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基于SCS模型的跨界小流域物质通量估算
——以东莞石马河流域为例

2015-11-18陈建耀朱爱萍付丛生柯志庭中山大学环境科学与工程学院广东广州5075中山大学地理科学与规划学院广东广州5075康涅狄格大学土木与环境工程系美国康涅狄格州斯托斯0669

中国环境科学 2015年3期
关键词:马河径流量惠州

高 磊,陈建耀,朱爱萍,付丛生,王 江,柯志庭(.中山大学环境科学与工程学院,广东 广州 5075;.中山大学地理科学与规划学院,广东 广州 5075;.康涅狄格大学土木与环境工程系,美国康涅狄格州,斯托斯0669)

基于SCS模型的跨界小流域物质通量估算
——以东莞石马河流域为例

高 磊1,陈建耀2*,朱爱萍2,付丛生3,王 江2,柯志庭2(1.中山大学环境科学与工程学院,广东 广州 510275;2.中山大学地理科学与规划学院,广东 广州 510275;3.康涅狄格大学土木与环境工程系,美国康涅狄格州,斯托斯06269)

为研究无观察资料跨界小流域的降雨-径流过程,物质通量及生态补偿问题,采用SCS(Soil Conservation Service)模型计算东莞石马河流域的月径流量,通过分析不同断面水样化学指标并结合径流量,估算了2012年石马河主要物质通量以及不同行政区污染物贡献百分比.结果表明,石马河流域最大月径流量出现在2008年6月,为9.12×108m3,最小值为8.61×106m3;不同时期的流域水质污染类型差异显著,2012年2月的水样重金属Mn、Zn、Cu和Fe的浓度范围分别为0.38~0.75、0.09~0.49、n.d.~0.09和0.55~9.86mg/L,6和11月则受N和P的污染,TN和TP浓度范围分别为6.66~30.05mg/L和0.05~2.49mg/L;2012年石马河重金属、N和P通量为318.16、12029和203.35t;在3次调查中,行政区对石马河N和P贡献率为惠州(59.78%和45.22%)>东莞(35.50%和38.92%)>深圳(4.71%和15.86%),重金属平均贡献率的排序为东莞(43.90%)>惠州(42.57%)>深圳(13.52%).

石马河流域;SCS模型;径流;重金属;营养盐;通量

珠江三角洲是我国经济发展和城市化进程最快的地区之一,工业化的快速发展和剧烈的人类活动已导致区域内生态环境质量显著下降[1-2].由于珠江三角洲地区城镇和河网分布密集,跨界流域较多,上游地区排放的污染物可能导致下游区域的水质恶化、水体功能丧失.Hills等[3]和Chau[4]的研究表明珠江河口上游排放的污水导致下游水域遭到污染,污染物随水流迁移并富集到香港和澳门地区的海底沉积物中,影响水生生态系统.因此,生态补偿机制将有利于保护和改善跨界流域内的水环境质量[5-6].生态补偿机制的建立主要以跨界断面水质目标和污染物排放总量为依据[7],而在水质污染极为严重的流域中,监测断面的污染物排放总量即通量较水质目标更易于量化不同地区对流域的污染贡献.

河道断面的物质通量计算需要结合化学物质浓度及河水径流量两个因素,而无观测资料的流域径流量只能通过降雨-径流模拟而获得.国际水文科学协会(IAHS)于2003年7月正式启动的PUB (Prediction in Ungauged Basins)研究计划显著提高了解决无观测流域径流模拟的能力[8],从而可以解决物质通量的计算问题.

石马河流域是珠江三角洲地区典型的跨界流域,区域内缺乏完善的水文观测资料.由于流域内的工农业生产和人类活动已经导致了水体环境质量恶化[9],因此,本文采用美国农业部水土保持局研发的SCS模型模拟石马河流域的月径流量,并结合跨界断面处的水化学指标估算不同行政区对石马河的污染物贡献量.研究结果可为流域水污染的治理提供科学依据,并对无径流观测资料的典型跨界小流域生态补偿估算提供新的思路.

