長江中下游城市群農業面源污染氮排放評價及調控

賴　敏，王偉力，郭靈輝

(1.清華大學環境學院，北京　100084； 2.國家海洋局第三海洋研究所，福建廈門　361005；3.河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作　454000)

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·技術方法·

長江中下游城市群農業面源污染氮排放評價及調控

賴敏1※，王偉力2，郭靈輝3

(1.清華大學環境學院，北京100084； 2.國家海洋局第三海洋研究所，福建廈門361005；3.河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作454000)

基于清單分析法和排污系數法，對長江中下游城市群農業面源污染氮排放現狀進行了評價，并運用靈敏度分析和情景分析方法，模擬和比較了不同調控方案對區域未來氮排放變化的影響。研究結果表明， 2011年長江中下游城市群4種污染源向水環境排放的氮總量共計128.27萬t，其中，農業種植和畜禽養殖的排放比例分別為58.92%和33.53%，是該區農業面源污染的主要氮污染源。如果不加大對面源污染的治理力度， 2011～2020年和2020～2030年長江中下游城市群農業面源污染氮排放量將分別增加16.29%和18.78%； 如果采取相關減排措施， 2020年和2030年4個城市群的農業面源污染氮排放量將分別比2011年削減15%和25%，并有利于實現區域農村經濟增長與環境健康發展的雙重目標。建議今后全區農業面源污染氮排放調控的重點在于逐步削減肥料投入、合理優化用肥結構、控制畜禽養殖規模擴張以及促進專業化養殖畜禽廢物循環利用等，主要控制地區包括武漢城市圈內的潛江市、孝感市、黃岡市和鄂州市，長株潭城市群內的長沙市和湘潭市，鄱陽湖生態經濟區內的南昌市和鷹潭市，以及皖江城市帶內的六安市和合肥市。

農業面源污染氮排放調控長江中下游城市群

0　引言

隨著點源污染得到逐步治理，農業面源污染已成為水環境污染特別是水體富營養化的主要來源[1]。在美國，農業生產已成為河流污染的第一污染源，農業面源污染占污染負荷量的2/3； 在荷蘭，來自農業面源的總氮、總磷排放量分別為水環境污染物總量的60%和40%； 在我國，根據《第一次全國污染源普查公報》， 2010年農業污染源的總氮、總磷排放量在全國氮、磷排放總量的所占比例高達57.2%和67.27%[2]。農業面源污染作為區域水環境惡化的主導因素之一，正嚴重威脅城鄉居民的飲水安全與社會經濟的可持續發展，目前已受到社會各界的高度關注[3]。

與點源污染相比，農業面源污染具有隨機性、廣泛性、滯后性、模糊性、潛伏性等特點[4-5]，其形成機理更加復雜，因而給環境污染負荷跟蹤監測、污染物控制及治理工作增加了很大難度[6]。近幾十年來，國內外紛紛展開了對農業面源污染產生來源、現狀特征、變化趨勢以及環境影響等方面的探討，研究既涵蓋了國家[7-8]、區域[9]等中大尺度范圍，也涉及了小流域[10-11]、特定集水區[12]等小尺度地區。由于不同空間尺度下的土地利用狀況、農業生產方式、人口變動特征以及生產生活習慣等存在較大差異，而針對區域層面的研究仍待進一步完善[13]，因此，該研究以長江中下游城市群為例，采用清單分析法和排污系數法，對區域農業面源污染氮排放現狀進行綜合分析和評價，并通過靈敏度分析和情景分析方法，模擬和比較不同調控措施及組合對區域未來氮排放變化的影響。作為我國第三級階梯地勢的核心區域，長江中下游城市群在保護全國生態安全格局和重點流域環境安全中占據至關重要的地位； 作為全國中部崛起戰略的主要實施區，該區亦是未來主要的人口集聚中心和經濟增長極。隨著城鎮化、工業化的快速推進和農業生產活動的進一步發展，這里很可能成為未來社會經濟發展與資源環境約束矛盾激化的典型區域，該研究以長江中下游城市群為研究區域，探究農業面源污染氮排放調控的對策和建議，能為科學制定區域氮負荷減排與綜合控制對策提供理論支撐和技術參考，同時為當地可持續發展問題提供預警性研究。

