǎo)致了流域水污染問(wèn)題加劇，其GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》劣Ⅴ類水的占比在20%以上[40].

圖1 北運(yùn)河上游的地理位置Fig.1 Location of the upper Beiyun River Basin

圖2 北運(yùn)河上游的土地利用類型Fig.2 Land use types of the upper Beiyun River Basin

1.2 研究方法

1.2.1 SWAT簡(jiǎn)介

SWAT(soil water and assessment tools，SWAT)模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開(kāi)發(fā)的分布式水文模型，用于模擬流域的徑流、泥沙以及污染物的產(chǎn)生、遷移和轉(zhuǎn)化過(guò)程[41-42].該研究根據(jù)DEM將北運(yùn)河上游流域劃分為90個(gè)子流域，再根據(jù)土地利用、土壤和坡度等數(shù)據(jù)將該流域劃分為583個(gè)水文響應(yīng)單元(hydrological response unit，HRU)，最后輸入氣象、農(nóng)業(yè)管理措施和點(diǎn)源污染等數(shù)據(jù)構(gòu)建SWAT模型.構(gòu)建的SWAT模型對(duì)北運(yùn)河上游流域2017—2019年的總氮、總磷負(fù)荷進(jìn)行模擬.該研究使用的主要數(shù)據(jù)及其來(lái)源見(jiàn)表1.總氮、總磷污染強(qiáng)度的計(jì)算公式：

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及其來(lái)源Table 1 Sources of basic data

式中：[TN]為總氮的污染強(qiáng)度，kg/hm2；ORGN為有機(jī)氮的污染強(qiáng)度，kg/hm2；NSURQ為地表徑流硝酸鹽的污染強(qiáng)度，kg/hm2；LAT_Q_NO3為側(cè)向流硝酸鹽的污染強(qiáng)度，kg/hm2；GWNO3為地下水硝酸鹽的污染強(qiáng)度，kg/hm2；[TP]為總磷的污染強(qiáng)度，kg/hm2；ORGP 為有機(jī)磷的污染強(qiáng)度，kg/hm2；SOLP為可溶性磷的污染強(qiáng)度，kg/hm2；SEDP為無(wú)機(jī)磷的污染強(qiáng)度，kg/hm2.

1.2.2 SWAT模型率定及驗(yàn)證

該研究采用SWAT-CUP軟件對(duì)SWAT模型進(jìn)行率定與驗(yàn)證.首先對(duì)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，篩選出與徑流相關(guān)性強(qiáng)的參數(shù)，然后基于沙河閘2018年日入庫(kù)流量數(shù)據(jù)對(duì)徑流進(jìn)行率定，并采用決定系數(shù)(r2)和納什系數(shù)(NSE)來(lái)評(píng)估徑流模擬的精度.當(dāng)r2＞0.6且NSE＞0.5時(shí)，可認(rèn)為模型模擬精度達(dá)到要求[43].

式中，Oi為i時(shí)刻的實(shí)測(cè)值，O為實(shí)測(cè)值的平均值，Pi為i時(shí)刻的模擬值，P為模擬值的平均值.

由于缺少完整的長(zhǎng)時(shí)間序列水質(zhì)數(shù)據(jù)，基于北京市水科學(xué)技術(shù)研究院提供的北運(yùn)河2018—2019年每月水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，選擇海淀區(qū)溫泉鎮(zhèn)的東埠頭溝(79號(hào)子流域)為驗(yàn)證點(diǎn)，對(duì)比分析了總氮、總磷負(fù)荷實(shí)測(cè)值與模擬值的差異以驗(yàn)證SWAT模型污染物負(fù)荷模擬精度.

1.2.3 關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別

基于SWAT模型2017—2019年總氮、總磷輸出結(jié)果，采用單位面積負(fù)荷指數(shù)法計(jì)算子流域總氮、總磷負(fù)荷強(qiáng)度，并劃分為不同總氮、總磷污染強(qiáng)度等級(jí)，根據(jù)分級(jí)結(jié)果識(shí)別關(guān)鍵源區(qū)[44-45].單位面積負(fù)荷指數(shù)法是關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別的常用方法[46]，其計(jì)算公式：

式中：Pi為子流域i在某時(shí)段內(nèi)的污染負(fù)荷強(qiáng)度，kg/hm2；PTi為子流域i在某時(shí)段內(nèi)產(chǎn)生的污染負(fù)荷量，kg；Ai為子流域i的面積，hm2.

