非点源污染负荷估算研究

非点源污染模型的研究进展及运用——以 L-THIA 模型为例
摘 要：计算机模型是极其有效的流域非点源污染模拟和污染负荷估算的定量化工具，为非点源污染 评价、管理和控制提供了可靠依据。

文章综述了非点源污染模型的发展概况以及 L-THIA 模型的运 用和不足， 并提出未来非点源污染的量化模型研究及其与量化模型有关的相应参数研究、 模型与 GIS 集成研究将成为未来研究的主流。

关键词：非点源污染模型，研究进程，L-THIA 模型 点源污染和非点源污染一直是水环境质量的两大问题。

点源污染主要包括工业污水和城市生活 污水,通常在排污口集中排放,而非点源污染则不同,它没有固定的排放点。

《美国清洁水法(修正案)》 (Leeetal.， 1997)对非点源污染的定义为:污染物以广域的、 分散的、 微量的形式进入地表及地下水体。

水环境非点源污染主要是指降雨(尤其是暴雨)产生的径流,冲刷地表的污染物,通过地表漫流等水文 循环过程进入各种水体,引起含水层、湖泊、河流、水库、海湾及滨岸生态系统等的污染[1]。

因此它 与流域降雨过程密切相关，受流域水文循环过程的影响和支配，非点源污染的发生具有随机性。

污 染物的来源和排放点不固定，污染负荷的时间和空间变化幅度大，监测、控制和处理困难而复杂的 特点。

目前,非点源污染已经成为水环境的首要的污染源。

在奥地利北部地区,非点源污染对环境的负 荷量远远大于点源污染的负荷量。

在丹麦的 270 条河流中 94%氮负荷、52%的磷负荷由非点源污染 引入。

荷兰农业非点源提供的总氮和总磷分别占水环境污染总量的 60%和 40% ~50%。

德国某一流 域也因过量使用化肥导致河流中的磷浓度超过 2mg/L,美国的水体污染物 60%来源于非点源污染。

在 中国,非点源污染也很严重。

云南洱海、山东南四湖的非点源负荷占总负荷的 60% ~80%;太湖非点 源污染负荷占总负荷的 40% ~60%。

同时中国的大部分湖泊都面临着水体富营养化的威胁,这些威胁 的主要来源是非点源污染[2]。

1. 非点源污染研究方法
1.1 野外实测 非点源污染研究的关键是能否获取必要的基本数据（包括背景资料和降雨径流监测数据） 。

早期 的研究工作中，几乎所有的资料全部都依赖与野外实地监测。

但是，由于非点源是一种间歇发生的， 随机性、突发性、不确定性很强的复杂过程，所以基础数据收集工作的劳动强度大、效率低、周期 长、费用高，而且往往由于数据资料缺乏或可靠性差等原因，影响污染负荷的估算精度。

当前，野 外实地监测仍是非点源污染研究中不可缺少的一种手段，但它在多数情况下仅是一种辅助手段，主 要用于各类模型的验证和模型参数的校正。

在野外实测中，多数采用综合试验法和源类型划分法。

1.2 人工模拟试验 随着对降雨机理的深入研究，人工布雨器能够模拟出各种类型的自然降雨，因而可以在人为控
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制条件下模拟各种自然条件下的非点源污染。

人工模拟试验的优点是可以获取大量在野外工作中无 法得到的数据，解决了传统方法研究周期长、耗资高等缺陷。

目前人工模拟试验主要用于非点源污 染机理和模型的研究。

1.3 数学模型计算机模拟 在进行非点源污染的量化研究以及影响评价和污染治理时，最为有效和直接地研究方法是建立 模拟数学模型，进行时间和空间序列的模拟。

利用数学模型模拟非点源污染的形成是研究非点源污 染来源和扩散的有效手段。

西方国家经过几十年的研究,提出了大量的的统计模型、机理模型及管理 和规划模型[3]。

这些数学模型方法不仅可以模拟各类非点源的形成、迁移转化和负荷,还可以为非点 源控制和管理的定量化提供有效的技术手段,在制定防治和管理措施方面起到了非常重要的作用。

