基于农用地作物磷养分需求的畜禽养殖废弃物消纳区域空间划分

阎波杰, 潘瑜春

(1.闽江学院 地理科学系, 福建 福州350108; 2.福建省测绘工程技术研究中心,

福建 福州350108; 3.国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097)

基于农用地作物磷养分需求的畜禽养殖废弃物消纳区域空间划分

阎波杰1,2, 潘瑜春3

(1.闽江学院 地理科学系, 福建 福州350108; 2.福建省测绘工程技术研究中心,

福建 福州350108; 3.国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097)

摘要：[目的] 根据区域农用地作物养分需求，从区域空间集聚现象对北京市大兴区进行规模畜禽养殖废弃物消纳区域划分研究，以期为畜禽养殖废弃物的处理和环境污染防治、畜禽养殖场空间布局研究等提供依据。[方法] 基于遥感影像获取农用地空间分布特征，利用空间关联指数法进行农用地作物磷养分需求空间聚类分析，并利用GIS空间分析技术，基于养分平衡的角度进行计算分析。 [结果] 北京市大兴区农用地磷养分需求的空间分布在整体上具有显著的空间正相关性，整个大兴区农用地大部分属于畜禽养殖废弃物消纳一般区域，高区域主要集中在瀛海镇、西红门镇、庞各庄镇和魏善庄镇，低区域主要集中在采育镇和北藏村镇。大兴区8 481个农用地地块被划分成83个区域，其中区域中可消纳畜禽养殖废弃物磷养分平均量、最大量和最小量分别为1.10×105kg，9.75×105kg和2.38×103kg。而大兴区各镇可消纳的畜禽养殖废弃物磷养分量最多和最小分别是庞各庄镇的13.54×106kg和亦庄镇的9.54×105kg。 [结论] 提供了一种较快速的划分畜禽养殖废弃物消纳区域、计算区域畜禽养殖废弃物消纳量及结果可视化表达的方法。

关键词：空间聚类; 消纳; 养分; 农用地

随着畜禽养殖业不断向规模化、集约化发展，大量的畜禽养殖废弃物也随之而来。畜禽养殖废弃物是一种良好的养分资源，作为有机肥还田施用是主要出路，虽然畜禽养殖废弃物作为农田作物养分是较理想的处理措施，但是，当一定区域内畜禽养殖数量及其产生的畜禽养殖废弃物超出农田消纳容量，将可能会引起较严重的环境污染问题[1]。尤其是在畜禽养殖量增长快速的区域，畜禽养殖废弃物产生的环境污染风险较高，畜禽养殖密度越高，其产生的环境污染风险就越大，因此，在畜禽养殖数量多而耕地数量少的国家，畜禽养殖数量通常与作物的种植面积相关联，必须根据耕地面积决定畜禽养殖数量[2]。此外，很多国家规定畜禽养殖场周边必须有与之配套的农田来进行畜禽养殖废弃物的消纳，也有一些国家制定了养分施用最高限额标准，如欧盟规定农田最大氮和磷养分施用量分别不得超过170和35 kg/hm[3]。然而国内绝大多数规模畜禽养殖场都没有相配套的农田，而其周边的农用地大部分又分散在普通农户手中，且农用田的种植结构随机性较大，这对农田消纳畜禽养殖废弃物造成了障碍[4]。随着畜禽养殖所带来的环境污染问题越来越引起人们的重视，一些研究者已开始关注农田对畜禽养殖废弃物的消纳量及相关研究。如Médoc等[5]、李帷等[6]利用GIS技术分别对法国Grand-Ilet地区和北京市土地消纳畜禽养殖场废弃物量进行了研究，而阎波杰等[7]从农用地土壤对养分的消纳能力和作物养分需求角度出发，研究了农用地土壤—作物系统对畜禽养殖废弃物养分消纳能力。沈根祥等[8]、王振旗等[9]分别从种养平衡的生态模式、作物氮磷养分需求研究了农作物畜禽养殖废弃物养分的需求。但以上研究均缺乏对作为畜禽养殖废弃物养分消纳的农田区域进行划分及可视化表达。

