重庆市开州区农村灰水足迹动态变化研究

张喆，何太蓉，2*，王妮，武雪倩

（1.重庆师范大学地理与旅游学院，重庆401331；2.三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室，重庆401331）

重庆市开州区农村灰水足迹动态变化研究

张喆1，何太蓉1，2*，王妮1，武雪倩1

（1.重庆师范大学地理与旅游学院，重庆401331；2.三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室，重庆401331）

为进一步研究农村水环境污染与水资源量之间的平衡关系，将灰水足迹与农村非点源污染相结合，选取不同污染源的主要污染物，核算2006—2014年重庆市开州农村灰水足迹，并对其动态变化特点进行分析。结果表明：（1）研究时段内不同污染源产生的灰水足迹动态变化存在差异，其中种植业灰水足迹逐年增加，而畜禽养殖业灰水足迹和农村生活灰水足迹却呈波动减少的特点；（2）开州农村总灰水足迹波动上升，且均由TP灰水足迹决定。研究时段内总灰水足迹平均值为5.268×109m3；（3）基于第一产业产值的开州农村总灰水足迹强度逐年递减，研究时段内总降幅达57.85%。水环境压力指标值波动幅度虽然较大，但其最低值依然大于1。同期农村人均灰水足迹波动上升。研究认为，该地区在不断提高水资源利用率和加大污水处理力度的同时，仍需控制农村灰水足迹的产生，特别要重视种植业中对磷肥的合理使用，以减缓水环境被污染的状况。

灰水足迹；水污染；水环境压力；动态变化；开州区

水不仅是维持社会经济稳定发展的战略资源，也是保障生态环境的基本要素之一。随着工农业生产和居民生活污水的排放，目前我国的水环境污染问题仍较严重。其中，农村非点源污染已成为我国水环境污染的主要原因之一[1]。传统的农村非点源污染研究缺乏对水污染与水资源量的平衡关系测算，由Hoekstra和Chapagain[2]提出的灰水足迹（Grey Water Footprint，GWF）理论能有效地解决农村地区水质污染对水量和水生态环境的影响问题。

灰水足迹是指以自然本底浓度或现有的环境水质标准为基准，将污染物负荷吸收稀释至一定标准所需要的淡水体积[3]。现实中自然水体并非全部能用来稀释污染物，这只是一种理想状态下的虚拟水。国外的研究主要针对不同区域尺度下的主要农作物[4]和工业产品灰水足迹[5]进行测算。国内盖力强等[6]对华北平原农作物施肥过程中产生的灰水足迹进行了初步计算；之后，有学者对洞庭湖区[7]、重庆地区[8]、黑龙江垦区[9]和河套灌区[10]等地域的粮食生产灰水足迹进行了时间和空间上的分析。综上，研究者们关注更多的是产品灰水足迹或是水资源稀缺城市灰水足迹[11]的核算，而对县域尺度的农村灰水足迹动态变化研究尚不多见。因此，本文以重庆市农业大县开州区为例，基于灰水足迹和非点源污染理论，分析2006-2014年该县农村灰水足迹动态变化情况，对比研究农村污染源产生的灰水足迹变化特点，加强对水环境污染的针对性治理，完善农村非点源污染评价手段，以期为典型农业城镇的可持续发展及规划提供理论依据。

1 研究区概况

开州区位于重庆市东北部（见图1），地理位置为东经107°55′～108°54′，北纬30°54′～31°41′，幅员面积达3 963 km2。境内以中低山地形为主，从东北向西南地势逐渐降低，平均海拔1 380 m。开州区属中亚热带季风湿润气候区，冬暖夏热，多年平均气温为18.5℃，多年平均降水量为1 224 mm。境内河流属长江支流小江水系，主要支流普里河、南河沿构造线平行展布。河流流量变幅大，历年最大洪枯比约400倍①南江水文地质工程地质队，《三峡库区开县（1∶10万）地质灾害综合调查报告》，2002年5月。。开州区地带性植被为中亚热带常绿阔叶林，土壤类型以紫色土为主。三峡大坝建成后，受三峡库区小江回水影响，蓄水175 m后消落带面积达45.17 km2，是三峡库区内最大的淹没县，生态环境问题较突出。

