研究，一部分的特别功能海岸带可持续发展的系统方法

Scheldt河集水区、河口和邻近沿岸水域氮源分配

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 利益相关者协商
  • 模型开发
  • 模型套件结构
  • 校正及数据来源
  • 采取的情景和政策措施
• 结果
  • 模型的性能
  • 模型输出:度量和情景的影响
  • 模型输出:源分配
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

在沿海地区，高度反差的生境相遇，生物地球化学过程相互作用，往往导致高生产力和生物多样性(Crossland et al. 2005)与相互冲突的用途相结合。自旧石器时代以来，人类就将其活动集中在沿海地区(Drake et al. 2011)，时至今日仍是如此(Small and Nicholls 2003)。在20世纪下半叶，复杂的环境问题同样表现在这些狭窄的过渡带地区(Crossland et al. 2005)。世界各地的社会一直在与这些问题作斗争，原因往往是相互依存的，例如人类活动的结果和最终原因的空间分离和时间间隔;多学科的复杂性;跨国界和域外的参与;以及科学-政策界面的不完善，否则这将使沿海地区的政策执行和管理更加明智。后一个问题已通过应用系统方法框架(SAF;霍普金斯等人。2011;http://www.coastal-saf.eu)．SAF方法需要平衡考虑沿海系统的生态、社会和经济(ESE)部门。

我们的研究追踪了氮流回Scheldt集水区的源头，因为过度的负荷被认为导致了河口和邻近沿海水域的富营养化，导致了有害藻类的大量繁殖Phaeocystis报告为一种症状(Billen等人，2005年，Breton等人，2006年，Lancelot等人，2007年)。根据SAF程序(Hopkins et al. 2011)，利益相关方的协商帮助我们关注氮分配的政策问题，并评估在流域内减少氮负荷的不同选项。这也符合Lacroix等人(2007)的发现，旨在减少比利时沿海地区藻华的政策应以氮负荷为目标。我们的目的是在我们开发的模型套件(Lautenbach et al. 2009)中部署和评估SPICOSA SAF程序，以全面和空间明确的方式对整个Scheldt河流域的不同措施的有效性进行评估。斯谢尔特河是一条跨界河流;因此，一个国家采取的措施的效果可能不会与下游采取的措施的效果线性增加。此外，不同地区土壤的水和氮保留率差异很大(Behrendt和Opitz 1999, De Wit 2001);因此度量的有效性会有所不同。这证明了我们对流域的空间显式建模是合理的。Ducharne等人(2007)也对邻近的塞纳河进行了类似的建模，尽管没有明确的利益相关方咨询或考虑沿海地区。相比之下，沿海模式通常缺乏陆地腹地的覆盖范围(Moll和Radach 2003, Lacroix et al. 2007)。

我们的模型套件包括一个基于pcraster的排水网络，与一个动态河口箱模型和一个土地利用模型相耦合，两者都是在EXTEND (ExtendSim)中开发的。PCRaster (http://www.PCRaster.nl)已令人满意地用于模拟几个流域的排水网络中的水和养分通量(De Wit 2001, Pieterse et al. 2003, Mourad et al. 2006)。对模型套件的先验要求是:(1)提供Scheldt盆地中不同土地利用类型的充分空间分辨率和表征;(2)覆盖分散和点状营养源;(3)包括地表和地下水流量;(4)灵活采用不同的营养素减少措施;(5)包括农民的经济土地使用决策，农民可能会破产;(6)纳入气候变化情景和未来可能的社会发展情景，如IPCbeplay竞技C排放情景特别报告(SRES)中的情景;Berkhout和Hertin 2000, Lorenzoni等人2000,Busch 2006, Van den Hurk等人2006,Verburg等人2006)。采用情景方法可以灵活地对不同的但合理的未来发展轨迹进行长期预测。我们将管理选项和场景区分开来，因为前者在政策(这里称为度量)的范围内，而后者是更长期和更大规模的全球变化轨迹(即场景)，很难受到国家政策或地方管理的影响。 Our model suite includes scenarios and measures and allows their combination.

