官廳水庫上游農業面源污染時空分異研究

郭慧

(清鑒環境與文化工作室，北京 102288)

農業面源污染是相對工業點源污染而言的水體污染類型。隨著我國針對工業點源污染治理、工業供給側改革的不斷深入，農業面源污染對我國水環境造成的負面影響不斷凸顯。我國農業生產中化肥、農藥等施用方式粗放、畝均投入量較高等問題，導致其對環境造成較大的負外部性影響[1]。農田種植、農村畜禽養殖，以及農村及城鄉接合部的生活排污等，被認為是造成水體氮、磷富營養化的主要原因[2-3]。農業面源污染又因其分布與擴散方式分散，不確定性強等特點[4]，導致其治理難度大。這已成為未來我國水環境治理面臨的焦點和棘手問題。

我國已有的針對流域農業面源污染時空分異的相關研究，多是基于數據分析與地理信息系統(GIS)技術應用，依靠研究區土地利用類型、農藥使用量、化肥施用量、畜禽養殖量等，結合研究區其他空間信息數據進行的面源污染負荷研究。徐麗萍等(2011)以化肥投入濃度、單位面積農藥施用量等衡量指標，在GIS技術的支持下，研究了新疆地區規模化農業活動中主要污染物在空間分布上的差異[5]。韓書成等(2018)建立了化肥、農藥及畜牧養殖污染程度評價指標模型，對廣東省湛江市典型年份的農業面源污染進行了空間化與數字化的處理，進而研究其空間分布格局[6]。也有針對小流域面源污染負荷，結合GIS與SWAT、HSPF等水文模型進行的面源污染負荷模擬研究[7-8]。以上研究僅針對農業生產與水環境關系的簡單二維分析研究，缺少與宏觀產業結構發展的多元統計分析。本文在研究方法上的創新之處在于，在應用GIS技術對農業生產與水質關系的時空分異進行研究的基礎上，根據芬蘭環境經濟學家塔皮奧(Tapio)的彈性脫鉤指數理論，研究區域環境壓力，尤其水體水質情況與農業經濟增長間的關系，以期探索一條環境與產業經濟協調可持續發展的道路。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

官廳水庫作為中華人民共和國成立后建設的首座大型水庫，于1954年5月竣工，設計庫容41.6億立方米，控制流域面積達43402m2。作為北京曾經的兩大地表水源地之一，官廳水庫為周邊地區的民生與經濟發展做出了巨大貢獻。然而由于改革開放初期的工業與農業污染日趨嚴重，尤其是有機氯農藥的大量使用以及重金屬的超量排放對水質安全造成的巨大威脅，官廳水庫于1997年退出北京市飲用水源地體系。其后的二十余年間，眾多學者對官廳水庫及其上游流域的水質進行長期研究，發現其水體的富營養化問題仍舊嚴重。氨氮、總磷、化學需氧量等水質指標仍舊在Ⅲ-Ⅳ類標準間徘徊，其結論均指向農業面源污染未能得到有效控制[9-12]。

官廳水庫庫區位于北京市延慶區與河北省張家口市懷來縣交界處的永定河上游地區。官廳水庫上游包括庫區西部的洋河及桑干河兩大支流。洋河由東洋河、西洋河、清水河等河流匯合形成，分別流經懷安、萬全、宣化、懷來等縣區；桑干河及其支流分別流經陽原、蔚縣、宣化、涿鹿、懷來等縣區。兩條河流在懷來縣匯合為永定河，繼續向東行匯入官廳水庫。另外庫區東部的媯水河自北京市延慶區發源，并在延慶匯入官廳水庫。

