黃河流域甘肅段面源污染估算與空間分析

尚婷婷，溫飛，黃莉，張亞群，朱南華諾娃，王雪蕾，馮愛萍*

(1. 甘肅省生態(tài)環(huán)境科學設計研究院，甘肅 蘭州 730000； 2.生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應用中心，北京 100094)

黃河流域是我國重要的經(jīng)濟地帶和生態(tài)安全屏障[1]，黃河流域覆蓋9 個省份，這些地區(qū)化學需氧量(CODCr)和總磷(TP)污染物排放源占面源污染源的比例均超過70%和60%[2]。在促進黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展的大背景下，掌握黃河流域面源污染現(xiàn)狀以及污染源特征，可為黃河流域及區(qū)域污染防治提供有效參考[3]。甘肅段位于黃河流域上游地區(qū)，是我國重要的水源涵養(yǎng)區(qū)，但其CODCr面源污染排放占比超過80%[2]，結合國家精準治污和科學治污的環(huán)保監(jiān)管要求，需要對該區(qū)域面源污染的空間分布及污染來源進行科學精準的評估。

模型評估是全面掌握面源污染情況的有效途徑之一，國內外學者采用的面源模型眾多，根據(jù)模擬參數(shù)是否考慮物理機制過程和時空尺度轉換，可以歸納為經(jīng)驗模型和機理模型兩大類[4]。經(jīng)驗模型包括輸出系數(shù)模型(ECM)[5-6]、改進的輸出系數(shù)模型(IECM)[7]、平均濃度法[8-9]和通用土壤流失方程模型(USLE)[10]等，機理模型包括基于流域尺度的一個長時段的流域分布式水文模型(SWAT)[11-12]、連續(xù)農(nóng)業(yè)非點源污染模型(AnnAGNPS)[13]、水文模擬模型(HSPF)[14]等模型。模型發(fā)展經(jīng)歷了經(jīng)驗統(tǒng)計與機理探究階段，已在結構和適用范圍上趨于完善并進入實際應用階段，但目前模型應用仍面臨數(shù)據(jù)獲取困難、模擬結果存在不確定性、引進模型須本土化等問題[15]。隨著遙感技術的發(fā)展，“3S”技術成為面源污染模型重要的組成部分[16]。對比國內外面源污染評估模型[17-18]，遙感分布式面源污染評估模型(DPeRS)在模型結構、運行條件和模擬指標等方面具有較大的管理應用優(yōu)勢[19]。DPeRS模型系統(tǒng)以遙感像元為基本模型運算單位，可實現(xiàn)污染負荷空間精細化、可視化表征，與傳統(tǒng)總量減排核算方法相比，該模型引入遙感數(shù)據(jù)，有效降低了對地面數(shù)據(jù)的要求，并實現(xiàn)了從“點”到“面”的空間突破，可為因地制宜地制定面源污染防控方案提供技術支撐[20]。

黃河流域(甘肅段)面源污染相關研究多集中于面源污染現(xiàn)狀分析、防控對策研究和局部地區(qū)的污染負荷估算等方面，楊虎德等[21]基于甘肅省面源污染國控監(jiān)測點，對全省范圍內的農(nóng)田土壤氮磷流失特征及影響因素進行了調查研究。肖朝卿[22]分析了農(nóng)業(yè)和農(nóng)村轉型背景下甘肅農(nóng)業(yè)面源污染的現(xiàn)狀及其構成的主要威脅。華維霞[23]基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)對黃河流域蘭州段的化肥施用、水土流失、畜禽養(yǎng)殖及農(nóng)村生活4種污染源產(chǎn)生氮磷負荷進行了計算。任藝彬等[24]對馬蓮河和蒲河流域的面源污染因子進行了分析并總結了流域非點源污染的特征。韓柳[25]利用SWAT模型對湟水流域面源污染負荷進行模擬分析，研究顯示湟水全流域總磷負荷主要來自農(nóng)業(yè)面源。劉全諹等[26]基于遙感與GIS技術對洮河流域面源污染負荷進行估算。但以上研究較少涉及黃河流域(甘肅段)全范圍、全類型的面源污染負荷估算，缺乏滿足管理要求的流域尺度面源污染全口徑系統(tǒng)性評估。

