九龍江流域經濟發展與水環境質量變化關系研究

楊鐘賢

九龍江流域經濟發展與水環境質量變化關系研究

楊鐘賢

漳州市環境應急與事故調查中心

利用九龍江流域2005—2015年的經濟社會數據和水質自動監測數據，運用多元線性回歸分析和環境庫茲涅茨曲線模擬定量研究九龍江流域水環境質量變化與流域內社會經濟發展之間的關系。結果表明，不同污染物的主要社會經濟影響因素并不一致，第一產業生產總值、人均GDP、人口是影響九龍江水質氨氮濃度變化的社會經濟重要因素，影響化學需氧量、總磷濃度變化的因素不僅限于所研究的經濟指標；三個水質指標分別與人均GDP的EKC擬合曲線均未表現出典型EKC曲線倒U型的特征，呈現出不同的發展趨勢。研究期間，隨著九龍江流域經濟發展，CODMn和TP惡化趨勢得到控制或趨向改善，NH3-N還處在惡化階段，并已經成為近年來流域水質超標的主要污染物之一。為有效改善九龍江水環境質量，在加強現有工業污染治理確保穩定達標排放的同時，必須限制流域內新增高排放氨氮污染物企業的布局，并加強畜禽養殖污染整治和農村生活廢水治理。

九龍江流域 水環境質量 經濟發展 多元回歸分析 環境庫茲涅茨曲線

流域是匯集和補給一條河流及其支流的地表水和地下水全部來源區，即地表水與地下水分水脊線所包圍的集水區域[1]。隨著社會經濟的發展，流域內資源和生態系統受到越來越大的外界脅迫，環境污染嚴重、災害頻發、資源結構性短缺矛盾逐漸加劇；流域上中下游之間、部門之間的利益沖突和矛盾不斷尖銳，流域成為區域人—地關系最為緊張和復雜的地理單元[2]，是生態壓力和風險最大的區域之一。以流域為單元開展社會經濟發展與環境演變相互作用及調控研究，是實現可持續發展的有效途徑[3]。

九龍江是福建省僅次于閩江的第二大河流，河長285km，流域總面積1.47×104km2，約占福建省土地總面積的13%，是海峽西岸經濟區的重要組成區域。主要由北溪、西溪和南溪三大干流組成，范圍包括龍巖市的新羅、漳平，漳州市的華安、長泰、南靖、薌城、龍文等7個縣（市、區）的全部以及平和、龍海市（縣）的大部分地區，連城、上杭、永定、漳浦、海滄、同安、大田、永春、安溪等10個縣（市、區）小部分地區。九龍江不僅是龍巖、漳州、廈門三市的主要飲用水源，也是重要的工農業生產水源。改革開放以來，流域社會經濟快速發展，但水環境與生態環境問題日益突出，直接威脅龍巖、漳州和廈門的供水安全。九龍江流域社會經濟發展對河流水環境影響已經引起很多研究者關注[4-11]，但對流域社會經濟發展時空演變過程的系統分析相對較少，在流域尺度上開展社會經濟發展與河流水環境質量定量關聯研究尤其缺乏。鑒于此，本文以九龍江流域為例，嘗試運用多元線性回歸分析和環境庫茲涅茨曲線模擬，定量分析九龍江流域2005～2015年水環境質量演變與流域內社會經濟發展之間的關系，以期為流域水環境污染控制與治理提供參考。

1 數據收集與研究區概況

1.1 數據收集

九龍江流域范圍與其行政單元不一致，為便于分析，本文所指九龍江流域包括上游地區龍巖市、中下游地區漳州市以及其入海口廈門市。2005—2015年龍巖、漳州和廈門社會經濟數據來自歷年福建省統計年鑒。

鑒于數據的可獲得性、連貫性和代表性，本文水質年均數據來源于福建省環境保護廳網站對外公布的水質周報中九龍江北溪兩個水質斷面（廈門江東：北溪，廈門－漳州交界斷面）；華安西陂：北溪，龍巖－漳州交界斷面）2005—2015年度水質周平均數據加權平均獲得。兩個水質斷面水域功能和保護目標為《地表水環境質量標準》（GB 3838－2002）Ⅲ類（其中CODMn、TP、NH3-N的濃度限值分別為≤6mg/L、≤0.2mg/L、≤1.0mg/L）。

