湟水流域典型區農業面源污染特征解析及空間格局

常曉敏，王少麗*，管孝艷，黃佳盛，賈海峰，尤李俊

（1.中國水利水電科學研究院，北京 100038；2.國家節水灌溉北京工程技術研究中心，北京 100048；3.青海省水利水電科學研究院有限公司，西寧 810001）

0 引 言*

【研究意義】水環境污染主要來自點源和面源2 種不同類型的污染物排放。隨著點源污染的有效控制，面源污染逐漸成為水環境惡化的主要原因[1-2]。農業面源污染特征解析及空間識別是面源污染治理的基礎，通過污染物解析確定其主要來源及各來源的貢獻率，對于制定流域水環境污染防治策略具有重要意義。【研究進展】研究表明，農業面源污染已成為水體污染的重要污染源[3]，如何更好地控制面源污染將是我國水環境保護面臨的主要問題之一[4-5]。據統計，由氮、磷負荷造成的水體污染占據我國水體總污染的81%和93%[6]。《第二次全國污染源普查公報》顯示，2017 年農業排放源中的COD、NH3-N、TN、TP 排放量分別占全國水污染物排放總量的49.8%、22.4%、46.5%、67.2%，面源污染形勢依舊嚴峻[7]。定量評估面源污染排放量是污染特征解析的基礎，目前應用較多的評估方法有輸出系數法[8]、排污系數法[9]、監測法、模型法[10]。【切入點】以往針對面源污染特征解析的研究大多圍繞單一種植區、養殖區或特定降雨季節開展，關于典型區域農業面源污染的時空異質性、污染物排放特征的長時間序列解析、污染物排放局部聚集特征尚不多見。黃河流域是中國重要的生態屏障，流域生態環境保護和高質量發展已被列為國家重大戰略。湟水河作為黃河上游的重要一級支流和主要水源之一，其水質直接決定下游地區的生態安全。《2017 年青海省環境狀況公報》指出，湟水河水質總體呈輕度污染狀態[11]。由于流域存在種植、養殖和農村生活疊加污染的問題，污染來源復雜且分布范圍較廣，污染負荷具有較高的時空變異性[12]。同時，種植業與畜牧養殖業的發展規模在空間上存在一定錯位，部分地區畜禽糞便量超過了農田承載力。現有的湟水流域水環境研究多集中在斷面水質狀況、水環境容量、污染物削減與措施等方面，而關于流域面源污染特征的定量解析及污染源區的識別相對較少。【擬解決的關鍵問題】鑒于此，本研究以湟水河小峽橋斷面控制區為研究區，基于2021 年6 月發布的《排放源統計調查產排污核算方法和系數手冊》（以下簡稱“《手冊》”）中的核算方法[13]，定量估算研究區內不同單元TN、TP、COD、NH3-N 的排放量和排放強度，分析其時空變化特征及污染物來源，探討各類污染物的排放強度，揭示研究區農業面源污染的聚集規律，確定重點防控區域，為湟水流域水環境治理提供理論參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

湟水干流是黃河上游最大的一級支流，全長374 km，流域總面積為32 863 km2。湟水干流在青海省境內的干流長為335.4 km，省內流域分布總面積為16 224.36 km2，約占青海省總面積的2.3%，干流控制流域內的人口數約為296 萬，占全省總人口數的60%，流域內耕地面積為29.39 萬hm2，占全省耕地面積的49%。小峽橋斷面是湟水河干流的出境斷面，屬于青海省人口集中且經濟發達區域[14]。本研究在全國控制單元、青海省“十三五”水環境控制單元劃分、流域自然匯水邊界以及行政單元邊界的基礎上，確定小峽橋斷面控制區的分布，如圖1 所示。

圖1 湟水河小峽橋斷面控制區及子單元劃分Fig.1 Location of Xiaoxia bridge section of Huangshui River and division results of sub control units

1.2 數據來源

以鄉鎮為統計單元，研究區內涉及的各個區縣的鄉鎮作物播種面積、作物種植類型、作物產量、化肥和農藥施用量、畜禽養殖數量、農村人口等數據來源于各區縣2010—2018 年國民經濟及社會發展統計資料；生活源及農業源的產、排污系數參考《手冊》[13]。

2 研究方法

2.1 污染物負荷量估算

2.1.1 農村生活源

根據《手冊》中的生活源污染物核算方法對農村生活源的污染物負荷量進行估算。青海省各地區農村生活污水的污染物產污強度、綜合去除率參考生活污染源產、排污系數手冊中的農村生活污水污染物產生與排放系數[13]。青海省對生活污水進行處理的行政村比例來自《中國城鄉建設統計年鑒》，2010—2018 年依次為0.6%、1.0%、1.0%、1.2%、1.2%、1.3%、6%、6%、7.56%。