現(xiàn)采用管理適用性較強的DPeRS模型[19-20,27]對黃河流域(甘肅段)2018年總氮(TN)、TP、氨氮(NH3-N) 和CODCr面源污染負荷進行空間估算，其中污染類型覆蓋農(nóng)田徑流、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)村生活、城鎮(zhèn)生活和水土流失等，基于模型結果開展流域面源污染源解析及面源污染空間管控分析，為黃河流域(甘肅段)面源污染綜合防治和科學管控提供技術支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域(甘肅段)位于黃河上游，是我國重要的水源涵養(yǎng)區(qū)，其地處青藏高原、黃土高原、內蒙古高原三大高原和青藏高寒區(qū)、西北干旱區(qū)、東部季風區(qū)三大自然區(qū)域的交匯處，范圍介于100°58′—108°77′E，33°07—37°48′N。黃河流域(甘肅段)平均海拔約2 200 m，地勢呈西高東低走勢，由西向東依次包含了甘南高原、隴中黃土高原丘陵溝壑區(qū)和隴東黃土高原區(qū)匯，其中隴中、隴東黃土高原地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,是中國水土流失最為嚴重的地區(qū)，也是黃河最主要的泥沙來源地。受地形特征影響,區(qū)域氣候較為敏感,自西向東為甘南高寒濕潤區(qū)、隴中北部冷溫帶半干旱區(qū)、隴中南部冷溫帶半濕潤區(qū)[28]。流域總面積為14.59萬km2，地跨甘肅省9個地級行政區(qū)(州、市)，土地利用類型以草地為主，草地面積占流域總面積的54%。黃河流域(甘肅段)地理位置及土地利用分布見圖1。

圖1 研究區(qū)位置示意

1.2 研究方法

采用DPeRS模型對黃河流域(甘肅段)面源污染進行分類型、分指標估算。DPeRS模型是基于二元結構原理構建的遙感分布模型，該模型以遙感像元為基本模擬單元，綜合考慮了自然要素(降水、植被覆蓋度、地形和地貌等)和社會經(jīng)濟要素(施肥利用效率、人口、牲畜和家禽等)對面源污染量的影響。

DPeRS模型具體包括農(nóng)田氮磷平衡核算、植被覆蓋度定量遙感反演、溶解態(tài)污染負荷估算、顆粒態(tài)污染負荷估算和入河估算5大模塊，模擬類型包括農(nóng)田徑流、農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖、城鎮(zhèn)生活和水土流失5個類型，污染物模擬形態(tài)分為溶解態(tài)和顆粒態(tài)2種，模擬指標包括TN、TP、NH3-N和CODCr，模型耦合的遙感參數(shù)包括植被覆蓋度和土地利用，DPeRS模型核心算法詳見文獻[27]。

《重點流域水污染防治規(guī)劃(2016—2020年)》中明確，全國共劃分1 784個控制單元，其中黃河流域(甘肅段)內有18個控制單元。采用雙指標閾值法對黃河流域(甘肅段)的面源污染優(yōu)先控制單元(以下簡稱“優(yōu)控單元”)進行篩選。具體篩選方法為：采用排放負荷和入河量2個指標進行優(yōu)控篩選，其中研究區(qū)4項模擬指標的排放負荷均值和入河量均值作為面源污染優(yōu)控單元判定的閾值，將面源污染排放負荷和入河量均大于均值的單元判定為源頭與入河過程I類優(yōu)控單元；排放負荷大而入河量小或者排放負荷小而入河量大的控制單元分別判定為源頭II類優(yōu)控單元和入河過程II類優(yōu)控單元，其他情況判定為非面源污染優(yōu)控單元。

1.3 數(shù)據(jù)來源與預處理

模型輸入數(shù)據(jù)主要包括黃河流域(甘肅段)2018年的月度降水量、土地利用、月度植被覆蓋度、坡度和坡長、土壤數(shù)據(jù)和農(nóng)田氮磷表觀平衡量等,所有數(shù)據(jù)均統(tǒng)一轉換為250 m空間分辨率的柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源與處理方法見表1，年累積降水量，月均植被覆蓋度，農(nóng)田氮磷表觀平衡量的空間分布見圖2(a)(b)(c)(d)。

