李小丽等-2016-缺资料流域农业面源污染负荷研究与综合评价
基于小流域农业面源污染氮磷负荷评价方法的研究
章 卫 ，石先罗 ，胡红亮 ，吴 玫
（１．江西水 利职业 学院 ，３３００１３，南 昌 ；２．河海大学 ，２１００９８，南京 ）
摘要 ：随着我 国城镇化建设和农业现代化发展 ，农业面源 污染必然会成为我 国今后制 约农 业的发展 的主要 因
素。结合龙墩 湖小流域 农业面源污染现状 ，采 用降雨径流模型 、土壤侵 蚀模 型、氮磷 负荷模型对研 究区域进行
定量核 算 ，识别 出不 同区域的 污染流 失负荷 量。并通过单 因子指数 法、内梅 罗综合指数法、加权综合指数 法进
行污染评价。最终确定污染 源强级别 ，污染源强划分为“轻度敏感 区”、“中度敏感 区”和 “高度敏 感区”３个等
级 。
关 键 词 ：面 源 污 染 ；土壤 侵 蚀 ；污 染 源 强
０
嚣
曩 釜
农业面源污染不仅影响农业生产活动 ，而且 等不合理和过度使用 ，使污染物通过农 田地表径 在相 当程 度 上 影 响着 农 业 生 产 及 居 民 的 健 康 状 流 、排 水 和地下 渗漏 等方式 进入 附近 水体 ，造 成水
收稿 日期 ：２０１６—０４—２５；修订 日期 ：２０１６—０６—１３ 作者简介 ：章 卫 （１９８８一），女 ，硕士 ，高职助教 ，主要研究方 向：农业 面源污染 。 基金项 目：国家 自然科 学基金 （５１４７９０６４）；国家水体污染控制与治理科技重大专项 （２０１４ＺＸ０７１０１４３１１）。
第 ３期
章 卫 等 ：基 于小 流域农 业 面源 污染氮 磷 负荷评 价方 法 的研 究
·３２９·
体 的污 染 卜 。本 文 以龙 墩 湖 小 流 域 为 研 究 对 象 ，通过降雨径流模 型、ＵＳＬＥ等模 型结合 ＧＩＳ对 该 流域 的 面源 负荷 进 行 核 算及 评 价 ，并 进 一 步 完 成污染 源 强分级 ，为后 期 的管 理 提 供 较好 的理 论 依据 。
鱼台县老万福河流域农业面源污染负荷估算分析
农业开发与装备 2024年第4期科技纵横鱼台县老万福河流域农业面源污染负荷估算分析孙翠平1，2，康 蒙1，2，孟凡伟3，王倩1，2，韩子叻1，2*（1.山东省生态环境规划研究院，山东济南 250101； 2.国家环境保护陆海统筹生态治理与系统调控重点实验室，山东济南 250101； 3.山东高速天鸿产业投资控股有限公司，山东济南 250101）摘要：基于现场调查和统计分析，采用排污系数法估算了鱼台县老万福河流域2022年农业种植、规模以下畜禽养殖与淡水水产养殖化学需氧量（COD）、总氮（TN）和总磷（TP）排放量，并进行了相关分析。
结果表明，COD、TN和TP排放量分别为830.78、 213.45 t/a和14.61 t/a，COD排放量较大。
从排放源看，农业种植是TN的主要来源，占比51.80%；规模以下畜禽养殖是COD、TP的主要来源，占比分别为52.22%、39.29%；淡水水产养殖COD、TN和TP排放占比均较高，分别为47.78%、37.69%和43.66%。
分析发现，氮肥施用量大和水稻种植退水是造成种植业TN排放量大的原因，生猪养殖是造成规模以下畜禽养殖COD排放量高的主要原因，鱼台县作为水产养殖大县，要优化水产养殖种类和养殖模式减少污染物排放量。
可见，研究结果为鱼台县老万福河流域农业面源污染现状评价提供了参考，对下一步农业面源污染防控具有重要指导意义。
关键词：农业面源；老万福河流域；排污系数法；污染负荷0 引言农业面源污染是指在农业生产活动中，由于农药和肥料（包括化肥和粪肥）的使用、畜禽粪便的不合规排放以及水产养殖中未处理养殖尾水的排放，产生的氮、磷等营养盐及其他污染物受水力驱动以随机、分散、无组织方式进入到邻近受纳水体的一种污染形式[1-2]。
随着水污染防治工作的深入推进，工业、城镇生活等点源污染得到有效控制，农业面源污染对河湖水质的影响逐渐上升为主要矛盾。
山东作为农业大省，为全国农业经济做出重要贡献的同时，在生态环境方面也付出了较大代价，农业面源污染问题形势严峻。
农业面源污染负荷计算方法探讨
农业面源污染负荷计算方法探讨摘要：本文总结了农业面源污染负荷计算的常用方法，从下列几种常用的面源污染负荷估算方面比较了应用现状。
总结了现有计算方法存在的问题，并对该研究领域今后的研究重点进行了展望。
关键词：农业面源污染污染负荷计算方法农业面源污染来源主要包括化肥农药的不合理施用、畜禽养殖污染、水产养殖尾水排放等。
农业面源污染对水体造成的水质污染，导致我国城市和农村饮用水水源污染加重。
计算流域农业面源污染负荷，这对相关部门科学防治农业面源污染具有重要的指导意义。
目前，我国对农业面源污染负荷估算的相关标准尚未制定，导致不同地区采用不同的估算方法，不利于农业面源污染负荷的测算，不利于农业面源污染治理的监督管理。
总结了目前农业面源污染负荷计算的常用方法。
1.农业面源污染负荷的特征农业面源污染其具有分布区域广、形成随机和监测方法困难等特点[1]，且影响农业面源污染的因素众多，如农作物类型、地表径流量、地形和农作物类型等。
所以，如若开展农业面源污染的特征研究，污染物的来源，类型，以及主要污染物的确定以及主要污染物的的负荷计算，能从源头解决面源污染的防止以及治理。
我国对农业面源污染研究起步较晚，最初主要是针对湖泊，水库等水体进行富营养化的研究与调查，如三峡水库[2]，太湖流域[3]等。
到21世纪，在以GIS为核心的3S技术[4]在对面源污染领域得到了极大的发展和应用，开始对农业面源污染进行深以层次的研究，对面源污染负荷的估算以及其空间分布类型[5]，评价方法以及污染类型的划分及其防治[6]开展了进一步研究，对面源污染方面的研究无论是广度还是深度都有了进步。
2.常用的负荷计算方法及比较表1 常用农业面源污染负荷计算方法及优缺点从现代水文科学的基本原理出发，考虑非点源的生态环境形成及其运移规律，可以根据暴雨和大雨的径流推求农业面源污染负荷，其估算结果较为准确3现有计算方法存在的问题和分析估算农业面源污染的传统方法有很多，但目前我国农业面源污染负荷计算主要有机理模型测量、经验系数法、断面实测总负荷减去点源负荷的方法、水文估计法这四类。
流域内污染负荷分布的评价模型研究——以密云县蛇鱼川小流域为例
２ １，１４：６ ０ ６ ７ ０ １ （） ８－ ８ ３
Ｃ ｉａ ｎ ｉ ｎ ｎ ｌ ｃ ｎｅ ｈｎ Ｅ ｖｒ ｍｅｔ Ｓ ｉ ｃ ｏ ａ ｅ
流域 染负荷分布 的评价模型研 究 内污
以密云县蛇鱼川 小流域 为例
武 晓峰’ ， 婷 （ 李 清华大学水文水资源研究所， 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室， 北京 １０８）ｈ ｄａ ｘ ｍｐｅ ｗＵ ａ ・ ｎ 。Ｌ ｉ ＳａｅＫｅ ａｏａｏｙｏ ｄｏｓｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅｉ ，ｎｔｕｅｏ Ｘｉ ｆ ｇ， Ｉ ｎ ｔ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆ ｏｅ Ｔ ｇ（ ｔ Ｈｙ ｒ－ｃ ｎ ｅａｄＥ ｇｎ ｒ ｇ Ｉｓｔｔ ｆ ｅ ｅ ｎ ｉ
