全 文 ：流域非点源氮素流失空间分异特征
的多时间尺度分析∗
刘梅冰１，２，３　 陈兴伟２，３∗∗　 陈　 莹１，３
（ １福建师范大学地理研究所， 福州 ３５０００７； ２福建师范大学地理科学学院， 福州 ３５０００７； ３湿润亚热带山地生态国家重点实验
室培育基地， 福州 ３５０００７）
摘　 要　 流域非点源污染关键源区的定位是控制和治理流域非点源污染的重要问题，为进一
步揭示时间尺度对流域非点源氮素流失空间分异特征的影响，通过构建山美水库流域 ＳＷＡＴ
模型，在对各个子流域的总氮（ＴＮ）流失强度进行模拟的基础上，从多年平均、多年月平均、场
次暴雨洪水过程等 ３种时间尺度，对氮素流失的空间分异特征和关键源区进行分析，并通过
多元线性相关分析，对自然和人为因素的影响进行研究．结果表明： 不同时间尺度下流域氮素
流失空间差异均十分显著，氮素流失空间分异程度以多年月平均最高，场次暴雨洪水过程最
低；桃溪亚流域氮素流失量最大，是非点源氮污染关键源区．不同时间尺度下，土地利用类型
均是影响流域非点源氮素流失空间分布的主要因素，而降雨、径流等自然因子对氮素流失空
间分异的影响仅表现在不施肥月份和部分不施肥场次的暴雨洪水过程，这种规律与土地利用
及施肥具有显著空间变化、而降雨径流的空间变异程度低有关．
关键词　 非点源氮素流失； 空间分异； 多时间尺度； ＳＷＡＴ模型； 山美水库流域
∗福建省科技厅省属公益类科研专项（２０１４Ｒ１０３４⁃４）、福建省教育厅 Ｂ 类项目（ ＪＢ１２０３８）和福建省科技厅农业科技重点项目（２０１３Ｎ００１３）
资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｃｘｗｃｈｅｎ２１５＠１６３．ｃｏｍ
２０１４⁃１１⁃１４收稿，２０１５⁃０４⁃１０接受．
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０７－２１８３－０９　 中图分类号　 Ｘ５２４　 文献标识码　 Ａ
Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｎｉ⁃
ｔｒｏｇｅｎ ｌｏｓｓ ｗｉｔｈｉｎ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． ＬＩＵ Ｍｅｉ⁃ｂｉｎｇ１，２，３， ＣＨＥＮ Ｘｉｎｇ⁃ｗｅｉ２，３， ＣＨＥＮ Ｙｉｎｇ１，３ （ １Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ
Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ， Ｆｕｊｉａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｆｕｚｈｏｕ ３５０００７， Ｃｈｉｎａ； ２Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，
Ｆｕｊｉａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｆｕｚｈｏｕ ３５０００７， Ｃｈｉｎａ； ３Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ ｏｆ Ｈｕｍｉｄ
Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ （Ｆｕｎｄｅｄ ｂｙ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｆｕｊｉａｎ Ｐｒｏｖ⁃
ｉｎｃｅ）， Ｆｕｚｈｏｕ ３５０００７， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（７）： ２１８３－２１９１．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｏｕｒｃｅ ａｒｅａｓ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ
ｍｅａｎｓ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｒｅｖｅａｌ ｔｈｅ
ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｎｉｔｒｏ⁃
ｇｅｎ ｌｏｓｓ， ａ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｗａｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔｏｔａｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ （ＴＮ） ｌｏｓｓ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆ ａｌｌ ３８ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ， ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｎｉｔｒｏｇｅｎ
ｌｏｓｓ ａｎｄ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｏｕｒｃｅ ａｒｅａｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｔ ｔｈｒｅｅ ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅｓ ｏｆ ｙｅａｒｌｙ ａｖｅｒａｇｅ， ｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ
ａｎｄ ｒａｉｎｓｔｏｒｍｓ ｆｌｏｏｄ ｐｒｏｃｅｓｓ， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ
ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ ａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｏｎ ｎｉｔｒｏ⁃
ｇｅｎ ｌｏｓｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ＴＮ ｌｏｓｓ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅｓ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｏｓｓ
ｗａｓ ｉｎ ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ＞ ｙｅａｒｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ＞ ｒａｉｎｓｔｏｒｍｓ ｆｌｏｏｄ ｐｒｏｃｅｓｓ． ＴＮ ｌｏｓｓ ｌｏａｄ ｍａｉｎｌｙ
ｃａｍｅ ｆｒｏｍ ｕｐｌａｎｄ Ｔａｏｘｉ ｓｕｂｂａｓｉｎ， ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｓｏｕｒｃｅ ａｒｅａ． Ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｉｍｅ
ｓｃａｌｅｓ， ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ （ｓｕｃｈ ａｓ ｆａｒｍｌａｎｄ ａｎｄ ｆｏｒｅｓｔ） ｗｅｒｅ ａｌｗａｙｓ ｔｈｅ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｆａｃｔｏｒ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ
ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｏｓｓ， ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｕｎｏｆｆ ｏｎ ｔｈｅ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｏｓｓ
ｗａｓ ｏｎｌｙ ｔａｋｅｎ ｉｎ ｎｏ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｎｔｈ ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｏｆ ｓｔｏｒｍ ｆｌｏｏｄ ａｔ ｎｏ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｄａｔｅ．
