2017, Vol. 36文章信息
- 叶祖鑫, 林晨, 安艳玲, 吴起鑫, 刘斌, 隋雪艳, 马荣华
- YE Zu-xin, LIN Chen, AN Yan-ling, WU Qi-xin, LIU Bin, SUI Xue-yan, MA Rong-hua
- 土地利用驱动下洪泽湖支流流域非点源颗粒态磷流失时空变化特征
- Temporal and spatial distribution characteristics of NPS particulate phosphorus driven by land use in Hongze Lake tributary basin
- 农业环境科学学报, 2017, 36(4): 734-742
- Journal of Agro-Environment Science, 2017, 36(4): 734-742
- http://dx.doi.org/10.11654/jaes.2016-1371
文章历史
- 收稿日期: 2016-10-27
2. 中国科学院流域地理学重点实验室, 中国科学院南京地理与湖泊研究所, 南京 210008;
3. 江苏省土地开发整理中心, 南京 210017
2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;
3. Land Development and Consolidation Center of Jiangsu Province, Nanjing 210017, China
流域非点源条件下磷污染与载荷是水体富营养化的关键诱因, 控制流域地表磷流失已经成为湖泊水环境管控的重要途径。磷在土壤中的存在按物理形态可以分为溶解态磷和颗粒态磷两大类, 颗粒态磷以吸附在土壤胶体上的形态存在, 可占总磷的95%~99%[1], 所以流域内的磷流失往往是以颗粒态的形式输送至水体中。因此, 有效地估算流域非点源颗粒态磷载荷时空变化特征是实现湖泊水环境保护的基础与依据。
传统的研究方法依赖于大量的点位观测以及小区径流试验, 但流域污染物载荷存在极强的时空变异性, 仅依靠点位监测难以准确获取流域尺度上的污染物分布信息。而现有模型通常被分为两类:物理模型 (SWAT、ANSWERS和AGNPS等) 和经验模型 (RUSLE、SEDD和PLOAD等)[2-5]。物理模型在较小的空间尺度上对污染流失有准确的估计, 但因需要详细的野外观察数据, 使得这些模型不适用于大的空间尺度[6-7]。而经验模型被广泛用于流域监测, 因其具有结构简单、资料易于获取和高效等优点[8], 所以本文选用经验模型进行研究。目前, 经验模型多使用修正通用水土流失方程RUSLE (Revised universal soil loss equation), 它基于气候、土地利用、土壤、地形、植被覆盖等因素, 估算流域内土壤侵蚀模数[9]。本文所采用的泥沙输移分布模型SEDD (Sediment delivery distributed model) 已在RUSLE方程的基础上进行了改进, 由于引入了泥沙输移比和土壤中磷含量, 可以更精确地估算土壤中颗粒态营养物质的流失。同时, 遥感影像和GIS技术的应用, 可以获取流域尺度上长时间序列的动态数据, 解决过去模型缺乏有效的实时监测数据, 难以模拟流域尺度上非点源污染时空变化的问题[10-11]。
在经验模型对非点源颗粒态磷的计算过程中, 非点源污染受降雨、地形、土地利用、土壤性质、水文过程及人类活动等因素影响。土地利用变化是社会经济条件下人类活动的集中体现, 土地利用变化会使得下垫面的土壤成分、水质特征、水文过程等发生变化, 从而直接或间接影响非点源污染的整个过程[12-13]。
本文选择洪泽湖流域为研究区, 采用SEDD经验模型, 运用卫星遥感与地面采样监测相搭配的星地协同技术, 获取洪泽湖流域非点源颗粒态磷流失的时空变化, 并讨论它与土地利用变化之间的响应关系。既可以为流域水环境监测和预警提供数据支撑, 还可以为流域生态环境保护提出建议。
