黃河流域農業面源污染時空變化及因素分析

陶 園，徐 靜，任賀靖，管孝艷※，尤李俊，王少麗

（1. 中國水利水電科學研究院，北京 100048；2. 國家節水灌溉北京工程技術研究中心，北京 100048）

0 引 言

黃河流域是中國重要的經濟地帶和生態安全屏障[1]。流域水污染問題備受關注，經過長期的治理，黃河流域水環境得到了明顯改善。根據2006—2019年中國生態環境狀況公報，2006年黃河干流處于輕度污染，支流總體為重度污染，尤其渭河陜西段污染尤為嚴重；到2017年，黃河干流水質為優，主要支流為中度污染；到2019年其主要支流水質進一步改善，為輕度污染。根據中國第二次污染源普查結果，中國農業源排放的化學需氧量、氨氮、總氮、總磷污染物量占全國水污染物排放量的比例分別為49.8%，22.4%，46.5%，和67.2%，加上農村生活源后，相應比例分別達到73.1%、47.9%、61.2%和78.9%[2]。黃河流域流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南及山東等9個省份，這些地區化學需氧量和總磷污染物排放源自面源污染的比例均超過70%和60%，甘肅和內蒙古地區面源污染產生的化學需氧量污染物排放占全省污染物排放量的比例甚至超過80%[2]。在促進黃河流域生態保護和高質量發展的大背景下，理清黃河流域農業面源污染現狀以及主要污染源特征，系統并針對性地提出區域治理措施，可為黃河流域及區域污染防治提供有效的參考。

目前，針對黃河流域農業面源污染問題研究缺少系統性、歸納性的研究成果。程紅光等[3]利用3S技術基于模型模擬的方法，以子流域為控制單元，估算了黃河流域2000年的面源污染負荷；楊燕春等[4]采用輸出系數法估算了整個流域的面源污染負荷量，但均未給出相應的治理對策；宋月君等[5]以GIS和養分平衡計算為依托，進行了了黃河流域農用地面源磷污染的危險性評價；楊永坤[6]將黃河流域劃分為草原區、引黃灌區、水土流失區以及平原區4個立體污染分區，給出各分區農業立體污染防治技術模式；其他研究結果主要集中在黃河所流經的特定河段[7]、子流域[8-9]、特定省份和地區[10-12]的面源污染現狀分析及防治分析。

從研究方法來說，面源污染估算最常采用的輸出系數法和模型模擬兩種方法[13-14]均存在各自的優點及弊端，輸出系數法算法簡單，參數較少，主要通過產污系數、排污系數、入河系數等參數估算污染物產生量、排放量及入河量，產污系數其受人為因素影響較小，相對穩定，因此污染物產生量估算較為準確，而排污系數及入河系數受到環境治理措施和手段、降雨、下墊面等因素綜合影響，其取值的不確定性較大，因此對于污染物排放量以及入河量的估算存在一定的不確定性；模型模擬方法估算復雜，參數較多，可實現污染物產生到入河過程的模擬，但其估算精度的差異性較大，程紅光等[3]研究中的模擬值和調查值相對誤差在1%到40%變化。Tao等[15]在污染物產生量和污染物排放量之間提出了進入環境的潛在污染量的概念，主要指考慮化肥利用率、秸稈綜合利用率、畜禽糞便綜合利用率等指標后仍未被利用或未被處理的污染物，反映了污染物初步治理效率。為減少排放系數、入河系數等不確定參數的使用，以估算較為準確的污染物產生量為基礎，以全國平均污染治理水平計算進入環境的潛在污染量，并與污染源普查數據中的污染物排放量建立相關關系，初步分析不同地區對相應污染源和污染指標的治理效率水平，并結合基礎因素特征分析結果提出針對性治理措施和建議。

1 材料和方法

截至2021年，中國進行了兩次污染源普查，兩次普查水平年分別為2006年[16]和2017年[2]。兩次普查間隔的11a間，黃河流域的經濟飛速發展，土地利用類型、農業種植結構、覆蓋條件發生了很大變化[17-19]。由于黃河流域生態屏障作用越來越被重視，生態治理投入不斷增加[20]，不同污染來源對污染的貢獻也發生較大變化。

