《太湖流域浙江片区非点源产排污核算方法》：
第1章 平原区稻田非点源产排污系数核算方法
1.1 引言
农田氮磷流失是非点源污染的最主要组成部分，重视农业非点源污染是国际大趋势。美国等发达国家农业污染占非点源污染总量的60%以上，成为河流污染的第一污染源（Gunes，2008）。环境保护部公布的《2012中国环境状况公报》显示，全国超过30%的河流和超过50%的地下水不达标（中华人民共和国环境保护部，2014），而其中农业面源污染是罪魁祸首之一。在我国农业经济发展中，人多地少的矛盾导致农业生产对化肥施用的依赖性极强。化肥农用品的过量施用导致大量的氮、磷营养物质随着暴雨径流或农事排水进入周边水体，造成水体富营养化（仓恒瑾等，2005）。中国科学院朱兆良院士认为：“在未来几年里，工业和城市生活污水对水质污染的影响将逐渐减小，如果不采取有效措施，由作物种植和畜禽养殖业导致的面源污染，对水质和空气污染的贡献率将日益凸显。”因此，控制农业非点源污染对我国的流域污染治理具有极其重要的意义。
目前，有较多的学者对稻田产区的农业非点源污染负荷进行了估算，主要方法有输出系数法、现场监测法和模型计算法三种。
（1）输出系数法通常采用根据地区某种土地利用类型所占的面积及其对应的单位流失系数来估算污染负荷。该方法简便易行，但由于其流失系数通常为单一的经验数值，因而仅用于粗略估算。
（2）现场监测法通常在研究区域内选择具有代表性的典型小区，同步监测降雨径流的水量和水质，以小区单位污染负荷为基础来估算整个流域的非点源负荷量。这种方法针对特定的小区具有较高的准确性，但由于非点源污染存在时空差异性，因而将其应用于大尺度流域的负荷估算准确性不佳（田平，2006）。
（3）模型计算法是近年来随着“3S”技术的不断成熟而发展起来的。“3S”技术在非点源模型研究中的应用使得地面信息数据的数量和质量都大大地提高，从而增强了非点源污染模型的应用性，同时也推动了大尺度流域非点源模型的快速发展。同时，地理信息系统（GIS）分层处理数据的功能方便了非点源污染的模拟、预测和管理决策，利用GIS工具可以做出各影响因子以及非点源污染可能性的空间分布图，并根据实际需要改变各数据层的内容和数据层叠加方式以输出不同的图像，从而对不同条件下的污染状况进行识别和管理（Niraulaetal.，2013）。
模型计算法可分为机理性模型和非机理性模型两大类。机理性模型的典型代表是SWAT、AnnAGNPS等一系列成熟软件，其本质均为利用“3S”技术为平台，在数字高程模型（DEM）及土地利用图等数据基础上将流域划分若干个集水单元，并根据各种动力学方程和经验公式来模拟污染物的迁移转化（张秋玲，2010），模拟复杂的非点源产排污机理，但建立模型对各种数据完整性要求很高，而国内环境监测体系不够完善，数据共享存在困难。非点源产排污机理相当复杂，过程太细会使模型的输入增加，操作运行成本上升（YangYetal.，2013）。因此目前，诸如SCS水文模型和通用土壤流失方程（USLE）这样的统计模型仍然被广泛应用（田平，2006）。建立一个由主要影响因素主导的半机理性计算方法，并结合“3S”技术以反映其时空变化，可能是农业面源污染负荷估算的最实际办法。
1.2 核算方法原理与优点
1.2.1 核算方法原理稻田产排污与旱地差异较大，主要表现在其产排污机理的特殊性上。由于水稻在耕作期间大部分时间处于淹水状态，且其周边均有修缮较好的田埂包围，除常规农事排水和降雨溢流外，污染物基本不会排放进入外界环境中。且降雨时，雨滴通常不会直接冲击土壤表面，因此其土壤的侵蚀较小，污染物的主要流失形态为水溶态及悬浮态。稻田氮素的流失途径主要有3种：①通过淋失进入地下水体；②通过地表径流或排水的方式进入地表水体；③以侧渗形式进入毗邻沟渠。朱兆良院士的研究报告曾指出，稻田中氮肥在施用当季的淋失损失很低，主要可能的流失途径是地表径流流失。另外，有研究表明（李慧，2008），径流流失也是磷素最主要的流失途径。因此，对稻田产区的产排污负荷主要是针对径流流失的污染物负荷量进行估算。
本书的研究中将稻田产排污视为一个“蓄满产流”模型，流失负荷计算公式采用我国科学家晏维金等提出的三状态降雨-径流模型，当降雨量造成的水位升高超过田埂高度时，田面水中的污染物通过径流的方式进入环境（图1-1）。
图1-1稻田三状态降雨-径流产流过程
在降雨R2情况下，水稻田由临界状态达到径流状态，这时降雨和径流同时发生。假定降雨和水稻田水均匀混合，径流水中氮磷浓度计算如下：因此，水稻田瞬间磷氮径流流失量为：式中，Qi为稻田污染物流失量（g）；A为稻田面积（m2）。其累积磷氮径流流失量为：通过求积分可得单场降雨下，稻田流失负荷计算公式为稻田磷氮流失量由水稻田面积、水稻田持水量、施肥量、降雨量及排水堰等因素决定。一般，施肥可以显著地提高田面水中N、P等营养物质的浓度，其峰值与施肥量呈显著的正相关，该峰值大小与土壤类型也密切相关（周全来等，2006；张志剑等，2001）；当田面水中N、P浓度达到峰值后，便逐渐衰减，其浓度随时间呈指数型的动态变化。因此，通过监测不同施肥水平及不同土壤类型下的田面水N、P浓度变化，并进行拟合，可用于模拟计算稻田流失负荷。
如果把降水、蒸发、田面水管理、田面水氮浓度变化、径流、径流流失等因素作为一个系统，分别以前一日的各参数和气象信息作为输入项，得到后一日的各参数，用于模型计算，便可以建立连续的负荷模拟计算模型。该模型的估算示意图如图1-2所示，水量平衡和物料平衡方程如下：
水量平衡：第二天田面水初始量=第一天田面水初始量+第一天灌溉水量+第一天降雨量-第一天径流水深-第一天蒸发量；
物料平衡：第二天田面水N（P）浓度=（第一天田面水N（P）浓度×第一天田面水余量+降雨中N（P）浓度×降雨量-径流流失N（P）总量）/第二天田面水初始量。
图1-2平原区稻田产排污模型估算示意图
1.2.2 核算方法优点
该方法通过对化肥施入稻田后田面水中污染物的迁移转化进行研究，得出其动态变化规律，并将该规律与降雨-产流模型进行耦合，用于计算降雨过程中的稻田氮磷流失负荷；同时利用“3S”技术，将该模型应用于流域范围内，可以模拟不同尺度下的稻田产区非点源产排污动态变化规律。与传统的单一输出系数法相比，该方法更能反映出非点源产排污系数的时空变化；另外，与机理性模型相比，本方法所需基础资料和参数相对较少，模型构建较容易，运行效率较高。
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