水体富营养化已成为我国最严重的水污染问题之一^[1]，湖泊和河流等地表水体生态环境受到严重破坏^[2]，而农业面源污染是导致水体富营养化的主要因素之一^[3]，其中农田种植类型的变化影响着土地的利用强度、化肥农药的施用水平以及水土流失情况，从而影响农田土壤N、P等污染物的产生、输出、迁移和转化，导致区域农业面源污染不断加剧，使得水体水质发生不同程度的变化。洱海作为云贵高原第二大淡水湖泊，目前水质总体稳定在Ⅱ至Ⅲ类，已渡过中营养化向富营养化转变阶段，正处于早期富营养化^[4]。农业面源污染成为洱海富营养化的主要因素之一^[5]，而流域耕地N、P流失已成为农业面源污染主要来源^[6]，占污染总量的70%左右^[7]。近年来，不同学者从流域土地利用类型、季节变化特征及时间变化上对流域农业面源污染变化特征进行了深入研究^[8-10]，发现不同土地利用下，耕地面积的增加，导致流域地表径流中N、P浓度显著增加；相对于耕地面积，林地面积的增加，流域地表径流中N、P浓度则相应降低，同时旱季入湖河流水质对土地利用响应关系强于雨季。由于流域种植过程中较为单一种植制度及不同轮作模式导致农田N、P随地表径流不同程度流失^[11]，在流域径流中N、P浓度变化同流域种植类型有明显的相关性^[12]。研究显示，洱海北部不同轮作模式中，大蒜-水稻轮作模式下农田N、P流失风险最高^[11]，同时单一模式种植下，流域蔬菜种植N、P流失量远大于其余种植类型^[13]。可知，流域农业面源污染物中N、P等的输出与流域土地利用、作物种植类型及区域的空间搭配密切相关。

农田灌排沟渠在自然界中作为一种特殊的生态系统，不仅通过自身的物理、化学与微生物作用吸收和转化周围环境输入的N、P等元素^[3]，而且作为农田和上下游水体之间的联系纽带，也是下游水体N、P等物质来源的重要通道^[13]。洱海海西是流域农业种植的主要集中区域之一，在此区域内耕地面积占农业用地的19.16%~59.77%^[10]，为方便灌溉，依托地形变化及苍山水源等因素，海西种植区修建了大量农灌沟渠，满足主要农业种植区农田灌溉用水需求，同时降雨冲刷农田导致地表径流中N、P等营养物质进入沟渠水体。流域农灌沟渠是种植区农田和洱海之间的连接纽带，是向洱海水体输送N、P等物质的重要通道^[14]，其水质状况受周边土地利用与种植类型影响极大。目前，对洱海流域农田灌排沟渠的研究多集中于对农田径流N、P的削减效应^[3]，以及农村和农田交替分布下农田沟渠径流N、P的变化特征^[15]，但对不同种植类型下农田沟渠径流中N、P等主要污染物浓度变化、水质影响占比及综合水质类别变化还鲜有研究。

本研究以洱海海西苗木、蔬菜、烟草和水稻种植区农灌沟渠为对象，在沟渠径流N、P及COD浓度变化特征研究基础上，进一步探究沟渠径流主要污染物类别，基于综合平均污染指数^[16]和种植类型贡献率^[13]明确径流中不同水质影响因素占比变化与农田灌排、耕作及其他生产事件造成的沟渠径流N、P和COD浓度变化的影响程度，同时以“中心化”灰色模式识别水质评价模型^[15]对农灌沟渠水质综合分析评价，探讨不同种植类型对沟渠径流污染贡献，以期为流域合理优化不同种植空间格局提供技术支撑。