ｍａ ｈｎ ｄｕｅｔｐ ｓ ｄ ｉｉｉｇｔｅ ｏｌ ｅｍｅｂｌ ａｓｓｏｂ ｉ ｐｐｔｎｉｌ ｏｌｔ ｎｉｄｘ（Ｐ） ｈｃ ａ ｅ ｔ ｉｇｌ ｓ ｅ ｖｄｎ ｉｐ ｒ ａ ｉｔ ｃ ｓ ｕｌ ｕ ｏｅｔ ｌ ｉ ｅ Ｐ Ｉ ｗ ｉ Ｃ ｂ ｃ ｎ ａ ｙ ｎ ａ ｄ ｈ ｓ ｉ ｌ ｅｔ ｙ ｄ ａｐ ｕ ｏ ｎ ｈｎ
ｈ ｐ ｃ ｉｔｉ ｔ ｆ ｏ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｔ ｉ ｅ ｍ ｉ ｅ ｅ ｓ ｕ ｅ ｔ ｔ ｒｈ ｄ ｔ ｅｓ ａ ｅ ｄ ｓｒ ｕ ｉ ｎｏ ｐ ｔ ｎ ｉｌ ｏ ｌｔｏ ｅｒｖ ｒｆｏ ｄ ｆ ｒ ｎ ｏ ｃ ｓｉ ｅｗａｅ ｓ ｅ ． ｂ ｏ ｔ ｐ ｕ ｏｈ ｒ ｔ ｒ ｎｈ
空 间分布 ．
关键 词 ：潜在 非 点源污 染指 数 Ｐ Ｐ ；潜在 污染 指数 Ｐ Ｉ ＮＩ Ｐ；潜 在污 染影 响 ；空间分 布 中图分 类号 ：Ｘ ２ ８１ 文献 标识 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１０— ９３２ １）４ ０８— ８ ０ ０６ ２（０１０ —６ ００
我国流域面源污染总量负荷估算技术研究进展浅析
区的 氮 磷 面 源 污 染 负 荷 进 行 了预 测 计 算 和
过量 、 超 量 施 肥 现 象普 遍 存 在 ， 农 业 面 源污 泥沙 的４ ６ ％、 总 磷 的４ ７ ％、 总氮的５ ２ ％ 都 是 来 分 析 （ 龙 天渝 等 ， ２ ０ ０ ８ ） ； 庄 咏涛 利用 输 出系数 染 问题 逐 年 加 重 （ 唐浩 ， ２ ０ １ ０ ） 。 随 着 点 源 污
重， 也 逐 步 成 为 现 代 农 业 和 社 会 可 持 续 发 展 的重 大 课题 （ 张维理， ２ ０ ０ ４ ） 。 长 期 以来 ， 由 于粮 食需 求随 着 人 Ｉ Ｚ ｌ ： 的 不 断 增长 而 大 幅度
增加 ， 为 了用有限的土地 资源保障农产 品 供给， 在农业生产 中大量施用农药 、 化肥 ，
染 逐 渐 被 重 视 和 得 到 有 效 治理 ， 使 得 面 源 略 估 算 ， 目前 水 体 污 染 物 中 来 自农 业 面 源 行 了估 算 ， 并 对 其 时 空 分 布 进 行 了模 拟 （ 庄
污 染 在 环 境 污 染 中 所 占的 比例 越 来 越 大 ，
主要来源 ， 全球 ３ ０ ％～５ ０ ％的 地球 表 面 已受 到面源 污 染的影 ｌ ￣ （ Ｄ ｅ ｎ ｎ ｉ ｓ ｅ ｔ ａ １ ． ， １ ９ ９ ８ ） 。 据美 国、 日本 等发 达 国家 研 究 结 果 显示 ， 即
已成 为 世 界 范 围内 地 表 水 和 地 下 水污 染的 域 ， 如太湖 、 滇池 流域等 ， 面 源 污 染 是 水 体 研 究 了土 地 利 用 方 式 及 覆 盖 变 化 等 因 素 对
远高 于来 自工 业 生 产 与 城 市 生 活 排 污 造 成
南水北调东线工程淮河流域段农业面源污染负荷估算
ｔ— ｒｈＷ ａｅ ｉｅ ｓ ｎＰ ｏｅ ｔ ｏ． ｔ ｔｒ ｖ ｒｉ ｒｊｃ Ｎｏ Ｄ ｏ
Ｔ ＡＮＧ ｉ ｈ ａ Ｚ Ｌ － ｕ ， ＨＡＮＧ ｉ ｃ ｎ ， Ｕ ａ — ｉ Ｌ Ｕ ｎ － ｕ ｎ Ｓ — ｏ ｇ Ｌ Ｘｉｎ ｂ ， Ｉ Ｍｉ ｇ ｈ ａ
（ ｅａｔ ｎ ｙ ｒｕｉ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｔｉｇ ｕ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ ｔ ｅ ｅ ａ ｏａ ｒ ｙｒ￣ｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｄ ｐｒ ｔ ｆ ｄａｌ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｓ ｈ ａＵ ｉｅｓｙ Ｂ ｉｎ ａ ｙ ｂ ｒｔ ｙｏ Ｈ ｄｏｃ ｎ ｅ ｄＥ ｇ ｅ ｎ ， ｅｉｇ１０ ８ ， ｍｅ ｏ Ｈ ｃ ｎ ｉ ｎ ｔ ｊ Ｓ ｔＫ Ｌ ｏ ｆ ｅ ａ ｎ ｉ ｊ
Ｅｓｉ ａｉｎ ｏ ｒｃ ｌｕ ａ ｎ ｏｎ ｏ ｒ ｅＰ ｌ ｔｏ ａ ｓｏ ｅＨｕ ｉ ｖ ｒＢａ ｉ ｅＥａ ｔ ｎ ｆＳ ｕ ｈ ｔｍ ｔ ｆＡｇ ｉｕｔ ｒ ｌ ｏ Ｎｏ ｐ ｉ ｔ ｕ ｃ ｏｌ ｉ ｎＬｏ ｄ ｆ ｈ ａ ｅ ｓｎｉ ｔ ｓ ｅｏ ｏ ｔ － Ｓ ｕ ｔ Ｒｉ ｎ ｈ Ｌｉ
主要与地形地势等因素有关 。研究结果可为沿南水北调东线工程淮河 流域段 的水环境保护措施和污染控制规划提供科学依据。
关键词 ： 业面源污染 ； 农 负荷计算 ； 南水北 调东线 ； 淮河流域
中图分 类号 ： ５ ２ 文献标识码 ： Ｘ ２ Ａ 文章编号 ：６ ２ ２ ４ （０ ８ ４ １ ３ — ５ １７ — ０ ３２ ０ ） — ４ ７ ０ ０
ｅ ｉｅ ｅｖ ｏ ｕ ｏ ｒｓ ｒ． ｈ ｕ ｙａｅ ｃｔ ａ Ｒ ｖｒ ａｉ ａｏｇｔｅＥ ｓ Ｌｎ ｒｊｃ ｉａ ｐ ｒ ｎ ｇ ｃｌ ｒ ｒａｉ ｘｓ ｄｈａｙｐｌ ｔ ｎｐｅｓ ｅ Ｔ ｅｓ ｄ ｒａｌ ａ ｄｉ Ｈｕｉ ｉｅ ｓ ｎ ａｔ ｉｅ ｏｅｔｓ ｎｉ ｏｔ ｔ ｒ ｕｔ ａ ａｅ ｔ ｌｉ ｕ ｔ ｏ ｅ ｎ ｂ ｎｌ ｈ Ｐ ｍ ａ ａｉ ｕｌ ｎ
考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究
