黃河流域農業農村氮流時空分布特征及演化規律研究

張 弼，龐愛萍，李春暉

1.中共寧夏回族自治區委員會黨校（寧夏行政學院），寧夏 銀川 750021

2.中共南京市委黨校，江蘇 南京 210046

3.北京師范大學環境學院，北京 100875

得益于氮肥的發明，人類歷史上第一次獲得足夠的食物來維持不斷增長的人口，并滿足不斷變化的飲食結構.然而，活性氮大量流失到環境中，會引發酸雨、霧霾、富營養化、溫室效應和平流層臭氧消耗等一系列生態環境問題.此外，過量氮不僅破壞生態系統的營養平衡，還可能因親氮和疏氮物種之間的競爭而導致生物多樣性喪失[1-2]，進而影響人類和生態系統的健康.考慮到糧食需求、農業實踐和能源利用的預期趨勢，人為活動導致的氮通量還將會持續增加[3].各國在緩解氮危機上投入了數十億美元，但由于40 年來農業集約化積累的遺留氮(氮剩余)導致水質改善時間的滯后性，以水質惡化為代表的氮危機形勢依然嚴峻[4].在我國，氮污染是多地產生面源污染的主要原因之一[5-6].

氮流是指氮素在不同系統的轉化和移動過程，農業農村系統與自然系統在不同時空尺度上存在頻繁的氮交換，直接或間接地影響到氮排放過程，分析以上兩個系統內的氮流時空特征及演化規律有助于從源頭精準定位氮污染問題.目前國內外已有大量研究評估了不同系統的氮循環過程，并對自然和人為活動等不同氮流路徑進行了定量分析[7].Sokka 等嘗試將產業經濟學中物質流分析的思想[8]引入氮素評估和氮流分析中，有效整合了氮素“生產-消費-排放”的縱向流動過程[9].多數研究在改進現有氮流模型的基礎上，嘗試從不同角度闡釋氮流的現狀和歷史變化，并評估人類活動造成氮損失量和閾值[10-14].物質流分析方法不僅可以定量反映各類經濟活動對氮循環全過程的依賴，還有利于采取更加有針對性的手段對氮素不同使用過程進行有效調控.然而，物質流分析法缺少對污染元素空間分異性的闡釋，無法在空間上提供氮減排策略[15-16].3S 技術(遙感、全球定位系統和地理信息系統)的發展推動了不同區域內氮素空間分布格局和演化規律的研究，可以借鑒該技術對農業農村高風險區進行有針對性的管理.

黃河流域是我國重要的經濟地帶和生態安全屏障[17]，流域污染問題備受關注，農業農村面源污染已經成為黃河流域水質惡化的重要原因[18-19].已有研究基于模型模擬的方法估算特定年份面源污染負荷，并對整個流域的污染風險進行評價[18]，多數研究主要集中在黃河子流域[19]、所流經河段[20]或特定的省份[21].目前，針對黃河流域農業農村污染問題研究缺少系統性和歸納性的研究成果.在黃河流域生態保護和高質量發展大背景下，理清黃河流域氮流時空變化特征及演化規律，可為黃河流域及區域農業農村污染，尤其是面源污染防治提供有效參考.基于此，本研究采用多學科融合的方法，綜合空間化技術，將物質流分析方法的“過程”性在“空間”上進行延伸，分析1949-2022 年黃河流域農業農村系統氮流狀況，并刻畫其時空演變圖譜，以期為黃河流域氮素危機的治理提供決策依據.