1 材料与方法 1.1 研究区域概况

研究区域位于云南省大理州大理市214国道至环海西路之间种植区，分布于喜洲镇、大理镇和银桥镇区域。区域属于典型的高原低纬度西南季风气候区，平均海拔1 970~2 049 m，年平均气温13~20 ℃，年平均降雨量约1 000~1 500 mm，其主要降雨期（雨季）集中于每年的5—10月，降水量占全年的85%~96%，降水高峰期主要集中于7—8月，雨季月平均降雨量约147.85 mm^[17]。研究种植区为单一种植类型集中区，沟渠来水主要为苍山汇水，沿“苍山-洱海”流经种植区，沟渠功能以农田灌排为主。沟渠径流入水口同为上游其他土地利用类型出水口，在降雨、灌溉及其他生产活动时，沟渠时刻同农田进行着地表水交换。不同种植类型下沟渠种类、特征及覆盖汇水面积见表 1。沟渠因底泥存在，沟渠内植被生长良好，植被均以当地常见优势草本植物双穗雀稗（Paspalumdistichum L.）、长芒稗（Echinochloa caudata Roshev.）、假稻[Leersia japonica（Makino）Honda.]、空心莲子草（Alternan-thera philoxeroides）和狗牙根（Cynodon dactylon）等为主。监测区农田土壤类型主要为潴育型水稻土（俗称鸡粪土），土壤肥沃^[18]。监测区主要种植作物分别为蔬菜、水稻、苗木和烟草等，种植模式主要为常年生苗木、旱作蔬菜、蚕豆-烟草轮作和蚕豆-水稻轮作等，作物种植施肥情况见表 2。

1.2 数据来源

水质分析数据来源于2018年6—10月农灌沟渠水质指标监测所得，研究区域沟渠全长共布设进出水2个取样断面，不同种植类型农灌沟渠共设置8个取样断面。取样频率为1周1次，如遇下雨，则在降雨当天及1 d以后增加取样频率，采样时间控制在14：00— 16：00之间，共取样24批次。水质指标选取溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、总氮（TN）、总磷（TP）、铵态氮（NH₄⁺-N）、硝态氮（NO₃^--N）、可溶性总磷（DTP）和颗粒态磷（PP）。

1.3 水质分析方法及指标贡献率

水样中TN采用碱性过硫酸钾分光光度法，NH₄⁺-N和NO₃^--N分别采用纳氏试剂比色法和酚二磺酸分光光度法，TP采用钼酸铵分光光度法，DTP浓度同样采用0.45 μm微孔滤膜过滤预处理，测定方法同TP，PP浓度通过TP与DTP计算而来，COD浓度采用酸性重铬酸盐指数法^[19]，DO浓度每次采样时通过便携式溶氧仪[YSI 550A，美国赛莱默（Yylem）公司]进行现场测定。

种植类型对沟渠径流中不同形态N、P等贡献率为沟渠径流流经某一种植区时，由于灌排、耕作及其他生产事件引起的水体中不同形态N、P浓度变化量与沟渠出水中不同形态N、P浓度总量之比^[13]，其计算公式为：

(1)

式中：y为种植区对沟渠径流N、P等浓度贡献率，%；a₁为种植区沟渠径流出水浓度，mg·L^-1；a₂为种植区沟渠径流入水浓度，mg·L^-1。

1.4 综合平均污染指数法^[16]

通过综合平均污染指数法可获得沟渠水质影响因素综合权重，用以确定沟渠水质中影响因素占比及其权重，便于分析水质变化状况。计算公式如下：

(2)

式中：P_k为k评价因子的综合指数；P_jk为j断面k项污染因子的污染指数；C_jk为j断面k项污染因子的实测值；C_k0为k项污染因子评价标准的平均值；n为监测断面个数；W_j（k）为j项污染物的权重值；K_j（k）为j项污染物贡献率。K_j（k）越大表明该污染因子的贡献率越大。

1.5 “中心化”灰色模式识别水质评价模型^[15]

“中心化”灰色模式识别水质评价模型针对性地考虑了以区间形式存在的水质评价标准，相比于临界值直接判断水质级别归属更加客观，同时采用“中心化”方法进行水质数据无量纲化，使计算结果的差异性体现得更加明显，且具有明确的物理意义。

1.5.1 比较数列与参考数列的确定

水质分级标准数列即比较数列，设水质分级标准共分m级，地表水水质分级标准一共为Ⅴ级标准，评价因子有n个，得到各级水体分级标准的比较数列{x_i（k）}:

