陕西省农业面源污染时空特征及污染源

蒙小俊 王昕婕 朱妮 葛光环

蒙小俊，王昕婕，朱 妮，等. 陜西省农业面源污染时空特征及污染源［J］. 湖北农业科学，2024，63（2）：224-231．

摘要：为明确陕西省农业面源污染时空特征、重点污染源、污染区域和11个地市区的污染类型。利用输出系数法（ECM）对2010—2019年陕西省11个地市区的农业面源污染总氮（TN）和总磷（TP）的污染负荷进行估算，采用等标污染负荷法对污染源进行评价，通过快速聚类法划分11个地市区农业面源污染类型。结果表明，2010—2019年陕西省农业面源污染TN和TP污染负荷呈先升后降的趋势，2019年TN和TP污染负荷最低，分别为129 027.14、13 872.84 t；2019年陕西省畜禽养殖、农业种植和农村生活等标污染负荷比分别为20.923%、60.130%和18.947%；不同污染源TN和TP的等标污染负荷空间分布具有很强的一致性，11个地市区农业面源污染等标污染负荷比由大到小依次为榆林市（16.94%）、汉中市（15.42%）、安康市（13.06%）、渭南市（12.93%）、咸阳市（9.28%）、商洛市（8.31%）、宝鸡市（8.18%）、延安市（7.03%）、西安市（6.89%）、铜川市（1.74%）、杨凌示范区（0.24%）；11个地市区农业面源污染分为农业种植污染主导型、农业种植+农村生活污染主导型、农业种植+畜禽养殖污染主导型、混合污染型4种污染类型。

关键词：面源污染；时空特征；污染负荷；等标污染负荷；污染源；陕西省

中图分类号：X522         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2024）02-0224-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.02.034 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

The temporal and spatial characteristics and pollution source of agricultural non-point source pollution in Shaanxi Province

MENG Xiao-jun， WANG Xin-jie， ZHU Ni， GE Guang-huan

（School of Tourism and Environment， Ankang University， Ankang  725000， Shaanxi， China）

Abstract： In order to clarify the spatiotemporal characteristics， key pollution sources， pollution areas， and pollution types of the agricultural non-point source pollution in Shaanxi Province， the export coefficient method （ECM） was used to estimate the pollution load of total nitrogen （TN） and total phosphorus （TP） in 11 urban areas of Shaanxi Province from 2010 to 2019， and the equal standard pollution load method was adopted to evaluate the pollution sources. The 11 urban areas were divided into agricultural non-point source pollution types using the rapid clustering method.The results showed that from 2010 to 2019， the agricultural non-point source pollution TN and TP pollution load in Shaanxi Province showed a trend of first increasing and then decreasing. In 2019， the pollution load of TN and TP were the lowest， at 129 027.14 and 13 872.84 t， respectively；in 2019， the equal standard pollution load ratios for livestock and poultry breeding， agricultural planting， and rural life in Shaanxi Province were 20.923%， 60.130% and 18.947%， respectively；the spatial distribution of equal standard pollution load for different pollution sources TN and TP showed strong consistency. Among the 11 urban areas， the equal standard pollution load ratios for the agricultural non-point source pollution in descending order were Yulin City （16.94%）， Hanzhong City （15.42%）， Ankang City （13.06%）， Weinan City （12.93%）， Xianyang City （9.28%）， Shangluo City （8.31%）， Baoji City （8.18%）， Yanan City （7.03%）， Xian City （6.89%）， Tongchuan City （1.74%）， and Yangling Demonstration Zone （0.24%）；the agricultural non-point source pollution in 11 urban areas could be divided into four types： agricultural planting pollution dominant type， agricultural planting+rural life pollution dominant type， agricultural planting+livestock and poultry breeding pollution dominant type， and mixed pollution type.

