中国居民消费磷足迹时空格局及驱动因素研究

蒋松演,花 慧,袁增伟,高晶蕾

中国居民消费磷足迹时空格局及驱动因素研究

蒋松演1*,花 慧2,袁增伟2,高晶蕾3

(1.南京信息工程大学管理工程学院,江苏 南京 210044；2.南京大学环境学院,江苏 南京 210023；3.江苏龙环环境科技有限公司,江苏 常州 213000)

在磷足迹内涵界定及其计算模型构建的基础上,探究了中国城乡居民食物消费磷足迹的时空格局,并解析了其驱动机制.结果表明: 1978～2018年间,中国食物消费磷资源和磷污染足迹分别增长了6倍和4倍,达到2018年的715.9万t和78.7万t,其中城镇居民是主要贡献源,占比分别达到67%和64%.从结构上看,城乡食物消费磷资源足迹均由荤食主导,其中家禽、水产品和蛋奶消费的磷资源足迹占比不断增加;而磷污染足迹主要源于上游食物生产过程,其中种植业和水产养殖业增幅最为显著.我国31个省市食物消费磷资源足迹和磷污染足迹在空间分布上具有一致性,呈现从东向西减小的趋势,东部省市诸如广东、上海、江苏、北京和山东等远高于其他地区,并且具有高度的空间集聚性,在东部沿海形成高-高(H-H)聚集区.因此调控磷开发利用活动的资源环境压力需要着眼于这些重点区域.我国食物消费磷足迹增长的关键驱动因素是利用效率下降、消费水平提升和饮食结构改变,因此有效提升食物生产的养分利用效率和引导合理的消费理念和饮食习惯是减缓磷的开发活动资源环境压力的重要途径.

磷足迹；时空格局；变化趋势；影响因素；资源；污染

磷是农作物生长不可或缺的营养元素,而磷矿石是现代农业生产中磷的主要来源.然而,随着全球磷肥施用规模的大幅度提升,地球上有限的磷矿资源面临着耗竭的威胁[1-2].据报道,中国磷矿石储量约32亿t(折30% P2O5,下同),以2018年1.2亿t的开采规模估算,全国磷矿仅能维持未来约27a的需求[3].而根据预测,至2050年,中国粮食需求将保持稳步增长[4],将进一步加剧磷资源的供需矛盾,与此同时,农业生产投入的磷中部分会直接排放入水体,成为水体富营养化的重要驱动因素[5-6].《2019中国生态环境状况公报》显示,我国110个重要湖泊中30%水质为Ⅳ类及以下,总磷是主要污染指标之一[7].面对磷资源危机和水体富营养化的双重挑战,亟需着力推进磷资源的有效利用.而科学评估磷开发利用活动的资源环境影响,并分析演化规律和驱动机制,将为推进磷资源的有效利用提供理论支撑.

以往对社会经济系统磷循环的研究主要采用物质流分析方法展开.Villalba等[8]和Cordell等[9]研究发现磷矿石开采后,70%～90%都会被应用于农业生产,所以食物系统往往是社会经济系统磷循环研究关注的重点.例如,Chen等[10]对全球生产和消费系统的磷循环进行了动态分析,发现每年投入的磷仅有约22%能通过食物被人类消费.Chowdhury等[11]分析了澳大利亚农业区域的磷物质循环,发现畜牧业消耗了当地80%的磷输入.刘毅等[12]通过静态物质流分析模型研究发现中国磷循环系统在整体上呈较为典型的、开放式物质流结构.此外,省份[13]、城市[14]和流域[15-16]等尺度上的磷循环也不断受到重视.但由于缺乏系统的分析指标,大部分研究对结果的探讨局限于描述性分析,不利于研究结果表征和不同研究间的比较分析.

