由于灌溉的需要,农业流域往往分布有大量的沟渠、池塘、溪流等小微水体,这些水体虽然面积小,但是对于营养物质(N、P、S等)传输和消纳影响极大。以美国东北一个小流域为例,小型池塘对氮、磷的消纳量占总流失量的34%和69%。我们在江苏一个典型多水体农业小流域研究表明,小微水体对氮素的消纳量占负荷量的83.4%。除此以外,小微水体还改变了营养物质的迁移路径,增加了营养物质/面源污染过程的复杂性,最终影响了面源污染负荷分布的空间格局。

  当前对于流域营养物质的消纳与传输量分布式模拟主要有2种方案:一种是过程模型,考虑营养元素的迁移转化过程,但是参数众多,往往直接忽略小微水体或者合并成一个大型水体进行模拟;另外一种是基于“源-流-汇”的景观格局模型,考虑景观之间的结构、连通性、地理指数等,但是对于小微水体的空间位置和动态连通性难以充分考虑,导致模拟结果有很大的不确定性。我们前期构建了考虑小微水体空间位置的概念模型,量化了水体空间位置和面积对于营养物质迁移和消纳的重要性。但是模型对于不同类型水体的拓扑关系和网络结构考虑还有欠缺,难以实现流域尺度营养物质负荷量与消纳量分布式模拟。

图1 营养物质消纳与传输量分布式模拟新框架

 针对上述实际情况,本研究以图文理论和拓扑关系为基础,提出了2种动态连通性指数计算新方法(图1):(1)基于“源→汇”迁移路径的沿程线状水体(沟、河)和面状水体(塘、库)表征方法,(2)基于“汇→源”拓扑结构的土地利用之间连通性和包含关系表征方法。上述新方法不仅考虑了源强大小、数字高程特征、水体类型、水体面积/长度、水体位置,以及汇-源之间与汇-汇之间的拓扑关系,而且将景观单元的空间网络结构与生物地球化学过程联系在一起。将上述方法进一步与营养物质流失量的空间分布耦合,就可以实现多水体农业流域营养物质/面源污染(如氮、磷、农药等)负荷量与消纳量分布式模拟(图2和图3)。该方法所需参数少、操作简单、模拟结果可靠,尤其适合多水体农业复杂流域,实现了流域面源污染流失量-消纳量-负荷量“三量”分布式模拟。

基于“源→汇”迁移路径的营养物质传输量分布式模拟

图3 基于“汇→源”拓扑结构的营养物质消纳量分布式模拟

目前该模型方法以工具条形式已经在ArcGIS平台上通过编译,并申请流域面源污染模拟、评价、管理平台[NutriShed SAMT] 软著,为流域面源污染的智慧管理如生态湿地选址、农场选址、污染物路径追踪、减排策略分析、风险评估、水质目标实现等提供新的途径。

以下是该软件应用中的一些典型案例

(1)面源污染风险分析:可分析流域不同位置面源污染风险高低。

(2)肥料减量对水质负荷的影响:确定不同减肥情景下面源污染对水质负荷的影响。

(3)污染物路径识别:不同位置的污染源,同样的排放量,由于路径的差异,最终水质负荷不一样,因此减排优先级也不一样。

(4)农场选址:在同等污染物排放条件下,优先选择在对水质负荷小的区域。

(5)生态湿地选址:同样的修复效率,优先布置在消纳效果最大的区域。

(6)水质目标实现途径:各区域达到预期目标(如减少负荷10%)所需要规划的湿地面积/长度是多少。

(7)种植业结构调整:如何保证农民收益不受影响条件下,调整种植业的空间结构和组成结构,实现农业面源污染减排。

通过上述研究,我们从概念模型构建、理论框架设计、模型软件应用等最终实现多水体复杂农业流域面源污染决策支持。该成果得到国家自然基金(U19A2050, 42177401)和中科院南京土壤研究所“十四五”领域前沿项目支持(ISSASIP2203)。

Yongqiu Xia, Xiaoyuan Yan. How Variations in Constructed Wetlands Geography Affect Nutrient Discharge. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 2020. https://doi.org/10.1029/2019JG005610

Yongqiu Xia, Di Zhao, Xing Yan, Wei Hu, Jie Qiu, Xiaoyuan Yan, A new framework to model the distributed transfer and retention of nutrients by incorporating topology structure of small water bodies, Water Research, 2023, 119991, https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.119991

夏永秋,颜晓元,流域面源污染模拟、评价、管理平台[NutriShed SAMT],软件编号:2020SR1213032

论文链接:

https://doi.org/10.1029/2019JG005610 ;

https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.119991