摘" 要：

武烈河是承德市工農(nóng)業(yè)及居民生活用水的重要水源，開展流域污染物負(fù)荷模擬及來源解析對流域水污染控制和管理具有重要意義。采用ReNuMa模型對武烈河磷礦上游斷面子流域2015—2020年的水文徑流過程和全流域2018—2020年的總氮（TN）、總磷（TP）污染負(fù)荷量進行模擬，解析氮磷負(fù)荷的來源及貢獻率。結(jié)果表明：①2018—2020年，年均TN負(fù)荷量為655.98 t，各污染來源貢獻率由大到小依次為地下水（30.68%）＞點源（25.63%）＞腐生系統(tǒng)（25.16%）＞沉積物源（12.85%）＞地表徑流（5.68%）；2018—2020年，年均TP負(fù)荷量為8.12 t，各污染來源貢獻率由大到小依次為沉積物源（49.58%）＞點源（16.54%）＞地下水（15.01%）＞腐生系統(tǒng)（13.20%）＞地表徑流（5.67%）。②年內(nèi)氮磷污染負(fù)荷入河量以非點源為主，分別占總負(fù)荷的74.37%和83.46%，點源與非點源的貢獻占比受汛期和非汛期影響顯著，非汛期以點源形式輸入的負(fù)荷占比遠(yuǎn)超汛期（6—9月）的。本研究結(jié)果能夠為流域水質(zhì)改善和污染管控方案的制定提供借鑒。

關(guān)鍵詞：ReNuMa模型；武烈河流域；徑流模擬；氮磷負(fù)荷量；污染源解析

中圖分類號：X522""" 文獻標(biāo)識碼：A""""""" 文章編號：2096-6792（2024）05-0069-09

收稿日期：2023-04-30

基金項目：全球環(huán)境基金（GEF）水資源與水環(huán)境綜合管理主流化項目（1-2，2-6）。

第一作者：

門寶輝（1973—），男，教授，博導(dǎo)，博士，從事水文水資源與水環(huán)境等方面的研究。E-mail：menbh@ncepu.edu.cn。

通信作者：李宣瑾（1994—），女，碩士研究生，從事環(huán)境科學(xué)方面的研究。E-mail：li.xuanjin@fecomee.org.cn。

引用：門寶輝，申耀鐸，李宣瑾，等.基于ReNuMa模型的武烈河氮磷負(fù)荷模擬及來源解析［J］.華北水利水電大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2024，45（5）：69-77，99.

MEN Baohui，SHEN Yaoduo，LI Xuanjin，et al.Simulation and source analysis of nitrogen and phosphorus loading of Wulie River based on ReNuMa model［J］.Journal of North China university of water resources and electric power （natural science edition），2024，45（5）：69-77，99.

DOI：10.19760/j.ncwu.zk.2024055

Simulation and Source Analysis of Nitrogen and Phosphorus

Loading of Wulie River Based on ReNuMa Model

MEN Baohui1， SHEN Yaoduo1， LI Xuanjin2， LIU Canjun1

（1.College of Water Resources and Hydropower Engineering， North China Electric Power University， Beijing 102206， China；

2.Center for Foreign Cooperation and Exchange， Ministry of Ecology and Environment， Beijing 100035， China）

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Abstract：

Wulie River is an important source of water for industrial， agricultural and residential use in Chengde， and the modelling of pollutant loads and source analysis in watersheds is of great importance to the control and management of water pollution in watersheds. ReNuMa model was used to simulate the hydrological runoff process from 2015 to 2020 and the total nitrogen （ TN ） and total phosphorus （ TP ） pollution load of the whole basin from 2018 to 2020 in the upper section of Phosphate Mine in Wulie River basin， the source and contribution rate of nitrogen and phosphorus load were analyzed. The results show that： ① From 2018 to 2020， the average annual TN load was 655.98 t， and the contribution of each pollution source in descending order was groundwater （30.68%） gt; point source （25.63%） gt; Saprophytic system （25.16%） gt; sediment source （12.85%） gt; surface runoff （5.68%）. From 2018 to 2020， the average annual TP load was 8.12 t， the contribution of each pollution source in descending order was sediment sources （49.58%） gt; point sources （16.54%） gt; groundwater （15.01%） gt; Saprophytic system （13.20%） gt; surface runoff （5.67%）. ② Nitrogen and phosphorus pollution loads into the river during the year were dominated by non-point sources， accounting for 74.37% and 83.46% of the total load respectively， the proportions of contribution from point and non-point sources are significantly influenced by the flood and non-flood periods， the proportion of load input as point sources during the non-flood period is far exceeding that of the flood period from June to September. This study can provide scientific guidance for the development of targeted water quality improvement and pollution control programmes in the basin.