(3)

所有断面监测值作为参考数列，设监测断面共有h组，每个点选取评价因子相同，共有n个，则得到参考数列{x_j（k）}：

(4)

式中：x_i（k）为比较数列中的某一元素；x_j（k）为参考数列中的某一元素。

1.5.2 数据的无量纲化

评价模型采用“中心化”方法对监测数据与标准数据进行无量纲化：

(5)

式中：x_j（k）为第j断面第k项指标的无量纲化结果；x_j^（0）（k）为研究区第j断面k项指标的实测浓度均值；σ_j^（k）为x_j^（0）（k）的样本均方差。

(6)

式中：x_i（k）为第i类水第k项指标的无量纲化结果；x_i^（0）（k）为研究区第i类水k项指标的浓度标准值；σ_i（k）为x_i^（0）（k）的样本均方差。

1.5.3 绝对差的计算

由于评价标准并非一个数值，而是一个区间。因此，评价模型采用一种基于点到区间距离的关联系数公式，定义绝对差为：

(7)

式中：x_j（k）为第j断面k项指标的无量纲化结果；x_i（min）（k）为第i类水k项指标水质标准无量纲化结果的最小值；x_i（max）（k）为第i类水k项指标水质标准无量纲化结果的最大值；Δ_ij（k）为点到区间距离的绝对差值。

1.5.4 关联系数

基于1.4.3得到的矩阵，x_i（k）对x_j（k）在第k点的关联系数定义为：

(8)

式中：ρ为分辨系数，ρ∈（0，1），其取值不同，分辨能力不同，通常其值愈大，分辨性愈强，但是对于整个水质类别判定趋势无过多影响。以往传统灰色关联分析中，分辨系数（ρ）取值一般为0.5，故本研究中ρ取值为0.5。

1.5.5 关联度计算

通过关联系数与指标权重即可求得样本参考数列与比较数列中各向量间的关联度。计算公式为：

(9)

式中：γ_ij表示断面j水体样本与水质标准i类型之间的关联度；W_j（k）表示断面j第k项评价指标的综合权重。

1.5.6 求灰色隶属度

隶属度U_ij表示第j个断面水质样本隶属于第i类水的灰色隶属度，相应得到全部水质样本对于不同类别水质的隶属度。

(10)

式中：γ_qj表示断面j水体样本与水质标准q类型之间的关联度，q=1，2，…，i。

1.5.7 灰色综合指数（GC）计算

灰色综合指数可更加细化了解各监测断面及沟渠水质受污染情况，通过各监测点对应水质类别t与其相应的隶属度U_ij加权平均，计算公式为：

(11)

式中：U_ij为第j个断面水质样本第i类水最优灰色隶属度；t为各监测点对应水质类别，t=1，2，…，n。

2 结果与分析 2.1 沟渠雨季水质指标动态变化特征

洱海海西种植区农灌沟渠进出水N、P和COD动态变化见图 1。不同种植区沟渠径流进出水质N素形态浓度变化，通过图 1c和图 1b可知，蔬菜和苗木种植区沟渠进出水中TN和NO₃^--N浓度呈现出水浓度增加，烟草和水稻种植区沟渠出水浓度减小的趋势，蔬菜和苗木种植区沟渠出水相比于进水浓度分别增加162.08%和169.67%。相比于沟渠中TN和NO₃^--N的变化，蔬菜和烟草种植区沟渠径流中NH₄⁺-N变化表现出相反变化趋势，且苗木和水稻种植区沟渠进出水无明显变化（图 1a）。不同种植类型区沟渠中NO₃^--N是水体中N素主要形态，沟渠径流中NO₃^--N/TN平均分别为71.30%、60.43%、81.35%和63.26%。通过图 1d、图 1e和图 1f可看出，沟渠进出水中水质P素浓度除水稻种植区外，其余种植类型区沟渠出水中TP和PP浓度都大于进水，苗木和水稻种植区沟渠水体中DTP变化与TP和PP相反，烟草种植区DTP是沟渠水体中P的主要存在形式，占比为74.16%~77.95%，同时苗木和水稻种植区沟渠径流进出水中P的主要形态都发生了变化，蔬菜种植区沟渠径流中DTP和PP在TP占比未发生明显变化。不同种植类型影响下沟渠径流出水中COD浓度都大于进水，其中烟草种植区沟渠径流出水COD浓度最大，为71.94 mg·L^-1（图 1g）。

