福建省灰水足跡時空變化及驅動因素

李勝楠,王 遠,羅 進,蔣培培,陳華陽

1 福建師范大學地理研究所,福州 350007 2 福建省亞熱帶資源與環境重點實驗室,福州 350007 3 自然資源部資源環境承載力評價重點實驗室, 北京 101149

水資源是人類生產生活不可或缺的重要自然資源。隨著工業化、城鎮化的發展,人類對水環境的影響越來越大,水污染問題直接影響人民生活質量和社會經濟發展。對水污染進行量化、評價是解決水污染問題的重要環節。

Hoekstra和Chapagain[1]于2008年首次提出灰水足跡概念,其定義為以水環境質量標準為基準,將水污染物稀釋至無害所需的淡水體積[2]。從研究區域上看,我國灰水足跡的研究主要集中在水污染問題比較嚴重的北方地區,尤其是河南省[3]、山東省[4]等農業較為發達的地區,而東南沿海地區的相關研究相對較少。從研究對象上看,灰水足跡已經在農業方面得到廣泛應用,包括宏觀上對種植業[5]、畜牧業[6],以及微觀上針對某種農作物產品[7]或某種畜禽[8]的研究;在工業方面,Gerbens Leenes[9]等對鋼鐵、水泥等工業產品的灰水足跡進行研究,Melody Blythe Johnson[10]等對葡萄酒廠的灰水足跡進行核算,與農業相比,灰水足跡在工業和第三產業的應用較少。區域整體的灰水足跡多采用點源、非點源污染的灰水足跡相加而得[11-12]或選取兩者中的較大值[13- 14]。

對數平均迪式指數分解法(Logarithmic Mean Divisia Index Method, LMDI)是對影響因素進行分解分析的一種方法,具有完全分解無殘差的優點[15],多用于碳排放的因素分解,近年來也用作水污染驅動因素研究。韓琴[11]等利用LMDI模型定量分析了多種驅動因素對中國省際灰水足跡效率的影響。張智雄[16]等分析了多種因素對中國人均灰水足跡的驅動作用,得出資本深化效應和灰水足跡強度效應是最主要的兩個驅動因素。在研究尺度上,目前研究多為全國范圍或區域間差異,對微觀尺度上的區域內部灰水足跡總量、結構及時空差異,以及影響這些時空差異的驅動因素的相關研究較為缺乏。為此,本研究以國家生態文明試驗區福建省為例,通過對全省及各地市2001—2017年的灰水足跡進行核算,對灰水足跡總量、結構和各項指標的時空變化進行評價,同時在時間尺度和空間尺度,使用擴展的LMDI模型定量分析人口因素、經濟因素、城鄉結構因素、技術因素、產業結構因素對福建省灰水足跡的驅動效應,以期豐富和拓展該領域的研究。

1 研究區域概況

福建省地處中國東南沿海,與浙江省、江西省、廣東省相鄰,與臺灣省隔臺灣海峽相望,位于北緯23°31′—28°18′,東經115°50′—120°43′之間,屬亞熱帶季風氣候,地勢西北高東南低,河流多自西向東入海。福建省地跨閩江、晉江、九龍江、汀江四大水系,2017年水資源總量1055.62億m3,排全國第九[17]。福建省水資源具有總量較為豐富、時空分布不均的特點。時間上年際差異大,2017年水資源總量是2016年的49.95%;空間上東少西多,其中龍巖市2001—2017年水資源總量是廈門市的22.18倍。福建省水環境質量總體較好,但近年來主要流域優質水比例下降,部分湖庫富營養化,個別飲用水水源地水質未能穩定達標,部分小流域污染嚴重[18]等問題仍然存在。

2 研究方法與數據來源

2.1 灰水足跡核算

本研究中灰水足跡(單位：億m3)核算以《水足跡評價手冊》[2]為依據,并考慮污染源排放的污染物在進入水體的過程中會有損失,計算公式為：

(1)

L=aD

(2)

式中,GWF為灰水足跡;L為進入水體的污染物量;Cmax為環境最大容許濃度;Cnat為受納水體的自然本底濃度;α為入河系數;D為污染物排放量。

由于各污染物的排放量與水質標準不同,且稀釋過程可在同一水體中進行,因此灰水足跡由最大值決定,其計算公式為：

GWF=MAX(GWF1,GWF2,…,GWFi)

(3)

