李建勛,李明萬,劉曉雨,楊 麗 (西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710054)

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展在促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值充分發(fā)揮的同時(shí)也造成一定生態(tài)價(jià)值的損害,農(nóng)藥、化肥、地膜等農(nóng)用物資的不合理使用以及畜禽糞便、生活廢水的粗放式排放等問題在降水與灌溉的作用下不僅造成土壤侵蝕,對(duì)鄰近水體也造成污染,引發(fā)嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)面源污染問題[1-3]。

陜西省作為中國(guó)中西部重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)功能區(qū)和生態(tài)環(huán)保區(qū),其農(nóng)業(yè)面源污染問題已經(jīng)引起了眾多學(xué)者和管理部門的關(guān)注。韓洪云等[4]利用模型分析法對(duì)陜西眉縣農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行研究,認(rèn)為以提高化肥利用率為特征的技術(shù)支持政策是未來農(nóng)業(yè)面源污染治理政策的首要選擇。范拴喜[5]則對(duì)渭河流域陜西段的農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行分析,提出了改善渭河流域陜西段農(nóng)業(yè)面源污染的對(duì)策?？紤]到種植業(yè)引發(fā)的面源污染問題,王莉[6]對(duì)秦嶺北部俞家河流域的污染途徑做了研究分析。不同于對(duì)陜西內(nèi)部各地區(qū)面源污染問題的研究,陶?qǐng)@等[7]立足于整個(gè)黃河流域,探究了流域內(nèi)各省份影響農(nóng)業(yè)面源污染因素的時(shí)空分布狀況以及污染治理效率。應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行模擬和估算是研究面源污染的重要手段,張曉瑾等[8]運(yùn)用SWAT模型對(duì)泗河流域范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷進(jìn)行了估算,并劃分了其時(shí)空分布特征。吳佳鵬等[9]采用指標(biāo)體系法對(duì)密云水庫的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

縱觀現(xiàn)有研究,對(duì)陜西省面源污染研究大多只涉及省內(nèi)某一特定地域或特定流域,難以反映整個(gè)陜西省域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷現(xiàn)狀,使用的SWAT模型所需參數(shù)較多,區(qū)域性差異大,增加了地面基礎(chǔ)信息的獲取難度[2];而指標(biāo)體系法雖可綜合分析影響農(nóng)業(yè)面源污染物流失的主要因子,能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險(xiǎn)提供一個(gè)更為合理的評(píng)價(jià)框架,靈活性較強(qiáng),但常規(guī)農(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系法[10-11]中存在污染來源分類少、指標(biāo)選擇不全面、研究單元不精細(xì)等問題。相較于以上模型,輸出系數(shù)法算法簡(jiǎn)單,所需參數(shù)較少,主要通過產(chǎn)污系數(shù)、排污系數(shù)、入河系數(shù)等參數(shù)估算污染物產(chǎn)生量、排放量,產(chǎn)污系數(shù)受人為因素影響較小,污染物產(chǎn)生量估算較為準(zhǔn)確[7],因此在我國(guó)面源污染負(fù)荷研究中取得了廣泛的應(yīng)用。輸出系數(shù)法最初由 OMERNIK[13]提出,此后JOHNES[14]在以往模型的基礎(chǔ)上綜合考慮了土地利用類型、人口和牲畜數(shù)量等因素對(duì)面源污染的影響,建立了更為完善的輸出系數(shù)模型。唐肖陽等[3]采用輸出系數(shù)法估算了漢江流域13個(gè)地級(jí)市的TN、TP污染負(fù)荷;蔡明等[18]考慮降雨因素影響和污染物在遷移過程中的損失,采用改進(jìn)的輸出系數(shù)法對(duì)渭河流域總氮負(fù)荷量進(jìn)行了估算;劉菊等[19]采用輸出系數(shù)模型和生態(tài)系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)模型估算了四川省寶興縣面源污染物TN、TP負(fù)荷量。上述研究表明,輸出系數(shù)法在面源污染負(fù)荷研究中具有一定的優(yōu)越性。但是前人研究多著眼于黃河或漢江等流域,或只涉及陜西省內(nèi)單個(gè)或部分地級(jí)市,難以反映陜西省整體農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀?；诖?筆者以陜西省內(nèi)10個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象,采用輸出系數(shù)模型估算2020年陜西省內(nèi)TN、TP的污染負(fù)荷,旨在為陜西省農(nóng)業(yè)面源污染的后續(xù)治理提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