Keywords：

ReNuMa model； Wulie River basin； runoff simulation； nitrogen and phosphorus loads； analysis of pollution sources

流域水環(huán)境污染問題在全球范圍日益突出，氮、磷元素的化合物通過各種來源大量進入水體，造成流域水質(zhì)惡化及水域富營養(yǎng)化等問題［1］。定量化計算氮磷污染負(fù)荷，解析污染源構(gòu)成及各類來源的負(fù)荷貢獻［2］，對于制定有效的污染防控方案和推動流域水環(huán)境質(zhì)量改善有重要意義［3-4］。武烈河作為灤河的一級支流，是承德市工農(nóng)業(yè)及居民生活用水的重要水源，也是京津冀水源涵養(yǎng)功能的關(guān)鍵組成區(qū)域。然而，隨著工業(yè)化發(fā)展和城鎮(zhèn)規(guī)模的擴大，大量污染物入河導(dǎo)致武烈河水質(zhì)不斷變差。周煉等［5］從空間上綜合評價了武烈河水質(zhì)污染特征，結(jié)果表明，流域干流斷面水質(zhì)為Ⅲ、Ⅳ類；白輝等［6］采用一維模型計算武烈河流域水環(huán)境容量，結(jié)果表明，其處于超載狀態(tài)。為解決頻出的水環(huán)境問題，因地制宜開展污染負(fù)荷模擬及來源解析是武烈河流域水環(huán)境優(yōu)化和水污染防治的基礎(chǔ)和重點。

流域污染物負(fù)荷按照輸入方式可分為點源和非點源負(fù)荷，相較于容易控制的點源負(fù)荷，非點源負(fù)荷具有影響范圍廣、遷移過程復(fù)雜、不確定性強、危害性大等特點，是流域水環(huán)境問題研究的難點［7-8］，其負(fù)荷量的模擬及來源分類解析是污染物負(fù)荷模型開發(fā)的關(guān)鍵。隨著水污染治理工作的持續(xù)推進，流域污染物負(fù)荷模型得到進一步發(fā)展。目前，代表性的模型有GWLF（Generalized Watershed Loading Function）、AnnAGNPS、HSPF、SWAT等［9-12］，其中，AnnAGNPS模型適合模擬泥沙侵蝕，對氮磷負(fù)荷量的模擬效果略差［13］；HSPF和SWAT模型在長時間序列的模擬中表現(xiàn)較好，但對數(shù)據(jù)量要求高，模型所需參數(shù)多，模擬結(jié)果具有不確定性。由美國HAITH D A教授等［14］于1987年開發(fā)的GWLF模型具有數(shù)據(jù)需求低、輸出結(jié)果分類明確、模擬精度高等優(yōu)點，且對小于1萬km2中小尺度流域適用度高，該模型已在我國南方新安江流域［15-16］、北方灤河流域［17-18］和于橋水庫［19-20］等地的污染負(fù)荷研究中取得了良好的應(yīng)用效果。

目前，關(guān)于武烈河流域污染負(fù)荷模型應(yīng)用及模擬的研究還未深入，水環(huán)境方面的研究多側(cè)重于水質(zhì)的綜合評價［21］，有關(guān)灤河流域氮磷負(fù)荷估算的研究僅局限在柳河［17］和瀑河［18］等支流。本文采用基于GWLF再開發(fā)的區(qū)域營養(yǎng)鹽管理的ReNuMa（Regional Nutrient Management）模型［22］，選取總氮（TN）、總磷（TP）為特征污染物，先采用該模型的水文學(xué)模塊模擬武烈河上磷礦上游子流域2015—2020年的降雨徑流過程，然后使用營養(yǎng)鹽模塊，以模型校準(zhǔn)后的參數(shù)集進行整個研究區(qū)2018—2020年的氮磷污染負(fù)荷模擬估算，根據(jù)輸出結(jié)果識別氮磷污染來源組成及貢獻率，以期為武烈河流域的水環(huán)境管理工作提供技術(shù)支撐。