中国环境科学 2018,38(3)：1194~1200China Environmental Science考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究欧阳威*,鞠欣妍,高 翔,郝芳华,高 冰 (北京师范大学环境学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100875)摘要：随着农业开发的进程,流域生态安全会发生相应变化,在考虑面源污染的基础上,以挠力河为例开展该研究.该流域 14 年来的土地利用类型发生较大变迁,耕作方式改变,破坏了流域的生态安全,同时大量农药化肥的使用,使得大量氮、磷为主的营养污染物引发农业面源污染,面源污染将成为生态安全评价的一项重要指标.为了对农业面源污染进行量化,对生境质量进行直观评价,考虑面源污染做出流域生态安全的变化评估,选取 SWAT 模型和 InVEST 模型(生态系统服务和交易的综合评估模型),同时考虑面源污染及生境质量,对比挠力河流域2000 年、2006 年、2014 年三个年份的生态安全变化.根据输出结果,分析时空变化模式,得到氮磷负荷、生态环境质量对时空变化的响应,讨论提出有效的防控建议.关键词：InVEST 模型；SWAT 模型；挠力河流域；面源污染；生态安全中图分类号：X822文献标识码：A文章编号：1000-6923(2018)03-1194-07Ecological security assessment of agricultural development watershed considering non-point source pollution. OUYANG Wei*, JU Xin-yan, GAO Xiang, HAO Fang-hua, GAO Bing (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China). China Environmental Science, 2018,38(3)：1194~1200 Abstract：In anagricultural development watershed, the ecological security will change with the development. After taking NPS (non-point source pollution) into account, this research focuses on Naoli River. Recently, the material balance of the basin has been broken, and the ecological environment has been destroyed, because ofthe agricultural development, and the changes of land use. Then on account of the excessive application of fertilizer and pesticide, the nutrients nitrogen (N) and phosphorus (P) are getting into the water in quantity, which brings serious environmental problems. In order to get the security assessment considering NPS, we need know the detailed N、P loads and habit quality. Based on the SWAT model and InVEST (integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs) model, we quantitatively estimated the nutrient delivery ratio and the habit quality of Naoli River in 2000, 2006 and 2014. With the results, we get the response of N and P loads and habit quality to spatial and temporal variation. Thenconsidering it, we make the ecological security assessment of Naoli River Basin, and then effective policies and recommendations are discussed. Key words：InVEST model；SWAT model；Naoli River Basin；NPS；ecological security近些年,生态系统服务功能的维护已成为了 全球关注的前沿和热点,我国关于生态安全的研 究开始于 20 世纪 90 年代,现对其相关方法和理 论的研究还处在探索的阶段[1],而将农业面源污 染考虑在内进行的生态安全评价相对更少[2].而 美国环境保护总署(USEPA)已将农业列为全美 水体污染最主要的污染源[3].在我国,面源污染所 占比重也在逐年上涨,超越点源污染,成为制约社 会经济发展、影响生态环境健康的重要因素,面 源污染有别于来源固定的点源污染,它的来源难以界定且不易进行监测,研究区挠力河流域工业 不发达,农业活动成为了最重要的面源污染来源. 因此在对其生态安全进行评价时将农业面源污 染考虑进去,才能更加全面系统地做出评估[4].在众多的农业面源评估模型中,SWAT 模型 应用范围较广,得到的认可较多,模型可以很好地收稿日期：2017-08-06 基金项目：国家重点研发计划项目(2016YFD0800500);国家自然科 学基金优秀青年科学项目(41622110) * 责任作者, 教授, wei@3期欧阳威等：考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究1195支持不同类型流域和水质模拟的研究. InVEST 1.2 研究方法模 型 (Integrated Valuation of Ecosystem研究共使用两种模型,一为 InVEST 模型,它Servicesand Tradeoffs),可以针对不同模块,做出 是由美国斯坦福大学、大自然保护协会(TNC)、生境质量等诸多方面的评估,从而得到研究区域 世界自然基金会(WWF)共同协作研发出的一种 生态安全的系统评价.将两种模型相结合,可以得 评估生态系统服务价值的模型工具[8];其二为到较为准确的流域面源污染的模拟结果,并考虑 SWAT 模型,是 20 世纪 90 年代,Jeff Arnold 为美面源污染做出挠力河流域的生态安全评价.国农业部(USDA)开发的,应用于较大流域面源1 材料与方法污染的模拟模型,两种模型均在国内外诸多地区 进行了应用,并得出了很有价值的模拟结果[9-10].1.1 研究区概况本研究主要利用 SWAT 模型计算出的面源由黑龙江、松花江和乌苏里江三江所构成的 污染数据与 InVEST 模型中的生境质量模拟结三江平原地处我国黑龙江省东北部,其地形平缓, 果相结合,做出研究区的生态安全评估,InVEST水资源丰富,地势、土壤和水源的条件均适宜种 模型虽也可进行面源污染的模拟,但其输入数据植.进入 21 世纪后的十多年来,政府陆续出台了 只有 DEM、土地利用、降雨及生物物理表格,许多强农惠农的相关政策;三江平原作为我国极 相比于 SWAT 模型的数据库来说不够全面,且为重要的商品粮输出基地,对耕地非常重视,开展 InVEST 模型只输出总氮、总磷数据,而 SWAT 模了“黑龙江省粮食产能千亿斤”、“两江一湖”等工 型结果分为有机氮、硝态氮、有机磷、矿物质磷 程[5].