2.2 种植类型对沟渠水体污染物贡献率及水质影响占比

根据2018年6—10月不同种植区农灌沟渠进出水质监测数据，各水质影响因素占比与种植类型污染贡献率见表 3。不同种植区沟渠径流水质影响因素占比总体排序为TN（COD）>COD（TN）>TP>NH₄⁺-N，在不同种植区沟渠中TN和COD均是径流水质重要影响因素，且在蔬菜种植区沟渠进出水水质TN和COD占比变化最大分别为35.04%~56.95%和20.03%~28.71%。蔬菜和苗木种植区沟渠径流出水TN影响都大于进水，且对沟渠水质污染贡献率分别为71.97%和62.89%，大于烟草和水稻种植区。沟渠进出水中烟草种植区TP影响占比和污染贡献率（57.95%）为最大，其他种植区变化较小，水稻因其种植环境的不同（水田），使得其贡献率最低，为-5.18%。COD和NH₄⁺-N影响占比仅在蔬菜种植区沟渠有着出水小于进水这一变化，由沟渠和种植特殊性共同决定，蔬菜种植区农田对沟渠NH₄⁺-N贡献率更是低至-57.88%。

2.3 “中心化”灰色模式识别模型水质综合评价

水质评价模型的计算见表 4。不同种植类型农灌沟渠出水水质综合类别和水质灰色综合指数（GC）变化，除苗木种植区沟渠出水综合水质为Ⅲ类，蔬菜、水稻和烟草这3种类型种植区沟渠出水综合水质以Ⅳ类和Ⅴ类为主，4种类型种植区沟渠径流进出水综合水质类别变化较大的分别是种植蔬菜（进水Ⅳ类，出水Ⅴ类）和苗木（进水Ⅱ类，出水Ⅲ类），但从沟渠径流单位汇水面积指数差（ΔGC·hm^-2）的不同变化，可知不同种植区沟渠径流ΔGC·hm^-2值大小排序为0.057 2（蔬菜）>0.015 5（烟草）>0.014 1（苗木）>0.000 2（水稻），种植区沟渠水质ΔGC·hm^-2值最大和最小分别为蔬菜和水稻，说明蔬菜种植过程中农田N、P等排放对沟渠径流水质影响最大，其次是烟草和苗木种植，水稻种植污染物排放对沟渠径流水质影响最小。

3 讨论 3.1 洱海流域农灌沟渠雨季水质指标动态变化特征

流域种植区沟渠径流在不同种植类型影响下，导致沟渠进出水质N、P以及COD发生变化，其中蔬菜和苗木种植区沟渠出水TN和NO₃^--N浓度大于进水，水稻和烟草种植区沟渠出水浓度则小于进水，这一现象与农田不同种植作物类型施肥量多少、复种指数大小、作物对所施用养分利用率、土壤N素浓度本底值和种植区域作物植被密度密切相关^[20]。由于蔬菜和苗木为露天旱地种植，降雨形成地表径流将农田残留化肥冲刷进入沟渠，同时旱地种植中NO₃^--N是地表径流中N素流失的主要形态^[21]，洱海流域现有农田种植模式下大量无机态N残留在土壤中，并且以NO₃^--N形式为主^[22]。烟草种植类型区DTP是沟渠进出水径流中P的主要形态，由于烟草种植区沟渠较为平缓，使得沟渠径流流速较为平缓，农田径流流失的P进入沟渠后，通过沟渠植物拦截吸附、颗粒沉降后，沟渠径流中P形态以DTP为主^[13]。水稻和苗木种植区沟渠进出水中P形态有一定差异，沟渠径流通过苗木和水稻种植区后P的主要形态分别为PP和DTP，因稻田P流失须经田面水这一过程，田底部土壤受扰动较小，田面水进入沟渠后径流中PP在沟渠中植物作用下沉降，而苗木种植中降雨以及地表径流直接冲刷土壤，形成土壤侵蚀，造成沟渠中PP浓度增大。流域种植区农田大量施用有机肥导致土壤有机质增加，同时田间大量残留蔬菜叶片与秸秆分解^[23]，在降雨冲刷下进入沟渠，因此，导致径流中COD值出现显著增加。

