吳 攀， 秦伯強， 于 革， 周 健， 周 莉

(1：中國科學院南京地理與湖泊研究所， 南京 210008;2：常州大學石油化工學院， 常州 213164)

太湖上游流域經濟發(fā)展對廢水排放及入湖總磷的影響*

吳 攀1， 秦伯強1**， 于 革1， 周 健1， 周 莉2

(1：中國科學院南京地理與湖泊研究所， 南京 210008;2：常州大學石油化工學院， 常州 213164)

為探索太湖流域水環(huán)境質量隨經濟發(fā)展的變化趨勢，利用環(huán)境庫茲涅茨曲線模型模擬1978-2012年太湖上游流域人均GDP與廢水排放量、入湖總磷負荷的關系. 結果表明：以1978年為計算基期，太湖上游流域人均GDP年均增速為10.3%～11.8%；1990-2012年，太湖上游流域年均工業(yè)廢水排放量和廢水排放總量分別為64799×104、93707×104t，與人均GDP均呈倒U型關系，從2006-2007年、2008-2009年呈下降趨勢；入湖總磷負荷與太湖上游流域廢水排放總量呈顯著正相關，且與人均GDP呈倒U型關系，從2007-2008年呈下降趨勢，在1990s以前為850～1200 t/a，1990s以后為1300～2000 t/a. 該研究為從經濟學角度評估太湖上游流域廢水排放、入湖總磷負荷及其變化趨勢提供科學依據(jù).

磷污染物；人均GDP；環(huán)境庫茲涅茨曲線；廢水排放量；太湖上游流域

區(qū)域經濟發(fā)展對環(huán)境質量的影響引起世界范圍內越來越廣泛的關注，而用經濟指標來分析和預測環(huán)境壓力指標的變化也得到了研究者深入的研究和討論. 美國經濟學家Grossman和Krueger在Kuznets經濟假說[1]的基礎上，研究經濟增長與環(huán)境變化的關系，于1995年提出環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve，EKC)假說，并認為人均國民經濟收入與環(huán)境污染程度存在倒U型曲線關系[2]. EKC表述了環(huán)境壓力隨著人均國內生產總值(Gross Domestic Product，GDP)的增加而增長，當經濟發(fā)展到一定程度時，隨著環(huán)境的不斷改善，環(huán)境壓力不再增加并出現(xiàn)下降[2-4]. 實證研究表明，在不同地區(qū)由于經濟發(fā)展水平和選用環(huán)境壓力指標的不同，EKC還存在U型、N型、同步等關系[3-5]，這與當?shù)氐慕洕Y構、科技發(fā)展和環(huán)境政策等有關[5-6]. 對EKC中環(huán)境壓力指標的研究，國外主要集中在大氣質量指標(如SO2、大氣懸浮顆粒物、CO、氮氧化物等)、水環(huán)境壓力指標(如病原體、重金屬、有毒化學物質等)和其他指標(如城市環(huán)境衛(wèi)生、能源利用等)[3，6]；而國內多集中在工業(yè)“三廢”(如污染廢氣、粉塵、煙塵、工業(yè)廢水、城市廢棄物)，碳排放、森林資源、農業(yè)面源污染等方面亦有研究[5，7-9]. 研究者通過分析EKC的長期變化，從經濟社會學和環(huán)境政策發(fā)展等角度對未來區(qū)域環(huán)境變化提出一定的預測，為經濟發(fā)展評估和環(huán)境管理提供服務.

