沙颍河河南段农村面源污染负荷特征与解析
2022-07-13李艳鸽吴用孙驰
李艳鸽 吴用 孙驰
摘 要:為了准确评估沙颍河上游河南省郑州、平顶山、许昌、漯河和周口5地市区域内的农村面源污染负荷,采用输出系数法,以总氮(TN)、总磷(TP)为指标计算了农业种植业、畜禽养殖业、农村生活3类农村面源污染排放量和贡献率,分析了TN、TP污染负荷的时空分布特征;并以种植面积、粮食需求和污染负荷控制为约束条件构建了区域内农业种植业结构优化模型。结果表明,沙颍河上游河南五地市2009—2018年,TN、TP污染负荷量呈减少趋势,且十年内分别减少2万t和0.3万t。5地市的3类农村面源污染中,TN负荷量贡献率:农业种植>农村生活>畜禽养殖,TP负荷量贡献率:农业种植>畜禽养殖>农村生活,其中周口市贡献率最大。农业种植业优化结果显示,规划末期粮食作物播种面积增加5.93万hm2,经济作物播种面积增加2.50万hm2,TP排放负荷约束是经济作物种植规模增长的主要限制因素。研究结果可为区域内的农村面源污染的防控和治理提供科学依据。
关键词:沙颍河流域;农村面源污染;输出系数法;时空变化;种植结构
中图分类号 F327 文献标识码 A 文章编号 1007-7731(2022)11-0143-07
Characteristics and Analysis of Rural Non-point Source Pollution Load in Henan Section of the Shaying River
LI Yan′ge1 WU Yong1 SUN Chi2
(1College of Resources and Environment, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China; 2Civil Engineering College, Zhengzhou University of Technology, Zhengzhou 450044, China)
Abstract: In order to accurately assess the rural non-point source pollution load in the five cities of Zhengzhou, Pingdingshan, Xuchang, Luohe and Zhoukou in Henan Province, in the upper reaches of the Shaying River, this paper adopted the output coefficient method to calculate emissions and contribution rate of the total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) from three types of rural non-point source pollution: agricultural planting, livestock and poultry breeding,and rural life,and analyze the temporal and spatial distribution characteristics of TN and TP pollution loads. Meanwhile, with the planting area, food demand and pollution load control as constraints, a regional agricultural planting industry structure optimization model was constructed. The results showed that the pollution load of TN and TP showed a decreasing trend from 2009 to 2018, and the pollution load was reduced by 20,000 tons and 3,000 tons respectively. Among the three types of rural non-point source pollution, the contribution rate of TN load from high to low is: agricultural planting, rural life, livestock and poultry breeding. And the contribution rate of TP load from high to low is: agricultural planting,livestock and poultry breeding,rural life. Zhoukou City had the largest contribution rate. The optimization results of the agricultural planting industry showed that the sown area of grain crops increased by 59,300hm2, and the cash crops increased by 25,000hm2. TP emission load restriction was the main factor in the growth of economic crop planting scale. The research results can provide basic support and guiding significance for the prevention, control and governance of rural non-point source pollution in the region.
