东北三省种植业氮流失风险评价

黄洁钰，南 哲，商学棽，王晓燕，杜 伊 (首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048)

随着人口的增长，人们对粮食需求增大，施肥量不断升高，农业污染已成为水环境污染的主要来源[1]。尽管氮输入对粮食可持续发展十分必要，但由于过量的氮投入会增加环境的氮损失，从而对地表水、地下水以及土壤产生负面影响[2]，引起非点源污染和水体富营养化，对农业养分管理是一个很大的挑战[3]。东北地区作为我国重要的粮食生产基地，是我国非点源污染的热点研究区[4]。2005—2015年间东北地区氮肥施用量呈逐年上升趋势[5]，近年来虽有减缓，但仍处于一个较高水平，农业活动带来的非点源污染威胁不可忽视。

为了制定针对较低环境风险的管理办法，农业系统养分管理或环境管理人员需要相应的方法或工具评估风险[6]，如指数法[7]和输出系数法[8]等。LEMUNYON等[9]最先提出了对农田磷素流失风险进行分级评估的指数方法；而后学者们也发展了氮磷流失风险评估指数[7,10]。这类指数方法主要考虑污染源因子和迁移因子，用简单的数学方法评估各种污染源对水体氮、磷污染的风险水平，具有数据需求低、操作简便和运行周期短等特点，可实现对大型流域养分流失风险的高精度评估[7]，已在国内被应用于分析流域非点源氮磷流失风险的空间分布[11-12]，常见的评价指标为土壤全氮、化肥施用量、土壤侵蚀、降雨径流、距河距离和坡度坡长等。由于不同地区的自然地理条件不同，如何根据区域具体特点对指标进行修改是需要注意的问题[13]。

农业系统的氮流失是受多种因素影响的复杂时空变化过程[14-15]，而目前指标体系多应用于评估空间分异，对时间分异的考虑较少。降雨的季节或年际差异对污染物输出的主要途径[16-17]以及河流氮通量[14,18]存在一定影响，从而影响氮流失风险评价。目前，我国关于降水时空分异的研究多为降雨量较大的南方地区[11,14]。东北地区属于温带季风气候区，降水时空分布不均匀[19]，年际差异大，降水年型变化对其非点源污染评估的影响值得关注。另一方面，农用地类型或作物类型也是影响河流氮输出的重要因素，不同作物施肥量和污染物输出途经存在较大差异[20-21]。近年来，为确保粮食安全，东北许多地区将旱地改为水田。由于水田在水肥管理和地面覆盖等方面与旱地有较大差异，使得水田的非点源污染物输出负荷大于旱地[21]，导致该地区农业氮污染更为严峻。因此，在评估农业种植氮流失风险时，提高对这些控制因素的认识，对种植业氮流失治理具有一定指导意义。

笔者以东北3省(黑龙江、吉林、辽宁)为研究区，针对其种植结构和氮污染来源特征，考虑降水年型差异和不同农田水媒氮流失途径，构建符合区域特点的氮流失风险评估体系，分析该地区氮流失风险分布特征及主导影响因子，重点探究作物类型和降水年型对氮流失的影响，以期为该地区农田养分管理和非点源污染防治提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

东北3省位于我国东北部(图1)，介于北纬38°43′～53°33′、东经118°53′ ～135°05′之间，土地总面积约为7.87×105km2，平均海拔约为200 m。东北3省属于温带季风气候区，年均降水量为300～800 mm，时空分布不均匀，降水多集中在6—9月，占全年降水的70%以上，且多以集中降雨形式出现。根据中国科学院地理科学与资源研究所的土地利用数据，2015年东北三省耕地面积为3.04×105km2，垦殖率为38.58%。水田和旱地面积比例约为1∶4.75。该地区农业生产活动较多，主要种植制度为大田一熟，主要农作物为玉米(50.80%，按播种面积计，后同)、水稻(18.82%)和大豆(14.89%)等。