对比排序开州区和重庆市2014年相关农业指标（见表1），开州区是重庆市典型的人口大县和农业大县，农村人口基数大，耕地比重高，畜禽养殖规模大，集约化程度高，农作物化肥施用强度大。该地区每年将大量的农业生产、生活污水和化肥农药等排入河流水库，再加上三峡水库回水停滞不利于污染物的稀释扩散，长期的非点源污染已严重地影响到开州区的生态和人居环境。

表1 开州区农村人口及农业生产状况在重庆市的比重及排名（2014）Table 1The proportion and rank of rural and agricultural production of Kaizhou District in Chongqing（2014）

2 研究方法和数据来源

2.1 灰水足迹计算方法

本文主要以国际通用的《水足迹评价手册》[3]中有关灰水足迹的计算模型为基础，加入对污染物入河系数的考虑，确定污染物灰水足迹计算公式

根据相关学者研究[1、12]和开州区农村非点源污染的主要方式，本文将农村灰水足迹分为3个部分。式（1）中：GWFi-j为不同污染源的不同污染物灰水足迹（m3），i代表不同污染源，本文主要指种植业、畜禽养殖业和农村生活等；j代表进入水体的不同污染物，这里主要指化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）、五日生化需氧量（Biochemical Oxygen Demand，BOD5）、总氮（Total Nitrogen，TN）和总磷（Total Phosphorus，TP）等；L为不同污染源进入水体的污染物负荷（kg），α为入河系数，Appl为不同污染源所产生的污染物负荷（kg），cjmax为第j种污染物的最大容许浓度（kg·m-3），cjnat为第j种污染物的自然本底浓度（kg·m-3）。由于几种污染物可被水体同时稀释，因此在计算农村总灰水足迹和不同污染源灰水足迹时，选择由不同种类的污染物所产生的灰水足迹最大值作为总灰水足迹。

2.1.1 种植业灰水足迹

种植业进入水体中的主要污染物可分为农作物在生长过程中施加的化肥农药，弃置秸秆经降水、灌溉等冲刷作用所形成的TN和TP。由于开州区农药使用量较少且农药种类繁多，无法确切获得各类农药的成分、含量和入河系数，故在此不予考虑。种植业灰水足迹计算公式为

式（2）中：GWFpla为种植业灰水足迹（m3），GWFpla-TN、GWFpla-TP为种植业中TN、TP污染物灰水足迹（m3）。

2.1.2 畜禽养殖业灰水足迹

畜禽养殖特别是肉猪养殖是支撑开州区农村经济的重要产业之一。饲养畜禽（猪、牛、羊和家禽）过程中所产生的固体和液体废物，经随意冲洗和排放进入水体，从而造成水环境污染。根据畜禽粪、尿水中污染物的含量构成以及入河系数，本文将COD、BOD5、TN和TP作为畜禽养殖业中进入水体的主要污染物。畜禽养殖业灰水足迹计算公式为

式（3）中：GWFbre为畜禽养殖业灰水足迹（m3），GWFbre-COD、GWFbre-BOD5、GWFbre-TN和GWFbre-TP为畜禽养殖业中COD、BOD5、TN和TP污染物灰水足迹（m3）。

2.1.3 农村生活灰水足迹

根据《重庆市农业污染源普查技术报告》①重庆市污染源普查领导小组办公室农业组，《重庆市农业污染源普查技术报告》，2010年6月。，农村生活污水和生活垃圾渗滤液中排放进入水体的主要污染物为COD、BOD5、TN和TP。农村生活灰水足迹计算公式为

式（4）中：GWFrdom为农村生活灰水足迹（m3），GWFrdom-COD、GWFrdom-BOD5、GWFrdom-TN和GWFrdom-TP为农村生活中COD、BOD5、TN和TP污染物灰水足迹（m3）。

2.1.4 农村总灰水足迹

农村总灰水足迹是指在研究区域内稀释不同污染源汇总产生的不同污染物所需水量的最大体积。由于不同污染物在水体中可同时被稀释，所需稀释水不具有叠加性，因此本文取3类污染源汇总产生的4种污染物灰水足迹最大值作为开州区农村总灰水足迹。农村总灰水足迹计算公式为

式（5）中：GWFrural为农村总灰水足迹（m3），GWFZCOD、GWFZBOD5、GWFZTN和GWFZTP为农村3类污染源汇总产生的COD、BOD5、TN和TP污染物灰水足迹（m3）。