2.1.2 種植業源

1）化肥

種植業污染物（NH3-N、TN、TP）排放量采用《手冊》中的產、排污系數法核算[13]。研究區內鄉鎮化肥施用量數據來源于各縣統計局，化肥施用量均為折純量。青海省種植業的氮、磷排放系數參考農業污染源產、排污系數手冊中的種植業氮、磷排放系數。由于缺少園地面積數據，且該類面積的比例較少，因此只考慮農作物的總播種面積，TN、TP、NH3-N 流失系數分別為0.225、0.016、0.016 kg/hm2。

2）作物秸稈

秸稈的面源污染物負荷排放量=秸稈污染物的產生量×秸稈面源污染物排放系數。其中，秸稈污染物的產生量=作物產量×秸稈與作物產量比值×秸稈產污系數。青海省主要農作物包括小麥、玉米、豆類、薯類、油料作物。各類作物秸稈的TN、TP、COD產污系數參考該地區以往研究成果[15]，小麥、豆類、玉米、薯類和油料作物對應的秸稈與作物產量比值分別為0.97、1.03、1.71、0.61 和3.0。

青海省秸稈資源利用主要以秸稈能源化、飼料化、秸稈還田、食用菌基料為主，未被利用的秸稈主要包括未收集與棄置亂堆的部分，其中未收集部分可假定為還田處理。本研究忽略能源化、飼料化、食用菌基料等利用方式的排污。作為肥料還田時的COD、TN、TP 排放系數分別為20%、10%和5%，棄置亂堆類秸稈的COD、TN、TP 排放系數均為50%[15]。秸稈利用現狀比例參考已有研究成果[15]，秸稈能源化、過腹還田、食用菌基料、秸稈還田、棄置亂堆量占秸稈總產量的比例分別為17%、38.8%、1.76%、27.64%、19.41%。

2.1.3 畜禽養殖業源

畜禽養殖業污染物的產生量和排放量均采用《手冊》中的產、排污核算法計算[13]。青海省規模化養殖場和養殖專業戶的排污系數參考農業污染源產、排污系數手冊中的畜禽養殖排污系數。由于不同養殖處理糞便的方式、配套措施、飼養環境有所差別，因此排放系數的影響因素各異。本研究假設馬、驢、騾均為放養，其他畜禽養殖方式參考文獻[15]中的青海省畜禽養殖方式構成比例。《手冊》中只給出了規模養殖場和養殖戶的產、排污系數，未區分放養和散戶，本研究中散戶產、排污系數參考養殖專業戶的調查結果取值，放養產、排污系數參考規模養殖場和養殖戶的平均值。豬、肉牛、家禽的飼養量為當年的出欄量，奶牛、羊、馬、驢、騾的飼養量為年末存欄量。馬、驢、騾的污染物產污系數及排放系數參考文獻[15]。

2.2 冷熱點分析

冷熱點分析是一種空間聚類方法，可展現指標的高值和低值空間聚集分布規律，并彌補全局空間自相關和自然斷點分級對空間特征分析的不足，已應用于生態系統服務價值空間異質性及面源污染空間分布格局研究中。具體計算方法參考文獻[16]。

利用ArcGIS 冷熱點分析工具，在冷熱點分布圖屬性表中生成具有統計學意義的Z值和P值。按照Z值劃分出3 個熱點區、3 個冷點區、1 個不顯著區。劃分依據為一級冷點區（Z<-2.58），即99%置信區間；二級冷點區（-2.582.58），即 99%置信區間；二級熱點區（1.96

3 結果與分析

3.1 面源污染時間變化

2018 年，TN、TP、COD、NH3-N 的排放量分別為2 204.11、301.42、48 716.09、544.33 t/a，TN、COD、NH3-N 排放量比2010 年增加了5.3%、8.4%、10.4%，TP 排放量比2010 年減少了7.2%（表1）。由圖2 可知，2010—2018 年，來自種植業污染源的TN、TP、COD、NH3-N 排放量分別降低了18.39%、9.8%、22.7%、0.24%，主要原因是隨著綠色高效種植技術的推廣，區域內種植業污染排放量顯著降低。來自畜禽養殖業污染源的TN、COD、NH3-N 排放量分別增加了9.65%、11.29%、15.91%，而TP 排放量降低了8.61%。其中，牛、羊養殖是畜禽養殖業污染中最主要的污染源，在TN、TP、COD、NH3-N的總排放量中，牛和羊養殖業的貢獻率分別為49.89%和15.50%、36.89%和23.95%、63.14%和9.46%、33.67%和17.30%。來自農村生活污染源的TN、TP、NH3-N 排放量分別增加了3.42%、2.69%、3.08%，COD 排放量降低了0.35%。整體來看，流域面源污染與產業發展結構密切相關，研究區TN、COD、NH3-N 排放量呈增加趨勢，TP 排放量減小，農業面源污染排放量總體呈增長趨勢，其中TN 排放量是TP 的7 倍，以往研究也指出TN 與TP 污染負荷量之比在5～10 之間[17]。