1）普查數據處理

本文針對黃河流域的污染物排放量時空分析中采用的數據基于第一次和第二次全國污染源普查結果[5,16]以及出版的相應文獻[21]，其中第一次污染源普查結果中污染物排放總量加入農村生活源進行還原。本文2006年的農村生活源利用第二次普查中的農村生活源及鄉村人口數量進行等比估算，同時考慮到2006年農村生活污水基本無處理，2016年中國平均農村生活污水處理率22%左右[22]，因此折算系數按照（1-2006年農村生活污水處理率）/（1-2016農村生活污水處理率）計算[23]，取1.28。由于山西省第二次污染源普查結果尚未公布，其鄉村人口數量約為甘肅和陜西省鄉村人口數量均值，因此農村生活源根據近似取甘肅和陜西省平均值，農業源主要與化肥施用量、秸稈量、畜禽養殖數量有關，通過計算可知流域內山西省上述指標近似為山東省的1.2倍，進而估算其農業源產生的污染量；根據第一次污染源調查結果顯示，流域內山西省污染總量與陜西省污染總量相差不大且污染指標呈現較好比例關系，因此按照流域內陜西省污染量的0.9倍進行估算。

2）污染物估算

農業面源污染產生量根據輸出系數法進行估算，化肥污染物產生量=化肥用量×化肥產污系數，而化肥潛在污染量=化肥污染物產生量×（1-化肥利用率）。年鑒中化肥施用量采用折純量，根據化學組成成分分析，氮肥、磷肥及復合肥（氮磷鉀含量相同）的總氮產污系數分別為1、0和0.33[24]，相應的總磷產污系數分別為0、0.44和0.15[24]，氨氮產生量按照總氮產生量的8.3%來估算[25]，2017年全國化肥利用率為36.5%[25]。

秸稈污染物產生量=作物產量×秸稈與作物產量比×秸稈產污系數，秸稈潛在污染量=秸稈污染物產生量×（1-秸稈綜合利用率）。黃河流域主要作物包括水稻、小麥、玉米、豆類、薯類、油料、糖料、蔬菜、瓜果等，相應的秸稈與作物產量比分別取0.9、0.97、1.03、1.6、3、3.4、3.4、0.1和0.1[24]。秸稈產污系數見表1，2017年秸稈綜合利用率取82%[26]。

表1 不同作物秸稈的產污系數Table 1 Pollutant producing coefficients of different crop straw×10-3 t· t-1

畜禽養殖污染物產生量=畜禽飼養量×產污系數計算，畜禽養殖潛在污染量=畜禽養殖污染物產生量×（1-畜禽糞便綜合利用率）。采用將畜禽轉換為豬當量的計算方法，再乘以豬畜禽糞便的產污系數進行估算。根據畜禽糞污土地承載力測算技術指南[27]，牛的豬當量為4.45、羊為0.4，家禽為0.0004，對其他畜禽品種則通過糞便產生量與豬進行度量換算得到，根據文獻[25]，馬、驢、騾的豬當量分別取1.67、1.41和1.41。豬糞便的化學需氧量、氨氮、總氮、總磷產污系數分別為36、1.8、31.73和4.22 kg/頭[25]。2017年，中國畜禽糞便綜合利用率取60%[28]。耕地面積、化肥施用量、耕地構成、畜禽數量、農村人口數量等數據來自中國農村統計年鑒[29]。

3）污染物排放量影響因素劃分及分析方法

根據污染物總量減排核算細則[23]以及污染物排放量計算過程，將影響農業面源污染排放量的因素可概化為兩部分：一是基礎因素，基礎因素可理解為生產投入量以及與投入直接相關的產出物因素，包括化肥施用量、秸稈產生量以及畜禽養殖量等；二是防控因素，防控因素可理解為在防控刺激和措施作用下產生的減少污染物排放的表征因素，如化肥利用率、秸稈綜合利用率、畜禽糞便綜合利用率等。受到經濟發展水平限制，各個省份（自治區）的農業面源污染治理的能力有較大差別，考慮到各省份的治理效率的數據難以獲得，因此以2017年全國平均治理效率為參考，建立不同基礎因素潛在污染量與污染物排放總量的相關關系，以偏離趨勢線的程度反應各個地區相應防治效率與全國平均水平的差別，找到明顯遠離趨勢線的點，進而判斷其治理效率。