2. 非点源污染模拟研究进展
营养物负荷定量计算对于水环境管理和规划显得尤其重要，评估非点源污染规模、分布有很多 方法，比如：长期定点监测、模型模拟。

显然，实地监测比模型模拟明显优越，也很必要，而对于 负荷发展趋势预测或者无资料地区的评价，采用模型进行负荷评估则显得非常重要。

模型通常都包 含有机理和经验的成分，高精度的机理模型往往可能导致较大的误差 [4]，然而，经验模型的精确度 又非常依赖于数据，而数据的监测往往需要耗费大量的时间和资金，因此，模型模拟成为了许多非 点源污染控制研究项目最主要的研究方法。

随着对非点源物理化学过程研究的深入以及非点源迁移 转化过程监测数据的丰富，非点源污染模型的应用也成为可能。

非点源污染模型能够提供土地利用 变化或灌溉等流域属性变化对水量及污染物负荷量等水文机制的预测[5-7]，从而为非点源污染的物理 机制研究提供了有效手段。

2.1 国外研究进展 非点源污染模型的发展按照模型结构由简单到复杂主要经历了以下三个阶段：早期经验统计型 模型、机理型模型以及功能型模型。

2.1.1 经验统计模型（20 世纪 60 年代至 20 世纪 70 年代中后期） 非点源污染的研究起始于 20 世纪 60 年代，该时期研究的主要特点是基本为经验统计模型的 研究。

这类模型的特点是通过因果分析与数理统计的方法建立数学模型，构建污染负荷与径流量或 土地利用之间的函数统计关系。

70 年代初，美国、加拿大在研究土地利用-营养负荷-湖泊富营养化 关系的过程中，提出了早期的基于土地利用-非点源污染负荷关系的输出系数模型。

输出系数法所需 数据易于获得，且表现出一定的实用性和准确性，因此，该方法经过各种改进和发展后，得到了广 泛的运用。

另外，这类模型较为典型的还有：Horton 入渗方程[8]、SCS 地表产流计算模型、土壤 流失方程 USLE 等。

经验统计模型数据需求量低，计算简便，准确性与实用性较强，在流域非点源 污染模型研究的早期得到了较为广泛的应用，但由于该类模型无法描述污染物迁移转化的物理意义 与迁移路径，同时，该类模型往往依赖于经验判断，因此常常只能使用于特定研究区域，而不具备
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通用性和可移植性，因此，其进一步应用受到了极大的限制。

2.1.2 机理型模型（20 世纪 70 年代中后期到 90 年代初期） 机理模型远较统计模型复杂，包括产流、汇流、泥沙运移及污染物转化等子模块，可移植性较 强。

该类模型特点表现为对数据的需求量大，数据精度要求高，模型包含的参数变量多，在实际应 用过程中，通过合理校准及验证可以确定模型最终参数，从而对流域各个断面及流域出口处的径流 及污染物负荷作出较为合理的预测。

同时，非点源污染过程监测的广泛开展为该类模型的应用提供 了充足的数据，促使这类模型逐渐成为非点源污染模型研究开发的主要方向，但该类模型的缺点也 较为明显，主要体现为计算需要耗用大量的时间及内存资源。

时段早期的模型主要有模拟城市暴雨 径流污染的 SWMM，HSP 模型等。

CREAMS 模型首次将非点源污染水文、土壤侵蚀及污染物迁移 过程模块进行了系统的整合，成为了在非点源污染模型研究过程中具有“里程碑”意义的转折点。

其后涌现出大量类似机制的模型，如植被生长模型 EPIC 模型、流域非点源污染环境响应模拟模型 ANSWERS、农业活动对地下水的影响模型 GLEAMS、用于农业非点源污染模拟的 AGNPS 模型以 及欧洲水文系统模型 SHE 等，从而极大地丰富了非点源污染研究的内涵。

2.1.3 功能型模型（20 世纪 90 年代初期至今） 非点源污染模型评估水质问题需要精确获取、存储、操作、可视化、分析及整合模型输入及输 出数据，而 GIS 具备强大的存储、可操作性、检索及演示空间及非空间数据的综合功能，这使得通 过 GIS 与非点源污染模型的集成能有效地减轻和便于流域模型的数据处理， 并且利于决策者有效地 确定非点源污染的关键区域及制定合理的管理决策， 因此， 基于 GIS 的功能型模型逐渐成为非点源 污染模型研究的重要方向。

