蔣松演,花 慧,袁增偉,高晶蕾

中國(guó)居民消費(fèi)磷足跡時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)因素研究

蔣松演1*,花 慧2,袁增偉2,高晶蕾3

(1.南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院,江蘇 南京 210044；2.南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院,江蘇 南京 210023；3.江蘇龍環(huán)環(huán)境科技有限公司,江蘇 常州 213000)

在磷足跡內(nèi)涵界定及其計(jì)算模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,探究了中國(guó)城鄉(xiāng)居民食物消費(fèi)磷足跡的時(shí)空格局,并解析了其驅(qū)動(dòng)機(jī)制.結(jié)果表明: 1978～2018年間,中國(guó)食物消費(fèi)磷資源和磷污染足跡分別增長(zhǎng)了6倍和4倍,達(dá)到2018年的715.9萬(wàn)t和78.7萬(wàn)t,其中城鎮(zhèn)居民是主要貢獻(xiàn)源,占比分別達(dá)到67%和64%.從結(jié)構(gòu)上看,城鄉(xiāng)食物消費(fèi)磷資源足跡均由葷食主導(dǎo),其中家禽、水產(chǎn)品和蛋奶消費(fèi)的磷資源足跡占比不斷增加;而磷污染足跡主要源于上游食物生產(chǎn)過(guò)程,其中種植業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)增幅最為顯著.我國(guó)31個(gè)省市食物消費(fèi)磷資源足跡和磷污染足跡在空間分布上具有一致性,呈現(xiàn)從東向西減小的趨勢(shì),東部省市諸如廣東、上海、江蘇、北京和山東等遠(yuǎn)高于其他地區(qū),并且具有高度的空間集聚性,在東部沿海形成高-高(H-H)聚集區(qū).因此調(diào)控磷開發(fā)利用活動(dòng)的資源環(huán)境壓力需要著眼于這些重點(diǎn)區(qū)域.我國(guó)食物消費(fèi)磷足跡增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是利用效率下降、消費(fèi)水平提升和飲食結(jié)構(gòu)改變,因此有效提升食物生產(chǎn)的養(yǎng)分利用效率和引導(dǎo)合理的消費(fèi)理念和飲食習(xí)慣是減緩磷的開發(fā)活動(dòng)資源環(huán)境壓力的重要途徑.

磷足跡；時(shí)空格局；變化趨勢(shì)；影響因素；資源；污染

磷是農(nóng)作物生長(zhǎng)不可或缺的營(yíng)養(yǎng)元素,而磷礦石是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中磷的主要來(lái)源.然而,隨著全球磷肥施用規(guī)模的大幅度提升,地球上有限的磷礦資源面臨著耗竭的威脅[1-2].據(jù)報(bào)道,中國(guó)磷礦石儲(chǔ)量約32億t(折30% P2O5,下同),以2018年1.2億t的開采規(guī)模估算,全國(guó)磷礦僅能維持未來(lái)約27a的需求[3].而根據(jù)預(yù)測(cè),至2050年,中國(guó)糧食需求將保持穩(wěn)步增長(zhǎng)[4],將進(jìn)一步加劇磷資源的供需矛盾,與此同時(shí),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的磷中部分會(huì)直接排放入水體,成為水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要驅(qū)動(dòng)因素[5-6].《2019中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示,我國(guó)110個(gè)重要湖泊中30%水質(zhì)為Ⅳ類及以下,總磷是主要污染指標(biāo)之一[7].面對(duì)磷資源危機(jī)和水體富營(yíng)養(yǎng)化的雙重挑戰(zhàn),亟需著力推進(jìn)磷資源的有效利用.而科學(xué)評(píng)估磷開發(fā)利用活動(dòng)的資源環(huán)境影響,并分析演化規(guī)律和驅(qū)動(dòng)機(jī)制,將為推進(jìn)磷資源的有效利用提供理論支撐.

以往對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)磷循環(huán)的研究主要采用物質(zhì)流分析方法展開.Villalba等[8]和Cordell等[9]研究發(fā)現(xiàn)磷礦石開采后,70%～90%都會(huì)被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),所以食物系統(tǒng)往往是社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)磷循環(huán)研究關(guān)注的重點(diǎn).例如,Chen等[10]對(duì)全球生產(chǎn)和消費(fèi)系統(tǒng)的磷循環(huán)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析,發(fā)現(xiàn)每年投入的磷僅有約22%能通過(guò)食物被人類消費(fèi).Chowdhury等[11]分析了澳大利亞農(nóng)業(yè)區(qū)域的磷物質(zhì)循環(huán),發(fā)現(xiàn)畜牧業(yè)消耗了當(dāng)?shù)?0%的磷輸入.劉毅等[12]通過(guò)靜態(tài)物質(zhì)流分析模型研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)磷循環(huán)系統(tǒng)在整體上呈較為典型的、開放式物質(zhì)流結(jié)構(gòu).此外,省份[13]、城市[14]和流域[15-16]等尺度上的磷循環(huán)也不斷受到重視.但由于缺乏系統(tǒng)的分析指標(biāo),大部分研究對(duì)結(jié)果的探討局限于描述性分析,不利于研究結(jié)果表征和不同研究間的比較分析.