1　研究區概況

圖1　研究區的地理位置

長江中下游城市群地處我國中部，位于110°24′～119°38′E和26°02′～33°13′N之間，行政區域涉及湖北、湖南、江西、安徽4省的25個地級市和3個省直轄區域，涵蓋武漢城市圈、長株潭城市群、鄱陽湖生態經濟區和皖江城市帶4個城市群，土地總面積26.34萬km2(圖1)。該區處于亞熱帶季風氣候區，地形以沖積平原為主，具有較為優越的農業氣候條件， 2011年糧食產量為5 055.13萬t，占全國糧食總產量的8.85%，糧食單產是全國平均水平的2倍。全區河汊縱橫、湖泊密布，不僅擁有鄱陽湖、洞庭湖兩個全國面積最大的淡水通江湖泊，而且湖泊數量達1萬多個，是我國淡水湖泊分布最稠密的地區。

2　研究方法

2.1數據來源

該研究涉及的肥料使用量、畜禽養殖量、農產品產量、人口數量、水產養殖量以及水產養殖面積等基本統計數據由2012年湖北、湖南、江西、安徽4省(市)統計年鑒和農村統計年鑒獲得，同時，通過對文獻資料進行整理匯總，獲得了氮排放量核算所需的相關參數。在畜禽養殖氮排放量核算中，不同養殖方式下牛、豬、羊以及家禽的糞、尿、污水產生系數及含氮系數取自文獻[14]，各種廢物用于還田、生產沼氣、用作飼料以及未被利用的比例主要參照文獻[9]取值，未被利用廢物的去向及比例、廢物氮移除率以及堆放過程中廢物的流失率來源于文獻[15]。在水產養殖氮排放量核算中，水產品含氮系數來自《中國食物成分表》[16]，生物固氮量參考文獻[15、17]，餌料比采用文獻[18]的推薦值1.8來計算，氮肥投入比例、魚種投放比例以及地表徑流的氮流失率參照文獻[19-20]分別取20%、8.75%和10%，大氣沉降系數采用文獻[21]提供的參數值。在農村生活氮排放量核算中，農村人糞尿產生系數及含氮系數、生活灰水產生系數及含氮系數取自文獻[22-23]，生活污水的處理率和氮移除率來源于文獻[15]。在農業種植氮排放量核算中，除引用上述部分參數外，不同種植廢物的含氮系數、農作物的谷草比及還田比例分別來源于文獻[22]和[24]，人糞尿還田比例來源于魏靜研究結果[25]，流失率和淋失率通過文獻[26]獲得，復合肥的氮、磷(P2O5)、鉀(K2O)養分比取0.325： 0.514： 0.161[14]。

2.2氮排放量計算

采用清單分析法和排污系數法，分別對農業種植、畜禽養殖、水產養殖以及農村生活4個不同污染源的氮排放量進行計算。農業種植氮排放來自于地表水流失和地下水淋失兩部分，畜禽養殖氮排放包括畜禽廢物向水體的直接排放、畜禽廢物經過處理后向水體的排放以及畜禽廢物堆放過程中的地表水流失3部分，水產養殖氮排放主要由養殖過程中的地表徑流流失所導致，農村生活氮排放來自于農村生活污水的直接排放和經過處理后的排放兩部分，具體計算方法見表1。

表1　長江中下游城市群農業面源氮排放量計算

項目計算公式農業種植地表水流失氮量=(有機肥還田氮量+氮肥折純量+復合肥折純量×復合肥含氮系數)×流失率地下水淋失氮量=(有機肥還田氮量+氮肥折純量+復合肥折純量×復合肥含氮系數)×淋失率有機肥還田氮量=畜禽廢物還田氮量+種植廢物還田氮量+農村人糞尿還田氮量+城鎮人糞尿還田氮量畜禽廢物還田氮量=畜禽養殖量×廢物產生系數×廢物含氮系數×畜禽廢物還田比例種植廢物還田氮量=農產品產量×谷草比×廢物含氮系數×種植廢物還田比例農村人糞尿還田氮量=農村人口數量×農村人糞尿產生系數×農村人糞尿含氮系數×農村人糞尿還田比例城鎮人糞尿還田氮量=城鎮人口數量×城鎮人糞尿產生系數×城鎮人糞尿含氮系數×城鎮人糞尿還田比例畜禽養殖直接排放氮量=未利用廢物氮量×直排比例經處理后排放氮量=未利用廢物氮量×(1-直排比例)×廢物處理率×(1-氮移除率)地表徑流流失氮量=未利用廢物氮量×(1-直排比例)×(1-廢物處理率)×流失率未利用廢物氮量=畜禽養殖量×廢物產生系數×廢物含氮系數×(1-還田比例-沼氣比例-飼料比例)水產養殖地表徑流流失氮量=(水產養殖氮輸入量-水產品氮量)×流失率水產養殖氮輸入量=生物固氮量+水產品氮量×(餌料比+氮肥投入比例+魚種投放比例)+養殖面積×大氣沉降系數水產品氮量=水產養殖量×水產品含氮系數農村生活直接排放氮量=生活污水氮量×直排比例經處理后排放氮量=生活污水氮量×污水處理率×(1-氮移除率)生活污水氮量=農村人口數量×廢物產生系數×人糞尿含氮系數×(1+灰水氮產生系數)

