江西省農業面源污染時空特征及污染風險分析

熊昭昭，王書月，童 雨，程麗華，徐新華

（浙江大學環境與資源學院，杭州 310058）

近年來，我國農村飲水安全形勢十分嚴峻，其核心問題是農村飲用水源的保護問題。江西是農業大省，農村飲水安全問題比較突出，在我國具有地區代表性。由于我國經濟結構中長期形成的農業粗放型經濟，農村面源污染已成為農村地表水污染主要來源[1]。2010年全國污染源普查公報[3]指出近年農業、畜禽養殖及水產養殖的COD、TN、TP排放量分別為13 240、2700、280 kt·a-1，畜禽養殖成為COD主要污染源。劉菊等研究指出農村生活與禽類養殖是污染物（COD、TN、TP）的主要來源[5]。謝頌華等對江西省水環境主要污染源的研究中指出，畜禽養殖污染物已接近或超過工業和生活廢水污染，成為污染江西省水環境的主要污染源[1]。

農業面源污染（Agricultural non-point sources pol?lution，ANPSP）是指在農業生產活動中，氮素和磷素等營養物質、農藥以及其他有機或無機污染物質，通過農田的地表徑流和農田滲漏，造成的水環境的污染，主要包括化肥污染、農藥污染、集約化養殖場污染、生活污水及生活垃圾污染[2]。相對于點源污染易于治理與管理的特征，面源污染來源復雜，遷移途徑多樣化[8-10]，使其難以準確測量及控制，導致數據獲取受到限制。現有對江西省農村地區水源污染的報道多集中在小區域、單一指標的趨勢變化及管理立法等角度[11-15]。

為了明確全省農村飲用水源地重點控制區域的劃分依據，本文從江西省年鑒、江西省環境狀況公報及江西省環境統計年報獲取全省畜禽養殖、種植業、水產養殖污染物排放總量，采用排污系數法計算11個地市農村生活源、畜禽養殖、種植業、水產養殖污染負荷；由于掌握不同污染物時空分布特征對面源污染預測與評估具有重要意義[16]，本文對2011—2015年污染總量進行時間趨勢分析，采用ArcGIS表征COD、TN、TP污染負荷及污染強度空間分布，對污染強度指標進行離差標準化，按相同權重進行污染風險評價；最后結合人口、農業發展狀況、水資源量等因素討論農村飲用水源地重點控制區域。

1 材料與方法

1.1 污染負荷估算

輸出系數法于20世紀70年代初期在北美地區首先提出[17]，由于兼具原理簡單、輸入參數少，一定的精度[18]，可模擬缺乏長時間系列監測數據的大中尺度流域面源污染的年負荷量[19]等優點，近年來在我國應用較廣，例如北京[15]、三峽庫區[20]、京津冀地區[21]、新疆[22]等地區的面源污染負荷估算。本文借鑒經典輸出系數模型的思路，將污染物輸出系數替換為排放系數，稱為排污系數法，得到污染物排放量公式：

式中：Lj為污染物 j在區域的總負荷量，kt·a-1；j為區域中的污染物類型，包括COD、TN、TP 3種；Eij為污染物排放系數，g·頭（人）-1·a-1；i為區域中的污染源類型，包括農村生活污水、農村生活垃圾、畜禽養殖、種植業或水產養殖；Ai為區域中個體數量，頭（人）。

根據江西省水資源保護規劃技術細則[23]，農村生活污水中COD、TN和TP排放系數參考值分別為29.245、2.695 g·頭（人）-1·a-1和0.232 5 g·頭（人）-1·a-1；據謝頌華等[6]研究，每人每日產生0.5 kg生活垃圾，農村生活垃圾中TN占0.21%、TP占0.22%[24]，則農村生活垃圾中TN、TP的排放系數為1.05、1.1 g·頭（人）-1·a-1。農村人口統計數據來自江西省2011—2015統計年鑒[26]，全省畜禽養殖、種植業及水產養殖產生的COD、TN和TP年總排放量從江西省環境統計年報[27]中“農業污染排放情況”的對應污染物排放數據獲取，將全省“畜禽養殖污染物排放量/畜禽養殖量”、“種植業污染物排放量/化肥施用量”、“水產養殖污染物排放量/水產養殖量”作為排放系數，其中農村生活垃圾、種植業沒有對應的COD年排放量統計數據。整理污染物排放系數如表1所示。

