川中丘陵區不同下墊面集水區氮磷流失特征

徐光志,邵志江,汪 濤,黃美玉,李明明

川中丘陵區不同下墊面集水區氮磷流失特征

徐光志1,2,邵志江1,2,汪 濤1*,黃美玉1,2,李明明1,2

(1.中國科學院成都山地災害與環境研究所,四川 成都 610041；2.中國科學院大學,北京 100049)

通過對2019～2020年不同下墊面集水區(農田集水區與復合集水區)徑流及氮磷濃度的連續逐日定位監測,研究川中丘陵區不同下墊面集水區氮磷徑流流失過程與強度,探討下墊面對集水區氮磷徑流流失特征的影響.結果表明:不同集水區的徑流過程因下墊面不同而存在明顯差異,農田集水區內的水田和坑塘的攔蓄作用滯緩了匯流過程,而復合集水區中居民點?公路等不透水下墊面縮短了匯流時間,使得復合集水區的降雨徑流量峰值更高,響應速度較農田集水區快12～25min,年徑流深較農田集水區多28.1%;次降雨徑流過程中磷濃度變化較氮更劇烈,濃度峰值出現時間較氮早約1.2h,在降雨后期磷濃度下降速度更快,降幅更大;復合集水區的氮磷平均事件濃度(EMC)?峰值濃度均高于農田集水區,且兩集水區氮流失形態均以硝酸鹽氮為主,占總氮的65.9%;磷流失以顆粒態為主,占總磷的67.5%;復合集水區的氮磷流失負荷分別是農田集水區的3.01和4.03倍,氮磷流失強度分別是農田集水區的1.88和2.51倍.因此,復合集水區內氮磷隨徑流流失的防控可能是未來川中丘陵區面源污染治理的重點.

氮；磷；流失強度；下墊面；集水區

隨著點源污染的有效控制,農業面源污染問題日益突出[1],種植業總氮(TN)、總磷(TP)排放占到全國水污染物質總排放量的23.66%和24.16%[2].氮、磷作為農業面源的特征污染物[3],其遷移轉化過程受地域和季節的影響,往往隨著降雨、融雪過程發生,具有隨機性,分散性等特點[4].目前,對地塊尺度氮磷隨徑流流失的過程和強度已有充分研究[5],但由于地塊到受納水體的距離較長,氮磷在隨徑流的遷移過程中可沿程消減[6],僅以地塊尺度的流失強度核算農業面源污染,勢必會高估農業面源污染排放負荷[7].因此,基于集水區尺度氮磷徑流流失的長期定位監測對面源污染的排放特征調查、污染負荷評估、防控措施實施有著重要意義.

國內外已有不少關于小流域或集水區尺度的氮磷徑流流失特征研究的報道.研究發現,小流域氮磷輸出過程因種植模式的不同而存在明顯差異[8],氮磷輸出強度隨降雨強度的增加而增強[9],且暴雨徑流的發生會增加下游富營養化風險[10].同時,國內諸多學者在紫色土丘陵區[10-11]、喀斯特巖溶區[12]、紅壤丘陵區[13]、東北黑土區[14]等地均開展了大量研究.但是,不同區域的研究結果差異較大,這可能與小流域尺度氮磷徑流流失影響因素復雜有關.已有研究表明,降雨量[15]、極端降雨事件[16]、土壤類型[17]、下墊面特征[14]及人類活動[18]等因素均會影響小流域地表徑流氮磷流失過程.

近10a來長江流域的富營養化狀態僅得到輕微緩解,農業面源污染擴大的趨勢仍未徹底解決[1,19-20].川中丘陵區位于長江上游腹地,土壤類型以紫色土為主,土壤質地較粗、土層淺薄,受水力侵蝕嚴重[21],氮磷養分在雨季流失嚴重,而氮素可隨徑流沿程遷移[22],易對水環境造成污染[23].研究發現,土地利用情況及其景觀格局與氮磷流失密切相關,果園和住宅地是氮磷的主要輸出源,農用地的高氮磷負荷輸出與肥料大量使用密切相關,而林地有助于改善水質[24-26].下墊面特征作為控制小流域水文過程的關鍵因子,深刻影響著氮磷徑流流失過程[27-28].然而,已有的研究因各小流域的氣候氣象,地形地貌等環境條件不同,導致各研究結果差異較大,難以進行直接的對比分析.同時,野外控制實驗開展難度大的特點,使得在相同降水條件下的氮磷徑流流失對比研究相較缺乏.