本研究的主要范圍為借助ArcMap10.2版軟件對數字高程模型(DEM)數據的分析，進行水庫上游流域邊界提取，并選取在河北省張家口市內的區域，具體包括張家口市的尚義縣、懷安縣、涿鹿縣、懷來縣、陽原縣、蔚縣、崇禮縣(現為崇禮區)、宣化區、萬全區、下花園區、張家口市轄區，共計7縣4區。由于研究時期(2004年—2017年)，部分縣區的行政區劃有所調整，本研究以當時的縣區區劃為準，研究區內流域分布及行政區劃分布，參見圖1。

圖1 研究區內流域分布及行政區劃分布示意圖

1.2 數據來源與初步處理

1.2.1 空間數據

進行流域邊界提取的空間數據，來自“地理空間數據云”平臺提供的免費數字高程模型(DEM)30米分辨率數據(1)數據來源：“地理空間數據云”平臺，中國科學院計算機網絡信息中心，http：//www.gscloud.cn。。通過AcrGIS10.2軟件對DEM數據分別進行洼地填充、流向分析、流量分析、河網及河流分級分析，提取得到官廳水庫流域的河網，對河網進行流域邊界提取，與縣區級行政區劃數據結合，裁剪得到研究區域。因本研究側重以縣區行政區劃進行的農業面源污染情況與農業經濟比較，因此不再對研究區進行子流域劃分。

1.2.2 研究區農業面源污染排放量的估算

根據研究區域的劃定，本研究選取上述8縣2區的與農業面源污染相關的化肥(包括氮肥、磷肥、復合肥)折純施用量、農藥施用量、畜禽養殖量等指標數據，以上原始數據均來自2005—2018年《張家口經濟年鑒》(統計數據范圍為2004—2017年)(2)數據來源：《張家口經濟年鑒》，中國經濟社會大數據研究平臺，http：//data.cnki.net/yearbook/Single/N2019070141。。

針對農業面源污染排放量的估算，已有學者采取不同推算方法的研究，如韓書成等(2018)、徐麗萍等(2011)以單位面積的化肥、農藥投入量即投入密度作為指標進行衡量[5，6]，亦有如吳義根等(2017)以統計數據結合產污強度系數與排污系數進行估算[13]。本研究參照后者的估算方法，結合研究區農業生產實際特征進行統計數據初步處理。首先，將各類農業面源污染源根據其污染方式、產污單元及排放清單進行分類統計(表1)；其次，分別根據《第一次全國污染源普查—農業污染源系數手冊》(以下簡稱《手冊》)中的流失系數指標選取原則，以2010年第一次全國污染源普查結果中，農業源排放占地表水體污染總負荷最高比例的三大指標——化學需氧量(COD)、總氮(TN)、總磷(TP)為主要考察對象；再次，結合《手冊》中的產排污系數與流失系數，建立各污染類別的面源污染排放量與產污單元的關系式(式1-3)。

表1 面源污染的產污單元與排放清單分類

化肥類別污染物排放量：

Ei=∑iCFjLi

(1)

畜禽養殖類別污染物排放量：

Ei=∑iNjDjFPi

(2)

式中：Ei為農業面源污染物i的排放量，CFj為化肥類別中產污單元j的統計數，Li為污染物i的流失系數；Nj為產污單元j的飼養數量，Dj為產污單元j的飼養天數(其中豬、牛、禽類的飼養天數分別為180天，365天，55天)，FPi為產生污染物i的產污系數。通過上述公式，分別核算出7縣4區各污染物的排放量。

農藥的施用雖然不會對水質相應的CODCr、TN、TP等指標產生直接影響，但農藥危害性對環境及生物體均造成不利影響。因此，本研究也將對農藥類別污染物排放量進行時空分析。

農藥類別污染物排放量：

式中：Pi為i地區農業面源污染中農藥污染排放量，EPi為農藥施用量的統計數，Li為《第一次全國污染源普查—農藥流失系數手冊》中，9大農藥對應地區及土地類型的平均流失系數，計算結果為0.0033%。