1" 材料與方法

1.1" 研究區(qū)域概況

武烈河流域位于華北平原東北部，屬于海灤河水系，是河北省承德市的境內(nèi)河流。武烈河干流全長110 km、流域面積約2 550 km2，河流流向自北向南，上游有呈扇形分布的興隆河、鸚鵡河、茅溝河、玉帶河共4條支流，如圖1所示。流域?qū)儆诘湫偷陌霛駶櫚敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候，四季分明，年平均氣溫為8.9 ℃，多年平均降水量為537.2 mm，年平均徑流量為2.60×108 m3，地下水資源量為1.02×108 m3，降水的年內(nèi)分布和徑流的年內(nèi)分配極不均勻，6—9月的降水量和徑流量分別占全年降水量和年均徑流量的77.9%和73.7%［23］。土地利用類型主要為林地、草地和耕地，分別占總流域面積的51.8%、23.8%和19.5%，其余為城鄉(xiāng)建設(shè)用地、水體和未利用地。流域主要土壤類型為富含腐殖質(zhì)的褐土、棕壤和草甸土，河道兩岸耕墾程度高，水土流失嚴(yán)重。

武烈河中下游干流上設(shè)有磷礦上游和上二道河子兩個水文水質(zhì)監(jiān)測斷面。上二道河子斷面以上控制流域面積為2 405 km2，占武烈河流域總面積的94.3%，斷面以下河段流經(jīng)承德市區(qū)，其徑流受到承德避暑山莊和12道橡膠壩等水資源開發(fā)工程的影響。因此，為還原徑流過程模擬的真實性，選取武烈河上二道河子斷面以上流域作為研究區(qū)域。

1.2" 數(shù)據(jù)來源與處理

采用的原始數(shù)據(jù)主要包括流域的數(shù)字高程地圖、土地利用類型、模型模擬時段內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、監(jiān)測斷面的水文與水質(zhì)連續(xù)實測數(shù)據(jù)和區(qū)域人口及其排污數(shù)據(jù)等，原始數(shù)據(jù)來源及具體描述見表1。

考慮到ReNuMa模型的數(shù)據(jù)輸入格式，將原始的柵格數(shù)據(jù)通過ArcGIS 10.5軟件進行處理，根據(jù)數(shù)字高程（DEM）圖提取流域河網(wǎng)，以上二道河子斷面為流域出口劃分流域邊界，提取并統(tǒng)計流域內(nèi)各土地利用類型面積及人口數(shù)量。

1.3" 研究方法

1.3.1" ReNuMa模型的水文模塊

利用ReNuMa模型的水文模塊模擬研究區(qū)的降雨-徑流過程，基于日尺度氣象數(shù)據(jù)使用SCS-CN徑流曲線方程和水量平衡原理計算徑流量。模型的河川徑流量是地表徑流與地下徑流之和，且流域徑流流動全程時間遠(yuǎn)小于1個月，這樣可在月尺度模擬下取得可靠的結(jié)果。其計算公式如下：

QR=Qt+Gt，（1）

Qt=∑ji=1（Qi，t·Areai）∑ji=1Areai，（2）

Gt=rSt。（3）

式中：QR、Qt和Gt分別為第t天的河川徑流深、地表徑流深和地下徑流深，cm；j為土地利用類型數(shù)目；Qi，t為第t天、第i類土地利用類型的平均地表徑流深，cm；Areai為第i類土地利用類型面積，hm2；r為退水系數(shù)；St為第t天淺層飽和區(qū)含水量，cm。地表徑流是各類土地利用類型上產(chǎn)流的總和，視流域為整體來計算地下水量，不區(qū)分土地利用類型。

1.3.2" ReNuMa模型的營養(yǎng)鹽模塊

利用ReNuMa模型的營養(yǎng)鹽模塊模擬估算研究區(qū)的氮磷污染負(fù)荷量，該模塊將污染物分為溶解態(tài)和固相態(tài)，河川徑流氮或磷月負(fù)荷通量計算公式如下：