Key words: Shaying River Basin; Rural non-point source pollution; Output coefficient method; Temporal and spatial changes; Planting structure
面源污染的治理和防控研究目前仍是水體污染研究的重点,其中农业面源是研究中的重点和难点。《2018年淮河水资源公报》指出[1],淮河流域河南省污废水入河排放量为20.99亿t,其中化学需氧量(COD)入河排放量为8.49万t,氨氮入河排放量为0.81万t,排污量位于淮河流域4省市之首。淮河水质处于轻污染状态,水质条件未达到《全国水资源保护规划(2016—2030年)》规定的目标,水环境保护压力大。有研究表明,水体环境的恶化是经济发展的主要限制因素,农业面源污染作为水体环境污染的主要来源,科学的防治和治理是保障区域资源环境与社会经济可持续发展的有效途径。当前我国已经从环境破坏型经济发展模式向环境友好型经济发展模式转变,水污染的治理遵循着“减负”—“增能”的治理理念。因此,从面源污染的源头治理出发,研究流域内氮磷面源污染流失的时空特征,探索污染总量约束下的农业发展模式对面源污染防控具有重要意义。
淮河流域作为我国粮食主产区之一,区域内产业结构特征和水环境污染问题相对复杂。沙颍河作为淮河最大的支流,其上游河南段流经5个主要地市包括有以工业服务业为主的省会城市郑州市,以工业为主的漯河市、许昌市和平顶山市和以农牧为主的周口市[2]。区域内5个地市经济社会发展水平上的差异,影响着农业面源污染的排放种类及负荷。厘清5地市农业面源污染的分布特征可为区域内面源污染的防治提供依据。
面源污染核算方法中,Johns提出的输出系数模型是较常用的方法之一,其优点是所需参数少,操作简便且具有一定的精度,在大尺度区域面源污染负荷的研究中有较强的优越性。对于不同区域尺度,国外Malve等通过输出系数模型估算了整个欧洲的生化需氧量(BOD)、TN和TP,评估结果与其他估算模型评估结果相近[3];Delkash等在德黑兰Kan流域对比了输出系数模型和SWAT模型的污染负荷估算结果,证明输出系数模型在缺资料区有更好的精度和适用性[4]。国内刘亚琼等利用输出系数模型对北京市农业面源污染负荷进行了估算[5];胡正等利用综合考虑降雨和地形的影响,用改进的输出系数模型对渠县境内流域农业面源污染进行了估算[6]。国内外相关的研究成果均已得到较好的验证,该模型具有较好的适用性。综上,拟采用输出系数法评估沙颍河流域上游河南段排污负荷的变化规律,识别主要污染贡献源,并以经济环境友好型为目标,优化求解科学的农业经济发展模式,为淮河水污染治理提供科学合理的“减负”方案。
1 材料与方法
1.1 研究区概况 研究区选择位于沙颍河上游的河南省郑州、平顶山、许昌、漯河和周口5个地市。该区域属暖温带、湿润—半湿润季风气候,由南向北年平均气温为10.5~16.7℃,年均日照时间1285.7~2292.9h,全年无霜期201~285d,多年平均降水量760mm,降雨量以6—8月最多,雨热同期,与农作物需水高峰期一致,充足的光、热、水资源和肥沃的土地使得该区域成为沙颍河流域重要的产粮基地[7]。
2009—2018年,沙颍河上游河南5个地市经济社会快速发展,人口总人数由2977万人增加到3275万人,作物播种面积由372.00万hm2增加到378.25万hm2,有效灌溉面积增加至138.72万hm2,粮食产量持续增长由原来1517.84万t增加到1766.10万t,猪肉产量由125.95万t增加到146.47万t。第一产业生产总值由416.30亿元增加到1016.08亿元,其中农业种植业增值最大,为652.31亿元,其次是牧业,增值330.41亿元。经济社会的快速发展,致使区域内水环境压力不断增大。
1.2 研究方法
