王 倩,劉苗苗,楊建勛,畢 軍

2013～2019年臭氧污染導(dǎo)致的江蘇稻麥產(chǎn)量損失評估

王 倩,劉苗苗*,楊建勛,畢 軍

(南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院,污染控制與資源化研究國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210023)

基于2013～2019年江蘇省115個監(jiān)測站點(diǎn)的逐時臭氧觀測數(shù)據(jù)和97個縣級行政區(qū)的農(nóng)作物年產(chǎn)量,利用AOT40的暴露響應(yīng)關(guān)系,結(jié)合空間分析等方法,評估了臭氧污染導(dǎo)致的冬小麥和水稻兩種農(nóng)作物的產(chǎn)量損失.結(jié)果表明,2013～2019年,冬小麥和水稻的AOT40分別為(2.76～17.05)×10-6h和(0.15～31.69)′10-6,分別在2018年和2016年達(dá)到峰值.蘇南地區(qū)水稻生長期的AOT40高值分布較多,蘇北地區(qū)近3年兩種農(nóng)作物生長期的AOT40都有明顯增勢.2013～2019年,冬小麥年相對產(chǎn)量損失為17.7%～31.0%,年絕對產(chǎn)量損失達(dá)(1.94～3.75)×106t.年產(chǎn)量損失最高的地級市是鹽城和徐州,損失最低的是南京和無錫.2013～2019年,水稻年相對產(chǎn)量損失為8.6%～15.6%,絕對產(chǎn)量損失為(3.03～6.04)×106t.年產(chǎn)量損失最高的地級市是鹽城和淮安,損失最低的是無錫和常州.江蘇省每年由于臭氧污染導(dǎo)致的農(nóng)作物產(chǎn)量損失約相當(dāng)于5000多萬人一年的糧食消費(fèi)量,臭氧污染對糧食生產(chǎn)安全造成了較為嚴(yán)重的威脅,應(yīng)當(dāng)采取有效的政策和措施控制臭氧污染,保證糧食生產(chǎn)穩(wěn)定.

臭氧污染；AOT40；水稻；冬小麥；產(chǎn)量損失；糧食生產(chǎn)安全

隨著機(jī)動車與含氮化肥的大量使用,臭氧前體物揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOCs)與氮氧化物(NO)的含量激增[1-2].多學(xué)科證據(jù)證實(shí),臭氧污染超過閾值后,通過降低葉綠素含量、減小葉面積、損害葉片膜系統(tǒng)、減慢葉片凈光合速率等復(fù)雜路徑損害植物健康,導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)[3-4].

20世紀(jì)80年代,已有研究觀測到臭氧對農(nóng)產(chǎn)品的不利作用.早期研究以實(shí)驗(yàn)箱實(shí)驗(yàn)為主要研究手段[5],在完全可控的條件下,通過改變實(shí)驗(yàn)箱內(nèi)臭氧環(huán)境濃度,觀測作物生長狀況,并得到臭氧污染對作物單產(chǎn)的劑量響應(yīng)函數(shù).基于暴露～產(chǎn)量響應(yīng)關(guān)系,朱治林等[6]采用有限的站點(diǎn)臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù)估算出魯西北平原近地面臭氧污染約使冬小麥產(chǎn)量減少5.2%～8.8%.Tang等[7].基于模型模擬的地表臭氧濃度,回顧及預(yù)測了2000年和2020年中國和印度小麥的相對產(chǎn)量損失.2012底,我國建立了覆蓋全國主要城市的環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò).此后,開始有研究基于相對豐富的臭氧站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)開展評估.Wang等[8]和趙輝等[9]采用江蘇省2015年97個監(jiān)測站點(diǎn)的臭氧濃度觀測數(shù)據(jù),評估了臭氧對江蘇省冬小麥和水稻產(chǎn)量的影響及造成的經(jīng)濟(jì)損失.Feng等[10]和Hu等[11]分別估算了2014～2017年華北平原地表臭玉米產(chǎn)量損失.

