农村环境质量综合评价技术体系区域适用性验证

2018-09-04钱贞兵孙立剑戴晓峰

中国环境监测 2018年4期

钱贞兵，孙立剑，陈超，戴晓峰，徐升

安徽省环境监测中心站，安徽合肥 230071

长期以来，中国环境保护重点关注的区域是城市，农村环境保护工作基础相对薄弱[l-3]。随着农村的快速发展，农村的环境问题越来越多，各种农村环境污染不仅影响到了农村环境，还会通过水、气、土壤和食品等渠道影响到城市环境[4-6]。因此，保护农村环境具有重要意义，开展农村环境监测评价等基础性研究工作也成为迫切需要[7-8]。

近些年来，原环境保护部在一些试点地区对农村环境监测与环境质量评价工作进行了针对性研究，并于2014年在系统内部推出《农村环境质量综合评价技术规定(试行)》(以下简称技术规定)，该技术规定试行一年后，原环境保护部对其进行了修订。由于中国的国土面积大，地形地貌复杂，该技术规定若想正式推出，还需要进行深入研究和验证。安徽处于南北过渡带，具有很强的区域代表性[9]。研究利用近几年安徽省域的农村环境监测数据，将安徽省重点生态功能区考核县域的数据与其他县域的监测数据进行分类整理，从三级指标层面进行对比分析，深度剖析评价体系的各级指数的结果合理性，来验证该技术规定的区域适用性。同时，根据各级指标对比中发现的问题，对评价体系的相关指标提出修改完善建议。

1 研究背景

1.1 安徽省域概述

安徽省位于中国大陆东部，属于华东地区，介于东经114°54′～119°37′，北纬29°41′～34°38′之间，南北长、东西窄，纬向跨度大，由北向南气候依次变化。按照地理地貌划分，安徽省可分为5个自然地理区(淮北平原区、江淮丘陵区、大别山区、沿江平原区和皖南山区)。按自然气候划分，安徽省从北向南跨暖温带、北亚热带、中亚热带3个气候带，日照、气温、湿度、降水、季风等气候资源均显示南北过渡的特色。安徽省处于南北过渡带这一特殊地理位置，使得安徽省在经度、纬度、海拔3个维度内，具有世界和中国同一自然地带上独特的自然地理和生态环境以及野生生物资源[10]。

安徽省是农业大省，农业资源丰富，区位条件优越。近些年来，农业综合生产能力不断提高，农业发展方式加快转变，传统农业正向现代农业加速演进。目前，安徽省农村处于工业化、城镇化加速推进阶段，乡村人口逐年减少，乡村发展分区差异明显，存在村庄体系不稳定、基础设施配套不完善、可持续发展能力较弱等问题。在新的形势下，安徽省农村地区生态环境面临的主要问题为农村饮用水水源地环境安全问题突出、农村生活污染严重、农业生产环节环境污染突出、农村地区工业企业污染严重。

因此，采用安徽省域的农村环境监测数据来测试验证《农村环境质量综合评价技术规定(试行)》具有很强的区域代表性。

1.2 国家重点生态功能区工作

国家重点生态功能区作为主体功能区中限制开发区的重要组成部分，是指承担水源涵养、水土保持、防风固沙和生物多样性保护等方面具有关键作用的区域，对维护国家或地区生态安全具有重要意义[11-13]。

截至2016年9月，国务院共批复676个国家重点生态功能区的县(区)，安徽省有15个县(区)陆续被列入国家重点生态功能区县域生态环境质量考核名单，这些县(区)多位于安徽省的皖南山区和大别山区，其国家重点生态功能区县域的功能定位和区域优势，使得这些县域在生态环境质量方面要明显好于其他县域，为安徽省环境质量最好的区域。

1.3 农村环境监测工作

农村环境监测工作为综合性监测，涉及环境质量监测和生态环境监测2个方面。环境质量监测多采用传统的监测分析方法对水、气、土等环境要素开展监测；生态环境监测多采用遥感和调查等方法评价生态环境质量[14]。

2015、2016年，安徽省选择19个县(区)35个村庄开展农村环境质量监测工作。从地理位置来说,从南到北均有分布，覆盖全省全部16个地市；从地形地貌来说，涵盖平原、丘陵和山区3种类型；从村庄的类型分布来看,涵盖了《全国农村环境质量试点监测技术方案》中划定的5种类型：生态型、旅游型、种植型、工业型和其他类型等。总体来说,这35个村庄，在安徽省域具有较强的代表性。其中8个县(区)为国家重点生态功能区考核县，分别为岳西县、太湖县、金寨县、霍山县、潜山县、石台县、黄山区、泾县，共20个村庄；其他11个县(区)分别为濉溪县、铜陵县、肥西县、南陵县、含山县、凤台县、怀远县、颍上县、利辛县、天长市、埇桥区，共15个村庄。为增加可比性，每个县(区)至少有1个村庄在2 a内连续进行监测。