1.2.1 农业面源污染负荷估算 数学模型是研究面源污染的重要手段。Johnes等结合实际应用,在早期输出系数模型的基础上,综合考虑了土地利用类型、牲畜数量及分布状况、农村居民的面源污染物排放和处理水平等因素,改进后的模型很大程度上丰富了输出系数模型的内容,提高了模型对土地利用状况变化的灵敏性[8]。运用改进后的模型能充分利用相对容易得到的统计资料建立土地利用类型、畜禽养殖种类及规模和人口数量与受纳水体非点源污染负荷的关系,是缺乏长系列面源污染监测资料地区污染物负荷量估算的有效方法[9-11]。选择TN和TP 2个污染物指标,对沙颍河上游河南省内5个地市历年的农村面源污染物负荷排放量进行估算,表达式为:
[L=i=1nEiAi+P] (1)
式中:L为营养物的流失量(kg·a-1);Ei为营养源i的输出系数(kg·hm-2·a-1,kg·万人-1·a-1,kg·万头-1·a-1);Ai为土地利用类型i的面积(hm2)或者畜禽养殖类型i的数量(万头)或者人口数量(万人);p为来自降雨的营养物输入(kg·a-1),文中不考虑该因素。
1.2.1.1 数据获取 从2009—2018年《河南省统计年鉴》中整理了5地市相关统计数据,包括农作物播种面积、果园面积、新增林地面积、畜禽养殖数量和农村人口数。其中由于园地中果园面积占比达90%以上,因此以果园面积代替园地面积。林地仅考虑当年新增林地带来的污染,相关统计数据见表1。
1.2.1.2 系数的确定 农村面源污染源主要分为三大类:农业种植业、畜禽养殖业和农村生活污染,其中农业种植业污染以耕地、园地、林地3类农业用地计算;畜禽养殖业以猪、牛、羊和家禽4类计算;农村生活污染以农村居民数量为计算依据。
鉴于河南省没有输出系数的实测数据,农业种植业三大土地类型的输出系数参考刘增进等人的相关研究成果,并结合区域已有研究基础进行确定[12]。畜禽养殖和农村生活两部分的面源污染物输出系数分别采用国家环保总局推荐的排泄系数和人口输出系数[13],其中畜禽养殖业的TN和TP输出系数分别取为各自排泄系数的10%,详情见表2。
1.2.2 农业种植业结构优化模型 源头控制是面源污染有效治理的方式之一,为进一步探究有效的农业面源污染控制方法,減少污染物排放量,促进生态系统的协调稳定发展,文章通过农业种植结构优化寻求突破点。依据区域种植业面源污染限制排放总量、农作物产量需求、土地面积、种植比例等为约束条件,将农业面源污染排放总量合理的分配到各种农作物的种植规模上,对农业种植业结构进行优化,以实现农业经济发展和农业面源污染控制的双重目标[14]。借鉴肖新成[15]等人在三峡库区种植业结构调整的方法,构建农业种植结构优化模型。
1.2.2.1 目标函数的建立 以地区农业种植业收益最大化为目标建立目标函数,表达式如下:
[maxE(X)i=1nNiXi] (2)
Ni为第i种农作物单位面积的现金收益,Xi为第i种农作物播种面积。
粮食作物以小麦和玉米为主;经济作物中,近10年来五市蔬菜播种面积占全域经济作物播种总面积的50%以上,因此经济作物以蔬菜为主。目标函数中,粮食作物单位面积现金收益取河南省小麦、玉米单位面积现金收益平均值;蔬菜单位面积现金收益取取河南省主要蔬菜单位面积现金收益平均值,数据来源于《全国农产品成本收益汇编2019》。
1.2.2.2 约束条件 根据河南省主体功能定位和“十三五”规划要求,以种植总面积、粮食保有量和污染物排放控制总量作为约束条件。
(1)种植总面积约束:
X1+X2=耕地面积×复种指数 (3)
河南省大田粮食作物种植方式以小麦—玉米轮作为主,X1为粮食作物播种面积,X2为蔬菜作物播种面积,单位为万hm2。结合河南省“十三五”规划,2020年河南省全省耕地面积为802.33万hm2,其中五市多年平均耕地面积占全省耕地比例24.88%,经计算2020年五市耕地面积为199.62万hm2,平均复种指数为1.86。
(2)粮食保有量约束:
X1×粮食单产≥粮食保有量 (4)
规划指出2020年河南省粮食综合生产能力达到6500万t,2016—2018年5个市粮食综合产量占全省的26.03%,计算可得5地市2020年粮食保有量为1692万t。从粮食单产数据分析,近年来5个市粮食单产稳步攀升,但变化幅度不大,以2018年5个市的平均粮食单产作为2020年5地市粮食单产。
(3)污染物排放控制总量约束:
近年来区域内经济作物的种植面积呈现逐年增大的趋势,高水高肥作物种植面积的增加使得区域内农业种植业的N、P污染排放负荷近年一直处于增加趋势。以粮食作物和蔬菜作物种植规模的角度出发,参照陈敏鹏[16]等人的清单系数法,构建TN、TP污染排放控制的约束条件,表达式如下:
[x1EUN1(1-ηN1)cN1+x2EUN2(1-ηN2)cN2] ≤TN控制
目标 (5)
[x1EUP1(1-ηP1)cP1+x2EUP2(1-ηP2)cP2]≤TP控制
目标 (6)
[EUN1],[EUN2]为单位面积粮食作物和蔬菜作物氮肥施用总量,[EUP1],[EUp2]为单位面积粮食作物和蔬菜作物磷肥施用总量;[ηN1],[ηN2]为粮食作物和蔬菜作物的氮肥利用率,[ηP1],[ηP2]为粮食作物和蔬菜作物的磷肥利用率;[CN1],[CN2]为粮食作物和蔬菜作物氮肥的流失系数,[CP1],[CP2]为粮食作物和蔬菜作物磷肥的流失系数。
TN和TP污染物排放控制目标以2015年为基准年,根据单位面积的化肥施用量和现状水平的化肥利用率计算得TN和TP排放控制目标分别为1.81和0.15万t。规划指出单位面积施肥量零增加,因此[ENUi]和[EUPi]通过查阅基准年2015年统计年鉴得到;化肥利用率(η)通过查阅相关文献确定,其中河南省设施蔬菜种植面积只占蔬菜种植总面积的16.83%,因此文中的蔬菜作物的化肥利用率参考的是露天蔬菜地[17-20]。化肥径流流失系数(c)参考朱梅等人[21]以及《第一次全国污染源普查:农业污染源肥料流失系数手册》的相关研究成果,相关参数取值具体如表3。
2 结果与分析
2.1 沙颍河上游五地市TN、TP污染物负荷量变化规律 通过计算分析(图1)可知,2009—2018年研究区域内TN、TP污染负荷量呈减少趋势,TN排放量由2009年12.5万t下降到10.5万t,TP排放量由1.6万t下降到1.3万t。从N、P污染物产污途径分析,通过对各因素进行灰色关联度分析,牛、园地、农村人口的数量与等标污染负荷总量的关联度最大(表5),说明区域内TN、TP等标污染负荷的变化与牛、园地、农村人口的数量关系密切。畜禽养殖规模的降低和农村人口规模的减少是N、P负荷减少的2个主要因素,其次是园地面积的减少能有效的降低氮磷排放负荷量。分析变化趋势中的突变点发现,2016年TN和TP大幅度减少的原因是5地市中牛的数量和种植面积大规模的减少,其中养殖规模数量减少41.44万头,播种面积减少约3万hm2。而2018年TN负荷量略微增加,主要是由于5个市播种面积增加了12.37万hm2,其中许昌增加了6.57万hm2,周口增加了4.55万hm2。从年际变化分析可知沙颍河上游五地市农业面源污染的排放量大小主要与牛的养殖规模、农作物播种面积和农村人口密切相关。
2.2 TN、TP负荷量时空分布特征分析 将五地市年TN、TP产污负荷量与辖区面积相比,分析五地市年单位面积的TN、TP负荷量时空分布特征,如图2(a~f)。TN、TP污染物排放量在空间分布上呈现一致性,即郑州、平顶山农业面源污染排放量最小,许昌、漯河居中,周口排放量最大。说明该区域在农业面源污染TN、TP污染物防治和治理过程中,周口市、漯河市和许昌市是重点防治地市。从时间变化上,郑州、平顶山和许昌农业面源污TN、TP排放量呈明显减少趋势,周口和漯河不明显,反映出周口和漯河两市仍需加大N、P面源污染防治力度。
通过统计分析近年农村面源污染类型占比情况,3种污染类型农业种植,畜禽养殖和农村生活造成的污染负荷比重在各市表现不同,但总体呈现一致的规律。3种污染源类型TN负荷量贡献率的大小顺序为:农业种植>农村生活>畜禽养殖,TP负荷量贡献率的大小顺序为:农业种植>畜禽养殖>农村生活,见表6。因此,为了有效的控制该地区流域氮磷的排放,农业种植仍是需要重点防治的对象。