陜西省下轄10個(gè)地級(jí)市,分別為安康、漢中、商洛、西安、咸陽、銅川、寶雞、渭南、延安和榆林市;按地形地貌與風(fēng)土人文可分為陜南、關(guān)中、陜北3個(gè)地區(qū),3個(gè)地區(qū)地形迥異:陜南地處秦嶺與大巴山脈交界處,關(guān)中多平原,陜北地處黃土高原。由于農(nóng)業(yè)面源污染的治理一般以行政區(qū)劃為單位分區(qū)治理,故選擇以陜西10個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象(圖1)。

圖1 研究區(qū)示意Fig.1 The diagrammatic sketch of research area

1.2 研究方法

估算農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷的方法主要分為機(jī)理模型類和經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類,鑒于陜西省內(nèi)降水、日照、溫度以及連續(xù)水文水質(zhì)等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)稀少,機(jī)理類模型操作難度大且準(zhǔn)確度難以保證,輸出系數(shù)法(ECM)[7]作為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類估算的代表方法,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、應(yīng)用方便,通過收集土地利用類型、畜禽養(yǎng)殖數(shù)量等相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)就可得到準(zhǔn)確率高的結(jié)果,主要通過產(chǎn)污系數(shù)、排污系數(shù)、入河系數(shù)等參數(shù)估算污染物產(chǎn)生量、排放量及入河量。雖然排污系數(shù)及入河系數(shù)受到環(huán)境治理措施和手段、降水、下墊面等因素綜合影響,取值的不確定性較大,存在一定的局限性,但是避免了面源污染發(fā)生的復(fù)雜過程,在大面積流域或地域的面源污染估算中具有代表性?；诖?采用ECM估算陜西省各地市TN、TP的污染負(fù)荷量與負(fù)荷強(qiáng)度。

(1)

(2)

式(1)～(2)中,Li為污染物i在地域的總負(fù)荷量,t·a-1;Eij為第j種土地利用類型或第j種畜禽養(yǎng)殖或人口因素導(dǎo)致的污染物i的輸出系數(shù);Aj為第j種土地利用類型的面積或畜禽養(yǎng)殖的數(shù)量或人口數(shù)量,hm-2·a-1或頭-1·a-1或人-1·a-1;P為降水輸入的污染物總量(因其相對(duì)于農(nóng)業(yè)面源污染物總量可忽略不計(jì),且陜西省內(nèi)缺乏相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)和結(jié)果的精確性,故不考慮此項(xiàng)影響);Mq為地級(jí)市q的污染物TN或TP負(fù)荷強(qiáng)度,kg·hm-2·a-1;Lq為地級(jí)市q的污染物TN或TP負(fù)荷量,t·a-1;該研究所選污染源除農(nóng)田污染源外還包括畜禽養(yǎng)殖源和農(nóng)村生活源,參考史志華等[16]與劉亞瓊等[17]的研究,取R為地級(jí)市行政區(qū)劃面積,hm2。

不同類型污染源對(duì)整個(gè)地域污染水平的貢獻(xiàn)率(Fij)的計(jì)算公式為

(3)

式(3)中,Lij為第i個(gè)地級(jí)市由于第j種污染源導(dǎo)致的污染物總量,t。

《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》中2020年陜西省水產(chǎn)品養(yǎng)殖增產(chǎn)量為-377 t,受地域所限,陜西省水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模較小,與其他污染源相比輸出的面源污染物負(fù)荷量也較小,因此該研究未考慮水產(chǎn)養(yǎng)殖源對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染的影響。農(nóng)業(yè)面源污染源主要考慮農(nóng)業(yè)用地源、畜禽養(yǎng)殖源和農(nóng)村生活源這3類污染源;在農(nóng)業(yè)用地類型中,筆者主要根據(jù)陜西省及各地級(jí)市《第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》對(duì)其進(jìn)行劃分,農(nóng)業(yè)用地劃分為耕地與園地,其中耕地包括水田與旱田,園地單獨(dú)劃分為一類,主要包括果園、茶園及其他園地,因此農(nóng)業(yè)用地類型主要考慮水田、旱田、園地3種,畜禽養(yǎng)殖主要考慮豬、牛、羊和家禽4種類型。

估算污染物的負(fù)荷量關(guān)鍵在于確定輸出系數(shù)的值。影響輸出系數(shù)的因素主要有地形、地貌、水文、氣候、土地利用、土壤類型、植被覆蓋和人類活動(dòng)等,其主要獲取方法有現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)法和查閱文獻(xiàn)法[18]。現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)法多用于小流域定點(diǎn)監(jiān)測(cè),大面積或多區(qū)域易受時(shí)間與財(cái)力限制,缺乏陜西省相關(guān)監(jiān)測(cè)成果。而相似地理?xiàng)l件的區(qū)域其地形地貌、水文、氣候、土壤類型等影響輸出系數(shù)的因素也大致相同,因此利用相似地理?xiàng)l件的其他地區(qū)已有研究成果,取其平均值來確定輸出系數(shù)值,在一定程度上能保證輸出系數(shù)的準(zhǔn)確性[3,16-21]。不同土地利用類型的參考輸出系數(shù)值和該研究的具體取值見表1。