“足迹”方法是测度人类活动资源环境压力较为规范有效的工具[17].自Rees等[18]首次提出采用”生态足迹”来衡量区域的资源承载力,足迹的概念不断被拓展,形成了如”水足迹”、”碳足迹”、”氮足迹”等一系列足迹指标,被广泛应用于水资源、气候变化、氮污染等问题的研究[19-23].关于磷足迹的研究起步较晚,Wang等[24]首先采用磷足迹这一术语来表征食物生产系统磷流量,但并未对磷足迹概念进行明确界定.Metson等[25]较早定义了磷足迹的概念,认为它是满足区域居民食物消费所需开采的矿石磷量.张丹等[26]和许肃等[27]通过分析磷在生产消费各个过程间的流动关系,定义磷足迹为生产所需食物中投入的磷量.也有学者针对单种农产品,认为磷足迹是生产该产品生命周期过程的磷素需求量[28].此外,Li等[29]研究了食品废弃物中的磷足迹,食物浪费中隐含的磷足迹相当于中国每年磷肥消耗量的约16%.总体而言,目前已经有相关研究对磷足迹概念和估算方法进行了探索,但在磷足迹概念界定方面并未形成共识;在应用方面主要集中于区域整体层面,鲜有关注区域内部磷足迹时空演化规律;在研究体系方面,多侧重建立磷足迹的估算方法,缺乏对综合定性及定量方法的磷足迹影响机制的讨论.

本研究的创新点在于从资源和污染双重视角界定了食物消费磷足迹内涵及其核算模型,分析了中国省域尺度城乡居民食物消费磷足迹的时空分布特征,并综合采用驱动压力响应模型和空间自相关分析方法,揭示了磷足迹变化的影响因素及其空间异质性特征,研究成果可以为我国实现磷足迹有效调控提供数据支持.

1 数据来源和研究方法

1.1 磷足迹模型框架

图1 食物生产和消费系统磷代谢模型框架

根据所研究物质代谢方式的差异,足迹可以分为资源足迹和排放足迹,分别用于测度开采自然资源产生的环境压力和污染排放造成的环境影响.如图1所示,食物生产和消费的磷代谢过程开始于矿石的开采,经过化工业、种植业、养殖业等生产为食品被人类消费;在此过程中部分磷会排入水体,成为富营养化的重要成因.由于磷代谢过程会造成资源和环境的双重压力,本文将食物消费的磷足迹定义为磷资源足迹(PFr)和磷污染足迹(PFp),分别指居民所消费食物的生产和消费生命周期过程所需承担的磷资源投入量和水体排放量,主要考虑7个子系统(图1):化工业(1)、种植业(2)、畜禽养殖(3)、水产养殖(4)、食品加工(5)、居民消费(6)和废物处理(7).对于PFr,本文以6中的食物消费量为基础,研究与其直接相关的上游生产子系统(2、3和4)所需承担的磷资源投入总量(式1),包括直接输入的磷量(土壤磷、天然饲料、净进口的化肥和饲料)和来源于其上游子系统的磷输入量.对于PFp,本文以6中的食物消费量为基础,研究居民食物消费需要承担的各子系统(1～7)向水体排放的磷量(S1～S7).

式中:表示居民消费的食物类型;R表示生产该类型食物所需投入的磷资源总量.

1.2 磷足迹计算方法

本研究首先根据物质平衡原理,计算子系统的磷输入和输出:

式中:=1,2...7表示本研究中考虑的7个子系统;I表示输入子体系的磷量;O表示子体系输出的磷量;A表示子体系的平衡项.

磷输入和输出主要采用三种方法计算.(1)独立方程,用于计算可获得活动量水平的磷量.例如3中畜禽产品的磷量采用畜禽出栏量乘以畜禽活体的含磷系数得到.(2)从属方程,即需要依赖独立方程的结果计算的磷量,例如3中磷输入总量采用畜禽出栏活体中的磷量加畜禽粪尿中的磷量得到.(3)平衡方程,用于计算无法准确分析的磷量,例如3中天然饲料输入的磷量则采用3的输入总量减来源于2和净进口的饲料中磷输入量得到.

对于PFr,本研究采用式(4)计算:

式中:表示居民消费的食物类型;=2, 3, 4分别表示与生产食物直接相关的子系统2、3和4(图1);Q表示居民消费的食物中含磷的量,采用总人口、食物的人均消费量及其含磷系数相乘得到;γ表示子系统S的磷资源足迹因子,采用式(5)计算:

式中:P表示子系统S的产品中的含磷量,采用产品的产量及其含磷系数相乘得到,这里的产品指经过子系统5加工后的可食用部分;I1表示子系统S的输入中来源于上游子系统S1的磷量;IM表示子系统S中来源于净进口的原料量;I2表示来源于土壤或天然饲料的磷量;γ-1表示S的上游子系统的磷资源足迹因子.

在PFp的计算中,5个生产子系统(1～5)和其他2个子系(6～7)统略有不同.对生产子系统,本研究采用式(6)计算:

式中:和Q的含义同式4.ε表示磷污染足迹因子,采用公式(7)计算:

式中:E表示子系统S向水体排放的磷量;k表示子系统S的产品中输入子系统的磷量.

