安徽省畜禽養殖糞污土地承載力的時空分布特征

張靖雨, 汪邦穩, 夏小林, 龍昶宇

(1.安徽省·水利部 淮河水利委員會 水利科學研究院,安徽 合肥 230088; 2.水利水資源安徽省重點實驗室, 安徽 蚌埠 233000)

隨著農業產業結構的逐步調整，畜禽養殖業已成為農村經濟的主導產業之一，規模化、集約化和產業化轉變趨勢愈加顯著[1-2]。畜禽糞污循環有效利用是農業可持續發展的重要組成部分，其糞便中含有豐富的有機物、水分和營養物質，能夠為農作物生產提供大量的有機肥[3]。但未經處理或處理不當的畜禽糞便在其收集、儲存、運輸、還田的過程中對環境產生較大污染，進而引起生態環境的嚴重破壞[4-5]。據《第二次全國污染源普查公報》顯示，畜禽養殖業總氮(TN)達5.96×105t，總磷(TP)1.20×105t，分別占全國主要污染物排放總量的19.6%和37.9%。

安徽省農業生產在全國有著較高地位，擁有44個畜禽品種資源，2019年肉蛋奶總產6.03×106t，較2015年增長3.2%。常年農作物種植面積超8.70×104km2，其中糧食作物面積占75%以上，總產量3.50×107t，糧食作物主要有小麥、稻谷、玉米、大豆、薯類和其他旱糧作物，大宗經濟作物主要有油菜、棉花、蔬菜等。全推行的“千區萬場規模化推進工程”取得較好的成績，但畜禽污染防治與周邊省份相比仍有較大差距。

關于畜禽污染排放量估算、風險評價以及資源化利用等方面的問題已經引起了國內外學者的廣泛關注。董紅敏等[6]首次提出了畜禽養殖業產污系數和定義、計算方法，劉亞瓊等[7]基于輸出系數模型估算了北京市的畜禽養殖、土地利用等多種面源負荷。耿維等[8]分析了2010年中國畜禽糞便的能源潛力。Keener等[9]基于氮平衡原理研究畜禽糞便中的氨氮的排放。Coelho等[10]則以磷負荷為對象研究了畜禽糞便對環境的影響程度。農田是畜禽糞便作為肥料還田處理的主要負載場所[11-12]，因此研究畜禽糞污的農田土地承載力問題對畜禽糞污還田具有重要的科學指導意義。畜禽糞污土地承載力是指在土地生態系統可持續運行的條件下，一定區域內耕地、林地和草地等所能承載的最大畜禽存欄量。李艷霞等[13]基于GIS技術分析了東北農田對畜禽養殖糞便的適宜性，Mishima等[14]估算了日本用于農田肥料的畜禽糞便含量。馮倩等[15]估算了江西的畜禽排污量并進行了土地承載力分析。張建杰等[16]從時空維度估算了山西耕地畜禽糞污養分資源承載量并評價了其環境風險。

目前安徽省關于畜禽糞污資源在區域尺度及歷史時間上變化規律方面尚缺乏系統研究，而對區域畜禽糞污土地承載力的測算也多是采用單位面積耕地糞便最大承載量和氮磷養分施用限量的經驗值或理論值。宋大平等[17]在畜禽糞便量估算基礎上計算安徽省各地畜禽糞便耕地及水體污染負荷指數，并對各地區污染現狀進行了風險評價。王雪蕾等[18]基于遙感分布式面源污染模型(DPeRS)估算了巢湖流域各區域面源污染入河總量，并通過特征解析得出CODCr與畜禽養殖密度之間有顯著的空間關聯性。閻波杰等[19]利用GIS對安徽省耕地畜禽養殖廢棄物氮養分污染潛勢進行了評價分析，并利用德爾菲法和層次分析法確定了影響因素及權重。多數研究未考慮區域內農作物對糞肥的養分需求，難以充分反映畜禽糞污承載能力的空間差異，對基于種養結合的畜禽養殖區域布局優化的指導作用也就存在著一定的局限性。2018年原農業部制定了《畜禽糞污土地承載力測算技術指南》，為定量評估畜禽糞污土地承載力提供了計算標準。

