长江经济带农田氮素平衡特征与污染风险评估分析

段扬，吴文俊，蒋洪强，李勃，杨勇

生态环境部环境规划院/国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室，北京 100012

近年来，随着经济的高速增长，中国农业生产发展取得了令全世界瞩目的成就，成功地利用 7%的耕地养活占全世界22%的人口。这其中对于化学氮肥的持续性高投入起到了巨大的作用（朱兆良等，2005）。作为世界上最大的化肥消费国，中国占据了全世界接近1/3的化肥消费量以及一半的增量，但由于施肥技术落后、肥料和灌溉水利用率低等原因，导致农田氮素损失严重。根据《第二次全国污染源普查公报》显示（生态环境部，2020），2017年全国农业源（不含农业生活源）总氮排放量141.49万吨，占全部排放总量的46.5%。这其中化肥过度施用是主要输入项。有关资料显示，2018年中国化肥总用量5653.4×104t（国家统计局，2019），按播种面积算，单位面积化肥施用量 340.76 kg·hm-2，是世界平均水平的3倍多。由此引发了一系列环境问题，比如湖库富营养化、地下水硝酸盐污染、土壤酸化以及温室气体排放等（闵炬等，2020；喻朝庆，2019）。诸多研究都表明当前中国农业生产存在氮素利用率低，流失量大的显著特点（Gu et al.，2012；Ma et al.，2012），因此中国农业环境污染状况不容乐观，有日益加重的趋势。

农业生产实践中氮素损失进入到大气和水体中影响环境健康，例如土壤NH3排放影响PM2.5的形成；另一方面硝态氮很容易通过径流和淋溶作用进入江河湖泊和地下水影响水环境质量。因此全面理解和优化管理氮素输入和输出途径，分析农业系统中氮素平衡有利于优化氮肥投入降低环境风险。通过建立农田生态系统氮素养分平衡关系可以厘清氮素利用效率以及氮素向环境迁移数量，这在近年来已成为评价农业可持续发展程度及环境效益的重要指标并得到了广泛的应用（Han et al.，2014；Gu et al.，2015；Zhang et al.，2019）。另外利用遥感影像及机理模型开展面源污染风险等级划分有助于评估特定地块污染潜势，为后期管理者采取精细化治理措施提供数据支撑（Cheng et al.，2018）。

本文以长江经济带11省（市）共计129个地级市为研究对象，开展农田生态系统氮素平衡估算及氮素污染风险评估工作。该区域是中国重要的农产品生产基地，尤其是长江中下游地区自古被誉为“鱼米之乡”，近年来也是农业面源污染的高发区域。因此通过对该区域氮素污染风险进行等级评估，有利于保证该区域农产品供给安全和生态环境可持续发展，有助于推动地方相关部分开展相应区域化措施，提高面源污染控制成效。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

本研究区域为长江经济带 11省市（上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州），面积约 205.23×104km2，占全国的21.4%，2015年人口数占全国比例42.75%。研究区大部分地区属亚热带季风气候，四季分明，大部分年均降水量在800—1600 mm之间。研究区是中国重要的工业基地，是经济和科技文化发达地区，2015年GDP总量占全国比例44.5%；同时也是中国重要的粮油棉生产基地。长江中下游平原及四川盆地具有优越的农业气候条件，湖北、湖南、四川、江苏是中国著名的农业大省，农业生产活动较多。该地区水网密集，是中国水资源最为丰富的地区，这也为养分随地表径流流失提供充足条件。

1.2 研究方法

1.2.1 农田氮素养分平衡计算

本文所采用的农田生态系统氮素平衡计算模型主要在吸收及借鉴已有的土壤系统养分平衡模型（Wang et al.，2014）的基础上，细化各养分输入和输出分项并分别进行农田氮素输入和输出项的计算，之后利用物质守恒定律计算盈余流，即：“养分盈余=养分输入-养分输出”，详见图1。

模型共涉及9项输入项，包括化肥、粪肥、饼肥、秸秆还田、干沉降、湿沉降、固氮作用、灌溉、种子；涉及5项输出项，包括作物收获（含籽粒及秸秆）、挥发、反硝化、淋溶、径流。共选取水稻、玉米、小麦等13种作物以及猪、牛、羊等6种牲畜类型参与各分项计算。本文共涉及229个参数，其中157个输入参数及72个输出参数，具体公式及参数来源参见文献（王激清等，2007；李书田等，2011；Wang et al.，2014；张国等，2017）。