式中：GWF為灰水足跡;GWFi為第i種污染物的灰水足跡。

結合各污染物排放量、環境敏感性和數據可獲取性,本研究以總氮(Total Nitrogen, TN)、總磷(Total Phosphorus, TP)和化學需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)作為主要污染物。本研究均以一年為時間單位。

2.1.1點源污染灰水足跡

點源污染指污染物通過直接連接地表水體的下水系統直接排入水體中造成的污染,主要來自工業、第三產業和城鎮生活。點源污染的灰水足跡總量為：

GWFpoi=MAX(GWFpoi-TN, GWFpoi-TP, GWFpoi-COD)

(4)

其中

GWFpoi-TN=GWFind-TN+GWFurb-TN+GWFser-TN

GWFpoi-TP=GWFind-TP+GWFurb-TP+GWFser-TP

GWFpoi-COD=GWFind-COD+GWFurb-COD+GWFser-COD

(5)

式中：GWFpoi為點源污染灰水足跡;GWFpoi-TN、GWFpoi-TP、GWFpoi-COD分別表示點源污染以TN、TP、COD為污染物的灰水足跡;GWFind-TN、GWFurb-TN、GWFser-TN為工業、城鎮生活、第三產業來源以TN為污染物的灰水足跡;GWFpoi-TP,GWFpoi-COD同理。

2.1.2非點源污染灰水足跡

非點源污染種類繁多,農業非點源污染是最主要的非點源污染[19]。造成農業非點源污染的途徑包括種植業、畜牧養殖業、水產養殖業、農村居民生活等。本研究核算的各途徑污染物來源,種植業取化肥,畜牧業取畜禽糞尿,水產養殖取淡水漁業的污染物排放,農村居民生活取人糞尿、生活污水和生活垃圾。

GWFnon=MAX(GWFnon-TN, GWFnon-TP, GWFnon-COD)

(6)

GWFnon-TN=GWFpla-TN+GWFliv-TN+GWFaqu-TN+GWFrur-TN

GWFnon-TP=GWFpla-TP+GWFliv-TP+GWFaqu-TP+GWFrur-TP

GWFnon-COD=GWFpla-COD+GWFliv-COD+GWFaqu-COD+GWFrur-COD

(7)

式中：GWFnon為非點源污染灰水足跡;GWFnon-TN、GWFnon-TP、GWFnon-COD分別表示非點源污染以TN、TP、COD為污染物的灰水足跡;GWFpla-TN、GWFliv-TN、GWFrur-TN、GWFrur-TN為種植業、畜牧業、淡水養殖業、農村生活來源以TN為污染物的灰水足跡;GWFpoi-TP,GWFpoi-COD同理。

由于同一水體可同時稀釋多種污染物,該區域同種污染灰水足跡的最大值即為區域內灰水足跡,即GWFreg。

(8)

2.2 灰水足跡評價指標

灰水足跡強度是區域內灰水足跡與該地區國內生產總值(Gross Domestic Product, GDP)的比值(單位：m3/萬元),即單位GDP的灰水足跡,其公式為：

(9)

式中：GWFI為灰水足跡強度;GWF為灰水足跡;GDP為以2001年為基準年的國內生產總值。

人均灰水足跡是區域內灰水足跡與該地區常住人口的比值(單位：m3/人),其公式為：

(10)

式中,GWFP為人均灰水足跡;P為常住人口。

剩余灰水足跡是區域內灰水足跡與該地區水資源量的差值,可評價區域水資源可持續性,其公式為：

RGWF=GWF-WR

(11)

式中,RGWF為剩余灰水足跡;WR為水資源總量。

2.3 灰水足跡變化的LMDI指數分解

本研究采用LMDI模型進行分解。首先利用人類活動對環境影響的I=PAT恒等式[20- 21],構建影響灰水足跡總量的恒等式：

(12)

式(12)中A、T進一步拓展：

(13)

式中,GWF為灰水足跡;P為常住人口;A為人均GDP;T為灰水足跡強度;GDP為以2001年為基準年的國內生產總值;W為人均GDP;U為城鄉結構;E為灰水足跡強度;S為產業結構;i為城鎮或鄉村。其中城鄉GDP計算方法基于張應祿[22]的研究并加以調整：

農村GDP=第一產業GDP-農村地域內的二、三產業鄉鎮企業增加值

(14)

城鎮GDP=區域GDP-農村GDP

(15)

