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非点源污染日益成为流域水环境质量提升的主要限制因素[1-3]。非点源污染导致大量氮磷等营养元素进入水体,从而加速水体富营养化进程[4]。已有的研究表明, 全球至少有30%~50%地表水受到非点源污染影响[5-6]。我国非点源水污染问题也很严重[7-8],氮、磷污染物中分别有46.52%和67.21%来自于农业源[9]。
受人类生产和生活活动干扰剧烈的小流域往往同时存在农业非点源和村镇非点源[10-11]。当前对两类非点源污染过程的研究主要考虑降雨强度和下垫面类型对氮、磷等污染物输出的影响[12-16],以及非点源污染与颗粒物流失的关系[17-18]。然而,小流域非点源综合治理需要全面了解各下垫面上污染物的空间分布、污染过程、组分形态及负荷等特征,以便在非点源污染面广量大的特征下对重点下垫面或土地利用类型采取针对性管控措施。两类非点源污染在空间分布、污染过程、污染类型及负荷大小上存在明显差异,但目前大多数研究只关注单一下垫面或下垫面的某类性质,鲜见在同一个小流域内同步对村镇非点源和农业非点源展开研究,致使小流域非点源污染管控措施的针对性不强。
我国南方红壤丘陵地区小流域人多地少,人口与环境间的矛盾比较尖锐。流域内毁林垦荒和过度施肥现象严重,农业非点源对小流域水体污染贡献突出[19-20]。此外,该地区人口密集、村镇分布集中,小流域内的村镇非点源污染同样不可忽视[21-22]。因此,在我国南方红壤丘陵地区小流域开展农业非点源和村镇非点源研究将对水环境改善具有重要意义。目前,在该地区的非点源污染有关研究多集中在水土流失和土壤侵蚀等方面[23-24],对比观测小流域内村镇非点源和农业非点源过程从而揭示两者污染特征差异的研究还较少。
本研究以浙江省中部红壤丘陵区域的岩下小流域为例,在2020年4—9月,对流域内林地、农业种植用地和村镇道路等主要下垫面的径流出口进行监测,揭示不同下垫面非点源磷污染物的输出过程与规律,多角度比较不同下垫面非点源磷污染物的输出特征,并讨论磷输出过程与降雨过程、流量和颗粒物流失之间的关系,以期为区域非点源污染的源头控制和水环境综合治理提供参考。
红壤丘陵区典型小流域不同下垫面非点源磷输出特征
Output characteristics of non-point source phosphorus on different underlying surfaces in a typical small watershed in red soil hilly region of Southern China
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摘要: 深入了解不同下垫面非点源污染物的输出特征是小流域综合治理的前提之一。以红壤丘陵地区的典型小流域为例,实地对比观测了降雨条件下林地、农业种植用地(园地和耕地)和建设用地(村镇道路和屋顶)的主要下垫面非点源磷污染物输出过程后发现,典型降雨事件中5种主要下垫面总磷(TP)的场降雨平均浓度为:耕地(0.75 mg·L−1)>园地(0.59 mg·L−1)>村镇道路(0.38 mg·L−1)>林地(0.25 mg·L−1)>屋顶(0.08 mg·L−1);而TP输出强度依次为:村镇道路(0.07 kg·hm−2)>耕地(0.06 kg·hm−2)>园地(0.04 kg·hm−2)>屋顶(0.021 kg·hm−2)>林地(0.019 kg·hm−2)。下垫面类型影响着非点源磷的输出形态,建设用地溶解态磷占比最高(51% ~ 71%),林地溶解态磷次之(44%),而种植用地溶解态磷占比最低(25%)。整个小流域土地利用面积占比和磷污染负荷贡献比分别为:林地(87%; 55%)>种植用地(9%; 42%)>建设用地(1%; 3%)。以上结果再结合当地降雨特征及水土流失现状,可为我国红壤丘陵地区小流域非点源污染治理提供参考。Abstract: Understanding the output process characteristics of non-point source pollutants on different underlying surfaces is one of the prerequisites for comprehensive management of small watersheds. Taking a typical small watershed in red soil hilly region of Southern China as an example, this study observed and compared the output process of non-point source phosphorus pollution of the main underlying surfaces of forest land, agricultural planting land (orchards and arable land) and construction land (rural roads and roofs) under rainfall conditions. Results showed that all underlying surfaces had high concentrations of pollutants in the early stage of runoff. The average concentration of total