而研究区挠力河流域正处于三江平原的中 等,更利于本文的后续分析.故采用 SWAT 模型的心一带,如图 1 所示,挠力河的流域总面积约 面源污染结果.SWAT 模型对面源污染负荷的估 22000km2,约占三江平原流域总面积的四分之一, 算主要由对地形、土壤、气象及农田管理等数据耕地面积超其一半,湿地面积占到四分之一,几乎 的处理,数据库的构建,模型的率定调参等步骤来 涵盖了三江平原生态系统的所有湿地类型[6].经 实现.InVEST 模型的生境质量模块运算主要基过数十年的东北垦荒,挠力河流域的生态特征已 于土地利用类型,通过胁迫源与研究区之间的相 经有了显著的变化[7],本文选取 2000~2014 年这 互作用来模拟研究区生境质量,使用 1989 年的土14 年作为主要研究时间段.探讨挠力河流域相应 地利用数据作为基底,对 2000、2006、2014 年的时间段内的土地利用的变化,并基于 SWAT 模型 数据进行计算,得到生态环境的评估结果.该模块的面源污染结果,InVEST 模型的生境质量结果, 输入人为活动产生的生态威胁因子,并统计威胁做出相对应的时空变化响应.因子对研究区域总体景观水平下土地利用的影响程度,最终得到研究区域的生境退化程度、生 境质量以及生境稀缺性的空间分布[10],计算公式如下:Qxj=Hj⎛ ⎜⎜⎝1 −Dxzj Dxzj + k z⎞ ⎟⎟⎠县城驻地 河流 DEM m 860图10 20 40挠力河流域地理位置45 80 kmFig.1 Geographical location map of the Naoli River Basin式中:Qxj 为土地利用类型 j 中栅格 x 的生境质量;Hj 代表土地利用类型 j 成为栖息地的适应性;Dxj 为生境胁迫水平;k 为比例参数.irxy=1−d xy dr max式中:irxy 为栅格 y 中胁迫因子 r 对其中生境的胁1196中国环境科学38 卷迫作用;dxy 为栅格 x 与 y 之间的直线距离;drmax 为气 象 数 据 由 中 国 气 象 数 据 网 (http://data.胁迫因子 r 的最大影响距离./)下载,研究区域内有保安站、宝清站、菜综合评估的过程中,先在 ArcGIS 中对五项 嘴子站 3 个气象站点,下载此 3 个气象站点的降指标进行重分类,划分成为 3 个级别,即高、中、 雨、气温、湿度、风速、日照小时数的日均值数低分值区域,分值越高则说明该区域人为干扰越 据,进行转换处理后输入到 SWAT 模型中,SWAT严重,面源污染负荷高,生态安全程度较低,因性 模型可以输出各子流域相应的气象数据,再作为质不同,生境质量指标重分类时应对新值取反.统 InVEST 模型的输入数据.一分级之后,再进行空间叠加即可得到流域的生(4)土壤数据态安全综合评估图.叠加时选取的算法为选取栅土壤数据由中国土壤数据库(http://www.soil.格的最大值进行评定,即如果该区域有一项指标 /)下载,需将从数据库中下载的国际制粒处于高分值区,则评定其为高分值区域[11].径标准转化为 SWAT 输入需要的美制标准,土壤对得到的结果进行分析,进而探究土地利用 的物理属性主要为土层厚度、黏土、砂石、有机变迁、景观格局变化对生态环境功能和质量产生 碳、容积密度等,土壤化学属性数据是可选的,给 的影响[12].最后综合 SWAT 模型对 2000、2006、 模型赋上初始数值.2014 年有机氮、磷的模拟结果和 InVEST 模型(5)生境威胁因子相关数据对相应年份的模拟结果做出研究区考虑面源污生境质量模块中,通过空间距离这一变量来染的生态安全评价.进行测算生态威胁因子对景观斑块影响程度的1.3 数据来源大小.考虑实际状况,选取水田景观、旱田景观、1.3.1 土地利用数据 TM 影像数据来自地理 城镇景观这 3 个受人为干扰因较强的景观类型空间数据云网站(/),影像条 作为本研究的生态威胁因子.参考 InVEST 用户 代号为 p114r27、p114r28、p115r27、p115r28, 指南[13]和文献中记载的相关数据,对威胁因子做将挠力河流域的土地利用类型划分为旱田、水 出相应的赋值.田、林地、草地、水域、城镇、湿地 7 个二级类.(6)景观格局类型对各生态威胁因子的敏而后根据建立的目视解译标准对遥感影像进行 感度目视解译,得到 1989、2000、2006、2014 年土地不同的景观格局类型对各个生态威胁因子利 用 分 布 图 . 其 中 1989 年 的 解 译 图 只 作 为 InVEST 模型生境质量模块输入的基准数据,不 纳入本研究的其他分析. 1.3.2 InVEST 模型所需数据敏感度的值是基于景观生态学的基本原理而确 定的[14-15].除此之外,还要对每种景观格局都赋予 生境得分.参照 InVEST 用户指南[13]以及文献中 记载的评分标准[16],进行本文各景观格局类型对(1)DEM 数据相应的生态威胁因子敏感度值的设置.DEM 高程数据来源同遥感影像数据.采用(7)生态威胁因子图层的为全国 1:250,000DEM 图,分辨率 30m×30m.在 ArcGIS 中提取出基准土地利用图(1989将所下载数据剪切成研究区域范围后,转化投影 年)以及研究年份土地利用图中威胁因子的图层,输出为模型所需的形式备用.将提取后的图层中目标威胁因子赋值为 1,非提(2)流域和子流域数据取目标赋值为 0.此部分数据是运行 SWAT 模型后得到的子 2 结果与讨论流域(subwatershed)的划分数据.将现有的流域和子流域矢量数据转变形式,更改属性表格式,以备 2.1 土地利用时空演变分析InVEST 模型的运行.图 2 为 2000 年、2006 年以及 2014 年三期(3)气象数据的 TM 影像解译结果,直观展现了 3 个时期挠力3期欧阳威等：考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究1197流域土地利用类型的空间分布变化,研究中 1989 2000~2014 年的变化趋势(图 3),此虚线图仅代表年的解译结果作为基础对比输入到 InVEST 模型 3 个研究年份对应相关值的变化趋势,不代表年生境质量模块之中,因此不在此分析它的演变过程. 份间相关变量表现为直线.3 个时期的土壤侵蚀流域内土地利用动态数据覆盖时间段从 2000~ 量与年降雨量的变化趋势保持着高度的一致性,2014 年,14 年的时间跨度.从图 2 中可见,在这 14 年 先上升,再呈现大幅度的下降趋势;2000~2006 年间,变化最显著的即草地面积的大幅度减少和耕地 耕地面积大幅度上升,林草地面积大幅度下降,面积的激增,尤其是水田的面积在迅速扩大.2006~2014 年上升与下降的幅度得到控制.