1.2.4 管理措施設(shè)置及評(píng)估

結(jié)合北運(yùn)河上游流域的農(nóng)業(yè)及自然地理環(huán)境，該研究選擇化肥減施、植被緩沖帶和河道植草3種管理措施進(jìn)行生態(tài)環(huán)境效益模擬評(píng)估.化肥減施措施只布設(shè)在農(nóng)業(yè)用地，植被緩沖帶和河道植草措施布設(shè)在所有土地利用類型上，具體措施描述及參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表2.管理措施的生態(tài)環(huán)境效益多以污染物的削減率來(lái)表示，削減率計(jì)算公式見(jiàn)式(6).

表2 最佳管理措施情景設(shè)置Table 2 BMPs scenarios setting

式中：R為污染物削減率，%；LBAS為基準(zhǔn)情境下模型輸出的總氮或總磷負(fù)荷，kg；LBMPs為布設(shè)管理措施后模型輸出的總氮或總磷負(fù)荷，kg.

2 結(jié)果與分析

2.1 模型率定與驗(yàn)證

參數(shù)敏感性分析結(jié)果及參數(shù)取值如表3.徑流量對(duì)徑流曲線參數(shù)、地下水延遲系數(shù)、淺水層補(bǔ)給參數(shù)、植被吸水補(bǔ)償系數(shù)、土壤飽和水力傳導(dǎo)度、河道曼寧系數(shù)、植被截留量等參數(shù)較為敏感，表明這些參數(shù)對(duì)徑流模擬精度影響較大.圖3為2018年北運(yùn)河上游沙河閘徑流實(shí)測(cè)值與模擬值比較結(jié)果，模擬的徑流與實(shí)測(cè)的徑流較為一致，r2和NSE系數(shù)均在0.63以上，表明構(gòu)建的SWAT模型能較好地模擬北運(yùn)河上游流域的徑流特征.表4為2018年79號(hào)子流域總氮、總磷負(fù)荷實(shí)測(cè)值與模擬值的對(duì)比結(jié)果，SWAT模型模擬的總氮、總磷負(fù)荷與實(shí)測(cè)值一致，誤差均小于10%，模擬精度較高.總體上，SWAT模型能夠準(zhǔn)確地模擬北運(yùn)河上游流域的氮磷負(fù)荷，可應(yīng)用于北運(yùn)河上游流域氮磷污染模擬研究.

表3 SWAT模型參數(shù)敏感性分析及取值Table 3 Parameter sensitivity analysis and calibration of SWAT model

圖3 2018年北運(yùn)河上游沙河閘徑流實(shí)測(cè)值與模擬值比較Fig.3 Comparison between measured and simulated runoff at the Shahe Floodgate Station of the upper Beiyun River in 2018

表4 2018年79號(hào)子流域總氮、總磷負(fù)荷的實(shí)測(cè)值與模擬值Table 4 Measured and simulated TN and TP load of 79 subbasins in 2018

