撒哈拉以南非洲一个湖泊流域中复合营养物质和农药的灰水足迹评估

《Environmental and Sustainability Indicators》：Assessment of combined nutrients and pesticides grey water footprint in a sub-Saharan African lake catchment

本研究在肯尼亚Naivasha湖流域评估了农业活动中营养物和农药的综合灰色水足迹（IGWF），发现低流量支流如Karati（K1）和Little Gilgil（G2）因高强度农业导致IGWF显著升高，GWS超过1，表明污染超过河流自净能力。高流量下游区域（如M4、M5）IGWF较低。研究强调需结合水质标准制定差异化管理策略，并加强多污染物监测。

　　在农业流域中，水资源短缺与污染是当前全球面临的重大挑战之一。特别是，在农业活动高度依赖化肥和农药应用的地区，这些污染物的排放对水体质量和生态系统的健康构成了严重威胁。本文的研究聚焦于肯尼亚的Lake Naivasha流域，旨在量化该区域营养物和农药残留的灰色水足迹（Grey Water Footprint, GWF），并评估污染压力的空间分布情况。通过这一分析，研究者不仅揭示了流域内不同地点的污染热点，还强调了实施综合水质量标准和先进监测策略的必要性，以保护水生生态系统并推动可持续水资源管理。

Lake Naivasha流域位于肯尼亚裂谷地带，覆盖面积达3346平方公里，是该国最重要的园艺区之一，同时也为周边社区提供了重要的生态服务和淡水资源。该流域的水体受到多种土地利用方式的影响，包括农业、畜牧业、旅游业和城市居民区。随着农业生产的不断扩张，特别是对花卉和蔬菜的高强度种植，营养物和农药的使用量显著增加，进而对水质产生了深远影响。因此，评估这些污染物的灰色水足迹对于实现水资源的可持续管理至关重要。

研究中，灰色水足迹被定义为水体在承受污染物负荷时所需容纳的水量。这一概念基于自然背景浓度与现有环境质量标准之间的比较，能够有效识别水污染的风险，并为减少污染提供科学依据。灰色水压力（Grey Water Stress, GWS）则进一步量化了水体在面对污染负荷时的承受能力。当GWS值大于1时，意味着污染物负荷已超过水体的自净能力，表明该区域存在严重的水污染问题。相反，GWS值小于1则表明水体具有足够的自净能力，能够容纳当前的污染物负荷。通过将灰色水足迹与灰色水压力相结合，研究能够全面评估流域内的污染状况，并识别出需要优先干预的区域。

在Lake Naivasha流域，研究发现，总磷的灰色水足迹在Karati河（K1）站点达到最高值，为5.3×10^6 ±1.6×10^6 mm3·year?1，而下游的Malewa站点（M4和M5）则显示出最低的灰色水足迹。对于农药残留，尤其是环氯类农药（cyclodienes），K1站点的值最高，其中dieldrin的灰色水足迹为1.59×10^5 ±3.52×10^4 mm3·year?1，而methoxychlor的灰色水足迹则相对较低，仅为81.9±32.7 mm3·year?1。DDT和HCH类农药在K1站点的灰色水足迹显著高于Malewa站点的γ-HCH，后者在Malewa下游区域的灰色水足迹仅为0.34±0.08 mm3·year?1。这表明，尽管某些农药的绝对浓度较低，但由于严格的水质标准，其灰色水足迹仍可能显著影响水体的污染压力。

研究进一步指出，整合灰色水足迹（Integrated Grey Water Footprint, IGWF）能够更全面地反映多种污染物对水体的影响。在该流域中，农药通常在大多数站点成为污染压力的主要来源，而Karati站点则因总磷的高负荷而成为污染压力的显著热点。这一发现强调了不同污染物在不同区域的重要性差异，同时也揭示了农业活动对水体质量的复杂影响。例如，在低流量的支流区域，由于稀释能力有限，污染物更容易积累，从而导致更高的灰色水压力。而在高流量区域，如Malewa河的下游站点，由于水体的稀释能力较强，污染压力相对较低。

