合肥市农业面源污染防控优先区域识别

张晓丽 王夏晖 路国彬

(环境保护部环境规划院，北京 100012)

合肥市农业面源污染防控优先区域识别

张晓丽 王夏晖 路国彬

(环境保护部环境规划院，北京 100012)

农业面源已经成为部分区域水体污染的重要来源。为研究合肥市农业面源污染防控对策，本文采用清单分析、聚类分析等方法，在分析农业面源污染空间特征的基础上，识别出农业面源污染防控优先区域。结果显示，合肥市农业面源污染优先控制区为长丰县、肥东县和肥西县；重点控制区为瑶海区、庐阳区、蜀山区和包河区；一般控制区为庐江县和巢湖市。针对不同区域农业面源污染特点，以“一区一策”为原则，提出有针对性的防控对策。

合肥市；农业面源污染；控制分区；对策

引言

随着经济的不断发展和新型城镇化的持续推进，工业污染基本得到控制，农业污染逐渐成为水体污染的重要来源。在欧洲，农业面源污染已经成为水体污染的第一大污染源，我国受农业面源污染的农田有2000万hm2，将近50%的中国地下水被农业面源污染[1]。统计数据显示，2014年，全国农业源COD、NH3-N排放量分别为1102.4万吨、75.5万吨，分别约占全国污染物排放总量的48%和32%[2]。《水污染防治行动计划》、《“十三五”生态环境保护规划》中对农业面源污染防治都有明确规定。探索和建立农业面源污染防治关键技术和模式，对于落实和实施国家政策具有重要的意义。

农业面源污染是指由沉积物、农药、废料、致病菌等分散污染源引起的对水层、湖泊、河岸、滨岸、大气等生态系统的污染，具有分散性、隐蔽性、随机性、不确定性、广泛性和不易监测性等特点[3]，使得对其进行监测和治理相对比较困难。农业面源污染的来源较多，种植业化肥、农药的施用和农田灌溉，畜禽养殖粪污的排放，水产养殖饵料和药品投放等，都会对水环境质量产生影响。农业面源对水体的污染过程实质是污染物从土壤圈和生物圈向水圈迁移、转化和扩散的过程[4]。农业面源污染物对水体的威胁程度不仅受污染物排放量、排放强度等影响，还受地形地貌、水文、气候、土地利用方式、土壤类型和结构、植被、管理措施以及污染源与受纳水体之间的距离等因素的影响。因此，开展农业面源污染防治，要从源头防控、过程监管、末端治理等方面入手，形成系统性的防控体系。

分区控制是防治环境污染的重要手段之一，分区方法也在不断探索中得到完善[5]，根据所用分区技术的不同，分区的基本方法可分为地理相关法、空间叠置法、主导标志法和定量分析法[6-7]。国内关于农业面源污染控制分区已有报道，苏玉等[8]开展了中国农业污染优先控制区的划分方法研究，夏品华等[9]对草海流域面源污染进行了控制分区，谢慧等[10]对三峡库区非点源污染进行了控制分区，王伟等[11]在海河流域进行分区研究，郑倩琳等[12]对淮河流域浅层地下水氮污染阻断进行了分区研究，耿润哲等[13-14]对潮河流域、红枫湖流域非点源污染进行了控制分区，此外，国外也有开展农业面源污染控制分区的研究工作[15-16]。目前，在长江流域、淮河、海河、松花江等流域逐步形成了可用的分区结果。

从上世纪80年代开始，巢湖水体开始出现富营养化状态，进入90年代后，蓝藻滋生，富营养化加剧，并逐渐演变成全国富营养化最为严重的淡水湖泊之一，到“十二五”末，南淝河、十五里河、派河部分区段仍有劣Ⅴ类水质。关于巢湖流域水污染防治对策研究也多有报道[17-20]，多集中在迁移转化机理、土地利用方式对面源污染的影响、面源污染防控模型构建与对策研究等方面[21]，而分区控制研究还未见报道。本研究采用SAS聚类分析方法，识别合肥市农业面源污染优先控制区，针对不同区域，提出相应的防控对策，为巢湖流域农业面源污染防控提供依据。

