广东省各区县农业面源污染负荷估算及特征分析

2022-06-25贺斌胡茂川

生态环境学报 2022年4期

贺斌，胡茂川 *

1.广东省科学院生态环境与土壤研究所，广东广州 510650；2.中山大学土木工程学院，广东珠海 519082；3.中山大学水资源与环境研究中心，广东广州 510275

近年来，随着公众意识和监管力度的提高，点源污染逐步得到控制，面源污染尤其是农业面源污染，正逐渐成为地表水体污染的主要来源，严重威胁饮水安全（Bouwman et al.，2013；杨林章等，2018）。《第一次全国污染源普查公报》（2010）结果显示，全国地表水体污染负荷中57%的总氮（TN）和67%的总磷（TP）来源于农业污染源。研究表明，农业面源污染对太湖流域TN和TP的污染贡献率分别达到83%和84%（张红举等，2010）。农业面源污染涉及范围广、隐蔽性强、随机性大、溯源性差、潜伏周期长，导致其治理难度很大（贺缠生等，1998）。有效评估农业面源污染负荷和时空分布特征对开展农业面源污染防控和生态环境改善具有重要意义。

农业面源污染负荷的量化方法主要可以分为分布式模型和集总式模型两种。常见的分布式模型包括HYPE（Jiang et al.，2020）、SWAT（张昊晨，2020）、HSPF（Chang et al.，2017）及 AGNPS（涂宏志等，2017）等，这些模型虽然考虑了多因子影响下目标污染物的迁移转化机理，但对数据要求高，参数获取困难（Xue et al.，2019；Shrestha et al.，2021）。与之相比，以输出系数为代表的集总式模型简单方便，不依赖于大量监测数据，且有一定的精度，得到了广泛使用（Shen et al.，2012；邱捷等，2021）。王思如等（2021）利用输出系数模型估算了全国2016年农业面源污染排放量。李明龙等（2021）基于输出系数模型解析了三峡库区非点源氮磷负荷时空变化和来源。

广东省是我国经济最发达的省份之一，由于经济发展和人口增长的双重压力，农业生产不得不采用高投入高耗能高废物的生产方式，致使土壤和水环境产生较大污染。2018年广东省氮、磷肥施用折纯量分别达到 88.64×104、27.0×104t，氮、磷的利用率却低至 33%—24%。全国第二次污染源普查公报显示，广东省农业面源污染对全省TN和TP污染的贡献率分别为39%和63%。《广东省实施乡村振兴战略规划 (2018—2022年)》、《广东省水污染防治行动计划实施方案 (2015年)》和《广东省打赢农业农村污染治理攻坚战实施方案(2019年)》都强调农业面源污染治理，建设新乡村的重要性和迫切性。当前关于广东省农业面源污染负荷评估研究尚不多见。林兰稳等（2020）评估了粤东、粤西、粤北和珠三角四大片区的农业面源污染整体变化情况。该研究未关注广东省各区县的农业面源污染负荷分布情况且未考虑不同季节和月份的污染负荷变化。鉴于此，本研究基于广东省2020年种植和畜禽养殖的统计数据，估算广东省 2019年各区县全年及不同月份的农业氮磷污染负荷总量，分析氮磷负荷的时空变化特征，评价农业面源污染对环境的影响程度，对于广东省农业面源污染治理和新农村建设具有重要意义。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区概况

广东省降水资源丰富，多年平均降水量约为1770 mm，主要集中在夏秋季节，年平均气温约为22.3 ℃。地形上北部多为丘陵，南部多是平原和台地。农业资源丰富，自然条件优越，但空间分布不均，珠三角和粤东地区经济发达，农地资源紧缺，农业经济占 GDP比重较低；粤北和粤西地区农地资源较多，农业经济占比高，是广东省的农作物主产区。全省拥有21个地级市，下辖122个县级行政区，考虑到部分区（县）农地资源稀缺，农业经济在国民生产总值占比低，故本研究基于各县级行政区地理位置和农地分布情况，将部分区（县）合并一个分析单元，命名为市区。经过调整，122个县级行政区分为102个单元，分析各单元TN和TP污染负荷及其特征。

1.2 数据来源

农作物氮肥、磷肥和复合肥施用折纯量及农业耕地类型和面积来源于《广东省农村统计年鉴2020》，降雨数据来自中国气象科学数据共享服务网（http://data.cma.cn/）所提供的《中国地面气候资料日值数据集》。

2 研究方法

2.1 农业面源污染物年排放量计算

氮磷污染物年负荷估算采用改进输出系数法，即在经典输出系数法的基础上综合考虑不同类型污染源、地形和降水的影响。具体表达式如下：

式中：

L——污染物的年输出量（t）；

α——降雨影响因子，等于2019年降水量与多年平均年降水量的比值；

A——各区县氮、磷肥施用折纯量（t，包含复合肥换算后的值，其中 TP估算还需乘以系数0.437）；

Gj——第j种类型牲畜出栏量（只）；

污染物输出系数取值主要参考了《第一次全国污染源普查产排污系数手册》及相关文献提供的参数（蔡明等，2004；刘瑞民等，2006；李娜等，2016；张彩玲等，2017；李政道等，2020；），具体数值详见表1。

表1 不同污染源的输出系数Table 1 Export coefficients from different pollution sources

2.2 农业面源污染物月排放量计算

氮磷污染物月负荷估算主要依据中国气象科学数据共享服务网（http://data.cma.cn/）提供的《中国地面气候资料日值数据集》中广东省站点的日降雨数据，计算多年平均月降雨量和年降雨量，根据各区县多年平均各月降雨量在年降雨量中所占比例，估算各月氮磷污染物负荷。具体表达式如下：