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于洪泽湖入湖河流淮河 (盱眙段) 周边, 118°21´~118°36´E, 32°51´~33°7´N, 流域面积175.4 km2。研究区地势西南多丘陵, 东北多平原, 呈阶梯状倾斜, 高低相差200 m, 空间差异较大。研究区地处亚热带和暖温带过渡气候区, 四季分明, 年平均气温14.7℃、平均降雨量为1005 mm, 降雨多集中在7-9月份, 占全年降雨量的60%左右。研究区土壤类型主要为黄岗土、粘棕土、暗栗土等, 土地利用类型为林地、水田、旱地、建设用地、湿地、水体等。
1.2 子流域划分在流域数字高程模型 (DEM) 的基础上, 结合流域的实际水系及产汇流特征, SWAT模型将流域划分为十多个子流域, 选取其中地类、地形特征明显的5块子流域作为研究区, 如图 1所示。
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| 图 1 研究区示意图 Figure 1 Location of study area |
SEDD模型在传统研究使用的修正通用水土流失方程RUSLE的基础上, 将土壤中磷含量和泥沙输移比引入模型中, 并且在30 m×30 m的空间尺度下进行计算[14]。
(1) 式中:Par(P) 指单位面积颗粒态磷负荷, kg·km-2·a-1; Ai指土壤侵蚀模数, t·hm-2·a-1; Psed指土壤中的总磷含量, g·kg-1; SDRi指泥沙输移比, %, 可以通过模型 (2) 进行计算[15-19]。
(2) 式中:K'指阻力截留系数, α为流经坡面任一点i处单位等高线长度的汇流面积, β为该点处的坡度。
1990年和2000年磷背景数据通过查找土壤志相应土种的磷背景值进行赋值, 栅格化; 2005年与2010年磷背景数据通过地调院多目标地球化学数据, 利用反距离权重法进行插值为栅格图, 相对误差为0.125。
通过修正通用水土流失方程RUSLE计算土壤侵蚀模数。
(3) 式中:Ai为年土壤侵蚀量, t·hm-2·a-1; Ri为降雨侵蚀动力因子, MJ·mm·hm-2·a-1; Ki为土壤可蚀性因子, Mg·h·MJ-1·mm-1; LSi为坡长坡度因子; Ci为植被覆盖和作物管理因子; Pi为水土保持措施因子, LSi、Ci、Pi均为无量纲因子。
降雨侵蚀动力因子R通过模型 (4) 进行计算[20]。
(4) 式中:Pi为月平均降雨量, mm; P为年平均降雨量, mm。
土壤可蚀性因子指对某一特定土壤内在可蚀性的定量化描述, 本文采用Sharpley等[21]推出的仅需要土壤质地以及有机碳含量数据的土壤可蚀性因子K计算公式计算得出。LS因子反映地形对土壤侵蚀的影响, 它包括坡长和坡度因素, 利用ARCGIS软件基于30 m分辨率的DEM图计算得出流域坡长、坡度空间分布图; 再通过公式 (5) 分别算出L和S因子[22-23]。
(5) 式中:θ表示坡度; μ表示坡长, m。
水土保持P因子是指特定保持措施条件下的土壤流失量与相应未实施保持措施情况下地块土壤流失量之比。P值一般在0~1之间。本次研究参考相关学者的研究结果[24], 确定研究区不同土地利用类型的P值见表 1, 将P值赋给不同的土地利用类型, 得到P因子图。
植被覆盖与管理因子C是评价植被因素抵抗土壤侵蚀能力及准确估算土壤侵蚀模数的重要参数, 通过归一化植被指数NDVI来进行计算[25], 见公式 (6)。NDVI指数是一种由遥感传感器所接收的地物光谱信息而推算得到的反映地表植被状况的定量值。本次计算利用Landsate TM影像经过辐射定标、大气校正、波段计算求得月NDVI值, 以月NDVI值求平均, 获得NDVI数据的年度值。这样可以准确反映一年中研究区植被覆盖的平均情况, 缩小季节变化的影响[26]。
(1) 植被覆盖度c
(2) 植被覆盖与管理因子C
(6) 土壤中总磷含量Psed的基础数据和非点源颗粒态磷流失负荷计算模型中各因子空间数据 (降雨量、植被覆盖度等) 来源见表 2。
由于缺少实测的颗粒态磷负荷数据, 本文采用年输水量与实测水样中的颗粒态磷浓度推算得到颗粒态磷负荷量, 将之与模型估算的颗粒态磷负荷进行对比, 验证模型估算精度[27]。径流量来自于南京地理与湖泊研究所2010年对1、3、4号子流域出水口的定点径流量监测数据。实测的颗粒态磷浓度数据通过2010年对1、3、4号子流域出水口采集的不同季节的水样, 采用钼酸铵分光光度法测定而得。
验证结果如表 3所示。2010年, 1号子流域的相对误差最大, 为12.26%;4号子流域的相对误差最小, 为8.4%。模拟结果表明所建立的非点源颗粒态磷流失模型具有一定的模拟精度。