1.2 数据来源及处理

该研究主要涉及的自然地理数据和农业管理数据的来源和精度见表1[22-24]。采用Excel对数据进行预处理和分析，采用ArcGIS 10.2进行指数计算和数据空间分析，采用SPSS和RStudio平台进行相关性分析、聚类分析和单因素方差分析等。

1.3 氮流失风险评价体系

参考BECHMANN等[10]和CECCHI等[25]的研究，构建适合该研究区的氮磷指数评价体系，评价因子分为源因子和迁移因子。源因子包括土壤全氮(SN，NS)和施氮强度(FI，IF)；迁移因子包括降雨径流(R)、坡度坡长(LS，SL)、距河距离(D)、农田径流流失(RL，LR)和地下淋溶/侧渗流失(LL，LL)。将各因子归一化后，赋予不同权重，得到最终指数得分。早期体系中权重确定通常具有一定主观性[7]，因此，有研究者结合指标的数值信息和数学方法进行改进，如改进的理想解法(TOPSIS)，相对常见的专家打分法更为客观[26]。因子归一化及TOPSIS求权重算法参考张汪寿等[26]的研究。最终构建的氮指数计算公式为

(1)

式(1)中，I为氮指数；Si为归一化的第i个源因子；Wi为第i个源因子的权重；Tj为归一化的第j个迁移因子；Wj为第j个迁移因子权重。根据上述计算方法，将各归一化因子进行加权叠加计算得到东北3省氮流失风险分布，并运用ArcGIS中的自然断点法进行分级[12]。自然断点法通过寻求使每个分组与分组平均值的平均偏差最小化，同时使每个分组与其他分组的平均偏差最大化，以确定最佳分组[27]。其中，丰水年和平水年按照枯水年的划分阈值进行划分，确保分级采用统一阈值。

审图号：GS(2022)1949号

1.4 源因子

1.4.1土壤全氮

土壤中氮元素含量高低直接影响其向水体传输的量[28]。研究表明土壤全氮、碱解氮和速效氮等与包含无机氮的指标间具有空间相关性[29]，同时考虑到部分有机氮可能通过矿化作用转化为无机氮，因此，以土壤全氮分布体现研究区土壤属性差异分布对氮流失的影响。通过中国土壤数据库获得东北3省各样点土壤类型和土壤全氮含量数据；对于同一地级市的样点，按土壤亚类分类求取土壤全氮平均值，并赋值到土壤分类地图中，得到土壤全氮空间分布。

1.4.2施氮强度

外源肥料投入是土壤中氮素的重要来源。通过查阅东北3省统计年鉴，获得各地级市2014—2017年氮肥施用折纯量，对于缺失数据通过其他年鉴数据或已有数据进行估算。按照土地利用分类，拟区分水田和旱地的氮肥施用强度。由于年鉴中施肥数据无法区分水田和旱地，将根据主要作物播种面积进行折算，公式如下：

(2)

式(2)中，Fnet为年鉴所示地级市所在省年氮素折纯施用量(kg，以N计)表示，IF,p和IF,u分别为水田和旱地施氮强度，kg·hm-2；Ap和Au分别为水田和旱地作物播种面积，hm2；下标i表示第i种主要旱地作物。地级市年氮素折纯施用量(Fnet)和作物播种面积(A)均来自各省统计年鉴，其中，复合肥按通用复合肥氮磷钾比例1∶1∶1进行折纯。

由于旱地作物类型较多，仅考虑东北3省主要作物(玉米、大豆、花生和蔬菜等)，其单位面积施氮量根据文献[30-32]获得。为了将总施肥量分配给不同作物，引入作物施肥系数(K)，K为某旱地作物单位面积施氮量与水稻单位面积施氮量的比值。令水稻K值为1，则其他作物i的K可表示为

Ki=IF，u,i/IF，p。

(3)

式(3)中，Ki为作物i的作物施肥系数。将式(3)代入式(2)，则水田和旱地施氮强度可分别表示为

(4)

IF,u=(Fnet-IF,p×Ap)/Au。

(5)