1 研究区概况和数据来源

(1)研究区概况：合肥市位于安徽省中部，地处116°41′～117°58′E、30°57′～32°32′N，全市总面积1.14万hm2，其中耕地面积0.56万hm2，下辖9个县(市、区)，2014年年末常住人口达到769.6万人，城镇化率达到69.1%，高于全国平均水平。合肥市全年GDP为5157.97亿元，三次产业结构为5.0∶55.7∶39.3，按常住人口计算，人均GDP为67394元。全年农作物总播种面积为75.14万公顷，粮食总产量312.25万吨，猪、牛、家禽年末存栏量140.48万头、10.80万头和6137万只。合肥市环抱巢湖，入湖河流中大部分在其辖区内，其中南淝河、派河、十五里河等三条污染较严重的河流全部在合肥市境内，是巢湖污染防治的热点地区。

(2)数据来源：本研究中化肥、农药施用量，耕地面积和猪、牛、家禽年末存栏量等数据资料主要来源于《合肥市统计年鉴2015》，工业源、农业源、城镇生活源等污染物排放数据来源于污染源普查2014年度更新数据。畜禽粪尿中养分含量数据见表1[22]。化肥施用量全部为折纯量，在计算化肥实际施用量时，复合肥按N∶P∶K=1∶1∶1折算成氮、磷、钾肥量。

表1 畜禽粪尿中养分含量 %

2 研究方法

本研究在实地调研的基础上，采用SAS 9.4软件，以COD、TN、TP、NH3-N等四种污染物排放量为变量，结合排放强度、产业发展、水质现状，对合肥市各县(区、市)进行聚类分析，识别出合肥市农业面源污染的优先控制区域，基于“一区一策”原则，提出各区农业面源污染防控对策。

2.1 污染物排放强度计算方法

污染物排放强度是表征农业污染在土地上的富集程度和农业污染对环境的影响，计算公式如下：

EI=E/AL

式中：EI为农业污染的排放强度；E为农业污染的排放量；AL为研究区域的耕地面积。

2.2 畜禽粪肥可替代化肥潜力估算方法

采用作者前面研究中构建的畜禽粪肥可替代化肥潜力估算模型[23]，具体如下：

式中，W为畜禽粪肥可替代化肥量(折纯量)，吨；Wi为i类畜禽粪肥可替代化肥量(折纯量)，吨；Mi为i类畜禽鲜粪量，吨/年/头；Ni为i类畜禽尿含量，吨/年/头；Pmi为i类畜禽粪含N(P/K)率，%；Pni为i类畜禽尿含N(P/K)率，%；α为沼肥中N(P/K)收集常数，沼气工程中，每年每头(只)畜禽粪便的氮、磷、钾的收集率分别为95% 、90%、 95%。

2.3 农业面源污染优先控制区域识别方法

本研究中分区指标包括三类，分别为污染物排放指标、水环境指标和经济指标，其中，污染物排放指标包括COD、TN、TP、NH3-N等四种污染物排放量、排放强度，水环境指标为各县(市、区)辖区内各地表水环境质量现状，经济指标为各县(市、区)经济发展方向。采用SAS9.4聚类分析法，通过敏感性评价识别出农业污染的优先控制区域。

3 结果与分析

3.1 合肥市农业污染源分析

合肥市农业面源主要污染物排放见表1。从表1 可以看出，畜禽养殖已经成为合肥市农业面源污染的主要来源。从污染物排放总量来看，畜禽养殖源排放量最大，其次为种植源，水产养殖源最小，水产养殖不是合肥市水环境污染的主要来源。从单个污染物的来源来看，畜禽养殖为COD、TP和NH3-N的主要贡献源，分别占三种污染物排放总量的97.93%、85.23%和89.58%；种植源为TN的主要贡献源，占TN排放总量的77.96%。从排放强度看，COD、TN、TP和NH3-N分别为123.64kg/hm2、17.06kg/hm2、5.81kg/hm2、21.08kg/hm2。通过对合肥市与安徽省、全国农业源污染物排放强度比较(图1)，可以看出，除TN外，其他三种污染物排放强度均高于安徽省和全国平均水平，说明合肥市农业污染负荷较大，对巢湖及主要支流和地下水的水质威胁较为严重。

图1 农业源主要污染物排放强度对比

合肥市种植源对TN的贡献主要来源于化肥。合肥市全年化肥施用量为30.65万吨，施用强度为615.99kg/hm2，比安徽省平均水平高6.15%。化肥施用量最大的为复合肥，占施用总量的39.46%，其次为氮肥，占施用总量的33.28%，磷肥和钾肥施用量相对较小。化肥施用强度大、利用率低以及不合理的施肥方法，是造成氮磷等肥料元素流失的主要原因。有关研究表明，我国的化肥利用率不足40%，明显低于与发达国家70%～80%的利用率，大量的化肥投入不仅造成土壤板结，肥力下降，同时也使得水体污染加重。同时，农药、农膜投入和农作物秸秆焚烧也对土壤、水体、大气等环境造成较大影响。

