基于SWAT的汾河运城段非点源污染模拟与研究

李 丹,冯民权,白继中，苟 婷

(1 西安理工大学 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西 西安 710048;2 山西水利职业技术学院,山西 运城 044004)



基于SWAT的汾河运城段非点源污染模拟与研究

李 丹1,冯民权1,白继中2，苟 婷1

(1 西安理工大学 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西 西安 710048;2 山西水利职业技术学院,山西 运城 044004)

【目的】 对汾河运城段非点源污染进行模拟与分析，为该流域非点源污染控制提供依据。【方法】 构建汾河运城段的非点源污染SWAT(Soil and water assessment tool)模型，根据河津水文站2005-2010年的实测逐月径流、泥沙和水质数据对模型进行率定和验证，并利用率定好的模型对研究区域的非点源污染进行模拟研究与分析。【结果】 建立了包括土壤侵蚀、水文过程和污染负荷子模型的汾河运城段非点源污染模型，该模型对研究区域的适应性较好，可用于流域非点源污染的模拟研究；对非点源污染负荷时间分布规律的分析表明，研究区域各水文年的非点源污染负荷为丰水年>平水年>枯水年，而且发生在汛期(7-10月)的TN、TP流失量分别在60%和70%以上；对非点源污染空间分布特征的分析发现，研究区域内污染的关键区域主要为万荣与新绛县部分子流域，该部分区域降雨量、土壤侵蚀性均较大，并且坡度也相较其他区域大，因而产沙量相对较大，再加上农业活动的影响最终导致非点源污染相对较大，由此可见控制非点源负荷产出的关键在于减少流域的水土流失；对研究区域内TN、TP各类污染源贡献率进行分析可知，研究区域的非点源TN、TP负荷中分别有46.3%和53.5%为土壤养分流失所产生。【结论】 汾河运城段非点源污染的控制重点在汛期(7-10月)，采取相应措施减少水土流失、降低土壤养分流失、减少农业用肥量可以有效地控制研究区域的非点源污染。

SWAT模型；非点源污染；汾河运城段

随着经济、社会的发展和人口的增加，水环境污染日益严重。水污染主要分为点源和非点源污染，随着控制排污、达标排放等点源污染控制措施的实施，点源污染已经逐年得到有效控制，而非点源污染则成为现下水环境恶化的主要来源[1-2]。由于非点源污染的污染物扩散并无确定的输入源，再加上随机性强、潜伏周期长、涉及范围广等特点，使得非点源污染相较于点源污染更难以控制[3]。近些年来，由于非点源污染的危害越来越严重，其对环境与城市发展的协调性产生了很大的阻碍，因此对非点源污染的研究变得尤为关键[4]，尤其是在点源污染得到一定控制后，合理地评估非点源污染是提高流域管理效率并最终改善流域水质的依据[5]。

近年来，国内外学者采用各种模型对地表水的非点源污染进行了模拟研究，其中包括SWAT(Soil and water assessment tool)模型[6]、L-THIA模型[7]和SWMM模型[8]，都取得了较为满意的结果。除此之外，在资料较为有限的情况下，李家科等[9]采用水文分割法和平均浓度法2种方法来计算研究区域的非点源污染，所得的结果较为相符，验证了在有限资料的前提下可以用该法计算非点源污染负荷。另外一些学者也对地下水非点源污染进行了研究，Kourakos等[10]采用代数多重网格预处理对地下水非点源污染进行了仿真研究，提出了非点源污染在地下水流域的并行仿真高效框架。在非点源污染现状的研究取得一定成果之后，有学者开始研究非点源管理情景，如Skardi等[11]将合作博弈论应用于非点源污染管理仿真优化模型,并取得了一定成效；MiSeon等[12]则利用SWAT模拟了BMP最佳管理措施对小流域区域非点源污染的缓解能力。

SWAT模型不仅可以对非点源污染负荷进行模拟，而且还能识别非点源污染的关键区域，同时可以对不同管理措施的效果进行评价，因此被成功应用于很多流域[13-16]。但SWAT模型也有其局限性，尤其是其水文子模型，这是因为水文模型的驱动力是天气，而气象数据时空分布的差异性又比较大，仅有的几个测站数据很难代表全部研究区域；其次，SWAT模型假定亚流域中的每个水文响应单元HRU具有相同的特征，而没有考虑同一种土地利用具有不同的地形特征时的情况；第三，SWAT模型中一些小面积土地利用(如一些小面积的建筑用地、裸地等)的产沙量可能是同等面积草地产沙量的上百倍，而实际应用中则常常不考虑这一部分土地利用。所以在使用时要注意水文响应与水文特征的非线性关系，并且注意模型参数的校准。近年来，国内一些学者将SWAT模型应用到长江流域、黄河流域、黑河流域和渭河流域在内的很多流域[17-20]，并取得了较为满意的结果，这说明该模型可以用于国内的流域并模拟多种环境过程。