为了提高政策的相关性，我们评估了哪些措施将导致有针对性地降低河口和沿海海域总氮浓度的经济效益。我们使用欧洲水框架指令(RBO Schelde 2008)的目标标准，即0.46和0.22 mg N/L分别作为良好生态状态和非常良好生态状态，河口和沿海水域。对于Scheldt河段，相应的夏季平均总氮浓度标准分别为4和3 mg N/L (CIW 2008)。我们将Scheldt河流入北海的估算负荷与英属海峡、塞纳河、泰晤士河和莱茵河的估算负荷进行了比较(Lacroix et al. 2007, Radach and Pätsch 2007)。

方法

研究区域

Scheldt河的沿海水域和河口从一个集水区获得的输入在占用模式和土地利用强度方面是高度异质性的。安特卫普、布鲁塞尔、根特、里尔和蒙斯的主要城市中心与主要的农业或城市周边景观交替。地区层面的人口密度范围在< 200到1000居民/平方公里之间(Billen et al. 2005, 2009)。农业土地利用在佛兰德斯特别密集，在法国北部(阿尔图瓦-皮卡第)则不那么密集，这从牛密度和施肥率(分别为> 100 vs. < 50个家畜单位/平方公里和~300 vs. < 100公斤N公顷)可以看出⁻¹y⁻¹20世纪90年代氮平衡盈余;De Walle和Sevenster 1998, Nevens等人2006,Billen等人2009)。与此同时，河流的排水网络被设计成适应各种需求。舍尔德河全长350公里，源头海拔100米，河口平均淡水流量为150 m³/s。该盆地面积约为20200平方公里，由法国、比利时和荷兰共享，每个国家都有不同的水管理制度。这些国家在国际舍尔德委员会(ISC，http://www.isc-cie.org)．在1970年左右，Scheldt河的水质非常差，每年夏季都有氧气消耗，养分浓度非常高(Billen et al. 2005)。自1980年以来，水质有所改善(Soetaert et al. 2006)，这主要是因为生活污水处理的增加，但西Scheldt河口和邻近的北海沿岸的营养负荷仍然很高，被认为是富营养化的一个原因(Billen et al. 2005, Breton et al. 2006)。

《欧洲水框架指令》(WFD)和《海洋战略指令》(Mee et al. 2008, RBO Schelde 2008)的通过，导致有必要进一步减少河流、河口和沿海水域的营养负荷。这种减少可以通过多种方式实现，目前正在考虑一系列潜在的措施(CIW 2008)与洪水控制相结合。目前正在监测当地的试验，包括李彭布鲁克和克鲁伊贝克的洪水圩区(洪峰泄洪控制区;Cox et al. 2006)。

利益相关者协商

在2007年10月9日举行的为期一天的公开、有组织的头脑风暴会议上，征求了来自该流域所有国家的公共部门机构利益攸关方代表的意见，以决定要讨论的政策问题。公共部门、商业和工业利益攸关方是从ISC持有的一份长名单中选出的，并以书面形式邀请他们派出一名代表。值得注意的是，当局代表对邀请作出了回应。SAF研究现场团队根据对近期ISC会议议程上的问题的内部审查、当地政策文件和团队的专家知识，准备了一份长长的清单，其中包括10个可能相关的政策问题。在头脑风暴会议中，与会者首先了解了SAF方法，然后允许重新组织清单或添加新问题。随后在全体会议上进行了讨论，以澄清每个问题并确保其适当的解释。最后，使用贴纸投票来确定问题的优先次序。SAF团队和利益相关者代表的投票分别统计(表1)，后者在我们最终的选择中优先。有两个问题优先级很高(表1)，但防气候问题主要由SAF团队成员投票决定;因此，我们将跨界氮分配作为本研究的主要政策问题。 During the subsequent phase of model development, two progress consultations took place with the major institutional stakeholders responsible for water quality, i.e., the Vlaamse Milieu Maatschappij (VMM) for Flanders, Direction générale des Ressources naturelles et de l’Environnement (DGRNE) for Wallonia, Brussels Instituut voor Milieubeheer (BIM) for Brussels, the Waterdienst for the Netherlands, and the Agence de l’eau Artois Picardie for France. At the end of the project, the SAF team presented model outputs and interpretations to the stakeholders.

模型开发

在就专题政策重点达成一致意见后，我们首先开始构思草图(即SAF的设计步骤)，然后从要素和联系、空间范围和分辨率以及数据需求等方面阐明模型结构。这需要一系列后续的内部研究团队研讨会。2009年1月，作为SAF制定步骤的一部分，一份文档报告提供了一份完整的模型套件的制定http://www.spicosa.eu)．在随后的校准和验证阶段，作为SAF方法评估步骤的一部分，有必要重申模型结构和具体模型公式的某些方面。特别是在设计种植决策组件和连接pcrster与ExtendSim仿真模型的基本接口组件时，需要反复进行微调。