1.2.2 氮素利用效率计算

通过查阅相关文献确定采用氮再循环率 NRR（N recycling rate）作为氮素利用效率指示因子来评估研究区氮素利用效率大小（Eickhout et al.，2006；Ti et al.，2012；Huysman et al.，2015）。

图1 农田生态系统氮素平衡计算示意图Fig. 1 Sketch map of N nutrient balance model of agro-ecosystem

式中，M代表有机肥中氮输入量，Ninp代表农田系统全部氮输入量。

1.2.3 氮素污染风险评估

近年来，由于过量施肥所带来的环境污染问题越来越突出，农田氮素随着地表径流进入收纳水体，进而引起水体富营养化和土壤污染等问题（孙铖等，2017）。因此评估农田氮素污染风险对于农田面源污染防控具有重要指导意义。本文所采用的氮素污染风险评价方法综合考虑冲刷过程、污染过程以及入河过程等3种影响氮素流失过程的因子，通过参考相关文献最终确定了坡度、年度侵蚀性降雨量（日降雨量＞12 mm）、侵蚀性降雨天数、距离河流距离、农田氮素盈余量等5项计算指标。农田氮素污染风险等级计算方法如下：首先将坡度、年度侵蚀性降雨量、侵蚀性降雨天数、农田氮素盈余量数值按照由小到大，距离河流距离按照由大到小进行排序；然后按照表1分类对其赋予特定分值；再参考相关文献结果（Drewry et al.，2011）设定这5项指标权重，并带入式（2）中进行污染风险因子计算（表2）；最后，由高到低进行排序，并将风险值分为若干等级，在此基础上识别氮素污染风险重点区域。一般而言，风险等级越高表征该地区农田造成附近水体潜在氮素污染的可能性越大。

表1 污染风险评估指标分值设定一览表Table 1 Pollution risk assessment index score setting

表2 污染风险评估指标权重设定表Table 2 The weighting factor for different transport and source factor

式中，Ri为污染风险因子评价结果；L为各项因子各自分值；W为因子所占权重；其中SL为坡度，EP为年度侵蚀性降雨量，DEP为侵蚀性降雨天数，DS为距河流长度，SI为农田氮素盈余量。

1.3 数据资料

本研究所用基础数据资料主要包括长江经济带11省市各地级市农作物播种面积产量、化肥施用量、畜禽存/出栏量、农村人口数等社会经济数据，以及降水量、DEM、河流分布等自然地理数据。其中社会经济数据主要来自研究区各省市统计年鉴，DEM 数据主要来自于地理空间数据云（http://www. gscloud.cn/），气象数据采用中国气象数据网提供的2015年902个气象站点逐日降水数据并利用ANUSPLIN软件进行空间插值，河网数据来自中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc. cn/）。

2 结果与分析

2.1 氮素养分平衡特征

2.1.1 总体结果

表3为利用前文所确定的模型及相关参数所计算出的2015年长江经济带11省市农田生态系统氮元素养分平衡结果。结果表明，氮养分输入总量为1.809×107t，输出总量 1.392×107t。在各项输入项中化肥输入贡献最大，达到 1.111×107，占比达到61.39%，其次为有机肥（包含秸秆、饼肥、粪肥）输入量4.50×106t，占全部输入量的24.89%；对于氮元素输出项而言，最主要的为作物收获，总量为8.962×106t，占全部输出量的64.54%，其次是挥发损失2.039×106t以及反硝化损失1.531×106t，占比分别为14.68%和11.02%。

表3 2015年研究区农田氮素平衡状况Table 3 N nutrient balance in agro-system of study area in 2015