氧造成的小麥和盡管關(guān)于我國臭氧導(dǎo)致的農(nóng)作物產(chǎn)量損失的評估研究近十年進(jìn)展較為迅速,但仍存在較多局限.由于缺乏長期的臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù),采用有限的站點(diǎn)監(jiān)測或模型模擬的臭氧數(shù)據(jù)評估農(nóng)作物產(chǎn)量損失不確定性較高[12-13].多數(shù)研究僅采用監(jiān)測數(shù)據(jù)做單年度或2～3年度評估[9,14-15],難以揭示臭氧導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)的長期變化規(guī)律.已有研究計算臭氧暴露時,通常采用農(nóng)作物經(jīng)驗(yàn)生長期且將全國或較大區(qū)域范圍內(nèi)特定農(nóng)作物生長期定義為同一時期,忽略了區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物生長期的差異[16].此外,較多研究以省份或地級市為單元,精細(xì)化程度低,評估結(jié)果的準(zhǔn)確性有待提高[17].

針對上述局限,本研究選取江蘇省為研究對象,以下轄的97個縣級行政區(qū)(以下簡稱區(qū)縣)為研究單元,耦合臭氧站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)、不同農(nóng)作物生長發(fā)育旬值數(shù)據(jù)和農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù),利用AOT40的暴露響應(yīng)關(guān)系,結(jié)合空間分析等方法,評估2013～2019年臭氧污染導(dǎo)致的冬小麥和水稻作物產(chǎn)量損失并解析時空變化趨勢,相比以往研究提高了時間趨勢范圍和空間精度.研究以期促進(jìn)對于臭氧污染導(dǎo)致的糧食安全問題的重視,同時也為全國以及其他地區(qū)臭氧污染管控與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供科學(xué)參考.

1 材料與方法

1.1 研究邊界

本文以江蘇省為空間研究范圍,以水稻和冬小麥兩種糧食作物為農(nóng)作物研究類型,根據(jù)臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù)的起始公布時間,將研究的時間范圍選定為2013～2019年,研究單位為江蘇省下轄的97個縣級行政區(qū).

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù) 生態(tài)環(huán)境部(原環(huán)境保護(hù)部)于2012年底建立了覆蓋全國主要城市的環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),到2019年全國共設(shè)置監(jiān)測站點(diǎn)1436個,提供了包含臭氧在內(nèi)的六項(xiàng)大氣污染物濃度數(shù)據(jù),公開發(fā)布在中國環(huán)境監(jiān)測總站的全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時發(fā)布平臺(http://106.37.208.233:20035/).研究時期內(nèi)江蘇省共有115個臭氧監(jiān)測點(diǎn)位,其分布如圖1所示.

1.2.2 水稻和冬小麥生長發(fā)育期 江蘇省冬小麥和水稻生長發(fā)育期數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)公布的中國農(nóng)作物生長發(fā)育旬值數(shù)據(jù)集(http://data. cma.cn),江蘇省的農(nóng)氣觀測點(diǎn)位如圖1所示.基于該數(shù)據(jù)集提供的1991年9月至2014年4月江蘇省24個農(nóng)氣觀測站的旬作物名稱,發(fā)育期名稱和發(fā)育期日期,計算每個站點(diǎn)冬小麥和水稻抽穗揚(yáng)花期的年平均日期.根據(jù)Zhu等[18]的研究,定義冬小麥和水稻的生長期為從抽穗揚(yáng)花期開始前的第44d到抽穗揚(yáng)花期后的30d,年生長期為75d.為了與臭氧監(jiān)測站點(diǎn)匹配,在ArcGIS中用普通克里金法插值到0.1°×0.1°的研究區(qū)域網(wǎng)格上.

圖1 江蘇省臭氧監(jiān)測站點(diǎn)和農(nóng)氣監(jiān)測站點(diǎn)分布

1.2.3 水稻和冬小麥年產(chǎn)量 江蘇省下轄97個區(qū)縣級行政區(qū)2013～2019年水稻和冬小麥的年產(chǎn)量來源于中國縣域統(tǒng)計年鑒(http://www.stats.gov.cn/).其中部分地級市的市轄區(qū)由于年產(chǎn)量較少,年鑒中對其合并統(tǒng)計,本研究在計算產(chǎn)量損失時也將其作為一個研究單元進(jìn)行處理.特別要指出,徐州和揚(yáng)州的縣域年鑒中未對糧食種類進(jìn)行區(qū)分,無法獲取分作物類型的區(qū)縣產(chǎn)量,因此我們在研究中將這兩個地級市分別作為了一個研究單元.