1 研究區概況及研究方法

1.1 研究區概況

黃河發源于青海省巴顏喀拉山脈，橫跨我國東部、中部和西部3 個區域，流經9 個省區.黃河流域指黃河水系從源頭到入海所影響的地理生態區域，在寧夏回族自治區、陜西省、山西省、甘肅省、河南省、青海省、內蒙古自治區、山東省和四川省9 個省區的面積占比分別為99.01%、64.65%、61.86%、36.18%、22.11%、21.27%、13.17%、8.62%和3.55%.黃河流域的地勢西高東低，西部河源地區平均海拔在3 000 m 以上，由一系列高山組成；中部地區海拔在1 000~2 000 m 之間，為黃土地貌，水土流失嚴重；東部主要由黃河沖積平原組成.近些年，黃河流域水環境質量大幅改善，工業污染基本得到有效管控，但是個別支流河段水質差、水環境隱患多等問題依然突出.陶園等[18]根據2017 年我國第二次污染普查數據估算出黃河流域總氮排放量為18.5×104t，其中農業農村源排放9.76×104t，占總排放量的52.7%.單就化肥而言，2012-2021 年黃河流域單位面積平均施肥量為325 kg/hm2，遠高于發達國家規定的最大值(225 kg/hm2)，以及我國規定的最大值(250 kg/hm2).農業農村污染已發展成為黃河流域環境污染的重要原因.

1.2 測度方法

研究分為兩大部分：一是高風險區識別，基于“3S”技術識別黃河流域農業農村污染高風險區(以氮徑流的空間差異來表示)；二是氮流路徑分析，采用物質流分析手段測度黃河流域農業農村種植和消費系統的氮素流動，以及系統和環境的氮交換過程.

1.2.1 高風險區識別

氮素隨徑流遷移出土壤進入地表水的過程形成氮徑流損失，一般用氮徑流系數來表示面源污染風險的高低.為了獲取該系數，該研究以ArcGIS 為平臺，采用裁剪、柵格轉換、DEM(數字高程)轉換等空間分析方式，將原始層的數據轉化為分辨率(100 m)相統一的因子層；采用EU-27 方法[16]對因子層的每個單元格進行賦值.例如，土地利用數據中如果柵格k的類型為草地，那么該柵格被賦值為0.25，如果該柵格為其他類型，那么該柵格被賦值為1；通過柵格運算對指標層進行計算，最后得出具有空間信息的氮徑流因子.具體的操作過程和參數賦值見圖1.值得注意的是，每個像素(100 m)是一個相對獨立的單元格，在每個單元格內，只有在土地利用、坡度、土層深度、土壤類型、降雨和蒸發等環境條件合適的情況下，過量氮素才會以氮徑流的形式被沖刷到地表水中，形成面源污染；否則氮素會被保留在土壤中，后續被作物吸收，或通過反硝化作用進入大氣.

圖1 面源污染高風險區識別示意Fig.1 Identification of high risk areas of non-point source pollution

1.2.2 氮流路徑分析

該研究采用物質流分析法計算黃河流域農業農村氮循環過程，包括輸入流、內部流和輸出流.其中，輸入流包括大氣氮沉降、生物固氮和無機氮肥施用；內部流包括糞便和垃圾還田、秸稈還田，農田氮剩余以及農村氮剩余(農村未處置的糞便和垃圾)；輸出流包括作物收獲、農田氨揮發、農村氨揮發、農田氮徑流、農村氮徑流、農田氮淋洗、農村氮淋洗、農田秸稈燃燒、農村污水直排、農田氮存貯和反硝化、農村氮存貯和反硝化等氮流路徑.氮流計算類型可以分為獨立氮流、依賴性氮流和系統平衡氮流.

a) 獨立氮流.通過活動水平和系數相乘得到，包括大氣氮沉降〔見式(1)〕、無機氮肥施用〔見式(2)〕、生物固氮〔見式(3)〕、秸稈還田〔見式(4)〕、秸稈燃燒〔見式(5)〕、糞便和垃圾還田〔見式(6)～(8)〕、作物收獲〔見式(9)〕和污水直排〔見式(10)〕.

式中：FAD為大氣沉降氮量，kg/a；λDry和λWet分別為大氣干和濕沉降系數，kg/(hm2·a)；AFarmland為耕地面積，hm2.

式中：FIF為無機氮肥用量，kg/a；PNfertilizer、PCfertilizer分別為氮肥和復合肥用量，kg/a；λCfertilizer為復合肥中的氮含量，%.

