熊丽君,吴建强,黄沈发

不同降雨特征下缓冲带水分及TN分配规律

熊丽君,吴建强,黄沈发*

(上海市环境科学研究院,上海 200233)

以3种典型植被缓冲带为研究对象,基于现场监测、质量平衡、相关分析等方法,探明缓冲带水分分配与降雨、土壤因子的关联性,确定水分及总氮(TN)污染负荷去除分配系数.结果表明,径流与降雨量呈高度正相关(0.980～0.987,<0.01),渗流与降雨量、降雨历时呈显著正相关(0.595～0.828,<0.01).植被缓冲带在14.3mm以下降雨不产流,中雨、大雨、暴雨平均产流系数为0.10、0.36和0.72,TN负荷平均截留系数分别为11.0、8.2和4.5mg/(m2·mm),径流及TN负荷去除效果随雨量增大而降低.中大雨、暴雨下植被缓冲带水分分配分别以土壤渗透(0.48～0.71)、末端出流(0.69～0.74)为主,TN负荷去除以土壤渗透为主(中雨56%、大雨44%、暴雨20%).茎叶覆盖地表、根系细密发达的植被去除效果更好,其中百慕大缓冲带对水分、白花三叶草缓冲带对TN负荷的去除效果最优,分别达60%和61%.即使在高地下水位的平原河网地区,缓冲带对径流与TN负荷削减仍发挥重要作用,特别是在50mm以下降雨发生频率较高的区域.研究结果为降雨、植被多因素影响下的径流污染削减差异化评估提供数据支撑,为不同降雨特征下缓冲带径流污染控制提供重要的参考价值.

缓冲带；降雨特征；植被-土壤系统；径流；渗流；TN负荷

农田径流污染排放严重危害河湖水体环境质量[1],也是加剧水体富营养化的主要因素之一.植被缓冲带作为农田径流进入水体的最后一道防线,是控制农田径流污染最经济有效的手段[2-4].特别是在地势平坦的平原地区,缓冲带宽度大、坡度小、植物茂密,农田径流在缓冲带充分阻滞流速降低,污染物质被有效截留[5].氮流失是农田面源污染的主要来源,缓冲带植被-土壤系统在减少入河氮负荷方面发挥重要作用[6-7],对于控制农田径流污染、保护水环境具有重要意义[8-10].

缓冲带径流、渗流水动力作用是径流污染物质迁移的驱动机制[11],农田径流在流经植被缓冲带过程中的水动力过程主要表现为阻流、吸附、渗透等方面[12],径流污染物通过沉淀、吸附、渗滤和植物吸收、转化等作用截留[8,13].研究表明缓冲带对径流滞缓及污染物削减具有较好的效果,上海青浦19m长缓冲带产流比裸地滞后7min以上,土壤渗透水量比裸地高1.6倍以上[14-15],流溪河河岸带对TN削减率为23%～31%[16],郑州邙山植被缓冲带产流、产沙分别比裸地减少52%～91%、94%～99%[17],黄河下游植被覆盖率30%、坡度低于11°的岸坡对产沙有很大的抑制作用[18].植被与土壤是整个缓冲带水动力过程中的重要因素[19],茂密植被滞缓径流,植物根系改变土壤含水率和孔隙率,从而影响土壤渗透能力[20].不同植被的缓冲带对污染物截留效果存在差异性,湖北丹江口库缓冲带马尾松、栓皮栎混交林污染截留效果优于马尾松纯林、刚竹林和荒草地[21],九龙江上游北溪流域缓冲带径流削减效果草本>灌草>灌木[22].

受自然系统各种因素影响,比如植物种类不同、降雨特征多变、植物对土壤渗透性能的影响[23]等,地表径流在缓冲带植被截留、土壤渗透过程中的水分及污染负荷定量分配存在差异.降雨是缓冲带产流及产污的驱动性因素,其动态变化特征复杂,现有研究大多分析不同缓冲带特征对径流、泥沙和污染物截留效应的影响,以及人工降雨下植被缓冲带对径流及泥沙的截留特征,而对于不同降雨特征下缓冲带植被-土壤系统水分及TN定量分配规律研究较少.当前应用较为普遍的污染负荷年截留系数评估入河面源污染的方法简单、快速,但不同场次降雨特征差异较大、不同区域降雨量、降雨特征也不同,难以满足分季节、分区域的面源污染精细化评估与水环境的管控要求.随着国家对水环境污染防治要求的提高,缓冲带面源污染削减负荷评估也面临更高需求,因此,明确植被缓冲带在不同降雨特征下的水分及污染物定量分配,能够根据降雨特征分类来分别评估典型植被缓冲带的水分截留、下渗及污染物定量去除情况,满足分季节、分区域的面源污染精细化评估与水环境的管控要求,对于优化控制农田径流污染、改善水环境质量具有重要意义.