汾河是黄河的第二大支流，近年来水质严重污染，尤其是氨氮和总氮严重超标。而以往对汾河污染的研究一直停留在对流域和主要入河水质的监测评价以及对点源污染的研究上，尚未见对汾河运城段非点源污染的定性定量分析研究。为此，本研究利用SWAT模型对汾河运城段的非点源污染进行模拟计算，并对研究区域非点源污染时空分布特征以及多源污染贡献率进行分析,以期为汾河运城段流域的生态环境整治提供依据，并为流域水质富营养化的控制奠定基础。

1 研究区域概况

运城处于汾河最下段，是控制汾河污染物进入黄河的最后一道关口。汾河自新绛县南梁入境至万荣县庙前汇入黄河，总流长109 km，流域面积2 165 km2。图1给出了研究区域(汾河运城段)的边界、水系及DEM高程图。

对汾河运城段新绛和河津监测断面近5年的水质评价表明：该段水质严重污染，但污染呈减轻趋势。造成污染的超标因子是氨氮、总氮(TN)、COD、DO、LAS、BOD，随着水环境的治理大部分超标因子都逐渐趋于达标，而氨氮和TN的污染并未见好转，反而在继续加重。在近几年水质最好的2010年，氨氮和总氮的平均值分别超过Ⅴ类水标准的7.68和9.32倍，这就使得综合水质难以达标，氨氮和总氮成为控制汾河运城段水质的关键因子[21]。因此，对研究区域非点源污染的研究尤显重要，只有非点源污染得到控制，该区的水质才会达标。

图 1 汾河运城段边界、水系及DEM高程图

2 数据来源及研究方法

2.1 SWAT 模型概述及原理

SWAT模型有3个子模型，分别为土壤侵蚀子模型、水文过程子模型和污染负荷子模型。其中，污染负荷子模型可以模拟不同形态氮的转化过程，包括物理过程、化学过程以及生物过程[19]。

(1)溶解态N污染负荷模型。溶解态N在水体中的迁移主要受地表径流、渗流以及侧向流的影响。自由水中溶解态N含量的计算公式为：

(1)

式中：ρNO3,mobile为自由水中溶解态N含量(以N计)，kg/m3；ρNO3ly为土壤中的溶解态N含量(以N计)，kg/m3；wmobile为土壤中自由水的量，m3；θe为孔隙度；SATly为土壤的饱和含水量，%。

(2)有机N污染负荷模型。有机N一般吸附在土壤颗粒上，随径流而迁移，这种形式的N负荷与土壤的流失量紧密关联。有机N流失量的计算式为：

(2)

式中：ρorgNsurf为有机N的流失量(以N计)，kg/hm2；ρorgN为表层(10 mm)土壤中有机N的含量(以N计)，kg/t；m为土壤的流失量，t；AHRU为水文响应单元的面积，hm2；εN为N富集系数，即随土壤流失的有机N含量与土壤表层有机N含量的比值。

(3)溶解态P污染负荷模型。溶解态P主要通过扩散作用来实现在土壤中的迁移，扩散是指离子由于浓度梯度作用在微小尺度下(1～2 mm)引起的溶质迁移，因为溶解态P不活跃，故土壤表层(10 mm)由地表径流以溶解态形式带走的P比较少，溶解态P的计算公式为：

(3)

式中：Psurf为地表径流引起溶解态P的流失量(以P计)，kg/hm2；Psolution,surf为土壤表层(10 mm)溶解态P的含量(以P计)，kg/hm2；ρb为土壤容质密度，mg/m3；hsurf为表层土壤的深度，mm；kd,surf为土壤P的分配系数，即表层(10 mm)溶解态P含量与地表径流中溶解态P含量之比；Qsurf为地表径流，mm。

(4)吸附态P污染负荷模型。吸附态P一般吸附在土壤颗粒上，通过径流而迁移，这种形式的P负荷与土壤流失量紧密关联,其计算式为：

(4)

