刘吉开, 万 甜, 程 文, 任杰辉, 陈 瑶

(1.西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西 西安 710048; 2.中国科学院 青藏高原研究所, 北京 100101)

近年来，随着社会的快速发展，全球气候变暖成为当今社会关注的热点问题[1]，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第五次评估报告中指出[2]：气候变化正在全世界范围内发生，全球气温变暖是毋庸置疑的趋势，由此导致的降雨量和气温的变化必然会对水体污染产生深远的影响[3]。水体污染通常分为点源污染和面源污染(即非点源)[4]，其中非点源污染因具有模糊性、潜伏性，信息获取较难、危害规模大，研究、管理不好控制等特点[5]，所以对其监测和处理工作较为复杂，再加上非点源污染的统计资料少而且不好收集，所以对非点源污染效果定量的预测变得十分困难[6]。而降雨和地表径流是非点源污染发生的主要驱动因素，气候变化对降雨温度的影响将直接作用于水环境中污染物迁移转化过程[7]。因此，探讨气候条件变化对流域非点源污染负荷的影响可以为流域综合治理措施提供理论依据，具有重要的实践意义。模型模拟是非点源污染的量化和防治研究的有效方法。长期的非点源污染防治过程中产生了大量的模拟非点源污染的模型，如：SWMM模型、STORM模型、AGNPS模型、SWAT模型等，不同的模型有各自的机理和适用的范围[8]。其中，SWAT(soil and water assessment tool)模型是目前非点源污染模拟中应用最广、最具代表性、前景最广阔的一种模型[9-10]。近年来，SWAT模型已成功应用到我国黑河、沣河和渭河等在内的很多流域[11-12]，并取得了很好的模拟效果。渭河是黄河的第一大支流，养育了陕西64%的人口，集中着陕西省65%的国内生产总值[13]，渭河流域陕西段的非点源污染控制对渭河的污染控制有举足轻重的作用。因此，本研究将以渭河流域陕西段为研究区，采用SWAT模型，通过对模型进行校准验证，在保证模型良好模拟效果的前提下，以近10 a来的气象资料为基础，对未来30 a气温和降雨等气候因子变化下渭河流域陕西段径流及非点源污染负荷进行模拟，探讨气候变化对该流域径流及水体中氮、磷年均负荷的影响，以期对未来气候变化情境下渭河流域非点源污染的预测和防治提供技术支持。

1 研究区概况

渭河发源于甘肃省鸟鼠山，东至陕西省潼关县最后汇入黄河，是黄河最大的支流，也是陕西关中最大的河流，渭河陕西段灌溉了关中两岸9.33×105hm2多良田，养育着陕西64%的人口，对于推动陕西社会的经济发展起到至关重要的作用。渭河干流在陕境内，流长502.4 km，流域面积67 108 km2，占陕境黄河流域总面积的50%。全河多年平均径流量1.04×1010m3，其中陕境产流6.27×109m3；每年输入黄河泥沙达5.80×108t，约占黄河泥沙总量的1/3。

2 数据与方法

2.1 数据及来源

SWAT模型需要的数据包括空间数据和属性数据[14-16]。空间数据包括数字高程图(DEM)、土地利用图、土壤类型图；属性数据包括气象数据、水文数据、水质数据、土壤数据、土地管理数据、点源污染负荷。表1为模型数据库所用的空间数据和属性数据。

表1 模型所需的空间数据及属性数据

2.2 子流域及水文响应单元的划分

用高程图(DEM)对流域水系进行提取，然后设定河道阈值以及流域出口，进行流域子流域的划分。子流域划分是非点源污染模型模拟的第一步，直接影响最终模拟结果的精确性[17-18]。本研究在划分子流域时，将子流域划分的阈值定为60 000 hm2，选择华县作为流域总出口，将研究区域划分为35个子流域，总出口在10#子流域。河网及子流域的划分如图1所示；依据子流域输出报表，设置土地利用面积阈值为0%，土壤类型阈值为5%，坡度阈值为5%，经计算，SWAT模型将全流域35个子流域共划分为634个水文响应单元。

图1 研究流域子流域划分

2.3 参数率定及验证

由于渭河华县站的实测流量是整个渭河汇水面积得到的流量，而渭河陕西段只是其中的一部分，渭河干流是由林家村站进入陕西省，所以渭河陕西段的实测流量是由渭河华县站的流量减去林家村站的流量得到，以2006—2011年的的实测资料与模拟资料作为率定与验证的基础，2006—2008年作为率定期，2009—2011年作为验证期。根据实测资料，以总磷总氮为指标，采用LH-OAT分析法对SWAT模型进行敏感性分析，参数的选择及校正结果详见表2。完成敏感性分析后，采用模型中SCU-UA算法对模拟值和实测值进行率定和验证，当模拟值与实测值的相对误差r<20%，决定系数R2>0.6，Nash-suttcliffe模拟效率系数Ens>0.5，说明二者吻合较好，可以满足要求。表3为SWAT模型径流、泥沙和总氮、总磷率定和验证结果。结果表明：实测值与模拟值之间的拟合度较好，反映出SWAT模型与渭河陕西段适应的比较好，可以适用于渭河陕西段。