本文以典型植被缓冲带为研究对象,通过观测植被特征、土壤性质,现场监测径流和渗流,分析不同降雨特征下缓冲带植被-土壤系统的水分分配关联性,确定水分分配与主要影响因子关系.污染物以长三角区域农田面源污染的TN为研究对象,揭示不同雨型、不同植被缓冲带的TN负荷定量分配机制,为评估多因素影响、多目标需求下的缓冲带生态环境效能提供依据,为有效控制农田径流污染提供技术支撑.

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

上海市青浦区东风港“滨岸缓冲带试验基地”占地面积8000m2,土壤类型为青紫泥,土质属黏壤土[24-25],该种土质饱和导水率较低(1.6～0.25mm/ h)[26].根据前期监测数据,土壤pH值、TN、NO3-和NH4+分别为(8.38±0.28)和(1.13±0.38)g/kg,(5.70± 3.98)mg/kg和(3.22±2.95)mg/kg.试验基地拥有10条缓冲带,植被主要为草、灌和乔灌木结合等类型,每条缓冲带汇流宽度19m,面积38m2,坡度在2%～5%之间,农田面积约6000m2,降雨时径流流经缓冲带后排入东风港.根据东风港2017～2019年现场水质监测数据,TN浓度0.11～11.28mg/L,总体上6～8月雨季TN浓度相对较高,降雨期间面源污染对河道水质存在明显影响.

图1 东风港植被缓冲带的渗流、径流观测示意

根据上海平原河网地区地势特征,选择坡度2%的百慕大()、白花三叶草()、杞柳()植被缓冲带为研究对象,分别表征窄叶草地、宽叶草地和灌木,植被覆盖度均为100%,为自然生长状态,无人工施肥,平均高度分别为17、20和183cm.为对比缓冲带对农田径流水分及污染物的削减规律,另选择1条空白带(裸土)开展同步对照监测(图1).

1.2 降雨事件

上海年平均降雨量1132.9mm[27],大多集中在夏秋季,且中小雨发生频率较高[28].根据上海市排水公司降雨分级标准,24h内雨量在0～10mm、10～25mm、25～50mm、50mm以上分别为小雨、中雨、大雨和暴雨.根据SWMM雨水管理模型,降雨间隔在6h以上为两场降雨的分隔[26].以2017～2019年39场降雨为研究对象,其中小雨7场、中雨17场、大雨10场、暴雨5场,中小雨比例62%(表1).4种类型降雨的雨量、降雨峰值差异总体极显著(<0.01),降雨历时差异显著(0.01<<0.05).雨量动态监测数据来自试验基地的在线监测雨量计(CR200X).

表1 不同类型的降雨事件特征

1.3 观测与计算方法

1.3.1 植被土壤参数 缓冲带植被地表生物量和叶面积指数是影响降雨截留量的主要因素;根系生物量、根系体积密度与土壤孔隙度、含水量和土壤渗透能力有关.每种植被缓冲带内每隔5m取1m´1m样方(在同类植被的其他缓冲带取样,避免试验条带植被缺失影响径流、渗流监测误差),共取3个平行样方,将地表植被收割、地下根系挖出,采用YP202NDI电子天平称重生物量(鲜重,mg),通过测量根系的长度(cm)、直径(cm)计算根系体积密度.计算公式如下:

1.3.2 缓冲带水分分配 降雨过程中缓冲带对水分有3种分配方式:径流、渗流和植被截留.在缓冲带前端(0m处)、末端(19m处)出现入流、出流即开始观测水位(图1),每2min记录一次;记录进水时间、出水时间和停水时间.根据直角三角堰径流计算公式[8,15]计算场次降雨的出口径流总量(式3).植被截留水分与地表生物量、叶面积指数呈线性正相关[30],参照Xu等[31]在上海研究的草本狗牙根(生物量4.33kg/m2、叶面积指数6.8)和灌木扶芳藤(生物量12.03kg/m2、叶面积指数8.2)的植被截留量2.54mm、4.25mm,分别估算草本百慕大、白花三叶草和灌木杞柳的植被截留量G(式4).在此基础上,根据缓冲带进出水量平衡原理计算场次降雨的下渗量(式5):