1.2.3 研究區水質對照數據

本研究涉及的環境時序數據為水質數據，以此與研究區內第一產業生產總值進行彈性脫鉤指數的分析。水質數據來自“青悅開放環境數據中心”抓取的生態環境部“全國主要流域重點斷面水質自動檢測周報”中公布的洋河—官廳水庫入口斷面，位于張家口八號橋點位2011年第25周至2017年第53周的數據(3)數據來源：全國主要流域重點斷面水質自動檢測周報，青悅開放環境數據中心，http：//data.epmap.org/eia/water。。考慮季節及豐水期與枯水期等因素，分別選取每年第25周至第52(或53)周的數據做進一步處理，選取水質指標為化學需氧量(CODMn，mg/L)，以及氨氮(NH3-N，mg/L)。選取原則是化學需氧量為農業源排放占地表水污染負荷最高比例的污染指標，生態環境部重點斷面水質自動檢測周報公布的水質指標數據中未有總氮與總磷指標數據(4)生態環境部公布的全國主要流域重點斷面水質自動檢測周報中的水質指標分別為：pH、DO、CODMn及NH3-N四個指標。，因此選擇與其最接近的指標——氨氮作為研究對象。

1.2.4 經濟統計數據

經濟統計數據為研究各縣區按當年價計算的第一產業生產總值，原始數據與水質時序數據的時間區間一致，來自2012—2018年的《張家口經濟年鑒》(統計數據范圍為2011—2017年)(5)數據來源：《張家口經濟年鑒》，中國經濟社會大數據研究平臺，http：//data.cnki.net/yearbook/Single/N2019070141。。因考慮價格變動等因素對統計數值的影響，將原始數據換算為以2000年為基期的不變價用于后續計算。

1.3 研究方法

1.3.1 基于GIS的面源污染空間聚類分析

以各縣區為單位，應用Excel軟件對上述收集到的相關研究數據進行初步計算處理。以2005年、2010年及2015年作為研究代表年，應用SPSS數據分析軟件分別對研究區內各縣區的化肥、畜禽養殖及農藥污染類別進行污染物排放量的K-means快速樣本聚類分析。根據聚類分析結果進行上述污染類別的分級，并將處理后的數據導入ArcMap10.2軟件中，在研究區的各縣區行政區劃內，根據分級結果進行展布，得到2005年、2010年、2015年研究區內面源污染空間格局圖。

1.3.2 彈性脫鉤指數的應用

在早期社會發展研究中，人們認為環境資源消耗及廢物排放量是與經濟總量“掛鉤”的。20世紀末德國Wuppertal研究所的學者提出了“脫鉤目標”，即提高國家的資源利用效率以實現資源消耗與經濟增長的脫鉤。為衡量脫鉤目標的實現程度，以及識別經濟發展與環境資源間關系的動態情況，于是由經濟合作與發展組織(OECD)提出了脫鉤因子模型[15]，隨后Tapio提出了彈性脫鉤指數模型。Tapio的彈性脫鉤指數模型，采取時間維度的彈性分析方法相對客觀的反映變量間的脫鉤關系，克服了OCED脫鉤因子模型的基期選擇問題[16]。本文即采用Tapio的彈性脫鉤指數模型，針對研究區內的環境與農業經濟進行時空分異研究。

結合已有針對農業化學投入、廢物排放、水體環境壓力與經濟脫鉤關系的研究[14-18]，基于Tapio的彈性脫鉤指數模型，建立研究區內國家重點斷面——張家口八號橋化學需氧量及氨氮兩個水質指標與農業產值間的時間序列模型(式4)：

式中：Et為第t年的脫鉤狀態；ΔPt與ΔGt分別為第t年各水質指標與農業經濟產值的增長率；Pt與Gt分別為第t年各水質指標與農業經濟產值；Pt-1與Gt-1為第t-1年各水質指標與農業經濟產值。

Tapio(2005)在其道路交通與歐盟GDP增長脫鉤程度的研究中，提出模型結果可以劃分為8類狀態分類[19]。本研究參考Tapio的模型應用與國內相關研究[15]，采用相似的判別與分析方法，如表2所示。