Ｔｈｉｓ ｗａｓ ｍａｉｎｌｙ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ａｎｄ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ， ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ
ｌｏｗ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｕｎｏｆｆ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｏｓｓ； ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ； ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅｓ； ＳＷＡＴ； Ｓｈａｎｍｅｉ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ．
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ７月　 第 ２６卷　 第 ７期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｊｕｌ． ２０１５， ２６（７）： ２１８３－２１９１
　 　 近年来，非点源氮素流失已经成为河流、湖泊以
及水库等地表水体水质恶化、富营养化问题的主要
原因［１－２］ ．流域非点源氮素流失受气象、水文、地形、
土壤结构、土地利用和农业管理措施等众多因素的
影响，非点源污染源和污染途径具有不确定性，不同
景观单元的单位面积氮负荷具有显著的空间差异
性［３］ ．其中，有一小部分景观单元输出的污染物占整
个流域污染物的较大比重［４］，成为非点源污染的关
键源区．识别流域非点源污染空间分异特征，定位流
域向水体输送高氮负荷的关键源区，对于控制流域
非点源氮素污染，削减氮素流失有重要意义．
目前，国内外已有大量非点源污染空间分布和
关键源区识别方面的研究．Ｗｅｉ 等［５］根据 １０ 年的平
均氮素流失强度，对各个子流域的氮产出进行分级
排序，将最高等级氮素流失的子流域定义为关键源
区；Ｗｕ等［６］分别对非点源营养盐负荷的空间分布
特征以及不同土地利用类型下的多年平均营养盐产
出进行模拟，识别非点源污染关键源区；邓欧平
等［７］基于多年平均和月平均数据，对长乐江流域非
点源氮素污染的关键时期和关键源区进行识别，发
现土壤氮库、大气沉降与氮肥施用是需要重点关注
的氮源．李兆富等［８］基于年内不同月份的监测数据，
对不同土地利用方式下的氮素输出进行研究，结果
发现与人类活动有关的耕地与西苕溪流域氮素流失
的空间分布密切相关．从以往研究来看，流域氮素流
失的空间分布及关键源区识别主要基于多年平均条
件，月尺度研究较少，场次暴雨洪水过程的研究尚缺
乏，影响因素也主要考虑土地利用结构．而非点源污
染同时还受到降雨、径流等气象水文过程的影响，
年、月、日以及场次暴雨洪水过程等不同时间尺度下
的降雨、径流特征不同，对非点源氮素流失的影响也
有所差异．
研究发现，一年中氮素的大部分流失集中在汛
期的几场大暴雨洪水过程［９］，场次暴雨对农田氮素
迁移的影响主要表现为初期冲刷与后期累加效
应［１０］，而从年尺度上看，降雨的影响集中表现为氮
素的淋溶流失［１１］ ．在水文现象中，不同时段的水文
过程表现出性质迥异的特征，短时间尺度如场次暴
雨的空间分布相对于年、月等较长时间尺度而言，具
有更大的随机性，降雨、径流空间分布的差异也会导
致流域地表氮素流失格局的变化［１２］ ．目前，不同时
间尺度降雨、径流对氮素流失时间过程的影响已有
较多研究，而针对氮素流失空间分异特征及其影响
因素却鲜有研究．
分布式水文模型 ＳＷＡＴ 是研究流域非点源污
染的有效途径，可以模拟预测年、月、日不同时间尺
度下农业管理措施对流域水文、泥沙和营养盐物质
的影响，在污染源识别、非点源污染关键源区定位、
最佳管理措施模拟等方面得到了广泛应用［１３－１５］ ．本
文以东南沿海经济快速发展的泉州市饮用水源地山
美水库坝前以上流域为研究区，应用 ＳＷＡＴ 模型模
拟山美水库流域非点源氮素污染，从年、月、日不同
时间尺度模拟非点源氮素流失的空间分布，识别关
键源区，探讨影响氮素流失空间分异特征的影响因
素，为有针对性地开展流域非点源氮流失控制提供
科学依据．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区概况
山美水库位于泉州市晋江东溪中游，是一座集
灌溉、供水、防洪、发电等多功能于一体的大型水利
枢纽工程，保证下游泉州市 ４００ 多万人口的饮水安
全，是晋江流域目前唯一的一座大型水库，被誉为泉
州人民的“生命库”．山美水库大坝以上集水面积
１０２３ ｋｍ２，水库来水主要包括上游的桃溪、湖洋溪两
大支流以及龙门滩跨流域调水（图 １）．流域多山地
和丘陵，海拔约在 ４０～１３６０ ｍ．流域气候属亚热带海
洋性季风气候，年降雨量约为 １６００ ｍｍ，其中台风雷
雨季（７—９月）降水量大，在此期间的降水量占全年
３７％～３９％；而 １０—１２月为干季，降水量仅为全年的
图 １　 山美水库流域子流域及各站点分布图
Ｆｉｇ．１　 Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ ａｎｄ ｖａｒｉｏｕｓ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ．
１～３８： 子流域编号 Ｃｏｄｅｓ ｏｆ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
４８１２ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
２０％．区内降水量年际变化大，枯水年份降水量不及
丰水年份的一半．流域土地利用类型以林地为主，约
占流域总面积的 ６８％，其次是园地和耕地，约占
１２％和 １１％，建设用地占 ５％，其余有水域、草地及未
利用地等．流域地处中亚热带和南亚热带，土壤类型
有硅铝质红壤、铝硅质红壤、渗育水稻土、潴育水稻
土、黄红壤和黄壤等，其中以硅铝质红壤分布面积最
为广泛．
近年来，随着流域非点源污染日益严重，山美水
库库区水体不断恶化，总氮（ＴＮ）含量超标严重，主
要以 ＮＯ３
－ ⁃Ｎ为主，水质基本处于Ⅴ类标准，水库处
于由中营养化向富营养化发展的阶段，饮用水源地
供水水质受到影响，威胁下游地区人民的饮水安
全［１６］ ．
１􀆰 ２　 研究方法
１􀆰 ２􀆰 １ ＳＷＡＴ模型　 构建流域非点源 ＳＷＡＴ 模型需
要大量的空间数据和属性数据，本研究数据包括分
辨率为 ３０ ｍ×３０ ｍ 的数字高程模型（ＤＥＭ），１ ∶ ５０
万福建省数字化土壤图 、２００６ 年土地利用数据，永
春和德化 ２个气象站 １９９０—２０１０年的逐日最高、最
低气温、风速、相对湿度以及 １６ 个雨量站的逐日降
水数据，来自山美水库及永春县水文站的实测水文
资料．如图 １ 所示，模型将流域划分为 ３８ 个子流域
和 ２９７个水文响应单元（ＨＲＵ），其中，又可以根据
各子流域所处水系分成 ３ 个亚流域，分别是桃溪亚
流域、湖洋溪亚流域和山美水库库区亚流域．农业管
理措施主要考虑当地的水稻种植一般为一年两熟，
旱地以薯类和蔬菜为主，园地主要种植水果和茶叶，
各种农作物的耕作、施肥、收割等农业措施输入农业
管理模块．施肥主要包括无机肥和有机肥两种，其
中，畜禽养殖污水和农村生活污水以有机肥的方式
还田，详细的施肥情况如表 １所示．
通过敏感性分析，选择了影响产流、产沙和营养
盐过程的敏感性参数进行率定．其中，径流曲线数
ＣＮ２、土壤有效含水量 ＳＯＬ＿ＡＷＣ、土壤蒸发补偿系
数 ＥＳＣＯ、浅层地下水再蒸发系数 ＧＷＱＭＮ 和河道
有效水力传导度 ＣＨ＿Ｋ２ 是影响径流过程的关键参
数；泥沙输移线性补偿系数 ＳＰＣＯＮ、泥沙输移指数
系数 ＳＰＥＸＰ、河道覆盖系数 ＣＨ＿ＣＯＶ、河道冲刷系
数 ＣＨ＿ＥＲＯＤ和水土保持措施因子 ＵＳＬＥ＿Ｐ 是影响
产沙过程的关键参数；氮渗透系数 ＮＰＥＲＣＯ、２０ ℃
时氨氮氧化速率 ＢＣ１、２０ ℃时亚硝酸氮氧化速率
ＢＣ２以及 ２０ ℃时有机氮转化为氨氮速率 ＢＣ３ 则是
影响氮营养盐过程的关键参数．
模型采用 ２００１—２００５年和 ２００６—２０１０ 年山美
水库实测入库日流量分别用于模型率定和验证，径
流实测值与模拟值的吻合程度较高，日 Ｅｎｓ 均超过
０．８６；产沙仅有 １９９５—１９９７ 年数据进行率定，月
Ｅｎｓ＝ ０．７７，日 Ｅｎｓ＝ ０．５８，也可以达到模拟精度要求；
由于水质数据有限，采用 ２００６—２００８ 年为率定期，
２００９—２０１０年为验证期，率定期总氮（ＴＮ）、硝态氮
（ＮＯ３
－ ⁃Ｎ） 、铵氮（ ＮＨ４
＋ ⁃Ｎ）浓度的相对误差都在
表 １　 山美水库流域农业施肥情况