2.1.2 氮素养分平衡空间分布

由于人为养分施加与农田损失消耗数量不协调以及肥料施加结构的不合理，极易导致农田氮养分比例的失衡（姜甜甜等，2009）。从研究区养分平衡计算结果来看，2015年长江经济带11省市总体呈现氮盈余态，盈余量达到4.177×106t，平均盈余态氮养分负荷为 87.5 kg·hm-2。在省级尺度，11个省市全部呈现氮盈余态，其中湖北省盈余总量最大达到7.167×105t，其次为云南省的6.317×105t和四川省的5.64×105t，而盈余量相对较少的省市主要有上海市（1.12×104t）、江西省（1.913×105t）、重庆市（2.222×105t）；与绝对盈余量分布规律相同，单位面积盈余量较大的省份主要有云南省（125.48 kg·hm-2）、湖北省（124.93 kg·hm-2）、湖南省（103.78 kg·hm-2）；而上海（54.24 kg·hm-2）、江西（56.12 kg·hm-2）、安徽（60.59 kg·hm-2）等省份较小。在地级市层面（图2），129个地级市（含上海及重庆市）中绝大部分均呈现出氮盈余态，仅有6个地级市出现氮亏损，占比仅为4.65%，其中江苏省镇江市（-3.16×104t）、安徽省亳州市（-3.03×104t）亏损量较大；共有25个地市盈余量超过5×104t，主要分布在湖北（6个）、云南（5个）、湖南（4个）、江苏（4个），其中湖北省襄阳市、江苏省徐州市、云南省曲靖市均超过了1.0×105t。从氮素养分负荷分布可以看出，高值区主要分布在云南省、湖北省大部、江苏省北部及湖南省中南部地区。其中湖北省鄂州市氮素负荷量最大，达到 446.77 kg·hm-2，其次是云南省曲靖市的326.29 kg·hm-2；另有8个地级市负荷量超过200 kg·hm-2。

2.2 氮素利用效率

表4为研究区各省市及世界主要国家和地区氮素利用效率结果。由表可知，2015年研究区氮素利用效率较低，仍停留在过去粗放式发展的模式中。作为表征耕地中氮素养分再循环能力的重要指标，NRR数值越高，代表着农田对额外的氮素输入尤其是化肥的依靠度越低，自我维持能力越强。而研究区2015年平均NRR仅为24%，远远低于世界先进水平，主要原因在于近年来为片面追求高产高效，过度依赖化肥使用，而有机肥作为缓释肥料其效率较低，使得有机肥还田比率大幅下降。

2.3 氮素污染风险评估

利用1.2.3的方法对长江经济带11省市农田氮素污染重点区域识别，结果如图3所示。可以看到研究区耕地面积共计4.831×105km2，其中极高风险区域占比达32.8%，高风险区域占比31.3%，高风险及以上区域占比达64.1%；另有19.4%的区域为中风险，低风险及极低风险面积仅占全部耕地面积的16.5%。可见，综合自然条件及养分盈余现状，研究区极易发生氮素流失造成水体污染。

图2 2015年农田氮素盈余空间分布Fig. 2 Spatial distribution of N balance in agro-system of study area in 2015

表4 研究区与其他地区氮素利用效率因子比较Table 4 Comparison of N use efficiency indicators between and study area and other regions

图3 2015年研究区农田氮素污染风险分布Fig. 3 The rating of pollution risk for N in 2015

由图4可知，贵州省的极高风险区占比最高，达到68.11%，其次是重庆市的 61.81%和云南省的53.18%，主要分布在长江经济带上游地区，而极高风险区占比较小的主要为安徽（11.61%）、江苏（16.75%）、江西（26.50%）等省。相比之下，安徽、江苏、湖南、四川等省的低风险区和极低风险区面积占比较大，其中安徽省低风险区和极低风险区占比达到37.36%，其次是江苏省的22.13%，而贵州省和重庆市均不足1%，其中重庆市仅占0.31%。综合上述两方面因素可以看出，重庆、贵州、云南等省的农田氮素污染风险潜势较高，需在今后工作中进行重点防范。

3 讨论

3.1 长江经济带氮素平衡特征及成因解析

长江经济带11省市2015年农田生态系统氮素养分平衡呈现出明显的“四高”特征：即高投入、高产出、高富集、高度依赖化肥输入。研究区氮素平均输入密度高达 379 kg·hm-2，平均输出密度为291.65 kg·hm-2，分别是全球2000年农田氮素输入密度（50.4 kg·hm-2）和输出密度（50.6 kg·hm-2）的7.51倍和5.76倍（Bouwman et al.，2009），是欧盟输入密度（126.7 kg·hm-2）和输出密度（99.8 kg·hm-2）的3倍和 2.91倍，在全球主要国家中仅次于荷兰的424.2 kg·hm-2及322.1 kg·hm-2（Oenema et al.，2009）。计算得到的研究区氮素平衡负荷为87.52 kg·hm-2，高于相关研究所测算的中国平均氮素负荷（62.8 kg·hm-2）（Chen et al.，2010），同时高于世界其他主要国家水平，分别是亚洲平均水平（26.4 kg·hm-2）和欧洲平均水平（39.2 kg·hm-2）的3.31倍和2.23倍（Galloway et al.，2004）。由前文可知，研究区氮素输入量中化肥输入占比为61.39%，明显高于世界其他国家水平，分别是日本（40%）的1.5倍和美国（28.7%）的2.14倍（Shindo，2012），与农业高度规模化、集约化的荷兰（62.8%）相同。而这种趋势短期内无法得到改善甚至有逐渐加剧的趋势，主要原因有以下几点：