目前也很少有关于畜禽养殖废弃物消纳区域研究的相关报道，因此，本研究尝试根据区域农用地作物养分需求，利用空间关联分析方法从区域空间集聚现象进行规模畜禽养殖废弃物消纳区域划分研究，以期为畜禽养殖废弃物的处理和环境污染防治、畜禽养殖场空间布局研究等提供依据。

1材料与方法

1.1　研究区概况

大兴区地处北京市南郊平原，地理坐标为东经116°13′—116°43′，北纬39°26′—39°51′，区位优势得天独厚。全境属永定河冲积平原，地势自西向东南缓倾，海拔14～52 m之间，土壤类型以砂性土、砂壤土为主。属暖温带半湿润大陆季风气候。年平均气温为11.6 ℃，年平均降水量556.4 mm。辖区总面积约1 036 km2，辖14个镇，526个行政村，总人口约57.6万人，农用地面积约6.83×104hm2。由于区域优势明显，养殖业发展较快，主要养殖生猪、肉牛、奶牛、羊和各类家禽，2005年养殖业已占到农业总产值1/2以上。

1.2　资料收集处理

农作物种植相关信息主要来源于2006年《北京市大兴区统计年鉴》和《北京市统计年鉴》。利用ArcGIS 9.3软件和搜狗地图中的遥感影像，通过目视解译采用直接在高分辨率遥感影像上进行勾画，实现2005年大兴区土地利用状况、农用地空间信息的采集。通过屏幕数字化、编辑和拼接完成大兴区行政区划图、农用地空间分布图(共获取了8 481个农用地地块，主要包括耕地、菜地、园地和设施农业用地)、土地利用状况图等的制作。

1.3　农用地作物养分需求估算

1.3.1农用地类别分布由于农用地类别分布含有大量的地理空间信息，因此，为确定农用地不同类别及具体的空间位置需依据资料收集处理中的结果。大兴区的畜禽养殖废弃物施用出处的主要为耕地、菜地、园地及设施农业用地，牧草有机肥的施用量亦相对较少，多施用牧草专用肥，尽管北京市林地量逐年增加，但因施肥习惯和经济问题，有机肥均无投入，因此，将农用地类别分为耕地(主要种植粮食作物、花生和瓜类)、菜地、园地、设施农业用地(包括日光温室、大棚等)[10]。相关的数据处理与分析主要经过投影变换、地图矢量化、属性数据的输入等过程。

1.3.2作物类别分布大兴区农作物种植业主要分为粮食作物、经济作物、其他作物，其中粮食作物主要包括玉米、小麦、豆类、薯类，经济作物主要包括花生、棉花、药材、烟草等，其他作物包括蔬菜、青饲、瓜类、花卉等[10]。由于农用地种植的作物品种多，而不同品种的作物养分需求不同，因此，要准确确定农用地上具体的作物养分需求量是很难实现。可行的解决办法是确定相对合理的作物养分需求，在一定程度上能代表各种作物目标产量所需的养分，其实质是对各种作物目标产量养分需求的加权平均值，因此，为便于估算作物养分需求，引入“模拟农作物”的概念[10]。

根据2005年大兴区统计年鉴中的信息，冬小麦和玉米种植面积占粮食作物播种面积的91.5%，花生占油料作物的98.7%，番茄、黄瓜、胡萝卜、菠菜、茄子、生菜、芹菜和大白菜等占全区蔬菜生产面积的80%以上，西瓜占瓜类种植面积的92.06%，果树种植主要以梨、桃、苹果和葡萄为主[10]。

基于上述分析，耕地确定以玉米、冬小麦、西瓜和花生为耕地模拟农作物的典型作物，菜地则以番茄、黄瓜、胡萝卜、菠菜、茄子、生菜、芹菜和大白菜8种蔬菜为菜地模拟农作物的典型作物，园地则确定以梨、桃、苹果和葡萄为园地模拟农作物的典型作物。

设施农业用地主要种植瓜类和蔬菜为主，其中主要以西瓜和西甜瓜为瓜类模拟农作物的典型作物，而设施农业用地中的蔬菜种植参考菜地模拟农作物的典型作物。

根据统计信息，这些典型作物基本能代表各农用地类别的农作物，以各种作物的播种面积占其所属农用地类别总面积的比例为各自的权重，确定一种模拟的农作物以代表对应农用地类别上的作物[10]。