模型套件结构

该模型集将ExtendSim中的基于组件的模拟模型与Scheldt流域的网格水文PCRaster模型(图1、表2)相结合。这些组件的设计可用于其他模拟研究(De Kok et al. 2010)，并连接到描述氮素减少的收入效应、对不同农场类型分配的后续变化、在河口交界面载荷作用下，Scheldt河口西部氮的扩散。组件使用的数据库中的更改，包括类别的类型和数量，将由模型自动处理。ExtendSim模块控制时间的进展，并容纳通用用户界面，方便访问政策选项、气候场景、模拟设置和结果。

对于pcrster网格模型，我们密切遵循De Wit(2001)和Mourad等人(2006)的模型结构，该模型估算了每个网格点由于扩散源和点源进入土壤、底土、地下水和地表水的氮通量。这是使用1年的时间分辨率和1公里²的空间分辨率完成的。PCRaster生成的排水网络(图2)与现实世界的排水网络非常相似，除了根特市周围有一个高度改变和渠化的部分，在那里我们必须进行一些手动调整。该套件的运行时间为2008-2038年，报告了沿河流和河口的一系列站点的深度平均年平均总氮浓度和水流量作为主要建模输出。关于PCRaster组件的开发和使用的进一步细节由H. Van der Kwast (个人沟通；另请参阅http://www.spicosa.eu)．

ExtendSim在一个独立的农业经济模块中对农民的农业使用决策进行建模，该模块包含10种不同的作物类型、5种牲畜类型、8种农场类型和5个地区。农场的成本和效益取决于市场价格、肥料税和运输成本。一种农场类型的盈利能力是通过与参考收入比较来评估的。亏损的农场被关闭，他们的土地被重新分配。粪便和肥料的使用会产生土壤表面氮过剩，部分氮会通过地下水隔间流入地表水，并与规范进行比较，表明需要输出粪便或支付费用。启动用地分配根据VMM提供的数据进行。ExtendSim中的农业模型在空间单元上运行，该单元结合了子流域和省份。土地利用变化数据作为空间掩模转发到PCRaster，以影响水流和氮过程，以及下游到Hemiksem的路径(图1)。这里，在河流-河口边界，PCRaster的输出被传递到一个简单的ExtendSim河口箱链模型，每个箱接收来自污水处理厂的出水或圩区流出的侧流。在每个河口箱中，沉积和反硝化导致的滞留被集中起来，并作为一阶过程建模。这与河口氮动态的复杂性不匹配(见Soetaert et al. 2006)，但在这里使用的年度时间尺度上是令人满意的。 Source apportionment is done at the start of the estuarine section (station Hemiksem, Fig. 2) and at the boundary between the estuary and the North Sea. Economic efficiency has been assessed by tentatively costing the different measures based on annualized investment costs at a set rate of 4% over a 20-yr period (Broekx and De Kok 2011).

校正及数据来源

根据DGRNE、BIM、Agence de l’eau Artois Picardie和VMM提供的法国和比利时一系列监测站的流量和总氮浓度的广泛数据集，对PCRaster输出进行了校准。这些站点的数据集是可变长度的，在校准中，我们使用了从它们开始(1967-2004)到2007年的时间序列。在pcrster中，流量模拟的时期为1940-2007年。总氮数据由1999年起提供。该模拟模型适用于2008-2038年期间。将2006年ExtendSim河口箱型模型的输出结果与WATERBASE (http://www.waterbase.nl)，结果令人满意。关于土地使用、人口密度、农业生产力、作物、牲畜、肥料使用和城市污水连接的空间明确数据从VMM、欧盟统计局、国家统计服务和佛兰德技术研究所的内部数据库(安德佐克弗拉姆斯工业学院;维托)。污水处理成本数据主要基于不同流域管理方案的信息。农业成本主要取决于欧洲共同体统计局报告的不同动物和作物类型的特定区域标准毛利率。在20年的时间里，成本按4%的固定贴现率年化(Broekx和De Kok 2011年)。历史农业数据来自De Walle和Sevenster(1998)。