1.5 迁移因子

1.5.1降雨径流

东北3省种植季为每年4—10月，涵盖该区域全年90%的降雨，而种植季降雨的年际差异较大，2002—2018年东北3省种植季最大年降雨量约为最小年降雨量的1.5倍。采用Wischmeier经验公式[33]计算降雨量和径流影响因子(R,MJ·mm·hm-2·h-1·a-1)，月降雨量取4—10月东北地区农作物种植期降雨数据：

(6)

式(6)中，P为年平均降雨量，mm；Pi为月降雨量，mm。

为了研究降雨年际差异对东北3省种植季氮流失特征的影响，采用干旱指数(DI，ID)进行降水年型划分[34]。干旱指数公式如下：

ID=(P-M)/σ。

(7)

式(7)中，ID为干旱指数；P为种植季降雨总量，mm；M为所衡量指标的多年平均值，mm；σ为多年降雨标准差，mm。将干旱指数ID≥0.35的年份划分为丰水年，将-0.35≤ID<0.35的年份划分为平水年，将ID<-0.35的年份划分为枯水年。

1.5.2坡度坡长

地形因子主要由坡度和坡长决定。坡度体现某区域地形起伏状况，影响产流能力；坡长则通过影响坡面降雨径流的流速与流量来影响水流挟沙力，两者会联合影响土壤侵蚀强度。计算公式[35]为

SL=(L/22.1)m(65.41×sin2θ+4.56×sinθ+0.065)。

(8)

式(8)中，SL为坡度坡长因子；L为坡长，m；θ为坡度角，(°)；m为坡长指数。

1.5.3距河距离

距离因子反映某种土地利用单元距离汇水路线的距离，潜在的氮磷污染源距离河流越近，越容易发生迁移且流失风险性越高。采用经验公式[25-26]进行计算，其表达式为

Di=e-0.090 533×di。

(9)

式(9)中，Di为像元i的距离因子；di为像元i到汇水路线的栅格距离；-0.090 533为经验指数。

1.5.4农田径流流失和地下淋溶/侧渗流失

一般地，旱田氮流失的主要途径为地表径流和地下淋溶[5,16]。而在水田集中区，农业面源污染主要通过暴雨径流、人为排水和侧渗3种途径进入渠系[21]。侧渗是指水田内污染物的水平迁移流失，由于水田犁底层的存在，渗漏率较低，侧渗是渠系化水田区面源污染的主要输出方式。人为排水虽会产生一定氮排放，但持续时间和排放次数有限[20]，因此，在计算水田径流流失时根据人工排水氮流失进行修正。综上，设置氮径流流失及地下流失(淋溶或侧渗)因子。根据《全国农田面源污染排放系数手册》[36]及祝惠等[20]的研究，参考孙铖等[5]的加权平均法，计算农田氮径流、旱田地下淋溶以及水田侧渗流失系数(表2[20,36])，采用面积加权法，各地级市氮径流(LR)或地下淋溶/侧渗流失(LL)计算公式为

(10)

(11)

式(10)～(11)中，μi和λi分别为第i类种植模式农田氮径流和淋溶/侧渗流失系数，kg·hm-2；Si为第i类种植模式播种面积占水田或旱田总播种面积的比例，%。

表2 农田氮流失系数[20,36]

2 结果与分析

2.1 氮指数及其因子分布

图2显示，土壤全氮因子从整体来看以黑龙江为最高，三江平原及松嫩平原土壤肥沃，吉林东南部地区以林地为主，虽然耕地分布较少，但地力水平较西北部更高。施氮强度空间分布差异较大，辽宁、吉林和黑龙江平均施氮强度分别为192.89、185.59和76.55 kg·hm-2。施氮强度及其分布与文献[6]相符。研究区迁移因子空间分布见图3。

审图号：GS(2022)1949号

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如图3所示，坡度坡长因子在空间分布上与地形地貌关系密切，长白山和小兴安岭山地地势起伏相对较大。在农田流失因子方面，农田径流流失较高的地区集中在黑龙江省三江平原、吉林省中部以及辽宁省辽河平原。三江平原和辽河平原水稻种植分布较多，水田侧渗流失明显。淋溶强度较高的地区位于松嫩平原和辽河平原，与已有研究[5]相符。降雨径流因子在空间分布上呈现东南部最高，中部松嫩平原中等，东北部地区较低。从平均值来看，丰、平、枯水年降雨径流因子分别为199.5、185.3和171.4 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1，呈现丰水年>平水年>枯水年。