1 研究区域概况

石马河是东江的一级支流,流域的集水面积为1249km2,分布在东莞、深圳和惠州境内.该流域属于亚热带季风气候,雨量集中在4~9月,多年平均雨量为1954mm[10].石马河源于深圳市宝安区龙华镇大脑壳山,上接观澜河,下游东江大坝处有惠州谢岗涌的河水汇入,石马河长88km,东莞境内为68km,河水流经东莞市东部于桥头镇排入东江.为防止石马河河水排入东江而影响城镇安全供水,河水在非汛期时被橡胶坝(长92m,高3.25m)阻拦而通过地下暗管排入小海河,流经企石水闸入东莞运河,从虎门出海口排出.而汛期时,为防止东莞市内涝,石马河河水通过橡胶坝泄洪流入东江.此时,石马河水质对城镇饮用水供水安全存在风险.

2 研究方法

2.1 SCS模型的原理

SCS模型是次降雨径流模型,未考虑蒸发过程,已被简化并应用于较大时间尺度(月或年)的降雨—径流过程模拟[11].式(1)~式(2)[12]为SCS模型的一般表达式.由于SCS模型主要用于次降雨的产流量模拟,无法计算出基流量.本文采用50%保证率情况下,1970~2012年年径流量的10%按月平均分配得到河道的月基流量.

式中:R为径流深,mm;P为降雨总量,mm;S为流域当时的可能最大滞蓄量,mm;CN是一个无量纲参数,是坡度、土地利用方式和土壤类型状况等因素的函数,可以间接反映流域的产流能力.

2.2 流域DEM数据处理

图1 石马河子流域划分及采样点图Fig.1 Diagram of extracted sub-basins and sampling sites

图2 流域土地利用Fig.2 Diagram of land-use in Shima catchment

将90m×90m的DEM数据(http://www. csdb.cn/)输入ArcGIS软件中进行填洼;利用WMS软件的TOPAZ数据包分析流域河网信息,根据流域栅格高程按照D8法确定各个栅格的水流方向并以20km2为最小汇流面积生成河网,添加出水口后生成石马河集水流域和各子流域(图1),生成的数字流域集水面积和干流河道长度与实际值间的绝对误差分别为1.59%~2.02%和9.73%~10%,能较好地满足进一步的降雨模拟.各子流域地形信息如表1所示.土地利用数据来源于《1:1000000中国土地利用图》[13],如图2所示.

2.3 流域土壤类型划分

沿石马河河道采集了11个土壤剖面共51个土样,采用Malvern 2000激光粒度仪测定土壤颗粒分布,土壤质地分类按中国制标准划分,结果如表2所示.SCS模型按照土壤水入渗率将土壤分成以下4个土壤类型(A、B、C和D)[14],根据各土壤剖面的土壤质地将石马河流域的土壤类型大致划分如图3所示.

图3 流域土壤类型Fig.3 Diagram of soil types in Shima catchment

2.4 子流域CN值的确定

根据国内外学者的研究[15-16]以及石马河流域内土地利用和土壤类型情况(图2和图3),采用WMS叠加土地利用和土壤类型2个图层计算9个子流域(B1~B9)的CN值分别为:57.7、58.9、49.6、62.6、49.3、58.7、63.9、69.8和64.9.

表1 子流域地形信息Table 1 Terrain information for sub-basins

表2 石马河流域土壤颗粒分布和质地划分Table 2 Distribution of soil particle sizes and classification of soil texture in Shima river catchment

表3 石马河流域CN值矩阵Table 3 Value of CN in Shima river catchment

2.5 石马河径流量模拟值的验证

由于石马河为无观测资料流域,对于SCS模型的准确度无法验证.为此,选择东莞森林小流域模型(以下简称为“验证模型”)的模拟值对流域水文过程进行初步验证,该模型能较好地反映森林小流域产流机理,并且适用于东莞小流域月径流量的模拟计算,模型原理和模拟过程详见付丛生等[17]的研究结果.SCS模拟值的验证选用Nash模型效率系数(R2)[18]和多年平均相对误差(RE),如式(3)和式(4)所示:

式中:Q(t)和QE(t)分别为验证模型和SCS模型的月径流量模拟值,Q为验证模型的月径流量平均值.当R2值越接近于100%、RE越接近于0时,说明模拟结果越相近.