1.3.3 缓冲带负荷分配 采用采样器在缓冲带前端(0m处)、末端(19m处)收集径流动态水样,采用贝勒管在末端19m处PVC潜流管抽取渗流动态水样(图1),注入1L采样瓶中.取样时间根据降雨特征确定,径流开始即取样,开始间隔5min取2组样品,之后间隔10、15、30min各取2组样品,最后每间隔1h取1组样品,直至径流结束.现场配置1L混合样,其中径流浓度随历时变化较大[31],根据动态水量占场次降雨总径流量的比例配置混合样,渗流浓度变化较小,将动态水样均匀混合.水样放入保温箱4℃恒温当天送回实验室,采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法(HJ 636-2012)[32]测定TN.缓冲带对农田径流负荷去除的分配主要有两个方面:一是径流流经缓冲带过程中,植被对径流污染物的截留,根据入口、出口的径流TN浓度之差乘以出口径流量求得,见式(7);二是径流在下渗过程中,土壤对径流污染物的截留,根据入口径流、出口渗流TN平均浓度之差乘以渗流量求得,见式(8).

式中:为单位降雨深度、单位面积的污染物负荷去除系数,mg/(m2×mm)

1.3.4 相关系数 基于SPSS 19.0软件,采用皮尔逊(Pearson)相关分析相关性,双侧检验其重要性.当相关系数||=1时,两个因子为完全线性正相关或负相关,当0<£0.3时,为微弱相关;当0.3<£0.5时,为低度相关,当0.5<£0.8时,为显著相关,当0.8<£1时,为高度相关.

2 分析与讨论

2.1 植被与土壤参数特征分析

地表生物量杞柳最大,平均生物量为29.6kg/m2,分别为百慕大和白花三叶草的3.0、3.5倍,与其为灌木、植株较高有关(图2a).叶面积指数白花三叶草、百慕大较大,是杞柳的4.5倍,主要因为这两种植被叶片层叠且密集(图2b).地下生物量百慕大和杞柳较大,平均生物量分别为11.5和10.3kg/m2,为白花三叶草的3.2和2.8倍(图2a);根系密度杞柳与百慕大也较大,平均根系密度分别为103.4和94.8cm3/m2,白花三叶草最小,为33.1cm3/m2(图2c).在此基础上,估算单位面积百慕大、白花三叶草与杞柳的植被截留水量,分别为3.9、4.2和5.8mm.植被缓冲带的土壤孔隙度百慕大最大,平均值为0.57,其次为杞柳和白花三叶草,分别为0.55和0.53,裸地最低,仅0.39.土壤初始含水量随着前期晴天时间的增加而降低,在前期晴天时间200h后基本趋于稳定(图2d).前期晴天时间20h内土壤含水量最大,百慕大、白花三叶草、杞柳缓冲带与裸地分别为0.38、0.34、0.32和0.23.百慕大缓冲带的土壤孔隙度及土壤含水量总体最大(图2e),与其根系发达细密、匍匐茎密集覆盖于地表[33]有关,而裸地地表无植被,土壤板结,孔隙度与土壤饱和含水量最低.

图2 缓冲带植被与土壤参数特征

白三草即为白花三叶草

2.2 不同降雨下水分分配关联性

现场观测发现4种降雨特征下,小雨农田不产流,缓冲带上降雨被植被截流与土壤渗透,末端不产流.因此,讨论中雨、大雨、暴雨下缓冲带水分分配与6个降雨、土壤因子关联性,Pearson相关系数计算结果见表2.

表2 缓冲带水分与降雨、土壤因子的相关性

注:为样本数;*:在0.05水平(双侧)上显著相关;**:在0.01水平(双侧)上显著相关.

影响植被缓冲带出口径流的主要因子为降雨量(0.980～0.987,<0.01,=32)和降雨峰值(0.637～0.648,<0.01,=32),分别呈高度正相关和显著正相关,降雨量是影响径流最重要的因子.从不同降雨类型来看,中雨缓冲带出口径流与降雨量呈显著正相关(0.705～0.784,<0.01,=17),大雨时呈高度正相关(0.861～0.872,<0.01,=10).影响植被缓冲带渗流的主要因子总体为降雨量(0.689～0.828,<0.01,=32)和降雨历时(0.595～0.726,<0.01,=32),基本呈显著正相关.从不同降雨类型来看,中雨降雨量与渗流相关性(0.836～0.912,<0.01,=17)高于大雨(0.522～0.683,=10);中雨渗流与降雨历时无明显相关性,暴雨的渗流与降雨历时相关性(0.944～0.975,<0.01,=17)高于大雨(0.790～0.865,<0.01,=10),说明雨量小、历时长的降雨更有利于被植被缓冲带的土壤渗透.从不同植被类型来看,裸地径流与降雨量的相关性(0.992,<0.01,=32)均高于3种植被缓冲带(0.980～0.987,<0.01,=32),中雨和大雨更为明显,径流与降雨量的相关性均为裸地>白花三叶草>杞柳>百慕大,说明同种降雨下,裸地的产流量最大,百慕大产流量相对最低;裸地渗流与降雨量的相关性(0.646,<0.01,=32)低于3种植被缓冲带,说明植被缓冲带更有利于水分渗透,产流量低于裸地,特别是百慕大植被,渗流与降雨量的相关性最大(0.828,<0.01,=32),与其根系发达、土壤孔隙度相对较大有关[8].