phosphorus (TP) on the five main underlying surfaces in typical rainfall events was in a decreasing order of arable land (0.75 mg·L−1), orchard land (0.59 mg·L−1), rural roads (0.38 mg·L−1), forest land (0.25 mg·L−1), and roofs (0.08 mg·L−1).The TP output intensity was in a decreasing order of rural roads (0.07 kg·hm−2), arable land (0.06 kg·hm−2), orchard land (0.04 kg·hm−2), roofs (0.021 kg·hm−2), and forest land (0.019 kg·hm−2). The type of underlying surfaces affected the output composition of non-point source phosphorus. Dissolved phosphorus accounted for the highest proportion of the whole non-point source phosphorus from construction land (51%~71%), followed by forest land (44%), and planting land (25%). The proportion of land use area and phosphorus pollution load contribution ratio of the entire small watershed were in a decreasing order of forest land (87%; 55%), planting land (9%; 42%), and construction land (1%; 3%). Results of this study, together with local rainfall characteristics and soil erosion conditions, can provide scientific guidance for non-point source pollution control in hilly red soil areas in Southern China..
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表 1 采样信息记录表
Table 1. Record of sampling information
采样
日期降雨
量/mm降雨
类型降雨
历时/h降雨
强度/(mm·h−1)产流
与否6月5日 5.4 小雨 3.0 1.8 否 6月6日 7.2 小雨 3.9 1.8 否 6月19日* 67.4 大雨 24 2.8 是 6月25日 10.4 中雨 8.7 1.2 否 6月30日 31.2 大雨 13.5 4.2 是 7月4日 8.4 小雨 7.4 1.1 否 7月7日 74.4 大雨 24.8 3.0 是 7月20日 4.4 小雨 1.1 4.0 否 7月28日 4.4 小雨 0.7 6.3 否 7月29日 4.8 小雨 0.4 12 否 8月4日* 59.8 大雨 9.2 6.5 是 8月7日* 17.2 中雨 3.8 4.5 是 8月25日 6.6 小雨 2 3.3 否 8月27日* 5.8 小雨 3.2 1.8 是 注:标记*为用于结果分析的降雨事件;采样年份为2020年。 表 2 各下垫面径流中磷浓度与TSS的相关性检验
Table 2. Correlation test between phosphorus concentration and TSS concentration in runoff of each underlying surface
下垫面类型 TDP TPP TP 样品个数 林地 0.708 0.990** 0.912* 5 园地 0.672* 0.941** 0.847** 13 耕地 0.460 0.781** 0.775** 13 村镇道路 0.077 0.876** 0.857** 8 屋顶 0.875 0.952* 0.993** 5 注:相关性采用皮尔逊相关系数表示;*为相关性在0.05水平上显著(双侧),**为相关性在0.01水平上显著(双侧)。 表 3 耕地输出磷浓度与流量的相关性检验
Table 3. Correlation analysis of output phosphorus concentration and flow in arable land
降雨日期 耕地磷素 耕地流量 样品个数 6月19日(大雨) TDP 0.695 5 TPP 0.521 5 TP 0.735 5 8月4日(大雨) TDP 0.569* 13 TPP 0.743** 13 TP 0.787** 13 8月7日(中雨) TDP -0.707 7 TPP 0.793* 7 TP 0.784* 7 注:相关性采用皮尔逊相关系数表示;*为相关性在0.05水平上显著(双侧),**为相关性在0.01水平上显著(双侧)。 -
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