此外，研究还强调了灰色水压力指数（GWS）在不同区域的适用性。GWS值超过1的区域，如Karati站点，表明水体的自净能力已被超过，污染问题亟需解决。相比之下，其他站点的GWS值均低于1，表明水体的自净能力仍足以应对当前的污染物负荷。这些结果突显了在农业流域中，污染热点往往出现在低流量区域，而这些区域也更容易受到农业活动和人类定居点的影响。因此，针对这些热点区域采取针对性的管理措施，是实现可持续水资源管理的关键。

从方法论的角度来看，研究采用了基于现场测量的数据，包括每日流量和污染物浓度的测定。流量数据通过面积-速度法获得，而污染物浓度则通过每月采样并分析得到。通过将流量与污染物浓度建立回归模型，研究能够估算出每日和年尺度上的污染物负荷。同时，为了确保模型的准确性，仅保留R2值大于0.35的回归模型，以避免因模型拟合不足而产生误导性结论。对于回归拟合较弱的污染物，采用算术平均值进行估算，以反映时间上的均一性。这种方法不仅提高了研究的科学严谨性，也为后续的水污染评估提供了可靠的数据支持。

研究结果表明，灰色水足迹和灰色水压力在不同站点之间存在显著的空间差异。这一差异主要由流域内的流量分布和污染物来源决定。例如，Karati站点由于其低流量和高磷负荷，显示出较高的灰色水足迹和压力。而Malewa河的下游站点则因流量较高，具有更强的稀释能力，从而显示出较低的灰色水足迹和压力。这种空间差异为制定区域性的水污染管理策略提供了重要依据。在低流量区域，如Karati和Little Gilgil，需要采取更严格的污染控制措施，以减少营养物和农药的排放。而在高流量区域，如Malewa河的下游，虽然污染压力较低，但仍需关注污染物的长期累积效应，防止未来可能出现的水质恶化。

值得注意的是，本研究不仅关注了营养物和农药的单一影响，还通过整合灰色水足迹的方法，评估了它们的综合效应。这一整合方法能够更真实地反映农业流域中多污染物共同作用的复杂性。例如，在某些站点，农药的灰色水足迹可能与营养物的灰色水足迹相当，表明尽管农药的绝对浓度较低，但其对水体的影响不容忽视。此外，研究还发现，农药的灰色水足迹往往受到严格水质标准的限制，即使在低浓度下，也可能对水体产生显著的污染压力。因此，综合考虑多种污染物的影响，是评估水污染风险和制定有效管理措施的关键。

在政策层面，研究指出当前的水资源管理框架存在一定的不足。尽管肯尼亚的《肯尼亚水资源流域保护与可持续管理总体规划》（Masterplan for Conservation and Sustainable Management of Water Catchment Areas in Kenya）强调了水资源的保护和可持续利用，但其缺乏对水污染的明确标准。因此，研究呼吁建立更加综合的水质量标准，以涵盖多种污染物的负荷，并根据流域内的不同土地利用情况调整这些标准。这不仅有助于提高政策的科学性和针对性，也为实现可持续水资源管理提供了理论支持。

研究还强调了加强水污染监测的重要性。通过采用先进的监测技术，如被动采样，可以更准确地捕捉污染物的动态变化，特别是在干旱或雨季期间。这种监测方法能够提供实时数据，帮助决策者及时发现污染问题并采取应对措施。特别是在高灰色水压力的区域，如Karati站点，需要加强污染物的来源监测，以确保水体的自净能力不被进一步削弱。

最后，研究总结指出，灰色水足迹和灰色水压力的分析为农业流域的水资源管理提供了重要的科学依据。通过整合多种污染物的影响，研究不仅揭示了水污染的热点区域，还为制定针对性的管理措施提供了方向。未来的研究应进一步关注污染物的动态变化，特别是在不同季节和气候条件下的表现。此外，研究还建议将灰色水足迹的分析与社会经济因素相结合，以支持更加全面和可持续的流域治理策略。这些措施不仅有助于保护水生生态系统，也为实现农业与水资源的协调发展提供了可行的路径。