在太湖流域，改革開放以來經濟增長快速，對流域和湖泊水環(huán)境的影響也越來越大. 如1980-2000年，太湖流域GDP增長近8倍，而工業(yè)廢污水排放量也增加近1倍[10]；工業(yè)、生活廢水排放量從1987年的36×108t增加至2012年的64×108t，極大地增加入河(湖)污染物量. 特別是入太湖總磷(TP)負荷增加顯著，在1960s不到1000 t/a[11]，而1987-1988年為1988.5 t/a[12]，1995-2000年平均達2000 t/a左右[13]，致使太湖水質不斷下降. 1980s以來，太湖水體TP濃度從0.020 mg/L上升至2000年的0.120 mg/L，水質每5～10 a下降1個等級，加快湖泊富營養(yǎng)化及藍藻水華的暴發(fā)[10，12]. 而太湖上游流域為整個流域的主要集水區(qū)，也是太湖接納排放廢水、外源營養(yǎng)鹽的主要區(qū)域，其入湖河道排水攜帶了大量工業(yè)、生活污染物，這些污染物包含的TP負荷可占入湖總量的50%以上[12-13]，其次為農業(yè)化肥流失和養(yǎng)殖排污. 太湖水環(huán)境與流域經濟發(fā)展關系密切，對這方面的研究大多為定性分析，也有研究者對其進行EKC研究，將流域內不同地區(qū)的經濟與工業(yè)“三廢”排放量、太湖水質指標進行定量模擬[14-16]，得出線型、倒U型曲線關系. 但是前人獲取的模擬數(shù)據(jù)時間序列較短，在新的經濟和環(huán)境發(fā)展形勢下需要重新考量，而且分湖區(qū)的研究，可能難以全面客觀衡量經濟增長對整個湖泊水體水質的影響. 太湖上游流域入湖污染負荷的增加是導致近年太湖水質下降的主要因素，其中入湖廢水和磷污染物是重要組成部分，控制廢水排放和入湖TP負荷成為湖泊富營養(yǎng)化治理的重要措施. 但由于農業(yè)面源污染及入湖TP負荷的長期監(jiān)測資料的缺乏，難以估算廢水排放總量及入湖TP負荷的變化，所以借助模型對其進行量化的模擬評估和變化分析具有重要的現(xiàn)實意義.

本文結合已有文獻資料，主要評估了太湖上游流域經濟發(fā)展水平，利用EKC定量模型模擬分析經濟發(fā)展與工業(yè)廢水排放量、廢水排放總量和入湖TP負荷的關系及其隨時間的變化，為太湖水環(huán)境保護和流域管理提供參考.

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 EKC模型

環(huán)境壓力和收入的環(huán)境庫茲涅茨曲線理論關系式為：

(1)

式中，i為某個區(qū)域，y為環(huán)境壓力指標；α為常量；β為待估計系數(shù)；x為對應i區(qū)域內第t年的人均GDP；ε為誤差項.

當β3=0時，式(1)為典型的倒U型EKC方程，且轉變點為x=-β1/(2β2). 根據(jù)前人的研究[6，9]，水體指標選取二次項模型模擬效果較好. 本文選擇最高次二次項的EKC模型對太湖上游流域的經濟數(shù)據(jù)和環(huán)境壓力指標進行模擬.

1.2 數(shù)據(jù)搜集和處理

太湖是大型淺水湖泊，平均水深為1.9m，水表面積為2338km2，流域面積為36895km2. 本研究區(qū)域集中于太湖流域上游來水區(qū)，入湖水系包括長興水系、東西苕溪水系、宜溧河水系和武進-直湖水系，上游流域面積為19055km2[12]，包括常州、無錫、湖州三市行政管轄區(qū)域. 各市人均GDP數(shù)據(jù)、廢水排放量數(shù)據(jù)的搜集和來源見表1. 太湖上游流域的工業(yè)廢水排放量(1990-2012年)、廢水排放總量(2005-2012年)數(shù)據(jù)為三市之和，人均GDP(1978-2012年)為三市GDP總量與總人口的比值. 太湖TP濃度數(shù)據(jù)年份為1987-2012年，來自“1998-2012年太湖流域省界水體水資源質量狀況通報”及“2003-2012年太湖流域及東南諸河水資源公報”. 太湖入湖TP負荷數(shù)據(jù)來自參考文獻[11-13]、[17-19]等. 本研究限于討論隨著廢水排放經河流或巷道入湖的TP負荷，不包括大氣降塵、降水等.

對常州、無錫、湖州和太湖上游流域的人均GDP與廢水排放量進行EKC模擬，及對太湖上游流域人均GDP與入湖TP負荷進行EKC模擬，并計算開始出現(xiàn)下降的人均GDP及對應年份. 為消除通貨膨脹的影響，以1978年為基期對歷年人均GDP進行調整. 太湖上游流域人均GDP和湖泊年均TP濃度數(shù)據(jù)在擬合前分別進行自然對數(shù)轉換. 所有數(shù)據(jù)處理在MicrosoftExcel2007和SPSS13.0軟件中進行，采用Origin8.0軟件進行制圖.