1.3 臭氧暴露指標(biāo)計算

使用AOT40作為臭氧暴露的度量指標(biāo),評估其導(dǎo)致的冬小麥和水稻產(chǎn)量損失.AOT40計算公式如(1)所示:

式中:AOT40表示白天小時臭氧濃度值超過4′10-8部分的累積值;[O3]h是75d生長期內(nèi)白天的小時O3濃度,是生長期內(nèi)白天的小時數(shù)(08:00～18:00).

首先,根據(jù)生長期網(wǎng)格插值數(shù)據(jù),識別臭氧監(jiān)測站點(diǎn)中每個站點(diǎn)的水稻和冬小麥的生長期,分別提取相應(yīng)時間段內(nèi)各監(jiān)測站點(diǎn)白天的臭氧小時濃度.由于設(shè)備、氣象及其他可能的擾動因素,部分站點(diǎn)的小時監(jiān)測數(shù)據(jù)存在缺失情況.為保證結(jié)果的可靠性,研究對臭氧觀測數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行了合理填補(bǔ).若某個生長發(fā)育期內(nèi)站點(diǎn)臭氧數(shù)據(jù)有效小時數(shù)超過總小時的75%,取該站點(diǎn)缺失時間前一天和后一天同一時間點(diǎn)的臭氧濃度均值作為缺失的小時濃度值,補(bǔ)充監(jiān)測缺失值后,再進(jìn)行AOT40計算.對于有效小時數(shù)未超過總數(shù)75%的站點(diǎn),取與其距離最近的站點(diǎn)同年生長期的AOT40作為該站點(diǎn)的AOT40.統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),在冬小麥生長期內(nèi),2013年和2014年約有70%的站點(diǎn)臭氧有效小時數(shù)在75%以上,2015～2019年有超過95%的站點(diǎn)臭氧有效小時數(shù)在75%以上.在水稻生長期內(nèi),2013年約有65%的站點(diǎn)臭氧有效小時數(shù)在75%以上,2014～2019年有超過95%的站點(diǎn)臭氧有效小時數(shù)在75%以上.

蘇北地區(qū)監(jiān)測站點(diǎn)較少,個別區(qū)縣內(nèi)沒有國控站點(diǎn),簡單用平均值無法表征區(qū)域污染情況,本研究采用普通克里金插值法對江蘇省及其周邊較大范圍(100km)監(jiān)測站點(diǎn)的AOT40做空間插值,以減少插值誤差,提高結(jié)果的可靠性[10-11,19-20].插值獲得江蘇省0.1°×0.1°網(wǎng)格AOT40分布后,分區(qū)縣平均匯總得到江蘇省97個區(qū)縣的AOT40均值.

1.4 產(chǎn)量損失

冬小麥相對產(chǎn)量對臭氧劑量AOT40的響應(yīng)函數(shù)參考Tang等[21]的研究,水稻產(chǎn)量損失評估的劑量響應(yīng)函數(shù)參考Wang等[8]在嘉興和江都進(jìn)行的水稻OTC試驗(yàn)的研究結(jié)果,計算公式如(2)和(3)所示:

冬小麥:

式中:RY表示相對產(chǎn)量,下標(biāo)分別表示不同的農(nóng)作物類型,w表示冬小麥,r表示水稻.

基于兩種農(nóng)作物生長期的臭氧劑量AOT40分別計算產(chǎn)量損失后,各研究單元的相對產(chǎn)量損失和產(chǎn)量損失的計算公式如(4)和(5)所示.

式中:RYL表示相對產(chǎn)量損失;TP表示年產(chǎn)量,t;PL表示年產(chǎn)量損失,t,即不受臭氧污染脅迫的農(nóng)作物理論產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量之間的差值.