式中：FBF為生物固氮量，kg/a；λBean、λRice和λDryland分別為豆類、水稻和旱地作物固氮系數，kg/(hm2·a)；ABean、ARice和ADryland分別為豆類、水稻和旱地作物的種植面積，hm2；i為旱地作物的種類.

式中：FRS為秸稈還田氮量，kg/a；λStrawreturning為秸稈還田系數；μStraw為秸稈中的氮含量，kg/kg；θ為谷草比；PGrain為作物籽粒收獲量，kg/a；j為作物種類.

式中：FRS為秸稈燃燒氮量，kg/a；λStrawburning為秸稈燃燒系數.

式中：FRE為有機氮肥施用量，kg/a；FEG為糞便和垃圾中含氮量，kg/a；λExcrementreturning為糞便和垃圾的還田系數；λExcrement、λGarbage和λExcrement′分別為居民糞便、居民垃圾和日均畜禽糞便產生量，kg/d；μExcrement、μGarbage和μExcrement′分別為居民糞便、居民垃圾和畜禽糞便中的氮含量，kg/kg； dayBreeding為畜禽飼養周期，d；k為畜禽養殖的種類；PSale和PStock為畜禽出欄和存欄量，頭或只.

式中：FCH為作物收獲氮量，kg/a；μGrain為籽粒含氮系數，kg/kg.該研究籽粒指作物有效產出部分，包括糧食類、水果和蔬菜.

式中：FRD為農村直接排放污水中的氮量；λSewage為污水產生量，kg/d；μSewage為污水中的氮含量，kg/kg.

式(1)～(10)中參數涉及的活動水平數據，包括耕地面積、農村人口、氮肥和復合肥施用量、作物種植面積、作物收獲量、畜禽出欄量和存欄量，均來自1979-2022 年黃河流域9 省區(寧夏回族自治區、陜西省、山西省、甘肅省、河南省、青海省、內蒙古自治區、山東省、四川省)統計年鑒(http://www.stats.gov.cn)，部分統計年鑒和統計指標存在缺失，缺少的數據通過中國經濟社會大數據研究平臺(https://data.cnki.net/NewHome/index)和數據擬合的方式進行補充.另外，收集到的省域尺度的數據乘以黃河流域在每個省份所占的面積比例，得出黃河流域相關數值.

涉氮參數主要來自公開發表的文獻和書籍等，具體為生物固氮系數[22]、日均糞便產生量、糞便含氮量、畜禽飼養周期、糞便還田系數、污水產生量和污水中氮含量[23-24]、復合肥中的氮含量(http://www.redsifang.com/news_show)、大氣沉降系數[25-26]、垃圾含氮量和日均垃圾產生量[27]、作物含氮系數[28]、秸稈含氮量[29]、秸稈還田系數、谷草比和秸稈燃燒系數[30].

b) 依賴型氮流.通過獨立氮流推導而來，主要包括農田氮徑流〔見式(11)~(12)〕、農村氮徑流〔見式(13)~(14)〕、農田氮淋洗〔見式(15)〕、農村氮淋洗〔見式(16)〕、農田氨揮發〔見式(17)〕和農村氨揮發〔見式(18)〕.

式 中：FFR為 氮 徑 流 量，kg/a；λRunoあ為 氮 徑 流 系 數；FFsurplus為農田剩余氮量，kg/a.

式中，FRsurplus為農村未處置的糞便、垃圾和污水的含氮量，kg/a.

式中：FFL為農田氮淋洗量，kg/a；λLeaching為氮淋洗系數.

式中：FRL為農村氮淋洗量，kg/a；λLeaching為氮淋洗系數.

式中：FFA為通過農田氨氣揮發的氮量，kg/a；λVolatilization和γVolatilization分別為無機氮肥和有機氮肥的氨揮發系數.

式中：FRA為通過農村氨氣揮發的氮量，kg/a；δVolatilization為農村氮剩余的氨揮發系數.