根據LMDI分解方法[23],在加法分解形式下：

ΔG=ΔGP+ΔGW+ΔGU+ΔGE+ΔGS

(16)

式中,ΔG為灰水足跡變動量;ΔGp、ΔGW、ΔGU、ΔGE、ΔGS分別表示人口因素、經濟因素、城鄉結構因素、技術因素、產業結構因素變動對灰水足跡變動的貢獻量。

2.4 數據來源

本研究以《地表水環境質量標準基本項目標準限值》(GB 3838—2002)[24]為水質標準依據,使用Ⅲ類水的污染物濃度為環境最大容許濃度,其中COD的濃度標準為20 mg/L,TP為0.2 mg/L,TN僅對湖泊、水庫的濃度制定標準,為1 mg/L,本研究使用此標準,自然本底濃度以0計[1]。

不同來源的污染物排放量、排污系數等相關數據來自《福建統計年鑒》、各市統計年鑒、《全國規模化畜禽養殖業污染情況調查及防治對策》[25]、《生活源產排污系數及使用說明》[26]、《中國漁業統計年鑒》、《第一次全國污染源普查水產養殖業污染源產排污系數手冊》[27]。

其中,復合肥中氮磷鉀比例取1:0.8:0.7[28];工業廢水以氨氮(NH3-N)代替TN,各市缺失的數據根據各市工業廢水排放量和福建省工業廢水排放量之比,將福建省總量按比例分配;工業廢水中TP濃度參考俞是聃[29]通過廢水監測數據分析發現的NH3-N與TP濃度存在的顯著線性關系,表達式為:

y=0.543x+0.417 (R2=0.5951)

(17)

式中,x為NH3-N濃度,y為TP濃度,單位為mg/L;R為回歸系數。

部分數據,如家兔[30]、農村生活污水排放量[31]及污染物含量[31]、農村生活垃圾產生量[32]及污染物含量[33]、農村人糞尿中污染物排放量[34]等,來自有關學者的研究。

福建省和廈門市第二、三產業鄉鎮企業增加值數據來自《中國鄉鎮企業年鑒》和《中國鄉鎮企業及農產品加工業年鑒》,部分年份的數據通過擬合方程(福建省R2=0.99,廈門市R2=0.80)補充,其余地市按其第二、三產業GDP等比例分配。平潭綜合試驗區2011年成立,部分數據單獨統計,在核算時歸入福州市。各污染源產生的污染物的入河系數如表1所示。

表1 各污染源入河系數

3 福建省灰水足跡時空變化

3.1 灰水足跡總量及結構

福建省的總灰水足跡由TN決定,2001—2017年呈現出先增后減趨勢(圖1),灰水足跡從1947.19億m3降至1760.64億m3,降幅9.58%。結合國民經濟和社會發展五年規劃來看,福建省灰水足跡經歷了上升、波動、下降和快速下降四個階段。“十五”期間是上升階段,該時期國民經濟快速發展,工業污染物排放量、農業化肥施用量和畜禽養殖量大幅增加,導致灰水足跡上升。“十一五”期間是先降后升的波動階段,2006—2007年福建省多市加大環境監管力度,加快工業企業技術改造,集中整治工業聚集區的環境違法問題,灰水足跡開始下降,但2007—2010年,隨著城鎮化水平的提高使城鎮生活污染物排放量增大,點源污染是該階段灰水足跡增長的主要原因,工業污染物排放量也在快速下降之后開始緩慢上升。“十二五”期間是下降階段,黨的十八大以來關于生態文明建設的戰略部署,將實行最嚴格水資源管理制度作為生態文明建設的重要內容,福建省通過實施大水網建設和強化水資源管理,提高全省水資源利用效率和效益。2016年以來的“十三五”前期為快速下降階段,在此階段,國家《關于全面推行河長制的意見》、《水污染防治行動計劃》等相關文件的出臺,水生態文明城市建設的持續推進,福建省各源頭污染防治的有效開展,重點行業清潔改造、工業集聚區污染集中治理的強化,使得水生態環境質量得到極大的改善。

圖1 福建省灰水足跡總量及其組成結構變化Fig.1 Varies of grey water footprint and its structure in Fujian Province