采用TOPSIS法计算的权重结果见表3。在源因子中，丰水年与枯水年施氮强度权值相等，土壤全氮权值相等。不同降水年型迁移因子权值计算结果存在一定差异，与平水年和枯水年相比，丰水年降雨径流因子分布差异较高，所占比例略有增加。

表3 TOPSIS法权值计算结果

运用ArcGIS中的自然断点法将枯水年氮指数结果分为4个等级[12]。为便于比较，按照枯水年分级阈值划分，得到不同降水年型氮流失风险等级分布(图4)。氮流失较高区域较为集中，极高、高风险区面积约占总面积的22%，以耕地为主，集中在吉林省中部、辽宁省中部和南部以及黑龙江省中部和东部。

极高、高、中和低分别指氮指数为>0.131～0.385、>0.077～0.131、>0.035～0.077和0～0.035。 审图号：GS(2022)1949号

2.2 氮流失风险的空间特征区划

为了便于区划管理，根据东北3省各市氮指数及因子特征进行聚类分析(图5)，其中，一级控制区氮指数最高，同时，具备高施氮强度和高农田流失因子。二级控制区为氮指数在4组中处于中高水平，其施氮强度、农田流失因子处于中高水平，而降雨径流因子、坡度坡长因子较高。三级控制区氮指数处于中低水平，各因子显示为中等水平。四级控制区具有较高的降雨径流和土壤全氮因子，但因其施氮强度和农田流失均较低，其氮指数也较低。

2.3 氮流失风险与作物类型

研究区超过80%的水田属于极高、高风险区，约35%的旱地属于极高、高风险区。可见，研究区旱地氮流失风险占主导地位，而水田是高风险的关键区域。在不同作物的种植面积比例(表4)方面，按2.2节中对地级市的分组，在一级控制区，玉米种植面积比例最高，水稻面积占比则位列第2，除盘锦市以水稻种植为主(约占75%)外，其他5市均以玉米种植为主(占比均不低于55%)；在4个级别控制区中，二级控制区水稻面积占比最高。在二级控制区，玉米种植面积占比最高，氮指数与玉米面积占比呈现协同增加趋势，这体现了玉米作为旱地作物在东北3省氮流失风险中的主导地位。此外，值得注意的是，大豆种植面积比例越高，氮指数则越低，这可能是大豆的农田氮流失系数较小所致。

审图号：GS(2022)1949号

表4 东北3省城市聚类分组氮指数和种植面积比例

2.4 不同降水年型氮流失风险分布

为探究降水年型的影响，统计研究区各县域降雨径流因子和氮指数进行单因素方差分析(表5)。结果显示，在整个研究区和各控制分区内，不同水文年降雨径流因子间存在显著差异(P<0.05)。而对于氮指数，仅在整个研究区和二级控制区内不同水文年氮指数间存在显著差异(P<0.05)，而在一、三和四级控制区则无显著差异。这表明降水年型差异会造成降雨径流因子和氮流失风险的差异，而氮流失风险的影响在二级控制区较为显著。多重比较中，丰水年与平水年、丰水年与枯水年间差异较明显，枯水年与平水年间差异不明显，这说明丰水年对氮流失风险分布的影响较大。

3 讨论

3.1 作物类型对氮流失风险的影响

作物类型对流域氮肥投入和全氮损失强度有较大影响[15]。多项研究表明，水稻作为主要水田作物，其氮素地下淋溶流失高于旱地作物[37]，可达到旱地作物的5倍以上[21]。为增加粮食产量，黑龙江省开展了“两江一湖”土地整理重大项目，进行旱改水灌溉工程建设，三江平原分布的大量水田是该地区氮流失因素的主要来源。辽河平原氮流失风险较高，这与辽河沿岸大量的水稻种植有关。