本文利用統計年鑒數據分析安徽省2009—2018年的畜禽養殖情況及時空分布特征，采用土地承載力指數核算各地畜禽糞污養分供給量、養分需求量及土地承載能力，旨在為合理規劃化肥施用、優化畜禽養殖結構、推動農業可持續發展提供科學的理論支撐。

1 材料與方法

1.1 農作物養分需求量估算

區域作物養分需求量=

∑(每種農作物年產量×單位產量養分需求)

(1)

(2)

其中，安徽省農作物種類、播種面積、產量等數據來源于2010—2019年《安徽省統計年鑒》[20]公布的安徽省及各地市農作物種植統計資料；每100 kg作物產量N，P養分的需求量參考《土地承載力測算技術指南》[21]中推薦數值。根據2019年安徽省耕地土壤養分特征(數據來源于2019年安徽省耕地質量監測報告)，確定土壤氮素養分分級為I級、施肥供給所占比例為35%；土壤磷素養分分級蚌埠、阜陽市為Ⅱ級，施肥供給所占比例為45%；其他各市均為Ⅲ級，施肥供給所占比例為55%。糞污氮素磷素當季利用率參考《土地承載力測算技術指南》分別取30%，35%。安徽省2009—2018年主要農作物種植面積見表1。

表1 安徽省2009-2018年主要農作物種植面積 hm2

1.2 畜禽糞污養分供給量估算

安徽省畜禽養殖量數據來源于《安徽省統計年鑒》公布的安徽省及各地市畜牧業統計資料，具體包括全省豬、牛、家禽等每年末的存欄數和出欄數。所用數據截止時間為2018年底。畜禽糞污區域養分收集量計算公式為：

區域養分收集量=區域內各種畜禽養分產生量×

各種畜禽在不同清糞方式所所占比例例×

各種清糞方式養分收集率

(3)

畜禽糞、尿產生量由畜禽養殖量、飼養周期、排泄系數、平均含量等參數計算得到[22-24]。畜禽養殖糞便排泄系數指單個動物每天排出的糞便量，因品種、個體體重、飼養方式、飼料組成等因素的影響，不同種類之間差異較大。排泄系數、飼養周期等數據主要參考《畜禽養殖業污染治理工程技術規范(HJ497-2009)》，并結合安徽省內實際養殖情況。畜禽糞便、尿液中主要污染物平均含量通過參考國家生態環境部提供數據[25]，并查閱了近年來國內外多位學者的研究成果[26-28]，結合安徽省內畜牧業現狀，最終整理得出。各項計算參數詳細見表2。結合目前安徽省各地推行的畜禽養殖廢棄物資源化利用3 a行動計劃，并參考其他學者的研究成果[29]，清糞比例采用干清糞80%，水沖清糞20%計算。此外，根據《土地承載力測算技術指南》分析數據，干清糞中氮磷收集率分別為88%和95%，水沖糞工藝中氮磷收集率分別為87%和95%。

表2 安徽省不同畜禽養殖糞污排泄系數及平均含量

區域畜禽糞污養分總供給量=各種畜禽糞污養分收集量×

各種畜禽在不同處理方式所所占比例例×

(4)

不同處理方式養分留存率

安徽省不同畜禽糞污處理方式所所占比例例依據省內已有文獻資料成果統計[30-31]確定，N，P養分留存率參考《土地承載力測算技術指南》(詳見表3)確定。

表3 不同畜禽糞污的處理方式比例及N，P養分留存率 %

1.3 區域畜禽糞污土地承載力測算

為便于對畜禽糞便耕地污染的控制，國家環保部生態司建議，由于農戶對豬糞的農田施用量較容易掌握，宜將畜禽糞便換算成豬糞當量。按存欄量折算，100頭豬相當于15頭奶牛、30頭肉牛、250只羊、2 500只家禽。此外，需將計算得到的畜禽糞污總養分供給量折算成單位豬當量養分供給量，計算公式為：