2 研究方法

2.1 监测方法

根据国家相关技术规范要求，对村庄的环境空气、饮用水源地、土壤环境以及县(区)的生态和地表水开展监测，监测点位布设、监测项目、监测频次等详见表1[15]。

2.2 评价方法

验证时采用的评价方法为综合指数法，是将评价单元分解为若干子系统，对各子系统分别选取有代表性的评价项目，将其表现程度进行等级划分，并给出归一化系数，将同一子系统内各评价项目的指标按权重进行叠加，得出该子系统评价指数，再将各子系统评价指数按权重叠加，得出每个评价单元的环境质量指数，然后综合分析各单元的指数情况，进行区域环境质量的总体评价的方法。其中，权重系数确定采用专家评估法确定。该评价体系由三级指数构成，评价体系详见图1[14-18](图中括号内为指标权重)。

2.2.1 农村环境质量综合状况分级

根据农村环境质量综合状况指数(RQI)值、农村环境状况指数(Ienv)值、农村生态状况指数(Ieco)值，分别划分为五级(表2)。

表1 农村环境状况和生态状况监测方法Table 1 Monitoring methods for environmental and ecological conditions in rural areas

图1 农村环境质量评价体系Fig.1 Rural environmental quality evaluation system

表2 农村环境质量综合状况分级

2.2.2 农村环境质量综合状况变化度分级

根据农村环境质量综合状况指数、农村环境状况指数和农村生态状况指数与上一年比较，分别按变化幅度分为四级(表3)。

表3 农村环境质量综合状况变化度分级Table 3 Classification of changing levels for the comprehensive conditions of environmental quality in rural areas

2.3 验证方法

2015、2016年，对19个县行政单元的35个典型村庄进行监测，其中有8个国家重点生态功能区考核县域(评价分析中简称生态县)，20个村庄；11个其他县域(评价分析中简称其他县)，15个村庄。根据监测结果，从2个方面对3个级别指标进行分析验证。

采用农村环境质量综合评价体系进行结果分析评价，通过深入分析比较生态县农村各级指标数据与其他县间的差别，进一步验证农村环境质量综合评价体系的适用性，并对相关部分提出修改意见。

采用SPSS 22.0中单因素方差分析(one-way ANOVA)，确定2015、2016年农村环境空气质量、饮用水源地水质、地表水水质、土壤环境质量、生物丰度、植被覆盖、水网密度、土地胁迫、人类干扰、农村环境状况、农村生态状况、农村环境质量综合状况在生态县和其他县间的差异性。方差分析又称“变异数分析”，为数学统计学中的基本概念，用于2个及2个以上样本均数差别的显著性检验。根据实验指标的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。研究只考虑生态县和其他县这一实验指标，故采用单因素方差分析。统计分析前对数据进行正态性和方差齐性检验，统计检验的显著水平按照统计学通用阈值设为P<0.05[19-20]，即当对2个样本进行比较时，若显著性低于0.05，即这2个样本为同一个样本的概率小于0.05，则认为这2个样本存在差异。

3 结果与讨论

3.1 三级指标数据统计与分析

3.1.1 环境状况三级指数

对2015、2016年的4项环境要素数据进行归类整理，按照技术规定中的标准值和评价方法对环境空气、饮用水源地水质、土壤环境、地表水水质的达标率进行统计，其结果见表4。

表4 环境要素数据达标率统计结果Table 4 Statistical results of compliance rate of environmental factor data %

从2015、2016年的4项环境要素数据达标率统计结果看出，生态县在饮用水源地水质、地表水水质方面的达标率明显好于其他县，在环境空气、土壤环境方面的达标率好于其他县，这与其国家重点生态功能区地位相符。

按照技术规定的要求，对2015、2016年的4项环境要素数据进行等级换算，并按照相应的等级确定各要素的指数值。采用单因素方差分析对生态县和其他县农村环境状况三级指标2组数据进行差异度分析，其分析结果见图2。

图2 生态县与其他县三级指数数值差异性分析Fig.2 Numerical difference analysis of third-level index between ecological counties and other counties