合肥市猪、牛、家禽年末存栏量分别为140.48万头、10.80万头和6137万只，COD、TN、TP和NH3-N排放量分别为6.02万吨、0.18万吨、0.25万吨和0.94万吨，主要贡献源为生猪，分别占排放总量的40.00%、44.50%、33.81%、83.42%；其次为肉鸡、奶牛，肉牛和蛋鸡的排放量较小。说明生猪养殖已经成为巢湖流域污染的重要来源。当前，我国畜禽粪污处理模式大部分采用干粪堆肥+污水厌氧发酵处理，由于自然、管理、资金投入等多方面原因，厌氧发酵系统不能稳定运行，对水体环境造成污染；另一方面，畜禽粪尿资源化利用不足，随着经济的发展和农村青壮年劳动力的减少，畜禽粪肥的使用也在逐渐降低，造成畜禽粪肥随意堆砌，在雨水和地表径流的作用下，对水体和土壤造成污染。

表2 合肥市农业源污染物排放清单 吨、%

3.2 合肥市农业污染空间特征

从排放量来看，COD排放量最大的为长丰县，达到2.10万吨，约占全市农业源排放总量的34.07%，其次为肥西县、肥东县，分别约占全市农业源COD排放总量的28.73%、26.39%；TN、TP、NH3-N排放量最大的县为肥东县，分别约占全市农业源排放总量的26.91%、33.32%和36.70%，其次为长丰县、肥西县。从单一污染源排放量来看，种植源TN排放量最大的为肥东县，达到1713.01吨，其次为长丰县、庐江县和肥西县；TP排放量最大的为庐江县，达到94.61吨，其次为肥东县、长丰县和肥西县；NH3-N排放量最大的肥东县，达到260.31吨，其次为庐江县、长丰县和巢湖市；畜禽养殖源COD、TN排放量最大的为长丰县，分别达到20763.84吨、577.99吨，其次为肥西县、肥东县；TP和NH3-N排放量最大的为肥东县，分别达到3550.84吨、869.25吨，其次为长丰县、肥西县。说明合肥市农业面源污染空间特征明显，长丰县、肥东县、肥西县是合肥市农业面源污染的重点区域，根据区域的不同，重点污染源也有所差异。

从排放强度来看，COD排放强度最大的为蜀山区，达到779.26吨，其次为瑶海区、长丰县、肥西县；TN排放强度最大的为蜀山区，达到542.76吨，其次为瑶海区、庐阳区、包河区；TP排放强度最大的为瑶海区，达到67.67吨，其次为蜀山区、包河区、长丰县；NH3-N排放强度最大的为蜀山区，达到198.15吨，其次为瑶海区、长丰县、包河区。说明蜀山区、瑶海区、庐阳区、包河区虽然污染物排放量不大，但由于耕地面积小，导致排放强度较大，而长丰县、肥东县、肥西县等污染物排放量较大的区域耕地面积也较大，导致排放强度低于市辖区。由于排放强度受污染物排放量和耕地面积的双重影响，污染物排放强度的重点防控区域与污染物排放量的重点防控区域存在一定差异。

3.3 畜禽粪肥替代化肥潜力估算

合肥市畜禽粪肥可替代化肥量(折纯，下同)为17.40万吨，占合肥市化肥实际施用量的56.78%，高于安徽省(30.52%)和全国(52.74%)的替代率。其中对氮、磷、钾肥的替代量分别为6.83万吨、5.59万吨、4.99万吨，替代率分别为47.98%、66.41%和62.32%。从不同区域看，包河区畜禽粪肥占化肥实际施用量的比例最大，达到134.44%；肥西县产生的畜禽粪肥替代化肥的量最大，达到5.32万吨，占化肥实际施用量的130.74%。从不同畜禽来看，家禽产生的粪肥替代化肥潜力最大，达到12.86万吨，占替代总量的73.91%。全市猪、牛、家禽年末存栏量以猪单位计，家禽数量并不占优，说明主要与家禽消化系统较短，对食物消化吸收不完全有关。畜禽粪肥替代化肥潜力不仅可以反映化肥施用量降低潜力，还可以间接反映一个地区的畜禽养殖量是否超出当地对畜禽的承载能力，因此，从下表可以看出，蜀山区、肥西县畜禽养殖量已经超出了当地的环境承载力，长丰县、包河区、肥东县畜禽养殖对环境的压力也较大。