3.2 不同种植类型对沟渠径流污染物贡献率及水质影响占比

通过表 3可知，4种种植类型农田沟渠TN和COD是沟渠水质变化主要影响因子。蔬菜种植对沟渠径流中TN影响最大，沟渠径流水质TN影响占比的增加主要来自于蔬菜种植过程中的农田N素排放，由种植类型污染贡献率变化可知，蔬菜种植区农田对沟渠径流TN贡献率最大，主要在于蔬菜种植中复种指数高，过量施肥，频繁灌溉和土壤大量残留^[24]，使得农田N、P大量流失，是农田面源污染防治中重点控制的种植类型。由于蔬菜种植区沟渠坡度较大，使得沟渠流速较快，含氧量增加，同时在沟渠中植物根系过滤拦截与底泥沉淀削减^[25]作用下沟渠径流COD浓度减小，水质影响占比降低。不同于蔬菜和苗木种植区，烟草种植区沟渠进出水TN占比下降的同时TP占比却大幅增加，且烟草种植对沟渠径流TP有着最大贡献，这可能与烟草不同种植方式密切相关。水稻种植对种植区沟渠径流有着最小的影响，说明水稻种植中农田N、P的排放量较小，这与洱海北部稻田N、P的排放量不同^[11]，主要在于洱海北部（水稻-大蒜）与西部（水稻-蚕豆）轮作模式差异，水稻前作作物蚕豆种植相比于大蒜施肥量小，后期土壤流失N、P较少。苗木种植过程中对TN和TP贡献大于水稻种植，由于研究区域内种植苗木多为中小型景观性植物，生长周期较短，同时研究期内较为频繁的移栽和除草等人为干扰因素较多，且洱海流域高原地区气候及降雨条件的变化，导致苗木种植过程中N、P流失较大。

3.3 “中心化”灰色模式识别模型水质综合分析

根据表 4中数据计算可知，通过数据模型计算将沟渠大量水质监测指标参数综合分析，通过计算以相应地表水质类别和灰色综合指数变化对不同种植类型沟渠径流污染变化进行直观且精确的评价，沟渠水质类别和灰色综合指数变化可以直观地表现出流域不同种植类型对水质变化的影响。按照灰色关联度（γ）与隶属度（U）值最大决定原则和灰色综合指数（GC）意义^[26]可知，4种种植类型区农田沟渠出水水质类别在Ⅲ~Ⅴ类，沟渠径流单位面积指数差（ΔGC· hm^-2）从大到小依次排序分别为蔬菜、烟草、苗木和水稻，蔬菜种植区农田沟渠径流ΔGC·hm^-2值最大，由于蔬菜多为露天种植，与温室种植相比，露天种植完全依靠自然（阳光、温度和季节变化）进行蔬菜生产，生产率和利润低^[27]，为提高产量造成农田大量农家肥及化肥施用，因此大量N、P残留在土壤中，且在蔬菜作物收割后土壤中残留较多，加剧N、P流失的可能性，使得沟渠水体中TN和TP浓度增大。有研究表明，农田土壤中N、P流失受降雨强度、植被覆盖度和土壤含水量影响较大^[28]，且蔬菜种植中复种率较高，生长周期较短，农田作物种植单一，加之长期耕种导致土壤容重降低^[24]，导致雨季土壤侵蚀现象相比于其他种植类型更为严重，也有研究表明蔬菜种植N、P流失高于一般旱地种植^[29]。烟草种植中的覆膜处理相比传统的裸地种植减少了雨水的直接接触，减少了雨水对土壤的直接冲刷^[30]，降低了径流中TN浓度，由于烟草种植模式为起垄单行覆膜种植，垄沟耕作只对田垄进行覆膜，田垄之间并未覆膜，导致降雨冲刷形成土壤侵蚀，土壤侵蚀形成地表径流TP浓度较高。加之烟草种植过程中较为频繁的生产活动使得种植覆膜遭到破坏，烟草种植后期田垄土壤中大量氮磷等物质在雨水冲刷下进入沟渠径流，导致沟渠径流出水GC值大于径流进水。苗木相比旱地蔬菜以及烟草种植，施肥量较少，同时苗木种植中翻耕次数少，且不进行基肥施加，仅进行穴施为主的后期施肥处理^[31]，N、P流失较小，同时较大降雨量对地表径流起到了一部分稀释作用。水稻相比旱地作物种植，其N、P流失主要来自于稻田排水，在水稻的不同生长期稻田N、P负荷有着明显差异^[32]，稻田淹水初期N、P损失均处于较高水平，但随着淹水时间的延长而逐渐降低，但这一时期降雨较少，稻田为保持一定的田间地表水深，导致稻田排水较低，N、P流失较少，在强降雨期间，由于降雨稀释以及水稻生长消耗，稻田排水导致N、P损失降低，使得沟渠径流N、P含量低于其他旱地作物种植下沟渠。