圖2 黃河流域(甘肅段)主要數(shù)據(jù)空間分布

表1 主要空間數(shù)據(jù)

2 結果與討論

2.1 面源污染物排放分布特征

對2018年黃河流域(甘肅段)面源污染排放負荷進行空間估算結果表明，TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染排放負荷分別為65.6 ，11.8 ，19.1 和77.2 kg/km2。空間上，TN和NH3-N 面源污染排放負荷空間分布規(guī)律相似，負荷高值區(qū)主要分布在該流域中部和東部的局部地區(qū)，具體包括天水市中西部、慶陽市北部、白銀市、蘭州市和臨夏回族自治州等地區(qū)的局部區(qū)域；流域大部分地區(qū)TP排放負荷均處于較高水平，其中以慶陽市北部、天水市中西部及蘭州市和臨夏回族自治州交界處最為突出；CODCr排放負荷高值區(qū)集中分布于蘭州市和臨夏回族自治州中部的局部地區(qū)。黃河流域(甘肅段)面源污染排放負荷的空間分布見圖3(a)(b)(c)(d)(負荷分級參考文獻[34])，各行政區(qū)面源污染排放負荷統(tǒng)計結果見表2。

圖3 黃河流域(甘肅段)面源污染排放負荷空間分布

表2 黃河流域(甘肅段)面源污染排放負荷統(tǒng)計

2.2 面源污染物入河分布特征

基于研究區(qū)2018年各指標面源污染排放負荷，結合各水文分區(qū)的入河系數(shù)，估算了黃河流域(甘肅段)面源污染入河量。結果表明，流域大部分地區(qū)面源污染入河負荷均處于較低水平，流域中部部分地區(qū)面源污染入河負荷相對較高，對于氮磷指標(TN、NH3-N和TP)，天水市中西部、白銀市中部以及蘭州市的局部地區(qū)面源污染入河負荷相對較高；蘭州市、臨夏回族自治州中部的局部地區(qū)CODCr面源污染入河負荷相對較高。對黃河流域(甘肅段)面源污染入河量進行空間統(tǒng)計，結果表明，TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染入河量分別為836.7,33.3,220.2 和1 353.2 t，各行政區(qū)面源污染入河量統(tǒng)計結果見表3。研究區(qū)各指標面源污染入河負荷空間分布見圖4(a)(b)(c)(d)(負荷分級參考文獻[34])。

表3 黃河流域(甘肅段)各行政區(qū)面源污染入河量統(tǒng)計

圖4 黃河流域(甘肅段)面源污染入河負荷的空間分布

2.3 面源污染類型解析

對黃河流域(甘肅段)2018年5種類型(農(nóng)田徑流型、畜禽養(yǎng)殖型、農(nóng)村生活型、城鎮(zhèn)生活型和水土流失型)面源污染量進行統(tǒng)計。結果表明，農(nóng)田徑流是黃河流域(甘肅段)氮型面源污染的主要污染途徑,農(nóng)田生產(chǎn)引起的TN和NH3-N面源污染排放量分別占總排放量的70.9%和91.9%；TN的次要污染傳輸方式為水土流失，NH3-N則為農(nóng)村生活；水土流失是影響TP面源污染排放的首要類型(占比63.9%),農(nóng)田徑流次之；畜禽養(yǎng)殖是CODCr面源污染的主要污染類型，其排放量占比為69.3%，其次為農(nóng)村生活和城鎮(zhèn)生活。黃河流域(甘肅段)不同類型面源污染排放負荷及排放量統(tǒng)計見表4。

表4 黃河流域(甘肅段)面源污染入河量統(tǒng)計

2.4 面源污染空間管控分析

黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元識別結果表明，總體上，18個控制單元中，面源污染優(yōu)控單元有15個，面積占研究區(qū)總面積的85.2%，由此可見，該流域大部分地區(qū)須強化農(nóng)業(yè)面源整治與管控工作。分指標來看，TN和NH3-N面源優(yōu)控單元均有10個，面積占比分別為55.7%和73.2%，其中I類優(yōu)控單元均有4個，面積占比均達到30%以上；TP面源優(yōu)控單元共9個，面積占比為68.2%，其中I類優(yōu)控單元有3個，面積占比為27.8%；CODCr面源污染優(yōu)控單元共7個，面積占比為39.1%，其中I類優(yōu)控單元有3個，面積占比為14.0%。空間分布上，面源污染I類優(yōu)控單元主要分布在慶陽市、天水市、蘭州市和白銀市等地區(qū),II類優(yōu)控單元主要分布在甘南藏族自治州。2018年黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元空間分布見圖5(a)(b)，優(yōu)控單元統(tǒng)計見表5。