缓冲带的水分分配与土壤初始含水量基本无显著相关性.为避免雨量影响水分分配与其他因子相关性,以百慕大缓冲带为例,选择雨量类似的10场降雨(21.1～26.0mm),进一步计算水分分配与6个因子的相关系数(表2).结果表明,在类似降雨量下,径流与降雨峰值(0.918,<0.01,=10)和平均降雨强度(0.807,<0.01,=10)分别呈高度正相关和显著正相关,与降雨历时(-0.792,<0.01,=10)呈显著负相关,说明高强度、短历时降雨产生更多径流;渗流与降雨历时(0.957,<0.01,=10)仍呈高度正相关,与平均降雨强度(-0.694,<0.01,=10)、降雨峰值(-0.801,<0.01,=10)均呈显著负相关,说明对于长历时降雨,土壤能够渗透更多的水分,对于高峰值、高强度降雨,土壤渗透水分效果降低.然而,渗流与径流仍与土壤初始含水量无明显相关性.部分研究认为土壤初始含水量是低影响开发设施(LID)及绿色屋顶径流的重要影响因子)[34-35],与本研究结论不一致,而Xu等[31]发现前期晴天时间对上海绿地产流敏感性较低,与本研究结论相似,主要因为LID与绿色屋顶土壤基质经过改善,孔隙率和初始入渗速率较大,而研究区域土壤以粘壤土为主,且夏秋季雨量丰沛,现场监测的植被缓冲带土壤平均初始含水量为0.23,总体高于该种土壤的植物凋萎点0.18～0.26[26],中雨、大雨、暴雨时土壤蓄满所需水分与径流、渗流相比相对较小,因此相关性不大.

2.3 水分分配与主要因子的关系

基于相关性分析结果,进一步探明缓冲带水分分配与降雨量、降雨历时的分布规律.在39场降雨中,植被缓冲带未产流的最大场次降雨的雨量为17.2mm(百慕大、白花三叶草、杞柳),该场降雨历时较长(32.1h);产流的最小场次降雨量为15.8mm (杞柳)和14.3mm(白花三叶草),与降雨历时较短有关(3.1h和7.3h),场次降雨量为19.7～27mm时,3种植被缓冲带产流量均低于10mm(图3a).裸地产流的最小场次降雨的雨量仅为7.3mm,说明中小雨时植被对雨水的截留与渗透作用非常显著.17场中雨雨量共计324.2mm,百慕大、白花三叶草、杞柳、裸地径流产生总量分别为26.2、42.6、31.4和136.0mm,产流量与降雨量几乎无相关性,百慕大产流量最低,其次为杞柳和白花三叶草,裸地产流量明显高于植被缓冲带.在大雨和暴雨时,植被缓冲带、裸地径流明显与降雨呈线性关系(2=0.9603～0.9715,图3b).

图3 缓冲带水分分配与主要影响因子的关系

当场次降雨量£17.2mm时,降雨基本被植被截留与土壤渗透,此时渗流量与降雨量基本呈线性关系,降雨量是影响土壤渗流量的主要因素;裸地渗流量大于植被缓冲带(图3c),与裸地无植被,水分基本下渗至土壤有关.当场次降雨量³19.7mm时,渗流量与降雨量线性关系不明显(图3c),此时渗流量受雨量、降雨历时协同影响(图3c与3d).从不同植被缓冲带来看,39场降雨的渗透总量百慕大(601.6mm)>白花三叶草(525.6mm)>杞柳(490.2mm).