表2 農業經濟與面源污染的脫鉤狀態分類

2 結果與討論

2.1 農業面源污染時序特征分析

運用上述研究方法進行數據分析：對研究區內面源污染中的三個指標——總氮(TN)、總磷(TP)、化學需氧量(COD)，以及農藥的排放總量做時序變化趨勢分析，并將TN與TP兩個污染指標對應的污染源(化肥投放及畜禽養殖)所占比例組合至序列中。對于統計數據計算得到圖2至圖5。

總氮排放與總磷排放在本研究中涉及農業化肥投入與畜禽養殖兩部分，因這部分的年度變化趨勢影響，導致TN與TP在時間分布上呈現相似的變化特征。自2004—2017年的14年中，TN與TP在研究區的排放總量均呈現緩慢上升趨勢。其中2007—2010年，TN、TP呈現增勢減緩且略有下降的情況，尤其化肥投入比例下降。2008年，張家口市開始推廣測土配方施肥項目。按照原農業部《測土配方施肥技術規范》進行項目推進。以懷來縣為代表的葡萄種植縣區，開展“葡萄配餐工程”(針對葡萄種植的測土配方施肥技術)。化肥投入成本降低，生態環境壓力得到緩解。據報道化肥施用量每畝降低約75公斤[20]。然而，2011年，TN、TP均呈現斷崖式上升情況，且化肥投入比例急劇升高，這與吳義根(2017)等學者的研究結果一致，與當年我國糧食產量大幅增長有密切聯系[13]。2011年，原環境保護部印發《關于進一步加強農村環境保護工作的意見》。同年底，原農業部出臺《關于加強“十二五”中央農村環境保護專項資金管理的指導意見》，2012年即投入55億元資金用于農村環保專項治理。從分析結果看出，2012年及其后大部分年份，研究區內TN與TP的排放總量大幅下降，且維持相對平緩的走勢。

圖2 農業面源污染總氮及污染類別比例特征

圖3 農業面源污染總磷及污染類別比例特征

圖4 農業面源污染化學需氧量排放特征

圖5 農業面源污染農藥排放特征

化學需氧量的污染總量僅通過畜禽養殖計算得到，因此在這里單獨分析其變化特征。COD的變化趨勢與TN與TP在2007—2010年的變化趨勢相近，都出現增長較緩的態勢。而在2011—2016年出現新一輪相對快速增長，直至2017年則大幅度下降。從TN與TP的排放總量趨勢圖中，也可看出2017年畜禽養殖的貢獻占比有明顯降低。2017年，張家口市環保局印發《張家口市環境保護局關于加強畜禽養殖污染防治工作的通知》，在畜禽養殖禁養區專項整治及規模化畜禽養殖小區(場)污染防治設施方面，于2017年至其后的幾年取得了明顯成效。此政策的建立與實施，對畜禽養殖及對流域COD、TN、TP等污染減排方面有顯著貢獻。

農藥污染方面的時序變化特征同樣呈現上升趨勢。在2014年出現顯著增長態勢，2015年大幅回落。2014年原農業部開始“農藥產品質量專項監督抽查工作”，以及“高毒農藥定點經營示范項目”，河北省均作為示范省參與執行。2015年初，原農業部在全國開展“化肥、農藥使用量零增長行動”，2015年的農藥污染趨勢回落應與此有緊密關聯。