6和7的磷污染足迹采用式(8)计算:

式中:表示居民消费和废水处理子系统(图1);ε表示子系统的磷污染足迹因子,采用式(9)计算.

考虑进出口影响的过程中,首先将产品分为用于居民食物和用于原料的两类,前者包括大米、小麦、蔬菜和水果产品,后者包括化肥、玉米、大豆和油菜籽(将大豆和油菜籽归入原料主要是由于中的磷,在榨油后进入食用油的比例仅为0.4%,绝大部分进入豆粕或菜籽饼用作饲料).对于食物,本文假设国内外其生产系统具有相同的磷资源足迹因子,在该假设下无需区分居民消费的食物究竟是来源于国内还是国外.而对于生产原料的产品,本研究假设国内外其上游生产系统的具有相同的磷资源足迹因子.

1.3 数据来源

本研究中,1978～2018年国家层面的人均食物消费量、城乡人口、产量、人均消费支出、废水处理率、水产品产量、作物产量、畜禽产量、水产品产量和化肥施用量等数据来源于各类统计年鉴[30-34], 进出口数据来源于FAOSTAT数据库[35].由于2013年之后,国家统计局对城镇居民食物消费的统计中考虑了在外消费的食物,相对更客观.所以本研究以2013年及之后人均食物消费量数据为基础,在不改变2013年前城市居民食物消费数据整体变化趋势的基础上对其进行整体校正,消除统计口径造成的数据突变.省级尺度主要考虑除港澳台以外的中国31个省、市、自治区1980、1990、2000、2010和2018年5个时间断面,数据来源于各类统计资料[36-42].省级地理信息基础数据为国家基础地理信息系统1:400万数据.

表1 种植业相关含磷系数

表2 养殖业和食物加工业相关系数

注:鱼、虾、蟹的各系数单位均为%.

本研究中的化肥生产的产物和排污系数分别为228.7g P/t产品和9.0g P/t产品,磷石膏产生系数为2.56t/t产品,磷石膏含磷系数0.81%;饲钙生产的产物和排污系数分别为2700g P/t产品和6g P/t产品,磷石膏产生系数为2.79t/t产品,磷石膏含磷系数0.81%[15,43].油料作物出油率17%[2].其他系数来源于公开出版的各类文献资料,列于表1和表2[43-47].

2 结果与分析

2.1 磷资源足迹变化趋势

如表3所示,1978年中国消费食物的含磷量为42.7万t,相应的磷资源足迹为101.8万t,即42%的磷资源得到有效利用.到2018年,中国居民消费食物含磷量小幅增长至49.8万t,而磷资源足迹则猛增至715.9万t,有效利用的磷资源占比下降到7%.究其原因,一方面是种植子系统磷的利用效率的显著下降,从80年代初期的98%下降到2018年的38%.另一方面是消费食物中荤食比例的显著提升(从1978年4.3%增长到2018年的33.4%,而荤食生产磷的利用效率(例如,2018年畜禽子系统为4.2%)远小于种植子系统.因此,中国居民磷资源足迹中荤食的比重已经从1978年的63%提升到2018年87%.

表3 1978～2018年中国食物消费磷资源足迹 (万t)

注:PD食物消费磷量; PFr磷资源足迹.

城镇和农村磷资源足迹总量在1997年之前均经历了快速增长,但此后农村磷资源足迹进入稳定期,维持在250万t/年;而城镇磷资源足迹则在2002年超过农村,并持续增长至2012年,此后稳定在475万t/年,是农村同期的1.9倍(图2).这与我国快速的城市化进程中农村人口大量转化为城市人口密切相关.另一方面得益于城镇居民具更高的消费能力,使得城镇人均磷资源足迹均远高于农村.值得注意的是,2018年农村人均磷资源足迹(4.4kg/人)仍然比城镇(5.6kg/人)低22%,仅为后者21世纪初的水平.可以预见,随着城乡差距的不断缩小农村地区将是我国未来磷足迹增长的重点.