2.4 植物-土壤系统水分及TN定量分配

中雨、大雨、暴雨下植被缓冲带水分及TN定量分配见表3.中雨时植被缓冲带平均径流系数为0.10,百慕大、白花三叶草和杞柳缓冲带的水分分配以土壤渗流为主,渗流系数分别为0.71、0.65和0.60,其中百慕大缓冲带渗流最大,杞柳渗流相对最小,与百慕大地下生物量、土壤孔隙度最大,根系密度较高有关[14,33],杞柳虽然地下生物量大于白花三叶草,但由于其根系相对粗大稀疏,土壤渗透性能反而低于植被覆盖地表的白花三叶草.农田径流通过缓冲带植被截留后,仍有60%～71%被土壤渗透,仅8%～13%产生径流,而裸地除56%水分被土壤渗透外,仍有44%排入河道.大雨时植被缓冲带平均径流系数为0.36,百慕大、白花三叶草和杞柳缓冲带的水分分配仍以土壤渗透为主,渗流系数分别为0.57、0.50和0.48,3种植被径流系数分别为0.33、0.39和0.36;裸地径流系数为0.58,是3种植被缓冲带的1.5～1.8倍,大雨时缓冲带植被截留与土壤渗透仍发挥重要的作用.暴雨时植被缓冲带平均径流系数为0.72,百慕大、白花三叶草和杞柳缓冲带的水分分配以径流为主,径流系数分别为0.69、0.74和0.73,渗流系数分别为0.27、0.21和0.21,植被截留系数仅0.04～0.06,此时植被缓冲带对径流仍有一定的截留和渗透作用.总体来看,茎叶覆盖地表、根系细密发达的植被对农田径流去除效果最优,百慕大缓冲带土壤孔隙度相对最大,农田径流水分去除效果最优,总体达60%.与裸地相比,中雨、大雨、暴雨下3种植被缓冲带产流系数仅为裸地的0.23、0.62和0.88,说明即使在高地下水位的平原河网地区,缓冲带土壤渗透对径流削减仍发挥重要作用.

表3 不同降雨特征下缓冲带水分及TN分配系数

植被缓冲带TN负荷平均去除系数为7.84mg/ (m2·mm) (32场降雨),其中渗流TN负荷平均去除系数为5.36mg/(m2·mm),是径流的2.2倍,渗流TN去除效果优于径流TN去除效果.与总进水负荷相比,渗流、径流TN去除比例分别为16%～61%和11%～28%,土壤对污染物的吸附、截留去除效果更好.

从不同植被来看,缓冲带土壤渗透对TN的去除效果大小为:百慕大(6.10mg/(m2·mm))>白花三叶草(5.32mg/(m2·mm))>杞柳(4.67mg/(m2·mm))>裸地(3.86mg/(m2·mm)),百慕大缓冲带土壤渗透对TN的去除效果最优,与其土壤渗透性良好、下渗量相对最大有关,裸地的土壤渗透对TN去除也发挥一定作用;植被截留对径流TN去除效果大小为:白花三叶草(2.70mg/(m2·mm))>杞柳(2.59mg/(m2·mm))>百慕大(2.15mg/(m2·mm))>裸地(0.11mg/(m2·mm)),白花三叶草对径流TN去除效果最优,与其叶面积指数最大,且植被匍匐于地表有关,裸地对径流TN无明显去除效果.百慕大与白花三叶草缓冲带对TN负荷截留效果均较好,总体达60～61%,优于杞柳缓冲带(56%),说明根系细密发达的植被缓冲带更有利于农田径流TN的渗透去除,叶面积指数大的植被缓冲带更有利于农田径流TN的地表截留.相关研究也表明,植被低矮的农业缓冲带比林业缓冲带具有更大的径流污染去除潜力[6].与裸地相比,植被缓冲带对TN负荷径流平均去除系数、渗流平均去除系数分别高22.5倍和1.4倍,植被对径流污染物的拦截、吸附发挥了重要作用[8].

从不同降雨特征来看,中雨、大雨、暴雨植被缓冲带的TN负荷平均截留系数分别为11.0 、8.2 和4.5mg/(m2·mm).渗流去除与径流去除TN效果为:中雨[渗流7.57mg/(m2·mm)、径流3.33mg/(m2·mm)]>大雨[渗流5.88mg/(m2·mm)、径流2.26mg/(m2·mm)]>暴雨[渗流2.64mg/(m2·mm)、径流1.86mg/ (m2·mm)],TN渗流去除分别是径流去除的2.28、2.61和1.42倍.中雨下3种植被缓冲带渗流TN平均去除比例为56%,高于大雨(44%)和暴雨(20%);径流TN平均去除比例为25%,亦高于大雨(17%)和暴雨(14%).径流及TN负荷去除效果随着雨量增大而降低,主要因为中雨时植被截留与土壤下渗水分比例较大,大部分污染负荷被植被-土壤系统截留,大雨时较多径流携带污染物排入河道,暴雨时径流系数更大(0.69～0.73),渗流系数仅0.21～0.27,大部分径流携带污染物排入河道.中雨和大雨下,缓冲带土壤渗透对径流TN负荷削减发挥重要作用.

本次样本数为39场降雨,由于降雨特征多变,未来有待开展更多特征降雨下的径流、渗流监测,进一步完善不同降雨特征下缓冲带水分及TN分配规律分析;另外,考虑缓冲带土壤淋溶污染以及大气沉降,以及针对不同面积农田汇水区域,修正水分及TN负荷削减系数,为不同降雨特征下缓冲带径流污染控制提供更为精确的数据支撑.