因此,本文擬通過對同一流域內不同下墊面集水區的氮磷徑流流失過程進行長期連續逐日定位監測,研究相同降水條件下不同集水區的氮磷流失過程與強度,揭示下墊面分布對集水區氮磷徑流流失過程與強度的影響,以期為川中丘陵區面源污染防控提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

研究區域位于四川省綿陽市鹽亭縣大興回族鄉,地處川中東北部(105°27￠E,31°16￠N),嘉陵江水系彌江支流上游,海拔高度為405～535m.該區域屬于亞熱帶濕潤季風區,年均氣溫17.3℃,最高氣溫40.0℃,最低氣溫-5.1℃;多年平均降水量826mm,年內降雨分布極不均勻,夏季(6～8月)降水量占全年降水比在60%以上,且多暴雨.區域內的土壤為蓬萊鎮組石灰性紫色土,土層厚度在20～80cm之間,土壤質地以中壤居多,土壤粒徑較粗,粉砂粒(粒徑大于0.002mm)占比76.68%,土壤透水性好,壤中流豐富[21].該地區以林地和耕地為主,主要農作物有玉米、小麥、水稻等,林地以榿、柏人工混交林為主.

1.2 觀測試驗設計

在研究區域內選擇兩個下墊面情況存在顯著差異、分水嶺明顯、匯水方向明確的集水區作為研究對象,分別稱為復合集水區(CC)和農田集水區(AC).復合集水區與農田集水區分布在同一個小流域內,依據分水嶺及微地形劃分(DEM見圖1),邊界相鄰.兩個集水區為川中丘陵區的一個縮影,其土地利用模式與農業結構具有代表性,土地利用狀況如圖1所示.

圖1 不同集水區DEM及土地利用分布

復合集水區總面積16.69hm2,林地?坡耕地和居民點所占的比例分別為60.4%、26.1%和10.9%.農田集水區總面積10.42hm2,坡耕地、林地、水田所占的比例分別為43.2%、26.6%和27.2%.水塘位于農田集水區低洼處,蓄存部分林地徑流用于水田灌溉.

表1 不同集水區土地利用情況

1.2.1 集水區流量監測 在兩個集水區出口(圖1)建設永久性流量觀測直角三角堰,利用薄壁直角三角堰法計算2019年1月1日～2020年12月31日各出口逐日流量(GB/T 21303-2017)[29].堰口水位采用電容式水位計(新西蘭Odyssey)自動監測記錄(頻率為10min/次,精度為1mm).

1.2.2 逐日氮磷濃度監測 2019年1月1日～2020年12月31日,利用水樣采集器在兩個集水區堰口分別采集混合水樣(至少3點混合),用經過稀硫酸處理并以蒸餾水洗凈的聚乙烯瓶收集250mL混合水樣,分析各種形態氮磷濃度.采樣頻率為1次/d,采樣時間為上午08:00.

1.2.3 次降雨過程中氮磷流失監測 當降雨產流發生后,利用人工采樣的方法,每5min用經過稀硫酸處理并以蒸餾水洗凈的聚乙烯瓶采集1次水樣;當降雨強度明顯減小后,每10min采集1次水樣;降雨停止后,每30min采集1次水樣,持續2h.兩堰口處水樣采樣時間始終保持同步.

所采水樣立即送入實驗室于4℃冰箱冷藏,并于48h完成分析;若未能立即分析,則加入1～2滴濃硫酸后,置于-20℃冰柜冷凍保存,并于1周內分析完畢.

1.3 樣品分析

水樣送入實驗室后,分別取10mL原液于25mL比色管中,采用堿性過硫酸鉀消解分光光度法(HJ 636-2012)[30]測定TN濃度;采用鉬酸銨分光光度法(GB 11893-89)[31]測定TP濃度.另取經0.45μm濾膜過濾后的水樣于10mL自動進樣管中,采用Seal AA3+流動分析儀分別測定銨態氮(NH4+-N)、硝態氮(NO3--N)、可溶性總氮(TDN)、磷酸鹽(PO43--P)、可溶態總磷(TDP)濃度.

1.4 數據分析與統計

采用事件平均濃度(EMC)衡量次降雨氮磷流失過程,計算公式如下:

式中:q與q1為兩相鄰時刻與+1時的徑流量,m3/s;c與c+1,對應與+1時刻污染物的濃度,mg/L; Δ表示兩相鄰時刻的時間差.

次降雨和年內氮磷流失量(, mg/L),計算式見式(2),式中參數意義與式(1)相同.