表1 不同土地利用類型的輸出系數(shù)Table 1 Output coefficients for various types of land utilization

畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)村生活部分的面源污染物輸出系數(shù)采用劉菊等[19]研究中的排泄系數(shù)和生活污染輸出系數(shù),畜禽養(yǎng)殖的排泄系數(shù)代表牲畜排泄物直接進(jìn)入受納水體的比例,因此不適合直接用于TN、TP輸出系數(shù)取值,參照唐肖陽等[3]與劉亞瓊等[17]的研究,確立畜禽養(yǎng)殖業(yè)的TN和TP輸出系數(shù),分別取各自排泄系數(shù)的10%。農(nóng)村生活污染的輸出系數(shù)則反映了當(dāng)?shù)剞r(nóng)村居民對(duì)生活污水及廢棄物的利用和處理水平。陜西省不同污染源的輸出系數(shù)分類及其取值見表2。

表2 陜西省不同污染源的輸出系數(shù)值Table 2 Classification and value of export coefficient of different pollution sources in Shaanxi Province

1.3 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《2020年陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地級(jí)市第3次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù),得到陜西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)用地面積、畜禽數(shù)量和農(nóng)村人口數(shù)量(表3)。

表3 2020年陜西省各地級(jí)市農(nóng)村常住人口和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Table 3 The rural permanent population and agricultural statistics of various cities in Shaanxi Province in 2020

其中榆林市的農(nóng)業(yè)用地面積最大,但農(nóng)村人口數(shù)較少;西安市的農(nóng)業(yè)用地面積較小,但農(nóng)村人口數(shù)最多;渭南市的畜禽養(yǎng)殖數(shù)量最多,農(nóng)業(yè)用地面積與農(nóng)村人口數(shù)也很可觀。

2 結(jié)果與討論

利用輸出系數(shù)模型計(jì)算2020年陜西省各地級(jí)市不同農(nóng)業(yè)污染源類型(包括不同土地利用類型、畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)村生活)產(chǎn)生的TN和TP負(fù)荷量、負(fù)荷強(qiáng)度以及不同污染源的污染負(fù)荷貢獻(xiàn)率。

2.1 各地級(jí)市TN和TP負(fù)荷量

農(nóng)業(yè)面源污染物TN和TP負(fù)荷量見表4～5。2020年陜西省TN和TP負(fù)荷量分別為38 835.9和9 150.1 t,TN負(fù)荷量是TP負(fù)荷量的4.2倍。從地域分布上看,安康、漢中、咸陽、寶雞、渭南和榆林市的農(nóng)業(yè)面源污染物TN和TP負(fù)荷量都較高。

表4 2020年陜西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)面源污染物TN負(fù)荷量與貢獻(xiàn)率Table 4 The total nitrogen load of agricultural non-point source pollutants in various cities in Shaanxi Province in 2020

畜禽養(yǎng)殖源和農(nóng)村生活源對(duì)TN和TP負(fù)荷的貢獻(xiàn)率占絕對(duì)優(yōu)勢(shì),其中漢中和榆林市畜禽養(yǎng)殖對(duì)TN負(fù)荷的貢獻(xiàn)率分別為46.07%和53.91%,咸陽和渭南市的農(nóng)村生活源對(duì)當(dāng)?shù)豑N負(fù)荷的貢獻(xiàn)率分別為66.05%和64.87%;安康和商洛市的畜禽養(yǎng)殖源對(duì)當(dāng)?shù)豑P負(fù)荷的貢獻(xiàn)率分別為81.13%和72.83%。大規(guī)模、高數(shù)量的農(nóng)村生活污染和畜禽養(yǎng)殖是造成農(nóng)業(yè)面源污染物TN或TP負(fù)荷量較高的主要原因。