由于东北地区水田和旱地面积占比差异较大，旱地氮流失风险仍占主导地位。玉米是东北地区种植面积最大的喜氮旱地作物，其单位经济产量需氮量较水稻、小麦等粮食作物更高，而其化肥利用率较低[38]，这意味着其氮流失(气态和溶解态)风险更高。吉林省为玉米种植大省，玉米播种面积和产量也居于3省首位，这使吉林总施肥量远高于辽宁和黑龙江。此外，蔬菜种植对氮流失风险的影响也值得注意。研究表明，除化肥施用量高于其他旱地作物和水稻以外，蔬菜种植系统氮流失率也高于其他系统[39]。笔者研究中如辽宁省沈阳、鞍山、营口和朝阳，其蔬菜种植面积占比相对较高(>12%)，当地蔬菜种植的化肥施用策略亟需受到重视。

表5 降水年型对降雨径流和氮指数影响的显著性

3.2 降水年型对氮流失风险的影响

降水作为驱动力，是影响氮流失的一个重要因素[40]，地表径流和地下淋溶是降水影响农田氮流失的主要途径[5,16]。研究表明，在一定径流量范围内硝酸盐浓度随径流量的增加而增加[18]。HUANG等[14]对我国浙江省的研究发现，枯水年流域硝态氮输出为丰水年的10%～50%。笔者研究中，降水年型对降雨径流因子和氮指数均有显著影响，氮流失风险分布对降雨年型变化的响应，体现在极高风险区面积增加，与已有研究结果[14,18]相符。而有研究表明降雨不仅对氮流失有影响[14]，而且对作物产量、水分利用效率和氮素利用效率变化也存在一定影响[34]。因此，根据不同的降水年型制定不同的施肥计划，对于防控农业非点源污染尤为重要；而氮流失随降雨季节变化而变化的状况也应受到关注，以便在更精确的时间尺度上制定相应的管控方案。

3.3 东北地区氮流失管理建议

目前，我国的农业污染管理依赖市、区级行政机构执行，以地级市作为氮流失风险特征分类单元，有利于提出更符合现行管理机制的建议。一级控制区地级市为长春、盘锦、辽源、沈阳、四平和锦州，关键因子为施氮强度和农田流失，主要作物为玉米(除盘锦以外)，需要重点管控其氮肥输入，其次减少氮肥流失，如测土施肥、有机肥替代、保护性耕作、秸秆覆盖等措施以减少农田氮流失[41]；对于水田，可以施行浅施灌溉和间歇灌溉，通过减少稻田与排水沟之间的水位差异来减少渗漏量[42]。二级控制区地级市为通化、丹东、鞍山等8个市，玉米、水稻种植比例都较高，施氮强度及与产流相关的因子较高，需要在适当减少其农业化肥流失的基础上，选用如植被缓冲带等拦截措施，加强对该区域土壤氮素随径流流失的拦截[43]，提高丰水年氮流失管控预警。三级控制区氮指数水平较低，极高风险区呈零星分布，包括七台河、双鸭山和鸡西等11个地级市，特别是黑龙江三江平原各市水田较为集中，需要重视其水田氮流失管理。四级控制区氮指数水平最低，各地级市氮流失风险暂时无需特殊管控。

4 结论

东北地区作为我国重要的粮食生产基地，需要全面、系统的研究以优化其农田管理和非点源污染防控方案。通过构建氮指数评估东北3省氮流失风险，并分析其分布特征。通过相关分析确定了影响该地区氮流失风险分布的关键因子。根据氮流失特征对地级市进行聚类划分，着重探讨作物类型和降雨年型对氮流失风险的影响。东北3省极高、高风险区域以耕地为主，集中在吉林省中部、辽宁省中部和南部以及黑龙江省中部和东部。在县级区划上，降水年型对降雨径流因子和氮流失风险的分布有显著影响，特别是丰水年对氮流失风险的影响较大。由于较高的施氮强度和农田径流损失，长春、盘锦、辽源、沈阳、四平和锦州氮指数较高，是东北3省需要首批重点管控的地级市。