Lm=LDm+LSm，（4）

LDm=DRm+DGm+DPm+DSm，（5）

LSm=SSm+SUm。 （6）

式中：m為月份，m=1、2、…、12;Lm、LDm、LSm分別為營養(yǎng)鹽（氮或磷）總負(fù)荷、溶解態(tài)營養(yǎng)鹽負(fù)荷、固相態(tài)營養(yǎng)鹽負(fù)荷，kg；DRm、DGm、DPm和DSm分別為地表徑流、地下水、點源和腐生系統(tǒng)中溶解的營養(yǎng)鹽負(fù)荷，kg；SSm和SUm分別為沉積物和城市沖刷攜帶的營養(yǎng)鹽負(fù)荷，kg。

該模塊中地表徑流來源僅指來自農(nóng)業(yè)和自然土地利用類型（耕地、林地、草地三類）上的降雨徑流攜帶的負(fù)荷量，點源負(fù)荷量是經(jīng)統(tǒng)計污水處理廠和工業(yè)廢水的排污數(shù)據(jù)得出的，腐生排水系統(tǒng)負(fù)荷量在估算時考慮未經(jīng)污水管道或污水處理廠的居民生活排放負(fù)荷量和生長季植物對人口排污的吸收量。人口的排污方式分為普通、短循環(huán)、池塘、直排共4種。本研究設(shè)置河道兩邊500 m內(nèi)為緩沖帶［24］，根據(jù)人口密度柵格數(shù)據(jù)提取緩沖帶內(nèi)人口作為短循環(huán)類型排污，緩沖帶外人口作為普通類型排污，點源排污量經(jīng)統(tǒng)計后折算為月平均值。沉積物源負(fù)荷指來自農(nóng)業(yè)和自然土地利用類型的泥沙等沉積物攜帶的負(fù)荷量。鑒于研究區(qū)以丘陵山地為主，城市建設(shè)僅占2.9%，故在開展負(fù)荷量估算時城市沖刷可忽略不計。

1.3.3" 模擬結(jié)果的評價指標(biāo)

模擬結(jié)果的評價指標(biāo)選取目前國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于水文領(lǐng)域中的兩項統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)，即納什系數(shù)（Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient，NSE）和決定系數(shù)（R2）［25］，對比ReNuMa模型的模擬結(jié)果與實測值，評價ReNuMa模型的擬合程度并判斷輸出值的有效性。其計算公式如下：

NSE=1－∑ni=1（Oi－Pi）2∑ni=1（Oi－O）2，（7）

R2=∑ni=1（Pi－P）（Oi－O）2∑ni=1（Pi－P）2∑ni=1（Oi－O）2。（8）

式中：Oi為第i月的實測值；Pi為第i月的模擬值；O為實測值的月平均值；n為模擬的總月數(shù)。納什系數(shù)（NSE）的取值范圍為（－∞，1］，當(dāng)NSE＜0時，表示模擬結(jié)果不可信，一般來說，當(dāng)NSE＞0.5且R2＞0.6時，認(rèn)為模擬結(jié)果是可以接受的［26］，NSE和R2的值越接近1，表示模擬結(jié)果與實測值的匹配程度越好。

2" 結(jié)果與分析

2.1" ReNuMa模型參數(shù)的校準(zhǔn)結(jié)果

ReNuMa模型在參數(shù)校準(zhǔn)時采用Excel中的規(guī)劃求解宏插件，基于逐月實測數(shù)據(jù)，利用非線性最小二乘法來對一個或多個ReNuMa模型參數(shù)進行校準(zhǔn)，當(dāng)模擬值與實測值的誤差平方和達(dá)到最小時，即得到最優(yōu)的模型參數(shù)集。

采用磷礦上游監(jiān)測斷面的逐月平均流量進行水文參數(shù)的校準(zhǔn)，模擬時間為2015年1月—2020年12月，共72個月。磷礦上游監(jiān)測斷面以上控制流域面積為2 281 km2，約占研究流域總面積的95%。該子流域內(nèi)河川徑流受人為擾動較小，主要以天然降水產(chǎn)匯流為主，流量監(jiān)測資料相對完整。因此，以磷礦上游斷面實測數(shù)據(jù)來校準(zhǔn)參數(shù)，并將最優(yōu)參數(shù)結(jié)果應(yīng)用于全流域的模擬［16］。