2.6 水样采集与分析

于2012年2月、6月和11月从石马河流域上游到下游的边界处采集水样,采样点如图1所示.采集的水样密封于聚乙烯瓶中,保存于4℃冰箱.现场测定水样溶解氧(DO)、pH值和电导率(EC).水样经0.45μm滤膜过滤后采用等离子体原子发射光谱仪(ICP-AES)测定重金属(As、Cd、Cr、Cu、Fe、Mn、Ni、Pb和Zn)浓度,检测下限分别为0.05、0.005、0.01、0.01、0.005、0.005、0.01、0.05和0.005mg/L;采用离子色谱(IC)测定和、TN和TP的测定参照《水和废水监测分析方法》[19].

2.7 流域化学物质通量和行政区贡献百分比计算石马河流域各个出口处SCS模型模拟的径流量与化学物质浓度的乘积为该断面处相应的物质通量,从而估算各个行政区对石马河流域的物质贡献百分比.计算公式如下:

3 结果与讨论

3.1 径流模拟结果

石马河1970~2012年径流模拟值如图4所示,采用验证模型和SCS模型的径流结果计算得到的R2和RE分别为77.17%和-13.91%;由相对误差为负值可知,SCS模型的计算结果略大,主要原因是该模型未考虑流域蒸发量.另一方面,由R2可看出二者的模拟结果较为接近,说明SCS模拟的径流时间序列结果较为可靠.石马河流域最大月径流量出现在2008年6月,为9.12×108m3,深圳、东莞和惠州的月降雨量分别为1395.3,1327.2,894.4mm;最小值为8.61×106m3,无降雨,流域径流为基流.石马河的最大年径流量为2006年的1.75×109m3,最小年径流量为1974年的5.32×108m3.各子流域的月径流贡献率平均百分比排序为B6(25.5%)>B2(17.1%)>B3(12.3%)>B7(11.3%)>B5(9.55%)>B9(7.16%)>B4(6.79%)>B 1(6.76%)>B8(3.54%).相关性分析结果表明,子流域径流量与集水面积呈正相关关系(P<0.05),因此,子流域B2和B6的降雨产流量较大,另一个原因则是子流域B2和B6的水田面积比例较大,降雨产汇流能力较强,径流系数亦较高,分别为0.63和0.62.

图4 石马河流域月径流量Fig.4 Monthly runoff of Shima river catchment

3.2 流域水化学组分的时空差异分析

石马河流域水化学特征的时空差异较为显著(图5);2月时R1处重金属浓度最高,Zn、Ni、Mn、Fe和Cu浓度分别0.494、0.151、0.748、 9.861和0.049mg/L,均超过国家地表水I类水质标准[20].6和11月的河水主要受到营养盐(N和P)的污染,TN和TP浓度范围分别为6.66~30.05mg/L和0.05~2.49mg/L.由于流域上游地区拥有排污严重的工厂企业约160家,工业排水中含有较高浓度水平的重金属[21],由此说明2月石马河高浓度的重金属与工业废水排放有关;6月,水化学指标的浓度水平均较低,主要原因是2012年2月、6月和11月的降雨量分别为51.1、265.2和168mm,而6月热带风暴“泰利”引发的暴雨在6月20~22日的累积降雨量达171mm,导致水化学组分(N除外)浓度被显著稀释.11月河水中N和P的浓度均超过或接近V类水质标准[20].

图5 石马河流域水化学特征的时空差异Fig.5 Temporal-spatial variation of hydro-chemical characteristics in Shima catchment

近20年来,东莞市以氮肥为主的化肥和农药施用量分别高达8113kg/ha和0.12kg/ha,6月和11月的降雨形成的地表径流将陆源污染物特别是N输送到了河中[22];除此之外,2000年时东莞市仅养猪和养鸡两个行业的和TP排放量达5.93×104t和1.60×104t,以动物粪便为主的养殖废水排放是水体中和P的主要来源[23].因此,不同时期石马河流域水化学特征的差异主要受降雨和人类活动影响.