將每個研究單元的每種農(nóng)作物的產(chǎn)量損失分別至城市尺度,即得到13個地級市的產(chǎn)量損失,然后進(jìn)一步區(qū)域加和得到江蘇省總的產(chǎn)量損失.省相對產(chǎn)量損失由總產(chǎn)損失除以不受臭氧污染的理論總產(chǎn)量獲得,計算公式如(6)所示:

式中:RYLt表示江蘇省相對產(chǎn)量損失,表示省內(nèi)的第個研究單元,表示研究單元的數(shù)量.

2 結(jié)果與討論

2.1 農(nóng)作物生長期AOT40的時空分布特征

2013～2019年水稻生長期中,江蘇省各監(jiān)測站點(diǎn)的AOT40均值范圍為(1.01～1.76)′10-5h.時間趨勢上,2014年到2016年,AOT40上升趨勢明顯,年平均增幅為33.6%;2017～2019年,AOT40較為穩(wěn)定,且相比于2016年顯著降低.空間分布上,多年AOT40平均值的最大值出現(xiàn)在無錫(1.58′10-5h),隨后是蘇州(1.51′10-5h);多年AOT40平均值的最小值依次出現(xiàn)在鹽城(1.28′10-5h)和連云港(1.34′10-5h).區(qū)縣尺度上,AOT40高值主要分布在南京市中北部、蘇州市南部、南通市東部和徐州西北部等(圖2).蘇北地區(qū)AOT40整體水平較低,但增勢較為明顯;特別是徐州、宿遷大部分區(qū)縣近三年年均水平趕超蘇南地區(qū).

圖2 2013～2019年江蘇省水稻生長期AOT40的空間分布

江蘇省冬小麥生長期集中在3月初至5月中下旬,相比于生長在盛夏至初秋的水稻,冬小麥生長期間AOT40較低.2013～2019年冬小麥生長期中,江蘇省各監(jiān)測站點(diǎn)的AOT40均值范圍為(8.76～14.8)′10-6h.時間趨勢上,前六年平均值呈現(xiàn)明顯的波動增長趨勢,增幅接近50%,2019年臭氧累積量有所降低,如圖3所示.空間分布上,多年AOT40平均值的最大值出現(xiàn)在連云港(1.31′10-5h),隨后是鹽城(1.29′10-5h);多年AOT40平均值的最小值依次出現(xiàn)在南京(1.08′10-5h)和泰州(1.11′10-5h).與水稻生長期AOT40最高值集中在蘇南地區(qū)明顯不同,近四年蘇北地區(qū)冬小麥生長期AOT40高值區(qū)縣的百分比逐年增加,2016年AOT40超過1.40′10-5h的區(qū)縣占江蘇省所有超過該值區(qū)縣的33.3%,2017年為39.4%, 2018年為50.7%,2019年為100%.

圖3 2013～2019年江蘇省冬小麥生長期AOT40空間分布

2017年夏季臭氧水平相比2016年顯著升高,而春季相比2016年下降.不同季節(jié)的臭氧污染存在較大差異,這可能與氣象條件密切相關(guān)[1].江蘇省氣候中心專家謝志清表明江蘇省2017年夏季持續(xù)性高溫酷暑天氣強(qiáng)度升高,統(tǒng)計年鑒也顯示,2017年7月平均溫度比2016年7月升高了近2℃,溫度升高和輻射強(qiáng)度增強(qiáng)加快了光化學(xué)反應(yīng)速率,形成了有利于臭氧生成的氣象條件[22-23].近兩年春季和夏季的臭氧水平均相對降低,特別表現(xiàn)在西北部和南部污染較為嚴(yán)重的地區(qū).這可能歸功于江蘇省2017年開始開展的化工企業(yè)“四個一批”專項(xiàng)整治行動,強(qiáng)制整改和關(guān)停部分重污染企業(yè)有效削減了臭氧前體物的排放,對臭氧控制起到了正向作用.Zheng等[24]在全國的觀察也證實(shí)了氮氧化物排放總量呈逐年下降的趨勢并且隨著2018年《江蘇省打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃實(shí)施方案》的進(jìn)一步頒布實(shí)施,要求深化VOCs治理專項(xiàng)行動,推進(jìn)氮氧化物深度減排,使得臭氧加劇趨勢得到一定程度的抑制.