三要擴大移民增收途徑，建立符合當?shù)貙嶋H的農村合作組織，鼓勵移民通過勞務輸出、物業(yè)經濟、土地林地流轉、旅游服務業(yè)、農家樂、家庭農莊等多種方式增加收入。

表1 太湖上游流域經濟發(fā)展指標和廢水排放量數(shù)據(jù)來源*

*1為《2013年常州統(tǒng)計年鑒》；2為《2013年無錫統(tǒng)計年鑒》；3為2007-2013年《湖州統(tǒng)計年鑒》；4為1997-2012年無錫市環(huán)境狀況公報；5為參考文獻[16]；6為2006-2012年湖州市環(huán)境狀況公報；7為2005年常州市區(qū)環(huán)境狀況公報；8為根據(jù)2005年常州地區(qū)廢水排放總量資料和2005-2012年無錫地區(qū)工業(yè)廢水排放量比例(平均值為0.633)，取2006-2012年常州地區(qū)工業(yè)廢水排放量比例為0.633估算廢水排放總量.

2 結果與分析

2.1 太湖TP濃度和人均GDP的關系

圖1 1978-2012年太湖上游流域人均GDPFig.1 GDP per capita in the upstream of Lake Taihu Basin during 1978-2012

太湖上游流域人均GDP從1978年的576元增加至2012年的96177元，2011年無錫的人均GDP率先突破10萬元(為107437元)，至2012年區(qū)域人均GDP從大到小依次為無錫>常州>湖州(圖1). 以1978年為計算基期，在1978-2012年，常州、無錫、湖州3個地區(qū)的人均GDP增幅達29.4～38.1倍，年平均增速為10.3%～11.8%，其中無錫人均GDP年平均增速最大，其次為常州、湖州.

1987-2012年，太湖年平均TP濃度總體呈波動上升趨勢，從1987年的0.029 mg/L上升至2012年的0.071 mg/L，年平均值為0.091 mg/L. 太湖從1990s開始，水體已進入富營養(yǎng)化狀態(tài). 太湖年平均TP濃度與上游流域人均GDP的EKC擬合方程為ln TP=-22.64+4.67 ln GDP-0.27 ln2GDP(R2=0.303，P<0.001)，呈倒U型曲線(圖2). 出現(xiàn)下降趨勢的轉折點人均GDP為6216.2元，對應年份為2001-2002年，與程曦等[15]預測的太湖TP濃度出現(xiàn)下降的年份一致.

圖2 太湖年平均TP濃度與上游流域人均GDP的EKC擬合(數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)轉換)Fig.2 The simulation of EKC between annual mean TP concentration of Lake Taihu and GDP per capita in the upstream of Lake Taihu Basin

2.2 廢水排放量和人均GDP的關系

1990-2012年，太湖上游流域的年工業(yè)廢水排放量為37008×104～93036×104t，年平均值為64799×104t. 其中無錫的年平均工業(yè)廢水排放量最大，為32813×104t，這與該地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平高有關，而常州、湖州地區(qū)的年平均工業(yè)廢水排放量分別為22269×104、9716×104t. 各地區(qū)工業(yè)廢水排放量與人均GDP的EKC模擬結果均達顯著水平(P<0.001)；常州、無錫的EKC均呈倒U型，表明這2個區(qū)域的工業(yè)廢水排放量近年來開始出現(xiàn)下降趨勢；而湖州地區(qū)呈上升趨勢，表明該區(qū)域工業(yè)發(fā)展水平仍在增長；但上游流域的工業(yè)廢水排放量從2011年開始有所降低(表2，圖3). 從EKC模擬中計算各地區(qū)工業(yè)廢水排放量開始下降的轉折點人均GDP及年份：常州為10337.2元(2007-2008年)；無錫為15744.6元(2006-2007年)；湖州為13875.8元，因超過該地區(qū)所搜集資料的人均GDP最高值，則對湖州的人均GDP增長采用指數(shù)模型模擬，以1978年為基年，并作為第1年，則湖州人均GDP增長模型為GDP=262.59 e0.1067α(R2=0.996，P<0.001)，其中α=(年份-1978)+1，用此模型估算的轉折點人均GDP對應年份為2014-2015年；太湖上游流域為11568.8元(2006-2007年)(表2). 經濟發(fā)展水平高的地區(qū)對應的工業(yè)廢水排放量下降年份可能提前.