2.2 灰水足迹评价指标

仅有灰水足迹总量并不能全面评价开州农村地区水资源利用率和水环境承载状况，因此，本文通过借鉴水足迹强度指标[13]和已有研究成果[7、14]，构建开州区农村灰水足迹强度指标、水环境压力指标和农村人均灰水足迹指标。

（1）农村灰水足迹强度指标（m3/元）是当年开州区农村总灰水足迹与第一产业产值之比，主要反映农村经济发展的环保效率。

（2）农村水环境压力指标是指当年开州区农村总灰水足迹与当地水资源总量的比值，主要反映研究区域是否有足够的水资源量来稀释农村生产生活所排放的污染物，以达到相关水质标准。

（3）农村人均灰水足迹指标（104m3/人）是当年开州区农村总灰水足迹与农村常住人口的比值，主要反映农村居民在农业生产生活中所产生的灰水足迹强度。

2.3 数据来源

本文中的化肥和复合肥施用量、粮食产量以及畜禽养殖量等基础数据均取自《2007-2015年开州（县）区统计年鉴》，化肥中的氮肥、磷肥入河系数借鉴相关学者对三峡库区的抽样调查结果[15]；农作物秸秆中的产出系数、利用率和养分含量取自《中国有机肥料养分志》[16]；由于肉猪和家禽饲养周期不足1年，故取年末出栏量作为年养殖总量[17]，畜禽养殖业中的各类家畜家禽粪便、尿中污染物的排泄指数和入河系数均取自国家环保局发布的《全国规模化畜禽养殖业污染情况调查技术报告》②全国规模化畜禽养殖污染调查办公室，《全国规模化畜禽养殖业污染情况调查技术报告》，2001年5月。；开州区农村人均每日生活污水和垃圾排放指数取自《重庆市农业污染源普查技术报告》中的有关开州区的普查结果，废水、废物中的污染物含量和入河系数也参考了有关文献[15]和《重庆市农业污染源普查技术报告》等。

为达到集中式生活用水和渔业生产养殖需要，本研究采用《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002）中的COD、BOD5、总氮和总磷Ⅲ类标准限值，作为污染物在水体环境中的最大允许浓度，即cCOD-max=0.02kg·m-3、cBOD5-max=0.004 kg·m-3、cTN-max=0.001 kg·m-3、cTP-max=0.000 2 kg·m-3；自然本底浓度是指受纳水体中污染物在原始条件下的浓度，故cnat为0。

3 结果与分析

3.1 开州区农村不同污染源产生的灰水足迹动态变化

3.1.1 种植业灰水足迹动态变化

2006-2013年开州区种植业灰水足迹逐年增加，年均增幅4.45%，总增幅31.13%。2013-2014年开始小幅度减少，研究时段内平均值为3.511×109m3（见图2）。除2006年和2013年这两年种植业灰水足迹取自TN灰水足迹外，其余年份均由TP灰水足迹决定。TN灰水足迹在研究时段内增幅为22.44%，而TP灰水足迹增幅则为30.58%，这表明开州区种植业对磷肥施用强度逐年增高，需要加以控制。

图2 开州区农村种植业灰水足迹动态变化Fig.2 Dynamic change of the rural crop planting GWF in Kaizhou District

3.1.2 畜禽养殖业灰水足迹动态变化

畜禽养殖是开州区主要的农业产值收入来源之一，养殖方式多、规模大。该地区畜禽养殖业灰水足迹总体上波动减少。其中2007-2008年骤减34.05%（见图3），原因可能是2007年重庆市开展全市农业污染源普查，对当地的畜禽养殖进行重点整顿，使该地区2008年的畜禽养殖数量大幅减少，肉猪出栏量相比2007年减少近20万头，牛、羊存栏量减少到2007年的1/2，而家禽出栏量约为2007年的1/3。随后养殖数量稳步回升，2008-2014年畜禽养殖业灰水足迹增幅为21.87%，2014年达1.918×109m3，但低于2006年的2.278×109m3。研究时段内，畜禽养殖业灰水足迹均由TN灰水足迹决定。畜禽养殖业中COD、BOD5、TP灰水足迹与TN变化趋势相似，但受制于养殖物种而不同程度地减少或增加，4种污染物灰水足迹变化幅度存在差异，总体上TN和TP灰水足迹降幅大于COD和BOD5。