2.2 臭氧污染導(dǎo)致的水稻和冬小麥產(chǎn)量損失

江蘇省2013～2019年水稻相對產(chǎn)量損失分別為9.6%、8.6%、13.6%、15.6%、12.9%、13.4%和14.5%;由于臭氧污染造成的絕對產(chǎn)量損失分別為3.44× 106t、3.03×106t、4.14×106t、3.48×106t、5.60×106t、6.04×106t和4.76×106t.我國2019年人均糧食消費(fèi)量是127.2kg,江蘇省每年水稻的平均產(chǎn)量損失約可以供給2000多萬人的糧食消費(fèi).

江蘇省2013～2019年冬小麥生長期的平均相對產(chǎn)量損失分別為20.6%、17.7%、22.8%、20.6%、29.8%、31.0%和25.9%;臭氧污染導(dǎo)致的絕對產(chǎn)量損失依次為2.18×106t、1.94×106t、3.27×106t、3.75×106t、2.94×106t、3.08×106t和3.14×106t(圖4).江蘇省每年冬小麥的平均產(chǎn)量損失為2.90×106t,約相當(dāng)于3000多萬人的糧食消費(fèi).

13個地級市中,2013年水稻相對產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的是蘇州(10.3%),2014年和2015年同樣是蘇州(2014年:11.1%;2015年:16.1%),2016年為常州(14.3%),2017年為徐州(15.6%),2018年為無錫(17.6%),2019年為南京(16.0%),相對產(chǎn)量損失的分布與AOT40一致.2013～2019年,每年水稻產(chǎn)量最高的區(qū)縣均為泰州興化市,它也是2013年、2015年至2018年水稻產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的區(qū)縣,損失量分別為9.14×104t、1.59×105t、1.58×105t、1.14×105t和1.10×105t.2014年和2019年水稻產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的區(qū)縣都是宿遷沭陽縣,損失量分別為8.06×104t和1.10×105t.2014年宿遷沐陽縣實(shí)際產(chǎn)量在各區(qū)縣中排名第二,2019年宿遷沐陽縣產(chǎn)量排名第三,排名第二的是鹽城射陽縣.由此可以看出,區(qū)縣的水稻產(chǎn)量損失量是農(nóng)作物產(chǎn)量與相對產(chǎn)量損失共同作用的結(jié)果.匯總至地級市層面,研究期內(nèi)每年水稻產(chǎn)量損失最為嚴(yán)重的地區(qū)均為鹽城,年損失量為3.34×105～ 6.65×105t,其次是淮安,年損失量為(2.36～5.25)×106t.年平均損失量最小的地區(qū)是無錫(6.58×104t),其次是常州(8.74×104t).

與AOT40分布一致,2013年13個地級市中冬小麥相對產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的地區(qū)是無錫(22.7%), 2014年為連云港(21.6%),2015年為鹽城(31.0%), 2016年為連云港(23.8%),2017年為宿遷(29.9%), 2018年為徐州(33.1%),2019年為連云港(26.7%). 2013～2019年,每年冬小麥產(chǎn)量最高的區(qū)縣均為宿遷沭陽縣,它也是2013～2014年、以及2017～2019年冬小麥產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的區(qū)縣,損失量分別為1.41× 105t、1.37×105t、2.21×105t、2.49×105t和1.88×105t. 2015年冬小麥產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的區(qū)縣是鹽城射陽縣,損失量為1.89×105t,該區(qū)縣當(dāng)年實(shí)際總產(chǎn)量在所有區(qū)縣中排名第六位,2016年產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的區(qū)縣是連云港市的海州區(qū)和連云區(qū),損失總量為2.21×105t,實(shí)際年總產(chǎn)量在所有區(qū)縣中排名第五位.同樣地,區(qū)縣的冬小麥產(chǎn)量損失量也是農(nóng)作物產(chǎn)量與相對產(chǎn)量損失共同作用的結(jié)果.在地級市層面,每年冬小麥產(chǎn)量損失最嚴(yán)重的地區(qū)依然是鹽城,年損失量為5.00×105～1.05×106t;徐州是年平均產(chǎn)量損失第二嚴(yán)重的區(qū)域(6.62×105t).年平均損失最小的地區(qū)是南京,其次是無錫(6.62×104t).