“足跡”方法是測(cè)度人類活動(dòng)資源環(huán)境壓力較為規(guī)范有效的工具[17].自Rees等[18]首次提出采用”生態(tài)足跡”來(lái)衡量區(qū)域的資源承載力,足跡的概念不斷被拓展,形成了如”水足跡”、”碳足跡”、”氮足跡”等一系列足跡指標(biāo),被廣泛應(yīng)用于水資源、氣候變化、氮污染等問(wèn)題的研究[19-23].關(guān)于磷足跡的研究起步較晚,Wang等[24]首先采用磷足跡這一術(shù)語(yǔ)來(lái)表征食物生產(chǎn)系統(tǒng)磷流量,但并未對(duì)磷足跡概念進(jìn)行明確界定.Metson等[25]較早定義了磷足跡的概念,認(rèn)為它是滿足區(qū)域居民食物消費(fèi)所需開采的礦石磷量.張丹等[26]和許肅等[27]通過(guò)分析磷在生產(chǎn)消費(fèi)各個(gè)過(guò)程間的流動(dòng)關(guān)系,定義磷足跡為生產(chǎn)所需食物中投入的磷量.也有學(xué)者針對(duì)單種農(nóng)產(chǎn)品,認(rèn)為磷足跡是生產(chǎn)該產(chǎn)品生命周期過(guò)程的磷素需求量[28].此外,Li等[29]研究了食品廢棄物中的磷足跡,食物浪費(fèi)中隱含的磷足跡相當(dāng)于中國(guó)每年磷肥消耗量的約16%.總體而言,目前已經(jīng)有相關(guān)研究對(duì)磷足跡概念和估算方法進(jìn)行了探索,但在磷足跡概念界定方面并未形成共識(shí);在應(yīng)用方面主要集中于區(qū)域整體層面,鮮有關(guān)注區(qū)域內(nèi)部磷足跡時(shí)空演化規(guī)律;在研究體系方面,多側(cè)重建立磷足跡的估算方法,缺乏對(duì)綜合定性及定量方法的磷足跡影響機(jī)制的討論.

本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于從資源和污染雙重視角界定了食物消費(fèi)磷足跡內(nèi)涵及其核算模型,分析了中國(guó)省域尺度城鄉(xiāng)居民食物消費(fèi)磷足跡的時(shí)空分布特征,并綜合采用驅(qū)動(dòng)壓力響應(yīng)模型和空間自相關(guān)分析方法,揭示了磷足跡變化的影響因素及其空間異質(zhì)性特征,研究成果可以為我國(guó)實(shí)現(xiàn)磷足跡有效調(diào)控提供數(shù)據(jù)支持.

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

1.1 磷足跡模型框架

圖1 食物生產(chǎn)和消費(fèi)系統(tǒng)磷代謝模型框架

根據(jù)所研究物質(zhì)代謝方式的差異,足跡可以分為資源足跡和排放足跡,分別用于測(cè)度開采自然資源產(chǎn)生的環(huán)境壓力和污染排放造成的環(huán)境影響.如圖1所示,食物生產(chǎn)和消費(fèi)的磷代謝過(guò)程開始于礦石的開采,經(jīng)過(guò)化工業(yè)、種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)等生產(chǎn)為食品被人類消費(fèi);在此過(guò)程中部分磷會(huì)排入水體,成為富營(yíng)養(yǎng)化的重要成因.由于磷代謝過(guò)程會(huì)造成資源和環(huán)境的雙重壓力,本文將食物消費(fèi)的磷足跡定義為磷資源足跡(PFr)和磷污染足跡(PFp),分別指居民所消費(fèi)食物的生產(chǎn)和消費(fèi)生命周期過(guò)程所需承擔(dān)的磷資源投入量和水體排放量,主要考慮7個(gè)子系統(tǒng)(圖1):化工業(yè)(1)、種植業(yè)(2)、畜禽養(yǎng)殖(3)、水產(chǎn)養(yǎng)殖(4)、食品加工(5)、居民消費(fèi)(6)和廢物處理(7).對(duì)于PFr,本文以6中的食物消費(fèi)量為基礎(chǔ),研究與其直接相關(guān)的上游生產(chǎn)子系統(tǒng)(2、3和4)所需承擔(dān)的磷資源投入總量(式1),包括直接輸入的磷量(土壤磷、天然飼料、凈進(jìn)口的化肥和飼料)和來(lái)源于其上游子系統(tǒng)的磷輸入量.對(duì)于PFp,本文以6中的食物消費(fèi)量為基礎(chǔ),研究居民食物消費(fèi)需要承擔(dān)的各子系統(tǒng)(1～7)向水體排放的磷量(S1～S7).

式中:表示居民消費(fèi)的食物類型;R表示生產(chǎn)該類型食物所需投入的磷資源總量.

1.2 磷足跡計(jì)算方法

本研究首先根據(jù)物質(zhì)平衡原理,計(jì)算子系統(tǒng)的磷輸入和輸出:

式中:=1,2...7表示本研究中考慮的7個(gè)子系統(tǒng);I表示輸入子體系的磷量;O表示子體系輸出的磷量;A表示子體系的平衡項(xiàng).

磷輸入和輸出主要采用三種方法計(jì)算.(1)獨(dú)立方程,用于計(jì)算可獲得活動(dòng)量水平的磷量.例如3中畜禽產(chǎn)品的磷量采用畜禽出欄量乘以畜禽活體的含磷系數(shù)得到.(2)從屬方程,即需要依賴獨(dú)立方程的結(jié)果計(jì)算的磷量,例如3中磷輸入總量采用畜禽出欄活體中的磷量加畜禽糞尿中的磷量得到.(3)平衡方程,用于計(jì)算無(wú)法準(zhǔn)確分析的磷量,例如3中天然飼料輸入的磷量則采用3的輸入總量減來(lái)源于2和凈進(jìn)口的飼料中磷輸入量得到.