3　調控因子分析

3.1靈敏度分析

運用靈敏度分析方法，定量測度和比較不同因素對氮排放量變化的影響程度，由此識別引起區域農業面源污染氮排放加速或減緩的關鍵因素?？紤]到政策調控的可操作性和技術調控的可實現性，具體分析的規模因子包括氮肥施用強度、糧食播種面積、畜禽養殖量、水產養殖量、城鎮人口數量以及農村人口數量，結構因子包括專業化養殖比例、種植廢物還田比例、畜禽廢物用于沼氣比例、畜禽廢物用于飼料(銷售)比例，畜禽廢物還田比例、水產養殖餌料投入比例、水產養殖氮肥投入比例、城鎮人糞尿還田比例以及農村人糞尿還田比例，效率因子包括畜禽廢物處理率、畜禽廢物氮移除率、農村生活污水處理率以及農村生活污水氮移除率。農業面源污染氮排放量對各項因子的靈敏度等于各因子變化對應的氮排放變化量占氮排放總量的比值。

3.2關鍵調控因子篩選

采用靈敏度分析方法計算不同因子對農業面源污染氮排放量的影響程度，結果發現(表2)，氮排放量對規模因子和結構因子的靈敏度較高，對效率因子的靈敏度較低； 靈敏度較高的規模因子包括糧食播種面積(0.60)、氮肥施用強度(0.54)和畜禽養殖量(0.32)，靈敏度較高的結構因子包括專業畜禽養殖廢物用于沼氣比例(-0.90)、專業畜禽養殖廢物用于飼料(銷售)比例(-0.78)和專業畜禽養殖廢物還田比例(-0.57)。因此，在情景模擬過程中，主要選擇以上因子作為區域農業面源污染氮排放的關鍵調控因子。

4　調控情景模擬

4.1調控情景設置

針對2011年現狀評價結果，設置3種調控情景，并逐一對各個情景下的未來(2020年和2030年)農業面源污染氮排放情況進行模擬分析(表3)。情景1設定除肥料施用強度保持不變外，不采取其他調控措施，也不提出具體的減排目標； 情景2和情景3從規?？刂?、結構優化、技術改進等方面設定約束性指標，同時，參照《國家重點水系水污染防治規劃(2011～2015)》提出的“2015年重點水系農業源氨氮排放量比2010年削減9.9%”總量控制目標，設定2020年和2030年4個城市群農業面源污染氮排放量分別比2011年削減15%和25%。

表2　區域農業面源污染氮排放量對不同因子的靈敏度響應

社會經濟子系統輸入項靈敏度社會經濟子系統輸入項靈敏度農業種植氮肥施用強度0.54畜禽養殖畜禽養殖量0.32糧食播種面積0.6專業化養殖比例0.41種植廢物還田比例0.03專業化養殖畜禽廢物還田比例-0.57水產養殖水產養殖量0.03散養畜禽廢物還田比例-0.09餌料投入比例0.03專業化養殖畜禽廢物用于沼氣比例-0.9氮肥投入比例0.03散養畜禽廢物用于沼氣比例-0.33城市生活人糞尿還田比例0.03專業化養殖畜禽廢物用于飼料比例-0.78農村生活農村人口數量0.13散養畜禽廢物用于飼料比例-0.24人糞尿還田比例-0.07專業化養殖畜禽廢物處理率-0.03生活污水處理率-0.03散養畜禽廢物處理率-0.03生活污水氮移除率-0.01專業化養殖畜禽廢物氮移除率-0.09

表3　長江中下游城市群農業面源污染氮排放調控情景設置

調控因子年份調控取值解釋和說明情景1情景2情景3禽養殖規模2020規模擴張規模削減規模不變情景1參考王金霞等[9]的研究成果;情景2選取歐盟限定的載畜量(170kgN/hm2)來控制未來畜禽養殖規模[27];情景3保持與2011年相同的畜禽養殖規模2030規模擴張規模削減規模不變肥料施用強度2020與2011年相同單位面積施氮量≤180kg/hm2有機肥與化肥的施氮比例為1:1單位面積施氮量≤275kg/hm2有機肥與化肥的施氮比例為1:1275kg/hm2的施氮限額為歐盟規定的農田氮素養分投入標準[27],180kg/hm2的施氮限額為張福鎖等[28]推薦的區域農田作物氮養分需求量;有機肥與化肥的理想施氮比例根據姜甜甜等[29]和葉青等[30]的研究成果來設定2030與2011年相同單位面積施氮量≤180kg/hm2機肥與化肥的施氮比例為1:1單位面積施氮量≤180kg/hm2有機肥與化肥的施氮比例為1:1