图2 1978～2018年中国城乡食物消费磷足迹变化趋势

城镇和农村食物消费磷资源足迹结构如图3所示.从总体上看,1978～2018年城居民磷资源足迹均由荤食主导,其在城镇磷资源足迹总量中的占比已经达到89%,而同期农村居民荤食消费磷资源足迹的占比则从53%提升到83%.从具体类型上看,荤食中所有种类的磷资源足迹都呈上升趋势,但其中猪肉人均磷足迹的占比不断降低,而家禽、水产品和蛋奶类人均磷足迹的占比不断增加;素食中,粮食和蔬菜的磷资源足迹占比呈下降趋势,而瓜果的比例不断增长.体现了在生活水平不断提升的背景下,我国城乡居民食物消费更加注重动物蛋白来源的多样化以及素食间的合理搭配.

2.2 磷污染足迹变化趋势

如图2所示,1978年中国食物消费磷污染足迹15.6万t,即每消费含磷量为1kg的食物会有0.4kg P污染排放到水体,其中42%来源于城镇居民食物消费;到2018年,磷污染足迹增长到78.7万t,单位食物消费的磷水体排1.6kg P,来源于城市居民的比重达到64%.中国居民食物消费磷污染足迹的总量和强度均大幅增长,对水环境造成巨大压力,而城镇居民已经超过农村成为食物消费磷污染压力的主要贡献者.

图3 1978～2018年中国城乡磷资源足迹结构

图4 1978～2018年中国城乡居民磷污染足迹

如图4所示,城乡居民食物消费磷污染足迹主要来源于上游的食物生产过程,其中种植过程是目前最主要的来源,2018年在城乡磷污染足迹中的占比分别达到42%和39%;来源于畜禽养殖磷污染足迹的比例不断降低;而来源于水产养殖的磷污染足迹则逐步增大,从1978年的4%和2%增长到2018年的20%和11%.因此,控制上游生产过程的水体磷排放是遏制食物消费造成水环境压力的关键,其中种植业和水产养殖业是值得关注的重点环节.值得注意是的,得益于污水处理设施的不断完善,城镇消费过程直接产生的磷污染足迹在2005年之后已经开始不断下降;与之相对,由于缺乏污水处理措施,农村消费过程直接产生的磷污染足迹不断上升,在2018年达到6.5万t,占比19%.因此,农村生活污水处理设施的建设将是我国近期水污染治理的重点.

2.3 磷足迹空间格局

如图5所示,1978～2018年我国东、中部地区城乡磷资源足迹和磷污染足迹强度具有较为显著的增长,而西部地区的增幅并不明显.从空间分布上看来,磷资源足迹和污染足迹强度分布具有高度的一致性,且呈现从东部向西部减小的趋势,强度大的区域主要集中于东部沿海地区,而西部内陆的地区强度相对较小.2018年城镇磷资源足迹和污染足迹最大的上海、北京、天津、江苏和广东分别达到26.4～195.3kg/ha和3.1～24.6kg/ha;而农村城镇磷资源足迹和污染足迹最大的上海、广东、江苏、山东、天津、安徽和浙江分别达到9.5～30.1kg/hm2和1.3～4.1kg/hm2.这主要与这些区域人口密集和经济发达导致的食物消费需求大密切相关,是控制磷的开发利用活动资源环境压力需要关注的重点区域.

图5 1980～2018年中国31个省份磷足迹强度空间分布

本研究检验了31个省市磷资源足迹强度的全局自相关性.如表4所示,每个时间断面的P值均通过了0.05水平置信检验,且得分均大于2.56, Moran’s均为正值,表明1980～2018年各省份磷资源足迹强度分布具有高度空间集聚性,且具有正相关性.此外,从1980～2000年的Moran’s值从0.201上升到0.215,表明期间我国各省份磷资源足迹强度分布更趋向于聚集,这主要是由于我国部分区域在改革开放前中期经济迅速推进,促进这些区域居民消费水平相较于其他区域提升更显著.而从2000～ 2018年的Moran’s值从0.213回落到0.193,表明期间各省份磷资源足迹强度聚集趋势减弱,这可能是由于区域均衡发展政策推动了后发展区域经济发展,缩小了与发达地区居民消费水平的差距.

为了进一步研究磷资源足迹强度的差异和局部聚集状况,对31个省市的磷资源足迹强度进行局部自相关分析,得到局部LISA指数.结果显示,1980年和2018年两个时间断面全国大部分省份的磷足迹强度未通过0.1水平置信检验,为不显著区,表明在大部分地区分布具有随机型,同时全国范围内也未出现低-低(L-L),高-低(H-L)和低-高(L-H)集聚区.高-高(H-H)聚集省份从1980年的江苏和上海2个区域增加2018年的江苏、上海、北京和天津4个区域,在空间上从”沪苏”单核向”沪苏-京津”双核格局转变.