2.2 各地級(jí)市TN和TP負(fù)荷強(qiáng)度

2020年陜西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)面源污染物TN和TP負(fù)荷強(qiáng)度見圖2。咸陽和渭南市TN和TP的農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷強(qiáng)度較高,而且TN的負(fù)荷強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于TP,前者是后者的4倍左右。咸陽和渭南市位于陜西省關(guān)中地區(qū),地處平原,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度較高,同時(shí)農(nóng)業(yè)資源較為豐富,具有畜禽養(yǎng)殖所需的資源、場(chǎng)地和人力,規(guī)?；男笄蒺B(yǎng)殖和較高的農(nóng)村人口數(shù)是造成農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷強(qiáng)度較高的主要原因。而西安市為陜西省省會(huì),人口基數(shù)大,高密度的農(nóng)村人口導(dǎo)致大量的N、P面源污染物輸出。安康、漢中和榆林市雖然N、P污染物負(fù)荷總量較高,但其行政區(qū)面積高出前3個(gè)地級(jí)市,因此其N、P污染物負(fù)荷強(qiáng)度并不是特別大。

圖2 2020年陜西省各地級(jí)市TN和TP農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷強(qiáng)度Fig.2 The total nitrogen and phosphorus load intensity of agricultural non-point source pollutants in cities around Shaanxi Province in 2020

2.3 不同污染源類型對(duì)TN和TP負(fù)荷的貢獻(xiàn)率

由表4可知,除榆林市和寶雞市外,其他各地級(jí)市不同污染源類型對(duì)TN負(fù)荷的貢獻(xiàn)率順序?yàn)檗r(nóng)村生活>畜禽養(yǎng)殖>農(nóng)業(yè)用地,其中西安市尤為突出,其農(nóng)村生活污染對(duì)TN負(fù)荷的貢獻(xiàn)率為87.20%,而榆林和寶雞市由于地理環(huán)境適合大規(guī)模畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展,因此其畜禽養(yǎng)殖污染對(duì)當(dāng)?shù)豑N負(fù)荷的貢獻(xiàn)率最高。表5顯示,不同污染源類型對(duì)TP負(fù)荷貢獻(xiàn)率的順序?yàn)樾笄蒺B(yǎng)殖>農(nóng)村生活>農(nóng)業(yè)用地。目前陜西省農(nóng)村生活污染對(duì)面源污染物TN的貢獻(xiàn)最大,畜禽養(yǎng)殖污染對(duì)TP的貢獻(xiàn)最大。因此,為有效治理陜西省農(nóng)業(yè)面源污染,農(nóng)村地區(qū)生活污染物(廢水、廢物、廢渣)的處理至關(guān)重要,大規(guī)?；男笄蒺B(yǎng)殖業(yè)對(duì)環(huán)境質(zhì)量造成的不利影響也需引起重視。

表5 2020年陜西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)面源污染物TP負(fù)荷量與貢獻(xiàn)率Table 5 The total phosphorus load of agricultural non-point source pollutants in various cities in Shaanxi Province in 2020

3 結(jié)論

針對(duì)陜西農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀,綜合考慮各地級(jí)市TN和TP負(fù)荷量、負(fù)荷強(qiáng)度以及不同污染源的貢獻(xiàn)率,運(yùn)用輸出系數(shù)法模型對(duì)陜西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)面源污染物TN和TP負(fù)荷量和負(fù)荷強(qiáng)度進(jìn)行估算。結(jié)果表明:陜西農(nóng)業(yè)面源污染形勢(shì)嚴(yán)峻,尤以TN污染問題更為突出,具有較強(qiáng)的區(qū)域性差異,其中農(nóng)村生活污染占比最大。因此在治理過程中應(yīng)因地制宜、依源施策,注重陜西省經(jīng)濟(jì)水平與生態(tài)效益的統(tǒng)籌協(xié)調(diào);其次,畜禽養(yǎng)殖污染與其他污染類型相比分布最廣,因此在制定相關(guān)治污防污政策時(shí)應(yīng)更偏重普適性與經(jīng)濟(jì)性,以實(shí)現(xiàn)各地級(jí)市精準(zhǔn)治理污染。針對(duì)農(nóng)業(yè)用地污染,可根據(jù)地理地貌劃分陜南、關(guān)中、陜北3個(gè)片區(qū),各地級(jí)市根據(jù)所屬片區(qū)協(xié)同治理。

基于輸出系數(shù)法的陜西農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷研究可為陜西省的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和面源污染治理提供數(shù)據(jù)支持,有利于各地級(jí)市行政區(qū)精準(zhǔn)把握主要污染物來源,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與資源環(huán)境承載能力的平衡,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提質(zhì)增效提供助力。但因研究區(qū)域?yàn)檎麄€(gè)陜西省,對(duì)于區(qū)縣的農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷的分析還不夠具體,有待于進(jìn)一步細(xì)化研究尺度,增強(qiáng)負(fù)荷量估算結(jié)果對(duì)管理決策的支持力度。