式中：mPsurf为有机P的流失量(以P计)，kg/hm2；ρP为表层(10 mm)土壤有机P含量(以P计)，kg/t；εP为P的富集系数。

2.2 基础数据库的建立

SWAT模型成功运行的前提是数据库的成功构建，SWAT模型数据库包括大量的数据文件，一般可以分为属性数据和空间数据两大类。空间数据有DEM、土壤类型图以及土地利用图；属性数据有水文数据、水质数据、气象数据、农业管理数据和污染源数据等。表1给出了模型数据库所用的属性数据及空间数据。

表 1 SWAT模型数据库所需的空间数据及属性数据

首先应用GIS对模型所需空间数据进行预处理，同时通过多个输入文件将气温、降雨量、土壤等属性数据转化成SWAT所需要的格式。在此之后，建立土地利用类型表和土壤类型表，使SWAT能够对土壤属性数据、土地利用数据与土壤类型图、土地利用图进行链接。再将子流域分为几种不同土壤、土地利用类型的组合，将土壤面积和土地利用的最小阈值分别定为20%和10%，最终将流域划分为129个HRUs水文响应单元。

2.3 模型的率定与验证

SWAT模型运行成功后，利用SWAT-CUP2009和河津水文站断面的2005-2010年实测流量、泥沙和水质资料，对模型的参数进行率定和验证。其中参数率定采用的是前3年即2005-2007年的数据，而模型验证则使用的是2008-2010年的数据。在模型率定前，先要对模型进行敏感性分析，利用LH-OAT敏感性分析方法选定最为敏感的参数。分别选取月均实测值与模拟值的相关系数R2、相对误差Re和模拟效率系数Ns对其进行率定和验证。由于泥沙和氮磷输出受地表径流的影响，而泥沙输出又对吸附态氮磷的产出有影响，所以首先对水文模块进行率定，然后对泥沙侵蚀模块进行率定，最后才是营养盐流失模块的率定。率定的要求为：对径流，应使Re<20%，R2>0.7，Ns>0.6；对泥沙和营养物(如氨氮)，则应使Re<30%，R2>0.6，Ns>0.5。表2给出了SWAT模型径流、泥沙和氨氮的率定和验证结果。

表 2 SWAT模型径流、泥沙和氨氮的率定和验证结果

3 非点源产出规律分析

3.1 TN和TP的时间分布规律

分别选取不同水文年(丰水年2003年、平水年2005年、枯水年2007年)的逐月模拟数据，对其降水量及非点源TN、TP负荷进行统计，结果见表3。

由表2率定结果可以看出，对径流、泥沙和氨氮的模拟效果均在率定要求范围内，但以径流的模拟效果最好，因此，该模型可用于研究区域非点源污染的模拟研究。图2和图3分别给出了校准期、验证期径流及氨氮的实测值与模拟值对比图。

a.径流模拟值与实测值 Simulated and measured values of runoff;b.径流实测值与模拟值的散点图 Measured and simulated values scatter plot of runoff;c.氨氮实测值与模拟值的散点图 Measured and simulated values scatter plot of ammonia

a.径流模拟值与实测值 Simulated and measured values of runoff;b.径流实测值与模拟值的散点图 Measured and simulated values scatter plot of runoff;c.氨氮实测值与模拟值的散点图 Measured and simulated values scatter plot of ammonia

由表3可以看出，7-10月汛期TN、TP的输出负荷占较大比例，各水文年7-10月份TN所占比例均在60%以上，而各水文年7-10月份TP所占比例均在70%以上。这主要是因为7-10月是汛期，这段时期的降雨量占全年总降雨量的60%以上。由此可以看出，研究区域内降雨量大小与非点源污染负荷的变化表现一致，7-10月汛期降水量较大，产生的非点源污染相应较大，这是因为非点源污染物流失主要受降雨和径流驱动，所以对非点源污染的控制重点应该在汛期采取相应的措施。

表 3 研究区域不同水文年降雨量,非点源TN、TP负荷及年内统计结果

3.2 TN和TP的空间分布特征

分别选取不同水文年(丰水年2003年、平水年2005年、枯水年2007年)的逐月模拟数据，对流域内非点源TN、TP污染负荷的空间分布特征进行分析，结果见图4～6。

图中1-35为划分的子流域。图5,6同

图 5 研究区域内平水年(2005年)TN、TP非点源污染的空间分布

由图4～6可以看出，这3个水文年中，非点源污染负荷总体上表现为丰水年>平水年>枯水年，而污染关键区域都位于新绛县和万荣县部分子流域，这部分区域降雨量较多，土壤侵蚀性较大，土地坡度较其他地方陡，所以产沙量相对较大，再加上农业活动的影响，最终产生了较大的非点源污染。所以要减少研究区域非点源污染负荷，关键是要减少新绛、万荣部分子流域的水土流失、降低土壤侵蚀。