對(duì)于PFr,本研究采用式(4)計(jì)算:

式中:表示居民消費(fèi)的食物類型;=2, 3, 4分別表示與生產(chǎn)食物直接相關(guān)的子系統(tǒng)2、3和4(圖1);Q表示居民消費(fèi)的食物中含磷的量,采用總?cè)丝凇⑹澄锏娜司M(fèi)量及其含磷系數(shù)相乘得到;γ表示子系統(tǒng)S的磷資源足跡因子,采用式(5)計(jì)算:

式中:P表示子系統(tǒng)S的產(chǎn)品中的含磷量,采用產(chǎn)品的產(chǎn)量及其含磷系數(shù)相乘得到,這里的產(chǎn)品指經(jīng)過(guò)子系統(tǒng)5加工后的可食用部分;I1表示子系統(tǒng)S的輸入中來(lái)源于上游子系統(tǒng)S1的磷量;IM表示子系統(tǒng)S中來(lái)源于凈進(jìn)口的原料量;I2表示來(lái)源于土壤或天然飼料的磷量;γ-1表示S的上游子系統(tǒng)的磷資源足跡因子.

在PFp的計(jì)算中,5個(gè)生產(chǎn)子系統(tǒng)(1～5)和其他2個(gè)子系(6～7)統(tǒng)略有不同.對(duì)生產(chǎn)子系統(tǒng),本研究采用式(6)計(jì)算:

式中:和Q的含義同式4.ε表示磷污染足跡因子,采用公式(7)計(jì)算:

式中:E表示子系統(tǒng)S向水體排放的磷量;k表示子系統(tǒng)S的產(chǎn)品中輸入子系統(tǒng)的磷量.

6和7的磷污染足跡采用式(8)計(jì)算:

式中:表示居民消費(fèi)和廢水處理子系統(tǒng)(圖1);ε表示子系統(tǒng)的磷污染足跡因子,采用式(9)計(jì)算.

考慮進(jìn)出口影響的過(guò)程中,首先將產(chǎn)品分為用于居民食物和用于原料的兩類,前者包括大米、小麥、蔬菜和水果產(chǎn)品,后者包括化肥、玉米、大豆和油菜籽(將大豆和油菜籽歸入原料主要是由于中的磷,在榨油后進(jìn)入食用油的比例僅為0.4%,絕大部分進(jìn)入豆粕或菜籽餅用作飼料).對(duì)于食物,本文假設(shè)國(guó)內(nèi)外其生產(chǎn)系統(tǒng)具有相同的磷資源足跡因子,在該假設(shè)下無(wú)需區(qū)分居民消費(fèi)的食物究竟是來(lái)源于國(guó)內(nèi)還是國(guó)外.而對(duì)于生產(chǎn)原料的產(chǎn)品,本研究假設(shè)國(guó)內(nèi)外其上游生產(chǎn)系統(tǒng)的具有相同的磷資源足跡因子.

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究中,1978～2018年國(guó)家層面的人均食物消費(fèi)量、城鄉(xiāng)人口、產(chǎn)量、人均消費(fèi)支出、廢水處理率、水產(chǎn)品產(chǎn)量、作物產(chǎn)量、畜禽產(chǎn)量、水產(chǎn)品產(chǎn)量和化肥施用量等數(shù)據(jù)來(lái)源于各類統(tǒng)計(jì)年鑒[30-34], 進(jìn)出口數(shù)據(jù)來(lái)源于FAOSTAT數(shù)據(jù)庫(kù)[35].由于2013年之后,國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)城鎮(zhèn)居民食物消費(fèi)的統(tǒng)計(jì)中考慮了在外消費(fèi)的食物,相對(duì)更客觀.所以本研究以2013年及之后人均食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在不改變2013年前城市居民食物消費(fèi)數(shù)據(jù)整體變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行整體校正,消除統(tǒng)計(jì)口徑造成的數(shù)據(jù)突變.省級(jí)尺度主要考慮除港澳臺(tái)以外的中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)1980、1990、2000、2010和2018年5個(gè)時(shí)間斷面,數(shù)據(jù)來(lái)源于各類統(tǒng)計(jì)資料[36-42].省級(jí)地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)1:400萬(wàn)數(shù)據(jù).

表1 種植業(yè)相關(guān)含磷系數(shù)

表2 養(yǎng)殖業(yè)和食物加工業(yè)相關(guān)系數(shù)

注:魚、蝦、蟹的各系數(shù)單位均為%.

本研究中的化肥生產(chǎn)的產(chǎn)物和排污系數(shù)分別為228.7g P/t產(chǎn)品和9.0g P/t產(chǎn)品,磷石膏產(chǎn)生系數(shù)為2.56t/t產(chǎn)品,磷石膏含磷系數(shù)0.81%;飼鈣生產(chǎn)的產(chǎn)物和排污系數(shù)分別為2700g P/t產(chǎn)品和6g P/t產(chǎn)品,磷石膏產(chǎn)生系數(shù)為2.79t/t產(chǎn)品,磷石膏含磷系數(shù)0.81%[15,43].油料作物出油率17%[2].其他系數(shù)來(lái)源于公開出版的各類文獻(xiàn)資料,列于表1和表2[43-47].

2 結(jié)果與分析

2.1 磷資源足跡變化趨勢(shì)

如表3所示,1978年中國(guó)消費(fèi)食物的含磷量為42.7萬(wàn)t,相應(yīng)的磷資源足跡為101.8萬(wàn)t,即42%的磷資源得到有效利用.到2018年,中國(guó)居民消費(fèi)食物含磷量小幅增長(zhǎng)至49.8萬(wàn)t,而磷資源足跡則猛增至715.9萬(wàn)t,有效利用的磷資源占比下降到7%.究其原因,一方面是種植子系統(tǒng)磷的利用效率的顯著下降,從80年代初期的98%下降到2018年的38%.另一方面是消費(fèi)食物中葷食比例的顯著提升(從1978年4.3%增長(zhǎng)到2018年的33.4%,而葷食生產(chǎn)磷的利用效率(例如,2018年畜禽子系統(tǒng)為4.2%)遠(yuǎn)小于種植子系統(tǒng).因此,中國(guó)居民磷資源足跡中葷食的比重已經(jīng)從1978年的63%提升到2018年87%.