對福建省灰水足跡進行結構變化分析(圖1),在“十五”到“十三五”前期四個時間段內,非點源污染占比高于點源污染,分別為68%、66%、64%、64%,呈下降趨勢。城鎮生活和種植業來源分別是福建省點源、非點源污染中最大的污染源。點源污染灰水足跡中,第三產業灰水足跡占比穩定,約為3%;城鎮生活灰水足跡和區域灰水足跡變動一致,呈先上升后下降趨勢,說明前期隨著城鎮化率的增加和城鎮居民生活水平的提高,排放的污染物增多,灰水足跡增加,但之后隨著城市污水處理設施的建設完善,灰水足跡逐漸下降。工業源灰水足跡占比下降顯著,說明福建省對工業廢水中NH3-N治理取得了顯著效果,但由于僅以NH3-N代替TN計算工業污染的灰水足跡,其結果可能會有所偏差。

從空間格局上看,福建省灰水足跡西北低東南高(圖2)。漳州市灰水足跡總量較高,但2001—2017年下降了65.19億m3,降幅16.08%,居全省首位,漳州市2002年提出從農業優先到工業立市的戰略轉移,產業轉型和綠色農業發展極大地減少了灰水足跡的產生量;三明市是福建省的老工業區,工業污染物排放量大,“十一五”時期三明市通過關停、減產合成氨制造企業以及福建三鋼集團技術改造等有效方式,全市工業NH3-N排放量下降51.92%,2001—2017年灰水足跡降幅為12.08%,居全省第二;廈門市是研究期內灰水足跡唯一正增長的地區,增加7.79億m3,增幅6.96%,城市人口大幅增長導致生活污水增加是主要原因。

對福建省各市的灰水足跡結構進行空間分析(圖2),可見內陸三市和漳州市非點源污染占比較高,在“十三五”前期均達70%以上,沿海城市非點源污染占比相對較少。自“十五”時期至“十三五”前期,廈門市非點源污染占比最少且下降明顯,由33.66%降至15.31%;三明市近年來積極推動工業污染治理,點源污染占比由31.29%降至25.17%;南平市是福建省生豬養殖的重點區域,隨著養殖規模的擴大,畜禽養殖業的灰水足跡總量不斷增加,非點源污染占比由75.87%升至85.49%,但2017年起南平市集中開展的畜禽養殖污染治理效果明顯,非點源污染治理存在良好預期。

3.2 剩余灰水足跡

剩余灰水足跡可以反映各地區的污染物在水體中累積的水平及水生態環境的可持續性。福建省剩余灰水足跡在2001—2017年期間呈下降趨勢但波動較大(圖3),說明福建省水環境問題有所好轉,但水環境可持續性仍存在挑戰。

圖3 福建省剩余灰水足跡時空變化Fig.3 Spatio-temporal changes of remaining grey water footprint in Fujian Province

剩余灰水足跡在空間分布上呈現西北低東南高的特征(圖3),南平市、龍巖市、寧德市的剩余灰水足跡均為負值,區域的水污染程度在當地水資源承載能力范圍內,水環境具有一定的可持續性,但余地較小,情況仍不容樂觀。其余7市剩余灰水足跡均為正值,廈門市和莆田市由于區域水資源總量少(表2),資源承載力低,剩余灰水足跡呈現增加的趨勢,經濟發展與水環境保護之間矛盾突出。

3.3 人均灰水足跡

2001—2017年福建省常住人口呈線性增長,人均灰水足跡總體變化趨勢和灰水足跡總量一致。在以五年計劃劃分的時間段內呈現出增長、波動、下降、快速下降的特征(圖4),由2001年的5652.22m3降至2017年的4501.76m3,降幅為20.3%,再次表明進入新千年以來特別是“十二五”計劃以來福建省水環境污染治理成效明顯。

表2 福建省各市2001—2017年平均水資源總量/(億m3)

圖4 福建省人均灰水足跡時空變化Fig.4 Spatio-temporal changes of per capita grey water footprint in Fujian Province

福建省人均灰水足跡區域差別顯著(圖4),沿海市(除漳州市)小于內陸市,與灰水足跡總量的空間分布規律相反,與福建省人口分布及變化特征相吻合(表3),內陸地區的常住人口不斷減少,而沿海地區特別是廈門市、福州市、泉州市人口富集,導致福州市和泉州市灰水足跡總量多但人均少,內陸地區總量少但人均高。在研究期內,各市人均灰水足跡同樣保持下降趨勢,其中福州及閩三角的廈門、泉州、漳州降幅均超過了全省平均降幅,分別為27.6%、41.6%、24.2%和24.3%。這表明了省內經濟發達和城市化水平高的地區的水資源利用率和城鎮污水處理等環境基礎設施的綜合服務能力和水平提升較大。