表4 1980～2018年中国31个省份单位面积磷足迹莫兰指数及检验值

2.4 磷足迹驱动机制分析

采用驱动压力响应模型进行驱动因素的分析,以城乡食物消费磷资源足迹为响应因子,选取5个有关人口、经济和技术的因子作为影响因子.为了增强序列数据平稳性及减少异方差的影响,对变量取对数,建立变量间的对数回归模型:

式中:0为共同截距项,05为回归系数,ε表示随机误差项.PO为人口、CS为人均消费支出、AF为饮食结构(荤食中的磷量在食物总磷量的比例)、UE为磷的利用效率(食物中磷量和磷资源足迹的比值)、RD为矿石依赖度(矿石输入量和磷资源足迹的比值).

首先,采用普通最小二乘法(OLS)进行计算,结果显示对于各因子的膨胀系数(VIF)大于10,表明各因子之间存在多重共线性,因此OLS方法并不适合本研究.本研究利用R语言中的”ridge”包进行岭回归分析来解决多元线性回归中的多重共线性问题.如表5所示,在城镇和农村模型中,各项因子均通过0.01置信水平的显著性检验岭,且具有较好的拟合效果(2=0.98),而且所选变量对人均磷足迹变化具有较强的解释力.

表5 中国城乡居民人均磷足迹驱动因素分析结果

注: *, **, ***分别表示通过0.1,0.01和0.001置信水平的显著性检验;1.效应系数=平均增长×率回归系数;2.因子贡献度=效应系数/人均磷足迹年均增长率.表中CS,AF,UE,DP,含义同2.4节.

根据表5,1978～2018年间城镇和农村磷资源足迹和饮食结构、城市人口、消费水平和资源依赖度呈正相关关系,而与利用效率呈负相关关系.为进一步探索的各因素影响程度的相对大小,结合各因子对磷资源足迹变化的贡献度(见表5注释).结果显示,城乡磷资源足迹增长的主要驱动因素是下降和提升.究其原因,生活水平的提升一方面使我国居民能负担更多的食物支出,减小了经济因素对居民食物消费的制约;另一方面,磷的利用效率下降提升了单位食物的磷足迹,进一步促进了食物消费磷足迹的增长.因此,控制居民的高消费模式和提升农业系统养分利用效率将是降低我国城乡居民食物磷足迹的关键途径.此外,由于荤食的单位磷资源足迹远高于素食,荤食源食物的增加也是城乡居民磷足迹增长的重要驱动因素,贡献度分别达到14%和36%,所以控制食物中动物蛋白的增加对减缓城市地区磷足迹增长也具有重要作用.

3 结论

3.1 1978～2018年,中国食物消费磷资源和磷污染足迹分别增长了6倍和4倍,在2018年达到715.9万t和78.7万t.其中城镇居民已经成为主要贡献源,占比分别达到67%和64%.从结构上看,城乡食物消费磷资源足迹均由荤食主导,其中家禽、水产品和蛋奶消费的磷资源足迹占比不断增加;而磷污染足迹主要来源于上游食物生产过程,其中种植业和水产养殖业增幅最为显著,是遏制食物消费磷污染压力增长的关键.此外,农村居民消费过程直接排放的磷污染足迹快速增长,是磷污染控制需要关注的重点.

3.2 2018年,全国磷资源足迹是磷污染足迹的9倍,这意味着食物系统投入的磷资源总量中约11%最终排放进入水体,造成直接损害.其余则贮存在农田土壤和各类废弃物中,在径流作用下,这部分磷会缓慢释放进入水体,成为潜在污染源,造成所谓的”遗存磷污染”[15,48].因此,对于磷资源足迹总量较大的区域,如果该比值较大,可能需要更关注其未来发生磷污染的潜在可能性.

3.3 从空间上看,我国31个省市磷资源足迹和磷污染足迹在空间分布上具有一致性,呈现从东向西减小的趋势,东部省市诸如广东、上海、江苏、北京和山东远高于其他地区.从局部上看,磷足迹具有高度的空间集聚性,在东部沿海形成高-高(H-H)聚集区,但聚集程度有所下降.由于东部地区本身磷资源匮乏且水污染更严重,是调控磷开发利用活动资源环境压力需要关注的重点区域.