用2014年的日降水量和氣溫數(shù)據(jù)為模型“預(yù)熱”，使模型初始條件趨于穩(wěn)定；將2015—2019年作為模型校準(zhǔn)期，校準(zhǔn)參數(shù)主要包括各類土地利用類型的徑流曲線數(shù)（Curve Numbers，CN）值、校準(zhǔn)期和驗證期的蒸發(fā)覆蓋因子、地下水退水系數(shù)和滲濾系數(shù)以及不飽和層蓄水量等；將2020年作為模型驗證期，驗證校準(zhǔn)后參數(shù)的可行度。運行ReNuMa模型的河川徑流校準(zhǔn)模塊對水文參數(shù)組進行校準(zhǔn)，得到的最優(yōu)參數(shù)組見表2。

2.2 "模擬結(jié)果及適用性評價

2.2.1" 徑流過程模擬結(jié)果

根據(jù)ReNuMa模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集和校準(zhǔn)后的水文參數(shù)組，模擬得到2015—2020年磷礦上游子流域出口斷面的降雨過程-實測徑流-模擬徑流的擬合結(jié)果，如圖2所示。對比圖2中的模擬輸出結(jié)果和斷面實測值可知：在校準(zhǔn)期內(nèi)，ReNuMa模型的納什系數(shù)（NSE）達(dá)到了0.808，ReNuMa模型的模擬效果等級屬于“非常好”［26］；在驗證期內(nèi)的納什系數(shù)（NSE）為0.705，ReNuMa模型的模擬效果屬于“好”的擬合等級。

月徑流深實測值與模擬值基于斜率k=1參照線的對比結(jié)果如圖3所示。由圖3可知：校準(zhǔn)期的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.838，驗證期的決定系數(shù)為0.694，擬合效果較好。綜合兩種統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)的計算結(jié)果，可以推斷ReNuMa模型能夠較好地模擬出磷礦上游子流域由降水引起的徑流過程。在月尺度下，所率定的水文參數(shù)組可以提供可靠的模擬結(jié)果，能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于整個研究區(qū)的水文模擬，并進行典型營養(yǎng)鹽氮與磷負(fù)荷量的模擬和估算。

2.2.2" 污染負(fù)荷的模擬結(jié)果

以上二道河子監(jiān)測斷面為研究區(qū)出口，基于2017年9月至2020年12月共40個月的月尺度水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，校準(zhǔn)ReNuMa模型最優(yōu)的TN和TP參數(shù)組，并模擬研究時段內(nèi)的逐月TN和TP的負(fù)荷通量，模擬結(jié)果與實測污染負(fù)荷通量對比如圖4所示。根據(jù)式（7）計算得到流域月TN負(fù)荷通量模擬的納什系數(shù)為0.764，月TP負(fù)荷通量模擬的納什系數(shù)為0.621，擬合精度較好。從圖4中的TN模擬結(jié)果來看，ReNuMa模型模擬時對夏季汛期TN和TP的負(fù)荷通量峰值的匹配程度較差，在短歷時降水量較多的2018年和2019年8月，模擬得到的負(fù)荷通量峰值出現(xiàn)偏小的現(xiàn)象。原因為：在夏季降雨量多的月份，易溶于水的氮類污染物大量匯入河流，從而污染負(fù)荷的實測值在該時期突然變大，結(jié)合齊作達(dá)等［27］的研究成果，發(fā)現(xiàn)ReNuMa模型對污染負(fù)荷峰值的捕捉效果不穩(wěn)定，即ReNuMa模型對于污染負(fù)荷峰值的模擬具有一定的不確定性。但一般來說，在流域污染源解析時應(yīng)多考慮年尺度上的污染源組成［17］，此尺度下特殊月份的模擬偏差對結(jié)果影響較小。

流域月TN和TP負(fù)荷通量的實測值與模擬值基于斜率k=1參照線的對比結(jié)果如圖5所示。由圖5可看出：在TN、TP負(fù)荷量較大的個別月份，其模擬值較實測值出現(xiàn)顯著差異，但在大多數(shù)模擬月份，TN、TP的實測值與模擬值的擬合程度較高。根據(jù)式（8）的計算結(jié)果可知，ReNuMa模型模擬月TN負(fù)荷通量的決定系數(shù)R2達(dá)到了0.830，模擬月TP負(fù)荷通量的R2為0.755。納什系數(shù)和決定系數(shù)的計算結(jié)果表明，ReNuMa模型能夠較好地模擬流域內(nèi)TN和TP負(fù)荷量的變化情況，根據(jù)模擬結(jié)果進行氮磷污染物的來源解析。