4.2調控因子取值變化

在模擬過程中，首先依據現有的環境管理政策進行規?？刂?，然后結合靈敏度分析結果，對關鍵結構因子和效率因子做進一步調整，以達到預期設定的減排目標。由于情景1沒有設定減排目標，所以在該情景中不對肥料施用強度以外的因子做任何約束，情景2和情景3的主要調控因子取值變化見表4。

作為國家重要的糧食生產基地，在未來較長一段時間內，長江中下游城市群糧食生產面積在規模上將保持不變，甚至在部分糧食主產區將有所提高。在此，通過參照湖北、湖南和江西頒布的《關于進一步提高糧食生產能力》相關文件，假設3種情景下未來地區耕地面積保持不變， 2011～2030年各地市糧食播種面積的年增長率為9%，從而推算得到2020年和2030年全區糧食播種面積分別為1.117 1萬hm2和1.219 6萬hm2。

表4　區域農業面源污染氮排放調控因子取值變化

城市群調控因子取值變化(情景2)取值變化(情景3)2011～2020年2021～2030年2011～2020年2021～2030年武漢城市圈農業種植氮肥施用強度-59%2%-36%-34%畜禽養殖量(豬當量)-31%6%00專業畜禽養殖廢物還田比例-12%2%-5%-25%專業畜禽養殖廢物用于沼氣比例001%19%專業畜禽養殖廢物用于飼料比例0003%長株潭城市群農業種植氮肥施用強度-49%4%-21%-33%畜禽養殖量(豬當量)-54%7%00專業畜禽養殖廢物還田比例-14%3%-33%-21%專業畜禽養殖廢物用于沼氣比例0016%3%專業畜禽養殖廢物用于飼料比例0029%7%鄱陽湖生態經濟區農業種植氮肥施用強度-13%2%0-12%畜禽養殖量(豬當量)-4%7%00專業畜禽養殖廢物還田比例-7%2%0-3%專業畜禽養殖廢物用于沼氣比例18%2%16%3%專業畜禽養殖廢物用于飼料比例09%1%8%皖江城市帶農業種植氮肥施用強度-55%2%-50%-8%畜禽養殖量(豬當量)6%8%00專業畜禽養殖廢物還田比例-10%2%00專業畜禽養殖廢物用于沼氣比例4%12%03%專業畜禽養殖廢物用于飼料比例0000

圖2　2011年各城市群污染氮排放情況

5　結果與分析

5.1農業面源污染氮排放現狀分析

5.1.1農業面源污染氮排放量

2011年長江中下游城市群4種污染源向水環境排放的氮總量共計128.27萬t。其中，農業種植的排放比例最大，占58.92%；畜禽養殖次之，占33.53%；相比之下，水產養殖和農村生活的排放比例分別僅占3.61%和3.95%，因此，農業種植和畜禽養殖是全區農業面源污染的主要氮污染源。從城市群角度來看(圖2)， 2011年武漢城市圈、長株潭城市群、鄱陽湖生態經濟區和皖江城市帶的污染氮排放量分別為51.01萬t、27.99萬t、14.24萬t和35.03萬t，占全區農業面源污染氮排放總量的39.77%、21.82%、11.10%和27.31%，其中，武漢城市圈和皖江城市帶內農業種植的排放比例是畜禽養殖的2倍以上，長株潭城市群和鄱陽湖生態經濟區內農業種植的排放比例與畜禽養殖較為接近。通過比較各個城市群之間不同污染源的氮排放情況發現，武漢城市圈4種污染源的氮排放量均高于其他3個城市群，尤其是農業種植和水產養殖的氮排放量分別達到全區2種污染源各自氮排放總量的41.80%和52.53%； 在畜禽養殖排放中，長株潭城市群的貢獻比例(27.14%)超過了皖江城市帶(22.79%)，而鄱陽湖生態經濟區的貢獻比例最小，為14.52%； 在農村生活排放中， 4個城市群的貢獻排序依次為武漢城市圈(33.65%)>皖江城市帶(32.21%)>鄱陽湖生態經濟區(18.39%)>長株潭城市群(15.75%)。從區域角度來看，排放量較大的地區主要包括北部的黃岡市、孝感市、六安市和西部的荊州市、長沙市、岳陽市，以上6個城市的農業面源污染氮排放量合計59.29萬t，占整個長江中下游城市群的46.22%。