數據統計分析及繪圖利用Origin 8.0和SPSS 22軟件完成.利用單因素方差分析檢驗顯著性(=0.05),相關性的判斷選用皮爾遜相關系數.

2 結果與分析

2.1 降雨徑流特征

2.1.1 年降雨徑流特征 2019～2020年降雨事件特征見表2. 2019和2020年降水年內極不均勻,每年降雨主要集中在6～9月,分別占當年降水量的67.7%,和81.7%.

表2 2019～2020年降雨特征統計表

2019～2020年兩集水區降雨徑流過程如圖2所示,日降雨-徑流過程存在明顯響應關系,并表現出夏秋季徑流量大而春冬季少的季節性特征.

復合集水區與農田集水區年均徑流總量分別約為18.9×104和8.5×104m3,年均徑流深分別為81.5和113.3mm,徑流系數分別為0.16、0.12.復合集水區逐日徑流量過程高于農田集水區,且復合集水區徑流量峰值更高.這可能與復合集水區內居民點、公路等不透水下墊面分布較多有關,導致匯水時間縮短,入滲下降,徑流量增加[25].

圖2 2019～2020年兩集水區降雨-徑流過程

2.1.2 次降雨徑流特征 選取2018年7月30日、2018年8月21日、2019年8月6日共3次產流事件研究兩集水區次降雨徑流過程,各事件命名分別為0730次、0821次、0806次,3次降雨事件的基本情況見表3.

兩集水區出口處次降雨徑流過程如圖3所示,復合集水區徑流過程呈現陡升陡降態勢,徑流響應更迅速,峰值出現時刻和最大雨強時段同步,洪水持續時間較短,一般在1h左右.復合集水區出口處流量峰值與降雨量、降雨強度和土壤含水量密切相關, 3場降雨中0730次降雨量和最大雨強最大,其徑流峰值也最高,為1.13m3/s; 0821次降雨的最大雨強約為0806次降雨的1/2,徑流峰值為0.48m3/s; 0730次降雨總量和最大雨強最小,且降雨前有4d無雨期,土壤含水率較低,因而徑流峰值最小,為0.10m3/s.

表3 降雨事件基本情況

與復合集水區相比,農田集水區的3次降雨徑流過程呈緩升緩降的特點,對強降雨的反應較為遲鈍,其徑流峰形較寬,洪水持續時間較長,均大于3h,徑流峰值出現時間也比復合集水區晚12～25min.相同降雨下,農田集水區的3次徑流峰值分別為0.0096, 0.010, 0.015m3/s,僅為復合集水區的1%～10%,且徑流峰值與降雨強度和降雨量之間均無顯著正相關性(>0.05).此外,兩集水區的退水過程均呈現先快后慢的趨勢,但農田集水區退水時間長于復合集水區.這可能與復合集水區不透水下墊面比例顯著高于農田集水區有關.

圖3 3次典型降雨-徑流過程

2.2 典型次降雨過程中氮磷流失過程及特征

以0806次降雨事件為例,繪制氮磷流失過程,如圖4,兩集水區內各形態氮的流失過程均呈現出上升趨勢,其中NO3--N為主要的流失形態,占TN濃度的83.08%.在產流前30min (08:15～08:45),農田集水區和復合集水區的TN濃度在較低水平穩定波動,分別為(5.90±0.82) mg/L和(5.86±0.57) mg/L;在降雨產流后期,農田集水區氮素流失升至較高水平后回落,TN濃度明顯高于產流前期,為(8.26±1.68) mg/L,而復合集水區同時段的TN流失量依然保持在較高濃度,為(8.39±2.71) mg/L,其流失峰值也高于農田集水區.

兩集水區徑流中磷流失過程和特征也較為相似.其中,TP對降雨過程流失響應,較TN而言更加迅速,且有明顯的上升和下降過程,但TDP始終保持在較低水平,表明兩集水區的磷流失以顆粒態為主,其占比達90%以上.農田集水區的TP在降雨產流后的15min達到峰值0.83mg/L;復合集水區的磷流失濃度在10min即達到峰值,為1.22mg/L,呈現出響應更快,峰值更高的特點.

圖4 0806次降雨氮磷流失過程

3次降雨事件中的氮磷流失EMC濃度和流失量見表4.兩集水區在3次降雨下的氮流失均以NO3--N為主,占TN的(65.9±16.3)%;磷流失均以顆粒態為主,占流失總量的(67.5±19.9)%,且復合集水區各形態氮磷流失平均濃度和流失量顯著大于農田集水區(<0.05,成對樣本檢驗).3次不同降雨條件下兩集水區內各形態氮磷的EMC和流失量均存在顯著差異(<0.05),表明氮磷流失過程與流失量受降雨影響顯著.