而面2000 年2006 年源污染的数据变化显示有机氮、磷负荷均值的变 化趋势相似,均为 2000~2006 年下降,2006~2014年缓慢回升;硝态氮、矿物质磷与耕地面积变化的整体趋势趋于一致,2000~2006 年有上升趋势,2006 年后趋势有所控制或呈现下降趋势.因此从全流域分析可见,相较于有机氮、有机磷,硝态氮、矿物质磷对农业开发的响应更为明显.2014 年图例土地利用水类田型 旱林田地 草地 城水镇域 湿地0 20 4080 km图 2 2000, 2006, 2014 年挠力河土地利用 Fig.2 Land-use map of Naoli River Basin in 2000, 2006,2014142615氮、磷、土壤侵蚀量(×10 kg/hm ) 降雨(mm)耕地面积(×10 km )2124105 4 3 2 1 020002006 年份2414221322012 3181116101491281072014图 3 2000, 2006, 2014 年挠力河流域相关变量变化趋势从流域的土地利用结构变化可以发现土地 使用方向的变化趋势.14 年来,仅有水田面积呈 现出明显的增加,其余的土地利用类型均在减少Fig.3Change trend of correlation variable of Naoli RiverBasin in 2000, 2006, 2014有机磷 有机氮 矿物质磷 硝态氮 土壤侵蚀 耕地面积 林草地面积 降雨或平缓发展,其中以草地利用类型的面积减少的趋势尤为明显,基本与水田的变化成反比,可以看各子流域的响应以硝态氮及矿物质磷为主出挠力河流域生态环境受到人为活动的干扰程 进行分析.根据 SWAT 模型输出的结果得到挠力度偏高.该区域 2000 年主要土地利用类型是旱 河流域硝态氮、矿物质磷负荷的空间分布(图 4),田、林地和草地,而随时间的推移,至 2006 年和 2000~2006 年大多数子流域的硝态氮、矿物质磷2014 年主要的土地利用类型已经变化为旱田、 的负荷量有较大幅度的增加,硝态氮空间分布的林地与水田,且水田面积仍呈增长趋势,面积逐渐 整体规律无明显变化,矿物质磷则向流域中部加向林地的面积逼近,如若不对人为活动的干扰加 重;2006~2014 年硝态氮和矿物质磷的负荷均有以控制,水田面积将于近几年超越林地面积.所回降,矿物质磷的负荷向均衡方向发展,而由于2.2 面源污染分布变化分析流域南部及东南部耕地的开发,硝态氮的负荷有将挠力河流域的有机氮、有机磷、硝态氮、 加重趋势.矿物质磷以及对其有影响的相关变量做出结合图 3、图 4,可以看出氮、磷的负荷量及分1198中国环境科学38 卷布由多方面因素复合影响,硝态氮及矿物质磷的负 荷量主要受到农业开发的影响,且在总氮、总磷中 占有较大的比例.各个子流域的氮、磷负荷空间分 布格局随时间推移略有变化,但变化幅度不大.流域内的氮、磷负荷的人为影响主要与耕地、林地、 草地的覆盖有关,耕地的氮磷输出系数很高,而林 地、草地可通过转换、吸附等方式减少径流中的 氮、磷等营养物质达到净化水质的作用.2000 年2006 年2014 年硝态氮 kg/hm2 0~33~66~99~12 0 15 30 60km硝态氮 kg/hm2 0~3 3~66~9 9~12 0 15 30 60 km硝态氮 kg/hm2 0~3 3~6 6~99~12 0 15 30 60kmFig.4矿物质磷 kg/hm2 0~3 3~6 6~9 9~12 12~150 20 40 80km矿物质磷 kg/hm2 0~3 3~6 6~9 9~12 12~150 20 40 80km矿物质磷 kg/hm2 0~33~66~99~1212~15 0 20 40 80km图 4 2000, 2006, 2014 年挠力河流域硝态氮、矿物质磷磷负荷空间分布The spatial distribution of Naoli River Basin NO2--N、SEDP load in 2000, 2006, 20142.3 生境质量对用地类型变化的响应 InVEST 模型生境质量模块以栅格作为基本评价单位,不同景观类型对应了不同的生态属性. 考虑到影响生境质量的诸多因素,将土地利用、 基准土地利用(1989 年)、威胁因子、景观格局类 型对各生态威胁因子的敏感度数据输入生境质 量模块.运行后得到各研究年份的生境退化程 度、生境质量以及生境稀缺性栅格图.(1)生境退化程度评价 生境退化程度与生境中各景观类型距离生 态威胁因子的空间位置关系,以及该景观格局类 型对于生态威胁因子的敏感程度等因素紧密相 关.生境退化程度分值的高低直观反映了该景观 格局类型的栅格单元受威胁因子影响的程度高 低.由图 5 可以看出,挠力河流域生境退化的较高 分值区(偏红色)十分细碎而分散,且可以明显看 出 2000~2006 年整体的低分值区域面积减少明 显,高分值区面积相应增多也明显.而 2006~2014年则相对缓和,退化程度有降低的趋势,但是中高 值区域的点位却愈加分散.(2)生境质量评价 生境质量分值的高低既可以表现出该区域斑 块破碎化的程度,也可以反映出各个斑块对人为活 动而造成生境退化的抗干扰能力的强弱.对生境质 量的值域划分也同生境退化程度的方法,其结果如 图 6 所示,可以看出 2000~2006 年生境质量的分值 上升明显,表明区域的破碎化程度有所收敛,区域 抗人为干扰的能力增强,但生境质量的分值上升并 不完全代表着生态环境的改善,当自然景观向人为 景观转变时,由于人为干预的加入,其抗干扰能力 也为增强的趋势,生态安全的评价应结合模块的所 有结果来进行评估.而 2006~ 2014 年,生境质量的 高低分值区域变化不大,更加趋于平缓. (3)生境稀缺性分析 生境稀缺性表明流域生境斑块的破碎化程度 和生态稳定性.生境稀缺性高,则代表区域内的生3期欧阳威等：考虑面源污染的农业开发流域生态安全评价研究1199境斑块景观变化频繁,生态结构和功能都不稳定, 生态环境脆弱易遭破坏.