表2 SWAT模型校正参数阈值

表3 SWAT模型参数评价结果

注：r，R2，Ens分别为相对误差，决定系数和Nash-suttcliffe模拟效率系数。

3 未来气候变化情景下的非点源污染响应

3.1 未来气候变化情景

气候变化情景中主要考虑气温和降水的变化，《气候变化2013:自然科学基础》提出，2016—2035年全球地表温度可能会升高0.3～0.7 ℃，降水也会在不同地区出现不同程度的增加趋势，到2050年可能增加5%～7%。秦大河也在《未来100年全球气候将继续变暖》中提到，到2020—2030年全国气温将上升1.7 ℃，到2050年全国气温将上升2.2 ℃，变暖幅度由南向北增加，不少地区降水也会出现增加趋势[19]设置未来2020,2030和2050年的温度和降水变化情况详见表4。

表4 未来气候变化情景

3.2 径流对气候变化的响应

径流是非点源污染的主要驱动力，研究区域径流变化直接影响非点源污染负荷的变化，而径流是气候条件与流域下垫面综合作用下的产物，直接受气候因素的影响，研究表明气候变化在较长时间尺度上是流域水资源变化的一个主要驱动因素因此，要确定研究区域内未来气候变化的非点源污染响应，首先应该对华县水文站径流对气候变化的响应进行研究，其中基准期的净流量为2006—2015年的气象资料模拟的年径流量的平均值。由图2可知，径流变化与气温、降水等气候因素的关系密切，2020年在气温增加0.5 ℃，降水量增加3%的情况下，径流量增加了5.6%，2030年在气温增加1.7 ℃，降水量增加5%的情况下，径流量增加了8.5%，2050年在气温增加2.2 ℃，降水量增加7%的情况下，径流量增加了11.9%，这数据说明随着未来气温升高降水变多的气候变化共同作用下，径流量也会随之增大。

3.3 气候变化情况下的非点源污染响应

利用SWAT模型对气候变化下的非点源污染进行模拟，可得到气候变化条件下的氮、磷年均负荷量，其中基准期的TN，TP年负荷为2006—2015年的气象资料模拟的的TN，TP年负荷平均值。由图3可以看出，2020年在气温增加0.5 ℃，降水量增加3%的情况下，总氮产量增加了7.5%，2030年在气温增加1.7 ℃，降水量增加5%的情况下，总氮增加了16.7%，2050年在气温增加2.2 ℃，降水量增加7%的情况下，总氮增加了20.9%，未来在气温上升，降水增加的气象变化影响下总氮的产量会一直处于上升状态。由图3还可看出，2020年在气温增加0.5 ℃，降水量增加3%的情况下，总磷产量增加了5.7%，2030年在气温增加1.7 ℃，降水量增加5%的情况下，总磷增加了9.8%，2050年在气温增加2.2 ℃，降水量增加7%的情况下，总磷增加了13.3%，未来在气温上升，降水增加的气象变化影响下总磷的产量会一直处于上升状态，而且对比发现总磷上升的百分率小于总氮的百分率，说明未来的气候变化对总磷的影响是小于总氮的。

图2 流域年径流量随气候变化关系

图3 研究流域TN和TP年负荷负荷随气候变化关系

4 结 论

(1) 气候变化对流域径流量影响较大。在未来气温升高、降雨增加等气候变化的共同作用下，径流量将有所增加：在气温增加0.5 ℃，降水量增加3%的情况下，径流径流量增加了5.6%；气温增加1.7 ℃，降水量增加5%的情况下，径流量增加了8.5%；在气温增加2.2 ℃，降水量增加7%的情况下，径流量增加了11.9%。

(2) 在未来气候变化气温升高、降雨量增大的影响下，流域年均总氮、总磷负荷量增加：2020年总氮、总磷产量增加了7.5%和5.7%，2030年总氮、总磷增加了16.7%和9.8%，2050年总氮、总磷增加了20.9%和13.3%，总氮的增长高于总磷。说明在未来气温升高和降雨增多的气候变化共同作用下，河道径流量增加，总氮、总磷负荷增多，农业非点源污染问题越来越突出。

(3) 今后针对渭河的非点源污染治理应该注重增加沿岸防护林带的面积及水系绿化，加强水土流失治理，加强植树种草、退耕还林，增加地表覆盖，保护生态环境；减少化肥的施用，调整不合理施肥，更进一步改善重氮肥、轻磷肥现象，推广使用有机肥；加强居民生活污水处理，特别是没有成熟污水收集与处理措施的农村地区。