2.2 農業面源污染空間分布特征分析

農業面源污染的空間分析，可以借助地理空間數據直觀地研究區域內面源污染的主要分布特征。葉延瓊等(2013)通過對廣東省不同年份的化肥、農藥投入強度以及畜禽養殖的投放量進行數據分析，并運用GIS對不同污染源的投入強度進行分類及展布[22]。亦有不同學者利用GIS技術通過對農業面源污染的空間展布進行相關空間特征的分析[5-6]。本研究采用這種相對成熟且直觀的分析研究方法，針對官廳水庫上游研究區內各縣區的污染物指標TN、TP與農藥排放量，選取2005年、2010年、2015年作為研究代表期，利用SPSS26.0軟件進行K-means快速樣本聚類分析，將聚類結果導入ArcMap10.2軟件，進行空間分布的可視化展布，得出圖6、圖7和圖8各污染指標污染總量的空間分布圖。

圖6 2005年(a)、2010年(b)、2015年(c)總氮污染總量空間分布

圖7 2005年(a)、2010年(b)、2015年(c)總磷污染總量空間分布

圖8 2005年(a)、2010年(b)、2015年(c)農藥污染總量空間分布

從圖5中可以看出，聚類分析得出的第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類，分別代表污染總量遞增的三個分類，其顏色標識逐漸加深。研究區域內涿鹿縣的總氮污染位于各區縣之首，懷來縣于2015年(圖5-c)亦進入第Ⅲ類污染排放類別。研究區內Ⅱ、Ⅲ類縣區個數也逐漸增加。涿鹿縣與懷來縣為張家口市歷史悠久的葡萄種植大縣，其化肥投入量亦遠超其他縣區，如涿鹿縣2015年的氮肥、磷肥及復合肥施用量，分別為6560噸、3918噸及5327噸，與其相對的崇禮縣三類化肥的施用量，分別為405噸、80噸及1053噸，差異大者相差40倍。

從圖7中可以看出，總磷污染排放的空間分布中，研究區內2/3比例的縣區于2010年均已達到第Ⅲ類污染類別(其中聚類Ⅰ中心的總磷流失為0.370噸/年，聚類Ⅱ中心的總磷流失為8.142噸/年，聚類Ⅲ中心的總磷流失為22.420噸/年)，僅張家口市轄區及下花園區位于第Ⅰ類別中。2015年懷安縣、陽原縣、蔚縣與陽原縣的總磷流失又有所好轉(圖7-c)，進入第Ⅱ類別。但各代表年的總磷污染空間分布，仍舊是涿鹿縣與懷來縣居最高類別。

從圖8中可以看出，農藥污染總量在研究各縣區分布，仍舊為涿鹿縣與懷來縣居首，且隨著時間發展，懷安縣、陽原縣及蔚縣亦逐漸進入較高類別。

從以上三個污染指標的污染總量空間分布中可以了解到，研究區內張家口市轄區及下花園區的各污染排放總量均處于最低水平，主要與其城鎮發展、農地耕地面積逐漸縮小有關；尚義縣、崇禮縣及萬全區的污染總量在11個縣區中處于較低水平，主要受氣候條件影響，其農作物耕種與畜禽養殖量均較低；懷安縣、陽原縣、蔚縣及宣化區的各污染總量有逐漸增加之勢；而涿鹿縣與懷來縣因其氣候適宜多果蔬種植與畜禽養殖，成為官廳水庫及其上游流域的水體面源污染的重要來源。

2.3 脫鉤狀態的時空演變及其分析

將研究區由生態環境部發布的“全國主要流域重點斷面水質自動檢測周報”中位于張家口八號橋點位的2011年第25周至2017年第53周的數據，分別以化學需氧量(CODMn)及氨氮(NH3-N)兩個指標，按照前述的數據處理與脫鉤指數計算方法，計算得出農業產業生產總值與水質指標的增長率及彈性脫鉤指數，如表3及圖9所示。