2.3 农业种植结构与污染负荷相关性分析 农业种植业N、P污染的主要来源是粮食作物和经济作物种植过程中化肥的过量施用和流失。而在以往的研究中发现,单位面积经济作物N、P流失量要大于单位面积粮食作物。通过分析2009—2018年五地市的粮经比(粮食播种面积/经济作物播种面积)与污染物负荷的年变化关系可以分析出,沙颍河上游5地市粮经比与污染总负荷呈相反变化趋势,两者相关关系为0.91以上,R2值达0.88,即粮经比比值越大污染总负荷越小(如图3),亦说明控制经济类作物的种植规模是该地区农业种植业面源污染防控治理的有效路径。然而现阶段农民在实际的生产活动中更倾向种植经济效益较高的经济作物,以获得更高的经济收入。因此,在该地区农业面源污染防治和治理中,需适当考虑2种作物种植结构的优化平衡。
通过种植结构优化计算,规划末年2020年粮食播种面积为278.68万hm2,经济作物播种面积为92.61万hm2,面积优化结果符合实际,经济效益达到829.76万亿元。其中粮食作物播种面积相比2015年基准年增加5.93万hm2,经济作物播种面积增加2.50万hm2。仅从目标函数看,经济作物种植规模的增长小于粮食作物种植规模不符合经济效益最大的目标。对比优化结果发现,约束经济作物播种面积增加的原因是污染排放控制目标中TP污染负荷排放超标。相比于粮食作物,经济作物化肥利用率低,污染排放负荷高。因此,较低的化肥利用率水平是农业面源污染负荷排放超标的主要原因,也是限制地区经济发展的主要因素。在未来农业发展过程中,采用的增加有机肥配比和测土配方科学施肥等方式是提高化肥利用率的有效途径。另外提高设施蔬菜种植规模的占比,增强水肥高效一体化管理也能有效提高蔬菜作物的化肥利用率,从而进一步扩大农业种植规模和经济作物面积的占比,满足农民最大化效益目标。同理在种植规模稳定不变的条件下,提高化肥利用率则是源头控制面源污染排放的关键手段。
3 讨论
研究区2009—2018年TN、TP排放量呈减少趋势,这与丘雯文[22]和杨骞[23]对我国农业面源污染排放研究结果相符;研究区2009—2018年TN负荷量平均是TP负荷量的8.0倍,这与刘增进[12]、刘亚琼[5]、陈敏鹏[16]的研究成果相似;刘增进[12]和彭舜磊[2]等人研究表明河南省全域不同污染源对TN贡献率表现为:耕地>畜禽养殖>农村生活,对TP贡献率表现为:畜禽养殖>耕地>农村生活,这与该文在相同年份相同区域的计算结果一致,但从10年间5个地市的尺度来看,TN贡献率表现为:耕地>农村生活>畜禽养殖,对TP贡献率表现为:耕地>畜禽养殖>农村生活,表明沙颍河上游河南5个地市与河南省全域各污染源对TN和TP污染源贡献率略有差别,主要由于学者对耕地、园地、林地采用的输出系数不尽相同,且各市农村人口数量和畜禽养殖数量差别较大;各地市对TN、TP贡献率大小顺序均:周口市>平顶山市>许昌市>郑州市>漯河市,这与刘增进[12]和彭舜磊[2]等人的研究结果一致,且三者对于相同年份TN和TP污染负荷计算结果基本吻合。
该文只考虑了农业种植、农村生活、畜禽养殖三类污染源,未考虑农药、农膜、各地市污水处理能力等因素以及COD、NH3-N等污染指标。农业种植结构优化中,由于对蔬菜以外的经济作物的化肥利用率研究较少,所以经济作物中只考虑了蔬菜,未能全面考虑所有经济作物。该文研究具有理论支撑且研究结果具有一定的精度和可信度,可为区域内的农村面源污染的防控和治理提供基础支撑和指导意义。
4 结论
(1)采用输出系数模型法,估算了2009—2018年沙颍河上游游河南段的郑州、平顶山、许昌、漯河、周口5個地市的农村面源污染负荷量,结果显示,TN、TP排放量呈减少趋势。通过数理统计分析发现,牛、园地、农村人口是TN、TP等标污染负荷变化的主要影响因素。
(2)通过5地市的污染物排放负荷的时空分析,周口、漯河和许昌是农村面源污染的防治重点,且从历年污染物削减情况上看,周口和漯河2市的面源污染防治仍需要加大力度。针对5地市农村面源污染类型贡献率分析,TN和TP的主要贡献来源均是农业种植业,未来农村面源污染防治中种植业仍是治理重点。
(3)在河南省“十三五”规划目标要求下,5地市作物耕地面积增长幅度为8.43万hm2,粮食作物增加的面积大于经济作物面积,化肥利用率低制约着经济作物种植规模的增加。
参考文献
[1]水利部淮河水利委员会.淮河片水资源公报[R],2018.