單位豬當量糞污養分供給量=

(5)

區域畜禽糞污土地承載力=

(6)

將安徽省各種畜禽實際存欄量(以豬當量計)除以區域最大養殖量(以豬當量計)得到區域畜禽糞污土地承載力指數Ⅰ，其值分別為<0.4，0.4～0.7，0.7～1.0，1.0～1.5，1.5～2.5和>2.5時，認為畜禽糞便對環境的影響程度分別為“無”、“稍有”、“有”、“較嚴重”、“嚴重”和“很嚴重”[32]，R值越大，說明環境對畜禽糞便負荷量承受能力越低，畜禽糞便對環境造成的污染威脅性越大。計算公式為：

區域畜禽糞污土地承載力指數I=

(7)

2 結果與分析

2.1 畜禽養殖糞污排放量時間變化特征

安徽省不同畜禽在2009—2018年期間糞便、尿液排放量變化情況如圖1所示。

圖1 安徽省2009-2018年畜禽糞、尿排放量變化

2009—2018年安徽省畜禽養殖糞、尿總排放量6.57×108t，糞便、尿液排放量在2015年分別達到4.24×107，7.09×107t，較2009年增長13.5%和12.9%，2017年后逐漸減少。其中牛尿排放量最低，豬尿排放量最大，平均年排放量2.11×107t，比例為35.8%；牛糞排放量與豬糞較為接近，家禽類養殖量雖顯著高于豬、牛，但糞便排放量平均僅占豬糞的62.3%及牛糞的70.8%。2018年經污染防治、禁養區劃分等管控措施和非洲豬瘟等影響，總排放量較2015年減少21.2%，其中牛糞、牛尿降幅最大為50.9%，而豬糞、豬尿降幅最小僅16.2%，一方面說明管控措施成效顯著，另一方面應側重加強對生豬養殖糞污控制的防治措施。

2.2 畜禽糞污氮磷養分供給量時間變化特征

2009—2018年安徽省畜禽糞污氮磷養分供給量隨時間呈先增大后降低的規律(圖2)。2015年氮、磷分別達到最大值2.24×105，1.00×105t，2018年末各類畜禽糞污氮磷供給量較2015年分別降低34.0%，30.0%，牛糞、牛尿降幅最顯著。2009—2017年家禽糞便、豬糞、牛糞、豬尿的氮素平均供給量均占全省20%以上，但2018年牛糞牛尿的氮素所占比例降至10%左右。不同類別糞污磷素供給量差異較大，其中豬糞、家禽糞便所占比例最高，平均分別達34.3%和36.2%；羊糞所占比例最低。總的來說，全省畜禽糞污氮磷供給量在2017年前差別不大，2018年后降幅明顯，實施的畜禽污染防治措施成效顯著。氮素養分供給較為均衡，但磷素差異顯著，家禽糞污、豬場尿液的處理利用工作應是首要環節，且應依據糞便種類合理確定施肥用量，避免過量投入造成養分失衡。

圖2 安徽省2009-2018年畜禽氮磷養分供給量變化

2.3 畜禽養殖氮磷養分供給量、需求量時空分布特征

以2011，2013，2016，2018年4個不同年份為例，分析了安徽省糞污氮磷養分供給量的空間分布特征，結果如圖3—4所示。總的來看，安徽全省糞污排放量與氮磷養分供給量在空間分布上均呈現自北向南遞減的規律。2011，2013，2016年全省氮磷養分供給量分別為2.03×105，8.90×104，2.17×105，9.70×104t，2.21×105，9.90×104t，2018年降低至1.48×105，7.00×104t。阜陽市和宿州市的氮磷養分供給量最高，年平均氮磷養分供給量分別達3.30×104，1.30×104t和2.70×104，1.20×104t；淮北、淮南以及皖南地區的銅陵、黃山等8市的氮磷養分供給總量較低，2011—2018年分別占全省的17.8%，19.0%，24.3%和16.9%。糞肥資源分布的時空特征差異，與各地區畜禽養殖規模和養殖結構和耕地面積等諸多因素有關。