由图2可见，环境空气质量：2015年，生态县农村环境空气质量好于其他县(F=5.042，P=0.038)；2016年，生态县农村环境空气质量与其他县无差异(F=1.081，P=0.313)；饮用水源地水质：2015、2016年，生态县农村饮用水源地水质好于其他县(2015年F=16.409，P=0.001；2016年F=13.355，P=0.002)；地表水水质：2015、2016年，生态县农村地表水水质好于其他县(2015年F=11.177，P=0.004；2016年F=10.242，P=0.005)；土壤环境质量：2015、2016年，生态县农村土壤环境质量与其他县无差异(2015年F=0.056，P=0.815；2016年F=0.068，P=0.798)。

从2015、2016年2组数据间差异性分析结果可以看出，饮用水源地水质和地表水水质有显著性差异，这与国家重点生态功能区地位完全相符。环境空气质量数据2015、2016年显著性差异不同，这与空气流动性大的性质有关。土壤环境质量无显著性差异，主要因为土壤超标的原因复杂多样，包括区域背景值偏高、污染源影响、监测点位设置代表性等方面，生态功能区在有些方面并不占优。综上所述，数据差异性评价结果与实际情况基本相符。

3.1.2 生态状况三级指数

2015、2016年的生态状况5个三级指数评价结果比较见图3。从图中可以看出生态县在生物丰度指数、人类干扰指数方面明显高于其他县，植被覆盖指数高于其他县，水网密度指数低于其他县，土地胁迫指数基本持平。进一步对另外2个指数的组成要素进行分析，水网密度指数统计中涉及河流长度、水域面积、水资源量，土地胁迫指数统计中涉及重度侵蚀、中度侵蚀、建设用地、其他土地胁迫，从中可以看出2个指标的2组数据中各有优劣，生态县在这2方面均不占有明显的优势，甚至一些方面处于劣势。其评价结果与其国家重点生态功能区定位相符。

图3 生态县与其他县生态状况的三级指数评价结果比较Fig.3 Comparison of evaluation results on the third-level index of ecological condition between ecological counties and other counties

对生态县和其他县2组农村生态状况三级指标数据进行差异度分析，由图2可见，生物丰度：2015、2016年，生态县农村生物丰度指数值高于其他县(2015年F=107.436，P<0.001；2016年F=105.541，P<0.001)；植被覆盖：2015、2016年，生态县农村植被覆盖指数值高于其他县(2015年F=70.782，P<0.001；2016年F=83.110，P<0.001)；水网密度：2015、2016年，生态县农村水网密度指数值与其他县无差异(2015年F=3.720，P=0.071；2016年F=1.875，P=0.189)；土地胁迫：2015、2016年，生态县农村土地胁迫指数值与其他县无差异(2015年F=0.124，P=0.729；2016年F=0.120，P=0.733)；人类干扰(该指数为负指数，指数值越高，人类干扰越少)：2015、2016年，生态县农村人类干扰指数值小于其他县(2015年F=112.161，P<0.001；2016年F=109.954，P<0.001)。

从2015、2016年2组数据差异性分析结果可以看出，生物丰度、植被覆盖、人类干扰3个指数数据有显著性差异，这3个方面在重要生态功能区考核县占有明显的优势。数据差异性评价结果与实际情况基本相符，与评价结果一致。

3.2 二级指标数据统计与分析

3.2.1 环境状况二级指数

评价结果分析可知，2015年，8个生态县中有5个生态县的环境状况二级指数为优、3个生态县为良，指数分布范围为85.25～96.00；11个其他县中有5个县的环境状况二级指数为良、6个县为一般，指数分布范围为62.60～87.45。

2016年，8个生态县中有5个生态县的环境状况二级指数为优、3个生态县为良，指数分布范围为86.60～95.18；11个其他县中有1个县的环境状况二级指数为优、5个县为良、5个县为一般，指数分布范围为67.60～90.73。

从2015、2016年的评价数据可以看出，生态县的环境状况评价结果明显好于其他县。

从图4数据统计分析结果可见，2015、2016年，生态县农村环境状况好于其他县(2015年F=25.529，P<0.001；2016年F=18.491，P<0.001)。2015、2016年的2组数据均有显著性差异，数据差异性评价结果与实际情况基本相符。

图4 生态县与其他县二级指数和一级指数数值差异性分析Fig.4 Numerical difference analysis on the second-level index and first-level index between ecological counties and other counties