由圖9可以看出，研究區內農業面源污染與農業經濟的脫鉤狀態演變：2011—2015年波動較大，2014—2017年呈現逐漸平穩的態勢。整體呈現顯著的“M”型走勢。其中兩個波峰分別出現在2013年及2015年期間，均表現為“擴張負脫鉤”狀態，說明農業經濟緩慢增長，而面源污染大幅增長。而在這兩個波峰年度前，即2012年與2014年則表現為“強脫鉤”狀態，即農業經濟增長，面源污染下降。這本是環境狀況與經濟利好發展的趨勢，在第二年卻出現嚴重反彈，說明面源污染并未得到根本性改善，這與上述面源污染時序特征分析結果基本一致。2012年，我國投入55億元資金用于農村環境保護的專項治理，在2013年可以看到其明顯減排作用，但專項治理無法持續地改善農村面源污染問題，專項治理后反倒出現大規模反彈情況。

表3 第一產業生產總值與水質指標增長率的彈性脫鉤狀態

圖9 農業面源污染與農業經濟脫鉤狀態時序演變

2015年后，水質指標COD與NH3-N兩個指標的增長率與對應的脫鉤指數略有不同。COD與農業經濟的關系，在2016年仍呈現擴張負脫鉤狀態。至2017年，由于農業經濟增長率降低等原因，表現為“強負脫鉤”狀態，即農業經濟衰退，COD指標對應的面源污染增長。NH3-N與農業經濟的關系，在2016年呈現“增長連接”狀態，即農業經濟增長，面源污染同步增長。2017年則呈現“衰退脫鉤”狀態，說明農業經濟衰退，面源污染同步衰退。

COD指標對應的面源污染來源，主要是畜禽養殖及農業固體廢物等；NH3-N指標對應的面源污染來源，主要是畜禽養殖及農業化肥投入。從農業面源污染時序特征分析中可以看出，畜禽養殖所占比例明顯減小，且NH3-N指標與農業經濟脫鉤狀態也表明，畜禽養殖對水體造成的污染明顯減小。因此，造成COD指標與農業經濟呈現強脫鉤狀態的原因，可推斷是由秸稈等農田固體廢棄物引起，即秸稈等資源循環利用程度低導致。

3 結 論

本文通過對官廳水庫上游流域面源污染的時序與空間分布特征的分析，并結合農業經濟數據所開展的環境污染與經濟發展的彈性脫鉤狀態分析，探討了官廳水庫面源污染貢獻的時空分異特征，以及其與農業經濟發展的關系，得出如下幾點結論：

(1)在時序趨勢方面，農業化肥投入呈現持續攀升的態勢，研究區域內各縣區的氮肥、磷肥及復合肥投入總量，從2004年的57422噸增長至2017年的274942噸，為研究初期的近5倍。而農業農藥投入量與畜禽養殖量于2016年逐漸下降，這與農藥及畜禽養殖污染防治相關政策的出臺與有效實施有密切關系。

(2)在面源污染空間分布格局方面，研究區較為下游的涿鹿縣與懷來縣，為農業面源污染貢獻量最大的地區。如涿鹿縣的農業化肥投入量占研究區域內各縣區的投入總量比例，從2004年的22.70%增加至2017年的24.37%。研究區內南部幾個縣區的總氮污染貢獻量與農藥投入量亦隨時間有增長的趨勢。張家口市隨著城鎮化發展，其市轄區、下花園區及宣化區則處于面源污染貢獻比例較低的地區。

(3)在農業面源污染與經濟脫鉤狀態方面，主要為相對波動的態勢，且在部分強脫鉤年度后面源污染情況進一步反彈，出現擴張負脫鉤狀態，甚至呈現出農業經濟下行時期，面源污染仍舊加劇的局面。這與農業面源污染防治政策實施的有效性與持續性相關，對面源污染來源應做充分的研究，并針對主要污染源制定可行的防治政策。

本研究過程所采用的數據，大部分來自歷年《張家口經濟年鑒》，但經濟年鑒中的統計數據，在統計過程中存在一定的局限性，無法切實反映污染源的排污情況。另外在研究數據處理方面，無法將所有可能的面源污染指標均納入統計分析，在未來的研究中，還需將更多可能的污染類別與因子納入分析體系中。