“模拟农作物”的单位面积养分需求等于每种主要农作物的单位面积养分需求与各自占播种面积合计的比例之积的总和，其计算公式为[10]：

(1)

式中：MCrop——“模拟农作物”的单位面积养分需求(kg/hm2)；Mi——每种主要农作物的单位面积养分需求(kg/hm2)；Ri——权重系数，表示每种农作物播种面积占所属农作物种类中总播种面积的比例；i——农用地农作物种类；n——农用地主要农作物种类数。

根据各农用地类别所选择的代表性农作物，参考《北京市测土配方施肥技术指南》中不同农作物在不同肥力等级下所能达到的目标产量和不同作物形成100 kg经济产量所需吸收的养分量[11]，按照公式(1)可估算得到不同农用地类别形成目标产量所吸收的养分量(表1)。

表1　不同农用地类别形成目标产量所需

1.3.3农用地作物养分需求农用地作物养分需求与“模拟农作物”的单位面积养分需求及农用地面积的息息相关，其计算公式为[7]：

Nnutrient=MCrop·Sfarmland

(2)

式中：Nnutrient——某农用地作物养分需求(kg)；MCrop——“模拟农作物”的单位面积养分需求(kg/hm2)；Sfarmland——某农用地面积(hm2)。

1.4　空间关联分析方法

(1) Moran’sI[14]指数计算公式为：

(3)

式中：Wij——空间权重矩阵，同样空间范围相邻为1，不相邻为0；Xi，Xj——在空间单元i和j的观测值；X——观测量平均值。Moran’sI的期望值E(I)为[15-16]

E(I)=1/(1-n)

(4)

采用z检验对Moran'sI结果进行统计检验[14]：

(5)

其中Var(I)为变异数。在给定显著性水平时，若Moran’sI显著为正，则表示农用地养分需求量较大的区域在空间上显著集聚。反之，若Moran’sI显著为负，则表明区域与其周边区域的农用地养分需求量具有显著的空间差异。仅当Moran’sI接近期望值1/(1-n)时，观测值之间才相互独立，在空间上随机分布[14]。

(6)

(7)

2结果分析

2.1　大兴区农用地作物磷养分需求空间分布特征

表1中氮、磷养分是不同农用地类别从低肥力等级到高肥力等级的一个范围值，由于农用地在不同肥力等级下作物的目标产量存在一定的差异，参考全国耕地质量数据和相关研究文献[17]，大兴区除了农业设施农业用地，其他农用地基本都属于中等肥力耕地，因此本文农用地的种植作物的目标产量普遍以中等肥力为估算标准，以表1中单位面积所需吸收的氮、磷养分量的均值计算。由于畜禽养殖废弃物作为有机肥返田施用时，氮养分和磷养分是最受关注的，而畜禽养殖废弃物中的氮养分和磷养分含量存在差异，但作物的氮养分的需求量一般是磷养分的3～5倍，因此为避免引起磷养分的过量，畜禽养殖废弃物的施用量应以磷养分为标准[18]。其次，本文主要是为说明利用本方法实现畜禽养殖废弃物消纳区域空间划分，因此，仅选择农用地作物磷养分为参考值开展相关研究。按照公式(2)结合2005年大兴区耕地面积，可获得大兴区农用地作物磷养分需求的估算结果(图1)。图1显示农用地作物磷养分需求较大的农用地空间分布基本与设施农业用地空间分布情况相一致，如庞各庄镇、瀛海镇、旧宫镇和黄村镇等农用地区域，缘于这些区域的农业设施用地所占比例较大。从统计结果分析，大兴区农用地作物磷养分2005年共需5 .73×106kg，其中平均值为675.17 kg，最低值为0.53 kg，最高值为1.57×104。大部分的农用地作物磷养分需求低于平均值，约占总农用地数目的65.38%。由于受限于具体的农用地肥力数据，本研究对农用地不同肥力等级下作物的目标产量所需吸收的养分量以均值代替与实际具体的农用地空间分布会存在一定的误差，但基本满足进行畜禽养殖废弃物消纳区域划分研究的需要。