表5 黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元統(tǒng)計

圖5 黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元空間分布

2.5 基于水質超標斷面的面源污染優(yōu)控單元精度驗證分析

基于面源污染優(yōu)控單元內水質斷面氮、磷等指標存在超標現(xiàn)象的假設，對黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元識別結果進行精度驗證分析。采用2018年黃河流域(甘肅段)33個地表水監(jiān)測斷面月度水質數(shù)據(jù)，參考《地表水環(huán)境質量標準》(GB 3838—2002)[35]，對TN、TP、NH3-N和CODCr4項指標月度水質狀況進行分析，進一步與面源污染優(yōu)控單元識別結果進行驗證分析。結果表明，對于TN指標，17個斷面TN濃度每月均存在超出Ⅲ類標準的現(xiàn)象，70%的斷面落在TN面源污染優(yōu)控單元內；對于TP指標，6個斷面存在每月水質超標現(xiàn)象(超Ⅲ類標準)，67%的斷面落在TP面源污染優(yōu)控單元內；對于NH3-N指標，8個斷面存在每月水質超標現(xiàn)象(超Ⅲ類標準)，100%的斷面落在NH3-N面源污染優(yōu)控單元內；對于CODCr指標，5個斷面存在每月水質超標現(xiàn)象(超Ⅲ類標準)，80%的斷面落在CODCr面源污染優(yōu)控單元內。黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元與水質超標斷面分布見圖6(a)(b)。綜上，黃河流域(甘肅段)TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染優(yōu)控單元識別結果的平均精度達到80%。

圖6 黃河流域(甘肅段)面源污染優(yōu)控單元與水質超標斷面分布

3 結論

(1)對2018年黃河流域(甘肅段)面源污染進行分析，結果表明，TN、TP、NH3-N 和CODCr排放負荷空間分布不同，TN和NH3-N 空間分布較一致，排放負荷高值區(qū)主要分布在流域中部和東部的局部地區(qū)，TP排放負荷在流域大部分地區(qū)均較高，CODCr排放負荷分布較為零散，高值區(qū)集中分布于蘭州市、臨夏回族自治州中部的局部地區(qū)。污染量上，TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染排放負荷分別為65.6,11.8,19.1和77.2 kg/km2，且天水市氮、磷面源污染排放負荷最為突出,臨夏回族自治州CODCr排放負荷尤為明顯。

(2)與排放負荷相比,黃河流域(甘肅段)面源污染入河負荷并不突出，整體上處于較低水平，中部部分地區(qū)相對較高。污染量上，TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染入河負荷分別為836.7,33.3,220.2和1 353.2 kg/km2，且蘭州市和白銀市TN和TP面源污染入河量最為突出，天水市NH3-N 入河量和臨夏回族自治州CODCr入河量尤為明顯。

(3)農(nóng)田徑流是黃河流域(甘肅段)氮型面源污染的主要污染途徑，TN的次要污染類型為城鎮(zhèn)生活，NH3-N 則為農(nóng)村生活；水土流失是影響TP面源污染排放的主要污染途徑，農(nóng)田徑流次之；畜禽養(yǎng)殖是CODCr面源污染的最主要污染途徑。

(4)對黃河流域(甘肅段)18個控制單元進行面源污染優(yōu)控單元識別，篩選出優(yōu)控單元15個，面積占比為85.2%，可對該流域進行全面有效的管控；空間上，面源污染I類優(yōu)控單元主要分布在慶陽市、天水市、蘭州市和白銀市等地區(qū)，II類優(yōu)控單元主要分布在甘南藏族自治州。TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染優(yōu)控單元識別結果的平均精度達到80%。