3.2.2 生态状况二级指数

评价结果分析可知：2015年，8个生态县中有7个生态县的生态状况二级指数为优、1个生态县为良，指数分布范围为74.48～85.00；11个其他县中有6个县的生态状况二级指数为良、5个县为一般，指数分布范围为47.72～67.07。

2016年，8个生态县的生态状况二级指数均为优，指数分布范围为76.11～86.84；11个其他县中有6个县的生态状况二级指数为良、5个县为一般，指数分布范围为49.1～68.05。

从2015、2016年的评价数据可以看出，生态县的生态状况评价结果明显好于其他县。

从图4数据统计分析可知：2015、2016年，生态县农村生态状况好于其他县(2015年F=83.024，P<0.001；2016年F=82.612，P<0.001)。2015、2016年的2组数据均有显著性差异，数据差异性评价结果与实际情况基本相符。

3.3 一级指标数据统计与分析

评价结果分析可知：2015年，8个生态县中有5个生态县的环境质量综合指数为优、3个生态县为良，指数分布范围为81.93～89.20；11个其他县中有4个县的环境质量综合指数为良、7个县为一般，指数分布为56.65～78.47。

2016年，8个生态县中有5个生态县的环境质量综合指数为优、3个生态县为良，指数分布范围为84.17～91.38；11个其他县中有5个县的环境质量综合指数为良、6个县为一般，指数分布范围为60.20～81.66。

从2015、2016年的评价数据可以看出，生态县的环境状况评价结果明显好于其他县。

从图4数据统计分析可知：2015、2016年，生态县农村环境质量综合状况好于其他县(2015年F=50.498，P<0.001；2016年F=41.158，P<0.001)。2015、2016年的2组数据均有显著性差异，数据差异性评价结果与实际情况基本相符。

3.4 年度分析比较

为深入掌握指标变化原因，进一步对二级指标和三级指标的变化情况进行分析。

农村环境状况年际总体变化不大，与2015年相比，2016年3个县(区)农村环境状况略微变好，且均为其他县，其余16个县(区)无明显变化。通过对三级指标进行比较分析后发现，造成3个县(区)农村环境状况略微变好的原因为饮用水源地水质和地表水水质指数的明显增大。通过以上的分析可以看出，生态县农村环境状况较好，且相对稳定；其他县农村环境状况相对较差，但有较大的提高空间。

农村生态状况年际普遍变好，与2015年相比，2016年15个县(区)农村生态状况略微变好，其中含全部8个生态县，其余4个县(区)无明显变化。进一步分析5个三级指标后发现，造成普遍变好的主要原因是植被覆盖指数和水网密度指数普遍增大，其中植被覆盖指数受到其他方面的干扰较大，应用于该评价体系其科学性有待进一步研究；水网密度指数受每年的降雨量的影响很大，易造成波动。以上2个三级指数因其他原因产生的年度数据的波动，会导致生态环境质量综合指数的异常波动，最终影响到评价结果。

4 结论与建议

从综合评价结果来看，生态县的环境质量明显好于其他县；通过对二级指标的分析，生态县主要在生态指标上明显高于其他县，在环境指标上也略高于其他县，说明该指标总体符合实际情况；从三级指标分析，国家重点生态功能区的县在饮用水源地水质、地表水水质方面的达标率明显好于其他县，在环境空气、土壤环境方面的达标率也好于其他县，生物丰度、植被覆盖、人类干扰3个指数明显好于其他县，水网密度指数较其他县差，土地胁迫指数与其他县无明显差异。从评价结果对比来看，符合实际情况。

从2组数据差异性分析来看，生态县与其他县在农村环境质量综合状况、农村环境状况、农村生态状况、饮用水源地水质、地表水水质、生物丰度、植被覆盖、人类干扰等指数方面有显著性差异，其他指数值无显著性差异，数据差异性评价结果与实际情况基本相符。

采用2015、2016年的安徽省域数据测试评价体系，比较评价体系3个级别指标层面的评价结果，并采用SPSS 22.0对2组数据进行差异性分析，从分析评价结果来看，该技术规定基本适用于安徽省域农村环境综合评价。

在对评价技术体系验证的过程中，也发现了一些问题(如水网密度指数易受降雨量影响、植被覆盖指数易受其他方面因素干扰、土壤质量指数未充分考虑区域背景值等)，但由于评价技术体系涉及的指标数量较多，影响因素也较多，以上问题影响权重较小，对评价结果影响相对有限。建议评价技术体系在三级指标的筛选和权重的设置方面进一步优化，以期更准确地反映农村生态环境质量状况。