基于gis的流域非点源污染关键源区识别与控制

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1、基于GIS的流域非点源污染关键源区识别与控制欧洋首都师范大学，资源环境与旅游学院，北京，100037Identificationofcriticalsourceareas(CSAs)fornon-pointsourcepollutioninMiyunwatershedOuyangCollegeofResources,Environment&Tourism,CapitalNormalUniversity,Beijing100037E-mail:ouyayng@126.com绪言密云水库是北京市的主要

2、地表饮用水源地，处于中等富营养化程度，非点源污染是其主要的污染源。磷是富营养化的限制性因子，而且磷流失污染是农业非点源污染的重要组成部分，因此对本流域进行磷流失风险性评价，确定磷流失的关键源区和影响磷流失的关键因子，从而有针对性的控制磷的流失是非常必要的。磷指数评价法是用来评价流域内磷发生流失进入受纳水体，引起水体污染的潜在危险性的一种比较简单的方法，它可用于识别研究[1]区中具有高危险性的磷流失发生的区域。该方法能够比较全面地考察导致土壤中磷发生流失的主要因素，而且不使用复杂的数学模型和计算方法

3、，并可充分发挥GIS技术的各种功能，具有简便实用的特点。磷指数评价法在国外得到了广泛的应用，但在国内非点源磷污染评价方面的工作刚刚起步，还没有建立起适合我国农业特点的流域农业非点源磷污染评价指标体[2]系和方法。研究方法（1）资料统计水文、地形、气象、社会经济情况等资料通过收集资料统计分析获得。‘(2)GIS技术的应用本研究以GIS为基础平台，获取相关数据，得到最终结果.其中涉及到矢栅转化，DEM的建立，坡度和坡向数据的获得，空间插值分析，空间叠加分析，专题图生成等（3）在综合分析研究流域自然、社

4、会和经济等现状的基础上，本文建立了修正的P指数体系方案(如表1.1)把影响磷流失的因子分为源因子和迁移因子两类，其中作为源因子的禽畜粪便和人口密度，是首次应用。选出影响农业非点源磷流失的主要因子，建立识别农业非点源磷污染高风险区的修正磷指数评价方法。在GIS支持下，以25mx25m栅格为研究单元，生成识别体系中各因子的栅格图，确定因子权重，划分因子等级，将各因子按等级标准化，然后根据式1.1对各栅格磷污染的发生风险进行量化;PI=∑(Wi×Vi)×∏(Wj×Vj)（1.1）式中，Wi—源因子评价指

5、标i相应的等级分值；Vi——因子评价指标i相应的权重；Wj—迁移因子评价指标j相应的等级分值；Vj—迁移因子评价指标j相应的权重。表1.1修正的磷指数体系磷流失危险等级因子指标权重低（1）中（2）高（4）-2磷肥施用量/kg.hm10~6060~120>120-1源因子土壤速效磷量/mg.kg0.80~55~10>10-2禽畜粪便量/kg.km10~700700~900>900-2人口密度/p.km0.80~5050~80>80低（0.6）中（0.8）高（1.0）2-1土壤侵蚀/t.(km.a)1

6、0~200200~1000>1000迁移因子年径流深（mm）10~55~20>20至河流距离（m）1>500150~2000~1501)磷分级方案：<2.0为“低”危险性；2.0~3.0为“中”危险性；>3.0为“高”危险性表1.2各因子获取方法因子获取方法降雨侵蚀因子R值公式计算、ArcGIS插值成图法土壤可蚀性因子K值ArcGIS赋值成图法坡长坡度因子LS值DEM图ArcGIS提取、公式计算法植被覆盖因子C值ArcGIS赋值成图法水土保持因子P值ArcGIS赋值成图法潜在污染源距河流距离因子D

7、EM图ArcGIS提取法地表径流径流降雨拟合计算、ArcGIS插值成图法土壤中速效磷含量ArcGIS赋值成图法化肥施用量资料收集、ArcGIS插值成图法人口密度年鉴统计、ArcGIS插值成图法禽畜粪便量年鉴统计、ArcGIS插值成图法图1.1土壤侵蚀影响因子空间分布图图1.2修正的磷指数各因子及评价结果分级图(4)流域非点源污染控制措施效果预测研究结果分析与讨论表1.3各因子空间分析结果低风险区中等风险高风险区高风险区集中因子面积%区面积%面积%子流域1、2、23、27、径流12.4360.242

8、7.3328、29距河距离909.374.60河道周围速效磷1.1378.8721.45上游河道周围河道周围24、施肥8016.724.0825禽畜粪便789.023.771、278、18、25、27、人口密度30.4242.8726.7228、29流域的农业非点源磷污染危风险评价发现，磷流失高风险区即关键源区仅占流域的7.95%，中等风险区为19.63%，大部分区域都属于低风险区，占流域的72.43%。关键源区主要集中在两部分：一部分集中在河道两侧，贯穿整个流域，面积较大，占关键