圖3 安徽省畜禽氮磷養分供給量時空分布

圖4 安徽省作物氮磷養分需求量時空分布

2009—2018年全省農作物氮磷需求量分別為1.48×106，3.45×105t，不同年份間差異僅在±4.6%和±4.1%之間。結合安徽耕地土壤養分特征及施肥習慣，估算得到全省農作物經畜禽糞肥方式利用的氮磷養分平均需求量分別為5.19×105t和1.56×105t，2015年全省需求量最大，2018年最低。氮磷需求量在空間分布上也具有一致性，銅陵、黃山、馬鞍山、池州4市的需求量平均僅占全省總量的7.0%，6.4%；阜陽市氮素需求量依然最高，亳州市磷素需求量最高。比較可知，畜禽糞污的氮磷養分供給量未超過農作物種植的養分需求量，說明在施用農田糞肥的同時也需要補充一部分化肥以保證作物的養分利用。

2.4 畜禽養殖土地承載力指數空間分布及變化特征

全省畜禽養殖規模較大區域主要集中在安徽北部和中部(圖5)，阜陽市、宿州市最高，4個年份豬當量養殖量年平均分別為8.61×106，7.54×106頭，分別占全省的15.3%和13.4%；銅陵市養殖規模最小，年平均僅占全省的1.0%。2011—2018年以氮為基準時的全省畜禽糞污土地承載力指數(I值)分別為0.38，0.42，0.42，0.30，以磷為基準時的I值分別為0.56，0.61，0.62，0.46，不同年份的氮磷基準I值均小于1，認為安徽省內土地消納畜禽糞污量均不超載。

2011，2013，2016年3個年份中各市土地承載力指數分布較為一致(圖5)，以N為基準的I值在0.4以下的城市均為9個，僅黃山市I值達到0.81，屬于“存在污染風險”地區；以P為基準的I值在0.4以下的城市均有4個，合肥、銅陵、宣城3市I值均在0.7～1之間，屬于“存在污染風險”地區，另外黃山市I值達1.37，屬于“較嚴重污染風險”地區。2018年由于全省畜禽養殖量和養分供給量的減少，全省除黃山、宣城外，以N為基準的I值均在0.4以下、以P為基準的I值均在0.7以下，全省農田畜禽污染風險明顯降低。與養殖規模以及畜禽糞尿排放量的分布趨勢不同，土地承載力指數I值較高的區域主要集中在安徽南部、中部地區，皖北地區畜禽污染風險反而較低，與當地耕地面積、播種面積以及農作物種植量較大有關；磷素的土地承載力指數總體高于氮素，可以認為磷素是限制安徽省畜禽養殖糞便農田施用的主要因素。

圖5 安徽省畜禽糞污土地承載力指數時空分布特征

3 討 論

自2013年國務院發布《畜禽規模養殖污染防治條例》以來，2017—2018年逐步實施的養區劃分、搬遷或關閉工作，安徽省對畜禽養殖污染防治的管控力度不斷加大。政策措施不斷強化與該時間段內全省畜禽糞、尿排放量先增高后降低的變化規律吻合。2018年畜禽糞污氮磷供給量較2009年分別下降25%，19%，其中牛糞、牛尿降幅最顯著。TN供給量在不同類別糞尿中分布較均衡，而TP供給量主要來源于豬糞和家禽糞便。