这类模型较著名的有： 美国国家环保局开发的 BASINS 模型、 AnnAGNPS 模型以及美国农业部 Arnold 等开发的 SWAT 模型等。

几种典型的非点源污染模型见表 1。

表 1 几种常见典型非点源污染模型 模型名称 USLE 或(RUSLE)方程 模 型 特 点
美国通用流失方程，属 6 参数乘法计算式。

包括降雨侵蚀径流因子、土 壤侵蚀因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖因子、流域管理因子。

用于计 算土壤侵蚀模型数。

常与 SCS 水文模型结合计算污染负荷,适用于 N、P 等 各种非点源污染物。

ARM 模型
最早开发于 1976 年,模型包括 SHP 水文模型、泥沙、农药等污染物吸 附解析模型等,其显著的优点就是能够对降雨径流的主要环节和过程有详细 的描述，用于河道和转化可以忽略的小流域的 N 的迁移。

CREAMS 模型
美国农业部开发于 1979 年,属于集中式物理模型,包括 CSC 水文模型、 Green-Ampt 入渗模型.适用于农田小区污染物的流失。

可以用于小流域内计
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算 N、P 及简单污染物平衡。

AGNPS 模型 开发于 1987 年,属于场次分散模型。

包括 SCS 模型、USLE 模型.适用 于 200-9300hm2 流域内 N、P 等物质估算。

SWAT 模型 最早开发于 1996 年,属于集中参数流域模型。

包括 CSC 水文模型、 RUSLE 方程。

适用于大流域内 N、P 等复杂污染物的平衡。

2.2 国内研究进展 国内非点源污染研究开始于北京市城市径流污染研究，之后相继在上海、杭州、长沙、南京、 成都、 苏州、 涪陵等城市展开的城市非点源污染研究为非点源污染研究的深入开展奠定了基础， 世 20 纪 80 年代对于桥水库、云南滇池、江苏太湖和江西鄱阳湖以及安徽巢湖等湖泊、水库富营养化现 象的调查和河流水质划研究标志着非点源污染研究重心逐渐由城市转向农村流域。

从研究手段看，国内由研究开展之初采用的通过野外实地考察、监测获取数据的手段转变为以 遥感技术、人工模拟实验技术、GIS 技术等为主的数据获取手段，实现了数据获取手段的突破。

从模型研究来看，自 80 年代以来，国内非点源污染模型自主开发较少，多属对国外现成模型 的应用研究或者根据需要对模型稍加修改而来，模型的根本结构改进不大，较常用的模型有 CREAMS、ANSWERS、AGNPS、SWAT 等； 从模型应用类型来看，多为负荷估算模型，而水质模型相对较少。

如蔡明及李怀恩等 [9]提出的 适合于我国资料条件和特点的城区及流域非点源污染负荷估算方法，其中流域非点源负荷估算方法 主要有污染分割法、降雨量插值法、输出系数法、相关关系法等。

这类模型结构简单，易于操作， 在国内非点源污染研究中得到了广泛的应用[10]。

3. 非点源污染模型的运用——以 L-THIA 模型为例
长期水文影响评价模型（Long -term Hydrological Impact Assessment，L-THIA）主要用于非点源 污染的模拟。

该模型操作简便、所需参数少、结果可靠等，被研究人员广泛使用。

例如，杨柳等利 用该模型进行了汉阳非点源污染控制区划的研究[11]；沈涛等利用该模型模拟了北京市密云县非点源 污染物空间分布的特征[12]；郎海鸥等在该模型的基础上，分析小江流域非点源污染物负荷随土地利 用方式改变而产生的时空变化特征[13]；金洋等研究了太湖流域土地利用变化对非点源污染负荷量的 影响[14]等。

L-THIA 模型是由美国环保局和普渡大学联合开发的，以 ArcView 为平台，主要利用流 域的长期降雨、土壤和土地利用数据进行流域年均径流量和年均非点源污染物负荷的模拟计算等。