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研究区土地利用类型主要分为六类, 计算和统计结果见图 2~图 4。从图 2和图 3可以看出, 研究区整体土地利用结构表现为水田面积比例最大, 在34%~40%之间, 其他地类面积比例在20%以下。变化最快的是建设用地, 1990-2010年增加了接近80%的用地量; 林地和旱地面积比例变化不快。
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| 图 2 1990-2010年研究区土地利用情况示意图 Figure 2 Land use of study area from 1990 to 2010 |
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| 图 3 1990-2010年研究区土地利用变化 Figure 3 Land use change of study area from 1990 to 2010 |
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| 图 4 1990-2010年各子流域土地利用变化 Figure 4 Land use changes in buffer zones from 1990 to 2010 |
各子流域土地利用结构如图 4所示。1号子流域水田面积较大, 占子流域总面积的50%;2号和3号子流域位于盱眙县郊区, 随着经济快速发展, 城镇化效应显著, 近20年来建设用地面积分别增长了40%和105%, 水田面积分别减少了25%和50%;4号子流域大部分面积位于丘陵地带, 和1号子流域一样以水田面积居多, 占60%以上; 5号子流域也位于丘陵地带, 林地面积相比其他子流域最多, 达到30%, 水田、旱地面积比例在20%~30%之间。
2.2 非点源颗粒态磷的时空分布特征采用SEDD经验模型估算方法, 计算得到洪泽湖支流流域非点源颗粒态磷流失负荷如图 5和表 4所示。
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| 图 5 1990-2010年研究区非点源颗粒态磷流失负荷空间分布图 Figure 5 The spatial distribution of NPS particulate P loads from 1990 to 2010 |
由图 5和表 4可知, 1990-2010年, 全流域颗粒态磷流失量及流失负荷出现先增后减的趋势, 在2000年达到较高值, 流失量为117.51 t·a-1, 流失负荷为0.67 t·km-2·a-1。各子流域间, 1号、4号和5号子流域颗粒态磷流失负荷逐渐降低, 2号和3号子流域流失负荷逐渐增加。
空间上, 1号、3号和4号子流域颗粒态磷流失负荷低于0.25 t·km-2·a-1, 2号和5号子流域流失负荷相对较高, 大于0.44 t·km-2·a-1。3号与5号子流域的颗粒态磷流失量较高:3号子流域占地面积36 km2, 面积比率为20.5%, 研究期间对研究区颗粒态磷流失总量的贡献率在7%~14%之间; 5号子流域占地面积为13 km2, 面积比率为7%, 研究期间对研究区颗粒态磷流失总量的贡献率在9%~13.7%之间。
2.3 非点源颗粒态磷流失负荷与土地利用之间的关系同一子流域不同年份土地利用类型比例与颗粒态磷流失负荷相关关系见表 5。
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1号子流域主要土地类型为水田, 占子流域总面积的50%左右, 其水田、旱地和颗粒态磷流失负荷呈正相关, 林地和颗粒态磷流失负荷呈负相关。曾立雄等[28]研究发现, 三峡库区兰陵溪小流域农田磷流失负荷要远远高于其他几种地类; 欧阳威等[29]对巢湖区域1996-2012年期间不同土地利用类型面源磷流失负荷进行研究, 发现水田、旱地流失负荷最大, 草地、林地次之。可见, 水田和旱地在降雨过程中土壤中的营养物质容易随着径流流失, 相应的磷流失负荷较大, 而林地的水土保持能力相对较好, 降雨截留作用明显[30], 表明相同面积下林地的磷流失负荷要低于水田和旱地。