Ｔａｂｌｅ １　 Ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ
土地利用类型
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ
作物　 　 　
Ｃｒｏｐ　 　 　
操作时间
Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ
施肥措施
Ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅ
总氮 ＴＮ
（ｋｇ·ｈｍ－２）
总磷 ＴＰ
（ｋｇ·ｈｍ－２）
水田 早稻 ０４⁃１６ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ７７．００ ３４．００
Ｒｉｃｅ Ｅａｒｌｙ ｒｉｃｅ ０５⁃０１ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ３３．００ －
晚稻 ０７⁃０１ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ７７．００ ３４．００
Ｌａｔｅ ｒｉｃｅ ０７⁃１７ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ３３．００ －
旱地 蔬菜 ０３⁃０６ 有机肥（畜禽）Ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｍａｎｕｒｅ ８３．９８ ２５．２７
Ｒａｉｎｆｅｄ ｃｒｏｐｌａｎｄ Ｖｅｇｅｔａｂｌｅ ０３⁃２０ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ １８．２０ １４．００
０５⁃０１ 蔬菜追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ｏｎ ｖｅｇｅｔａｂｌｅｓ ７．８０ －
甘薯 ０７⁃１５ 有机肥（生活）Ｒｕｒａｌ ｄｏｍｅｓｔｉｃ ｓｅｗａｇｅ ｍａｎｕｒｅ ５１．２０ １０．７２
Ｓｗｅｅｔ ｐｏｔａｔｏ ０７⁃２８ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ １８．２０ ７．００
０９⁃１６ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ７．８０ －
园地 芦柑 ０２⁃０５ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ８３．３０ ２３．００
Ｏｒｃｈａｒｄ Ｃｉｔｒｕｓ ０５⁃０５ 有机肥（畜禽）Ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｍａｎｕｒｅ ８３．９８ ２５．２７
０９⁃１０ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ３５．７０ －
０３⁃０５ 基肥 Ｂａｓｅ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ － ３８．００
茶叶 ０３⁃２５ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ７４．９０ －
Ｔｅａ ０５⁃１５ 追肥 Ｔｏｐ ｄｒｅｓｓｉｎｇ ３２．１０ －
０８⁃２０ 有机肥（生活）Ｒｕｒａｌ ｄｏｍｅｓｔｉｃ ｓｅｗａｇｅ ｍａｎｕｒｅ ５１．２０ １０．７２
－ 无施肥 Ｎｏ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ．
５８１２７期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 刘梅冰等： 流域非点源氮素流失空间分异特征的多时间尺度分析　 　 　 　 　 　
１５％以内，验证期都在 ２３％以内，由于水质实测数据
本身存在一定的误差，加上水文和泥沙部分的误差
也会累积到水质部分的计算，因此认为本文中的水
质误差是可以接受的．总体来看，ＳＷＡＴ 模型的模拟
效果达到精度要求，可以较好地用于山美水库流域
非点源污染方面的模拟．有关率定的具体过程详见
文献［１７－１８］．
１􀆰 ２􀆰 ２不同时间尺度氮素流失空间分异的研究方法
　 本研究采用 ＳＷＡＴ模型，模拟 １９９１—２０１０年气象
条件下，多年平均、多年月平均以及场次暴雨洪水过
程等 ３种不同时间尺度下流域氮素流失的空间分布
特征．其中，多年平均尺度即统计降雨、径流及 ＴＮ流
失强度等水文要素分别在 ３８个子流域的 ２０年平均
值；多年月平均尺度即统计 ３８个子流域的各要素在
年内 １２个月的 ２０年平均值；场次暴雨洪水过程，则
从 ２０年的日径流序列中，每年选择一场最大洪水过
程（持续时间均为 ７ ｄ），计算各个子流域 ７ ｄ 的降
雨、径流和 ＴＮ流失强度平均值．
山美水库流域的氮素流失以溶解性无机氮为
主，其中硝态氮占总氮的 ８５％左右，是氮素流失的
主要形态，而有机氮含量较少．溶解态氮主要通过降
雨、径流的冲刷淋溶流失的，而吸附态（有机氮）则
通过泥沙富集进行传输．因此，在影响氮素流失的自
然因子中，本文主要选择降雨、径流作为评价因子，
不考虑地形、土壤等要素通过产沙对氮素流失产生
的间接影响．人类干扰方面主要考虑土地利用类型，
其中流域以林地、耕地和园地为主要类型，因此重点
考虑农田面积比例（含耕地和园地）和林地面积比
例的影响．
为了分析影响流域氮素流失空间分布的自然环
境因子和人为干扰因子，选择降雨、径流以及农田面
积比例、林地面积比例等 ４个影响因子，其中，降雨、
径流分别采用各子流域的多年平均值、多年月平均
值以及场次暴雨洪水过程平均值，农田面积比例则
根据现状土地利用分布图，统计水田、旱地和园地这
３种土地利用的面积总和占各个子流域总面积的比
例，林地面积比例即统计林地占各个子流域总面积
的比例．在此基础上，利用 ＳＰＳＳ 软件进行各因子的
多元线性相关分析，分别计算不同时间尺度下各影
响因子与 ＴＮ 流失强度之间的相关性；并进一步计
算各要素的空间变异系数 ＣＶ 值，揭示自然环境和
人为干扰因子的空间变异程度对氮素流失空间分异
特征的影响．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 多年平均氮素流失空间分异特征
２􀆰 １􀆰 １空间分布特征　 由图 ２ 中山美水库流域各个
子流域的多年平均 ＴＮ 流失强度可以看出，流域氮
素流失的空间分布差异较为显著，ＴＮ流失强度范围
在 １．２～６１．８ ｋｇ·ｈｍ－２，平均达到 １８．６１ ｋｇ·ｈｍ－２ ．从
各个子流域的分布看，ＴＮ流失强度最高的子流域出
现在湖洋溪的 ９、１５、１６号子流域，即湖洋镇中部，平
均达到 ５９．１６ ｋｇ·ｈｍ－２；其次是 ８、１３、１４、２６、２７ 号
子流域，即湖洋溪的湖洋镇北部、南部和外山乡，以
及桃溪的呈祥乡、苏坑镇、锦斗镇等，ＴＮ流失强度平
均为 ２８．８ ｋｇ·ｈｍ－２；氮流失强度较小的有 １、５、６、
３７、３８号子流域，这些子流域主要集中在湖洋溪亚
流域上游源头区域以及山美水库库区，单位面积 ＴＮ
输出在 １．２ ～ ８．０ ｋｇ·ｈｍ－２ ．从 ３ 个亚流域的分布来
看，桃溪亚流域的 ＴＮ 流失强度最高，为 ２１􀆰 １１
ｋｇ·ｈｍ－２，氮素流失负荷量占全流域流失总量的
５２􀆰 ８％；湖洋溪亚流域的 ＴＮ 流失强度为 １８􀆰 ４６
ｋｇ·ｈｍ－２，ＴＮ 流失量占全流域的 ４０．６％；山美水库
库区亚流域的 ＴＮ流失强度最低，为 ９．８１ ｋｇ·ｈｍ－２，
ＴＮ流失总量仅占全流域的 ６．６％．总体来看，尽管最
大氮素流失强度出现在湖洋溪中部，但其所占面积
小，流域氮素流失仍然以桃溪亚流域最为显著，是山
美水库流域非点源氮污染的关键源区．
２􀆰 １􀆰 ２空间分异影响因素　 非点源氮素流失的空间
分布同时受自然环境和人为活动等多种因素共同作
图 ２　 山美水库流域多年平均 ＴＮ流失分布
Ｆｉｇ．２　 Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ａｎｎｕａｌ ＴＮ ｌｏｓｓ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａ⁃
ｔｅｒｓｈｅｄ．
６８１２ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
用，但不同因子的影响程度有所差异．由表 ２ 可以发
现，子流域的 ＴＮ 流失与降雨、径流的相关性较低，
而与农田比例、林地比例极显著相关（Ｐ＜０．０１），相
关系数 ｒ 分别达到 ０．９６０、－０．８７４，即土地利用类型
对流域氮素流失有重要影响．尤其是以农田为主的
子流域，其氮素流失量最高可以达到林地子流域的