3.1 L-THIA 模型原理 3.1.1 SCSCN 方法 长期水文影响评价模型（Long-term Hydrological Impact Assess-ment，L-THIA）采用 SCSCN 方 法计算流域内降雨径流量，该方法是由美国土壤保持局（Soil Conservation Service，SCS）提出的， 它利用曲线数值（Curve Number，CN）模拟不同土壤类型、不同土地利用类型和前期土壤含水量对
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降雨径流的影响，具有结构简单、所需参数少、对观测数据要求不严格等特点，是目前被广泛应用 于模拟地表径流方法之一[15]。

该方法计算公式如下：
Q  (P  Ia )
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(( P  I a )  S )
式中：Q 为降雨产生的径流深度；P 为总降雨量；Ia 为初损值， 是由植物截流初渗和填蓄水组成； S 为可能最大滞留量。

初损值 Ia 与可能最大滞留量 S 存在假设关系，可表示为：
Ia   S
式中：λ 为区域参数，主要取决于地理和气候因子的影响。

在模型中，为了简化计算， 初损值取 可能最大滞留量的 0.2 倍。

那么,降雨径流量则可表示为：
Q  ( P  0 .2 S )
Q  0
2
( P  0 .8 S )
)
(P  0 .S 2
)
(P  0 .S 2
可见，流域内降雨产生的径流量与总降雨量和最大可能滞留量有关，总降雨量可通过实际测量 获得，因此只要确定最大可能滞留量，就能够通过计算获得径流量。

在 SCS-C 方法中，采用一个经 验公式计算最大可能滞留量。

即：
S  25400 C N  254
式中：CN 为曲线数值，是一个无量纲参数，通过查找美国国家工程手册查找 CN 值。

CN 值是由 美国土壤保持局根据海量经验数据建立起来的，主要取决于土地利用类型和土壤类型条件。

3.1.2 污染负荷计算 非点污染物负荷是模型输出的最终结果，可由单个像素对应的降雨量与非点污染物浓度的乘积 获得[16]， ，具体计算方法可表示为：
Wi  S  Q  EM Ci
式中：i 代表不同的污染物类型，如下图 2 所列。

Wi 为 i 类污染物负荷；S 为像素面积；Q 为径 流深度，EMCi 为第 i 类污染物的次降雨径流平均浓度（Event Mean Concentration，EMC） ，即非点 源污染物浓度。

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图 1 土地利用类型的 EMC EMC 是任意一场降雨引起的地表径流中排放的某污染物的质量除以总的径流体积的结果， 用来 表示该场降雨的地表径流全过程所排放的污染物的平均浓度[17]。

因此， 需要实际测量污染物总量和 径流体积来计算 EMC 值。

根据实际测量的 EMC， L-THIA 模型可以模拟 16 种污染物负荷的分布特 征。

3.2 L-THIA 模型运用 整个模型由土地利用分类模块、土壤分类模块、CN 值计算模块、径流深度计算模块、径流量 计算模块和污染物负荷计算模块六大,如图 2 所示。

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图 2 长期水文影响评价 L-THIA 模型组成结构图 土地利用分类模块可以分析任意多种土地利用类型，输入数据为栅格格式的土地利用数据。