2.2 氮磷污染負(fù)荷空間分布特征分析

北運(yùn)河上游2019年總氮、總磷負(fù)荷的空間分布特征如圖4所示.該研究采用自然斷點(diǎn)法對(duì)總氮、總磷負(fù)荷進(jìn)行等級(jí)劃分，結(jié)果(見(jiàn)圖4)顯示，2019年北運(yùn)河上游產(chǎn)生的總氮、總磷負(fù)荷分別為126 444.22和12 394.76 kg，空間分布呈現(xiàn)東南高、西北低的特征.總氮、總磷負(fù)荷較高的子流域主要分布在南邵鎮(zhèn)、沙河鎮(zhèn)、百善鎮(zhèn)、昌平鎮(zhèn)、馬池口鎮(zhèn)等地區(qū).這些地區(qū)主要土地利用類型為城鎮(zhèn)用地、耕地和農(nóng)村居民點(diǎn)，地勢(shì)平坦、人口密集且活動(dòng)頻繁，導(dǎo)致氮、磷污染物更加容易產(chǎn)生和積累.而總氮、總磷負(fù)荷較低的子流域主要分布在大莊科鄉(xiāng)、井家莊鄉(xiāng)、八達(dá)嶺鎮(zhèn)、雁翅鎮(zhèn)等地區(qū).這些地區(qū)主要土地利用類型為林地和草地，植被覆蓋度高、人類活動(dòng)少，因此氮、磷污染物不易產(chǎn)生，流失量也很少.此外，模擬結(jié)果還顯示研究區(qū)西南部的流村鎮(zhèn)地區(qū)總氮、總磷負(fù)荷也較高.這主要是因?yàn)樵摰貐^(qū)的土地利用以城鎮(zhèn)用地和果園為主，頻繁的人類活動(dòng)和果園施肥也使該地區(qū)產(chǎn)生了較多的氮、磷污染物.

圖4 2019年北運(yùn)河上游總氮、總磷負(fù)荷的空間分布Fig.4 Spatial distribution of TN and TP load in the upper Beiyun River of 2019

2.3 關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別

圖5為總氮、總磷污染強(qiáng)度空間分布情況.由圖5可知，總氮、總磷污染強(qiáng)度高的子流域集中分布在研究區(qū)東南部，其中19號(hào)、20號(hào)、32號(hào)等13個(gè)子流域?yàn)榈廴娟P(guān)鍵源區(qū)，產(chǎn)生的總氮負(fù)荷占全流域總氮負(fù)荷的34.56%.而磷污染的關(guān)鍵源區(qū)為14號(hào)、48號(hào)、64號(hào)等6個(gè)子流域，產(chǎn)生的總磷負(fù)荷占全流域總磷負(fù)荷的13.77%.綜合氮、磷污染關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別結(jié)果，確定研究區(qū)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)為14號(hào)、19號(hào)、20號(hào)等17個(gè)子流域.這17個(gè)子流域面積僅占流域總面積的13.16%，產(chǎn)生的總氮、總磷負(fù)荷卻分別占全流域的39.16%和38.10%，符合關(guān)鍵源區(qū)的基本特征，即較小的面積貢獻(xiàn)較多的污染負(fù)荷.

圖5 北運(yùn)河上游總氮、總磷污染強(qiáng)度的空間分布Fig.5 Spatial distribution of TN and TP pollution intensity in the upper Beiyun River

2.4 最佳管理措施污染物削減效果評(píng)估

圖6為不同植被緩沖帶和河道植草措施總氮、總磷削減率.不同面積比植被緩沖帶對(duì)總氮、總磷的削減率均在36%以上，其中面積比為1/5的植被緩沖帶總氮、總磷削減率最大，分別為39.20%和40.37%；面積比為1/60的植被緩沖帶總氮、總磷削減率最小，分別為36.81%和38.93%.結(jié)果顯示，隨植被緩沖帶面積比增加，總氮、總磷的削減率無(wú)明顯提升(削減率增加均小于1%).其原因可能是，當(dāng)植被緩沖帶面積比超過(guò)一定范圍時(shí)，大部分的污染物在緩沖帶前端已被過(guò)濾截留，此時(shí)植被緩沖帶面積比的增加對(duì)污染物削減率提升較小.而植被緩沖帶作為工程措施不僅占用工程用地，措施建設(shè)和維修保護(hù)成本也較高，因此在措施布設(shè)過(guò)程中需要考慮當(dāng)?shù)貙?shí)際的自然地理及社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件.