表1 江西省農村面源污染物排放系數Table 1 ANPSP pollutant emission coefficient of Jiangxi Province

1.2 污染風險評估

農業面源污染的污染強度（kg·hm-2·a-1）反映了一個地區農業集約化程度和單位土地面積上的農業活動對水體的影響。本文采用ArcGIS歸一化處理COD、TN和TP污染強度，直觀反映江西省11個地市農村面源污染的時空動態變化情況[25]，其中取11個地市行政面積扣除市區面積的“農村面積”為歸一化字段（Normalization）。

由于各指標的數值水平相差較大，因此對COD、TN、TP污染強度數值進行離差標準化（min-max標準化），使結果落到[0，1]區間，再對COD、TN、TP污染強度標準化值按相同權重加和得到污染綜合指數，確定農村面源污染風險排序，以此為依據確定重點控制區域。轉換函數為：

其中，Qi為評價因子的第i級的標準化值；Ii為評價因子的第i級的編碼值；Imin為評價因子最小編碼值；Imax為評價因子的最大編碼值。

2 結果與分析

2.1 污染負荷及時間特征分析

按照上節污染負荷估算方法，分別獲得2011—2015年江西省農業面源污染中農村生活污水、農村生活垃圾、畜禽養殖、種植業或水產養殖污染負荷，整理見表2。江西省農業面源污染主要污染物為COD。2011年全省COD、TN及TP污染負荷分別為510.1、148.2 kt·a-1及27.3 kt·a-1，2015年全省COD、TN及TP總負荷分別為 455.3、137.4 kt·a-1及26.0 kt·a-1。

2015年不同污染源貢獻率結果見表3，可知江西省農業面源污染貢獻率綜合排序為：農村生活＞畜禽養殖＞種植業＞水產養殖。其中，農村生活源對COD污染負荷的貢獻率最大，貢獻率為51.79%。畜禽養殖對TN、TP的貢獻率最大，分別為50.52%與44.12%。

2011—2015年COD、TN及TP污染負荷隨時間變化結果見圖1。2011—2015年COD、TN及TP污染負荷整體呈現略有下降的趨勢。隨著城鄉一體化，以及江西作為勞務輸出大省，農村居民人口數量整體呈現下降趨勢，由此帶來的農村生活污水排放量及農村固體垃圾產生量逐年下降，污染物總量也隨之下降。

表2 2011—2015年江西省農業面源污染負荷Table 2 ANPSP load of Jiangxi Province in 2011—2015

表3 2015年江西省農村面源污染貢獻率Table 3 ANPSP contribution ratio of Jiangxi Province in 2015

圖1 2011—2015年COD、TN、TP污染負荷時間特征Figure 1 Temporal characteristic of COD，TN，TP load in 2011—2015

2.2 污染負荷及污染強度空間特征分析

圖2（a）、圖2（b）、圖2（c）分別為2015年江西省11個地市COD、TN、TP污染負荷空間分布圖。結果表明，污染負荷總量順序為：贛州＞宜春＞吉安＞上饒＞撫州＞南昌＞九江＞萍鄉＞鷹潭＞景德鎮＞新余。其中，贛州市的COD、TN、TP污染負荷分別為92.9、22.3、4.8 kt·a-1，分別占全省總 量的 20.40%、19.26%、20.05%；宜春的COD、TN、TP污染負荷分別占全省的15.67%、16.63%、15.77%；新余為污染負荷最低的地區，其COD、TN、TP負荷分別為9.5、2.9、0.5 kt·a-1分別占全省的2.08%、2.48%、2.20%。

圖2（d）、圖2（e）、圖2（f）分別為2015年江西省11個地市COD、TN、TP污染強度空間分布圖。其中，贛州、吉安污染強度較低，COD、TN及TP負荷強度分別在 2.01～2.38、0.49～0.51 kg·hm-2·a-1和 0.11～0.13 kg·hm-2·a-1之間；宜春、南昌為污染強度較高區域，其COD、TN及TP負荷密度分別在3.88～5.65、1.04～1.66 kg·hm-2·a-1和0.18～0.32 kg·hm-2·a-1之間。