从水化学特征空间上的差异来看,3个时期的R2(东莞塘厦镇)处N浓度均出现了“峰值”,而2月的P和重金属浓度均为“谷值”,由于生活废水中N的人均排污负荷(13.6g/d)远高于P(1.22g/d),所以R2处可能存在生活废水的排放导致水化学组分的浓度差异.由于强降雨的因素,6月的河水N、P和重金属浓度分布较为平缓;2月和11月,河水中P的浓度从上游至下游呈下降趋势,主要是由于在无外源P输入的条件下易于吸附到颗粒物表面[24],随颗粒自然沉淀至河床,使得浓度不断下降;从R5至R6处的N和重金属浓度呈现出了上升趋势,而两个点位之间有来自惠州谢岗镇的排水汇入,因此说明谢岗涌的排水含有较高浓度水平的N和重金属.

3.3 石马河流域化学物质通量

石马河流域的水质受到了N、P营养盐和重金属的污染,结合图6说明营养盐的物质通量显著大于重金属;2月的河水中检出了较高浓度的Mn、Ni、Zn、Cu和Fe(其余重金属均低于检测限),其通量总和为71.3t,同期N和P通量为434和21.7t;6月和11月河水重金属检出率较低,通量较小;尽管6月河水TN浓度低于11月(图5b),但是6月径流量(2.47×108m3)显著高于11月(1.09×108m3),导致二者TN的通量相当,分别为1384和1523t;6月R6处TP浓度(0.05mg/L)显著低于11月(1.06mg/L)(图5c),导致TP的通量差异较大,分别为18.4t和64.4t.

图6 石马河流域化学物质通量Fig.6 Chemical mass fluxes of Shima river catchment

表4 世界河流营养盐通量对比Table 4 Comparison of nutrient specific fluxes from selected rivers around the world

采用2、6和11月的物质通量值代表1~3月、4~9月和10~12月的月平均通量值,从而估算石马河全年的化学物质通量,可得2012年的重金属、N和P通量分别为318,12029,203t.石马河的年径流量和重金属通量与珠江(年径流量为2.8×1011m3、重金属通量为8293t)[23,25]之比为0.33%和3.84%,而N和P通量分别为珠江的0.94%和5.63%,可见石马河流域的重金属和营养盐污染对东江流域下游甚至珠江口的物质通量做出了较为显著的贡献.如表4所示,由世界各地流域的单位面积物质通量可看出各流域的N污染情况较P严重,而石马河流域单位面积的N和P物质量分别是各大河流域的11.0和7.66倍以上,说明石马河流域内受N和P污染较为突出.由于本文仅讨论了迁移能力较强的溶解态化学物质,而刘晓南等[26]的研究表明,在珠江三角洲地区的流溪河流域(集水面积为石马河流域的2倍),颗粒态N和P的总流失量分别为582和425t/a;因此,石马河流域对化学物质(溶解态+颗粒态)特别是P的实际输送量将更大.

3.4 不同行政区对石马河流域的物质贡献率

石马河属于典型的跨界流域,流域水质的污染可根据不同行政区污染物类型进行治理.图7为3个行政区2月、6月和11月对石马河流域排放污染物的贡献率.2月,惠州对石马河N和P贡献率最高,分别为88.1%、49.6%,深圳向石马河输入的重金属Fe、Zn和Mn分别占总通量的51.4%、34.2%和31.1%,可能是上游地区的工业污染偶然事件所致;6月,东莞对河中TN和重金属Zn的输入量占48.7%和68.1%;11月,东莞和惠州对石马河的重金属(Mn、Ni、Zn和Fe)平均贡献率占53.5%和43.4%;3次调查中,各行政区对石马河N和P贡献率排序为惠州(59.8%和45.2%)>东莞(35.50%和38.9%)>深圳(4.71%和15.9%),由表1和图3可知,石马河流域在东莞和惠州境内的集水区域面积较大,区域内的水田面积权重较大,分别为49.6%和61.7%,农业化肥的施用是导致较高N、P贡献率的主要原因之一.重金属平均贡献率的排序为东莞(43.9%)>惠州(42.6%)>深圳(13.52%);因此,石马河2012年的水质受东莞和惠州的污染源影响非常大,东莞和惠州境内排放的废水中亦含有大量的重金属,而2月时深圳的工业废水排放并未对流域的物质通量产生显著影响.