2001-2012年，太湖上游流域年廢水排放總量為93707×104～149321×104t，年平均值為93707×104t. 常州的廢水排放總量數(shù)據(jù)為根據(jù)表1的估算. 年均廢水排放總量從大到小表現(xiàn)為無錫(56631×104t)>常州(44404×104t)>湖州(19914×104t). EKC模擬中廢水排放總量開始下降的人均GDP及年份在各地區(qū)分別為：常州為11375.0元(2008-2009年)、無錫為18095.1元(2008-2009年)、湖州為11761.3元(2012-2013年)、太湖上游流域為12954.6元(2008-2009年)(表2，圖4). 各區(qū)域廢水排放總量下降年份比工業(yè)廢水排放量下降年份存在滯后性，一般延后2年左右.

表2 太湖上游流域1990-2012年工業(yè)廢水排放量和2001-2012年廢水排放總量與人均GDP的EKC擬合結果

1) 常州地區(qū)EKC模擬中廢水排放總量數(shù)據(jù)為估算值，見表1.

圖3 太湖上游流域工業(yè)廢水排放量與人均GDP的EKC擬合Fig.3 The simulations of EKC between the industrial wastewater and GDP per capita in the upstream of Lake Taihu Basin

圖4 太湖上游流域廢水排放總量與人均GDP的EKC擬合Fig.4 The simulations of EKC between the total wastewater discharge and GDP per capita in the upstream of Lake Taihu Basin

2.3 太湖入湖TP負荷和人均GDP的關系

2005-2010年，太湖入湖TP負荷(y)與上游流域廢水排放總量(x)呈正相關關系，線性擬合方程為y=-1635.66+0.0248x(R2=0.483，P=0.046)，表明太湖入湖TP負荷隨著上游流域廢水排放總量的增加而呈增加趨勢.

太湖入湖TP負荷與上游流域人均GDP的EKC擬合方程為：y=1094.45+0.12 GDP-4.67×10-6GDP2(R2=0.217，P<0.001). 前期入湖TP負荷隨著上游流域人均GDP的增加而增加，處在EKC倒U型曲線前段，但是后期特別是近年來開始下降，且湖水TP濃度的下降可能也預示著入湖TP負荷在近年有降低的趨勢(圖5). 模擬中入湖TP負荷開始下降時的人均GDP為12572.8元，對應年份為2007-2008年. 入湖TP負荷不僅受經濟發(fā)展水平的影響，也與區(qū)域經濟產業(yè)結構及環(huán)境治理等因素有關[3，15]，這可能導致EKC擬合的R2偏低. 1990s以前，入湖TP負荷模擬值逐漸從850 t/a過渡到1200 t/a；1990s以后，入湖TP負荷一般大于1300 t/a，最高不超過2000 t/a.

3 討論

3.1 太湖上游流域人均GDP

圖5 太湖入湖TP負荷與上游流域人均GDP的EKC擬合Fig.5 The simulation of EKC between the influent TP load of Lake Taihu and GDP per capita in the upstream of Lake Taihu Basin

人均GDP作為衡量區(qū)域經濟發(fā)展水平的一個綜合指標，受產業(yè)結構、人口、科學技術、市場政策、國際貿易等多種因素影響[3]，可用來比較不同區(qū)域的經濟社會發(fā)展程度. 在本研究中，太湖上游流域的各地區(qū)人均GDP及增速存在較大差異，產業(yè)結構的不同及其發(fā)展導致經濟發(fā)展水平不一. 1978-2012年，常州、無錫地區(qū)均以第二產業(yè)(工業(yè))為主，比重均在53%以上，隨著第一、二產業(yè)比重均向第三產業(yè)轉移，第三產業(yè)比重在常州、無錫分別從1978年的17.4%、14.1%上升至2012年的45.2%、43.9%；湖州地區(qū)的第二、三產業(yè)比重分別從1980年的40.2%、19.6%不斷增加至2012年的53.4%、39.1%，第一產業(yè)比重大幅下降. 由此看出，太湖上游流域的經濟在改革開放后，工業(yè)、服務業(yè)快速發(fā)展，國內生產總值不斷增加，人們的收入、生活水平也得到不斷提高，消費能力和潛力增加. 同時，人均GDP考慮了人口因素，在一定程度上較公平地評估了不同區(qū)域的整體經濟社會發(fā)展狀況. 另外，經濟發(fā)展水平的提高也意味著更多副產品(如工業(yè)“三廢”、生活廢污水、農業(yè)化肥流失等)產生的污染排放量相應增加，對環(huán)境造成愈來愈大的負面壓力，并可能影響經濟的可持續(xù)發(fā)展.