图3 开州区农村畜禽养殖业灰水足迹动态变化Fig.3Dynamic change of the rural breeding GWF in Kaizhou District

3.1.3 农村生活灰水足迹动态变化

随着重庆市统筹城乡建设的推进，开州区农村常住人口数逐年递减。受人口影响，开州区农村生活灰水足迹在研究时段内近似匀速下降，总体减少18.24%，年均降幅达2.28%（见图4）。研究时段内农村生活中的TN灰水足迹明显大于其他污染物灰水足迹，因此，开州区农村生活灰水足迹均取自TN灰水足迹。其余污染物灰水足迹与TN变化趋势相同，在研究时段内都近似匀速递减。

图4 开州区农村生活灰水足迹动态变化Fig.4Dynamic change of the rural domestic GWF in Kaizhou District

3.2 开州区农村总灰水足迹动态变化

2006-2014年开州区农村总灰水足迹从5.175×109m3增加到5.741×109m3，9年间平均值为5.268×109m3。研究时段内开州区农村总灰水足迹波动上升，但变化幅度较小，总体增幅为10.94%（见图5）。其中2006-2007年开州区农村总灰水足迹小幅增加4.72%，但2007-2008年下降了12.58%，主要原因在于该时段开州区畜禽养殖业灰水足迹急剧下降。之后的2008-2014年，开州区农村总灰水足迹又逐年上升，总增幅为21.18%，年均增幅为3.53%。

图5 开州区农村总灰水足迹动态变化Fig.5Dynamic change of the rural total GWF in Kaizhou District

虽然开州区农村TP污染物排放量低于TN，但两者在地表水中的环境标准浓度有所不同，稀释单位TP所需水量远远大于其他污染物，因此，2006-2014年开州区农村总灰水足迹均取自不同污染源汇总产生的TP灰水足迹（见图5），这与其他学者[11、14]研究取用TN和COD灰水足迹作为最终研究结果有差异。TN灰水足迹逐年增加，只在2013-2014年出现小幅度下降；COD和BOD5灰水足迹变化趋势与TP相似。

3.3 开州区农村灰水足迹评价指标动态变化

经计算，开州区农村灰水足迹各评价指标在研究时段内的变化规律各不相同（见图6）。其中，灰水足迹强度在研究时段内逐年降低，总体降低57.85%，年均降幅7.23%。下降速度在不同时段内均不同：其中2006-2008年，年均降幅16.83%；2008-2010年速度有所减缓，年均降幅4.42%；2010-2014年间下降速度又有所提升，年均降幅达7.58%。尽管开州区农村总灰水足迹有所增加，但农业生产总值增长速度更快，致使灰水足迹强度连年降低，意味着开州区在快速发展农村经济的同时，也在逐步提高水资源的利用效率和加大污水的处理力度。

开州区农村灰水足迹水环境压力在研究时段内整体变化较为剧烈，这与该地区水资源总量的年际变化大关系密切。其中2006年和2010年水环境压力分别达到最高的3.50和2.71，反映了当年开州区的重度干旱事实。2007年水环境压力为1.35，为研究时段内最低值。开州区水环境压力值在研究时段内均大于1，说明该地区从2006年起，在理想状态下当地的水资源不能完全稀释农村入水污染物，水环境一直处于不可持续的状态，若长此以往，定会造成当地水生态环境的恶化。

图6 开州区农村灰水足迹评价指标动态变化Fig.6The dynamic change of the rural grey water footprint indexes in Kaizhou Distriet

在研究时段内开州区农村人均灰水足迹波动上升，总增幅35.68%，2014年达到0.85×104m3/人。该指标的波动上升表明开州区农村居民为提高个人经济收入和生活水平，不可避免地会加大人均污染物排放量，农村居民人均生产生活所消耗的水生态环境成本是不断增加的。

4 结论与讨论

本文基于灰水足迹理论，定量核算了2006-2014年开州区农村不同污染源所产生的灰水足迹和农村总灰水足迹，同时基于3个评价指标对开州区农村灰水足迹动态变化进行分析，结论如下：