2 結果與分析

2.1 污染排放量時空分布

將污染普查數據按照面積換算至黃河流域，得到2017年流域內化學需氧量、氨氮、總氮、總磷等污染物排放總量分別為170.5、5.3、18.5和1.7萬t。化學需氧量、氨氮、總氮、總磷等污染物排放量較大的省份為內蒙古、河南、陜西等省（自治區），這些省份也是黃河中下游經濟區的重要組成（表2）。2017年農業源的化學需氧量、氨氮、總氮、總磷污染排放總量分別為96.2、1.2、7.9和1.1萬t，農業源污染輸出最大的省份為內蒙古自治區，除總磷污染小于河南省外，其他污染量均最高。參照污染物等標污染負荷等于污染物排放量除以環境質量標準限值，根據Ⅲ類水質的地表水環境標準，化學需氧量、氨氮、總氮、總磷質量標準限值分別為5 、1 、1 和0.2 mg/L[15]，累加不同污染指標的等標污染負荷，可得到各省份對于水環境污染的等標負荷貢獻值依次為內蒙古、河南、陜西、山西、山東、甘肅、四川、寧夏和青海省（自治區）。若考慮單位耕地面積農業源對水環境污染的貢獻值，則依次為河南、山東、四川、寧夏、青海、甘肅、山西、陜西和內蒙古省（自治區）。可以看到，單位耕地面積農業源污染物排放量主要集中在黃河下游地區的河南和山東省，同時也是中國主要的糧食產區。

與2006年相比，2017年黃河流域污染明顯減少，化學需氧量、氨氮、總氮、總磷污染排放總量分別減少48%、72%、61%和55%，相應的農業源污染排放總量減少19.2%、48.3%、70%和53.7 %，農村生活源減少51.0%、52.6%、51.9%和52.1%。可以看到，農業源化學需氧量減少值遠小于污染物排放總量的削減值，在農村生活源減少比例與污染物排放總量相差不大的基礎上，同時農業源和農村生活源的氨氮污染排放量減少值也遠小于污染物排放總量的削減值，可以間接說明這十年來，工業源排放的化學需氧量和氨氮顯著減少，對于點源的治理有成效。此外，農業源產生的總氮污染物排放量削減比例高于污染物排放總量中總氮的減少，說明了農業源在總氮污染控制上選擇的做法切實有效且效果顯著。與2006年相比，2017年黃河流域農業源產生的化學需氧量、氨氮污染排放量占污染排放總量的比例顯著增加，增加百分比分別達到56%和83%，進一步說明了開展農業源的污染控制也是黃河流域污染控制攻堅的重點。

表2 黃河流域各省（自治區）污染物排放量Table 2 Pollutant emission of provinces (autonomous region) in the Yellow River Basin ×104 t

2.2 污染物排放量影響因素

2.2.1 基礎因素分析

1）化肥施用量

與2006年相比，2017年除山東省外其他省份化肥施用總量均有所增加（圖1a），內蒙古自治區化肥施用量的增幅最大，達到83%，從2006年到2017年內蒙古地區的耕地面積變化最大，11 a間耕地面積增加了30%（圖 1b），主要原因包括以下兩個方面：耕地保護政策的發布和實施；灌排基礎設施的建設、灌排工藝的提升及生物化學措施將部分鹽堿地土壤改良至可耕作狀態，進而轉變為耕地[30-31]。此外內蒙古地區單位耕地面積的施肥量也有明顯增加，增加值達到41%；河南省和陜西省化肥施用總量位于第二和第三位，二者耕地面積并未發生顯著變化，導致化肥施用總量增加的最主要原因在于單位耕地面積施肥量增加明顯，與2006年相比，河南省和陜西省2017年單位耕地面積施肥量增加比例分別為28%和58%，達到871、582 kg/hm2，處于嚴重超量狀態，通過分析發現兩省蔬菜瓜果種植量大[28]，兩者的化肥施用量均很高，瓜果的平均施肥量為922 kg/hm2[32]，蔬菜的平均施肥量為583 kg/hm2[32]，2017年河南省、陜西省瓜果產量位居全國前列，同時河南省蔬菜產量位列全國第二，僅次于山東省。與2006年相比，2017年河南省瓜果產量大幅度減少，蔬菜產量有所增加，但單位耕地施肥量還是大幅度增加，這也間接說明了其在化肥減量上仍有很大的潛力。對于其他省份，山東省2017年施肥總量比2006年有所減少，主要原因在于單位耕地面積施肥量減少明顯，減小了12%，但其單位耕地面積施肥量仍達到580 kg/hm2，其蔬菜和瓜果產量分別位居全國第一和第三；四川和甘肅省單位耕地施肥量也有所減少，其他省份均有增加。