５０倍以上，与 Ｗｕ 等［６］、Ｌａｍ 等［１９］、Ｃｈｅｎ 等［２０］的研
究结果类似．这主要由于农田类型在农业生产过程
中大量使用氮肥，增加了流域内的氮源输入，增大了
农田氮素随降雨径流的流失风险［２１］；此外，农田由
于长期翻耕，土壤矿化作用强烈，硝态氮的淋溶流失
程度明显大于林地等免耕土壤［２２］，从而导致氮素流
失量增加．而林地主要为多年生木本植物，林下有许
多草类、矮小灌木等地表覆被，能滞留较多的氮素，
较好地保护养分不随径流流失［２３］ ．
从表 ２中的空间变异系数 ＣＶ 值可以发现，各
要素的空间变异程度是影响流域氮素流失空间分异
程度的重要原因．多年平均尺度上，流域内土地利用
类型和施肥活动的空间分异程度高，农田面积比例
ＣＶ 值高达 ０． ６７９，与 ＴＮ 流失的 ＣＶ 值较为接近
（０􀆰 ６９７）；而降雨、径流的 ＣＶ 值较小，仅为 ０．１３５、
０􀆰 ０９２．由此可见，不同农田面积比例导致的施肥量
差异是导致氮流失空间分布差异的主导因素，而流
域内部降雨、径流等自然因子的空间变异程度低，是
其与氮素流失空间分布相关性较低的重要原因．
２􀆰 ２　 氮素流失空间分异特征的年内变化
２􀆰 ２􀆰 １空间分布特征 　 在年内不同时段，山美水库
流域 ＴＮ流失强度最高的子流域与年尺度分布特征
较为接近（图 ３），均出现在湖洋溪的 ９、１５、１６ 号子
流域，这主要是由于氮素流失的空间分布特征受农
田、林地等土地利用分布的影响较为显著．从 ３ 个亚
流域来看，桃溪亚流域在汛期（４—１０ 月）的 ＴＮ 平
均流失强度达到 １８．５６ ｋｇ·ｈｍ－２，湖洋溪的 ＴＮ流失
强度为１６．２３ ｋｇ·ｈｍ－２，山美水库亚流域达到８􀆰 ４４
表 ２　 各要素与 ＴＮ流失的相关性及空间变异系数
Ｔａｂｌｅ ２ 　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌ ｆａｃｔｏｒｓ
ａｎｄ ａｎｎｕａｌ ＴＮ ｌｏｓｓ ａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
项目
Ｉｔｅｍ
与 ＴＮ的相关性
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｗｉｔｈ ＴＮ
空间变异系数
Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ
ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
降雨 Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ０．１３５ ０．０５０
径流 Ｒｕｎｏｆｆ ０．０９２ ０．０７８
农田比例 Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ ０．９６０∗∗ ０．６７９
林地比例 Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ －０．８７４∗∗ ０．２５８
总氮 ＴＮ １ ０．６９７
∗∗Ｐ＜０．０１； ∗Ｐ＜０．０５． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
ｋｇ·ｈｍ－２；非汛期（１１—３月）桃溪亚流域的 ＴＮ流失
强度为 ２．３９ ｋｇ·ｈｍ－２，湖洋溪的 ＴＮ 流失达到 ２．０５
ｋｇ·ｈｍ－２，山美水库亚流域为 １．１７ ｋｇ·ｈｍ－２ ．总体上
看，不论是汛期还是非汛期，流域非点源污染依然以
桃溪亚流域最为突出．
从不同月份 ＴＮ 流失的空间分异程度来看（表
３），ＴＮ的空间变异系数 ＣＶ 值在 ０．６４ ～ ０．７６，其中，
施肥季节（２—９ 月）的平均 ＣＶ 值为 ０．６８４，不施肥
季节（１０—１月）的平均 ＣＶ 值达到 ０．８２３，施肥季节
的空间变异程度总体小于不施肥季节．
２􀆰 ２􀆰 ２空间分异影响因素 　 从年内不同时段来看，
农田面积比例与 ＴＮ 流失均呈极显著性正相关，林
地比例与 ＴＮ产出呈极显著负相关；但降雨、径流与
ＴＮ流失空间分布的相关程度随季节而异（表 ３）．
２—９月的施肥季节，各个子流域的农田比例与 ＴＮ
流失的相关系数很高，均在 ０．９４ 以上；而降雨、径流
与 ＴＮ流失空间分布的相关性很弱，甚至出现负相
关的情况．在 １０—１２ 月、１ 月的不施肥季节，农田比
例与 ＴＮ流失空间分布的相关性系数略有降低，小
于 ２—９月的值；反之，径流与 ＴＮ 的相关性明显提
高 ，其中，１０—１２月的径流产出与ＴＮ产出的空间分
图 ３　 山美水库流域典型月份氮素流失强度分布（７月和 １１
月）
Ｆｉｇ．３ 　 Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｎｔｈｌｙ ＴＮ ｌｏｓｓ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ
ｗａｔｅｒｓｈｅｄ （Ｊｕｌｙ ａｎｄ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ）．
Ａ： ７月 Ｊｕｌｙ； Ｂ： １１月 Ｎｏｖｅｍｂｅｒ．
７８１２７期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 刘梅冰等： 流域非点源氮素流失空间分异特征的多时间尺度分析　 　 　 　 　 　
表 ３　 不同月份各影响因子与 ＴＮ流失的相关性及变异系数
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｍｏｎｔｈｌｙ ＴＮ ｌｏｓｓ ａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
月份
Ｍｏｎｔｈ
与 ＴＮ的相关性
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＴＮ
降雨
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
径流
Ｒｕｎｏｆｆ
农田比例
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ
林地比例
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ
空间变异系数
Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
降雨
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
径流
Ｒｕｎｏｆｆ
总氮
ＴＮ
１ ０．４０２∗ ０．３３９∗ ０．８７９∗∗ －０．７５６∗∗ ０．０６７ ０．１９１ ０．８０５
２ ０．０３２ ０．０５４ ０．９４１∗∗ －０．８７５∗∗ ０．０４３ ０．０９８ ０．６５５
３ ０．０９０ －０．００５ ０．９５２∗∗ －０．８５０∗∗ ０．０６４ ０．１２１ ０．６４０
４ ０．１２４ －０．１１９ ０．９５６∗∗ －０．８５９∗∗ ０．０４８ ０．０８８ ０．６４３
５ ０．１９７ ０．０９１ ０．９４５∗∗ －０．８４１∗∗ ０．０７２ ０．０９７ ０．６５９
６ －０．０９５ －０．２４４ ０．９５２∗∗ －０．８５４∗∗ ０．０６７ ０．０７９ ０．６８７
７ －０．００６ ０．１５５ ０．９６９∗∗ －０．８９３∗∗ ０．０７６ ０．１０２ ０．７１４
８ ０．１５６ －０．０１３ ０．９６１∗∗ －０．８８４∗∗ ０．０７３ ０．１００ ０．７０７
９ ０．２１５ ０．１８６ ０．９５０∗∗ －０．８７３∗∗ ０．０６１ ０．０９８ ０．７６５
１０ ０．４０２∗ ０．４２０∗∗ ０．９２５∗∗ －０．８５３∗∗ ０．０５５ ０．１６７ ０．８３６
１１ ０．０４４ ０．４９５∗∗ ０．９１２∗∗ －０．８５２∗∗ ０．０７４ ０．３４４ ０．８９２
１２ ０．０７４ ０．５１５∗∗ ０．８９２∗∗ －０．８２０∗∗ ０．０６９ ０．２２７ ０．７６１
布均达到极显著相关（Ｐ＜０．０１），１ 月显著相关（Ｐ＜
０．０５），但降雨的相关性较小，仅 １月和 １０ 月达到显
著相关（Ｐ＜０．０５）．
从表 ３的变异系数 ＣＶ 值可以看出，不同月份
之间降雨的空间变异系数 ＣＶ 值相差较小，均小于
０．１，因此与空间分布差异显著的 ＴＮ 流失的相关性
较小．径流的 ＣＶ值大于降雨，不同月份之间也呈现
较明显的差异．其中，２—９ 月的径流 ＣＶ 值整体较
小，基本低于 ０．１，与 ＴＮ流失的相关性很小；而 １０—
１月的径流 ＣＶ 值明显大于 ２—９ 月，最高可达到
０􀆰 ３４４，与 ＴＮ的相关性也随着升高，这与 ＴＮ的 ＣＶ值
分布的季节特征基本一致，即不施肥季节的 ＣＶ值大
于施肥季节的 ＣＶ值．可见，径流 ＣＶ值的季节变化特
征是影响 ＴＮ空间分异程度季节分布的重要原因．