將江蘇省臭氧對水稻和冬小麥產(chǎn)量的影響評估結(jié)果與已有相關(guān)研究結(jié)果對比,如表1所示.Zhao等人使用了全國監(jiān)測站點(diǎn)的臭氧觀測數(shù)據(jù)和31個省份的農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù),直接在省份層面上對2015～2018年農(nóng)作物產(chǎn)量損失進(jìn)行評估,并未分別對各城市乃至區(qū)縣的情況進(jìn)行計算,且以傳統(tǒng)的3個月經(jīng)驗(yàn)生長期計算臭氧累積量,結(jié)果顯示全國冬小麥和單季稻相對產(chǎn)量損失分別為20.1%～33.3%和10.6%～13.5%,江蘇省相對產(chǎn)量損失為4.4%～ 37.4%和7.3%～8.8%[17].葉聽聽等人在評估中采用了臭氧敏感度更高的響應(yīng)函數(shù),且計算了更長生長期的AOT40,得出的江蘇省冬小麥2014年的絕對產(chǎn)量損失為4.3×106t[14].Feng等[10]與我們的研究方法較為相似,但其未對臭氧缺失值進(jìn)行填補(bǔ),結(jié)果表明2014～2019年長三角的水稻和冬小麥相對產(chǎn)量損失分別為9.4%～19.3%和4.9%～11.4%. Tang等[7]早期基于臭氧模擬數(shù)據(jù),采用同樣臭氧表征劑量和響應(yīng)函數(shù)的預(yù)測我國2020年小麥的相對產(chǎn)量損失為25.4%,與本研究中關(guān)于2019年的評估結(jié)果(25.95%)極為接近.整體上,以往的相似研究表明冬小麥的年相對產(chǎn)量損失大致在4.4%～37.4%區(qū)間,本研究的結(jié)果與此相符;水稻年相對產(chǎn)量損失在4.9%～13.5%,本研究結(jié)果與之接近,驗(yàn)證了本研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性.同時該研究相對于以往研究精細(xì)化程度更高,提高了研究的時間趨勢范圍和空間精度.

表1 近年來近地面臭氧對水稻和冬小麥相對產(chǎn)量損失評估的研究對比

與華北平原、魯西北平原、中國南部、全國及其他區(qū)域兩種農(nóng)作物產(chǎn)相對產(chǎn)量損失評估的研究結(jié)果對比發(fā)現(xiàn),江蘇省面臨較為嚴(yán)重的糧食減產(chǎn)風(fēng)險(表1)[18,26-28].2015年江蘇省小麥絕對產(chǎn)量損失3.85×106t,約占全國總產(chǎn)量損失的10%,損失量位居各省份的第4位;單季稻絕對產(chǎn)量損失2.68×106t,約占全國總產(chǎn)量損失的28%,位居各省份的第1位[17].當(dāng)前江蘇省高濃度臭氧對農(nóng)作物的負(fù)面影響不容忽視,一方面,需要更加注重對臭氧前體物排放的控制,降低江蘇省臭氧濃度.包括加強(qiáng)對臭氧形成機(jī)理、臭氧來源的分析研究;制定更加嚴(yán)格的氮氧化物和VOCs總量控制規(guī)劃;考慮將臭氧前體物納入企業(yè)排污許可管理范圍;推行使用更加清潔的能源;研發(fā)污染物排放更少的生產(chǎn)工藝和技術(shù)等手段.另一方面,亟需加強(qiáng)農(nóng)業(yè)對臭氧污染的適應(yīng)能力.可以通過建立臭氧濃度監(jiān)測預(yù)報和預(yù)警機(jī)制;宣傳臭氧對農(nóng)作物生產(chǎn)的危害;加強(qiáng)對農(nóng)民應(yīng)對臭氧污染的培訓(xùn);鼓勵相關(guān)科研工作者加強(qiáng)對農(nóng)作物抗逆性品種的研發(fā);推動適應(yīng)臭氧污染的田間管理技術(shù)的研究與總結(jié);嘗試開展農(nóng)業(yè)空氣污染保險試點(diǎn)工作等措施,緩解臭氧污染對農(nóng)作物生產(chǎn)的不利影響.