1.2 社會經濟發展狀況

研究期間，流域經濟高速增長。2015年流域（龍巖、漳州、廈門）地區生產總值7971.91億元，約占福建省GDP的30.7％，是2005年的3.86倍；2015年人均國內生產總值7.8萬元，是2005年的3.4倍。2015年第一、第二、第三產業生產總值分別是2005年的2.38倍、3.79倍、4.39倍（圖1），可以看出，流域經濟發展過程中，三產增長速度最快，二產次之。同時，2005—2015年九龍江流域人口與GDP發展趨勢類似，也呈現增長趨勢，由897.42萬人增長到1022.61萬人（圖2）。

圖1 九龍江流域內2005—2015年各產業總產值（單位：億元）

圖2 九龍江流域2005—2015 年人口變化

1.3 流域水環境質量狀況

在獲取2005—2015年華安西陂、廈門江東兩個斷面的1068個周報數據中（部分周數據缺失），超標周數為130個（其中華安西陂斷面118個，廈門江東斷面12個），主要污染物為氨氮、溶解氧和總磷。研究期間九龍江北溪水環境質量變化情詳見圖3，可以看出，CODMn年均濃度變化表現為上升、下降再上升，但總體略有上升，由2005年的2.063mg/L上升到2015年的2.376mg/L，上升13.2%；TP年均濃度變化趨勢與CODMn相似，但整體略有下降，由2005年的0.101mg/L下降到2015年的0.089mg/L，下降12%；NH3-N年均濃度由2005年的0.263mg/L上升到2015年的0.618mg/L，提高了135%，變化較大，年均濃度已經達到水域功能限值（1mg/L）的61.8%，且呈逐步上升趨勢，應引起重視。

根據福建省環境狀況公報，2005年，九龍江Ⅰ類～Ⅲ類水質占88.9％，北溪龍巖段、北溪漳州段的水域功能達標率分別為83.3％、83.3％；2015年九龍江流域Ⅰ類～Ⅲ類水質比例為84.2％，北溪龍巖段和北溪漳州段分別為66.7％和83.3％，流域整體水質略有下降。

圖3 九龍江北溪2005—2015年年均水質情況

2 研究方法

2.1 多元線性回歸分析

運用多元線性回歸分析方法，建立九龍江流域2005—2015年經濟發展與水質之間的相關關系模型。其中，社會經濟指標為自變量，水質指標為因變量。選用的社會經濟指標包括第一產業生產總值（FDP）、第二產業生產總值（SDP）、年末總人口（POP）、人均GDP（CGDP），數據來源于歷年福建統計年鑒；流域水質指標：包括化學需氧量（CODMn）、氨氮（NH3-N）、總磷（TP），以九龍江北溪廈門江東和華安西陂兩個水質自動監測站周平均數據求得年均濃度值。

多元線性回歸是研究多個變量之間關系的回歸分析方法，根據多個自變量的最優組合建立方程來預測因變量。多元回歸分析的模型可以表達為：

=0+11+22+ … +kk(1)

式中，為根據所有自變量計算出的估算值，0為常數項，1，2，…，k為對應于1，2，…，k的偏回歸系數[12]。

2.2 環境庫茲涅茨曲線模擬

本文對九龍江流域的水環境與社會經濟之間進行EKC曲線擬合，選取人均GDP作為經濟發展指標()，選取CODMn、NH3-N和TP年均濃度作為環境污染水平指標()。

環境庫茲涅茨曲線是通過經濟發展與環境污染指標之間的演變模擬，說明經濟發展對環境污染程度的影響。在經濟發展初期，環境質量隨著人均收入提高而惡化，在經濟發展到一定階段后，到達某個臨界點或稱“拐點”以后，隨著人均收入提高而得到改善，即經濟發展與環境污染程度呈倒U型曲線關系。當前大部分學者過于強調EKC曲線形狀及拐點研究，忽略探尋EKC曲線背后的作用機制才是更重要、更有實際意義的工作[13]。

本文在分析流域經濟發展與環境污染變化的相互關系時，不依賴于某個分析模型，通過對不同模型分析結果加以綜合分析和信息提煉，從而提出更有針對性的對策[4]。

3 結果分析

3.1 多元回歸結果分析

將2005—2015年數據輸入模型中，在95%的置信水平下，因變量水質指標（CODMn、TP、NH3-N）分別與自變量經濟發展指標（第一產業生產總值、第二產業生產總值、人均GDP、年末總人口）進行回歸分析，結果表明，CODMn、TP與自變量各指標間的Sig.F值均大于0.05，無法拒絕總體回歸系數均為零的原假設，因此放棄。因變量NH3-N在自變量包含第一產業生產總值、人均GDP、年末總人口時，其顯著性概率值Sig.F小于0.05，拒絕總體回歸系數均為零的原假設，回歸方程應該包含這三個自變量，得到NH3-N多元回歸模型結果，如表1～表3所示。