[2]彭舜磊,李鹏,王梓臣,等.河南省农业面源污染负荷估算及区划[J].水土保持研究,2018,25(01):225-230.
[3]Malve,O,Tattari,S,Riihimaki,J et al. Estimation of diffuse pollution loads in Europe for continental scale modelling of loads and in-stream river water quality[J]. Hydrological Processes,2012,26(16):2385-2394.
[4]Delkash,M,Al-Faraj,FAM,Scholz,M. Comparing the Export Coefficient Approach with the Soil and Water Assessment Tool to Predict Phosphorous Pollution:The Kan Watershed Case Study[J]. Water air and soil pollution,2014,225(10):2122.
[5]刘亚琼,杨玉林,李法虎.基于输出系数模型的北京地区农业面源污染负荷估算[J].农业工程学报,2011,27(7):7-12.
[6]胡正,敖天其,李孟芮,等.改进的输出系数模型在缺资料地区面源综合评价[J].灌溉排水学报,2019,38(02):108-114.
[7]杨琴,张永勇.沙颍河流域(河南段)非点源氨氮污染模拟与时空特征分析[J].环境科学研究,2014(13):1-12.
[8]P. J. Johnes. Evaluation and management of the impact of land use change on the nitrogen and phosphorus load delivered to surface waters:the export coefficient modelling approach[J]. Journal of Hydrology,1996,183(3):323-349.
[9]李怀恩,庄咏涛.预测非点源营养负荷的输出系数法研究进展与应用[J].西安理工大学学报,2003,19(4):307-312.
[10]YANG X Y,LIU Q,FU G T,et al. Spatiotemporal patterns and source attribution of nitrogen load in a river basin with complex pollution sources[J]. Water Research,2016,94:187-199.
[11]F Worrall,T.P Burt. The impact of land-use change on water quality at the catchment scale:the use of export coefficient and structural models[J]. Journal of Hydrology,1999,221(1):34-38.
[12]劉增进,张关超,杨育红,等.河南省农业非点源污染负荷估算及空间分布研究[J].灌溉排水学报,2016,35(11):1-6.
[13]沈珍瑶,刘瑞民,叶闽,等.长江上游非点源污染特征及其变化规律[M].北京:科学出版社,2008.
[14]郑田甜,赵筱青,顾泽贤,等.基于种植业面源污染控制的星云湖流域种植业结构优化[J].生态与农村环境学报,2019,35(12):1550-1556.
[15]肖新成,谢德体,何丙辉,等.基于农业面源污染控制的三峡库区种植业结构优化[J].农业工程学报,2014,30(20):219-227.
[16]陈敏鹏,陈吉宁,赖斯芸.中国农业和农村污染的清单分析与空间特征识别[J].中国环境科学,2006(06):751-755.
[17]蔺飞阳,王利明,许秀春,等.华北地区冬小麦生产中磷素利用特征研究[J].中国农学通报,2020,36(03):23-29.
[18]王现洁,梁嘉伟,廖新荣,等.华南地区主要蔬菜磷钾肥料利用率研究现状[J].中国农学通报,2020,36(01):49-55.
[19]王荣萍,余炜敏,李淑仪,等.华南地区主要蔬菜氮肥肥料利用率研究[J].中国农学通报,2016,32(25):34-39.
[20]苏鹤.河南省蔬菜产业发展现状及建议[J].中国瓜菜,2019,32(11):83-86.
[21]朱梅,吴敬学,张希三.海河流域种植业非点源污染负荷量估算[J].农业环境科学学报,2010,29(10):1907-1915.
[22]丘雯文,钟涨宝,李兆亮,等.中国农业面源污染排放格局的时空特征[J].中国农业资源与区划,2019,40(01):26-34.
[23]杨骞,王弘儒,秦文晋.中国农业面源污染的地区差异及分布动态:2001-2015[J].山东财经大学学报,2017,29(05):1-13.
基金项目:河南省重点研发与推广项目(科技攻关)(192102310251);河南农业大学校级青年创新项目(KJCX2020C05);河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心;河南科技智库调研课题(HNKJZK-2020-22C);河南省哲学社会科学规划项目(2020BJJ038)。
作者简介:李艳鸽(1998—),女,河南周口人,大学本科,从事农田水利及土地整治研究。 收稿日期:2021-12-07