式(11)~(18)中參數涉及的氨揮發系數來自文獻調研[31-34]，氮徑流和氮淋洗系數計算過程中涉及的空間化參數包括土地利用類型、土壤類型、高程以及降雨和蒸發等氣象數據，來自在線數據庫(http://www.globallandcover.com/GLC30Download/index.aspx、http://westdc.westgis.ac.cn、http://www.jspacesystems 和http://data.cma.gov.cn).

c) 系統平衡氮流.包括隱形氮流和存貯在系統中的氮流，是平衡系統內所有氮流后的綜合結果.如存貯在土壤中的氮和通過反硝化作用回到大氣中的氮，二者隸屬不同途徑，但這兩部分一直處于動態變化過程，受施入土壤中氮肥的補償，部分被作物所利用，部分則通過反硝化作用進入大氣，現有的手段很難對其精準監測，根據總量平衡的原理，計算這兩部分總和.系統平衡氮流包括農田氮存貯和反硝化〔見式(19)〕以及農村氮存貯和反硝化〔見式(20)〕.

式中，FFS+FD為農田氮存貯和反硝化總量，kg/a.

式中，FRS+RD為農村氮存貯和反硝化總量，kg/a.

1.3 不確定性分析

該研究基于物質流分析來計算各氮流路徑，不確定性主要與參數的質量和可靠性有關.采用蒙特卡洛模擬方法來定量檢驗物質流分析中參數的敏感性，并評估參數輸入對結果的不確定性和可變性[35-36].通過Crystal Ball 工具從參數輸入分布(三角形分布、正態分布和均勻分布)中隨機選擇值來生成結果范圍，進而評估結果的不確定性范圍.

2 結果與討論

2.1 黃河流域氮素流動路徑及熱點分析

圖2 為1962 年、1992 年和2022 年黃河流域農業農村氮流路徑，從農田氮輸入流(大氣氮沉降、生物固氮、無機氮肥、糞便和垃圾還田、秸稈還田)來看，1962 年進入農田的氮量為10.35×108kg，主要來源為糞便還田和生物固氮，分別為7.18×108和2.44×108kg，二者占比達93%；1992 年進入農田的氮量為31.99×108kg，是1962 年的3.1 倍，其中糞便還田氮量和生物固氮量沒有發生太大的變化，30 年內二者僅增加了15%，無機氮肥和大氣氮沉降的輸入量增幅較大，分別為16.24×108和3.65×108kg，二者占比達62%；2022 年進入農田的氮量為48.54×108kg，是1992 年的1.52 倍，無機氮肥施用量和大氣氮沉降量持續增加，占農田全部氮素來源總量的66%，生物固氮量和糞便還田氮量未發生太大變化.受秸稈政策的影響，秸稈還田氮量由1992 年的1.03×108kg 增至2022 年的5.39×108kg.

圖2 1962 年、1992 年和2022 年黃河流域農業農村氮流路徑Fig.2 Agricultural and rural nitrogen flow pathways in the Yellow River Basin in 1962, 1992 and 2022

從農田氮輸出流(作物收獲、存貯和反硝化、氨揮發、氮淋洗和氮徑流)來看，作物的收獲氮量逐年增 加，1962 年、1992 年 和2022 年分別為1.81×108、7.68×108和18.42×108kg，相應的氮素利用率(作物收獲的氮輸出與農田氮輸出的比值)分別為17%、24%和38%.存貯和反硝化是黃河流域氮流失的主要部分，1962 年、1992 年和2022 年分別占耕地氮輸出流的51%、47%和36%，這部分氮素不斷和環境發生頻繁的氮交換作用，一部分通過反硝化作用回到大氣中，另一部分暫時存貯在土壤中，后續還可能被作物所利用.Xing 等(2002 年)[37]對我國大陸地區氮素投入與支出進行了評估，認為通過氨揮發進入大氣的氮量約占氮輸出總量的12.7%.該研究中氨揮發約占農田氮輸出流的9%~14%，這部分損失不僅降低了氮素利用率，而且還會造成大氣氮沉降、霧霾和溫室效應等生態環境問題.邱建軍等(2008 年)[38]認為從氮素的支出途徑來看，通過氮淋洗流失的氮量占總輸出的15%，略高于該研究中12.3%的占比.