表4 3次典型降雨事件氮磷流失EMC濃度及流失量

最大雨強,平均雨強和NO3--N、TDN、TN的EMC之間均呈顯著正相關性(<0.05),說明降雨強度越大,氮流失強度越大;降雨歷時與各形態氮磷EMC均呈負相關性,與各形態氮磷流失量呈正相關性,且降雨量也與TN、TP的流失量呈正相關性,表明EMC隨降雨歷時增大而減小;氮磷流失量隨降雨量和降雨歷時增大而增大.

2.3 氮磷流失負荷與強度

2019～2020年不同集水區氮磷流失強度變化曲線見圖5,氮磷流失強度變化呈現季節性波動,豐水期(5～9月)氮磷流失量較高.其中,農田集水區在豐水期氮磷流失量分別占全年流失量的91.87%和92.10%,而復合集水區的占比略低,分別為89.84%和81.23%.復合集水區日氮磷流失強度均普遍高于農田集水區(<0.05). Pearson相關分析可知,兩集水區氮磷流失強度過程均與徑流過程存在極顯著性相關(<0.01),表明降雨徑流過程是集水區氮磷流失的重要驅動力.

圖5 集水區氮磷流失強度動態變化

表5 兩集水區氮磷流失負荷與強度對比

不同集水區氮磷流失狀況見表5,復合集水區的年均氮磷流失負荷遠高于農田集水區,2019和2020年復合集水區氮流失負荷是農田集水區的3.29倍和2.73倍,氮流失強度是農田集水區的2.06倍和1.70倍;復合集水區磷負荷是農田集水區的3.86倍和4.19倍,磷流失強度是農田集水區的2.41倍和2.61倍.逐月比較相同集水區不同年份之間的氮磷流失負荷與流失強度,發現不同年份之間無顯著性差異(>0.05),說明年際間的降雨氣候差異并不會顯著改變集水區年內的流失負荷與強度.

3 討論

3.1 不同下墊面集水區氮磷流失過程差異分析

地形地貌和土地利用情況的不同是影響集水區水文過程差異的重要因素[27].相同條件下農田坡度越大,降雨沖刷越劇烈,養分流失強度也越劇烈[32-33].復合集水區內的林地占比大,其最高點至集水區出口斷面的比降為0.20,高于農田集水區的0.17,地形更陡,匯流過程中受重力勢能影響更大,匯流時間更短[34];而農田集水區的整體地形較復合集水區平緩,耕地坡度約6°,土壤厚度較林地更大,蓄水能力更強,其壤中流補給或是徑流消退較慢的重要原因[35].此外,復合集水區的不透水下墊面,如道路和居民點等,會加快產匯流過程,而農田集水區內的坑塘?水田反而會攔蓄徑流,削減徑流量峰值,延長退水時間[36].

已有研究表明,養分輸出濃度會隨著農田和城鎮面積占比的增加而增加[37],而不同土地利用類型對養分輸出貢獻也存在著差異,其中農業地區對氮的徑流負荷貢獻更多,城市流域對磷輸出負荷的貢獻更多[38-39].朱波等[24]在石盤丘小流域的研究發現居民點和坡耕地對氮流失負荷的貢獻分別為38%和15%,對磷流失負荷貢獻分別為25%和18%.在本研究中,復合集水區氮磷流失負荷及強度均高于農田集水區,且磷負荷較氮負荷相對增量更大.這可能與復合集水區內居民點生活污水未被集中處理而直接排入溝渠有關.據調查,川中丘陵區居民點分散生活污水中TN、TP濃度分別高達32.52和3.03mg/L[40],同時,由于居民點不透水下墊面較多,會加快產匯流過程,進一步增大了氮磷流失強度.此外,本研究農田集水區中分布有坑塘和連片水田,不僅能攔蓄徑流,削減洪峰,而且能消納上部來水中的部分營養元素,從而減少農田集水區的氮磷流失.