2）秸 稈

通過計算得到2017年黃河流域秸稈產生量估算值為1.13億t，與2006年相比，增加了46%，秸稈產生量主要來自于黃河中下游糧食產區（圖2）。內蒙古秸稈產生量遠高于其他地區，2017年比2006年增加了84%，導致內蒙古秸稈產生量遠高于其他地區的原因可能包括三個方面：一是內蒙古耕地資源的大幅度提升；二是內蒙古地區種植大量油料作物和糖料作物，二者的糧食秸稈比均較高；三是種植結構變化引起的秸稈產生量變化。從單位耕地面積秸稈產生量來看，河南省、山東省、寧夏回族自治區秸稈產生量位居前三位，河南省和山東省主要為小麥、玉米貢獻值較多，同時河南作為全國第一的花生產地，其油料秸稈產生量也比較高，而寧夏主要以玉米秸稈為主（表3）。

表3 黃河流域各省（自治區）單位耕地面積下不同作物秸稈產生量Table 3 Straw yield of different crops per unit cultivated land of provinces (autonomous region) in the Yellow River Basint·hm-2

3）畜禽養殖

圖3給出了換算成豬當量后養殖數量的變化情況。與2006年相比，2017年黃河流域總體的養殖數量明顯減少，減少達到27%。青海省牛的養殖數量增加明顯；內蒙古自治區豬的養殖數量有所增加，但羊的養殖數量有所減少，總體上畜禽養殖的數量基本一致；其他省份的養殖數量均大幅度減少，河南省2017年的畜禽養殖量僅為2006年的30%。各地區畜禽養殖明顯減少的主要原因在于國家于2010年出臺了畜禽養殖業污染防治技術政策，要求畜禽養殖應當嚴格遵守“禁養區”和“限養區”，同時強化了養殖場建設要求[33]。從單位耕地面積畜禽養殖數量看，2017年四川省、青海省以及山東省位居前三位，主要原因在于四川省和山東省養殖豬的數量大以及青海省牛和羊的養殖數量較大。從養殖結構來看，2017年內蒙古、甘肅及青海地區牛和羊養殖以及山東、河南、陜西和山西的豬養殖總量占比較高（表4），污染物產生量及潛在排放量均較大，應當給予重視。

表4 2017年黃河流域各省（自治區）畜禽養殖豬當量Table 4 Pig manure equivalent of livestock and poultry in provinces (autonomous region) in the Yellow River Basin in 2017×104頭

2.2.2 防控因素分析

圖4 a可以看出，對于化學需氧量排放量來說，畜禽養殖及秸稈的潛在污染量與之均極顯著相關（P＜0.01），相關系數分別為0.88和0.94。按照平均污染治理水平，計算得到流域內由于畜禽養殖導致的化學需氧量潛在污染量約為78萬t，是秸稈的3倍。通過對比發現，河南省秸稈和畜禽養殖的數據點均顯著高于趨勢線，一定程度上反映了該地區相應的治理效率較低，低于流域平均水平。山西及山東省的相應效率也略低于平均值。然而青海省和四川省畜禽養殖的數據點則顯著低于趨勢線，主要原因在于兩個地區畜禽養殖涉及牧場，牧場中畜禽養殖的污染物產生到形成水體污染要經過自然凈化，排放系數及入河系數均比較小，導致其污染物排放量較小。若除去青海省和四川省的特殊性影響，則山西及山東省大致在趨勢線上，也說明了山西及山東省的治理效率大致在平均水平。

對于氨氮排放量來說，化肥的潛在污染量與之呈顯著線性相關關系（圖4b），相關系數為0.92，畜禽養殖氨氮潛在污染量與之相關性不如化肥，相關系數為0.73。按照平均污染治理水平，計算得到流域內化肥導致的氨氮潛在污染量約19萬t，超過畜禽養殖的4倍。陜西省化肥數據點低于趨勢線，說明該地區的化肥治理整體效率較高。河南省畜禽養殖和化肥以及山西省化肥的相應數據點仍然高于趨勢線，說明河南省以及山西省化肥利用效率以及其他治理效率提升的需求更迫切。