3.4 我国城乡居民磷足迹变化的影响因素中,磷的利用效率下降和消费水平提升是城乡食物磷足迹增长最关键的驱动因素.一方面,消费水平的提升减小了经济因素对食物消费的制约,使居民能负担更多的食物支出;另一方面,磷利用效率的下降意味着单位食物磷足迹的提升,进一步促进了食物磷足迹的增长.因此提升农业系统磷养分利用效率引导形成合理的消费理念和饮食结构是实现磷足迹有效调控的关键.

[1] Yuan Z, Jiang S, Sheng H, et al. Human perturbation of the global phosphorus cycle: Changes and consequences [J]. Environmental Science & Technology, 2018,52(5):2438-2450.

[2] Liu X, Sheng H, Jiang S, et al. Intensification of phosphorus cycling in China since the 1600s [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016,113(10):2609-2614.

[3] USGS. Mineral Commodity Summaries 2020: United States Geological Survey (USGS), 2020.

[4] 罗其友,米 健,高明杰.中国粮食中长期消费需求预测研究 [J]. 中国农业资源与区划, 2014,35(5):1-7.

Luo Q Y, Mi J, Gao M J. Research on forecasting for long-term grain consumption demand in China [J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2014,35(5):1-7.

[5] 冯爱萍,吴传庆,王雪蕾,等.海河流域氮磷面源污染空间特征遥感解析 [J]. 中国环境科学, 2019,39(7):2999-3008.

Feng A P, Wu C Q, Wang X L, et al. Spatial character analysis on nitrogen and phosphorus diffuse pollution in Haihe River Basin by remote sensing [J]. China Environmental Science, 2019,39(7):2999-3008.

[6] 李悦昭,陈海洋,孙文超.白洋淀流域氮、磷、COD负荷估算及来源解析 [J]. 中国环境科学, 2021,41(1):366-376.

Li Y Z, Cen H Y, Sun W C. Load estimation and source apportionment of nitrogen, phosphorus and COD in the basin of Lake Baiyang [J]. China Environmental Science, 2021,41(1):366-376.

[7] 中国人民共和国生态环境部. 2019中国生态环境状况公报 [R]. 北京, 2020.

Ministry of Ecology and Environment of the People’s Republic of China. 2019Bulletin on China's Ecology and Environment [R]. Beijing, 2020.

[8] Villalba G, Liu Y, Schroder H, et al. Global phosphorus flows in the industrial economy from a production perspective [J]. Journal of Industrial Ecology, 2008,12(4):557-569.

[9] Cordell D, Drangert J-O, White S. The story of phosphorus: Global food security and food for thought [J]. Global Environmental Change, 2009,19(2):292-305.

[10] Chen M, Graedel T E. A half-century of global phosphorus flows, stocks, production, consumption, recycling, and environmental impacts [J]. Global Environmental Change, 2016,36:139-152.

[11] Chowdhury R B, Moore G A, Weatherley A J. A multi-year phosphorus flow analysis of a key agricultural region in Australia to identify options for sustainable management [J]. Agricultural Systems, 2018,161:42-60.

[12] 刘 毅,陈吉宁.中国磷循环系统的物质流分析 [J]. 中国环境科学, 2006,26(2):238-242.

Li Y, Chen J N. Subatance flow analysis of phosphorus cycle system in China [J]. China Environmental Science, 2006,26(2):238-242.

[13] 黄 莉,武慧君,卫凯平,等.居民农产品消费系统氮磷流动环境影响分析 [J]. 生态与农村环境学报, 2019,35(1):46-54.

Huang L, Wu H J, Wei K P. Environmental impact analysis derived from nitrogen and phosphorus flows of the residents’ Agri-Products consumption system [J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2019,35(1):46-54.

[14] Huang C, Qu S, Gao B, et al. Effects of urbanization on phosphorus metabolism in a typical agricultural area [J]. Journal of Cleaner Production, 2019,214:803-815.

[15] Jiang S, Yuan Z. Phosphorus flow patterns in the Chaohu watershed from 1978 to 2012 [J]. Environmental Science & Technology, 2015, 49(24):13973-13982.

[16] 张天鹏,雷秋良,秦丽欢,等.香溪河流域人类活动净磷输入量及其影响因素 [J]. 中国环境科学, 2020,40(11):320-327.

Zhang T P, Lei Q L, Qin L H, et al. Net phosphorus input from human activities and its influencing factors in Xiangxi River Watershed [J]. China Environmental Science, 2020,40(11):320-327.