式中：

M——污染物的月输出量（t）；

f——多年平均月降雨量在年降雨量中占比；

L1——种植业污染物的年输出量（t）；

L2——畜禽养殖业污染物的年输出量（t）。

2.3 污染程度评价

采用单位面积农业面源污染负荷系数评价各区县的农业面源污染程度，具体表达式如下：

式中：

K——单位面积污染负荷系数；

qx——某区县面源污染物排放强度（t·km−2）；

L——污染物的输出量（t）；

S——该区县行政面积（km2）。

3 结果与讨论

3.1 各区县面源污染年分布特征

3.1.1 空间分布特征

2019年，广东省 TN和 TP排放量分别为16.09×104t和1.71×104t。全省TN排放量位居前五区县分别为信宜、新兴、高州、廉江和化州，大部分位于粤西地区（图1a）。全省TP排放量位居前五区县分别为新兴、信宜、高州、遂溪和化州（图1b）。全省TN和TP排放量最少的5个区县分别宝安、佛山市区、龙岗、南澳和东莞，除南澳外均位于珠三角地区。不同区县TN和TP排放量大小排序不完全一致。全省各区县TN和TP年排放量平均值为0.16×104t和0.02×104t，高于TN和TP平均排放量的区县分别有42个和45个。

图1 2019年广东省各区县农业面源污染排放量Figure 1 Agricultural non-point source pollution loads in each district and county of Guangdong Province in 2019

3.1.2 不同污染源排放量特征

2019年广东省畜禽养殖业TN和TP排放量分别为10.81×104t和1.10×104t，对总排放量的贡献率分别为67.2%和64.6%。种植业TN和TP排放量分别为5.28×104t和0.61×104t，占总排放量的32.8%和35.4%。不同区县TN和TP排放源差异较大，这与各区县的农业生产结构有重要关系。78.4%和76.5%的区县畜禽养殖业对农业氮磷排放量贡献率大于50%。不同区县TN和TP排放源贡献率大小排序不完全一致。畜禽养殖业TN排放量排名前五区县为新兴、信宜、高州、廉江和电白；种植业TN排放量排名前五区县为高州、廉江、英德、封开和梅县。畜禽养殖业TP排放量排名前五区县为新兴、信宜、高州、电白和开平；种植业TP排放量排名前五区县为雷州、高州、遂溪、化州和怀集。

3.2 各区县面源污染月分布特征

广东省4—9月TN和TP排放量占全年排放量的60%（图2），这与广东省降雨分布特征有关，该区间内降雨充沛，雨水冲刷携带大量氮磷从陆地迁移进入水体。由于数据限制，本文未考虑畜禽养殖业各月养殖数差异及种植业化肥施用时间和施用量的影响。考虑到广东省水稻种植主要为一年两季，持续时间为3—10月，可见种植业耕作和施肥情况对面源污染影响与研究结果基本一致。另外绝大部分区县TN和TP月最大排放量出现在6月，少数区县在5月或7月。

图2 广东省各月份农业面源污染排放量Figure 2 Monthly agricultural non-point source pollution loads in Guangdong Province

3.3 各区县污染程度分析

根据全省各区县单位面积污染负荷系数（K）分析结果（图3），全省 35.3%和 40.2%的区县 TN、TP的K值小于0.6；33.3%和36.3%的区县TN、TP的K值大于1，其中10.8%和11.8%的区县的K值大于2；31.4%和23.5%的区县TN、TP的K值介于0.6和1之间。根据K值的大小，可以将TN、TP对各省市环境影响程度分为 3个等级（陈守越，2011），其中K<0.6对环境不构成威胁；K介于[0.6,1]对环境有威胁；K>1对环境构成严重威胁。从图3可以看出，对环境构成重大威胁的区县主要集中在粤西地区及新兴、三水和四会一带，这与当地农业经济规模和高强度的农业开发密切相关，以新兴为例，2019年家禽出栏量达9599.8万只，年末存栏量为3980.4万只，耕地每公顷施肥量（氮肥、磷肥和复合肥）为 0.77 t。广州市区也属于高威胁地区，这主要是由于市内白云区高强度的农业经济活动，如2019年家禽出栏量达到2970万只，存栏量也有335.3万只，耕地每公顷施肥量更是高达1.25 t。深圳和东莞的农业活动对环境不构成威胁，这主要是因为当地农业产值比重低，农业用地面积少，规模小，如东莞2019年家禽出栏仅为39.4万只，耕地每公顷施肥量仅为0.21 t。林兰稳等（2020）针对粤东、粤西、粤北和珠三角四大片区的农业面源污染时空变化分析中也发现粤西地区面源污染排放强度最高且上升明显。夏丽佳等（2021）在对珠三角四市农业面源污染评价中也有跟本文类似的发现，东莞与深圳的污染较轻，广州和佛山污染较重。

图3 2019年广东省各区县农业面源污染单位面积污染负荷系数Figure 3 Agricultural non-point source unit area load factor in each district and county of Guangdong Province in 2019

4 讨论与结论

4.1 讨论

受数据限制，本文未考虑畜禽养殖业各月养殖数差异及种植业化肥施用时间和施用量的影响，综合考虑以上因素计算月污染物排放量是未来重点改进方向之一。此外，改进输出系数法仅考虑了降雨和地形的影响，忽略了距离因子，大气沉降，时间滞后性等因素影响，以及水产养殖业的养殖废水对农业面源污染排放量的贡献等也是本文的不足和有待改进之处。