与其他子流域不同, 在2号和3号子流域中, 建设用地和林地与颗粒态磷流失量呈正相关, 原因主要来自两方面。一方面随着我国经济迅猛发展, 城市人口大幅度增加, 2号和3号子流域位于盱眙郊区, 在盱眙及周边城市需求驱动下, 城市周边农田由原来种植水稻转型为蔬菜等高附加值经济作物, 并且蔬菜多季节种植, 种植强度高。资料显示1998-2006年期间, 盱眙县蔬菜播种总面积从0.87万hm2增加到1.41万hm2[31-32], 可见蔬菜播种面积快速增长。沈连峰等[33]在河南省淮河流域采集了降雨期间不同土地利用类型下的地表径流, 实验结果表明, 蔬菜地径流总磷浓度为4.98 mg·L-1, 水稻田径流总磷浓度为1.51 mg·L-1, 蔬菜地的磷流失量是水稻田的3倍以上; 向速林等[34]采集了赣江下游流域蔬菜和水田等土地利用类型的降雨径流, 实验结果显示蔬菜地的总磷和磷酸盐的浓度分别是水田的2.2倍和2.9倍。可见, 农田种植作物的变化会产生更多的磷流失量, 因此2号和3号子流域虽然农田面积降低, 但是颗粒态磷流失量反而增加。另一方面, 由于2、3号子流域位于城市周边, 经济发展及城市绿化促使建设用地面积和人工林面积逐渐增加, 同时子流域中颗粒态磷流失量也在逐年增加, 所以出现了建设用地、林地与颗粒态磷流失量呈正相关的现象。
4号和5号子流域的丘陵水田面积较大, 丘陵地区较大的地势高差和较强的降水会导致该区域水土流失严重[35]。张韶华[36]研究表明, 当15°以上的草地、林地改为耕地时, 总磷的流失负荷增加了89%;将15°以上的耕地和裸地全部转化为林地时, 总磷的流失负荷减少23%。由此可知耕地相对林地和裸地而言, 更容易发生水土流失, 造成泥沙和土壤中的磷素输出至水体, 出现仅有耕地与颗粒态磷呈正相关的现象。由于河桥镇黄龙村大量植树造林活动[37], 引起水田面积明显下降, 林地面积增加 (图 4), 造成颗粒态磷流失量降低, 同时旱地面积占比仅为5%~6.3%, 受到植树造林活动的影响较小, 面积缓慢增长, 与颗粒态磷流失量变化趋势相反, 故4号子流域出现旱地与颗粒态磷流失量呈负相关的现象。
3 结论(1) 研究区水田面积比例最大, 范围在34%~40%;建设用地面积增长最快, 研究期间增长了80%。各子流域中, 处于城市周边的2号、3号子流域建设用地增长最快, 4号与5号子流域处于丘陵地带, 坡度、林地面积相对其他子流域较大。
(2) 研究区在2000年时颗粒态磷流失负荷最大, 为0.67 t·km-2·a-1, 各子流域间, 1号、3号和4号子流域颗粒态磷流失负荷低于0.25 t·km-2·a-1, 2号和5号子流域流失负荷相对较高, 大于0.44 t·km-2·a-1。3号与5号子流域的颗粒态磷流失量较高, 研究期间对研究区颗粒态磷流失量的贡献率分别为7%~14%和9%~13.7%。
(3) 盱眙县城周边的2号和3号子流域, 建设用地、林地与颗粒态磷流失负荷呈正相关, 主要因为耕地利用方式由种植水稻转向种植蔬菜, 带来更多的颗粒态磷流失负荷, 与建设用地和林地面积增长趋势相符。4号子流域受到大量植树造林活动的影响, 颗粒态磷流失负荷明显下降, 与呈现缓慢增长的旱地面积表现为负相关。其他子流域多为旱地、水田与颗粒态磷流失负荷呈现正相关, 林地、建设用地与颗粒态磷负荷呈现负相关。
致谢 感谢中国科学院南京地理与湖泊研究所"湖泊-流域科学数据共享平台"提供的洪泽湖流域、土地利用、气象等数据。感谢贵州大学喀斯特重点实验室对数据分析提供的帮助。感谢中国科学院南京地理与湖泊研究所“湖泊环境遥感团队”熊俊峰、闵敏等在样点采集中提供的帮助。在此一并致谢!| [1] | 王晓峰, 任志远. 近14年榆林北六县土地利用变化及驱动力分析[J]. 水土保持研究, 2006, 13(6): 201–203. WANG Xiao-feng, REN Zhi-yuan. Analysis of land use change and driving force in wind drift sand region:A case study of Shenmu County[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2006, 13(6): 201–203. |
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