[17] Hoekstra A Y, Wiedmann T O. Humanity’s unsustainable environmental footprint [J]. Science, 2014,344(6188):1114-1117.

[18] Rees W E. Ecological footprints and appropriated carrying capacity: what urban economics leaves out [J]. Environment and Urbanization, 1992,4(2):121-130.

[19] Quinteiro P, Ridoutt B G, Arroja L, et al. Identification of methodological challenges remaining in the assessment of a water scarcity footprint: A review [J]. The International Journal of Life Cycle Assessment, 2018,23(1):164-180.

[20] Schwartz Y, Raslan R, Mumovic D. The life cycle carbon footprint of refurbished and new buildings – A systematic review of case studies [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018,81:231-241.

[21] Liang L, Ridoutt B G, Lal R, et al. Nitrogen footprint and nitrogen use efficiency of greenhouse tomato production in North China [J]. Journal of Cleaner Production, 2019,208:285-296.

[22] Zheng J, Suh S. Strategies to reduce the global carbon footprint of plastics [J]. Nature Climate Change, 2019,9(5):374-378.

[23] 冼超凡,潘雪莲,甄 泉,等.城市生态系统污染氮足迹与灰水足迹综合评价 [J]. 环境科学学报, 2019,39(3):339-349.

Xian C F, Pan X L, Zhen Q, et al. Integrated assessments of nitrogen pollution footprints and grey water footprints in the urban ecosystem [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(3):339-349.

[24] Wang F, Sims J T, Ma L, et al. The phosphorus footprint of China's food chain: Implications for food security, natural resource management, and environmental quality [J]. Journal of Environmental Quality, 2011,40(4):1081-1089.

[25] Metson G S, Bennett E M, Elser J J. The role of diet in phosphorus demand [J]. Environmental Research Letters, 2012,7(4):044043.

[26] 张 丹,伦 飞,成升魁,等.城市餐饮食物浪费的磷足迹及其环境排放——以北京市为例 [J]. 自然资源学报, 2016,31(5):812-821.

Zhang D, Lun F, Cheng S K, et al. The phosphorus footprint and its environmental analysis for restaurant food waste: taking Beijing as an example. [J]. Journal of Natural Resources, 2016,31(5):812-821.

[27] 许 肃,黄云凤,高 兵,等.城市食物磷足迹研究——以龙岩市为例 [J]. 生态学报, 2016,36(22):7279-7287.

Xu S, Huang Y F, Gao B, et al. Study on phosphorus footprint of urban food: a case in Longyan City [J]. Acta Ecologica Sinica, 2016,36(22): 7279-7287.

[28] Günther J, Thevs N, Gusovius H-J, et al. Carbon and phosphorus footprint of the cotton production in Xinjiang, China, in comparison to an alternative fibre (Apocynum) from Central Asia [J]. Journal of Cleaner Production, 2017,148:490-497.

[29] Li B, Yin T, Udugama I A, et al. Food waste and the embedded phosphorus footprint in China [J]. Journal of Cleaner Production, 2020,252:119909.

[30] 国家统计局.中国住户调查年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 2011-2019.

The National Bureau of Statistics of China. Chinese household survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2011～2019.

[31] 国家统计局.中国统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 1981-2019.

The National Bureau of Statistics of China. China statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1981-2019.

[32] 国家统计局农村社会经济调查司.中国农业统计资料(1949-2019) [M]. 北京:中国统计出版社, 2020.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China agricultural statistics (1949-2019) [M]. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[33] 中国饲料工业协会.中国饲料工业年鉴[M]. 北京:中国农业出版社, 1991-2018.

China Feed Industry Association. China feed industry yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991-2018.

[34] 中华人民共和国住房和城乡建设部.中国城乡建设统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 2019.

Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People's Republic of China. China urban and rural construction statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991-2018.

[35] FAO. FAOSTAT database: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2020 [DB].

[36] 国家统计局.“六五”期间我国城镇居民家庭收支调查资料[M]. 北京:中国统计出版社, 1988.

The National Bureau of Statistics of China. Data of urban residents’ income and expenditure survey in China during the sixth five-year period [M]. Beijing: China Statistics Press, 1988.

[37] 国家统计局.中国城镇居民家庭收支调查资料[M]. 北京:中国统计出版社, 1991.

The National Bureau of Statistics of China. Data of urban residents’ income and expenditure survey in China [M]. Beijing: China Statistics Press, 1991.