此外，在 １１、１２ 月仅有径流与 ＴＮ 流失显著相
关，而降雨的相关性很小，这主要是由于 １１、１２ 月处
于全年中的最枯水期，降雨量少，降雨仅能反映剥蚀
土壤的能量，无法反映输出氮的能量；而径流是土壤
前期含水量和降雨的综合产物，是氮素迁移的主要
途径［１２］，各子流域土壤中的氮营养盐主要随径流过
程向流域出口汇聚，因此 １１、１２ 月径流与 ＴＮ 流失
的相关性大于降雨与 ＴＮ的相关性．
２􀆰 ３　 场次暴雨洪水过程的氮素流失空间分异特征
２􀆰 ３􀆰 １空间分布特征　 从连续 ７ ｄ 平均的每年最大
一场暴雨洪水过程来看，流域氮素流失的空间分布
差异显著，ＴＮ流失强度最大的子流域也出现在湖洋
溪中游（图 ４）．从 ３ 个亚流域在暴雨期间的平均情
况来看，桃溪亚流域的 ＴＮ 流失强度最高，为 ０􀆰 １４
ｋｇ·ｈｍ－２，ＴＮ 负荷占流域总流失量的 ４９．１％；湖洋
溪亚流域的 ＴＮ 流失强度次之，为 ０．１３ ｋｇ·ｈｍ－２，
ＴＮ负荷占流域总量的 ４２．０％；山美水库库区亚流域
的 ＴＮ流失强度最低，仅为 ０．１ ｋｇ·ｈｍ－２，ＴＮ负荷仅
占流域总量的 ８．９％．由此可见，桃溪亚流域依然是
流域非点源氮素流失的关键源区．
图 ４　 场次暴雨洪水过程的氮素流失空间分布图
Ｆｉｇ．４　 Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＴＮ ｌｏｓｓ ｄｕｒｉｎｇ ｍａｘｉｍｕｍ ｓｔｏｒｍ ｆｌｏｏｄ ｉｎ
Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ
Ａ： １９９１⁃０９⁃０３—０９平均值 Ａｖｅｒａｇｅ ｄｕｒｉｎｇ １９９１⁃０９⁃０３－０９； Ｂ： ２００４⁃
０８⁃２５—３１平均值 Ａｖｅｒａｇｅ ｄｕｒｉｎｇ ２００４⁃０８⁃２５－３１．
８８１２ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
表 ４　 场次暴雨洪水过程各要素与 ＴＮ流失的相关性及空间变异系数
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ＴＮ ｌｏｓｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｓｔｏｒｍ ｆｌｏｏｄ ａｎｄ ｃｏｅｆｆｉ⁃
ｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
暴雨洪水过程
Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ
ｓｔｏｒｍ ｆｌｏｏｄ
与 ＴＮ的相关性 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＴＮ
降雨
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
径流
Ｒｕｎｏｆｆ
农田比例
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ
林地比例
Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ
空间变异系数 Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
降雨
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
径流
Ｒｕｎｏｆｆ
总氮
ＴＮ
１９９１⁃０９⁃０３—０９ ０．４８７∗∗ ０．２９３ ０．８１７∗∗ －０．６９８∗∗ ０．１６６ ０．２２６ ０．４４１
１９９２⁃０７⁃０４—１０ ０．０２９ ０．０６０ ０．９６８∗∗ －０．９１６∗∗ ０．１０３ ０．１７０ ０．７０３
１９９３⁃０６⁃０４—１０ －０．１０８ －０．２３７ ０．９４７∗∗ －０．８３８∗∗ ０．１２１ ０．１５０ ０．５６１
１９９４⁃０８⁃０３—０９ ０．００７ －０．０５５ ０．９２５∗∗ －０．８５３∗∗ ０．１５７ ０．２６６ ０．６７０
１９９５⁃０７⁃３０—０８⁃０５ ０．０１３ －０．１０５ ０．９４８∗∗ －０．８６２∗∗ ０．１１９ ０．１９５ ０．６１７
１９９６⁃０７⁃３１—０８⁃０６ ０．０４１ －０．０２０ ０．８７８∗∗ －０．７９７∗∗ ０．１７９ ０．２８６ ０．６９０
１９９７⁃０５⁃０４—１０ ０．２２３ ０．１７４ ０．８９６∗∗ －０．７６７∗∗ ０．２６６ ０．３６６ ０．６５０
１９９８⁃０５⁃０８—１４ ０．３５０∗ ０．２１３ ０．９０６∗∗ －０．７９９∗∗ ０．２０１ ０．３２９ ０．５８０
１９９９⁃１０⁃０７—１３ ０．１６７ －０．０７７ ０．９４４∗∗ －０．８５４∗∗ ０．２５０ ０．３２０ ０．７７８
２０００⁃０６⁃１７—２３ －０．０３２ －０．１４１ ０．８５５∗∗ －０．７５６∗∗ ０．１０２ ０．１６３ ０．６８５
２００１⁃０８⁃２８—０９⁃０３ －０．１６１ －０．２５６ ０．９１３∗∗ －０．８３８∗∗ ０．２０９ ０．２５３ ０．５３４
２００２⁃０８⁃０４—１０ －０．０１２ －０．０７３ ０．９２１∗∗ －０．８３２∗∗ ０．１３５ ０．２３０ ０．６５１
２００３⁃０８⁃１９—２５ －０．０６４ －０．１６０ ０．８７３∗∗ －０．７５１∗∗ ０．３２１ ０．３７４ ０．５９２
２００４⁃０８⁃２５—３１ ０．４２８∗∗ ０．４１６∗∗ ０．７９９∗∗ －０．６５６∗∗ ０．２６６ ０．４８５ ０．８４９
２００５⁃０８⁃１３—１９ ０．２６２ ０．０４１ ０．８２０∗∗ －０．７６５∗∗ ０．１７６ ０．２７６ ０．６９５
２００６⁃０７⁃１３—１９ ０．０６８ －０．０３０ ０．８８８∗∗ －０．８３８∗∗ ０．１５９ ０．２２２ ０．８３７
２００７⁃０８⁃１３—１９ ０．２９４ ０．１４６ ０．８８５∗∗ －０．８０４∗∗ ０．１５５ ０．１８３ ０．６４２
２００８⁃０６⁃１２—１８ －０．２０８ －０．３７７∗ ０．９３８∗∗ －０．８３２∗∗ ０．１３０ ０．１７２ ０．６１７
２００９⁃０８⁃０８—１４ ０．３２９∗ ０．２７９ ０．９４６∗∗ －０．８７３∗∗ ０．１９８ ０．３０７ ０．７８９
２０１０⁃０６⁃１３—１９ ０．２０６ ０．０５７ ０．９３９∗∗ －０．８３６∗∗ ０．１６７ ０．１８６ ０．６７０
　 　 受到暴雨的雨量、降雨时间和暴雨中心等因素
影响，不同场次暴雨洪水过程的氮素流失空间分布
特征差异显著．从表 ４ 可以看出，２０ 场洪水过程的
ＴＮ空间变异系数 ＣＶ值相差较大，其中，最小 ＣＶ值
仅为 ０．４４１，出现在 １９９１年，流域内氮素流失普遍较
高，氮流失空间分布差异较小；最大 ＣＶ 高达 ０．８４９，
出现在 ２００４年，氮素流失空间分布差异性较大．
２􀆰 ３􀆰 ２日尺度空间分异影响因素 　 由表 ４ 可以看
出，在 ２０ 场最大暴雨洪水序列中，农田比例与 ＴＮ
流失均为极显著正相关，林地比例与 ＴＮ 流失均为
极显著负相关，土地利用类型依然是影响流域场次
暴雨洪水过程氮素流失的主要因素．降雨与 ＴＮ流失
量显著相关的有 ４ 场，径流与 ＴＮ 显著相关的有 ２
场，均出现在没有施肥的日期，但并非所有不施肥日
期的暴雨洪水过程都与 ＴＮ 流失密切相关．由此可
见，暴雨洪水的降水空间变化程度大，在土地利用、
施肥作用的空间变化不相匹配的情况下，ＴＮ流失表
现出来的空间分异偶然性更大．
３　 讨　 　 论
流域非点源氮素流失过程受到降雨、径流、土地
利用、施肥活动等因子的控制和影响，空间差异性
大，各种环境因子空间分异程度不一，对流域氮素流
失空间分异的影响程度也不同．山美水库流域在多
年平均、多年月平均、场次暴雨洪水等不同时间尺度
的氮素流失空间分异特征有所差异，其中，平均变异
系数 ＣＶ值按从大到小排列为：多年月平均（０．７３） ＞
多年平均（０．６９）＞场次暴雨洪水（０．６３）．从各种因素
的影响程度来看，农田、林地等土地利用类型的空间
变异程度高，对不同时间尺度下氮素流失空间分异
的影响程度均十分显著．而降雨、径流等动态变化的
自然因子的影响则有所差异，是导致流域氮素流失
空间分异的时间尺度差异的重要原因．
多年平均尺度上，由于山美水库流域属亚热带
海洋性季风气候，降雨量较为丰富，流域内部降雨、
径流的空间差异并不大，ＣＶ 值仅为 ０．０５ 和 ０．０７８，
因此氮素流失空间分布基本不受自然因子影响，空
间分异程度居中．年内不同月份，降雨、径流对氮素
空间分异的影响程度有所差异，施肥季节主要处于
丰水期，降雨量丰富，降雨、径流的空间变异系数 ＣＶ
值较小（０．０６３、０．０９８），对氮素空间分布的影响也
小；而不施肥季节主要处于枯水期，降雨量少，降雨、
径流 ＣＶ值稍大（０．０６６、０．２３２），对氮素流失空间分
布的影响也大，尤其是径流 ＣＶ值更大，与氮素空间