河道植草對(duì)總氮的削減率在7.94%～19.47%之間，對(duì)總磷的削減率在26.29%～50.90%之間(見(jiàn)圖6).隨著河道植草長(zhǎng)度增加，總氮、總磷的削減率呈增加趨勢(shì)，說(shuō)明河道植草措施的污染物削減率與植草河道長(zhǎng)度呈正相關(guān).結(jié)果顯示，植被緩沖帶和河道植草措施對(duì)總磷、總磷都有較好的削減效果.這是因?yàn)橹脖痪彌_帶布設(shè)在河流與陸地間，能通過(guò)吸收、阻滯、轉(zhuǎn)化和過(guò)濾等作用增加對(duì)氮磷污染物的截留量和吸收量；河道植草措施通過(guò)降低河流流速、減少河道沖刷，也能有效地削減非點(diǎn)源氮磷污染[47-48].但植被緩沖帶和河道植草措施對(duì)泥沙沉積物的截留，可能會(huì)導(dǎo)致河道堵塞等問(wèn)題，因此需要對(duì)植被緩沖帶和河道植草措施進(jìn)行定期清理維護(hù).

圖6 不同植被緩沖帶和河道植草措施對(duì)總氮、總磷削減率的影響Fig.6 Reduction rates of TN and TP in different filter strip and grassed waterway

表5為化肥減施50%對(duì)總氮、總磷削減率的影響.化肥減施措施對(duì)總氮、總磷削減率分別為0.3%和3.0%，該措施對(duì)污染物的削減率差.這主要是因?yàn)榛蕼p施措施主要布設(shè)在農(nóng)業(yè)用地上，而該研究區(qū)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)農(nóng)業(yè)用地占地面積小(僅占9.62%)，導(dǎo)致化肥減施措施對(duì)污染物削減效果差.

表5 化肥減施50%對(duì)總氮、總磷削減率的影響Table 5 Reduction rates of TN and TP by 50% of chemical fertilizer

3 討論

該研究基于SWAT模型對(duì)北運(yùn)河上游流域總氮、總磷負(fù)荷進(jìn)行模擬，識(shí)別研究區(qū)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)，并評(píng)估不同BMPs對(duì)關(guān)鍵源區(qū)總氮、總磷的削減效果.結(jié)果表明，植被緩沖帶和河道植草對(duì)總氮、總磷的削減效果要優(yōu)于化肥減施，這與前人的研究結(jié)果[49]一致.但在已有的研究中，多將植被緩沖帶和河道植草布設(shè)在耕地或果園等農(nóng)業(yè)用地[50-51]，沒(méi)有考慮這兩種措施在治理城市非點(diǎn)源污染方面的效益.而該研究將這兩種措施布設(shè)在包括城鎮(zhèn)用地在內(nèi)的所有土地利用類型上，結(jié)果顯示，不同植被緩沖帶對(duì)總氮、總磷的削減率都在36%以上，河道植草對(duì)總氮、總磷的削減率分別在7.94%～19.47% 和26.29%～50.90%之間，說(shuō)明這2種措施對(duì)北運(yùn)河上游流域農(nóng)業(yè)及城市非點(diǎn)源污染都有著很好的污染物削減效果.