表1 2018 年研究區不同控制單元農業面源污染排放量及貢獻率Table 1 Emissions and contribution rate of agricultural non-point source pollutants from different control units in the study area in 2018

圖2 研究區2010—2018 年農業面源污染物TN、TP、COD、NH3-N 排放量變化Fig.2 Changes in emissions of agricultural non-point source pollutants TN, TP, COD and NH3-N in the study area from 2010 to 2018

3.2 面源污染空間分布

表1 為2018 年16 個子單元各類污染物排放量及貢獻率。從污染源結構來看，排放貢獻率由高到低依次為：畜禽養殖業＞農村生活＞種植業，畜禽養殖污染對TN、TP、COD、NH3-N 的排放貢獻率分別為73.54%、79.55%、78.20%、59.78%，農村生活對TN、TP、COD、NH3-N 的排放貢獻率分別為17.65%、13.79%、21.54%、39.77%，種植業對TN、TP、COD、NH3-N 的排放貢獻率分別為8.81%、6.66%、0.27%、0.45%，研究區的首要污染源為畜禽養殖業。就面源污染指標而言，COD 是研究區的首要污染物，占總排放量的比例為94.09%，TN、TP、NH3-N 占總排放量的比例分別為4.26%、0.60%、1.05%。這與以往研究[15]結論一致。鑒于此，研究區農業面源污染治理應將重點放在畜禽養殖業上，尤其應重點關注COD 的減排，加強散戶畜禽廢污水中COD 的去除。

從空間分布來看，位于湟水干流下游的西鋼橋、橋頭橋控制區農村人口多、農業畜牧業發達，由此帶來的面源污染排放量較大。西鋼橋子單元污染排放總量最高，TN、TP、COD、NH3-N 排放量分別為558.61、77.91、11 725.96、119.51 t/a。因此，靠近西鋼橋區域的農業面源污染不容忽視。西寧四區位于市區，經濟發達，人口稠密，隨著城市化建設的加快，農業種植面積及畜禽養殖量減少，農村生活源成為該單元的主要污染源，對應的TN、TP、COD、NH3-N 排放量占比分別為79.02%、73.59%、81.81%、88.33%。

在鄉鎮尺度上對2010 年和2018 年不同污染物排放強度進行了對比，因4 類污染物排放強度存在差異，排放強度等級劃分也有所不同。由圖3 可知，TN、TP、COD、NH3-N 在2010 年的平均排放強度分別為282.85、44.68、6 037.39、64.84 kg/km2，2018 年的平均排放強度分別為289.74、41.26、6 418.91、66.35 kg/km2。整體來看，TN、COD、NH3-N 排放強度呈增加趨勢，TP 排放強度呈減小趨勢。

圖3 小峽橋斷面控制區TN、TP、COD 及NH3-N 排放強度分布Fig.3 Distribution of TN, TP, COD and NH3-N emission intensity of agricultural non-point source in Xiaoxiaqiao section control area

4 類污染物排放強度分布較為集中，在峽門橋和金灘斷面上游排放強度整體較小，進入西寧城區的新寧橋斷面單元的排放強度整體較高。2010 年，TN 排放強度最高區域主要分布在大通縣良教鄉和石山鄉；2018 年新增了大通縣新莊鎮、塔爾鎮、多林鎮。2010 年，TP 排放強度最高區域主要分布于大通縣多林鎮、塔爾鎮、石山鄉以及湟中縣漢東鄉；2018 年新增了大通縣斜溝鄉和良教鄉。2010 年，COD 排放強度最高區域主要分布于大通縣良教鄉、石山鄉；2018 年新增了大通縣新莊鎮和西寧城中區。2010 年，NH3-N 排放強度最高的區域主要分布于大通縣城關鎮、塔爾鎮、良教鄉、石山鄉、長寧鎮以及湟中縣漢東鄉和多巴鎮，2018 年新增了大通縣多林鎮。以上鄉鎮可作為研究區的污染重點治理區。