表3 合肥市畜禽粪肥替代化肥潜力估算

3.4 农业面源污染防控优先区域识别

合肥市农业面源污染优先控制区域聚类分析结果表明，各县(市、区)可以聚为三类，第一类是长丰县、肥东县、肥西县，该区域具有耕地面积大、种植范围广、畜禽养殖量大等特点，肩负着合肥市粮食和肉蛋奶等食品供给以及农业发展的主要任务；同时，由于农业发达，化肥、农药等农业投入品施用量和畜禽养殖粪污排放量大，对南淝河、派河等重污染水体的污染物贡献率较大，水体受到的农业污染威胁最为严重，根据水环境监测数据显示，2014年，肥西化肥厂下水质监测断面仍为劣Ⅴ类水质，因此，将该类区域划分为优先控制区。第二类是瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区，该区域是合肥市人口聚居、工业和服务业发展的重点区域，种植、养殖等农业比重较小，但集约化程度高，在新型城镇化发展进程中人地矛盾较为突出，导致农业源污染物排放强度较高，同时，由于城镇生活源污染物排放量大，加上工业源和农业源污染物排放，南淝河、十五里河、派河污染较为严重，部分水质监测断面的水质仍为劣Ⅴ类，因此，将该类区域划分为重点控制区。第三类是庐江县、巢湖市，该区域由于与巢湖湖体接壤岸线较长，受保护面积大、范围广，区域内耕地面积、种植范围、畜禽养殖量都处于上述两类之间，该区域内主要河流监测断面没有Ⅴ类及以下水质，主要河流水质常年保持在Ⅲ-Ⅳ类，因此，将该类区域划分为一般控制区。根据优先控制分区、重点控制区和一般控制区的特点和重要性不同，提出了不同控制区的分类管控要点(表4)。

表4 合肥市农业面源污染分区防控措施

4 结论与展望

4.1 结论

(1)合肥市农业面源污染物排放量较大，TN主要来源于种植源，COD、TP、NH3-N主要来源于畜禽养殖业，水产养殖业不是合肥市农业污染的主要来源，农业源污染物排放量较大的区域主要集中在合肥市区周边的长丰县、肥东县和肥西县。农业污染排放强度与排放量存在一定差异，由于人地矛盾突出，合肥市主城区成为污染负荷最严重的区域。

(2)合肥市畜禽粪污中N、P、K等养分含量较高，对化肥的替代潜力较大。本研究在测算畜禽粪肥替代化肥潜力时只考虑了猪、牛、家禽等主要畜禽年末存栏量产生的粪尿中养分含量，也未考虑其他畜禽粪尿中养分含量，具有一定的局限性。畜禽养殖废弃物资源化利用率按照70%的比例估算，还有5.22万吨畜禽粪肥未被有效利用，占2014年合肥市化肥施用总量的16.48%，因此在降低化肥施用量上具有很大的潜力。蜀山区、肥西县畜禽粪肥替代潜力超过化肥实际施用量，对辖区的污染威胁较为严重。

(3)以县域为基本控制单元，以污染物排放指标、水环境指标和经济指标为基本指标，以SAS聚类分析为基本方法，将合肥市分为优先控制分区、重点控制区和一般控制区，针对各区农业面源污染特征和重要性不同，提出了不同控制区的分类管控要点。

4.2 展望

巢湖流域是国家水污染防治的重点区域，合肥市环抱巢湖，占巢湖流域面积的70%以上，在工业源污染逐渐得到控制，农业源和城镇生活源逐渐成为污染物主要贡献源的过程中，开展合肥市农业污染源解析和分区分类研究具有重要的意义。由于条件限制，本文没有按照水源控制单元在乡镇水平上进行农业面源污染控制分区，这是本文的一个遗憾。同时，在进行畜禽粪肥替代化肥潜力估算中用到的模型是在专家经验的基础上构建的，在模型组成、参数选择等方面还需要进一步完善，仍有大量工作要做。

[1]胡心亮，夏品华，胡继伟，等.农业面源污染现状及防治对策[J].贵州农业科学，2011，39(6)：211-215.

[2]环境保护部，全国环境统计公报[EB/OL].http：//zls.mep.gov.cn/hjtj/qghjtjgb/201510/t20151029_315798.htm，2015-10-29.

[3]崔键，马友华，赵艳萍，等.农业面源污染的特性及防治对策[J].中国农学通报，2006，22(1)：335-340.

[4]袁金柱，李利华.我国农业面源污染对水体的影响及防治措施.内蒙古农业科技，2009(1)：29-31.