表3 1978～2018年中國(guó)食物消費(fèi)磷資源足跡 (萬(wàn)t)

注:PD食物消費(fèi)磷量; PFr磷資源足跡.

城鎮(zhèn)和農(nóng)村磷資源足跡總量在1997年之前均經(jīng)歷了快速增長(zhǎng),但此后農(nóng)村磷資源足跡進(jìn)入穩(wěn)定期,維持在250萬(wàn)t/年;而城鎮(zhèn)磷資源足跡則在2002年超過(guò)農(nóng)村,并持續(xù)增長(zhǎng)至2012年,此后穩(wěn)定在475萬(wàn)t/年,是農(nóng)村同期的1.9倍(圖2).這與我國(guó)快速的城市化進(jìn)程中農(nóng)村人口大量轉(zhuǎn)化為城市人口密切相關(guān).另一方面得益于城鎮(zhèn)居民具更高的消費(fèi)能力,使得城鎮(zhèn)人均磷資源足跡均遠(yuǎn)高于農(nóng)村.值得注意的是,2018年農(nóng)村人均磷資源足跡(4.4kg/人)仍然比城鎮(zhèn)(5.6kg/人)低22%,僅為后者21世紀(jì)初的水平.可以預(yù)見,隨著城鄉(xiāng)差距的不斷縮小農(nóng)村地區(qū)將是我國(guó)未來(lái)磷足跡增長(zhǎng)的重點(diǎn).

圖2 1978～2018年中國(guó)城鄉(xiāng)食物消費(fèi)磷足跡變化趨勢(shì)

城鎮(zhèn)和農(nóng)村食物消費(fèi)磷資源足跡結(jié)構(gòu)如圖3所示.從總體上看,1978～2018年城居民磷資源足跡均由葷食主導(dǎo),其在城鎮(zhèn)磷資源足跡總量中的占比已經(jīng)達(dá)到89%,而同期農(nóng)村居民葷食消費(fèi)磷資源足跡的占比則從53%提升到83%.從具體類型上看,葷食中所有種類的磷資源足跡都呈上升趨勢(shì),但其中豬肉人均磷足跡的占比不斷降低,而家禽、水產(chǎn)品和蛋奶類人均磷足跡的占比不斷增加;素食中,糧食和蔬菜的磷資源足跡占比呈下降趨勢(shì),而瓜果的比例不斷增長(zhǎng).體現(xiàn)了在生活水平不斷提升的背景下,我國(guó)城鄉(xiāng)居民食物消費(fèi)更加注重動(dòng)物蛋白來(lái)源的多樣化以及素食間的合理搭配.

2.2 磷污染足跡變化趨勢(shì)

如圖2所示,1978年中國(guó)食物消費(fèi)磷污染足跡15.6萬(wàn)t,即每消費(fèi)含磷量為1kg的食物會(huì)有0.4kg P污染排放到水體,其中42%來(lái)源于城鎮(zhèn)居民食物消費(fèi);到2018年,磷污染足跡增長(zhǎng)到78.7萬(wàn)t,單位食物消費(fèi)的磷水體排1.6kg P,來(lái)源于城市居民的比重達(dá)到64%.中國(guó)居民食物消費(fèi)磷污染足跡的總量和強(qiáng)度均大幅增長(zhǎng),對(duì)水環(huán)境造成巨大壓力,而城鎮(zhèn)居民已經(jīng)超過(guò)農(nóng)村成為食物消費(fèi)磷污染壓力的主要貢獻(xiàn)者.

圖3 1978～2018年中國(guó)城鄉(xiāng)磷資源足跡結(jié)構(gòu)

圖4 1978～2018年中國(guó)城鄉(xiāng)居民磷污染足跡

如圖4所示,城鄉(xiāng)居民食物消費(fèi)磷污染足跡主要來(lái)源于上游的食物生產(chǎn)過(guò)程,其中種植過(guò)程是目前最主要的來(lái)源,2018年在城鄉(xiāng)磷污染足跡中的占比分別達(dá)到42%和39%;來(lái)源于畜禽養(yǎng)殖磷污染足跡的比例不斷降低;而來(lái)源于水產(chǎn)養(yǎng)殖的磷污染足跡則逐步增大,從1978年的4%和2%增長(zhǎng)到2018年的20%和11%.因此,控制上游生產(chǎn)過(guò)程的水體磷排放是遏制食物消費(fèi)造成水環(huán)境壓力的關(guān)鍵,其中種植業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)是值得關(guān)注的重點(diǎn)環(huán)節(jié).值得注意是的,得益于污水處理設(shè)施的不斷完善,城鎮(zhèn)消費(fèi)過(guò)程直接產(chǎn)生的磷污染足跡在2005年之后已經(jīng)開始不斷下降;與之相對(duì),由于缺乏污水處理措施,農(nóng)村消費(fèi)過(guò)程直接產(chǎn)生的磷污染足跡不斷上升,在2018年達(dá)到6.5萬(wàn)t,占比19%.因此,農(nóng)村生活污水處理設(shè)施的建設(shè)將是我國(guó)近期水污染治理的重點(diǎn).