2.3" 氮磷污染變化特征

在流域降雨產(chǎn)匯流作用下，地表徑流和地下水?dāng)y帶氮、磷等污染物匯入河道而改變河流水質(zhì)，基于2018—2020年逐月水質(zhì)實測數(shù)據(jù)分析TN、TP的污染變化特征。

武烈河流域上二道河子監(jiān)測斷面2018—2020年的TN、TP監(jiān)測濃度如圖6所示。由圖6可知：2018—2020年月平均TN濃度逐漸降低，從2018年的TN月平均濃度6.52 mg/L小幅下降到2019年的6.40 mg/L，再至2020年的4.68 mg/L，共下降28.2%，濃度值中位數(shù)明顯減小，年內(nèi)各月份的TN濃度分布比較不集中；月平均TP濃度在2018—2020年先降低后升高，從2018年的0.042 mg/L下降到2019年的0.028 mg/L，在2020年升高到0.047 mg/L，年內(nèi)TP濃度變化范圍較大，但濃度分布相對集中，考慮TP濃度量級較小和實地監(jiān)測過程中存在精度誤差，圖6中少數(shù)月份出現(xiàn)的異常值不影響整體結(jié)果。

污染物負(fù)荷量受水量和水質(zhì)共同控制。以研究區(qū)出口斷面的徑流量與月實測TN和TP濃度的乘積計算實測氮磷負(fù)荷量。2018—2020年徑流量、實測與模擬的氮磷負(fù)荷量結(jié)果見表3。由表3可知：2018—2020年這三年流域內(nèi)的河川徑流量分別為0.946億m3、1.179億m3、1.204億m3，2020年的河川徑流量較2018年的增加了27.3%，原因是主要受到降水量影響，2018—2020年這三年流域降水量分別為467.8 mm、490.7 mm、542.8 mm，徑流量的變化情況符合降水逐漸增加的趨勢；模擬時段內(nèi)TN負(fù)荷量為633.24～672.54 t，年平均TN負(fù)荷量為655.98 t；模擬得到的TP負(fù)荷量為7.47～8.56 t，年平均TP負(fù)荷量為8.12 t。TN、TP負(fù)荷量的實測值和模擬值變化情況相同，TN負(fù)荷量在2018—2019年增加，在2019—2020年減小，TP負(fù)荷量在2018—2020年先減小后增加，模擬得到的TP負(fù)荷量變化情況與其月監(jiān)測平均值變化趨勢一致。

2.4" 污染物負(fù)荷來源解析

應(yīng)用ReNuMa模型進行污染物負(fù)荷來源解析，得到溶解態(tài)和固相態(tài)兩種形態(tài)污染物的輸出結(jié)果，其中溶解態(tài)包括地表徑流和地下水?dāng)y帶、區(qū)域點源輸入、腐生系統(tǒng)產(chǎn)排污等4種來源方式，固相態(tài)多以附著泥沙等沉積物的方式作為流域的負(fù)荷輸入。分析特征污染物來源及其所占比例，可為針對性解決流域內(nèi)水質(zhì)問題提供技術(shù)依據(jù)。

2.4.1" TN污染負(fù)荷來源解析

2018—2020年，武烈河流域年平均TN負(fù)荷量為655.98 t，年均TN污染來源貢獻率從大到小排序為：地下水（30.68%）＞點源（25.63%）＞腐生系統(tǒng)源（25.16%）＞沉積物源（12.85%）＞地表徑流（5.68%）。TN污染負(fù)荷來源以地下水源為主，年平均地下水源產(chǎn)生的TN負(fù)荷量為201.62 t，占總負(fù)荷量的30.68%，其中以2019年的占比最大，2019年來自地下水源的TN污染物234.17 t，占來源比例達(dá)到34.82%。點源與腐生系統(tǒng)源對于TN負(fù)荷的貢獻率接近，除點源外的非點源污染占比為74.37%，是流域TN污染的主要輸入方式，非點源輸出負(fù)荷為0.202 9 t/km2。因點源排放量采用相同的月均值，則在除6—9月外水量相對較少的非汛期，點源負(fù)荷的貢獻比例會很大。2018—2020年TN污染負(fù)荷各來源占比如圖7所示。