5.1.2農業面源污染氮排放強度

圖3　2011年氮排放強度空間分布

2011年長江中下游城市群4種污染源的總氮排放強度為48.83 kg/hm2，農業種植、畜禽養殖、水產養殖和農村生活的氮排放強度分別為28.77 kg/hm2、16.37 kg/hm2、1.76 kg/hm2和1.93 kg/hm2。從城市群角度來看，武漢城市圈的氮排放強度最高(70.70 kg/hm2)，長株潭城市群次之(65.64 kg/hm2)，相比之下，鄱陽湖生態經濟區的氮排放強度最低(24.62 kg/hm2)，僅為全區平均水平的一半。在農業種植排放中，武漢城市圈的氮排放強度達到43.78 kg/hm2，遠高于其他3個城市群，鄱陽湖生態經濟區的氮排放強度最低(11.24 kg/hm2)，僅為武漢城市圈排放水平的1/4； 在畜禽養殖排放中，長株潭城市群與武漢城市圈的氮排放強度分別為27.38 kg/hm2和21.19 kg/hm2，約為其他2個城市群氮排放強度的2倍； 在水產養殖排放中，武漢城市圈的氮排放強度(3.37 kg/hm2)將近為全區水平的2倍，其他3個城市群的氮排放強度則遠低于全區平均水平； 在農村生活排放中， 4個城市群的氮排放強度排序依次為武漢城市圈(2.36 kg/hm2)>長株潭城市群(1.87 kg/hm2)>皖江城市帶(1.81 kg/hm2)>鄱陽湖生態經濟區(1.61 kg/hm2)。從空間角度來看(圖3)，農業面源污染氮排放強度在不同地區之間存在較大差異，排放強度最高的地區(鄂州市)為208.71 kg/hm2，排放強度最低的地區(上饒市)為14.78 kg/hm2，兩者相差13倍； 就各個污染源而言，不同地區的氮排放強度同樣差異明顯，其中，農業種植氮排放強度最高的鄂州市(153.72 kg/hm2)高出排放強度最低的上饒市(4.88 kg/hm2)31倍，畜禽養殖氮排放強度最高的湘潭市(43.24 kg/hm2)高出排放強度最低的池州市(4.57 kg/hm2)9倍。

5.2不同情景下農業面源污染氮排放變化

由表5可以看出， 3種情景下的區域農業面源污染氮排放變化差異明顯。

表5　不同情景下的長江中下游城市群農業面源污染氮排放量

萬t

在情景1中，全區氮排放總量處于持續快速上升狀態， 2011～2020年和2020～2030年氮排放總量分別增加20.89萬t和28.02萬t，氮排放強度分別增加7.95 kg/hm2和10.67 kg/hm2。農業種植依然是未來最大的污染源， 2020年和2030年農業種植氮排放量分別為80.71萬t和86.42萬t，占全區氮排放總量的54.11%和48.78%。畜禽養殖是未來最大的污染增長源， 2011～2020年和2020～2030年畜禽養殖氮排放量分別增加16.69萬t和22.92萬t，占兩個時期全區氮排放增量的79.89%和81.80%。從城市群角度來看，武漢城市圈與皖江城市帶的氮排放量增長速度相近，長株潭城市群與鄱陽湖生態經濟區的氮排放量增長速度相近， 2011～2020年和2020～2030年前兩者的氮排放量增長速度分別為14.68%、14.62%和17.23%、17.06%，比后兩者低約5個百分點，但與2011年對照相比，兩個時期的城市群氮排放貢獻排序沒有發生變化。從空間角度來看(圖4)， 2011～2030年氮排放強度高的地區氮排放強度增幅較大，而氮排放強度低的地區氮排放強度增幅相對較小，全區農業面源污染氮排放的空間差異一直不斷擴大，方差分析結果顯示，氮排放強度的方差值由2011年的39.08上升到2030年的50.23。

圖4　2020年和2030年農業面源污染氮排放強度(情景1)