2.3 磷足跡空間格局

如圖5所示,1978～2018年我國(guó)東、中部地區(qū)城鄉(xiāng)磷資源足跡和磷污染足跡強(qiáng)度具有較為顯著的增長(zhǎng),而西部地區(qū)的增幅并不明顯.從空間分布上看來(lái),磷資源足跡和污染足跡強(qiáng)度分布具有高度的一致性,且呈現(xiàn)從東部向西部減小的趨勢(shì),強(qiáng)度大的區(qū)域主要集中于東部沿海地區(qū),而西部?jī)?nèi)陸的地區(qū)強(qiáng)度相對(duì)較小.2018年城鎮(zhèn)磷資源足跡和污染足跡最大的上海、北京、天津、江蘇和廣東分別達(dá)到26.4～195.3kg/ha和3.1～24.6kg/ha;而農(nóng)村城鎮(zhèn)磷資源足跡和污染足跡最大的上海、廣東、江蘇、山東、天津、安徽和浙江分別達(dá)到9.5～30.1kg/hm2和1.3～4.1kg/hm2.這主要與這些區(qū)域人口密集和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)導(dǎo)致的食物消費(fèi)需求大密切相關(guān),是控制磷的開發(fā)利用活動(dòng)資源環(huán)境壓力需要關(guān)注的重點(diǎn)區(qū)域.

圖5 1980～2018年中國(guó)31個(gè)省份磷足跡強(qiáng)度空間分布

本研究檢驗(yàn)了31個(gè)省市磷資源足跡強(qiáng)度的全局自相關(guān)性.如表4所示,每個(gè)時(shí)間斷面的P值均通過(guò)了0.05水平置信檢驗(yàn),且得分均大于2.56, Moran’s均為正值,表明1980～2018年各省份磷資源足跡強(qiáng)度分布具有高度空間集聚性,且具有正相關(guān)性.此外,從1980～2000年的Moran’s值從0.201上升到0.215,表明期間我國(guó)各省份磷資源足跡強(qiáng)度分布更趨向于聚集,這主要是由于我國(guó)部分區(qū)域在改革開放前中期經(jīng)濟(jì)迅速推進(jìn),促進(jìn)這些區(qū)域居民消費(fèi)水平相較于其他區(qū)域提升更顯著.而從2000～ 2018年的Moran’s值從0.213回落到0.193,表明期間各省份磷資源足跡強(qiáng)度聚集趨勢(shì)減弱,這可能是由于區(qū)域均衡發(fā)展政策推動(dòng)了后發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,縮小了與發(fā)達(dá)地區(qū)居民消費(fèi)水平的差距.

為了進(jìn)一步研究磷資源足跡強(qiáng)度的差異和局部聚集狀況,對(duì)31個(gè)省市的磷資源足跡強(qiáng)度進(jìn)行局部自相關(guān)分析,得到局部LISA指數(shù).結(jié)果顯示,1980年和2018年兩個(gè)時(shí)間斷面全國(guó)大部分省份的磷足跡強(qiáng)度未通過(guò)0.1水平置信檢驗(yàn),為不顯著區(qū),表明在大部分地區(qū)分布具有隨機(jī)型,同時(shí)全國(guó)范圍內(nèi)也未出現(xiàn)低-低(L-L),高-低(H-L)和低-高(L-H)集聚區(qū).高-高(H-H)聚集省份從1980年的江蘇和上海2個(gè)區(qū)域增加2018年的江蘇、上海、北京和天津4個(gè)區(qū)域,在空間上從”滬蘇”單核向”滬蘇-京津”雙核格局轉(zhuǎn)變.

表4 1980～2018年中國(guó)31個(gè)省份單位面積磷足跡莫蘭指數(shù)及檢驗(yàn)值

2.4 磷足跡驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

采用驅(qū)動(dòng)壓力響應(yīng)模型進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素的分析,以城鄉(xiāng)食物消費(fèi)磷資源足跡為響應(yīng)因子,選取5個(gè)有關(guān)人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的因子作為影響因子.為了增強(qiáng)序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性及減少異方差的影響,對(duì)變量取對(duì)數(shù),建立變量間的對(duì)數(shù)回歸模型:

式中:0為共同截距項(xiàng),05為回歸系數(shù),ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng).PO為人口、CS為人均消費(fèi)支出、AF為飲食結(jié)構(gòu)(葷食中的磷量在食物總磷量的比例)、UE為磷的利用效率(食物中磷量和磷資源足跡的比值)、RD為礦石依賴度(礦石輸入量和磷資源足跡的比值).

首先,采用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果顯示對(duì)于各因子的膨脹系數(shù)(VIF)大于10,表明各因子之間存在多重共線性,因此OLS方法并不適合本研究.本研究利用R語(yǔ)言中的”ridge”包進(jìn)行嶺回歸分析來(lái)解決多元線性回歸中的多重共線性問(wèn)題.如表5所示,在城鎮(zhèn)和農(nóng)村模型中,各項(xiàng)因子均通過(guò)0.01置信水平的顯著性檢驗(yàn)嶺,且具有較好的擬合效果(2=0.98),而且所選變量對(duì)人均磷足跡變化具有較強(qiáng)的解釋力.

表5 中國(guó)城鄉(xiāng)居民人均磷足跡驅(qū)動(dòng)因素分析結(jié)果

注: *, **, ***分別表示通過(guò)0.1,0.01和0.001置信水平的顯著性檢驗(yàn);1.效應(yīng)系數(shù)=平均增長(zhǎng)×率回歸系數(shù);2.因子貢獻(xiàn)度=效應(yīng)系數(shù)/人均磷足跡年均增長(zhǎng)率.表中CS,AF,UE,DP,含義同2.4節(jié).