Key words： agricultural non-point source pollution；temporal and spatial characteristics；pollution load；equal standard pollution load； pollution source； Shaanxi Province

农业面源污染治理是新时代美丽中国建设的内在要求，同时也是实施乡村振兴的关键举措。与点源相比，农业面源防治难度更大，已成为许多地区水环境问题的重要原因^［1］，全球范围内近50%的地表水资源已经受到面源污染的影响^［2］，农业面源污染是造成中国水污染的重要原因。农业面源排放的氮磷在水体中富集是导致水体富营养化和水环境恶化的主要原因，水体富营养化是面源污染导致的突出环境问题之一。

农业面源污染防控的前提是需对其负荷及时空变化等特征进行科学高效精准的评估。然而，农业面源污染源分散、面广、来源和途径复杂，污染发生的时间和空间具有随机性和不确定性^［3，4］。污染物的来源及其传输过程监控难度大，因此需要使用模型模拟的方法对农业面源污染进行分析^［5］。常用的农业面源污染模型类型很多，包括土壤和水分评价工具（Soil and water assessment tool，SWAT）、暴雨管理模型（Storm water management model，SWMM）、流域水文模型（Hydrological simulation program fortran，HSPF）、农业政策环境扩展模型（Agricultural policy environmental extender model，APEX）、农业非点源污染模型（Annualized agricultural non-point source model，AnnAGNPS）、长期水文影响分析（Long term hydrologic impact analysis，LTHIA）和输出系数法（Export coefficient method，ECM）等模型，其中SWAT和ECM 2个模型在中国应用较广泛^［2，6］。邹凯波等^［7］基于SWAT模型构建了新疆乌伦古河流域面源污染分布式水文模型，建立的SWAT模型能够用于该流域农业面源污染负荷模拟；蓝雪春等^［8］利用SWAT模型来分析湖漫水库面源污染负荷，结果表明，2011—2018年湖漫水库的总氮（TN）和总磷（TP）年际流失量均是2014年最大，分别为20.85、1.65 t。TN年内流失量最大值在5月，TP在6月，分别为2.20、0.16 t。卢少勇等^［9］运用ECM评价2010年和2014年洞庭湖区TN、TP输出负荷，分别为104 556.90、12 719.02 t和103 643.71、13 032.79 t；唐肖陽等^［10］运用ECM估算2015年汉江流域范围内13个地市的农业面源污染TN、TP污染负荷，分别为17 9127、26 975 t。相比SWAT模型，ECM模型结构简单，参数少，因效率与精度均高的优势，使得美国国家环境保护局及中华人民共和国生态环境部都将ECM模型作为农业面源污染负荷核算的推荐方法^{［11，12］}。

陕西省是中国重要的粮食和北方水果主产区，该区域面临农业面源污染带来的重大风险。研究表明，2016年陕西省化肥施用强度达799.48 kg/hm²，属于高度过量水平，施肥风险指数为0.76，化肥施用风险总体属于重度风险等级，关中地区风险最大，陕南地区次之，陕北地区最小^［13］。陕西省农业面源污染防控对黄河和长江经济带社会发展至关重要，已成为限制农业绿色可持续发展的重要因素。耕地、果园面积大幅度增长，农村地区畜禽养殖业的迅速发展和生活排污是造成农业面源污染的主要因素^［14］，但是目前关于陕西省农业面源污染现状的研究较少。本研究以陕西省11个地市区为研究对象，采用ECM模型估算2010—2019年陕西省农业种植（耕地和园地）、畜禽养殖和农村生活TN、TP的污染负荷，运用等标污染负荷法对TN、TP的污染负荷进行评价，并对11个地市区污染类型进行划分，以期为陕西省农业面源污染防治提供理论支持。

1 研究区概况与方法

1.1 研究区概况

陕西省横跨黄河、长江两大水系，是连接中国东、中部地区和西北、西南地区的重要枢纽，位于105°29′—111°15′E，31°42′—39°35′N（图1）；东西窄，南北狭长，纵跨中温带季风气候区、暖温带季风气候区和北亚热带季风气候区3个气候带，多样的自然地理条件形成了三大主要的农业类型区，即关中-旱作农业类型区、陕南-旱稻兼作农业类型区及陕北-农牧结合农业类型区^［15］。南北气候差异较大，降雨量南多北少，陕南地区为湿润区，关中地区为半湿润区，陕北地区为半干旱区。陕西省年均降雨量340～1 240 mm，年均温度9～16 ℃。