采取的情景和政策措施

基于Vermaat等人(2009b)， SAF团队采用了sres -社会变化情景与Van den Hurk等人(2006)为荷兰及其周边地区规定的气象气候变化情景的耦合。beplay竞技后者提供了每个场景的温度和降水的合成时间序列，包含每日的时间步长，这对于这个和其他建模工作是有用的标准化输入(例如，Te Linde等人，2011年)。Van den Hurk等人(2006)根据气温升高和西风环流的差异区分了四种情景。它们分别被标记为G、G+、W和W+，其中G代表温和，W代表更强的温度和降雨增加，+表示更强的西风环流。这些气候情景与SRES情景(荷兰:Van den Hurk et al.， 2006)相当，但有些谨慎。两种对比最强烈的情景，G和W+，被包括在当前的模型套件中。这与四个SRES情景中的两个大致对应，B1和A2 (Busch 2006)。在SRES实践(Lorenzoni et al. 2000)和类似的情景发展研究(Busch 2006)中，世界的社会经济发展是沿着两个主要维度推导的:一个是在自身利益或团结之间的发展，另一个是世界是面向全球还是聚焦区域的发展。简单地说，A2情景预测了一个区域化的利己主义世界，而B1情景描述了一个进一步全球化的世界，强调团结。特别是在后一种情况下，对环境的关注和对可持续性的关注被认为是重要的。 Thus, we associated regionalized climate change patterns of temperature and precipitation with world-wide socioeconomic scenario trajectories.

目前的模型允许合并一系列策略措施(表3)，用户可以打开或组合这些措施。由于两个原因，我们在这里包含了大量的措施。首先，我们关心的是各个部门为达到既定的水质指标所需要作出的切实努力。其次，寻求极端有助于理解政策措施的潜在宽度。气候情景和政策措施是分别建模的，因为只有后者可以在当地实施，因此在政策制定者的掌握范围内。我们还包括了一些措施的组合，这必须被视为一种极端的社会努力。由于农业是Scheldt流域氮素的主要非点源，我们确定了三个针对这两个水平的扩散负荷的措施。在农业实践层面，可以减少牛的密度或肥料的使用;在景观层面，可以通过沿河流设置缓冲带来增强氮的滞留，在那里反硝化作用将最大化(Vermaat et al. 2009)一个)．在我们的模型运行中，农业氮负荷的大幅减少已被纳入潜在的政策措施，原因有三:(1)影响应在河流氮负荷的目标变量中清晰可见，(2)近年来农民已经实现了化肥使用量的大幅减少(Oenema 2004)，(3)零排放农业在政策中得到了认真考虑(Oenema et al. 2010)。因为在我们的研究期间，Scheldt集水区的城镇污水管网连接和处理效率都可以得到改善(Rousseau et al. 2004)，因此这一选项被作为单独的政策措施纳入。每个措施都有一个具体的效率和成本 (表3)，允许政策采用的灵活性和随后的经济成本效益优化。目前，整个流域的化肥施用量各不相同，但佛兰德斯地区的化肥施用量是欧洲最高的之一(Billen et al. 2009)。这导致了弗兰德斯的肥料重新分配方案，该方案也包含在ExtendSim模块中，该模块涉及农民土地使用决策。

结果

模型的性能

沿河流段和Scheldt河口段观测到的年流量和氮浓度模拟得非常好(图3和图4):斜率与单位没有区别或非常相似，截流与零没有区别;因此，经过校准和验证后，不存在系统偏差。此外，被解释的方差也很高(r²≥0.83)，表明模型预测兼具较高的准确性和精密度。相对于为总氮设定的标准，目前报告的和模拟的大多数采样地点的浓度过高。与此同时，总氮的时间浓度沿河口向海洋迅速下降(图5)。到河口的估计负荷(约23000吨/年，或1100公斤N公里⁻²(排水)y⁻¹在第一个建模年，2008年)完全在Lancelot等人(2007)或Billen等人(2009;1000-1600千克N千米⁻²(排水)y⁻¹)．Lancelot等人(2007)估计1990-2000年期间，Scheldt 和大西洋水域每公里贡献约20到30吨⁻²(指比利时沿海地区⁻¹,分别。

模型输出:度量和情景的影响

不考虑相关措施的成本，我们的分析(图6、表4)表明，无论是大幅放牛还是减少化肥使用，都不足以充分降低集水区的氮负荷，从而将河流段低于2.5 mg/L的总氮浓度降低。只有减少国内负荷或采取多种措施的组合，才能将总氮浓度降低到WFD目标以下(表4)。通过采取所有措施实现的约75%的负荷降低(图6)将显著降低位于Hemiksem的Scheldt河口顶部、整个河口和比利时海岸带(图5)的总氮浓度。

两种气候变化情景beplay竞技，G和W+，导致的负荷减少与正常情况非常相似，其中W+情景结合了氮浓度的增加，可能与河流流量的更大的减少相结合。

模型输出:源分配

当我们汇集Scheldt盆地时，农业非点源和家庭点源是总氮负荷的主要贡献者，它们的重要性几乎相等。只有综合实施所有措施(2-5)才能将农业的贡献减少到约三分之一，但仍然需要30年建模期的大部分时间。在一切照旧的情况下(表3)，模型负荷与CIW(2008)的估计相似，家庭负荷约为1.1万，农业负荷约为1.5万，并呈现逐渐下降的趋势(图7)，因为目前对已纳入正常业务的剩余粪便处理厂的投资。分盆地的空间分解表明，目前弗兰德斯和布鲁塞尔的分盆地加起来约占总负荷的50%，瓦隆亚占三分之一(图8)。缓冲带似乎在Scheldt盆地的法国部分影响最小，因为在上游地区实施这一措施效果甚微，因为土壤表面的净氮盈余远低于盆地的其他地方(图8)。