3 结论

3.1 缓冲带出口径流量与降雨量呈高度正相关,渗流量与降雨量、降雨历时呈显著正相关;类似场次雨量下高峰值、高强度降雨土壤渗透水分相对较低.土壤初始含水量与缓冲带水分分配基本无显著相关性,与区域黏壤土土质有关.

3.2 39场降雨中百慕大、白花三叶草、杞柳缓冲带没有产流的最大场次雨量为17.2mm,杞柳、白花三叶草缓冲带产流的最小场次降雨量分别为15.8mm和14.3mm,而裸地仅7.3mm.大雨和暴雨时缓冲带径流与降雨呈线性关系(2=0.9603～0.9715).

3.3 小雨时不产流,中大雨时植被缓冲带水分以土壤渗透为主(中雨60%～71%,大雨48%～57%),暴雨时以径流为主(69%～74%).

3.4 中大雨(£50mm)下植被缓冲带对农田径流TN负荷的削减发挥重要作用,平均去除率为59%, TN负荷去除系数中雨、大雨、暴雨下分别为11.0、8.2和4.5mg/(m2·mm).即使在高地下水位的平原河网地区,植被缓冲带TN负荷去除仍以土壤渗透为主,中雨、大雨、暴雨下TN负荷去除量渗流是径流的2.28、2.61、1.42倍.

[1] Zhang C F, Li S, Qi J Y, et al. Assessing impacts of riparian buffer zones on sediment and nutrient loadings into streams at watershed scale using an integrated REMM-SWAT model [J]. Hydrological Processes, 2017,31(4):1-9.

[2] 钱 进,沈蒙蒙,王沛芳,等.河岸带土壤磷素空间分布及其对水文过程响应[J]. 水科学进展, 2017,(1):44-51.

Qian J, Shen M M, Wang P F, et al. Spatial distribution of riparian soil phosphorus and its response to hydrologic process [J]. Advances in Water Science, 2017,(1):44-51.

[3] Cui N X, Zhang X, Cai M, et al. Roles of vegetation in nutrient removal and structuring microbial communities in different types of agricultural drainage ditches for treating farmland runoff [J]. Ecological Engineering, 2020,(155)105941:1-9.

[4] 郭英壮,王晓燕,周丽丽,等.控制流域氮流失的最佳管理措施配置及效率评估[J]. 中国环境科学, 2021,41(2):860-871.

Guo Y Z, Wang X Y, Zhou L L, et al. Configuration and efficiency evaluation of the best management practices to control nitrogen loss in the watershed [J]. China Environmental Science, 2021,41(2):860-871.

[5] Zhao Q, Zhang Y, Xu S, et al. Relationships between Riparian Vegetation Pattern and the Hydraulic Characteristics of Upslope Runoff [J]. Sustainability, 2019,11(10):1-16.

[6] Liu W Z, Xiong Z Q, Liu H, et al. Catchment agriculture and local environment affecting the soil denitrification potential and nitrous oxide production of riparian zones in the Han River Basin, China [J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2016,(216):147-154.

[7] Chen Z, Liu H Y, Rao C, et al. Soil microbial community dynamics indicate disruption of nitrogen cycling by pollution in vegetation buffer zones [J]. Pedobiologia, 2021,(85/86)150722:1-8

[8] Wu J Q, Xiong L J, Sha C Y. Removal of N, P from seepage and runoff by different vegetated and slope buffer strips [J]. Water Science & Technology, 2020,82(2):351-363.

[9] Kim H, Bae H S, Reddy K R, et al. Distributions, abundances and activities of microbes associated with the nitrogen cycle in riparian and stream sediments of a river tributary [J]. Water Research, 2016, 106:51-61.

[10] 孙 嘉,齐 实,澎 湃,等.十三种农村水资源保护措施适宜性评价[J]. 中国环境科学, 2014,34(12):3242-3248.

Sun J, Qi S, Peng P, et al. Technical suitability and economic feasibility evaluation on 13water resources conservancy measures in rural areas [J]. China Environmental Science, 2014,34(12):3242-3248.

[11] 夏继红,陈永明,王为木,等.河岸带潜流层动态过程与生态修复[J]. 水科学进展, 2013,24(4):589-597.

Xia J H, Chen Y M, Wang W M, et al. Dynamic processes and ecological restoration of hyporheic layer in riparian zone [J]. Advances in Water Science, 2013,24(4):589-597.

[12] Hénault-Ethier L, Larocque M, Perron R, et al. Hydrological heterogeneity in agricultural riparian buffer strips [J]. Journal of Hydrology, 2017,546:276-288.