９８１２７期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 刘梅冰等： 流域非点源氮素流失空间分异特征的多时间尺度分析　 　 　 　 　 　
分布显著相关，氮空间变异系数随之增大，因此，月
平均 ＣＶ值最高．这与唐艳凌等［２４］的研究结果一致，
丰水期水质的空间变异程度普遍低于枯水期．场次
暴雨洪水尺度上，每年最大一场暴雨、洪水过程的空
间变异程度大（０．１７９、０．２５８），在其与土地利用的空
间分布以及施肥日期不相匹配的情况下，氮素流失
的空间分异偶然性更大，ＣＶ 值分布离散，平均 ＣＶ
值更小，仅有部分不施肥场次的降雨、径流对氮素空
间分布有显著影响．
总体来看，土地利用分布始终是影响流域氮素
流失的主导因子，由于土地利用类型及施肥都具有
明显的空间分布特征，山美水库流域氮素流失的空
间分异程度高，且流域氮素流失关键区都集中在耕
地、园地分布密集的子流域．然而，随着时间尺度的
变化，流域氮素流失空间分异的影响因子有所差异，
尤其是在枯水期不施肥的月份和场次暴雨洪水过程
中不施肥的日期，降水、径流对氮素流失的影响程度
增大，也成为非常重要的影响因子．这种规律与土地
利用及施肥具有显著空间变化、而降雨径流的空间
变异程度低有关．
除了降雨、径流和土地利用、施肥等因素，流域
的地形、土壤、植被以及水土保持措施等也会影响非
点源氮素流失的分布特征．坡度是地形的主要特征
要素，一般通过影响产流、产沙过程进而影响氮素的
流失．但随着坡度的升高，水土流失量并不一定随之
增加，还要受到土地利用方式和土壤类型的影响．蒋
荣等［２５］发现，坡耕地和裸地的产沙量随着坡度的增
加而增大，水土流失问题较为突出；而水土保持林地
坡面的产沙量则随坡度的增大而减少，这主要由于
随着坡度的增加，水土保持林受人为扰动少，地表枯
枝落叶覆盖度高，产沙量减少，营养盐流失也随之降
低．此外，土壤性质对土壤侵蚀的发生和强度都有重
要影响，不同土壤类型的土壤结构、土壤含水量、土
壤可蚀性等物理性质差异较大，也会影响到非点源
氮素流失的空间分布．土壤本身也储存着大量的氮
素，有研究发现，全球不同气候土壤类型 １ ｍ氮库含
氮量 １．０７～２８．０７ ｔ·ｈｍ－２ ［２６］，高于通过施肥、畜禽和
生活排污等进入生态系统的氮量；邓欧平等［７］的研
究也认为，土壤氮库是长乐江流域的关键氮源．一般
来看，较高的植被覆盖可以有效减少土壤侵蚀和总
氮的流失，但也有研究发现，由于林地中枯枝落叶加
速腐烂分解，土壤表层氮素含量增加，在强降雨冲刷
下，土壤可溶性氮流失量反而超过了旱地［２７］ ．增强
水土保持措施，通过坡改梯、等高耕作、退耕还林
（草）等措施也可以有效减少土壤侵蚀，降低氮素流
失［２８－２９］ ．
４　 结　 　 论
不同时间尺度下，山美水库流域氮素流失空间
差异十分显著，ＴＮ流失强度最大的子流域出现在湖
洋溪亚流域，但桃溪亚流域的氮素流失量最大，是非
点源污染的关键源区．年尺度上，流域氮素流失空间
变异系数 ＣＶ值高，为 ０．６９７；月尺度上，氮素分布的
ＣＶ值在 ０．６４ ～ ０．７６，其中施肥季节的空间变异程度
总体小于不施肥季节；日尺度上，暴雨洪水过程的氮
素变异系数 ＣＶ值在 ０．４４１～０．８４９，不同场次暴雨洪
水过程的氮素流失空间分异程度差异显著．
土地利用分布是影响山美水库流域氮素流失空
间分异特征的主导因素，在年、月、日时间尺度上，农
田比例与林地比例均与流域氮素流失空间分布呈极
显著相关．不同时间尺度下，降雨、径流等自然因子
对氮素流失空间分异的影响程度有所差异，尤其是
在枯水期不施肥的月份和场次暴雨洪水过程中不施
肥的日期，降水、径流与氮素流失空间分布显著相
关，也成为影响流域氮素空间分布的重要因子，从而
导致流域氮素流失空间分异特征的时间尺度差异．
总体上，这种规律与土地利用及施肥具有显著空间
变化、而降雨径流的空间变异程度低有关．
参考文献
［１］ 　 Ｏｕｙａｎｇ Ｗ， Ｓｋｉｄｍｏｒｅ ＡＫ， Ｔｏｘｏｐｅｕｓ ＡＧ， ｅｔ ａｌ． Ｌｏｎｇ⁃
ｔｅｒｍ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｐａｔｔｅｒｎ ｗｉｔｈ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ
ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ｕｐｐｅｒ ｓｔｒｅａｍ ｏｆ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ， ２０１０， ３８９： ３７３－３８０
［２］　 Ｗｕ Ｚ （武　 震）， Ｊｉａ Ｐ⁃Ｑ （贾佩峤）， Ｈｕ Ｚ⁃Ｊ （胡忠
军）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｆｅｎｓｈｕｉｊｉａｎｇ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗｉｔｈ Ｅｃｏｐａｔｈ
ｍｏｄｅｌ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态
学报）， ２０１２， ２３（３）： ８１２－８１８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３］　 Ｇａｏ Ｃ， Ｚｈｕ ＪＧ， Ｚｈｕ ＪＹ， ｅｔ ａｌ． Ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｅｘｐｏｒｔ ｆｒｏｍ ａｌｌ
ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｔａｉｈｕ Ｌａｋｅ ａｒｅａ， Ｃｈｉｎａ．
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｈｅａｌｔｈ， ２００４， ２６： １９９－２０７
［４］　 Ｇｂｕｒｅｋ ＷＪ， Ｓｈａｒｐｌｅｙ ＡＮ． Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｎ ｐｈｏｓ⁃
ｐｈｏｒｕｓ ｌｏｓｓ ｆｒｏｍ ｕｐｌａｎｄ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ， １９９８， ２７： ２６７－２７７
［５］　 Ｗｅｉ ＯＹ， Ｈａｏ ＦＨ， Ｗａｎｇ ＸＬ． Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｎｏｎｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ
ｏｒｇａｎｉｃ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｒｉｔｉｃａｌ ａｒｅａ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｆｏｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｂｅｓｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ． Ｗａｔｅｒ，
Ａｉｒ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ， ２００８， １８７： ２５１－２６１
［６］　 Ｗｕ ＹＰ， Ｃｈｅｎ Ｊ． Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ
ａｎｄ ｎｏｎｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ
Ｅａｓｔ Ｒｉｖｅｒ （Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ） ｉｎ Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｄｉ⁃
ｃａｔｏｒｓ， ２０１３， ３２： ２９４－３０４
０９１２ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
［７］　 Ｄｅｎｇ Ｏ⁃Ｐ （邓欧平）， Ｓｕｎ Ｓ⁃Ｙ （孙嗣旸）， Ｌｙｕ Ｊ （吕
军）． Ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡｒｃＳＷＡＴ ｉｎ Ｃｈａｎｇｌｅ Ｒｉｖｅｒ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （环境科学）， ２０１３， ３４（４）： １２８４－１２９０ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［８］　 Ｌｉ Ｚ⁃Ｆ （李兆富）， Ｙａｎｇ Ｇ⁃Ｓ （杨桂山）， Ｌｉ Ｈ⁃Ｐ （李