在情景2中，全區氮排放總量表現為先急劇下降、后趨于穩定的狀態， 2011～2020年氮排放總量和氮排放強度分別減少41.23萬t和15.70 kg/hm2， 2020～2030年氮排放總量和氮排放強度分別增加0.83萬t和0.32 kg/hm2。通過污染源分析發現，全區氮排放量變化主要取決于農業種植施肥強度的改變，由于嚴格控制施肥數量，農業種植氮污染在短期內得到迅速遏制， 2011～2020年農業種植氮排放量減少40.11萬t，減幅達31.27%； 2020～2030年期間，受糧食播種面積變化影響，農業種植氮排放量略有增加，但增幅較小(15.83%)。在畜禽養殖排放中，盡管通過削減養殖規模能有效減少畜禽廢物的產生，降低畜禽養殖氮污染，但N170 kg/hm2的載畜量控制標準遠高于農業種植對有機糞肥氮養分投入的最高限額，從調控因子的取值變化可以看出，情景2中畜禽廢物循環利用效率有所降低，反而引起氮排放量增加，由此，雙重因素的綜合作用導致全區畜禽養殖氮排放量的變化并不大， 2011～2020年和2020～2030年畜禽養殖氮排放量分別僅減少0.19萬t和4.16萬t，減幅分別為0.43%和9.71%。從城市群角度來看，武漢城市圈和長株潭城市群的氮排放量呈先減少、后增加的趨勢，鄱陽湖生態經濟區和皖江城市帶的氮排放量則不斷遞減， 2011～2030年4個城市群氮排放減少貢獻排序依次為武漢城市圈(41.83%)>長株潭城市群(26.93%)>皖江城市帶(22.20%)>鄱陽湖生態經濟區(22.20%)。從空間角度來看(圖5)， 2011～2030年氮排放強度高的地區氮排放強度減幅較大，而氮排放強度低的地區氮排放強度減幅較小，全區農業面源污染氮排放空間差異明顯變小，方差分析結果顯示， 2020年和2030年氮排放強度的方差值分別為9.42和12.72。

在情景3中，全區氮排放總量呈現平穩下降的趨勢， 2011～2020年和2020～2030年氮排放總量分別減少22.91萬t和9.71萬t，氮排放強度分別減少8.72 kg/hm2和3.70 kg/hm2。在農業種植排放中，全區農業種植氮排放水平變化較為平緩， 2011～2020年和2020～2030年農業種植氮排放量分別減少24.63萬t和12.34萬t，減幅分別為32.59%和24.22%。在畜禽養殖排放中，盡管有機糞肥氮養分投入限制對畜禽廢物還田造成了一定影響，但情景3通過控制養殖規模和提高廢物綜合利用水平，使得全區畜禽養殖氮排放量基本保持穩定， 2011～2020年和2020～2030年畜禽養殖氮排放量增幅分別僅為6.17%和7.11%。從城市群角度來看，兩個時期內， 4個城市群的氮排放量均處于不斷遞減狀態， 2030年4個城市群氮排放量貢獻排序依次為武漢城市圈(39.73%)>皖江城市帶(27.26%)>長株潭城市群(21.92%)>鄱陽湖生態經濟區(11.09%)。從空間角度來看(圖6)， 2011～2030年各個地區氮排放強度的變化趨勢與情景2較為相似，全區農業面源污染氮排放量的空間分布趨于均勻，方差分析結果顯示， 2020年和2030年氮排放強度的方差值分別為18.97和16.39，說明情景3比情景2氮排放量空間分布的均勻程度要低。

圖5　2020年和2030年農業面源污染氮排放強度(情景2)

圖6　2020年和2030年農業面源污染氮排放強度(情景3)

由于水產養殖和農村生活的氮排放量貢獻較小，且全區氮排放量對相關因子的靈敏度較低，因此，該研究沒有針對這兩個污染源設置調控指標。在3種情景中，均假定2020年和2030年水產養殖氮排放保持2011年現狀水平，農村生活氮排放量在人口規模預測(按歷史發展趨勢遞推)的基礎上進行模擬計算，結果顯示， 2020年和2030年全區農村人口數量分別為0.42億人和0.36億人， 2011～2020年和2020～2030年全區農村生活氮排放量分別減少0.94萬t和0.61萬t，減幅分別為18.56%和14.89%。

