全球范围内,由于非点源(NPS)造成的过量营养负荷,水污染持续增加。在美国,NPS引起的营养污染导致了60%的水体污染(USEPA,2011年)。NPS包括农业和城市雨水径流(Firmansyah等人,2017年;Yan等人,2019年)。控制这些来源的营养物质的常用策略被称为最佳管理实践(BMPs;SFWMD,2002年;FDEP,2020年;Tarabih等人,2024年)。
BMP的实施通常遵循两种常见策略:一种专注于营养负荷高的关键区域(Tuppad等人,2010年;Chiang等人,2014年;Giri等人,2012年;Wang等人,2017年);另一种则根据当地条件优先选择适宜区域(Viavattene等人,2008年;Yang等人,2014年;Martin-Mikle等人,2015年;Daneshvar,2017年;Paule-Mercado等人,2017年;Wang等人,2017年;Mooney等人,2020年)。针对关键区域的研究使用了不同的标准来确定实施区域,如污染物浓度、质量负荷、每个子流域/单位面积的负荷(Giri等人,2012年)、总氮(TN)或总磷(TP)的减少率(Chiang等人,2014年),并评估了不同BMP覆盖水平下的减少效果(Tuppad等人,2010年)。这些研究应用了先进的模型来辅助BMP的实施,其中土壤与水评估工具(SWAT)应用最为广泛(Tuppad等人,2010年;Giri等人,2012年;Chiang等人,2014年;Wang等人,2017年)。这些模型通常模拟基线条件下的营养负荷,以确定BMP的实施位置(Wang等人,2017年),并评估营养减少潜力,如营养负荷减少百分比(Tuppad等人,2010年;Giri等人,2012年)和年营养去除量(Chiang等人,2014年)。这些研究的共同发现是,较高的BMP实施覆盖率通常会导致更大的营养负荷减少。令人惊讶的是,Giri等人(2012年)发现,在不太关键的区域实施BMP也能实现更高的总氮负荷减少。这些发现表明,总氮或总磷的减少效果取决于实施BMP的当地条件。或者,可以根据当地环境因素(如土地利用和土地覆盖类型(LULC)、坡度、土壤性质、地下水位深度和河流等级)来放置BMP(Viavattene等人,2008年;Martin-Mikle等人,2015年;Paule-Mercado等人,2017年)。虽然有一些现有的工具可以用于BMP的选址,如农业保护规划框架(ACPF;Tomer等人,2020年)、营养追踪工具(NTT;Saleh等人,2011年)、EPA SUSTAIN(USEPA,2009年)、GIP-SWMM(Shojaeizadeh等人,2021年)、低影响开发空间决策支持系统(LATIS;Wilkerson等人,2010年)和切萨皮克湾BMP机会层(切萨皮克湾计划,2018年),但它们在优先考虑BMP位置时都没有将地块级别的营养负荷贡献(%)作为因素。以往的研究使用决策支持工具和空间分析来确定适宜的位置(Viavattene等人,2008年;Martin-Mikle等人,2015年),但它们通常不评估不同BMP位置的营养负荷减少效果。这两种策略的局限性表明,将营养负荷优先级与选址适宜性相结合可以提高流域尺度的营养减少效果。
为了解决这一局限性,Paule-Mercado等人(2017年)在一个混合土地利用的流域中实施了七种BMP,并结合了当地因素(如LULC、土壤性质和坡度),评估了营养负荷的减少情况。他们的发现表明,将BMP结合到不同的LULC类型中比仅限于一种类型更有效,尽管这会增加BMP的实施成本。此外,Daneshvar(2017年)的研究表明,相对于河流等级放置BMP显著影响了流域尺度的营养减少效果,他在密歇根州最大的Saginaw河流域的源头、中部和下游位置放置了相同的农业BMP,发现源头和下游位置的BMP在减少磷方面更有效。Mooney等人(2020年)强调了小型低等级河流在驱动沿海富营养化中的关键作用。相比之下,Yang等人(2014年)发现,在以农业为主的流域中,低等级河流的单位面积总氮负荷(kg/m²/年)低于高等级河流。总体而言,这些研究强调了探索流域尺度营养负荷减少效果与影响BMP实施效果的各种因素之间关系的必要性。
尽管关于BMP实施策略的研究很多,但现有的方法并未同时考虑营养负荷贡献和空间适宜性。更具体地说,之前的研究没有将营养负荷贡献作为来源因素,同时结合LULC、坡度、地下水位深度、河流等级和距流域出口的距离等当地因素来实施BMP。此外,也没有研究探讨营养减少效果与这些因素之间的关系。解决这一知识空白可以指导有效的BMP实施,从而实现营养管理。因此,本研究的独特之处在于引入了一种新的BMP实施策略,同时考虑了来源因素和当地因素。本研究的目标是探索一种BMP实施策略,以考虑主要营养负荷贡献者和各种当地因素,从而在流域层面最大化营养减少。