2.2　农用地作物磷养分需求空间聚类分析结果

图1　大兴区农用地作物磷养分需求空间分布

图2　大兴区农用地作物磷养分需求G*指数空间分布

2.3　畜禽养殖废弃物消纳区域划分

畜禽养殖废弃物消纳区域划定直接影响区域畜禽养殖场的空间布局。依据农用地作物磷养分需求的空间聚类分析结果，将大兴区按农用地平均消纳畜禽养殖废弃物量划分5类(图3)：高区域(农用地平均消纳磷养分为1 218.19 kg)、较高区域(农用地平均消纳磷养分为908.86 kg)、一般区域(农用地平均消纳磷养分为648.74 kg)、较低区域(农用地平均消纳磷养分为489.00 kg)和低区域(农用地平均消纳磷养分为415.03 kg)，其中各类型区域对应的总面积依次为7 990.49，3 145.09，44 819.96，6 874.95和4 171.56 hm2。

图3　大兴区畜禽养殖废弃物消纳区域空间划分结果

结果表明大兴区的农用地区域大部分属于畜禽养殖废弃物消纳一般区域，高区域主要集中于大兴区北部的城乡结合带和中部区域(主要包括魏善庄镇和庞各庄镇)，而城乡结合带由于距离市场较近往往也是畜禽养殖用地集中分布区域。阎波杰等[19]的研究表明大兴区北部靠近北京市市郊区域、魏善庄镇等的农用地畜禽养殖废弃物氮负荷量都明显高于其他乡镇。较低区域和低区域主要分布在大兴区的东部，尤其是采育镇，几乎全镇都属于畜禽养殖废弃物消纳量较低区域和低区域，借鉴于欧盟标准，农田最大磷养分施用量一般不得超过35 kg/hm2，因此，在该地区需要严格控制农用地畜禽养殖废弃物平均施用量，否则易引起环境污染问题。根据以上研究结果的基础上，将大兴区8 481个农用地地块划分成83个区域，并计算每个区域可消纳畜禽养殖废弃物磷养分量(图4)，其中83个区域中可消纳畜禽养殖废弃物磷养分平均量、最大量和最小量分别为1.10×105kg，9.75×105kg和2 384.28 kg。获得的83个区域可消纳畜禽养殖废弃物磷养分量是基于区域农用地消纳畜禽养殖的能力，而不是基于各行政区域基础上，但畜禽养殖量的统计几乎都是基于行政区域开展的。因此，利用GIS空间分析技术将镇级行政单元与该结果进行叠加分析可获得大兴区各镇可消纳畜禽养殖废弃物磷养分量。结果表明庞各庄镇可消纳畜禽养殖废弃物磷养分的最多，达到了1.35×107kg，可消纳畜禽养殖废弃物磷养分最少的是亦庄镇，只有9.49×105kg。基于养分平衡的角度，参照李帷等[19]的研究表明低于10 kg/hm2的养分平衡水平表示农用地养分未剩余，超过10 kg/hm2，养分开始盈余，且盈余的养分有可能通过地表径流、挥发等形式间接流失而对环境产生影响。因此基于上述分析，大兴区各镇最大可消纳的畜禽养殖废弃物磷养分量除农用地作物磷养分需求计算的结果外，还可消纳基于农用地面积和10 kg/hm2的养分平衡水平的磷养分量，因此，各镇最大可消纳的畜禽养殖废弃物磷养分量是上述两者之和，结果显示可消纳的畜禽养殖废弃物磷养分量最多和最小的仍是庞各庄镇和亦庄镇，分别为1.35×107kg和亦庄镇的9.54×105kg。在最大可消纳畜禽养殖废弃物磷养分量结果的基础上，利用畜禽养殖排泄系数法可进行各镇畜禽养殖废弃物可消纳量及不同品种、规模的畜禽养殖量估算，从畜禽养殖的源头控制由于畜禽养殖的过度集中或缺乏足够的农用地进行消纳畜禽养殖废弃物所引起的一系列环境污染问题。