表3 福建省各市常住人口2001—2017年增長率

3.4 灰水足跡強度

灰水足跡強度是單位GDP的灰水足跡,灰水足跡強度越低,表明單位灰水足跡產生的GDP越高,即灰水足跡的效率越高。2001—2017年,福建省灰水足跡強度逐年下降(圖5),降幅84.17%,灰水足跡效率顯著提高,這與該時期福建省產業結構調整,工業廢水處理技術快速升級相關。

圖5 福建省灰水足跡強度時空變化Fig.5 Spatio-temporal changes of grey water footprint intensity in Fujian Province

全省灰水足跡強度在空間上西高東低(圖5),省內差別較大,區域內經濟發展程度及經濟增長的生態質量不均衡。各市灰水足跡強度降幅均在80%—90%之間,其中龍巖市降幅最大、廈門市下降最少,與區域的灰水足跡總量、結構和經濟發展程度相關。但盡管如此,龍巖市灰水足跡強度仍顯著高于福建省平均水平,而廈門市則低于全省平均水平。這表明龍巖灰水足跡強度仍具有較大降幅空間。

3.5 人均-強度灰水足跡指標

綜合分析人均灰水足跡與灰水足跡強度,可判斷灰水足跡的水污染-效率類型。將福建省及各市四個時間段的灰水足跡強度從大到小賦值為1—40,人均灰水足跡從小到大賦值為1—40(圖6)。研究期內,福建省整體水污染-效率類型有所好轉, “十二五”期間由高污染低效率進入高污染高效率類型,“十三五”前期進入低污染高效率類型,說明福建省在一定程度上兼顧了環境保護和經濟發展。各市水污染-效率類型均有好轉,并且區域性特征明顯,福州市、泉州市和廈門市的效率提升最快,在“十一五”期間進入了低污染高效率類型,莆田市和寧德市也在“十二五”期間進入了低污染高效率類型,這與莆田市制造業發展和寧德市新型工業(新能源科技)發展有關。內陸三市及漳州市效率提升較慢,在“十二五”和“十三五”期間由高污染低效率轉型為高污染高效率,該區域的產業結構中農業占比較大,非點源污染嚴重,而農業的產業增加值較低,加之人口流失等問題,導致污染-效率類型轉型困難。

圖6 福建省各市水污染-效率類型 Fig.6 Water pollution-efficiency types for different cities in Fujian Province

圖7 福建省灰水足跡驅動因素累計貢獻量 Fig.7 Cumulative contribution of driving factors of grey water footprint in Fujian Province

4 福建省灰水足跡變化驅動因素分解分析

4.1 福建省灰水足跡變化驅動因素逐年分解分析

分析福建省灰水足跡各驅動因素的累積貢獻量(圖7),經濟因素、城鄉結構因素和人口因素對灰水足跡總量變化具有促進作用,其中經濟因素的影響最大,經濟增長伴隨著水環境污染問題;技術因素和產業結構因素對灰水足跡總量的變動有抑制作用,技術因素的削減量最大,說明清潔生產技術和污水處理技術升級是目前福建省水環境污染治理的主要措施。

總體來看,經濟增長是灰水足跡的主要正向驅動因素,這與其他學者對灰水足跡驅動因素分解[11]以及碳排放驅動因素分解[39]的相關研究結果一致,說明經濟增長是碳排放、大氣污染、水污染等一系列環境污染的主要驅動力,經濟發展的過程迫切需要將環境污染成本納入考量。本研究中經濟因素對灰水足跡的貢獻量呈現先增長后下降的趨勢(圖8),表明以犧牲環境為代價的粗放型發展方式正在逐步轉型為綠色發展為導向的高質量發展方式,經濟發展的灰水足跡效率不斷提高;城鄉結構因素的正向貢獻量較小且呈下降趨勢,隨著福建省城鄉差異的逐步減小,其對灰水足跡變化的影響也在減弱;人口因素對灰水足跡的驅動作用較小;產業結構因素起負向驅動作用,應加強優化產業結構調整,大力發展新農業、新工業;技術因素作為累計負向貢獻量最大的因素,有巨大的減排潛力,可以通過技術升級減少污染物產生量和排放量,完善污水處理系統,進一步提高灰水足跡效率。