（1）不同污染源产生的灰水足迹动态变化有所不同。种植业灰水足迹总体增加31.13%；畜禽养殖业灰水足迹总体减少15.81%；农村生活灰水足迹则近似匀速递减，总体减少18.24%。在研究时段内，种植业灰水足迹由TP和TN交替决定，而畜禽养殖业和农村生活灰水足迹均由TN灰水足迹决定。其中种植业灰水足迹平均值最大，需控制磷肥的施用强度。

（2）开州区农村总灰水足迹在研究时段内波动上升，总体增幅10.94%，9年间平均值为5.268×109m3。总灰水足迹值均由TP灰水足迹决定，与他人研究取用TN和COD灰水足迹作为结果存在差异。

（3）研究时段内灰水足迹强度不断减少，表明开州区农村地区逐步重视污水处理和循环利用。水环境压力波动幅度较大，但各年压力指标值均大于1，说明当地水环境处于不可持续状态。开州区农村人均灰水足迹在研究时段内波动上升，意味着在提高农村经济水平的同时需控制污染物的排放量，以减缓水生态环境成本的消耗。

本文在计算农村灰水足迹时，尽量选取不同污染源的主要污染物作为代表，对其产生的灰水足迹进行比较来确定最终结果，而相关研究大多是以进入水体最大负荷量的污染物来计算灰水足迹，忽略了排放量小但毒性大的污染物，在一定程度上影响了最终研究结果。

在计算种植业灰水足迹时，仅考虑化肥和作物秸秆，忽略了农药所带来的影响，虽然农药使用量不大，但其中的有机污染物毒性较大，单位水体稀释量极小，因此在主要污染物的选取上有一定局限性。

此外，本文是在农村非点源污染的框架下核算灰水足迹，限于数据，农田土壤侵蚀所产生的灰水足迹缺乏，故计算结果相对保守。在今后进一步的研究中，还需加强农村地区灰水足迹产生方式和污染物选取的合理性考查。

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[责任编辑：石坚]

Research on Dynamic Change of Grey Water Footprint in the Rural Areas of Kaizhou District,Chongqing

ZHANG Zhe1,HE Tai-rong1,2*,WANG Ni1,WU Xue-qian1

（1.School of Geography and Tourism,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China;2.Key Laboratory of Surface Process and Environment Remote Sensing in the Three Gorges Reservoir Area,Chongqing 401331,China）

In order to make a deeper research on the equilibrium relationship between the rural aquatic environment pollution and fresh water resources,we selected several main pollutants to calculate the grey water footprint(GWF)of the rural areas of Kaizhou District,Chongqing during 2006-2014,and analyzed the characteristics of the dynamic change,which are produced by different rural non-point source pollution sources.The quantitative calculation was based on the combination of GWF theory and rural non-point source pollution theory.Results showed that:(1)There were some differences in the dynamic change of GWF produced by different sources of pollution.The crop planting GWF had increased year by year.But the breeding GWF and the rural domestic GWF showed a feature of volatility reducing.(2)The total GWF of the rural areas increasing volatility,which were all determined by the calculation of the GWF of TP.During the study period,the average value of the total GWF was 5.268 billion m3.(3)The intensity of GWF in the rural areas of Kaizhou District had decreased continuously. During the study period,the value decreased by 57.85%.The water environmental pressure index value decreased during the study period.However,influenced by the amount of water resources,it changed drastically.And the minimum value was still higher than 1.The per capita GWF showed a rising trend.Based on these results,we made the conclusion that Kai County should control the production of rural GWF in the case of improving theutilization efficiency of water resources and enlarging the intensity of sewage treatment.Comparing with different pollution sources of the GWF,we must pay attention to the rational using of phosphate fertilizer in crop planting. By restricting the emission of some pollutants,the situation of water environment pollution in rural areas of Kai County should be improved in the future.

grey water footprint;water pollution;water environmental pressure;dynamic change;Kai County

X522

A

2096-2347（2016）03-0045-07

10.19478/j.cnki.2096-2347.2016.03.07

2016-07-16

重庆市科委软科学计划项目（CSTC2011CX-RKXA0280）。

张喆（1991—），男，安徽阜阳人，主要从事环境演变和灾害管理研究。E-mail：398998743@qq.com

*[通讯作者]何太蓉（1973—），女，重庆丰都人，博士，教授，主要从事自然资源与环境研究。E-mail：125806808@qq.com