2.3 農(nóng)作物產(chǎn)量損失與經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性

由圖5可見,無論對于水稻還是冬小麥,區(qū)縣第一產(chǎn)業(yè)增加值越高,臭氧污染導(dǎo)致的減產(chǎn)效應(yīng)越突出,即農(nóng)業(yè)種植規(guī)模和體量越大,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)收入越高的地區(qū)受臭氧污染的影響越嚴(yán)重.進(jìn)一步分析農(nóng)作物產(chǎn)量損失與區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性,如圖6所示,區(qū)縣農(nóng)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重越高的區(qū)域,農(nóng)作物產(chǎn)量損失也越嚴(yán)重,即本身越不發(fā)達(dá),經(jīng)濟(jì)更依靠農(nóng)業(yè)的區(qū)縣受臭氧污染導(dǎo)致的產(chǎn)量損失更大,而且這種現(xiàn)象在冬小麥種植區(qū)體現(xiàn)的更為明顯.這無疑表示,大氣污染加劇了不同區(qū)域發(fā)展的不平衡.需要政府加強(qiáng)宏觀調(diào)控,加大對欠發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)扶持力度,分區(qū)調(diào)控糧價,增加農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼;重視欠發(fā)達(dá)地區(qū)的空氣質(zhì)量監(jiān)測,制定嚴(yán)格的大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn),嚴(yán)格控制工業(yè)污染排放和面源污染排放;嚴(yán)守耕地紅線,確保耕地不減少,盡快針對臭氧污染對不同區(qū)域的減產(chǎn)效應(yīng)建立調(diào)控不公平的機(jī)制.

2.4 研究局限

本研究使用了覆蓋江蘇省的115個空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)的臭氧觀測數(shù)據(jù)和田間生長發(fā)育期生長期記錄數(shù)據(jù),最大程度獲取到了詳盡的區(qū)縣級行政區(qū)長時間尺度的分作物類型產(chǎn)量數(shù)據(jù),并采用了在長三角地區(qū)試驗(yàn)的暴露響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)評估,但該研究結(jié)果依然具有一定程度的不確定性:(1)目前我國的國控監(jiān)測站點(diǎn)在城市分布較為集中,由于臭氧兩種前體物NO和VOCs在農(nóng)村和城市排放比例的差異,導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)的臭氧濃度通常高于城市地區(qū)[29-30],相應(yīng)地AOT40計算結(jié)果可能會偏低,得到的相對產(chǎn)量損失與產(chǎn)量損失量也存在偏低的可能性.(2)研究為了在精細(xì)化的區(qū)縣尺度上進(jìn)行,對臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了克里金插值處理,雖然一些研究表明空間插值可以大大提高結(jié)果的可靠性[19-20],但插值法仍然是一種擬合方法,不能充分反映實(shí)際情況,會產(chǎn)生相應(yīng)的誤差.并且與蘇南地區(qū)相比,臭氧監(jiān)測點(diǎn)位在蘇北地區(qū)分布較為稀疏,插值結(jié)果的誤差相對更大,導(dǎo)致評估結(jié)果的不確定性更大.(3)AOT40是評估臭氧濃度升高對農(nóng)作物損害的最常用指標(biāo),計算簡單,與多種作物品種的相對產(chǎn)量存在顯著的線性關(guān)系.但AOT40僅將臭氧濃度作為唯一的自變量,即認(rèn)為臭氧濃度越高的地區(qū)產(chǎn)量損失越嚴(yán)重,忽略了氣象、土壤、田間管理以及植物自身對臭氧的吸收能力和解毒作用,用其評估的農(nóng)作物產(chǎn)量損失也具有較大的不確定性.