由图 7 可以看出, 2000~ 2006 年,高分值(红色)集中在流域中部,所占比例 已有增大,但是幅度不大,流域内大部分区域为中 等分值,低分值区域较少,表明此时间段流域的稳 定性已经不高,景观格局变化略大.2014 年数据显示,流域南部已有大部分中等分值区域变化为高 分值区,有很高的生态稀缺性,生态系统十分脆弱, 容易遭到破坏,整体变化趋势表明流域内需要加 强管理,否则高分值区域遭到过大干扰,极有可能 会带来一系列连锁反应,造成周边的生境质量和 生态环境水平下降,出现大片红色高分值区域.2000 年2006 年2014 年生境退化程度分值 9生境退化程度分值 9生境退化程度分值 91 0 15 30 60km1 0 15 30 60km0 15 30 1 60km图 5 2000、2006、2014 年挠力河流域景观生境退化栅格Fig.5 Habitat degradation of Naoli River Basin in 2000、2006、20142000 年2006 年2014 年生境质量分值 1生境质量分值 1生境质量分值 10 0 15 30 60km0 0 15 30 60km0 0 15 30 60km图 6 2000、2006、2014 年挠力河流域景观生境质量分值Fig.6 Habitat quality of Naoli River Basin in 2000、2006、20142000 年2006 年2014 年生境稀缺性分值 0.85生境稀缺性分值 0.84生境稀缺性分值 0.88-2.28 0 15 30 60km-4.18 0 15 30 60km-4.95 0 15 30 60km图 7 2000、2006、2014 年挠力河流域景观生境稀缺性分值Fig.7 Habitat scarcity of Naoli River Basin in 2000、2006、20142.4 生态安全综合评估 对挠力河流域 2000、2006、2014 年的硝态氮、矿物质磷和生境质量进行评估,得到流域评 价有硝态氮、矿物质磷面源污染负荷的分布以及生境退化程度、生境质量、生境稀缺性的分布. 也针对其对区域农业开发的响应进行了分析与 评估,在此基础上对这五项指标进行综合评估.根 据综合评估得到的结果,讨论在农业开发中,挠力1200中国环境科学38 卷河流域生态安全的变化趋势,确立高、中、低分 区域面积明显增多,至 2014 年区域的分值基本 值保护区,从更直观的角度判断生态系统服务需 恢复至 2000 年的分布,且有变好的趋势,新增加 要重视和保护的区域,促进流域的可持续发展. 了部分低分值(蓝色)区域,表明流域的生态安全由图 8 可以看出 2000~2006 年高分值(红色) 回升.2000 年2006 年2014 年生态安全缩合分值 低分值区域 中分值区域 高分值区域0 15 30 60km生态安全缩合分值 低分值区域 中分值区域 高分值区域0 15 30 60km生态安全缩合分值 低分值区域 中分值区域 高分值区域0 15 30 60km图 8 2000、2006、2014 年挠力河流域生态安全综合评估Fig.8 Ecological security assessment of Naoli River Basin in 2000、2006、20143 结论以 2000 年、2006 年、2014 年的遥感影像为 基础,利用 SWAT 模型及 InVEST 模型,做出面源污 染和生境质量对农业开发的响应分析.结果表 明 :2000~2006 年 挠 力 河 流 域 农 业 开 发 趋 势 明 显,2006 年后得到缓和,氮、磷负荷受耕地、林草地 变化影响极大;生境退化面积有明显的增加,生境 质量也明显下降,生境稀缺性值显著增高,高分值 生境退化区域更加细碎且广阔地分散,生境稀缺性 的高分值区域在面积和程度上均有所加深;考虑面 源污染的生态安全评估结果显示,生态安全对农业 开发的响应也十分明显,2000~2006 年高分值危险 区域大幅度上涨,2014 年则基本恢复至 2000 年的 分布情形,可见农业开发对流域生态安全的影响不 容小觑.挠力河流域工业并不发达,农业面源污染 占据绝对的主导地位,应适度地更改挠力河水域、 湿地周边的土地利用类型,有目的地更改耕作方式 从而减少氮、磷的输出负荷,关注防控水体富营养 化与面源污染,更好地维持流域生态的稳定性.参考文献：[1] 鲍文沁,徐正眷,刘 萍.中国生态安全评价研究进展 [J]. 广东 农业科学, 2015,42(11):135-140.[2] Daily G C. Nature’s services: Societal dependence on natural ecosystems [M]. Washington D.C.: Island Press, 1997.[3] 欧阳威,郭波波,张 璇,等.北方典型灌区不同灌期农田系统中 氮素迁移特征分析 [J]. 中国环境科学, 2013,33(1):123-131.[4] 卢少勇,张 萍,潘成荣,等.洞庭湖农业面源污染排放特征及控 制对策研究 [J]. 中国环境科学, 2017,37(6):2278-2286.[5] 潘 涛.水田扩张中三江平原北部耕地景观演化规律及驱动因 素分析 [D]. 哈尔滨:东北农业大学, 2015.[6] Ouyang W, Song KY, Wang X L, et al. Non-point source pollution dynamics under long-term agricultural development and relationship with landscape dynamics [J]. Ecological Indicators, 2014,45:579–589.[7] 崔保山,刘兴土.三江平原挠力河流域湿地生态特征变化研究 [J]. 自然资源学报, 2001,(2):107-114.[8] 杨园园,戴尔阜,付 华.基于 InVEST 模型的生态系统服务功能 价值评估研究框 架 [J]. 首都师范 大学学报(自然科学版), 2012,33(3):41-47.[9] 欧阳威,黄浩波,张 璇,等.基于 SWAT 模型的平原灌区水量平 衡模拟研究 [J]. 灌溉排水学报, 2015,34(1):17-22.[10] 刘志伟.基于的湿地景观格局变化生态响应分析——以杭州湾 南岸地区为例 [D]. 杭州:浙江大学, 2014.[11] 贾芳芳.基于 InVEST 模型的赣江流域生态系统服务功能评估 [D]. 北京:中国地质大学, 2014.[12] 孙传谆,甄 霖,王 超,等.基于 InVEST 模型的鄱阳湖湿地生物多 样性情景分析 [J]. 长江流域资源与环境, 2015,24(7):1119-1125.[13] Tallis H T, Ricketts T, Nelson E, et al. InVEST 2.4.4 user's guide [M]. The Natural Capital Project, Stanford, 2011.[14] Forman R. Land Mosaics: The ecology of landscapes and regions [M]. New York: Cambridge University Press, 1995.[15] Noss R F, Connell M A, Murphy D D. The science of conservation planning:Habitat conservation under the endangered species act [M]. Washington, D. C: Islandpress, 1997.[16] 吴季秋.基于 CA-Markov 和 InVEST 模型的海南八门湾海湾生 态综合评价 [D]. 海口:海南大学, 2012.作者简介：欧阳威(1980-),男,江西萍乡人,教授,博士,主要研究方向为水文水资源、非点源污染控制.发表论文 100 余篇.。