图7 不同月份各行政区对石马河的污染物贡献百分比Fig.7 Contribution rates of the contaminants by different districts to Shima river in different periods

4 结论

4.1 采用SCS模型模拟石马河流域的月径流量,最大月径流量出现在2008年6月,为9.12×108m3,最小值为8.61×106m3,为河道基流.

4.2 不同时期的石马河水质污染类型差异较大;旱季时,水体受Zn、Ni、Mn、Fe和Cu的污染较为显著,雨季时的污染物主要为营养盐N和P;2012年石马河的重金属、N和P通量分别为318、12029和203t.

4.3 东莞、深圳和惠州对石马河N和P贡献率排序为惠州(59.8%和45.2%)>东莞(35.50%和38.9%)>深圳(4.71%和15.9%),对重金属的平均贡献率排序为东莞(43.9%)>惠州(42.6%)>深圳(13.52%);为改善石马河流域的水环境状况,需进一步控制流域内化肥的施用,并且提高各类废水的处理效率.

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Calculation of masses flux in a transboundary catchment based on SCS model: A case study in Shima River catchment, Dongguan City.

GAO Lei1, CHEN Jian-yao2*, ZHU Ai-ping2, FU Cong-sheng3, WANG Jiang2, KE Zhi-ting2(1.School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China;2.School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China;3.Civil and Environmental Engineering,University of Connecticut, Storrs, CT 06269, United States). China Environmental Science, 2015,35(3):925~933

Project of Prediction in Ungauged Basins (PUB) was carried out in 2003 to solve the difficulty with regards to calculation of runoff without observation. Few studies focused on the mass fluxes in ungauged basin were reported. To investigate monthly runoff, mass fluxes and ecological compensation in ungauged trans-boundary watershed, monthly runoff was estimated by using SCS model developed by Soil Conservation Service, U.S. Water samples were collected from different sections between varied districts in February, June and November, 2012 to analyze the concentration of N,P nutrients and heavy metals, and main mass fluxes and contribution rates of contaminants from different districts were estimated in combination with the calculated monthly runoff in 2012. The results showed that the maximum and minimum monthly runoff during the investigated periods (1970~2012) were 9.12×108m3in June 2008 and 8.61×106m3which was base flow, and the maximum and minimum annual runoff were 1.75×109m3and 5.32×108m3occurred in 1974 and 2006,respectively. Water quality was severely polluted by varied contaminants in different periods. The ranges of heavy metals concentration were 0.38~0.75mg/L for Mn, 0.09~0.49mg/L for Zn, n.d.-0.09mg/L for Cu and 0.55~9.86mg/L for Fe in February, however, the pollution type was converted to nutrients (N and P) in June and November. Concentration of total nitrogen and total phosphorus ranged from 6.66to 30.1mg/L and 0.05 to 2.49mg/L, respectively. Shima river transported 318.16 tons of metals, 12029.31tons of nitrogen and 203.35tons of phosphorus to the Pearl River Delta in 2012. Duringthe 3investigated periods, the average contribution rates of nitrogen and phosphorus followed the sequences as Huizhou(59.78% and 45.22%)>Dongguan (35.50% and 38.92%)> Shenzhen (4.71% and 15.86%), and that of heavy metals was given as Dongguan (43.90%)> Huizhou(42.57%)> Shenzhen(13.52%).

Shima River catchment;SCS model;runoff;heavy metal;nutrients;flux

P951;X522

A

1000-6923(2015)03-0925-09

高 磊(1986-),男,云南昆明人,助理研究员,博士,主要从事城市化水环境效应的研究.发表论文9篇.

2014-07-01

国家自然科学基金项目(41371055);广东省省级科技厅项目(2013B020700009);中央高校基本科研业务费专项资金(13lgjc08);中山大学博士研究生国外访学与国际合作研究项目(2013年度);国际第四纪研究联合会项目(INQUA-IFG1309F);国际地质比较计划(IGCP-618)

* 责任作者, 教授, chenjianyao@hotmail.com

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