為了最大程度減少評估的不確定性,針對以上局限,建議未來布設(shè)空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)時,考慮在農(nóng)村地區(qū)增設(shè)一些點(diǎn)位,以便更好地研究和評估臭氧對農(nóng)作物的影響;繼續(xù)加大臭氧監(jiān)測的覆蓋度,提高臭氧減產(chǎn)評估的精度;建立更加完善的農(nóng)氣監(jiān)測站和田間記錄數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),未來研究應(yīng)致力于構(gòu)建不同區(qū)域多代表性品種的農(nóng)作物相對產(chǎn)量與PODY的響應(yīng)關(guān)系.

3 結(jié)論

3.1 2013～2019年,冬小麥和水稻的AOT40值分別為(2.76～17.05)′10-6h和(0.15～31.69)′10-6h,分別在2018年和2016年達(dá)到峰值.蘇南地區(qū)水稻生長期的AOT40高值分布較多,蘇北地區(qū)近3年兩種農(nóng)作物生長期的AOT40都有明顯增勢.

3.2 2013～2019年,冬小麥年相對產(chǎn)量損失為17.7%～31.0%,年絕對產(chǎn)量損失達(dá)(1.94～3.75)×106t,約相當(dāng)于3000萬人一年的糧食消費(fèi)量.年產(chǎn)量損失最高的地級市是鹽城和徐州,損失最低的是南京和無錫.2013～2019年,水稻年相對產(chǎn)量損失為8.6%～15.6%,年絕對產(chǎn)量損失為(3.03～6.04)×106t,約相當(dāng)于2000萬人一年的糧食消費(fèi)量.年產(chǎn)量損失最高的地級市是鹽城和淮安,損失最低的是無錫和常州.

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Yield losses of rice and winter wheat due to ground～level ozone in Jiangsu Province from 2013 to 2019.

WANG Qian, LIU Miao～miao*, YANG Jian～xun, BI Jun

(State Key Laboratory of Pollution Control and Resources Reuse, School of the Environment, Nanjing University, Nanjing, 210023, China)., 2021,41(11)：5094～5103

Based on observed O3data from 115gound monitoring station, the annual crop yield of 97 counties, and AOT40-yield response functions, this study used spatial interpolation and evaluated the losses of rice and winter wheat caused by surface O3across Jiangsu Province during 2013～2019. Results suggested that from 2013 to 2019, AOT40values during growing seasons were (2.76～17.05)′10-6h and(0.15～31.69)′10-6h for winter wheat and rice. The trend of AOT40 in Jiangsu Province peaked in 2018 and 2016 for rice and winter wheat, respectively.More high AOT40 values were distributed in the south of Jiangsu Province. In the north of Jiangsu Province, AOT40 showed a significantly increasing trend during the growing season from 2017 to 2019. During 2013～2019, the yield losses of winter wheat were 17.7%～31.0%, amounting to 1.94～3.75million tons. The highest yield losses of winter wheat were in Yancheng and Xuzhou, and the lowest in Nanjing and Wuxi. The relative yield losses of rice were 8.6%～15.6%, amounting to 3.03～6.04million tons, with the highest in Yancheng and Huaian and the lowest in Wuxi and Changzhou. Annual yield losses of winter wheat and rice attributable to ozone pollution in Jiangsu Province equal to grain consumption of more than 50million population in one year. Therefore, the government shall take effective policies andmeasures to control O3pollution and hence guarantee food security.

ozone pollution；AOT40；rice；winter wheat；yield loss；food security

X171,X16

A

1000-6923(2021)11-5094-10

王 倩(1995-),女,河南洛陽人,南京大學(xué)碩士研究生,主要從事大氣環(huán)境農(nóng)業(yè)風(fēng)險研究.

2021-03-30

國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目(71921003);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(0211/14380171);江蘇省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(SBK2018043200)

* 責(zé)任作者, 副教授, liumm@nju.edu.cn