[38] 国家统计局.中国价格及城镇居民家庭收支调查统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 2001.

The National Bureau of Statistics of China. Price and urban residents’ income and expenditure survey statistics yearbook in China [M]. Beijing: China Statistics Press, 2001.

[39] 国家统计局城市社会经济调查司.中国城市(镇)生活与价格年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 2011.

Department of Ubran Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China city (town) life and prices yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[40] 国家统计局.中国住户调查年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 2019.

The National Bureau of Statistics of China. China household survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2019.

[41] 国家统计局农村社会经济调查司.中国农村统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 1985-2019.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China rural statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1985-2019.

[42] 国家统计局农村社会经济调查司.中国农村住户调查年鉴[M]. 北京:中国统计出版社, 1992:2000-2010.

Department of Rural Society and Economy of the National Bureau of Statistics of China. China rural households survey yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 1992:2000-2010.

[43] 中华人民共和国国务院.第一次全国工业污染源普查产排污系数手册[M]. 北京, 2009.

The State Council of the People's Republic of China. Handbook of production and discharge coefficient of the pollution sources for the first national survey of industrial [M]. Beijing, 2009.

[44] 全国农业技术推广服务中心.中国有机肥料养分志[M]. 北京:中国农业出版社, 1999.

National Agricultural Technology Extension Service Center. Nutrient of organic fertilizers in China [M]. Beijing: China Agriculture Press, 1999.

[45] 杨月欣,王光正,潘兴昌.中国食物成分表2002 [M]. 北京:北京大学医学出版社, 2002.

Yang Y X, Wang G Z, Pan X C. Food Composition of China 2002 [M]. Beijing: Peking University Medical Press, 2002.

[46] 霍启光.动物磷营养与磷源[M]. 北京:中国农业科技出版社, 2002.

Huo Q. Animal phosphorus nutrition and phosphorus sources [M]. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2002.

[47] 李丽芬,徐云强,苏保林,等.池塘养殖污染负荷核算方法研究及比较分析 [J]. 农业环境科学学报, 2019,38(9):2174-2183.

Li L F, Xu Y Q, Su B L, et al. Accounting methods and comparative analysis of pollution load from an aquaculture pond [J]. Journal of Agro Environment Science, 2019,38(9):2174-2183.

[48] Muenich R L, Kalcic M, Scavia D. Evaluating the impact of legacy P and agricultural conservation practices on nutrient loads from the Maumee River Watershed [J]. Environmental Science & Technology, 2016,50(15):8146-8154.

Research on spatial-temporal evolution and driving factors of phosphorus footprint of household consumption in China.

JIANG Song-yan1*, HUA Hui2, YUAN Zeng-wei2, GAO Jing-lei3

(1.School of Management Science and Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China；3.Jiangsu Longhuan Environmental Technology Co. LTD, Changzhou 213000, China)., 2021,41(10)：4942～4950

The spatial-temporal pattern and the driving forces of food-related phosphorus footprint in China were analyzed based on a developed phosphorus footprint concept and calculation model. The results show that the phosphorus resource footprint (PFr) and pollution footprint (PFp) in China grew 6 and 4 fold during 1978～2018, reaching 7159kt and 787kt in 2018. Urban residents were the major sources, accounting for 67% and 64% of PFr and PFp in 2018, respectively. Both urban and rural PFr were dominated by animal-sourced food, while PFp were mainly sourced from the upstream process, such as crop farming and aquaculture. Spatially, PFr in China showed a decreasing trend from the eastern areas to the western regions. Besides, the phosphorus footprint showed agglomeration characteristics in the eastern coastal areas, which were identified as key areas for the management of phosphorus footprint. Although phosphorus footprint was affected by various factors, the phosphorus use efficiency, consumption level, and dietary structure were the key factors driving the increase of phosphorus footprint, which should be paid more attention to alleviate the pressure from the activities of phosphorus utilization.

phosphorus footprint；spatial-temporal pattern；evolution trend；influence factors；resource；pollution

X32

A

1000-6923(2021)10-4942-09

蒋松演(1989-),男,江苏南通人,南京信息工程大学管理科学与工程学院,讲师,研究方向为生态环境管理,区域可持续发展.

2021-03-18

江苏省社会科学基金资助项目(19GLC014);国家自然科学基金资助项目(41901243)

* 责任作者, 讲师, jiangsongyan1989@foxmail.com