3.2 太湖上游流域廢水排放及入湖總磷

太湖上游流域的經濟在快速發(fā)展的同時，廢水排放、入湖TP負荷量也在不斷變化，并影響到下游受納水體太湖的富營養(yǎng)化進程.

首先，流域經濟發(fā)展使得用水量不斷增加，促使廢水、磷污染物排放量增加. 經濟發(fā)展與資源的消耗利用與用水量緊密相關，且存在正相關關系[2-3]. 太湖流域用水量從1980年的234×108m3上升至2012年的349.5×108m3，廢污水排放量從2003年的53.4×108t上升至2012年的64.3×108t，其中第二產業(yè)和城鎮(zhèn)居民生活廢水排放占60%～80%，第三產業(yè)廢水排放量從2003年的6.6×108t大幅增至2012年的14.0×108t. 太湖上游流域常州、無錫地區(qū)的工業(yè)廢水排放量及廢水排放總量與人均GDP呈倒U型關系，表明常州、無錫的廢水排放并非一直增長，在近年已出現(xiàn)下降趨勢. 這可能與該區(qū)域的新能源、電子、生物醫(yī)藥、軟件等新興產業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展有關，使傳統(tǒng)的機械、冶金、化工、紡織服裝等廢水排放量大的行業(yè)GDP比重逐漸下降，從而對人均GDP的貢獻降低，且愈來愈嚴格的環(huán)保監(jiān)管和治理，使得廢水排放隨人均GDP升高而趨于下降. 而湖州地區(qū)的工業(yè)廢水排放、廢水排放總量與人均GDP關系為倒U型曲線前期，模擬分別從2012-2013、2014-2015年出現(xiàn)下降，比常州、無錫地區(qū)的轉折時間晚，這可能是因為湖州是太湖流域第一產業(yè)比重最高的地區(qū)(8.0%)，農業(yè)用水和排水量較大，且工業(yè)以紡織、機械、非金屬礦物制造、冶金、電力、化工等傳統(tǒng)行業(yè)為主，廢水排放還在增長. 但從2003年起湖州啟動了創(chuàng)建“全國文明城市”、“生態(tài)市”等工程，隨著環(huán)保投入和工業(yè)節(jié)水力度加大，一定程度上減少了廢水及污染物的排放.

而入湖TP主要為有機磷，大部分來自太湖周圍的城鎮(zhèn)和農田排出的洗滌劑、殺蟲劑、化肥等廢污水，其入湖量的增加是太湖近年來TP負荷變幅增大的主要原因[12-13，17]. 太湖流域工業(yè)廢水排放TP負荷約占入湖TP負荷的16%，雖然近年來工業(yè)廢水的處理一定程度上減少了磷污染物的排放，但生活用水及廢水排放量的大幅增加、含磷化學品的大量使用，及污水處理率不足20%[10]等因素，使得工業(yè)點源污染治理帶來的環(huán)境改善成效大大減弱. 但本研究考慮廢水排放總量(包含工業(yè)、生活廢水排放量)占入湖TP負荷的比例達50%以上[13]，對其EKC模擬更有現(xiàn)實意義. 模擬中入湖TP負荷與上游流域廢水排放總量呈顯著正相關，雖然農業(yè)面源污染產生的TP排放因無資料尚未計入，但廢水排放總量、入湖TP負荷與人均GDP的EKC模擬均達顯著水平，所以從EKC模型的模擬統(tǒng)計上分析并看待入湖TP負荷隨著經濟發(fā)展變化有一定的合理性.