安徽省內畜禽糞便供給的主要來源是生豬飼養，畜禽污染防治措施對牛糞、牛尿中氮磷等養分負荷影響效果最明顯，在推進產業結構調整時應側重生豬和家禽養殖的糞污控制工作。雖然家禽糞便排放量不高，但氮磷養分含量突出，究其原因在于家禽食道短、干濕混合，養分停留時間短，尚未完全吸收利用就已排出體外[33]。

全省糞污排放量及氮磷養分供給量自北向南遞減，阜陽市、宿州市最高，銅陵最低。安徽省著力推進阜陽、宿州、合肥、宣城等生豬優勢區域發展，力爭2020年實現生豬出欄總量占全省的80%以上。結合安徽耕地土壤養分特征及施肥習慣，銅陵、黃山、馬鞍山、池州4市的需求量平均僅占全省總量的7.0%，6.4%；阜陽市氮素需求量依然最高，亳州市磷素需求量最高。皖北平原區地勢平坦、耕地面積廣闊，阜陽市、亳州市一直是全省糧食主產區，根據統計數據，兩市小麥、玉米、大豆年產量平均占全省總量的40.4%，49.8%和45.9%，而這3類作物每100 kg氮需求量分別達到3.0，2.3，7.2 kg，遠高于蔬菜、水果。此外，據歷年環境質量公報數據顯示，阜陽、宿州等地所處的淮河流域中，主要支流渦河和奎河的Ⅳ類及以下水質斷面比例平均在60%～70%左右，因此，更需要對這些區域產業優化布局，推動肥料化、飼料化和能源化利用進程，重點防治污染物滲流進入河湖。

整體來看，安徽省內土地消納畜禽糞污量未超過環境容量，畜禽養殖仍有一定的發展潛力。根據土地承載力指數分析結果，全省農田畜禽污染風險主要集中在皖南山區，這與閻波杰等[34]、肖琴等[35]的結果一致，但與王奇等[36]的又有所差異。皖南地區的黃山等市耕地面積少、地形復雜，應對養殖場進行合理選址和設計，合理配置養殖規模與周邊農田，保障足夠的畜禽糞污消納空間；同時減少化肥投入，科學糞肥施用。此外，同一年份畜禽糞污養分及土地承載力的測算與其他資料對比仍然有一定差異，主要原因在于采用的估算方法、計算參數(如日排泄系數、養分含量、收集率)等各不相同[37-39]，且不同統計年鑒或資料之間的數據也存在差異。因此迫切需要提出科學統一的估算標準，以便在不同類別養殖情況和不同土壤類型等復雜場景下得出更精準的統計測算數據。

4 結 論

安徽省畜禽養殖糞尿排放在2011—2015年持續上升，2017年后逐漸減少。豬尿排放量最大，平均年排放量2.11×107t，占總量比例為35.8%，羊糞排放量最低。2018年后牛糞、牛尿降幅最大，而豬糞尿排放量降幅最小。

除羊糞外，各類糞、尿對氮素養分供給較為均衡，平均在全省比例20%以上，但磷素供給量差異顯著。氮磷養分供給量與畜禽糞污排放的空間分布都呈現北高南低的特點，阜陽市和宿州市的年平均氮磷養分供給量占全省總量的28.4%和26.4%，淮北、淮南以及皖南地區普遍較低。

2011—2016年，以N為基準的土地承載力指數在0.4以下的城市均為9個，以P為基準的土地承載力指數在0.4以下的城市均為4個；2018年除黃山、宣城外，以N為基準的I值均在0.4以下，以P為基準的I值均在0.7以下。全省農田畜禽污染風險主要集中在安徽中部和南部地區，如合肥、宣城、黃山等，其中黃山市以N，P為基準的土地承載力指數均最高，應加強對畜禽糞污的綜合利用處理。總體來看安徽省土地消納畜禽糞污量未超過環境容量，畜禽養殖糞污處理仍有一定的發展潛力。