目前，出于减低养殖、运输和销售成本以及便于加工的需要，畜禽养殖不断向交通发达、市场便利的大中城市周边集中，有研究表明畜禽养殖的70%以上分布在对畜禽产品需求较大的东部地区及大中城市的城郊。因此，城市郊区环境承受压力将越来越大，而本文的结果可作为这些区域快速确定畜禽养殖废弃物消纳处理的一个重要依据。尤其随着遥感影像产品越来越多，如Quick bird，WorldView，GeoEye等高分辨率的遥感影像及多时相遥感影像的出现，可通过遥感影像快速获取研究区域农用地种类空间分布图，并依据研究区域的测土配方施肥技术指南中不同农作物在不同肥力等级下所能达到的目标产量和不同作物形成100 kg经济产量所需吸收的养分量，可快速确定农用地的作物养分需求量，并以农用地的作物养分需求量作为消纳畜禽养殖废弃物的空间区域划分及相关行政区域畜禽养殖废弃物产生量及养殖规模控制的重要参照依据。因此，本方法在不同区域可以进一步的推广应用，除了如本研究一样计算可消纳畜禽养殖废弃物磷养分量，同样也可计算消纳畜禽养殖废弃物氮、钾养分量。但该方法也存在一定的限制性因素，譬如农用地不同作物的复种指数，复种指数越高对结果的估算会更加偏小。

图4　大兴区各划分区域可消纳的畜禽养殖

3结 论

但由于无法完全准确确定农用地上农作物的具体分布情况及精确的养分需求量，在研究中用占绝大部分播种面积的农作物进行代替及不同作物的复种指数的难以明确，因此农用地作物养分估算还存在着一定的误差。另外，畜禽养殖废弃物处理方式多样，如外运、有机肥加工等，而本文只考虑了农用地的消纳处理，研究结果与实际情况也会存在一定的差异，有待于以后进一步进行相关研究。

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Space Division of Absorbing Livestock Manure Areas Based on Phosphorus Nutrient Demand of Crops in Farmlands

YAN Bojie1,2, PAN Yuchun3

(1.DepartmentofGeography,MinjiangUniversity,Fuzhou,Fujian350108,China; 2.SurveyingEngineeringandTechnologyResearchCenterofFujianProvince,Fuzhou,Fujian350108,China; 3.NationalEngineeringResearchCenterforInformationTechnologyinAgriculture,Beijing100089,China)

Abstract：[Objective] This paper tries to analyze the spatial division of absorbing capacity areas of livestock manure based on the nutrient demand of crops in Daxing district of Bejing City in order to provide supports for the treatment of livestock manure, the control of regional livestock feeding and spatial layout of livestock and poultry breeding. [Methods] The remote sensing technology was used to extract the spatial information of farmland, the space association index was used to analyze the spatial clustering of phosphorus nutrient demand of crops, and GIS spatial analysis technology was used to calculate and analyze the nutrient balance. [Results] In Daxing District of Bejing City, the spatial distribution of phosphorus demands of crops had significant spatial positive correlation on the whole. The most of farmlands belonged to the average level of absorbing capacity of livestock manure. The areas of high absorbing capacity of livestock manure mainly concentrated in towns of Yinghai, Xihong-men, Penggezhuang, and Weishanzhuang. The regions of low absorbing capacity of livestock manure mainly concentrated in towns of Caiyu and Beizangcun. The total of 8 481 farmlands was divided into 83 regions, of which the average, maximum and minimum absorbing phosphorus nutrient of livestock manure is 1.10×106kg, 9.75×105kg and 2.38×103kg respectively. The maximum and minimum absorbing phosphorus nutrient of livestock manure is 13.54×106kg in Penggezhuang town and 9.54×105kg in Yizhuang town. [Conclusion] This paper provides a method to quickly divide absorbing capacity areas of livestock manure and to calculate absorbing amount of livestock manure and visual expression.

Keywords:spatial clustering; absorb; nutrient; farmland

文献标识码：A

文章编号：1000-288X(2015)06-0316-06

中图分类号：X713， P208

收稿日期：2014-10-28修回日期：2014-12-03

资助项目：国家自然科学基金项目“基于MODIS BRDF产品的叶片聚集度系数遥感反演与验证研究” (41271354); 福建省中青年教师教育项目(JA13259); 福州市科技项目 (2013-S-109); 闽江学院育苗项目(YKY1105); 闽江学院科技项目(MYK14012)

第一作者：阎波杰(1981—),男(汉族),浙江省宁波市人,博士,副教授,主要从事地理信息系统应用及农业信息化研究。E-mail:bnunercita@163.com。