2.4.2" TP污染負(fù)荷來源解析

武烈河流域2018—2020年年平均TP負(fù)荷量為8.12 t，年均TP污染來源貢獻率從大到小排序為：沉積物源（49.58%）＞點源（16.54%）＞地下水（15.01%）＞腐生系統(tǒng)源（13.20%）＞地表徑流（5.67%）。與TN污染負(fù)荷來源不同，TP負(fù)荷主要來自沉積物源，年平均沉積物源產(chǎn)生的TP負(fù)荷量為4.06 t，占總負(fù)荷量的49.58%，其中2020年的占比最大，2020年來自沉積物源的TP污染物有4.65 t，占總來源比例達(dá)到55.71%，較2019年的3.02 t增長54.0%，原因是2020年5—9月的降雨量相對平穩(wěn)集中，為攜帶固相態(tài)磷污染物的泥沙等沉積物的產(chǎn)生提供了穩(wěn)定的沖刷條件。點源、地下水源、腐生系統(tǒng)源對于TP的貢獻依次減小且占比相近，地表徑流源的貢獻最少。與TN污染來源類似，流域的年均TP負(fù)荷輸入也以非點源污染為主，但在非汛期時，點源負(fù)荷會占較大比例。2018—2020年TP污染負(fù)荷各來源占比如圖8所示。

3" 討論

將ReNuMa模型模擬得到的流域徑流量、年均TN和TP負(fù)荷量與已有研究成果對比，討論本研究所得結(jié)果的有效性。本研究所得2015—2018年的年平均徑流量模擬值為2.31億m3，在已有研究成果中，王冶等［23］以流域產(chǎn)水與自然徑流量近似相等的水量平衡原理驗證InVEST模型，得出武烈河流域2010—2018年的年平均水源涵養(yǎng)總量為2.15億m3，與本研究結(jié)果接近。因武烈河流域有關(guān)氮磷污染負(fù)荷估算的研究相對缺乏，故選取灤河水系的研究成果中有關(guān)武烈河流域部分進行比較。本研究模擬所得2018—2020年的年平均TN負(fù)荷量為655.98 t，蔡斌［28］利用SWAT模型劃分灤河子流域并對TN污染負(fù)荷量進行模擬，得到武烈河流域2017年TN污染負(fù)荷量為461.74～746.53 t，與本研究結(jié)果接近。馮愛萍等［29］采用DPeRS模型估算了灤河流域2019年的TP非點源排放負(fù)荷量，其中武烈河流域部分TP負(fù)荷量略大于0.005 t/km2，本研究中TP非點源負(fù)荷量為0.002 7 t/km2。具體結(jié)果間有差異的原因是：不同的模型對降雨產(chǎn)匯流和污染物遷移的計算原理有差別，并且來源不同的降雨數(shù)據(jù)集之間會存在一定程度的誤差。