近年来，洱海水质总体保持在Ⅱ~Ⅲ类地表水标准，从沟渠出水综合水质类别可知，苗木、水稻、蔬菜和烟草种植区沟渠出水口水质类别较高，农灌沟渠出水径流直排洱海，导致洱海水质进一步恶化。为降低种植区沟渠对洱海水质污染，可以对4种种植类型在苍山-洱海向农田空间分布上进行科学搭配，搭配方式为“菜地-烟草地-苗木地-稻田-湖滨缓冲带”，通过种植类型的空间分布优化结合，利用沟渠的灌排功能，上游来水灌溉进入菜地和烟草地，过量灌溉用水或降雨形成的地表径流携带新增N、P重新进入沟渠，发挥“源”的作用，沟渠径流水体逐级进入苗木地，最后进入稻田，通过稻田湿地效应^[33]，对沟渠径流水体中N、P起到“汇”的效果，同时对农田灌排沟渠进行生态化改造，提高对农田排水中N、P等污染物的削减^[3]，在种植区入湖末端配置生态库塘和湿地，形成湖滨缓冲带，对沟渠排水中N、P等污染物进一步削减，以及尾水回用^[34]，以实现流域农田面源污染防治的源头减量、过程拦截、养分循环利用和末端净化“4R”策略^[35]，以保护洱海流域水生生态环境安全。

4 结论

（1）洱海海西种植区4种种植类型下农田对沟渠出水中N、P的影响从大到小依次为蔬菜、烟草、苗木和水稻。4种种植类型下沟渠水体中NO₃^--N是N素的主要形态，占TN浓度的60.43%~81.35%，DTP是烟草种植区沟渠径流P素的主要形态，苗木和水稻种植区沟渠径流进出水中P素的主要形态都发生了变化，沟渠径流通过苗木和水稻种植区后P的主要形态分别为PP和DTP，农灌沟渠对径流中NH₄⁺-N起到一定削减作用。

（2）综合平均污染指数和种植污染贡献率分析显示径流水质影响因子占比排序为TN（COD）>COD（TN）>TP>NH₄⁺-N，水体中TN和COD是沟渠径流水质主要影响因子，蔬菜和烟草种植分别是沟渠径流中TN与TP污染物主要来源，水稻种植对沟渠径流中COD污染贡献率较小。

（3）通过改进灰色模式识别模型对洱海海西不同种植区农灌沟渠水质进行评价，不同种植类型种植区内沟渠单位面积灰色综合指数差（ΔGC·hm^-2）排序为蔬菜（0.057 2）>烟草（0.015 5）>苗木（0.014 1）>水稻（0.000 2），受种植区沿程农田灌排生产活动影响沟渠径流水质污染程度恶化，其中蔬菜种植对沟渠水质影响最大，而水稻种植最小。