洪湖流域农业面源污染调查与污染负荷核算
洪湖流域农业面源污染调查与污染负荷核算作者：马玉宝，陈丽雯，刘静静，邓楚洲，吴忠，张业中，戴捷来源：《湖北农业科学》2013年第04期摘要：针对洪湖流域农业面源污染负荷进行了核算研究，并确定了不同污染源对水环境的贡献率。
结果表明，洪湖流域入湖污染物总量为CODCr 38 372.26 t/年、NH3-N 787.667 t/年、TN 4 349.054 t/年、TP 396.106 t/年，农业面源污染负荷估算值为畜禽养殖>水产养殖>居民生活>农田种植，它们对水环境的贡献率分别为39.33%、32.92%、23.33%、4.41%；畜禽养殖CODCr、TN、TP面源污染负荷量最高，分别为18 642.69、2 749.99、296.72 t/年，水产养殖NH3-N面源污染所占比例最大。
关键词：洪湖流域；农业面源污染；污染负荷；畜禽养殖；水产养殖中图分类号：X508 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）04-0803-04Investigation of Agricultural Non-Point Source Pollution and Estimation of Pollution Loads in Honghu ValleyMA Yu-bao1，CHEN Li-wen1，LIU Jing-jing1，DENG Chu-zhou2，WU Zhong2，ZHANG Ye-zhong1，DAI Jie1（1.College of Chemistry and Environmental Engineering， Yangtze University， Jingzhou 434023， Hubei， China；2. Environmental Protection Bureau of Jingzhou， Jingzhou 434000， Hubei， China）Abstract： The load of agricultural non-point source pollution and the contribution of different pollution sources to water environment of Honghu valley were studied. The results showed that the total amount of CODCr， NH3-N， TN， and TP into Honghu valley were 38 372.26 t/a， 787.667 t/a， 4 349.054 t/a， and 396.106 t/a respectively. The order of pollution load of different agricultural sources was livestock and poultry > aquaculture > residents life > planting farmland. The contributions of these four agricultural sources were 39.33%， 32.92%， 23.33% and 4.41% respectively. The load of CODCr， TN， and TP of livestock and poultry were highest， were 18 642.69 t/a， 2 749.99 t/a and 296.72 t/a respectively， the NH3-N load of aquaculture was the largest.Key words： Honghu valley； agricultural non-point source pollution； pollution load；livestock and poultry breeding； aquaculture洪湖位于湖北省中南部，地处长江中游北岸，横跨洪湖市和监利县，现有面积348.33km2，是湖北省第一大湖泊[1]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
改进的输出系数模型虽然改变了原模型的形式， 但并未改 变 原 有 的 结 构，仍 可 引 用 传 统 的 输 出 系 数。 由于目前所掌握的古蔺河流域监测资料短缺，本次研 究主要采用文献综合法对输出系数进行确定。由于古 蔺河分布于长江上游地区，确定输出系数在参考其他 区域［10 － 12］的同时主要借鉴于长江上游地区［13 － 15］，尤 其是四川省境内的研究成果，并结合研究区污染物的 输出特征，确定出本次研究的输出系数［16］，详见表 4。
1． 29
0． 92
1． 29
0． 921． 291．源自011． 29 1． 29
0． 91 1． 08
1． 29
1． 12
1． 29
0． 98
1． 29 1． 29
1． 10 1． 01
1． 29
0． 94
1． 29
1． 07
1． 29
1． 23
2． 3 源强系数法
为了能直观了解污染源的污染情况以及各类污染
第6 期
李小丽，等： 缺资料流域农业面源污染负荷研究与综合评价
7
向东倾斜，西高东低，水系发育。古蔺河流域古蔺县境 内包括 12 个镇，14 个乡，共有 269 个行政村，16 个社 区，总面积 3 183． 7 km2 ，总人口达 84 万。
2 研究方法
2． 1 输出系数法
输出系数模型为输出系数法的一种具体表现形
业面源污染综合评价，对研究区的污染源和污染物进 行调查分析，确定出污染源类型和污染物类型。其中， 污染源类型分为 3 大类： ① 土地利用类型。旱地、水 稻田、果园、天然林地、荒地和建筑用地； ② 畜禽养殖 类型。大牲畜、猪、羊和家禽； ③ 农业人口。污染物类 型分为 4 种： TN、TP、COD 和 NH3 － N。土地利用类型 资料来源于古蔺县国土局收集到的第二次全国土地调 查 30 m 分辨率土地利用数据，各类土地利用面积数据 重分类则是利用 GIS 的空间分析功能把乡镇边界和地 类图斑叠加统计分析得到，如图 1 所示； 畜禽和人口数 量数据来源于古蔺县畜牧局和统计局。表 3 给
为了对古蔺县境内古蔺河流域进行科学全面的农
8
人民长江
2016 年
表 2 农田地表径流污染源强系数修正结果
乡镇