表1 模型匯總

表2 ANOVA 方差分析

表3 回歸系數分析

根據以上多元回歸分析結果，建立模型如下：

NH3-N = -5.5491+0.0022FDP-0.2161CGDP+0.0064POP

結果表明，2005—2015年間第一產業總產值、人均GDP、年末總人口對水污染物NH3-N濃度的影響效果是顯著的。可以推斷隨著流域第一產業的發展和總人口規模的不斷增加，對流域所帶來的污染壓力（氨氮濃度提高）可能還會逐年增加，應特別加強與之有關污染源的管理與治理。不同污染物的主要社會經濟影響因素并不一致，影響COD、TP濃度變化的主要社會經濟因子不只限于本文所選取的社會經濟指標。

3.2 環境庫茲涅茨曲線模擬結果分析

通過對2005—2015年的九龍江流域人均GDP與CODMn、TP、NH3-N年均濃度數據分別進行方程擬合，各方程所描述的經濟增長與水環境環境質量之間關系曲線分別如圖4～圖6所示。

圖4 九龍江流域CODMn濃度與人均GDP關系

圖5 九龍江流域TP濃度與人均GDP關系

圖6 九龍江流域NH3N濃度與人均GDP關系

三個水質指標與人均GDP的EKC擬合曲線，均未表現出典型EKC曲線倒U型的特征，呈現出不同的發展趨勢：CODMn濃度與流域人均GDP曲線存在一定的U型關系；TP濃度與流域人均GDP的擬合曲線類似U型的左半部分，即TP濃度隨著經濟發展呈現出下降趨勢；NH3-N濃度與流域人均GDP的擬合曲線類似U型的右半部分，即NH3-N濃度隨著經濟發展呈現出上升趨勢。

CODMn、TP的EKC曲線表明，伴隨著經濟的不斷發展、產業結構的調整，以及環境治理投入加大、環保政策趨于嚴厲，水環境質量部分指標惡化趨勢得到控制或者趨于改善；NH3-N的EKC曲線呈現出逐步上升的趨勢，表明伴隨著經濟的發展，污染指標還處在惡化階段。綜合分析其原因，可能是由于造成農業面源污染的因素眾多，較難控制，特別是作為流域上游的龍巖和中游漳州都是農業大市，近年來畜禽養殖業發展較快，且流域內分布眾多村莊，農業面源污染和農村生活廢水收集處理難度大。

4 結論與討論

本文運用多元回歸分析和環境庫茲涅茨曲線擬合分析了九龍江水質變化與流域內社會經濟發展的相關關系，為九龍江流域水環境污染控制與治理提供一定的科學依據。

多元線性回歸分析結果表明，流域內第一產業的發展和總人口規模對水污染物NH3-N濃度的影響是正向顯著的，未來應加強與之有關的污染管理與治理；影響CODMn、TP的主要社會經濟因素較廣泛。EKC擬合結果表明，九龍江流域有部分污染指標隨著經濟發展惡化趨勢得到控制或趨向改善，如CODMn和TP；仍有污染指標還處在惡化階段，并已經成為近年來流域水質超標的主要污染物質之一，如NH3-N。

綜上所述，九龍江流域不同水環境污染物主要社會經濟影響因素并不一致，其與經濟社會發展的變化趨勢也并不一致。為有效控制流域水環境質量惡化趨勢，需根據水環境主要污染物的主要影響因素，采取有針對性的流域水環境污染治理措施。

通過2005—2015年九龍江流域經濟發展與水環境質量變化的關系，并結合前人的研究成果可以推斷[4,6,8]，未來九龍江流域的污染物來源中，農業面源污染及農村生活廢水所占的比重可能將持續增加，并成為主要的污染來源。就九龍江流域而言，在加強現有工業企業治理確保穩定達標排放的同時，還必須限制流域內新增高排放氨氮污染物企業的布局，加強農業面源污染和農村環境綜合整治，特別是要加強流域中上游畜禽養殖業污染整治和農村生活污水的收集處理力度，以利于九龍江水環境質量的改善。

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