6　結論與討論

(1)該研究基于清單分析法和排污系數法，對長江中下游城市群農業面源污染氮排放現狀進行了評價，并運用靈敏度分析和情景分析方法，模擬和比較了不同調控方案對區域未來氮排放變化的影響。研究結果表明， 2011年長江中下游城市群4種污染源向水環境排放的氮總量共計128.27萬t，其中，農業種植和畜禽養殖的排放比例分別為58.92%和33.53%，是該區農業面源污染的主要氮污染源。通過氮排放核算過程分析發現， 2011年農業種植的施氮強度高達328.53 kg/hm2，遠遠超過當地農作物的氮養分需求量(180 kg/hm2)[17]，肥料使用過度浪費、氮素利用效率低下是造成農業種植大量氮排放的直接根源； 相比之下，畜禽養殖的氮素循環利用率較高(71.50%)，但其因畜禽廢物的氮總產生量過大、污染物處理設施匱乏，致使56.70萬t廢物氮養分未經利用、處理而被隨意堆放或直接排放，成為農業面源污染的重要來源。從情景1模擬結果來看，如果不加大對農業面源污染的治理力度， 2011～2030年全區氮排放總量將持續快速上升。盡管肥料氮使用量增幅不大，但農業種植依然是氮污染的最大貢獻者， 2020年和2030年農業種植氮排放量分別占全區氮排放總量的54.11%和48.78%。由于養殖規模迅速擴張，當地對畜禽污染物的處理和綜合利用能力又根本無法滿足現實的排污需求，使得畜禽養殖成為未來最大的氮污染增長源， 2011～2020年和2020～2030年畜禽養殖氮排放量分別增加16.69萬t和22.92萬t，占兩個時期全區氮排放總增量的79.89%和81.80%。綜合以上分析，科學控制肥料投入和合理管理畜禽糞污應當作為長江中下游城市群治理農業面源氮素污染的核心調控手段。

(2)根據情景2和情景3模擬結果，如果采取相關減排措施， 2011～2030年全區農業面源氮污染將得到有效遏制。從排放量及空間分布來看， 2020年和2030年情景2下的氮排放總量分別為87.04萬t和87.87萬t，是同期情景3氮排放水平的0.83倍和0.92倍， 2011～2030年2種情景下的氮排放量空間分布都趨于均勻，但情景2下的氮排放量空間差異相對更小，說明情景2方案的氮減排效果略優于情景3。通過減排措施及其對區域經濟發展的影響對比發現，情景2和情景3之間存在較大差異。具體來說， 2011～2020年情景2下的氮肥投入量減幅高達41.55%，比同期情景3氮肥投入減幅高18.44個百分點， 2030年2種情景下的氮肥投入量相同； 2020年和2030年情景2下的畜禽養殖量分別為1.60億頭豬當量和1.72億頭豬當量，比同期情景3畜禽養殖量低24.49%和19.06%； 2020年和2030年情景2下的畜禽廢物循環利用率分別為59.73%和63.73%，而同期情景3下的畜禽廢物循環利用率64.45%和62.83%。與情景3相比，情景2在短期內迅速降低施肥用量，可能造成較大的糧食減產風險，而強力削減養殖規模則對當地農村經濟收入產生顯著負面影響，按2011年生豬價格16.88元/kg[31]、出欄活豬平均重量110.35 kg/頭[32]來估算， 2020年和2030年情景2下的畜牧業產值分別比2011年減少968.61億元和745.08億元，是2011年全區農業總產值的27.36%和21.05%。綜合考慮各項調控措施及組合的減排效應，情景3方案更有利于實現區域經濟發展與農業面源氮減排的雙重目標。

(3)以城市群為單元，對區域農業面源污染氮排放情況進行現狀分析，結果表明， 2011年武漢城市圈4種污染源的氮排放量均高于其他3個城市群，其農業種植、畜禽養殖、水產養殖和農村生活的氮排放強度分別是全區4種污染源各自氮排放強度的1.52倍、1.29倍、1.91倍和1.23倍，由此可見，該城市群是整個區域污染治理難度最大的地區； 雖然長株潭城市群的氮排放量不大，僅占全區氮排放總量的21.82%，但其農業種植和畜禽養殖的污染程度卻相對較高，氮排放強度分別達34.91 kg/hm2和27.38 kg/hm2，是全區2種污染源各自氮排放強度的1.21倍和1.67倍，因此，該城市群也應作為區域農業面源氮污染控制的關鍵源區； 相比之下，其他2個城市群的污染狀況較為輕微，鄱陽湖生態經濟區的氮排放量和排放強度分別為35.03萬t和24.62 kg/hm2，均處于全區最低水平，皖江城市帶的氮排放量占全區氮排放總量的27.31%，其4種污染源的氮排放強度亦低于全區平均水平。結合前文的討論，如果以情景3方案作為長江中下游城市群農業面源氮污染的治理策略，那么未來區域減排調控的措施主要包括：一是根據當地作物的生長特性、需肥規律、土壤的供肥性能以及農業生產的區域特征，優化調整肥料的施用數量、用肥比例、施肥時間以及施用方式，提高肥料利用率，避免盲目施肥造成的氮養分流失； 二是在限制畜禽養殖規模擴張的基礎上，積極推進畜禽集約化養殖，改善農村能源結構，鼓勵沼氣等清潔能源的應用，擴大專業化養殖畜禽糞便用于飼料、銷售等其他資源化途徑，同時提高污染物處理設施比例，加強畜禽廢物的綜合治理力度。針對各個城市群而言，今后武漢城市圈的調控重點在于削減肥料使用總量，尤其是大幅減少化肥投入，適當增加專業化養殖畜禽糞便、污水用于沼氣生產的比例，主要控制地區包括潛江市、孝感市、黃岡市和鄂州市； 長株潭城市群應在減少施肥總量、優化用肥結構的同時，全面提高專業化養殖畜禽廢物資源化和綜合利用水平，主要控制地區包括長沙市和湘潭市； 鄱陽湖生態經濟區的整體污染程度較輕，污染防治宜“以防為主、以治為輔”，主要控制地區包括南昌市和鷹潭市； 皖江城市帶應側重于減少化肥過量使用，主要控制地區包括六安市和合肥市。