根據(jù)表5,1978～2018年間城鎮(zhèn)和農(nóng)村磷資源足跡和飲食結(jié)構(gòu)、城市人口、消費(fèi)水平和資源依賴度呈正相關(guān)關(guān)系,而與利用效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系.為進(jìn)一步探索的各因素影響程度的相對(duì)大小,結(jié)合各因子對(duì)磷資源足跡變化的貢獻(xiàn)度(見表5注釋).結(jié)果顯示,城鄉(xiāng)磷資源足跡增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因素是下降和提升.究其原因,生活水平的提升一方面使我國(guó)居民能負(fù)擔(dān)更多的食物支出,減小了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)居民食物消費(fèi)的制約;另一方面,磷的利用效率下降提升了單位食物的磷足跡,進(jìn)一步促進(jìn)了食物消費(fèi)磷足跡的增長(zhǎng).因此,控制居民的高消費(fèi)模式和提升農(nóng)業(yè)系統(tǒng)養(yǎng)分利用效率將是降低我國(guó)城鄉(xiāng)居民食物磷足跡的關(guān)鍵途徑.此外,由于葷食的單位磷資源足跡遠(yuǎn)高于素食,葷食源食物的增加也是城鄉(xiāng)居民磷足跡增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素,貢獻(xiàn)度分別達(dá)到14%和36%,所以控制食物中動(dòng)物蛋白的增加對(duì)減緩城市地區(qū)磷足跡增長(zhǎng)也具有重要作用.

3 結(jié)論

3.1 1978～2018年,中國(guó)食物消費(fèi)磷資源和磷污染足跡分別增長(zhǎng)了6倍和4倍,在2018年達(dá)到715.9萬(wàn)t和78.7萬(wàn)t.其中城鎮(zhèn)居民已經(jīng)成為主要貢獻(xiàn)源,占比分別達(dá)到67%和64%.從結(jié)構(gòu)上看,城鄉(xiāng)食物消費(fèi)磷資源足跡均由葷食主導(dǎo),其中家禽、水產(chǎn)品和蛋奶消費(fèi)的磷資源足跡占比不斷增加;而磷污染足跡主要來(lái)源于上游食物生產(chǎn)過(guò)程,其中種植業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)增幅最為顯著,是遏制食物消費(fèi)磷污染壓力增長(zhǎng)的關(guān)鍵.此外,農(nóng)村居民消費(fèi)過(guò)程直接排放的磷污染足跡快速增長(zhǎng),是磷污染控制需要關(guān)注的重點(diǎn).

3.2 2018年,全國(guó)磷資源足跡是磷污染足跡的9倍,這意味著食物系統(tǒng)投入的磷資源總量中約11%最終排放進(jìn)入水體,造成直接損害.其余則貯存在農(nóng)田土壤和各類廢棄物中,在徑流作用下,這部分磷會(huì)緩慢釋放進(jìn)入水體,成為潛在污染源,造成所謂的”遺存磷污染”[15,48].因此,對(duì)于磷資源足跡總量較大的區(qū)域,如果該比值較大,可能需要更關(guān)注其未來(lái)發(fā)生磷污染的潛在可能性.

3.3 從空間上看,我國(guó)31個(gè)省市磷資源足跡和磷污染足跡在空間分布上具有一致性,呈現(xiàn)從東向西減小的趨勢(shì),東部省市諸如廣東、上海、江蘇、北京和山東遠(yuǎn)高于其他地區(qū).從局部上看,磷足跡具有高度的空間集聚性,在東部沿海形成高-高(H-H)聚集區(qū),但聚集程度有所下降.由于東部地區(qū)本身磷資源匱乏且水污染更嚴(yán)重,是調(diào)控磷開發(fā)利用活動(dòng)資源環(huán)境壓力需要關(guān)注的重點(diǎn)區(qū)域.

3.4 我國(guó)城鄉(xiāng)居民磷足跡變化的影響因素中,磷的利用效率下降和消費(fèi)水平提升是城鄉(xiāng)食物磷足跡增長(zhǎng)最關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)因素.一方面,消費(fèi)水平的提升減小了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)食物消費(fèi)的制約,使居民能負(fù)擔(dān)更多的食物支出;另一方面,磷利用效率的下降意味著單位食物磷足跡的提升,進(jìn)一步促進(jìn)了食物磷足跡的增長(zhǎng).因此提升農(nóng)業(yè)系統(tǒng)磷養(yǎng)分利用效率引導(dǎo)形成合理的消費(fèi)理念和飲食結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)磷足跡有效調(diào)控的關(guān)鍵.

[1] Yuan Z, Jiang S, Sheng H, et al. Human perturbation of the global phosphorus cycle: Changes and consequences [J]. Environmental Science & Technology, 2018,52(5):2438-2450.

[2] Liu X, Sheng H, Jiang S, et al. Intensification of phosphorus cycling in China since the 1600s [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016,113(10):2609-2614.

[3] USGS. Mineral Commodity Summaries 2020: United States Geological Survey (USGS), 2020.

[4] 羅其友,米 健,高明杰.中國(guó)糧食中長(zhǎng)期消費(fèi)需求預(yù)測(cè)研究 [J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2014,35(5):1-7.

Luo Q Y, Mi J, Gao M J. Research on forecasting for long-term grain consumption demand in China [J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2014,35(5):1-7.

[5] 馮愛萍,吳傳慶,王雪蕾,等.海河流域氮磷面源污染空間特征遙感解析 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2019,39(7):2999-3008.