图4 2015年研究区各省农田氮素污染风险等级分布Fig. 4 The risk level of pollution risk for N in different provinces in 2015

（1）严峻的人地关系

作为一个耕地资源相对短缺的国家，人均耕地面积不足1000 m2，不足世界平均水平的一半（苏锐清等，2019），中国在人口持续增长、经济高速发展、工业化城市化不断推进的过程中耕地流失十分严重，而作为中国经济的重要增长极的长江经济带更是面临严重的耕地资源短缺问题，人均耕地面积仅为全国平均水平的75%。近年来耕地面积呈现出下降趋势，数据表明研究区 11省市除湖北省和四川省耕地面积增加外其余地区全部出现耕地面积减小趋势（王佳月等，2017）。

为了克服人多地少等诸多不利因素，多熟种植是中国作物种植制度的重要特征。中国约有56%的耕地实行多熟种植，其中长江流域是中国复种指数较高的地区，安徽、湖北复种指数大于 140%，西南各省及湖南、江西的复种指数分布在 120%—140%（丁明军等，2015）。而另一方面提高作物单产产量也是破解当前人地矛盾的重要手段。2015年研究区单位耕地面积农作物产量约为 13000 kg·hm-2（考虑复种情况），相当于OECD国家2010年平均值（2700 kg·hm-2）的4.90倍，甚至超过了生产效率最高的荷兰。而施加化肥则是提高亩产的最重要及最有效的手段。然而，当前面临的主要问题是为了片面追求高产而过量施肥的现象普遍存在，诸多研究表明过量施肥对于农作物增长并无实际意义，反而会造成土壤自身肥力下降、养分大量流失造成大气和水体污染等不良后果（Liu et al.，2006；He et al.，2007）。计算结果表明从 1990—2015年，研究区11省市氮肥施用量由7.40×106t增长到1.111×107t，增幅达 50%，而粮食产量增幅仅为15%，单位氮肥施用量产量由27.48 kg下降为21.12 kg，下降幅度为23.14%，除去上海市上升外其余地区均出现不同程度下降，云南省降幅最大达到50%，而贵州、四川、湖北、湖南等省份降幅也较大，反映出这些省份近年来肥料利用效率降低，过度施肥现象严重。

（2）饮食结构发生转变

随着近年来中国经济的飞速发展及人民生活水平的不断提高，饮食结构发生了明显的转变。主要体现在对于谷物的直接消费下降，而对于肉蛋奶等畜产品的需求量大幅上升，人均谷物消费量由1990年的238.80 kg下降为2015年的134.5 kg，降幅为 44%，而同时肉类及禽类消费量则由 20.1 kg增加到34.6 kg，增幅为72%。谷物消费量的大幅下降并未随之带来产量的下降，反之产量则由 1995年的4.16亿吨增加到2015年的5.72×108t，增幅为37.5%。主要原因在于随着畜产品消费量的逐年增加，营养物质的输入由初级生产者（谷物）转变为次级生产者（牲畜），用于充当牲畜饲料的谷物数量大大增加。相关研究指出，2013年中国生产的74%玉米用于牲畜饲料（Chen et al.，2014），表明饮食习惯的转变会带来更大规模的农田养分输入，加之随着中国人口峰值的来临，未来对于农作物的需求仍处在加速上升状态，由此可见未来一段时间农田养分输入仍将保持高位。

（3）种植业及养殖业高度重叠

长江经济带各省不仅是中国主要的粮食主产区，同时也是中国畜牧业最为发达的地区。2015年全国生猪出栏量排名前十省份中有 5个在研究区内，其中四川省以7236万头位列第一。研究区11省市不仅提供了37.76%的粮食和37.32%的蔬菜，而且提供了43.45%的肉类供给。因此种植业及养殖业的空间高度重叠会更加加剧氮素的高投入、高产出及高富集现象。