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ASSESSMENT AND CONTROL OF NITROGEN EMISSION FROM AGRICULTURAL NON-POINT SOURCE IN THE URBAN AGGLOMERATION IN THE MIDDLE-LOWER YANGTZE RIVER BELT

Lai Min1※，Wang Weili2，Guo Linghui3

(1.School of Environment，Tsinghua University，Beijing 100084，China;2.Third Institute of Oceanography State Oceanic Administration，Xiamen Fujian 361005，China；3.The Research Centre of land Economy and Regional Sustainable Development of Henan Polytechnic University，Jiaozuo 454000，China)

Nitrogen is an important component of protein and essential element for the growth of aquatic biomass.Excessive nitrogen input to natural water bodies leads to huge ecological pressure and environmental pollutions such as eutrophication. As point source pollution got effective control in the socio-economic system, agricultural non-point source pollution has become the main cause of eutrophication. Quantifying and regulating the agricultural non-point source pollution emissions throughout the entire socio-economic system is crucial to mitigate or avoid producing water pollution. Based on the inventory analysis method and emission coefficient method, this paper calculated the nitrogen emission from the agricultural non-point source for the Urban Agglomeration in the Middle-Lower Yangtze River Belt. The results showed that the total nitrogen emission from the agricultural non-point source in the whole area was 128.27×104t in 2011, of which agricultural emission accounted for 58.92%, and emission from livestock and poultry was 33.53%.The sensitivity analysis method and scenario analysis method were then applied to simulate the emission situation during 2011 to 2020 and 2020 to 2030. Some conclusions were drawn as follows: Under scenario 1, if more stringent pollution control efforts were not implemented, the nitrogen emission from the agricultural non-point source would increase 16.29% during 2011 to 2020, and 18.78% during 2020 to 2030. Under scenario 2 and scenario 3, by contrast, the total nitrogen emission of the four urban agglomerations would be 15% fewer in 2020 than in 2011, and 25% fewer in 2030 than in 2011. The nitrogen emission reduction effect in scenario 2 was better than that in scenario 3; Scenario 3 was considered to be more conducive to couple the relationship between regional economic growth and environmental protection. Finally, some recommendations were put forward to regional emission reduction, including reducing fertilizer input, optimizing fertilizer application structure, limiting the production of livestock and poultry, and promoting comprehensive utilization of livestock waste. The main control areas were Qianjiang City, Xiaogan City, Huanggang City and Ezhou City in Wuhan Metropolitan Area, Changsha City and Xiangtan City in Chang-Zhu-Tan Metropolitan Area, Nanchang City and Yingtan City in Poyang Lake Eco-economic Zone, as well as Luan City and Hefei City in Wanjiang City Belt. Wuhan Metropolitan Area should focus on reducing the total amount of fertilizer input, promoting biogas production of livestock waste. Chang-Zhu-Tan Metropolitan Area should reduce the amount of fertilizer, optimize fertilizer structure, and promote comprehensive utilization of livestock and poultry breeding waste in specialized cultivation. In Poyang Lake Eco-economic Zone, the overall pollution is relatively light, and the pollution prevention and control in this area relies mainly on pollution prevention while carrying on pollution abatement. Wanjiang City Belt should focus on reducing the excessive use of fertilizers.

agricultural non-point source pollution; nitrogen emission; emission control; Urban Agglomeration in the Middle-Lower Yangtze River Belt

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160801

2015-06-25

賴敏(1982—)，女，江西贛州人，博士后。研究方向：環境系統分析和環境政策。Email：laim.09b@igsnrr.ac.cn

X52; X592; F323.22

A

1005-9121[2016]08-0001-11