其次，產業(yè)結構變化會逐漸改變廢水排放量和入湖TP負荷. 太湖上游流域各區(qū)域以第二、三產業(yè)為主，特別是電力、紡織、化工、冶金等制造加工業(yè)及服務行業(yè)的快速發(fā)展，使得廢水排放和入湖總磷在過去長期增加. 而新時期下資源密集型產業(yè)不斷向技術密集型產業(yè)轉移，如常州、無錫確立以新能源、新材料、節(jié)能環(huán)保、電子信息、生物醫(yī)藥等為主的戰(zhàn)略性新興產業(yè)，調整、優(yōu)化產業(yè)結構，湖州也在大力支持高新技術產業(yè)發(fā)展，同時提高工業(yè)用水效率，使得萬元工業(yè)增加值用水量不斷下降，進一步減少廢水排放. 雖然研究表明太湖上游流域的工業(yè)點源污染基本得到控制[20]，工業(yè)廢水排放占廢水排放總量比例不斷下降，但2012年仍超過52%，且新興的高科技產業(yè)尚處于初級發(fā)展階段，第二產業(yè)中紡織、化工、冶金等重污染行業(yè)的污染物排放量仍然偏高，第三產業(yè)特別是生產型服務業(yè)發(fā)展滯后. 同時服務行業(yè)、居民生活含磷廢水排放增加及農田果園的高磷耕作方式、漁業(yè)養(yǎng)殖等都會增加入湖TP負荷[12，17]. 所以工業(yè)廢水的治理，使得農業(yè)廢水排放比重逐漸上升，在新形勢下需要重點關注和治理.

再次，區(qū)域環(huán)境政策及保護力度的不同，使得廢水排放量及入湖TP負荷變化存在區(qū)域差異. 太湖上游流域作為入湖主要集水區(qū)，需要限制廢水排放總量，并執(zhí)行嚴格的水污染物排放標準. 雖然常州、無錫地區(qū)近年來加大了節(jié)水減排、黑臭河道整治、污水處理廠建設、環(huán)保執(zhí)法監(jiān)管力度，但實際監(jiān)測的生活廢水排放量及廢水排放總量到2011年才有所下降，農村生活污水治理覆蓋率仍然較低，入湖河道水質普遍較差. 如2010年河斷面水質Ⅴ類的入湖河流就包括無錫的梁溪河、直湖港，常州的武進港、太滆運河，主要污染因子為TP和氨氮，致使太湖北部的梅梁灣和竺山灣污染較為嚴重. 湖州地區(qū)的廢水排放量還未明顯下降，但工業(yè)廢水排放達標率在2000年以后達95%以上，隨后在2004-2006年全面對農村環(huán)境進行重點整治，并于2008年推進重點項目節(jié)能減排及建設25個鎮(zhèn)級污水處理設施. 環(huán)保力度的加強使得湖州的主要入湖水質較好，至2013年連續(xù)5年入太湖河流斷面水質保持Ⅲ類水標準，所以西部沿岸湖區(qū)污染相對較輕[17]. 而太湖流域河流水質普遍較差的現(xiàn)實，如2003-2010年整個太湖流域河流85%～90%河長比例全年期水質劣于Ⅲ類，更加促使了《太湖流域管理條例》的制定和實施(自2011年11月起施行)，為保護流域內水資源和水環(huán)境安全提供總的準則. 其中對TP的削減力度最大，2015年比2010年削減22.8%. 另外，雖然2007年以來太湖流域城鎮(zhèn)污水處理能力迅速提高，但農村污水處理設施的建設存在不足，農業(yè)用水效率也有待提高，需要采取工程、技術和經濟等綜合性節(jié)水農業(yè)措施，嚴格控制農業(yè)用水量增長. 提高工業(yè)、城市生活節(jié)水，嚴格監(jiān)管和減少污染排放，加強入湖河網污水攔截和處理，大力發(fā)展循環(huán)經濟和清潔生產，并轉變農業(yè)高磷耕作和漁業(yè)養(yǎng)殖方式等措施，有利于降低廢水排放及TP入湖量.