3.2 长江经济带氮素高风险成因解析

根据前文所计算得到研究区氮素高风险及以上区域占比达64.1%，大部分农田均面临较大的氮素流失风险。为探究造成长江经济带氮素高污染风险的成因，笔者利用本文相同方法对 2015年中国十大一级区中的北方五区（松花江流域、辽河流域、海河流域、黄河流域、西北诸河流域）氮素流失风险同时进行计算（图5），结果显示北方五区极高风险地区所占比例仅为3.95%，高风险及以上区域占比为18.44%，仅约为研究区平均水平的30%；相反低风险及极低风险区域面积占比为60.04%，是研究区平均水平的3.63倍。

主要原因有以下几点，（1）研究区所辖区域河网密集，枝杈纵横，且河流径流量较大，特别是长江中下游地区更为明显。研究区河网密度约为0.227 km·km-2，而北方五区的河网密度为 0.105 km·km-2，仅为研究区密度的一半。由于河网密度大，农田与河道间距离较近，土壤中氮素极易由于降雨或灌溉作用流失进入河道中造成污染。研究区耕地平均距河距离为 1500 m，而北方五区平均距河距离为2472 m，是研究区的1.65倍。（2）研究区内降水量大尤其是侵蚀性降水量远大于北方地区，研究区2015年平均侵蚀性降水量达928 mm，是北方五区（142 mm）的6.53倍。由于侵蚀性降水量大，使得氮素随着降水侵蚀及径流作用离开土壤的可能性大大增加，而北方地区特别是华北平原同样是中国主要农产区，河南、河北、山东省的氮素盈余量位居全国第2、第6、第7，但最终污染风险却小于研究区各省，主要在于其降水量较少，绝大多数氮素并未随径流入河而是继续留在土壤中。（3）研究区西部云南、重庆、贵州等省的风险潜势较高也与其坡度较高有一定关系，一般而言坡度加大更有利于养分随径流作用流失，而研究区内安徽、江苏两省相对风险等级较低也是由于两省地势平缓，以平原地貌为主。

从整体结果看，研究区各省均存在不同程度农田氮素污染风险，由于地形、降水量及河网密度等自然特征无法改变，因此关键在于控制耕地氮素的负荷量。为此提出以下建议：（1）大力推行精准施肥，了解种植地块影响作物生产的环境因素（土壤性质、肥力、地形、气候），在此基础上优化施肥结果，遵循“减过控多增缺”的原则制定相应的施肥方案，以求达到最大的经济及环境效益；（2）提高有机肥施用率，有机肥可以有效改善土壤理化性质及生物特性，增强土壤保肥能力，另外含有丰富的有机物和营养元素可加快微生物活动促进养分的吸收利用，有效减少养分流失；（3）改进施肥方法，主要根据作物阶段营养特点、肥料的特性、土壤的保肥性能、作物生长状况确定适宜的施肥方式。使作物在不同生长阶段都能得到所需养分的有效供应，减少养分固定与损失，提高利用率。

图5 2015年研究区与北方地区农田氮素污染风险分布对比Fig. 5 The rating of pollution risk for N in 2015 in study area and in North China

4 结论

本文以长江经济带11省（市）共129个市级行政单元为研究对象，建立农田生态系统氮素平衡计算模型，分析了其农田氮素输入及输出量，得到了氮素平衡的空间分布特征。之后将氮素平衡结果耦合侵蚀性降水量、距河道距离、坡度等要素，确定了农田氮素污染风险等级。该方法可直观识别出农田高污染风险区，为农田面源污染防控和水环境治理提供理论和数据支持。

研究结果表明，2015年研究区农田生态系统氮素输入量输入总量为 1.809×107t，输出总量1.392×107t，盈余量为 4.177×106t，化肥施用和作物收获为主要的氮素输入和输出途径。从空间特征看，云南、湖北、湖南等省单位面积盈余量较大，而上海、安徽、江西等省份较小。单位面积盈余量较大区域主要分布在云南省、湖北省大部、江苏省北部及湖南省中南部地区。从风险等级角度来看，研究区整体处于氮素污染高风险状态，高风险及以上区域占比达64.1%，尤其是重庆、贵州、云南等省市农田氮素污染风险潜势更为突出，而安徽、江苏两省相对风险等级较低。合理施用化肥，适当增加有机肥施用比例对于防治农田氮素流失污染具有重要作用。