古蔺镇 龙山镇 永乐镇 太平镇 二郎镇 大村镇 石宝镇 丹桂镇 水口镇 观文镇 双沙镇 德耀镇 护家乡 鱼化乡 石屏乡 东新乡 土城乡 金星乡 白泥乡 椒园乡 马嘶乡 马蹄乡 箭竹乡 大寨乡 桂花乡 黄荆乡
2． 2． 1 降雨修正因子的确定
从降雨对面源污染产生、迁移的影响出发，在模型
中引入降雨影响因子以更加准确地预测水文因素的年
际差异对农业面源的影响，降雨量的不同会影响径流
泥沙等因素，进而影响面源污染负荷的评估。降雨影
响因子 α 可表示为
α
=
Ｒj Ｒ
（ 3）
式中，Ｒ 为流域多年平均降雨量，Ｒj 为子流域第 j 年降 雨量。
染负荷的 74． 19% ； 主要污染物为 TN、TP 和 NH3 － N，占总等标污染负荷的 95． 83% ； 对古蔺河污染贡献度较 大的乡镇依次为古蔺镇、双沙镇和石宝镇，占总等标污染负荷的 23． 32% 。根据分析结果，古蔺河流域应加强
农村居民生活污水、畜禽养殖粪便及废水等有机废物的治理，合理施肥，减少氮磷流失。
种农田的坡度修正值； Si 、Pi 、Ci 和 Fi 分别 为 土 壤 类
型、降雨量、作物类型和化肥施用量的修正系数，均无
量纲，见表 2。
污染物入河量是指由排污口进入功能区水域的污
染物量，而本次研究中各类污染源污染物的入河量则 是通过污染物排放量乘以入河系数计算得到［11］。
3 模型参数的确定
3． 1 基础数据调查与处理分析
当前，国内外学者建立了多种农业面源污染负荷 估算模型，其中经验模型的应用已成为农业面源污染 输出负荷 估 算 的 重 要 手 段［4］。 经 验 模 型 的 建 立 多 是 基于流域自然物理特征与污染物输出之间的经验关 系，如输出系数法和源强系数法［5］。虽然经验模型缺 乏机理基础致使模拟精度不及机理模型和过渡模型， 但其对资料要求简单、适用性强的优势决定了它仍得 到广泛应用［6］。
表 1 古蔺县境内古蔺河流域降雨和地形修正因子
乡镇
古蔺镇 龙山镇 永乐镇 太平镇 二郎镇 大村镇 石宝镇 丹桂镇 水口镇 观文镇 双沙镇 德耀镇 护家乡
降雨修正 地形修正
因子 1． 29
因子 1． 08
1． 29
0． 91
1． 29
1． 02
1． 29
1． 00
1． 29 1． 29
0． 99 0． 99
常被忽略。但降雨直接关系到面源污染的产生，缺少
对其影响的表征会降低模型的灵敏度。为了增强输出
系数模型在研究区的适应性以及提高模型的模拟精
度，针对 研 究 区 实 际 情 况，应 用 改 进 的 输 出 系 数 模 型［9］进行综合评价。计算公式为
n
Σ L = αβ Ei Ai Ii
（ 2）
i =1
式中，α 为降雨修正因子，β 为地形修正因子。
收稿日期： 2015 － 10 － 20 基金项目： 中国气象局成都高原气象研究所开放基金项目（ LPM2014003） ； 四川省科技厅科技支撑项目（ 2015SZ0212） ； 四川省
环境保护厅科技项目（ 11HBT － 01） 作者简介： 李小丽，女，硕士研究生，研究方向为农村非点源污染与分布式水文模型。E － mail： m18328005980@ 163． com 通讯作者： 敖天其，男，教授，博士生导师，研究方向为农村非点源污染与分布式水文模型。E － mail： als584@ 163． com
1． 00 1． 00
0． 80 0． 80
1． 00
0． 80
1． 00
0． 80
1． 00 1． 00
0． 80 0． 80
1． 00
0． 80
1． 00
0． 80
1． 00 1． 00
0． 80 0． 80
1． 00
0． 80
1． 00
0． 80
1． 00
0． 80
出了 2013 年古蔺河流域古蔺县境内的土地利用面积、 畜禽养殖及农业人口情况。
1 研究区域概况
古蔺河位于四川省宜宾地区的东南部，是古蔺县 境内最主要的河流，发源于云贵高原边缘地带古蔺县 袁家沟，自西而东横贯县境中北部，于古蔺县县城纳左 岸支流头道河、麻渊河至太平渡汇入赤水河，河长70． 7 km，流域面积 965 km2 ，位于东经 105°35' ～ 106°02'、北 纬 27°55' ～ 28°08'之间，整个流域呈树枝状，地势由西
摘要： 在充分考虑降雨和地形对面源污染物传输影响的条件下，为能有效解决缺资料流域农业面源污染定量
化估算和综合评价的问题，以古蔺县境内的古蔺河流域为例，基于改进的输出系数法和源强系数法，将研究区
内 3 类污染源和 4 种污染物的输出负荷进行定量估算； 采用等标污染负荷法对该流域农业面源污染进行综合
评价。结果表明： 研究区中农业面源污染严重，其中主要污染源为农村居民生活污水和畜禽养殖，占总等标污
坡度修正
1． 16 1． 12 1． 14 1． 14 1． 14 1． 13 1． 12 1． 13 1． 14 1． 12 1． 14 1． 15 1． 12 1． 10 1． 12 1． 12 1． 14 1． 12 1． 16 1． 17 1． 13 1． 16 1． 14 1． 12 1． 15 1． 19
关 键 词： 改进输出系数模型； 源强系数法； 综合评价； 农业面源污染； 古蔺河流域
中图法分类号： X71
文献标志码： A
DOI： 10． 16232 / j． cnki． 1001 － 4179． 2016． 06． 002
近年来，在点源污染得到有效控制的同时，面源污 染比重增大，由 于 面 源 污 染 具 有 随 机 性 大、分 布 范 围 广、形成机理复杂等特点，致使面源污染成为水体水质 恶化的重 要 原 因［1］。 农 业 面 源 污 染 作 为 面 源 污 染 的 主要来源，一直备受各界关注。对农业面源污染的输 出负荷进行定量化研究是掌握水环境污染状况和实施 管理措施 的 基 础，现 已 成 为 面 源 污 染 研 究 的 重 点［2］， 尤其是在我国长期监测数据短缺、研究基础薄弱的地 区［3］。
源中污染物 COD 和 NH3 － N 的排放量，中国环境规划 院于 2003 年提出了源强系数法，并在国内面源污染的
调查和计算中得到了广泛应用。计算公式为
L = aiSiPiCiFiEi
（ 6）
式中，L 为农田地表径流的污染物排放量，t / a； Ei 为标
准农田地表径流的源强系数，t·hm － 2 ·a － 1 ； ai 为第 i
土壤类型 修正 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83 0． 83
2． 2． 2 地形修正因子的确定
Johns 输出系数模型已考虑了土地利用类型、面积 和污染物输出量，因此，改进的模型主要表征下垫面因 子中坡度的影响。坡度是影响坡面产污的重要因素， 大量研究证实［10］，坡 度 与 地 面 径 流 量 呈 正 相 关 关 系， 地表径流量 Q 可以表示为坡度的幂函数与常量的乘
降雨量 修正 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20 1． 20