[13] Walton C R, Zak D, Audet J, et al. Wetland buffer zones for nitrogen and phosphorus retention: Impacts of soil type, hydrology and vegetation [J]. Science of The Total Environment, 2020,(727)138709:1-20.

[14] 王 敏,黄宇驰,吴建强.植被缓冲带径流渗流水量分配及氮磷污染物去除定量化研究[J]. 环境科学, 2010,31(11):2607-2612.

Wang M, Huang Y.C, Wu J.Q, et al. Quantification study on the runoff and seepage distribution and n, p pollutants removal of the vegetated buffer strips [J]. Environmental Science, 2010,31(11):2607-2612.

[15] 吴建强.不同坡度缓冲带滞缓径流及污染物去除定量化[J]. 水科学进展, 2011,22(1):112-117.

Wu J Q. Quantitative study of the damping effect of buffer strips with different slopes on runoff and pollutant removal efficiency [J]. Advances in Water Science, 2011,22(1):112-117.

[16] 赵 鹏,胡艳芳,林峻宇.不同河岸带修复策略对氮磷非点源污染的净化作用[J]. 中国环境科学, 2015,35(7):2160-2170.

Zhao P, Hu Y F, Lin J Y. Reduction rate of nitrogen and phosphorus non-point source pollution under different riparian buffer restoring strategies [J]. China Environmental Science, 2015,35(7):2160-2170.

[17] 肖培青,姚文艺,王国庆,等.植被作用下土壤抗剪强度和径流侵蚀力的耦合效应[J]. 水科学进展, 2016,27(2):224-230.

Xiao P Q, Yao W Y, Wang G Q, et al. Effects of soil shear strength and runoff erosivity on slopes with different vegetation cover [J]. Advances In Water Science, 2016,27(2):224-230.

[18] Zhang Y F, Zhao Q H, Cao Z H, et al. Inhibiting Effects of Vegetation on the Characteristics of Runoff and Sediment Yield on Riparian Slope along the Lower Yellow River [J]. Sustainability, 2019,11(13):1-16.

[19] Kavian A, Saleh I, Habibnejad M, et al. Effectiveness of vegetative buffer strips at reducing runoff, soil erosion, and nitrate transport during degraded hillslope restoration in northern Iran [J]. Land Degradation & Development, 2018,29(9):3194-3203.

[20] 陈吉泉.河岸植被特征及其在生态系统和景观中的作用[J]. 应用生态学报, 1996,7(4):439-448.

Chen J Q. Riparian vegetation characteristics and their functions in ecosytems and landscapes [J]. Chinese journal of applied ecology, 1996,7(4):439-448.

[21] 程昌锦,张 建,雷 刚,等.湖北丹江口库区滨水植被缓冲带氮磷截留效应[J]. 林业科学, 2020,56(9):12-20.

Chen C J, Zhang J, Lei G, et al. Interception of N and P by the buffer zone of waterfront vegetation in Danjiangkou Reservoir Area of Hubei [J]. Scientia Silvae Sinicae, 2020,56(9):12-20.

[22] 孙东耀,仝 川,纪钦阳,等.不同类型植被河岸缓冲带对模拟径流及总磷的消减研究[J]. 环境科学学报, 2018,38(6):2393-2399.

Sun D Y, Tong C, Ji Q Y, et al. Reduction of simulated runoff and total phosphorus in different vegetation riparian buffer [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018,38(6):2393-2399.

[23] Petersen C, Jovanovic N, Grenfell M. The effectiveness of riparian zones in mitigating water quality impacts in an agriculturally dominated river system in South Africa [J]. African Journal of Aquatic Science, 2020,45(3):1-14.

[24] 王少平,俞立中,许世远,等.上海青紫泥土壤氮素淋溶及其对水环境影响研究[J]. 长江流域资源与环境, 2002,(6):554-548.

Wang S P, Yu L Z, Xu S Y, et al. Nitrogen leaching in the purple clay and analysis on its influence on water environmental quality in shanghai [J]. Resources and Environment in the Yang tze Basin, 2002,(6):554-548.

[25] 魏子新,翟刚毅,严学新,等.上海城市地质图集[M]. 北京:地质出版社, 2010.

Wei Z X, Zhai G Y, Yan X X, et al. Shanghai urban geological atlas [M]. Beijing:Geological Publishing House, 2010.

[26] Rossman L. Storm water management model reference manual Volume I – Hydrology [M]. U.S. Environmental Protection Agency Office of Research and Development National Risk Management Laboratory Cincinnati, OH 45268, 2015:30-39.

[27] 房国良,高 原,徐连军,等.上海市降雨变化与灾害性降雨特征分析[J]. 长江流域资源与环境, 2012,21(10):1270-1273.