從居民和養殖區的氮流路徑(糞便和垃圾還田、污水直排、氮徑流、氮淋洗、氮存貯、反硝化和氨揮發)來看，糞便和垃圾還田是農村氮的主要去向，隨著無機氮肥的施用，該比例有所下降，1962 年、1992 年和2022 年分別為99%、72%和71%.未還田的糞便和垃圾中的氮素通過各種路徑進入到大氣、地表和地下水中.對比農田，農村的流失總量較小，如2022 年農村氮徑流為0.06×108kg，占系統氮徑流總量的6%.從物質流循環的角度來看，農村的糞便和垃圾等含氮物質不能以有機肥的形式進入農田，為了保障糧食產量，農民會選擇追加更多的無機氮肥，造成氮素的流失和浪費.在農業生產中推行化肥減量增效和畜禽糞污資源化利用能夠增加有機肥使用量，有效降低過量施肥帶來的危害，對推動農作物穩產增收，產業提質增效具有重要意義[39].另外，相對于廣闊的農田，農村面積較小，單位面積氮排放量較高，在區域尺度上仍有面源污染風險.

圖3 為1949-2022 年黃河流域農業農村氮流熱點分布.1978-2022 年無機氮肥施用以及農田氮存貯和反硝化過程均高于5×108kg，是黃河流域農業農村氮流的兩個路徑，大量的氮素通過存貯和反硝化的形式進入到環境中.2016 年之后隨著農業農村環境政策的實施，無機肥的用量不斷下降，通過存貯和反硝化流失的氮量也隨之降低，但是二者仍是氮素流動最活躍的區域.

圖3 1949-2022 年黃河流域農業農村氮流熱點分布Fig.3 Distribution of hot spots of agricultural and rural nitrogen flow in the Yellow River Basin from 1949 to 2022

作物收獲以及糞便和垃圾還田是另外兩個熱點路徑.新中國成立初期受自然災害的影響，作物收獲氮量波動明顯，但總體處于不斷上升的趨勢，1981 年超過5×108kg，而后不斷增加，2022 年增至18.42×108kg.糞便和垃圾還田路徑氮量受農民施肥保肥習慣的影響，呈現較為復雜的態勢，1949-1977 年逐年增加，由5.34×108kg 增至9.72×108kg.隨著無機氮肥的引入，糞便和垃圾還田氮量則呈現斷崖式下降，而后在環境政策的影響下升至2005 年的12.14×108kg.2005年之后，隨著畜禽養殖模式以及農村人居環境整治等政策的影響，糞便和垃圾還田量又開始減少，2022 年比2005 年降低了28%.

農田中的大氣氮沉降、氨揮發和氮淋洗也是黃河流域較為熱點的氮流路徑，其變化趨勢較為穩定，且氮流通量較大.例如，2022 年通過氨揮發和氮淋洗流失的氮量為10.16×108kg，占作物收獲量的55%.施肥過程中應采取深施、添加脲酶抑制劑等不同的氨揮發抑制方法減少氮通量.農村氨揮發、氮存貯和反硝化等路徑具有氮流通量較小，單位面積氮通量大的特點，可以通過糞便資源化利用、農村廁所改造、農村污水設施建設等措施來進行管理.

2.2 黃河流域氮排放空間差異及高風險區分析

圖4 為2022 年黃河流域不同省區農田、農村氮剩余量和氮徑流量的分布.其中，陜西省農田氮徑流量最大，占黃河流域農田氮徑流總量的32%；其次為甘肅省和河南省，分別占徑流總量的17%和16%；內蒙古自治區、青海省和四川省的氮徑流量較低，三者之和僅占徑流總量的5%.由于不同省份的種植結構和施肥模式不同，氮剩余量也有所差異，農田系統氮剩余量較高的省份為寧夏回族自治區、河南省和陜西省，其氮剩余量均在500×106kg 以上.受自然條件的影響，氮剩余量與氮徑流量并不存在正比關系，如陜西省的農田氮剩余量是寧夏回族自治區的1.22 倍，但農田氮徑流量是寧夏回族自治區的2.43倍.河南省和甘肅省具有相似的氮徑流量，但是前者的氮剩余量是后者的1.69 倍.不同省份農村氮徑流量差別較大，山西省、陜西省、甘肅省和河南省農村氮徑流量較大，占黃河流域農村氮徑流總量的76%.黃河流域地域遼闊，不同區域經濟和自然條件具有較大的差異，因此應因地制宜地采取農業農村污染治理措施.