圖8 2001—2017年福建省灰水足跡變動驅動因素分解Fig.8 Decomposition of driving factors for the change of grey water footprint in Fujian Province from 2001 to 2017

4.2 各市灰水足跡變化驅動因素分解分析

對福建省各市灰水足跡的驅動因素進行分解分析(圖9)。經濟增長是各市灰水足跡變動的主要正向驅動因素;常住人口流失對三明市、南平市、龍巖市、寧德市的灰水足跡變動起負向驅動作用,人口因素對廈門市灰水足跡正向貢獻量為76.05m3,僅次于經濟發展因素,廈門市應重視人口因素的正向驅動,加強城鎮生活污水治理力度;泉州市、漳州市和福州市城鄉結構因素的正向驅動作用相對較強;技術因素是最主要的負向驅動因素,其中漳州市、泉州市和福州市的技術因素負向貢獻量較高;泉州市和漳州市產業結構調整的負向驅動力較強,表明泉州市工業的快速發展和漳州市從農業向工業的戰略轉變取得了較好的水環境保護效益。漳州市灰水足跡負向變動量最大,表明在這一時期漳州市的戰略調整成果顯著,在經濟發展的同時兼顧工業污染物減排和生態農業的發展;廈門市是唯一在研究期間灰水足跡變動為正的地區,水環境可持續性降低。

圖9 2001—2017年福建省各市灰水足跡驅動因素分解Fig.9 Decomposition of driving factors of grey water footprint in different cities of Fujian Province from 2001 to 2017

5 結論及建議

本研究對福建省水污染的時空變化進行定量分析,結合LMDI方法建立了灰水足跡總量變化的因素分解模型,對人口、經濟、城鄉結構、技術、產業結構5個因素的驅動效應進行了測度和分析,得出以下結論：

1)TN是影響福建省灰水足跡總量的主要污染物,其中點源污染的TN主要來自城鎮生活廢水,占比87.80%,非點源污染的TN主要來自種植業,占比52.97%。

2)2001—2017年福建省灰水足跡及各項指標都有所下降,各市灰水足跡強度降幅超過80%,污染-效率類型均有所好轉。全省水環境質量有所改善,呈現灰水足跡總量及剩余灰水足跡東南高(福州、泉州、漳州等市)西北低(寧德、南平、龍巖等市),人均灰水足跡及灰水足跡強度東低(寧德、福州、莆田、泉州、廈門等市)西高(南平、三明、龍巖、漳州等市)的空間特征。

3)經濟因素是最大正向驅動因素,產生2932.96億m3的貢獻量;技術因素是最大負向驅動因素,產生-2630.31億m3的貢獻量。推動經濟高質量綠色發展、提高節能減排生產技術與污染物處理技術是降低灰水足跡的關鍵。

結合本研究的結論,對福建省水環境可持續發展提出以下建議：1)推動產業轉型升級。結合區域特點和優勢,推廣綠色農業發展、新型工業化、區域特色旅游等,推動經濟高質量發展。2)開展非點源污染專項防治。合理科學施用化肥農藥,嚴控化肥施用量;安裝農村沼氣設施,提高畜禽糞尿的再利用率;加快推進農村生活污水集中處理,提高水資源循環利用;在全省推廣綠色生態農業的樣板經驗。3)提高城鎮生活污水處理水平。加快完善城鎮生活污水處理系統,提高污水處理能力。4)落實生態補償制度。福建省2017年建立了全流域生態補償長效機制[40]。通過生態補償制度,下游受益者如福州、莆田、泉州等市提供資金,讓上游保護者如南平、三明、龍巖等市得到合理補償,加大水環境治理資金投入,鼓勵減少水污染物排放,調動全省水環境保護積極性。5)加強環境監管力度,對污染物排放不合格的企業單位嚴格執罰,支持、推進清潔生產技術和污水處理技術升級,減少水污染物排放量。

由于數據的不可獲得性,本研究在污染源核算中沒有考慮集中式處理設施產生的污染、重金屬水污染物(如汞、鎘等)、部分水污染物直接排放入海的影響,并對水質標準和入河系數進行了統一化處理。沒有考慮水體自凈化能力以及流域上下游之間污染物的傳遞,可能導致針對淡水環境的分析有所偏差。在今后的研究中,可以構建水文模型以更加精確地計算進入水體的污染物量,對流域尺度下豐水期、枯水期的灰水足跡開展更加深入和全面的研究。