對于總氮排放量來說，化肥、秸稈以及畜禽養殖潛在污染量與之均顯著相關（圖4c），相關系數分別為0.90、0.80和0.70。按照平均污染治理水平，計算得到秸稈的總氮潛在污染量僅為流域的1/10左右，化肥的總氮潛在污染量占比更大，約占2/3左右，超過畜禽養殖的3倍。然而對于總磷排放量來說，化肥的總磷潛在污染量與之顯著相關（圖4d），相關系數為0.90，而秸稈和畜禽養殖與之相關關系不大，主要由于計算得到的化肥總磷潛在污染量占全流域的90%。

3 污染治理措施和建議

根據上述分析，可以發現黃河流域各省對于污染的貢獻有著不同的特點和不同的側重，相應的防控措施手段也應有所不用。從黃河流域農業面源污染攻堅治理的角度，最行之有效的治理措施可集中在控制河南省、山東省、陜西省單位耕地面積的施肥量上，一方面從農藝角度減少糧食作物的施肥量，尤其是減少蔬菜瓜果的化肥施用量；另一方面應當提升農業管理水平，提高化肥利用率[34-36]，增加農田退水的處理能力，增設人工布設的機制、增設人工濕地、設置生態溝渠、排水回用等措施，在污染匯流阻斷上做好管理[37-38]。加強黃河流域玉米秸稈的綜合利用尤其是寧夏回族自治區、山東省和河南省，加強內蒙古地區糖料油料秸稈的利用，特別是葵花秸稈的利用，同時加強青海省的油菜秸稈的充分利用。玉米、油菜秸稈可以作為飼料、肥料、燃料等利用方式，對于葵花秸稈可通過改性用于廢水處理、作為生產新型生物質緩沖包裝材料的原料以及人造板等[39-42]；加強畜禽養殖的監管，加快分散經營向規模化養殖模式的轉變，加強非規模化養殖場和養殖戶的監督管理，強化散戶經營的畜禽糞便排放管理，推進畜禽養殖制度化和規范化，尤其是西北地區的牛羊養殖以及黃河中下游地區豬的養殖[43-45]。此外，還應加強種植業與畜牧業的結合，建立良性生態循環模式。針對性治理對象可見表5。

表5 各因素針對性污染治理對象Table 5 Objects of pollution control of different effect factors

4 結 論

本文分析了黃河流域農業面源污染的時空分布特征以及主要污染源特點，并將潛在污染量與污染源普查數據中的污染物排放量建立相關關系，提出了各地區主要污染治理措施，得到以下結論：

1）與2006年相比，2017年黃河流域農業源導致的化學需氧量、氨氮、總氮、總磷總污染量減少19.2%、48.3%、70.0%和53.7 %，同時農業源在污染排放總量中的占比顯著增加。黃河流域目前主要的污染來自中下游地區，最大的污染貢獻源于內蒙古自治區；若從單位耕地面積農業源對水環境污染的貢獻值來說，河南省和山東省的貢獻位居前兩位。從進入環境的潛在污染量來說，化學需氧量主要污染源來自于畜禽養殖，而氨氮、總氮、總磷則來自于化肥，不同污染物指標與主控因子之間呈現顯著的線性關系。

2）從基礎因素來說，河南省、陜西省和山東單位耕地的化肥施用量過高，具有很大減量的潛力，尤其是河南省達到871 kg/hm2；2017年黃河流域秸稈產生量估算值為1.13億t，較2006年增加46%，秸稈資源化利用具有很大潛力，應當根據各省（自治區）特點有針對性的進行利用，如內蒙古油料秸稈、河南和山東省小麥、玉米秸稈以及寧夏玉米秸稈利用；從畜禽養殖的防治來說，應當加大西部地區牛羊養殖治理以及山東、山西、陜西和河南等地區豬養殖的污染排放治理。此外，從防控因素來說，應大力推進河南省所有污染源以及山西省化肥治理效率提升。總體來說，對于面源污染的防治應當做到總體把控、局部提升即有普適性的治理措施也有針對不同省份不同排放特點局部進行技術管理提升治理。