3.3 環(huán)境庫茲涅茨曲線模擬的適用性和局限性

一方面，EKC模型的選擇及應用展現(xiàn)了一種環(huán)境與經濟發(fā)展的關系，同時提供了一種從經濟發(fā)展角度思考湖泊水環(huán)境演變的方式. 依靠第二、三產業(yè)發(fā)展帶動的經濟增長，使得污染負荷排放量快速增加，只有從源頭控制污染排放，轉變經濟增長方式，調整產業(yè)結構，依靠技術、政策的投入提高污染物排放標準，從而減少入湖污染負荷. 在經濟社會較為發(fā)達的地區(qū)，人們對環(huán)境質量的要求較高，環(huán)境壓力有在相對較低的人均GDP階段越過EKC下降的可能，這也是EKC模擬揭示的現(xiàn)象，對現(xiàn)實有重要的指示意義. 另一方面，EKC是經驗模型，模型及環(huán)境壓力指標選取的局限可能導致不同的擬合線型和變化趨勢. 廢水排放、入湖TP負荷和湖水TP濃度三者關系密切，是太湖水環(huán)境變化的重要環(huán)境壓力指標，且均與經濟指標呈倒U型關系. 而其他指標如COD、氨氮、總氮濃度等增加也是引起太湖水質下降的重要因素，但含碳、氮污染物參與地球化學循環(huán)更加復雜，需要我們未來重點研究. 而且EKC模擬的準確性需依賴大量連續(xù)時間的精確樣本數(shù)據(jù)和未來監(jiān)測數(shù)據(jù)的檢驗，其內在解釋性機理還較弱，需要更深入的研究.

4 結論

1)以1978年為計算基期，1978-2012年太湖上游流域人均GDP年均增速為10.3%～11.8%，1987-2012年太湖TP濃度年平均值為0.091 mg/L，兩者EKC擬合表明太湖TP濃度從2001-2002年出現(xiàn)下降趨勢.

2)1990-2012年，太湖上游流域年均工業(yè)廢水排放量為64799×104t，年均廢水排放總量為93707×104t，EKC擬合出現(xiàn)下降年份分別為2006-2007年、2008-2009年.

3)入太湖TP負荷與太湖上游流域廢水排放總量呈正相關，EKC擬合出現(xiàn)下降年份為2007-2008年；在1978-2012年，入太湖TP負荷在1990s以前為850～1200 t/a，在1990s以后一般大于1300 t/a，最高不超過2000 t/a.

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Effects of economic development on wastewater discharge and influent total phosphorus load in the upstream of Lake Taihu Basin

WU Pan1， QIN Boqiang1， YU Ge1， ZHOU Jian1& ZHOU Li2

(1：NanjingInstituteofGeographyandLimnology，ChineseAcademyofSciences，Nanjing210008，P.R.China2：SchoolofPetrochemicalEngineering，ChangzhouUniversity，Changzhou213164，P.R.China)

In the upstream Lake Taihu Basin， economic development affects the discharge amount of wastewater and influent total phosphorus (TP) load. In order to reveal the trend of water environment quality with economy in the Lake Taihu Basin， we simulated the relationships between wastewater discharge， influent TP load and Gross Domestic Product (GDP) per capita for the upstream Lake Taihu Basin (1978-2012) using Environmental Kuznets Curve (EKC) models. The results showed that the average annual growth rate of GDP per capita was 10.3%-11.8% based on 1978 prices in the upstream Lake Taihu Basin. Meanwhile， during 1990-2012， the annual mean discharge amount of industrial wastewater and the annual mean total discharge amount of wastewater were 647.99 million tons and 937.07 million tons， respectively. The export of EKC models revealed that both of industrial wastewater and total wastewater discharge had inverted-U-shaped relationships with GDP per capita， and decreased during 2006- 2007 and 2008-2009， respectively. Moreover， influent TP load was positively related with the total wastewater discharge in the upstream of Lake Taihu Basin， presenting an inverted-U-shaped relationship with GDP per capita and declining during 2007-2008. During 1978-2012， the influent TP load ranged from 850 t/a to 1200 t/a before 1990s； increased to 1300-2000 t/a after 1990s. The EKC models provided scientific evidence for estimating wastewater discharge and the influent TP load as well as their changeable trends for the upstream Lake Taihu Basin from an economic perspective.

Phosphorus pollutant； GDP per capita； Environmental Kuznets Curve； discharge amount of wastewater； the upstream of Lake Taihu Basin

J.LakeSci.(湖泊科學)， 2015， 27(6)： 1107-1114

DOI 10.18307/2015.0616

?2015 byJournalofLakeSciences

*國家自然科學基金重點項目(41230744)和國家水體污染控制與治理科技重大專項(2012ZX07101-010)聯(lián)合資助.

2014-11-05收稿；2015-02-04收修改稿.

吳攀(1988～)，男，博士研究生；E-mail：wupan11@163.com.

**通信作者； E-mail：qinbq@niglas.ac.cn.