Feng A P, Wu C Q, Wang X L, et al. Spatial character analysis on nitrogen and phosphorus diffuse pollution in Haihe River Basin by remote sensing [J]. China Environmental Science, 2019,39(7):2999-3008.

[6] 李悅昭,陳海洋,孫文超.白洋淀流域氮、磷、COD負(fù)荷估算及來(lái)源解析 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2021,41(1):366-376.

Li Y Z, Cen H Y, Sun W C. Load estimation and source apportionment of nitrogen, phosphorus and COD in the basin of Lake Baiyang [J]. China Environmental Science, 2021,41(1):366-376.

[7] 中國(guó)人民共和國(guó)生態(tài)環(huán)境部. 2019中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào) [R]. 北京, 2020.

Ministry of Ecology and Environment of the People’s Republic of China. 2019Bulletin on China's Ecology and Environment [R]. Beijing, 2020.

[8] Villalba G, Liu Y, Schroder H, et al. Global phosphorus flows in the industrial economy from a production perspective [J]. Journal of Industrial Ecology, 2008,12(4):557-569.

[9] Cordell D, Drangert J-O, White S. The story of phosphorus: Global food security and food for thought [J]. Global Environmental Change, 2009,19(2):292-305.

[10] Chen M, Graedel T E. A half-century of global phosphorus flows, stocks, production, consumption, recycling, and environmental impacts [J]. Global Environmental Change, 2016,36:139-152.

[11] Chowdhury R B, Moore G A, Weatherley A J. A multi-year phosphorus flow analysis of a key agricultural region in Australia to identify options for sustainable management [J]. Agricultural Systems, 2018,161:42-60.

[12] 劉 毅,陳吉寧.中國(guó)磷循環(huán)系統(tǒng)的物質(zhì)流分析 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2006,26(2):238-242.

Li Y, Chen J N. Subatance flow analysis of phosphorus cycle system in China [J]. China Environmental Science, 2006,26(2):238-242.

[13] 黃 莉,武慧君,衛(wèi)凱平,等.居民農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)系統(tǒng)氮磷流動(dòng)環(huán)境影響分析 [J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào), 2019,35(1):46-54.

Huang L, Wu H J, Wei K P. Environmental impact analysis derived from nitrogen and phosphorus flows of the residents’ Agri-Products consumption system [J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2019,35(1):46-54.

[14] Huang C, Qu S, Gao B, et al. Effects of urbanization on phosphorus metabolism in a typical agricultural area [J]. Journal of Cleaner Production, 2019,214:803-815.

[15] Jiang S, Yuan Z. Phosphorus flow patterns in the Chaohu watershed from 1978 to 2012 [J]. Environmental Science & Technology, 2015, 49(24):13973-13982.

[16] 張?zhí)禊i,雷秋良,秦麗歡,等.香溪河流域人類活動(dòng)凈磷輸入量及其影響因素 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2020,40(11):320-327.

Zhang T P, Lei Q L, Qin L H, et al. Net phosphorus input from human activities and its influencing factors in Xiangxi River Watershed [J]. China Environmental Science, 2020,40(11):320-327.

[17] Hoekstra A Y, Wiedmann T O. Humanity’s unsustainable environmental footprint [J]. Science, 2014,344(6188):1114-1117.

[18] Rees W E. Ecological footprints and appropriated carrying capacity: what urban economics leaves out [J]. Environment and Urbanization, 1992,4(2):121-130.

[19] Quinteiro P, Ridoutt B G, Arroja L, et al. Identification of methodological challenges remaining in the assessment of a water scarcity footprint: A review [J]. The International Journal of Life Cycle Assessment, 2018,23(1):164-180.

[20] Schwartz Y, Raslan R, Mumovic D. The life cycle carbon footprint of refurbished and new buildings – A systematic review of case studies [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018,81:231-241.

[21] Liang L, Ridoutt B G, Lal R, et al. Nitrogen footprint and nitrogen use efficiency of greenhouse tomato production in North China [J]. Journal of Cleaner Production, 2019,208:285-296.

[22] Zheng J, Suh S. Strategies to reduce the global carbon footprint of plastics [J]. Nature Climate Change, 2019,9(5):374-378.

[23] 冼超凡,潘雪蓮,甄 泉,等.城市生態(tài)系統(tǒng)污染氮足跡與灰水足跡綜合評(píng)價(jià) [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2019,39(3):339-349.

Xian C F, Pan X L, Zhen Q, et al. Integrated assessments of nitrogen pollution footprints and grey water footprints in the urban ecosystem [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(3):339-349.

[24] Wang F, Sims J T, Ma L, et al. The phosphorus footprint of China's food chain: Implications for food security, natural resource management, and environmental quality [J]. Journal of Environmental Quality, 2011,40(4):1081-1089.

[25] Metson G S, Bennett E M, Elser J J. The role of diet in phosphorus demand [J]. Environmental Research Letters, 2012,7(4):044043.

[26] 張 丹,倫 飛,成升魁,等.城市餐飲食物浪費(fèi)的磷足跡及其環(huán)境排放——以北京市為例 [J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2016,31(5):812-821.

Zhang D, Lun F, Cheng S K, et al. The phosphorus footprint and its environmental analysis for restaurant food waste: taking Beijing as an example. [J]. Journal of Natural Resources, 2016,31(5):812-821.

[27] 許 肅,黃云鳳,高 兵,等.城市食物磷足跡研究——以龍巖市為例 [J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2016,36(22):7279-7287.

Xu S, Huang Y F, Gao B, et al. Study on phosphorus footprint of urban food: a case in Longyan City [J]. Acta Ecologica Sinica, 2016,36(22): 7279-7287.