以往研究[52-53]結(jié)果表明，BMPs是非點(diǎn)源污染治理最有效的方法之一，而其效益評(píng)估研究一直是研究的熱點(diǎn).最佳管理措施效益評(píng)估研究，主要分為生態(tài)環(huán)境效益評(píng)估和經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估兩方面.生態(tài)環(huán)境效益評(píng)估主要通過(guò)模型模擬的方法，例如：Liu等[54]基于SWAT模型評(píng)估單個(gè)和組合BMPs針對(duì)活性磷和總磷的削減效果；杜穎恩等[55]基于SWMM模型評(píng)估不同LID設(shè)施空間格局對(duì)徑流控制和雨水徑流污染負(fù)荷的影響；HSPF模型可通過(guò)SPEC-ACTION和BMPRAC模塊評(píng)估BMPs對(duì)污染物的削減效果[56].以往研究多將不同BMPs布局在全流域范圍內(nèi)進(jìn)而評(píng)估污染物削減率.這可能導(dǎo)致資源利用效率不高，未能將非點(diǎn)源污染的治理效率提升到最大，特別是在資源有限條件下.而該研究識(shí)別了研究區(qū)非點(diǎn)源污染關(guān)鍵源區(qū)，并重點(diǎn)評(píng)估了布設(shè)在非點(diǎn)源關(guān)鍵源區(qū)不同BMPs對(duì)污染物的削減效果.這不僅能有效提升非點(diǎn)源污染治理效率，還能使資源調(diào)配更合理.但受模型內(nèi)措施庫(kù)和數(shù)據(jù)量限制，本研究選擇的最佳管理措施較少.因此，在以后的研究中需要進(jìn)一步完善最佳管理措施數(shù)據(jù)庫(kù)，為非點(diǎn)源污染治理提供更優(yōu)的措施選擇.該研究受數(shù)據(jù)條件限制，未能對(duì)BMPs的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)估.對(duì)BMPs進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估也是降低治理成本的有效途徑.經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估的方法比較多樣，例如：Panagopoulos等[57]采用成本效益比評(píng)估BMPs經(jīng)濟(jì)效益；Haas等[58]在考慮成本效益比的基礎(chǔ)上進(jìn)一步比較了不同BMPs的成本收益比；歐美等國(guó)家通過(guò)建立BMPs成本-效益數(shù)據(jù)庫(kù)為用戶提供參考[59].但是，目前缺少評(píng)估經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)體系，對(duì)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估沒(méi)有較為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn).除經(jīng)濟(jì)效益外，本研究對(duì)最佳管理措施的設(shè)置僅考慮降低污染物削減率，而未考慮到影響最佳管理措施布設(shè)的其他因素，如地形地貌、土地利用等[60-61].因此，未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步完善措施篩選布設(shè)體系，充分考慮最佳管理措施布設(shè)的多方面影響因素，科學(xué)合理地進(jìn)行最佳管理措施的篩選布局.

此外，模型模擬與關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別也存在一定局限性.物理模型建模過(guò)程中主要利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)率定模型參數(shù)，進(jìn)而降低模型不確定性[62].同時(shí)，對(duì)于不同BMPs污染物削減率的模擬結(jié)果也需要相關(guān)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證.然而，受監(jiān)測(cè)及試驗(yàn)條件的限制，本研究缺少全流域的實(shí)測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)的BMPs污染物削減率數(shù)據(jù)用于模型率定驗(yàn)證.盡管本研究基于現(xiàn)有水質(zhì)數(shù)據(jù)從年總氮、總磷負(fù)荷上對(duì)模型模擬結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，且實(shí)際值與模擬值之間的擬合度較高，但是為了能進(jìn)行更長(zhǎng)時(shí)間序列、更精確地模擬，仍需要加強(qiáng)北運(yùn)河上游流域水質(zhì)監(jiān)測(cè)工作，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證不同BMPs的污染物削減率，以便開(kāi)展更精確地分析計(jì)算，提供更精確的科學(xué)參考.非點(diǎn)源污染的產(chǎn)生受地形、土壤、土地利用、降雨和人類活動(dòng)等多種因素影響，這些因素可能會(huì)導(dǎo)致關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別的不確定性.但基于SWAT模型的單位面積負(fù)荷指數(shù)法，未考慮降雨空間分布不均、流域地形等特點(diǎn)，在識(shí)別關(guān)鍵源區(qū)上存在不確定性.因此，在未來(lái)研究中還需要進(jìn)一步加強(qiáng)關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別方法的創(chuàng)新，提高關(guān)鍵源區(qū)的識(shí)別精度.

4 結(jié)論

a) 2019年北運(yùn)河上游流域產(chǎn)生的總氮、總磷負(fù)荷分別為126 444.22和12 394.76 kg，空間分布特征為東南部高、西北部低，城鎮(zhèn)用地、耕地和果園是總氮、總磷負(fù)荷的主要來(lái)源.

b) 北運(yùn)河上游關(guān)鍵源區(qū)分布在東南部17條子流域，占流域總面積的13.16%，產(chǎn)生的總氮、總磷負(fù)荷分別占全流域的39.16%和38.10%.

c) 1/5面積比植被緩沖帶的總氮、總磷削減率最高，分別為39.20%和40.37%；2 km河道植草的總氮、總磷削減率最高，分別為19.47%和50.90%；由于北運(yùn)河上游流域關(guān)鍵源區(qū)范圍內(nèi)農(nóng)地面積較小(僅占9.62%)，化肥減施措施對(duì)污染物削減效果較低.