FANG G, GAO Y, XU L, et al. Analysis of precipitation change and the characteristics of disaster rainfalls in shanghai [J]. Resources and Environment in the Yangtza Basin, 2012,21(10):1270-1273.

[28] 熊丽君,黄 飞,徐祖信,等.基于SWMM模型的城市排水区域降雨及地表产流特征[J]. 应用生态学报, 2016,(11):3659-3666.

Xiong L J, Huang F, Xu Z.X., et al. Characteristics of rainfall and runoff in urban drainage based on the SWMM model [J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016,(11):3659-3666.

[29] GBT33469-2016 耕地质量等级 [S].

GBT33469-2016 Cultivated land quality grate [S].

[30] 樊才睿.呼伦湖流域不同放牧制度下降雨试验模拟与植被截留研究[D]. 呼和浩特:内蒙古农业大学, 2014.

Fan C R. Rainfall simulation and grass canopy interception of Hulun watershed under different grazing sustems [J]. Huhhot: Inner Mongolia Agricultural University, 2014.

[31] Xu Z X, Xiong L J, Li H Z, et al. Runoff simulation of two typical urban green land types with the Stormwater Management Model (SWMM): sensitivity analysis and calibration of runoff parameters [J]. Environmental monitoring and assessment, 2019,191(6):343.1-16.

[32] HJ 636-2012 水质总氮的测定碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法 [S].

HJ 636-2012 Water quality-Determination of total nitrogen- Alkaline potassium persulfate digestion UV spectrophotometric method [S].

[33] 吴建强,黄沈发,吴 健,等.缓冲带径流污染物净化效果研究及其与草皮生物量的相关性[J]. 湖泊科学, 2008,(6):761-5.

Wu J Q, Huang S F, Wu J, et al. Pollutant removal efficiency of sward buffers to runoff and the correlation with biomass [J]. Journal of Lake Sciences, 2008,(6):761-765.

[34] Rossman L A, Huber W C. Storm water management model reference manual Volume I – Hydrology [J]. United States Enviromental Protection Agency, 2016:1-233.

[35] Burszta-Adamiak E, Mrowiec M. Modelling of green roofs' hydrologic performance using EPA's SWMM [J]. Water Science and Technology, 2013,68(1):36-42.

Distribution of water and TN loads in buffer strips under different rainfall characteristics.

XIONG Li-jun, WU Jian-qiang, HUANG Shen-fa*

(Shanghai Academy of Environmental Sciences, Shanghai 200233, China),, 2022,42(4)：1837～1846

On-site monitoring, mass balance, correlation analysis and other tools were adopted to investigate the correlation between water distribution and rainfall/soil factors, and then determine the partition coefficients between water and TN pollution load removal at three typical vegetation buffers. The results showed that runoff at outlet of strips was highly positively correlated with rainfall depth (0.980～0.987,<0.01), and seepage was significantly positively correlated with rainfall depth and rainfall duration (0.595～0.828,<0.01). The average runoff coefficients under moderate rain, heavy rain and storm were 0.10, 0.36 and 0.72, and the average interception coefficients of TN load were 11.0, 8.2 and 4.5mg/(m2·mm) respectively. The removal effects of runoff and TN load decreased with the increase of rainfall depth. Under moderate-heavy rain and storm, the water distribution of vegetation buffer strips was mainly characterized with seepage (coefficient: 0.48～0.71) and runoff at outlet (coefficient: 0.69～0.74). The TN load removal by vegetation buffer strips under moderate rain, heavy rain and rainstorm was mainly characterized with soil infiltration, accounting for 56%, 44% and 20% of the inflow-load respectively. The vegetation with stems and leaves covering the ground and fine roots had better effect on water and pollution removal for Farmland Runoff and its pollution. The buffer strips planted withhad the best removal effect on water andhad the best removal effect on TN load, up to 60% and 61% respectively. Even in the plain river network area with high groundwater level, the soil infiltration of vegetation buffer strips still greatly contributes to the runoff and TN load reduction, especially in the areas with high frequency of rainfall less than 50mm. The results provided data support for the differential evaluation of runoff pollution reduction under the influence of rainfall and vegetation, and worth referencing for the control of runoff pollution by buffer strips under different rainfall characteristics.

vegetation buffer strips；rainfall characteristics；vegetation soil system；runoff；seepage；TN load

X522

A

1000-6923(2022)04-1837-10

熊丽君(1977-),女,江苏省靖江市人,高级工程师,博士,主要从事水文水资源及面源污染、低影响开发、生态环境规划等研究.发表论文40篇.

2021-10-08

国家自然科学基金资助项目(51979168);上海市自然科学基金资助项目(19ZR1443900)

*责任作者, 教授级高级工程师, huangsf@saes.sh.cn