[28] Günther J, Thevs N, Gusovius H-J, et al. Carbon and phosphorus footprint of the cotton production in Xinjiang, China, in comparison to an alternative fibre (Apocynum) from Central Asia [J]. Journal of Cleaner Production, 2017,148:490-497.

[29] Li B, Yin T, Udugama I A, et al. Food waste and the embedded phosphorus footprint in China [J]. Journal of Cleaner Production, 2020,252:119909.

[30] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)住戶調(diào)查年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2011-2019.

The National Bureau of Statistics of China. Chinese household survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2011～2019.

[31] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1981-2019.

The National Bureau of Statistics of China. China statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1981-2019.

[32] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司.中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料(1949-2019) [M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2020.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China agricultural statistics (1949-2019) [M]. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[33] 中國(guó)飼料工業(yè)協(xié)會(huì).中國(guó)飼料工業(yè)年鑒[M]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 1991-2018.

China Feed Industry Association. China feed industry yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991-2018.

[34] 中華人民共和國(guó)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部.中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2019.

Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People's Republic of China. China urban and rural construction statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991-2018.

[35] FAO. FAOSTAT database: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2020 [DB].

[36] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.“六五”期間我國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭收支調(diào)查資料[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1988.

The National Bureau of Statistics of China. Data of urban residents’ income and expenditure survey in China during the sixth five-year period [M]. Beijing: China Statistics Press, 1988.

[37] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭收支調(diào)查資料[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1991.

The National Bureau of Statistics of China. Data of urban residents’ income and expenditure survey in China [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991.

[38] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)價(jià)格及城鎮(zhèn)居民家庭收支調(diào)查統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2001.

The National Bureau of Statistics of China. Price and urban residents’ income and expenditure survey statistics yearbook in China [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001.

[39] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司.中國(guó)城市(鎮(zhèn))生活與價(jià)格年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2011.

Department of Ubran Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China city (town) life and prices yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[40] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)住戶調(diào)查年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2019.

The National Bureau of Statistics of China. China household survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2019.

[41] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司.中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1985-2019.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China rural statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1985-2019.

[42] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司.中國(guó)農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒[M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1992:2000-2010.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China rural households survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1992:2000-2010.

[43] 中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院.第一次全國(guó)工業(yè)污染源普查產(chǎn)排污系數(shù)手冊(cè)[M]. 北京, 2009.

The State Council of the People's Republic of China. Handbook of production and discharge coefficient of the pollution sources for the first national survey of industrial [M]. Beijing, 2009.

[44] 全國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心.中國(guó)有機(jī)肥料養(yǎng)分志[M]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 1999.

National Agricultural Technology Extension Service Center. Nutrient of organic fertilizers in China [M]. Beijing: China Agriculture Press, 1999.

[45] 楊月欣,王光正,潘興昌.中國(guó)食物成分表2002 [M]. 北京:北京大學(xué)醫(yī)學(xué)出版社, 2002.

Yang Y X, Wang G Z, Pan X C. Food Composition of China 2002 [M]. Beijing: Peking University Medical Press, 2002.

[46] 霍啟光.動(dòng)物磷營(yíng)養(yǎng)與磷源[M]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科技出版社, 2002.

Huo Q. Animal phosphorus nutrition and phosphorus sources [M]. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2002.

[47] 李麗芬,徐云強(qiáng),蘇保林,等.池塘養(yǎng)殖污染負(fù)荷核算方法研究及比較分析 [J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2019,38(9):2174-2183.

Li L F, Xu Y Q, Su B L, et al. Accounting methods and comparative analysis of pollution load from an aquaculture pond [J]. Journal of Agro Environment Science, 2019,38(9):2174-2183.

[48] Muenich R L, Kalcic M, Scavia D. Evaluating the impact of legacy P and agricultural conservation practices on nutrient loads from the Maumee River Watershed [J]. Environmental Science & Technology, 2016,50(15):8146-8154.

Research on spatial-temporal evolution and driving factors of phosphorus footprint of household consumption in China.

JIANG Song-yan1*, HUA Hui2, YUAN Zeng-wei2, GAO Jing-lei3

(1.School of Management Science and Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China；3.Jiangsu Longhuan Environmental Technology Co. LTD, Changzhou 213000, China)., 2021,41(10)：4942～4950

The spatial-temporal pattern and the driving forces of food-related phosphorus footprint in China were analyzed based on a developed phosphorus footprint concept and calculation model. The results show that the phosphorus resource footprint (PFr) and pollution footprint (PFp) in China grew 6 and 4 fold during 1978～2018, reaching 7159kt and 787kt in 2018. Urban residents were the major sources, accounting for 67% and 64% of PFr and PFp in 2018, respectively. Both urban and rural PFr were dominated by animal-sourced food, while PFp were mainly sourced from the upstream process, such as crop farming and aquaculture. Spatially, PFr in China showed a decreasing trend from the eastern areas to the western regions. Besides, the phosphorus footprint showed agglomeration characteristics in the eastern coastal areas, which were identified as key areas for the management of phosphorus footprint. Although phosphorus footprint was affected by various factors, the phosphorus use efficiency, consumption level, and dietary structure were the key factors driving the increase of phosphorus footprint, which should be paid more attention to alleviate the pressure from the activities of phosphorus utilization.

phosphorus footprint；spatial-temporal pattern；evolution trend；influence factors；resource；pollution

X32

A

1000-6923(2021)10-4942-09

蔣松演(1989-),男,江蘇南通人,南京信息工程大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,講師,研究方向?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境管理,區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.

2021-03-18

江蘇省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(19GLC014);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41901243)

* 責(zé)任作者, 講師, jiangsongyan1989@foxmail.com