圖4 2022 年黃河流域氮排放空間差異Fig.4 Spatial differences of nitrogen emissions in the Yellow River Basin in 2022

由圖5 可知：黃河流域有59%的區域不符合氮徑流發生的自然條件；19%的區域存在輕微的氮徑流，1%~5%的氮剩余將會流失到附近地表水中，分布在黃河流域中部地區；16%的區域存在一定水平的氮徑流現象，5.1%~26%的氮剩余會流失到附近地表水中，主要集中在黃河流域中南部地區；約有7%的區域存在嚴重的氮徑流現象，27%~45%的氮剩余會流失到附近的地表水中，主要分布在甘肅省的最南部和東南角部分區域、陜西省的最南部和山東省東部區域.對于氮素徑流高風險區，除了減少氮肥的施用、增加糞便還田等，還需要進一步建立緩沖帶、人工濕地和休耕等更加針對性的空間管控措施.

圖5 2022 年黃河流域氮徑流系數的空間差異Fig.5 Spatial difference of nitrogen runoff coefficient in the Yellow River Basin in 2022

2.3 黃河流域氮輸入與流失特征分析

從1949-2022 年黃河流域農業農村系統氮素輸入路徑的占比(見圖6)來看，黃河流域的氮素輸入模式發生了很大的改變.1978 年前系統內氮素輸入的主要路徑為糞便還田、生物固氮和大氣氮沉降.在新中國成立初期，畜禽養殖在整個農業體系中處于補充地位，人畜糞便完全能夠被農田消納，甚至還會出現糞肥不能滿足農業生產需要的情況[40]，相應地，這一時期人畜糞便對環境的影響處于較低水平.1949-1957 年間，糞便還田氮量占全部氮輸入總量的72%，其次是生物固氮量，同期平均占比為26%.而后受化石燃料燃燒等因素的影響，氮化物逐漸在大氣中積累并向陸地和水域沉降，成為農田氮素的部分來源.1958-1978 年間，糞便還田、生物固氮和大氣氮沉降的氮輸入路徑占比分別為69%、20%和10%.1978 年以來，無機氮肥逐漸成為農田氮素的主要來源.1979年無機氮肥占氮輸入總量的32%，而后以每年1.2%的速度增加，到1999 年，該比例提升至54%.2000-2014 年間，無機氮肥的占比穩定在52%~55%之間.從2014 年開始，黃河流域化肥減量行動初見成效，無機氮肥的占比持續降至49%，但是其施用量依然處于高位.1978 年以來，受無機氮肥大量使用、農村環保投入不足以及農村勞動力轉移和結構性短缺等影響，堆肥在農村地區日漸稀少，黃河流域糞便還田路徑占比由1979 年的40%持續降至18%.

圖6 1949-2022 年黃河流域農業農村系統氮輸入路徑占比Fig.6 The proportion of nitrogen input pathways in agricultural and rural areas of the Yellow River Basin from 1949 to 2022