3.3 冷熱點格局分析

由于區域間污染物排放強度差異較大，排放強度可能呈一定的空間集聚特征，為了進一步探究研究區面源污染集聚特征，利用冷熱點分析法對2010 年和2018 年的4 類污染物冷熱點空間格局進行分析。由圖4 可知，不同污染物排放強度空間格局呈局部聚集性特征，TN、TP、COD 排放量呈較為明顯的空間溢出效應，DT2、DT3、DT4 區域表現為空間連片的集聚性污染。TN、TP、COD 排放量熱點區主要分布在大通縣的橋頭橋（DT2、DT3）及新寧大通橋（DT4）區域，冷點區主要分布在海晏縣的金灘（HB）及互助土族自治縣的三其橋（HHZ）區域的部分鄉鎮。NH3-N 排放量熱點區主要分布在湟中縣的西鋼橋（HZ2）、新寧大通橋（DT4）、西寧城東區（XNN4）部分鄉鎮，冷點區分布范圍與TN、TP、COD 一致，但涉及鄉鎮面積較大。主要原因是大通縣牛羊養殖量較大，種植業較為發達；湟中縣的西鋼橋區域位于西寧人口聚集區，經濟發達，污染排放量較多，互助縣種植業較為發達，近年來化肥零增長政策驅動、種植結構調整、經營方式轉變使得種植業污染治理取得一定成效；海晏縣地廣人稀，單位面積的化肥施用量、畜禽養殖量和農作物種植面積均較低，承載污染負荷能力相對較強，該區域污染程度差異性較小。其他地區污染物排放強度差異不大，未能形成明顯的聚集特征，為不顯著區。

圖4 小峽橋斷面控制區TN、TP、COD 及NH3-N 排放量的冷熱點空間分布Fig.4 Spatial distribution of TN, TP, COD and NH3-N hot and cold spots of agricultural non-point source pollution in Xiaoxiaqiao section control area

整體來看，區域污染物排放強度呈輕微增加趨勢，但局部地區污染聚集程度有所下降，熱點區面積減少，冷點區面積增加。盡管整體上污染物排放量和排放強度有所增加，但隨著生態文明建設的推進，各地區污染物得到治理，局部地區污染程度的差異性有所降低，聚集程度減弱。

4 討 論

近年來，農業面源污染防控已成為我國農業工作的重點，由于受特定地域的自然條件、地形地貌、產業結構等多因素的綜合影響，農業面源污染產生和遷移具有不同的分布特征，污染關鍵源區也不同。基于區域異質性的農業面源污染定量解析及空間格局研究更有利于區域污染治理策略的制定。

面源污染定量估算是污染特征解析的基礎，關于農業面源污染估算方法較多，為規范排放源產、排量核算方法，統一產、排污系數，2021 年6 月生態環境部編制的《手冊》包含了農業源產、排污核算方法和系數。本文采用該手冊核算法對研究區不同污染源排放量進行了核算，核算結果與第二次全國污染源普查[18]、2015 年《中國環境年鑒》數據[19]、黃河流域等相關研究結果一致[20]。《青海省第二次全國污染普查》指出[21]，全省畜禽養殖業各類污染物排放量占農業源排放量的比例高達90%，其中牛羊是畜禽養殖污染中最重要的污染源，這與張藤麗等[22]研究結論一致。

畜禽養殖是湟水流域的首要污染源，因地制宜提出相應的防控措施十分必要。當前青海省畜禽養殖污染物處理的難點主要集中在區域性大量小規模的散養戶。已有數據表明，青海省畜禽養殖業廢水污染物削減率普遍較低，尤其是規模以下畜禽養殖戶的廢水污染物削減率僅為75.22%～86.69%，低于全省平均水平[21]。因此，應加強規模以下畜禽養殖戶的糞污收集、處理、資源化利用水平，建議推廣“分散收集、集中處理”的模式。具體可采用固液分離處理技術降低畜禽排污水COD，其中絮凝分離技術方法簡單、成本低廉，在青海省較為適用[23]。在未來發展中，農牧融合、平衡種植養殖模式有望成為熱點，農村散養的農戶根據周圍土壤與種植業的實際承載量合理布局畜禽的養殖規模，配套糞污處理設施，讓畜禽的糞便和養殖污水經過無害化處理后再次還田利用，真正實現種養良性生態循環[24]。

5 結 論

1）從時序變化來看，2010—2018 年研究區來自種植業污染源的排放量減小，來自畜禽養殖源和農村生活源的排放量增加；TN、COD、NH3-N 排放量及排放強度總體呈增加趨勢，TP 減少。

2）從空間變化來看，4 類污染物排放強度分布比較集中，在峽門橋和金灘斷面上游單元整體較小，北川河支流從峽門橋斷面開始進入到新寧橋斷面單元整體較高；從污染源結構來看，排放貢獻率為畜禽養殖業源＞農村生活源＞種植業源；就面源污染指標而言，COD 是研究區的首要污染物。

3）從冷熱點空間格局來看，4 類污染物冷熱點空間格局呈局部集聚性分布特征，區域污染物排放強度整體呈輕微增加趨勢，但局部地區污染程度的聚集程度有所減弱。

（作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突）