土 地 利 用 数 据 是 按 照 国 家 土 地 利 用 现 状 分 类 标 准 （ GB/T 21010-2007 ） 划 分 的 。

用 户 需 根 据 “RECLS_CODE”字段对研究流域的土地利用进行重分类。

“RECLS_CODE”是土地利用数据必有 的字段 ， “RECLS_CODE”字段中的每个值对应每种土地利用类型，是对土地利用类型的无量纲 表示。

土壤分类模块的输入数据为栅格格式的土壤类型数据。

与土地利用模块类似，用户需根据 “RECLS_CODE” 字段对研究流域的土壤水文数据进行重分类 。

“RECLS_CODE” 字段也是必有的， 是对土壤类型的无量纲表示。

CN 值计算模型用于计算栅格数据上每个像元中的 CN 值， 模块输出数据为 CN 值分布图。

如前 所述，CN 值分布图可由土地利用类型数据和土壤水文类型数据叠加计算获得。

径流深度计算模块包括计算多年平均径流深度和计算一次降雨径流深度，二者都是利用 SCSCN 方法计算。

径流量计算模块包括计算多年降雨平均径流量和一次降雨径流量。

径流量是由径流深度 乘以像元面积获得。

因此,多年降雨平均径流量是由多年平均径流深度乘以像元面积获得，一次降雨 径流量是由一次降雨径流深度乘以像元面积获得。

多年平均径流深度和一次降雨径流深度由径流深 度计算模型计算得到。

非点源污染物负荷计算模块是模型的核心部分，模块包括选择默认非点源污染物浓度计算污染 物负荷和选择自定义非点源污染物计算污染物负荷。

默认非点源污染物浓度计算污染物负荷是按照 L-THIA 模型中的污染物浓度参数计算污染物负荷，最多可以模拟 16 种污染物负荷特征。

自定义非 点源污染物浓度计算污染物负荷采用流域中实测非点源污染物浓度，并且可以模拟任意多种污染物 浓度，因此，非点源污染物浓度和种类可由用户输入。

模块输出结果为流域非点源污染物负荷分布 图。

打开 Arcview GIS 3.2a 软件，添加拓展工具 L-THIA NPS GIS，进入 L-THIA NPS GIS System 界 面,操作流程如下图 3 所示。

计算结果以总氮非点源污染为例，如下图 4 所示。

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土地利用数据
土地利用分类 计算CN值 土壤类型分类 计算径流深度 （年平均或单峰值） 计算非点源污染负荷量
图 3 操作流程图
导入数据
土壤数据
运行L-THIA GIS
出图
计算径流量
N
W
E
N o n p o in t S o u r c e
S
N o n p o in t S o u r c e ( T N : k g /c e ll) 0 - 0 .0 0 6 0 .0 0 6 - 0 .0 2 6 0 .0 2 6 - 0 .0 4 1 0 .0 4 1 - 0 .0 5 2
10 0 1 0 M i le s
N o D a ta
图 4 非点源污染负荷分布图 3.3 不足与改进 L-THIA 模型在我国的实际应用中存在以下三个最为突出的缺陷。

第一，该模型的 EMC 值（图 1 所列）是由美国德克萨斯州自然资源保护委员会制定，基于该州 流域范围内实际测量值的计算结果。

然而，不同流域内的气候条件、土地利用类型和土壤特征等存 在较大差异，从而导致实际的 EMC 也相差甚远。

因此，使用所研究流域的污染物浓度 EMC 来计 算污染物负荷是最为可靠的。

目前，由美国开发的 L-THIA 模型，在际应用中无法对 EMC 值进行 更改，从而严重限制了模型的使用范围和模拟精度。

第二，L-THIA 模型的土地利用类型，定义为八类，即工业用地、交通用地、商业用地、居民 用地、农业用地、牧草地、码头用地和未开发用地。

该模型只能分析这八种土地利用类型对非点源
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污染的影响，而且，美国对于土地利用的分类与我国存在明显差异，因此，如何对该模型定义的土 地利用类型进行相应修改， 如何将我国的土地利用类型引入至模型中， 进行准确模拟， L-THIA 模 是 型本土化亟需解决的问题。

第三，L-THIA 模型是基于 ArcView3.2 软件进行开发的，但 ArcView3.2 软件是美国环境系统研 究所公司（Environment System Research Institute，ESRI）早期的桌面端产品，现在桌面端产品已升 级至 ArcGIS 10 版本，而目前我国使用 ArcGIS 软件的用户非常广泛，以 ArcView 为平台的 L-THIA 模型在使用中受到了限制，因此，需要对该模型进行基于 ArcMap 平台的二次开发，从而增 加模型使用的便利性和广泛性，促进其成为决策者可以方便使用的土地利用对水生态系统影响的分 析工具。

改进：1） 增加选择自定义非点源污染物浓度计算非点源污染物负荷功能，提高了模型结果的 准确性和扩大模型的使用范围；2）对模型输入数据中的土地利用数据按照中国土地利用现状分类标 准（GB/T 21010-2007）进行本土化处理，提高该模型在我国的普适性；3） 将该模型由 ArcView 平 台转变为使用更为广泛的 ArcMap 台，增加模型使用的方便性。

4. 结束语
我国非点源污染模型研究正处于起步阶段，模型研究基本上以引用国外模型，进行验证和模拟 应用为主。

随着非点源污染问题的日益突出，有效管理和控制非点源污染将逐步得到重视，适合于 不同区域特色和相应地理特点的非点源污染模型研究也将逐渐繁荣起来。

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