圖7 為1949-2022 年黃河流域農業種植系統的氮輸入量、有效氮輸出量和氮素向環境的流失量.由圖7 可見，系統的氮輸入量呈先升后降的趨勢，每個階段特點不同.1949-1977 年和1978-2014 年系統氮輸入量的增長率分別為1.7%和4.3%，2015 年比1949 年和1977 年分別增加了3.59 和6.83 倍.2015年后氮素輸入量以每年1%的幅度下降，2022 年較2015 年減少了7.2%.有效氮輸出量(作物收獲)隨著氮輸入的增加也在不斷增加，2015 年后隨著氮輸入量的不斷減少，有效氮輸出量(作物收獲)不受影響，且能夠保持2%的增長水平.巨曉堂等(2014)認為在過量施肥的地區，通過增加氮肥投入不僅不會增產，還會加重污染，進一步增產依賴于生產過程優化農藝措施[41]，黃河流域農業產量的持續增加說明黃河流域的農藝措施和氮素利用都有一定水平的提升.2015年后，氮素流失量(存儲)也逐年下降，2022 年比2015 年減少了15.55%，但是每年仍有30.12×108kg氮素流失到大氣、水體和土壤中，是當年作物收獲氮量的1.64 倍，氮素損失率高達62.05%.系統通過氮徑流和氮淋洗向水體流失和通過氨揮發向大氣流失具有兩個明顯的特征：一是二者具有相似的數值，在2005 年前二者的流失量之和是有效氮輸出量(作物收獲)的2 倍.黃河流域在作物收獲量持續增加的情況下，氮素流失量也較為驚人，不僅造成嚴重的污染，也是構成環境“活性氮”問題的重要過程之一[42]；二是受氮輸入量的影響，系統向水體和大氣的氮流失過程具備相似的規律，2015 年后隨著氮輸入量的減少和有效氮輸出量的增加，氮流失量減少的幅度較大，如2022 年系統向水體和大氣的氮流失量分別比2015 年減少了12%和13%，但是依然處于高位.

圖7 1949-2022 年黃河流域農業農村系統的氮輸入和流失量Fig.7 Nitrogen input and loss in agricultural and rural systems in the Yellow River Basin from 1949 to 2022

2.4 不確定性分析

通過Crystal Ball 工具中的蒙特卡洛方法來評估該研究中數據的不確定性，所選參數對結果的不確定性能控制在20%以下(見表1).涉氮參數對作物收獲的不確定性主要來自水稻、豆類、小麥和玉米的含氮系數；涉氮參數對氮流失的不確定性主要來自水稻含氮系數、大氣氮沉降系數、牛糞氮含量和牛糞日均產 生量.

表1 參數對結果的不確定性和變異性Table 1 Uncertainty and variability of parameter to the results

3 結論與建議

a) 新中國成立以來，黃河流域作物收獲量不斷增加，氮素流失量不斷減少，2022 年比2015 年減少了15.55%，但是每年仍有30.12×108kg 氮素流失到大氣、水體和土壤中，是當年作物收獲氮量的1.64 倍，氮素損失率高達62.05%.在推動無機肥進一步減量的同時，還應積極推動有機肥的施用，切實提升氮素利用率.

b) 1978 年之前，系統內氮素輸入的主要路徑為糞便還田、生物固氮和大氣氮沉降.改革開放之后，無機氮肥用量迅速攀升，1979-1999 年間以每年1.2%的速度增長，此時無機氮肥占農田氮素輸入總量的54%，而后該占比穩定在52%~55%之間.從2014 年開始，黃河流域氮素輸入量以每年1%的幅度下降，2022 年較2015 年減少了7.2%.有效氮輸出量(作物收獲)不斷增加，2015 年后在氮素輸入量不斷減少的情況下，依然能夠保持年均2%的增幅.黃河流域在提升氮素利用水平上得到了極大的提升，但是還需要對氮輸入不同路徑的結構占比進行優化，同時有針對性地對氮流失過程進行調控.

c) 農業農村污染來源存在著明顯的區域差異，59%的區域不具備徑流的條件，面源污染高風險區占黃河流域總面積的7%，在該區域中有27%~45%的氮剩余會直接流失到地表水中.2022 年黃河流域農村平均氮徑流量僅占系統氮徑流總量的6%，由于我國農村污水處理設施的建設落后于農業氮肥減量措施，預計該比例還會持續上升，由此可能會發生局部的水污染.因此在因地制宜制定農業面源控制和管理戰略，持續推進化肥減量、糞便還田和農村污水治理的同時，更需要在高風險區構建生態溝渠、人工濕地、生態濾池等緩沖帶來削減氮流失.