從以上結果可以看出，不同污染物的污染負荷與污染強度分布較為一致，污染負荷呈現西部高、東部低的特點，污染強度呈現中部高、四周低的特點。這是因為以南昌為中心的環鄱陽湖平原區農村面積小、農村人口少，城市化發展較快，種植業復種指數高，規?；B殖相對發展較快，污染排放量大，污染負荷及污染強度均處于較高水平；以贛州、吉安為主的山地區農村面積大、農村人口多，城市化發展較慢，農民收入水平和農業集約化程度較低，以林業和畜牧業為主要農業收入來源，污染負荷總量大，污染強度小。

2.3 污染風險分析

11個地市面源污染COD、TN、TP污染強度標準化值及綜合指數結果見表4。綜合指數從大到小順序為：南昌＞萍鄉＞鷹潭＞宜春＞新余＞撫州＞上饒＞贛州＞九江＞景德鎮＞吉安。污染風險與單個污染強度指標空間分布的規律較為一致，呈現中部污染風險高，四周污染風險低的規律。其中，南昌的農業面源污染COD、TN、TP污染強度的標準化值均為1，綜合評價為農業面源污染風險最高區域；萍鄉、鷹潭、宜春為中度污染風險區域；吉安的農業面源污染COD、TN、TP污染強度的標準化值均為0，綜合評價為農業面源污染風險最低區域。

3 討論

石先羅等[28]采用清單分析法得到江西省11市農業面源污染產生量最大的為宜春、吉安和上饒，根據面源污染等標產生量得出面源污染產生強度最大的為贛州、宜春和吉安；張文東等[31]采用數據普查得到農業污染源總體分布是鄱陽湖濱湖地區以及周邊的低丘平原區的農業污染源比較密集，境內周邊中低山區的農業污染源分布較少，強度較低，南昌市農業污染源產生強度最高，贛州、景德鎮等強度較低；吳超雄[32]采用等標排放法將江西省11市分成3類：萍鄉、鷹潭、新余、景德鎮為污染程度較低區域；南昌、撫州、上饒、九江為污染程度中等區域；吉安、宜春、贛州為污染程度較高區域。本文所得農業面源污染空間分布特征與污染風險分析結果與其他學者結論相近。

表4 2015年江西省農村面源污染綜合指數Table 4 ANPSP comprehensive index in Jiangxi Province in 2015

圖2 2015年COD（a）、TN（b）、TP（c）污染負荷分布圖，COD（d）、TN（e）、TP污染強度（f）分布圖Figure 2 Pollution load distribution of COD（a），TN（b），TP（c），pollution intensity distribution of COD（d），TN（e），TP（f）in 2015

為向農村飲用水源地重點控制劃分提供依據，本文進一步對比11個地市人口、水資源及農業發展狀況數據（表5）。其中，宜春、南昌、上饒等中部平原地區農村人口多、人口密集，單位農業勞動力生產的作物、肉類總產量、水產品產量等主要農產品產量在全省排名靠前，農業較發達而水資源總量較小，可作為農村飲用水源地重點控制區域，從提高農田灌溉及水肥利用效率，優化種植技術模式[29]，通過源頭控制降低氮、磷排放[30]；而贛州、上饒、吉安農村人口全省排名分別為第一、二、四，地形以山地丘陵為主，單位農業勞動力生產的肉類總產量、水產品產量較高，養殖業較發達而水資源總量大，應重點控制畜禽養殖與農村生活源污染，從建造生態屏障保護水源出發，提升給水水質處理技術。

4 結論

農業面源污染時空差異造成不同地區污染風險，本文通過輸出系數法及ArcGIS歸一化法，對江西省農村地區COD、TN及TP負荷進行時空特征及污染風險分析，結果表明：

（1）江西省2011—2015年間污染負荷整體呈現略有下降趨勢；11個地市農業面源污染空間分布顯示，不同污染物的污染負荷與污染強度分布較為一致，同一污染物污染負荷呈現西部高、東部低的特點，污染強度呈現中部高、四周低的特點。

（2）污染風險與單個污染強度指標空間分布的規律較為一致，呈現中部污染風險高，四周污染風險低的規律；11個地市污染風險順序為：南昌＞萍鄉＞鷹潭＞宜春＞新余＞撫州＞上饒＞贛州＞九江＞景德鎮＞吉安。

（3）江西省11個地市農業面源污染空間分布及污染風險特征與江西省農村生活、農業發展狀況聯系緊密，對農村飲用水源地重點控制區域劃分具有指導意義。

表5 2015年江西省11地市農村相關數據Table 5 Rural related data of 11 cities in Jiangxi Province in 2015