[5]王金南，吴文俊，蒋洪强，等.农业面源污染现状及防治对策[J].水科学进展，2013，24(4 )：459-468.

[6]段华平.农业非点源污染控制区划方法及其应用研究[D].南京：南京农业大学，2010.

[7]姜甜甜.我国湖泊生态分区技术及应用研究[D].武汉：武汉大学，2014.

[8]苏玉，蔡佳亮，汪杰等.中国农业污染优先控制区的划分方法初探[J].环境污染与防治，2009，31(10)：87-90.

[9]夏品华，喻理飞，林陶，等.基于土壤氮磷积累的草海流域面源污染优先控制区识别[J].环境化学，2015，34(9)：1761-1763.

[10]谢慧，郭秀锐，程水源，等.基于SWAT模型的三峡库区非点源污染控制分区及方案研究[J].安全与环境学报，2014，14(4)：170-175.

[11]王伟，冯海波，臧志雪等.河北省海河流域污染防治优先控制单元研究[J].南水北调与水利科技，2011，9(5)：59-62.

[12]郑倩琳，王妍妍，闫雅妮，等.淮河流域浅层地下水氮污染阻断优先控制区识别[J].南京大学学报(自然科学)，2016，52 (1)：103-114.

[13]耿润哲，王晓燕，庞树江，等.潮河流域非点源污染控制关键因子识别及分区[J].中国环境科学，2016，36 (4)：1258-1267.

[14]耿润哲，殷培红，原庆丹.红枫湖流域非点源污染控制区划[J].农业工程学报，2016，32(19)：219-225.

[15]Pionke H B，Gburek W J，Sharpley A N.Critical source area controls on water quality in an agricultural water shed located in the Chesapeake Basin[J].Ecological Engineering，2000，14(4)：325-335.

[16]Orlikowski D，Bugey A，Périllon C，et al.Development of a GIS method to localize critical source areas of diffuse nitrate pollution[J].Water Science and Technology，2011，64(4)：892.

[17]阎伍玖，鲍祥.巢湖流域农业活动与非点源污染的初步研究[J].水土保持学报，2001，15(4)：129-132.

[18]吴春蕾，马友华，李英杰，等.SWAT模型在巢湖流域农业面源污染研究中应用前景与方法[J]，中国农学通报，2010，26(18)：324-328.

[19]李如忠， 洪天求.巢湖流域农业非点源污染控制对策研究[J].合肥工业大学学报(社会科学版)，2006，20(1)：105-110.

[20]程红，汪家权，肖莆，等.巢湖流域农业非点源污染现状及控制策略[J].安徽农业科学，2009，37( 29 )：14341-14342，14345.

[21]季军民，刘庆广.巢湖流域农业面源污染研究综述[J].安徽农学通报，2016，22(20)：63-66.

[22]李书田，刘荣乐，陕红.我国主要畜禽粪便养分含量及变化分析[J].农业环境科学学报，2009，28(1)：179-184.

[23]路国彬，王夏晖.基于养分平衡的有机肥替代化肥潜力估算[J].中国猪业，2016，125(11)：15-18.

Priority Region Identification of Agricultural Non-point Source Pollution Prevention and Control in Hefei

ZHANG Xiaoli WANG Xiahui LU Guobin

(Chinese Academy for Environmental Planning，Beijing 100012)

Agricultural non-point source has become an important source of water pollution in some regions. In order to study the agricultural non-point source pollution prevention and control countermeasures in Hefei，this paper uses inventory analysis，cluster analysis and other methods to identify the agricultural non-point source pollution prevention and control priority areas on the basis of analyzing the spatial characteristics of agricultural non-point source pollution. The results showed that priority areas for agricultural non-point source pollution control in Hefei were Changfeng County，Feidong County and Feixi County；the key control areas were Yaohai District，Luyang District，Shushan District and Baohe District；the general control areas were Lujiang County and Chaohu City. Aiming at the characteristics of agricultural non - point source pollution in different regions，the paper puts forward the countermeasures of prevention and control according to the principle of “one area one policy”.

Hefei City；Agricultural non-point source pollution；Control the partition；Countermeasures

张晓丽，硕士，工程师，研究方向为生态环境保护、农村环境保护、土壤环境保护等

路国彬，工程师，主要研究方向为农业环境保护

X21

A

1673-288X(2017)03-0151-05

引用文献格式：张晓丽 等.合肥市农业面源污染防控优先区域识别[J].环境与可持续发展，2017，42(3)：151-155.