讨论

我们的模型预测与河流和河口的流量和氮浓度的观测结果进行了令人满意的验证，这表明我们的模型套件可以用作政策评估的可靠工具。我们将讨论决策者可用的一些选项，但首先讨论在我们的具体情况下应用SAF。

考虑到我们的利益相关方代表支持的初始前提，即河流、河口和沿海水域的氮负荷对这些水体的水质至关重要，并考虑到该国际集水区不同来源的位置、类型和重要性之间的复杂相互作用，我们声称我们的空间来源分配是必要的，以满足信息需求。显然，内陆人类活动对下游有重大影响，需要将其纳入沿海区综合管理的决策支持工具。我们的模型套件可以洞察上游流域氮负荷、政策选择、气候变化情景和下游氮浓度之间的空间相互依赖性。beplay竞技模型套件的灵活性通过对度量和场景的可重用的、通用的组件的应用得到了提高，这允许快速轻松地更新、扩展或维护模型(De Kok et al. 2010)和其他地方的应用。

我们提出了多种措施，可以帮助减少Scheldt盆地的富营养化。这些措施在技术上是可以通过中等到主要的社会投资实现的，我们提供了其成本的初步估计(表4、图5和图6)。这超出了我们的研究范围，不包括措施的成本和农业系统的动态之外，对社会可能产生的社会经济影响。例如，我们的气候情景模拟了与全球经济SRES情景相关的似是而非的降水和温度模式，但没有实现这些情景在人口、世界市场地位或占据Scheldt集水区的能源消耗方面的隐含后果。

尽管我们建议减少氮负荷也可以减少不必要的Phaeocystis根据Lacroix等人(2007)的研究，我们注意到尚不清楚河口的滞留和内部动态将在多大程度上受到外部负载和氮形态变化的影响(Soetaert等人，2006)。由于我们的模型有年时间步，氮形态不包括在我们的ExtendSim河口盒模型中。毫无疑问，这个河口作为一个有效的氮处理系统，通过促进反硝化、沉积滞留或两者兼有。沿河口模拟的主要下降与Soetaert等人(2006)对氮浓度梯度的时间发展的观察是一致的。我们对Scheldt河的研究是一个明确的案例，支持经典教科书中河口作为过滤器的观点(Kennedy 1984)。这个河口生态系统为人类社会提供了一个天然生物地球化学反应器的服务。一般来说，任何可能影响这种功能的人为干扰都应谨慎评估。

我们在Hemiksem淡水河口边界的来源分配表明，Flanders和Wallonia是两个主要的来源，家庭点源和农业在Scheldt盆地仍然具有相当的重要性。这与邻近的大部分流域形成鲜明对比(塞纳河、默兹河、莱茵河、威瑟河、易北河;Behrendt and Opitz 1999, Billen et al. 2001, De Wit 2001)，其中农业是目前主要的氮来源。

我们的分析表明，针对非点源农业源的不同政策措施的效果非常相似(约75%的负荷在30年后仍然存在)，而提高污水处理程度的可行性和成本效益将更有力地减少氮负荷(47%;表4)。此外，在一切照旧的情况下，氮负荷略有降低。改进的污水处理或模拟措施的组合似乎足以有效地达到世界污水日目标(表4)，但需要相当长的时间跨度:改进的污水处理经过24年，而综合措施经过14年。这符合大多数地区(根据ISC)在流域管理计划中要求的正式减损(即欧洲委员会商定的延长达到WFD水质目标的时间)。这些措施的相对成本效益在此仅作初步比较，采用减少负荷的每比例年化成本(表4)。值得注意的是，减少化肥使用、改善污水连接和使用缓冲带这三项措施似乎比目前处理粪便或减少牲畜数量的做法成本要低得多。只有这个数量级的比较是合理的，因为围绕我们的成本估算的置信区间是未知的。尽管如此，这些发现对指导政策制定和决策是有用的。最后，我们实施的更为极端的W+气候变化情景似乎对Scheldt的氮浓度没有重大影响，至少在2038年之beplay竞技前的30年时间跨度内是这样(图6)。

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