3.2 與其他小流域氮磷流失強度的對比

通過文獻調研,獲得長江流域不同小流域或集水區的氮磷徑流流失強度,結果見表6,復合集水區氮磷流失強度差異較大.本研究復合集水區氮素流失強度最高,其次為全城塢村復合集水區.這可能與兩個集水區都有較高的農村生活輸出有關[40-41].但是,瀲水河[42]和石盤丘[24,43]復合型集水區盡管也有農村生活輸出,其氮流失強度卻明顯低于本研究.這可能與流域內土地利用類型的空間分布有關.以石盤丘復合集水區為例,該集水區沿高程自上而下依次分布果園、坡耕地、水田,雖然集水區內旱坡地、果園氮素流失強度較高,但其下階梯狀連片水田能有效攔截來自坡面上端的養分[24,38],導致氮素流失強度較本研究低.

不同農田集水區之間氮磷流失強度也差異明顯.以農業為主的新政[11]小流域氮流失強度較本文研究的農田集水區略低,但磷流失強度是本研究的4.55倍.這可能與下墊面狀況及農業活動差異相關,本文的農田集水區以坡耕地為主,占比43.2%,而新政小流域以經濟果林為主,占比55.6%[11],而與傳統糧食作物相比果林施肥量更大,表施的施肥方式使得以顆粒態流失為主的磷,受降雨沖刷作用更劇烈[10],流失強度更大.史書等[44]按農田空間格局的整體性強弱將王家溝小流域劃分為A和B兩處農田集水區.整體性更好的B集水區的氮磷流失強度與本研究相比更低,其水稻田景觀破碎指數更低,對徑流中養分的攔截效果更好[45],說明良好的空間格局分布能有效地發揮水田作為面源污染“匯”的優勢.

表6 不同小流域氮磷流失強度對比

注: a為本文研究結果.

4 結論

4.1 不同集水區內的降雨-徑流過程存在明顯差異.復合集水區次降雨過程中的徑流響應時間較農田集水區快12～25min,徑流量峰值更高,年徑流深多出28.1%,這與兩集水區內地形地貌及土地利用情況的差異密切相關.

4.2 不同集水區內氮磷流失濃度特征存在顯著差異,復合集水區的氮磷流失EMC濃度?濃度峰值?流失量均高于農田集水區.徑流過程是氮磷流失的內在驅動力,氮流失以NO3--N為主,占TN的65.9%;磷流失以顆粒態為主占TP流失量的67.5%.

4.3 復合集水區氮磷流失負荷及強度遠高于農田集水區,其年均氮磷流失負荷是農田集水區的3.01和4.03倍,氮磷流失強度是農田集水區的1.88和2.51倍.

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Patterns of nitrogen and phosphorus losses in two catchments with contrasting underlying surfaces.

XU Guang-zhi1,2, SHAO Zhi-jiang1,2, WANG Tao1*, HUANG Mei-yu1,2, LI Ming-ming1,2

(1.Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)., 2022,42(7)：3334～3342

To investigate the effects of different underlying surfaces on nitrogen (N) and phosphorus (P) losses via surface flow at a catchment scale, continuous daily monitoring of the surface flow and the concentrations of N and P was conducted in an agricultural catchment (AC) and a compound catchment (CC) in a hilly area of central Sichuan from 2019 to 2020. Results demonstrated a significant difference in the runoff process between the two catchments. The peak value of the surface flow was larger, the response speed was12 to 25min faster, and the annual runoff depth was 28.1% greater in CC than in AC. These results highlighted the effects of the contrasting underlying surfaces on the speed of runoff process, with the process being slowed down by the paddy fields and ponds in AC but speeded up by the impervious surfaces of the residential areas and roads in CC. During each rainfall event, the P concentration in runoff dropped more drastically, particularly in the late stage of the event, and the timing of peak P concentration was about 1.2hours earlier than those of N, respectively. Both the event mean concentration (EMC) and peak concentration of P or N were higher in CC than in AC. Nitrate-N was the main form of N losses in both catchments, accounting for 65.9% of the total N loss; while particulate P was the primary P form in the runoff, contributing to 67.5% of the total P loss. The N and P loads in CC were 3.01 and 4.03 times larger than those in AC, respectively, and the loss intensity of N and P in CC were 1.88 and 2.51times greater than those in AC, respectively. Therefore, the control of N and P losses from the compound catchments could be critical for the non-point source pollution control in hilly areas of central Sichuan in the future.

nitrogen；phosphorus；loss intensity；underlying surface；catchment

X52

A

1000-6923(2022)07-3334-09

徐光志(1997-),男,湖北武漢人,中國科學院大學碩士研究生,主要從事農業面源污染與生態控制研究.發表論文1篇.

2021-12-02

四川省科技計劃資助項目(2021YFN0131,2022YFS0500)

* 責任作者, 副研究員, wangt@imde.ac.cn