解析N、P污染的來源時發(fā)現(xiàn)，N多來自地下水（30.68%），而P則多來自沉積物源（49.58%），考慮含氮磷元素化合物的自身性質(zhì)和研究區(qū)各類土地利用的具體占比情況，可得出以下結(jié)論：在以降雨為關(guān)鍵驅(qū)動力的非點源輸出中，氮類化合物經(jīng)土壤微生物轉(zhuǎn)化成易溶于水的硝酸鹽氮等，通過淋溶作用滲透土壤含水層進入地下水［30］。武烈河流域耕地、林地、草地面積占比分別為19.5%、51.8%、23.8%，來自耕地和林地面上攜帶著氮類化合物的下滲水，是影響地下水中氮濃度的主要因素［31］，且地下水污染存在嚴(yán)重的滯后效應(yīng)［32］。流域內(nèi)面積占比71.3%的耕地和林地面上的氮類化合物在長期淋溶作用下進入地下水，形成地下遺留氮庫，經(jīng)過由降雨形成的地下水的輸移，成為河水的持續(xù)氮源。磷類化合物多指包含鈣、鎂離子而不易溶于水的磷酸鹽。流域內(nèi)草地和耕地總面積占比為43.3%，在降雨和灌溉的作用下，含磷污染物以沖刷沉積物為吸附載體進入河道，成為P的主要污染來源。TN、TP的點源占比都處于第二位，分別為25.63%、16.54%，這與研究區(qū)近年來城鎮(zhèn)發(fā)展和工業(yè)化推進有關(guān)，城市居民生活用水水平的提高以及工廠的建設(shè)、運行，產(chǎn)生大量的生活污水和工業(yè)廢水，導(dǎo)致河流受點源輸入的負(fù)荷占比較高。N和P兩種污染物的地表徑流來源占比都處于末位，分別為5.68%（TN）、5.67%（TP）。本研究中地表徑流來源的污染是指降雨在耕地、林地、草地面上產(chǎn)生并匯入河道的徑流中所溶解的氮磷負(fù)荷量。施加化肥的耕地和生物量豐富的林地面上所含氮磷量在3種土地利用類型中占主導(dǎo)，而耕地和林地上產(chǎn)生的徑流易被植被攔截，氮類化合物溶于水后積累下滲進入地下水，隨地表徑流匯入河流的TN量減少，磷類化合物多不易溶于水，而是裹挾于沉積物泥沙中遷移，因此地表徑流源的氮磷負(fù)荷占比小。污染物的來源比例具有顯著的時期性，對汛期非點源負(fù)荷的削減和非汛期點源排放的控制是區(qū)域污染防控的工作重點。

本研究存在以下不足：研究區(qū)監(jiān)測斷面的水量和水質(zhì)數(shù)據(jù)的時間序列較短，實測水質(zhì)數(shù)據(jù)的監(jiān)測頻率為1月1次；在采樣過程中難以考慮到沉積在河床上的部分污染源。這些因素在一定程度上弱化了模擬徑流過程和污染負(fù)荷量的擬合效果，導(dǎo)致污染負(fù)荷估算結(jié)果略高于實測值。收集長時期、高監(jiān)測頻率的水文水質(zhì)數(shù)據(jù)，提高ReNuMa模型的模擬精度是今后研究的改進方向。

4" 結(jié)論

基于武烈河流域DEM、土地利用、日尺度氣象和水量水質(zhì)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建月尺度模擬條件下研究區(qū)的ReNuMa模型，進行徑流過程和總氮、總磷污染負(fù)荷的模擬及污染物的來源解析。結(jié)果表明，參數(shù)校準(zhǔn)后的ReNuMa模型能夠達(dá)到模擬精度要求，可以有效地反映研究區(qū)的降雨產(chǎn)流及水文化學(xué)過程。主要結(jié)論如下：

1）流域內(nèi)2018—2020年的年平均TN負(fù)荷量為655.98 t，其污染來源占比由大到小排序為：地下水（30.68%）＞點源（25.63%）＞腐生系統(tǒng)（25.16%）＞沉積物源（12.85%）＞地表徑流（5.68%）；年平均TP負(fù)荷量為8.12 t，其污染來源占比由大到小排序為：沉積物源（49.58%）＞點源（16.54%）＞地下水（15.01%）＞腐生系統(tǒng)（13.20%）＞地表徑流（5.67%）。

2）TN、TP主要由非點源污染方式影響流域水質(zhì)，分別占總負(fù)荷的74.37%和83.46%，點源與非點源污染具有顯著的水期性差別，點源形式的氮磷污染物在非汛期的占比遠(yuǎn)超過汛期（6—9月）的，在水量較多的月份，屬于非點源形式的地下水與沉積物會攜帶更多的氮磷負(fù)荷。

基于上述結(jié)論，可綜合考慮各類污染源負(fù)荷量占比和流域內(nèi)不同時期污染輸入形式的差異性，針對性地制定相關(guān)氮磷負(fù)荷的削減與控制方案，從來源上管控污染負(fù)荷輸入，從而保障居民安全用水和維護流域水生態(tài)持續(xù)穩(wěn)定。研究結(jié)果可為武烈河流域的水質(zhì)改善和水環(huán)境管理規(guī)劃提供參考依據(jù)，也對ReNuMa模型在數(shù)據(jù)量缺乏的中小流域的推廣提供應(yīng)用支持。

參" 考" 文" 獻

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（編輯：杜明俠）