图 6 研究区域内枯水年(2007年)TN、TP非点源污染的空间分布

3.3 多源污染贡献率分析

非点源污染来源主要分为4个方面：土壤养分流失、畜禽养殖粪尿、种植业施肥和农村生活。其中将农村生活和畜禽养殖粪尿产生的污染作为肥料形式输入模型，利用之前率定好的SWAT模型来进行情景模拟，设定不同污染源的有、无，并统计污染负荷的变化，从而确定不同污染源产生的污染物负荷量。结果(图7)显示，研究区域总的非点源TN、TP中分别有46.3%和53.5%是由土壤养分流失产生的；种植业施肥、畜禽养殖粪尿和农村生活这3类污染源所产生的TN负荷分别占总量的22.4%，16.6%和14.7%，TP分别占总量的12.8%，23.1%和10.6%。

图 7 研究区域TN、TP各类污染源贡献率

4 结 论

(1)构建汾河运城段非点源污染SWAT模型，对研究区域进行非点源污染模拟，结果表明：(1)对研究区域非点源污染负荷时间分布规律的分析表明，研究区域各水文年的非点源污染负荷为丰水年>平水年>枯水年，而且发生在汛期(7-10月)的TN、TP流失量分别占总污染负荷的60%和70%以上。

(2)对非点源污染的空间分布特征进行分析，可以发现研究区域内污染的关键区域为万荣和新绛县部分子流域，这部分区域降雨量、土壤侵蚀性都较大，坡度较其他区域大，从而产沙量相对较大，再加上农业活动的影响最终造成非点源污染较大，由此可见要控制非点源负荷产出，关键是要减少万荣与新绛县部分子流域的水土流失。

(3)通过对研究区域内TN、TP各类污染源贡献率进行分析，可知研究区域的TN、TP负荷分别有46.3%和53.5%由土壤养分流失所致，所以降低土壤养分流失、减少农业用肥量是控制非点源污染的有效途径。

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SWAT model based simulation of non-point source pollution for Yuncheng section of Fen river

LI Dan1,FENG Minquan1,BAI Jizhong2,GOU Ting1

(1StateKeyLaboratoryBaseofEco-HydraulicEngineeringinAridArea,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an，Shaanxi710048,China;2ShanxiConservancyTechnicalInstitute,Yuncheng,Shanxi044004,China)

【Objective】 This paper simulated the non-point source pollution of Yuncheng section of Fen river to provide basis for pollution control.【Method】 The soil and water assessment tool (SWAT) was constructed to simulate and calibrate non-point source pollution of Yuncheng section of Fen river.Monthly observed runoff,sediment and water quality data from 2005 to 2010 at Hejin hydrological station were used to verify the model.【Result】 (1) The non-point source pollution model including soil erosion,hydrological processes and pollution load sub-models had good adaptability in the study area,and can be used for simulation of non-point source pollution.(2) The result of time-distribution regularity showed that the non-point source pollution load was in the order of rainy year>normal year>dry year.The amounts of TN loss and TP loss in flood season (July to October) accounted for more than 60% and 70% of total annual loads.(3) Analysis of spatial-distribution regularity showed that some sub-basins of Wanrong and Xinjiang were heavily polluted since the sediment production was more due to large precipitation,soil erosion,slope,and agricultural activities.(4) The loss of soil nutrients contributed to 46.3% and 53.5% to total TN and TP loads.【Conclusion】 Appropriate measures such as reducing soil erosion,loss of soil nutrients and agricultural fertilization should be taken in flood season (July to October) for controlling non-point source pollution for Yuncheng section of Fen river.

SWAT model;non-point source pollution;Yuncheng section of Fen river

时间:2016-10-09 10:08

10.13207/j.cnki.jnwafu.2016.11.016

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20161009.1008.032.html

2015-04-27

高等学校博士学科点专项科研基金项目(20126118110015)；陕西省科技统筹创新工程重点项目(2013SZS02-Z01)；山西省水利技术研究项目(2013年)

李 丹(1990-)，女,陕西西安人,在读硕士，主要从事水环境模拟与预测研究。E-mail:364476272@qq.com

冯民权(1964-)，男，山西永济人，教授，博士，博士生导师，主要从事水环境模拟与污染控制研究。 E-mail:mqfeng@xaut.edu.cn

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A

1671-9387(2016)11-0111-08