恒鹏）． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｏｎ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｅｘｐｏｒｔ ｉｎ Ｘｉｔｉａｏｘｉ
Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ （环境科学）， ２００６，
２７（３）： ４９８－５０２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［９］　 Ｖｉｎａｙ Ｎ， Ｐｒａｓａｎｎａ ＨＧ， Ｍｕｌｌａ ＤＪ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ
Ｎ⁃ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｔｒｅｎｄｓ ａｔ ｔｈｅ
ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｓｃａｌｅ． Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｗａｔｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１０，
９７： １８５５－１８６０
［１０］　 Ｌｉ Ｒ⁃Ｌ （李瑞玲）， Ｚｈａｎｇ Ｙ⁃Ｃ （张永春）， Ｚｅｎｇ Ｙ （曾
远）， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｒａｉｎｓｔｏｒｍ ｏｎ ｔｈｅ ｅｘｐｏｒｔ ｏｆ ｆａｒｍ⁃
ｌａｎｄ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｗｉｔｈ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ ｈｉｌｌｙ ａｒｅａ ｏｆ Ｔａｉ
Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏ⁃Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ （农业
环境科学学报）， ２００９， ２８（６）： １１８５－１１９０ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［１１］　 Ｓｃｈｉｌｌｉｎｇ ＫＥ． Ｃｈｅｍｉｃａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｆｒｏｍ ｐａｉｒｅｄ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
ａｎｄ ｒｅｓｔｏｒｅｄ ｐｒａｉｒｉｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ⁃
ｔａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ， ２００２， ３１： １１８１－１１９３
［１２］　 Ｗｅｉ Ｌ⁃Ｈ （魏林宏）， Ｚｈａｎｇ Ｂ （张　 斌）， Ｃｈｅｎｇ Ｘ⁃Ｑ
（程训强）． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ ｎｉｔｒｏｇｅｎ
ｌｏｓｓ ｉｎ ｓｍａｌｌ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃａｔｃｈｍｅｎｔｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｙｄｒａｕ⁃
ｌｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ （水利学报）， ２００７， ３８（９）： １１４５ －
１１５０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１３］　 Ｌｉｕ ＸＬ， Ｃｈｅｎ ＱＷ， Ｚｅｎｇ ＺＸ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｌｏａｄ ｒｅ⁃
ｄｕｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅ⁃
ｍｅｎｔ ｉｎ ａ ｓｍａｌｌ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ
ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１４， ６９： １６８９－１６９６
［１４］　 Ｎａｒａｍｎｇａｍａ Ｓ， Ｔｏｎｇ ＳＴＹ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ
ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ
ｉｎ ｔｈｅ Ｕｐｐｅｒ Ｌｉｔｔｌｅ Ｍｉａｍｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ． Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｗａ⁃
ｔｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１３， １１９： ６５－７９
［１５］　 Ｄｅ Ｇｉｒｏｌａｍｏ ＡＭ， Ｌｏ Ｐｏｒｔｏ Ａ． Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｄｅｖｅ⁃
ｌｏｐｍｅｎｔ ａｓ ａ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ
Ｒｉｏ Ｍａｎｎｕ Ｂａｓｉｎ． Ｌａｎｄ Ｕｓｅ Ｐｏｌｉｃｙ， ２０１２， ２９： ６９１ －
７０１
［１６］　 Ｚｈｏｕ Ｚ⁃Ｍ （周真明）， Ｓｈｅｎ Ｃ⁃Ｈ （沈春花）， Ｔｕ Ｆ （涂
帆）， ｅｔ ａｌ． Ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒ⁃
ｖｏｉｒ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ⁃
ｄｅｘ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕａｑｉａｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）
（华侨大学学报：自然科学版）， ２０１０， ３１（２）： ２１５－
２１７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１７］　 Ｙａｎｇ Ｌ （杨　 柳）， Ｌｉｕ Ｍ⁃Ｂ （刘梅冰）， Ｃｈｅｎ Ｙ （陈
莹）， ｅｔ ａｌ． Ｄａｉｌｙ ｒｕｎｏｆｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ
ｃａｔｃｈｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｓｏｕｔｈ⁃ｔｏ⁃Ｎｏｒｔｈ Ｗａｔｅｒ
Ｔｒａｎｓｆｅｒｓ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （南水北调与
水利科技）， ２０１３， １１（１）： ３－５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１８］　 Ｌｉｕ Ｍ⁃Ｂ （刘梅冰）， Ｃｈｅｎ Ｄ⁃Ｐ （陈冬平）， Ｃｈｅｎ Ｘ⁃Ｗ
（陈兴伟）， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｕｐｌｉｎｇ ＳＷＡＴ ａｎｄ ＣＥ⁃ＱＵＡＬ⁃Ｗ２
ｍｏｄｅｌｓ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｎｔｉｔｙ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｓｈａｎｍｅｉ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ
（应用生态学报）， ２０１３， ２４（１２）： ３５７４ － ３５８０ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１９］ 　 Ｌａｍ ＱＤ， Ｓｃｈｍａｌｚ Ｂ， Ｆｏｈｒｅｒ Ｎ． Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ
ｄｉｆｆｕｓｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎｉｔｒａｔｅ ｉｎ ａ ｒｕｒａｌ ｌｏｗｌａｎｄ
ｃａｔｃｈｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｗａｔｅｒ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１０， ９７： ３１７－３２５
［２０］　 Ｃｈｅｎ Ｙ， Ｓｈｕａｉ ＪＢ， Ｚｈａｎｇ Ｚ， ｅｔ ａｌ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍ⁃
ｐａｃｔ ｏｆ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ
ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｉｎｏｒｇａｎｉｃ ｎｉｔｒｏｇｅｎ
ｌｏａｄ ａｔ ａ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｓｃａｌｅ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，
２０１４， ６２： ６１－７０
［２１］　 Ｇｕｏ ＪＨ， Ｌｉｕ ＸＪ， Ｚｈａｎｇ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ａｃｉｄｉｆｉｃａ⁃
ｔｉｏｎ ｉｎ ｍａｊｏｒ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｒｏｐｌａｎｄｓ． Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１０， ３２７：
１００８－１０１０
［２２］　 Ｌｅｖａｎｏｎ Ｄ， Ｃｏｄｌｉｎｇ ＥＥ， Ｍｅｉｓｉｎｅｒ ＪＪ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｏｆ
ａｇｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｏｉｌ ｆｒｏｍ ｔｗｏ ｔｉｌｌａｇｅ ｓｙｓｔｅｍｓ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ， １９９３， ２２： １５５－１６１
［２３］　 Ｓｏｎｇ Ｌ⁃Ｘ （宋林旭）， Ｌｉｕ Ｄ⁃Ｆ （刘德富）， Ｘｉａｏ Ｓ⁃Ｂ
（肖尚斌）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ａｎｄ ｐｈｏｓ⁃
ｐｈｏｒｕｓ ｌｏａｄ ｆｒｏｍ Ｘｉａｎｇｘｉ Ｒｉｖｅｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｔｈｒｅｅ Ｇｏｒｇｅｓ
Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ａｒｅａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ． Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍ⁃
ｓｔａｎｔｉａｅ （环境科学学报）， ２０１３， ３３（１）： ２６７－ ２７５
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２４］　 Ｔａｎｇ Ｙ⁃Ｌ （唐艳凌）， Ｚｈａｎｇ Ｇ⁃Ｘ （章光新）． Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ
ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏ⁃Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ （农业
环境科学学报）， ２０１０， ２９（４）： ７２５ － ７３２ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２５］　 Ｊｉａｎｇ Ｒ （蒋　 荣）， Ｚｈａｎｇ Ｘ⁃Ｑ （张兴奇）， Ｊｉ Ｑ⁃Ｆ （纪
启芳）， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｓｌｏｐｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｎｄ ｒａｉｎｆａｌｌ ｉｎ⁃
ｔｅｎｓｉｔｙ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ ａｎｄ ｓｅｄｉｍｅｎｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｌｏｐｅ ｌａｎｄ
ｉｎ Ｋａｒｓｔ ａｒｅａ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ （环境保
护科学）， ２０１２， ３８（５）： １３－１７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２６］　 Ｐｏｓｔ ＷＭ， Ｐｏｓｔｅｒ Ｊ， Ｚｉｎｋｅ ＰＪ， ｅｔ ａｌ． Ｇｌｏｂａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ
ｓｏｉｌ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｓｔｏｒａｇｅ． Ｎａｔｕｒｅ， １９８５， ３１７： ６１３－６１６
［２７］　 Ｄｕ Ｌ⁃Ｙ （杜立宇）， Ｌｉｕ Ｙ⁃Ｒ （刘艳茹）， Ｄｏｎｇ Ｓ⁃Ｐ （董
淑萍）， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｏｕｔｐｕｔ ｉｎ Ｔａｉｚｉ
Ｒｉｖｅｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ
（水土保持通报）， ２０１４， ３４（１）： ２６８－２７２ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｔａｎｇ Ｆ⁃Ｆ （唐芳芳）， Ｘｕ Ｚ⁃Ｘ （徐宗学）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｓ （徐
华山）． Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ
ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｃｈａｏ Ｒｉｖｅｒ
ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （ Ｎａｔｕｒａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ） （北京师范大学学报：自然科学版）， ２０１２，
４８（５）： ４９７－５０４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｗａｎｇ Ｘ （王　 晓）， Ｈａｏ Ｆ⁃Ｈ （郝芳华）， Ｚｈａｎｇ Ｘ （张
璇）． Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｅｓｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ ｆｏｒ ｎｏｎ⁃
ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｄａｎｊｉａｎｇｋｏｕ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｂａｓｉｎ．
Ｃｈｉｎａ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ （中国环境科学）， ２０１３，
３３（７）： １３３５－１３４３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 刘梅冰，女，１９８１ 年生，博士，讲师． 主要从事流
域水资源水环境研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｍｂ＿１８＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 肖　 红
１９１２７期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 刘梅冰等： 流域非点源氮素流失空间分异特征的多时间尺度分析