1.2 研究方法

1.2.1 污染负荷估算 ECM模型考虑土地利用分类，结合畜禽数量和分布及农村居民非点源污染物排放，能较准确估算氮磷负荷^［9］。本研究采用ECM估算陕西省各地市区TN和TP的污染负荷，计算公式如下^［9，10］：

式中，L_j为污染物j在区域的负荷（kg）；E_ij为污染物j在区域i种土地利用类型的输出系数或牲畜、人口的输出系数；A_i为第i种土地利用类型面积（hm²）或牲畜（头）、人口数量（万人）；p为由降雨输入的营养物质总量（kg），因降雨影响较小，此项一般可忽略不计；n为污染源数量。

耕地、果园面积大幅度增长，农村地区畜禽养殖业的迅速发展和生活排污是造成农业面源污染的主要因素^［14］，结合陕西省实际情况，本研究的农业面源污染源考虑农业种植、畜禽养殖和农村生活这3大类污染源，其中农业种植土地类型主要考虑水田、旱田和园地3种类型，畜禽养殖主要考虑牛、羊、猪和家禽4种类型。

运用ECM的关键在于确定模型E_ij输出系数，而输出系数受各种因素的影响，如地形、降雨量和土壤类型等。鉴于陕西省无实测输出系数，农业种植TN和TP的输出系数参考文献^［9，10］，将国内不同研究区域结果的平均值作为陕西省不同农业土地利用类型的输出系数。畜禽养殖和农村生活TN和TP输出系数分别参照《畜禽养殖业源产排污系数手册》和中华人民共和国生态环境部推荐的输出系数^［9］。各污染源TN和TP输出系数见表1。

1.2.2 污染负荷评价方法 采用等标污染负荷来综合评价不同污染物或污染源对环境潜在污染能力的大小，将不同污染物在一定尺度上进行比较，以确定主要污染源或主要污染物^［16］，本研究采用GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅱ类和Ⅲ类水质标准，汉中市、安康市和商洛市采用Ⅱ类水质标准，其他地市区采用Ⅲ类水质标准。计算公式和过程详见参考文献^［17］。

1.2.3 污染类型划分方法 为因地制宜地开展农业面源污染防治，利用SPSS聚类分析法对陕西省农业面源污染进行分类，聚类对象为不同地市区各污染源的等标污染负荷比。

1.2.4 数据来源 分析陕西省11个地市区的农业面源氮磷污染，数据包括耕地（水田和旱地）面积、园地面积、牛、羊、猪、家禽和农村人口数量。以上所有数据来源于2010—2019年《陕西省统计年鉴》及陕西省各地市区统计年鉴。

2 结果与分析

2.1 污染负荷及时间特征分析

利用ECM模型估算了2010—2019年陕西省农业面源污染中农业种植、畜禽养殖和农村生活3类污染源TN和TP的污染负荷，图2和图3分别为TN和TP污染负荷时间特征。

2010—2019年陕西省农业种植、畜禽养殖和农村生活TN污染负荷分别为83 931.28～90 843.58 t、16 966.48～26 988.47 t和24 119.00～31 919.03 t，3种污染源TN污染负荷为129 027.14～14 2481.75 t；农业种植和畜禽养殖TN污染负荷随时间推移先升高后降低，而农村生活TN逐年降低，3种污染源TN污染负荷变化趋势与农业种植TN污染负荷基本相同，其中农业种植TN污染负荷 2017年达最大，为90 843.58 t，畜禽养殖2014年达最大，为26 988.47 t，3种污染源TN污染负荷2017年最大，为142 481.75 t，2019年最小，為129 027.14 t。

2010—2019年陕西省农业种植、畜禽养殖和农村生活TP污染负荷为13 872.84～16 597.20 t，其中农业种植、畜禽养殖和农村生活TP污染负荷分别为6 928.88～7 612.15 t、4 200.65～6 515.19 t和2 442.43～3 232.31 t；3种污染源TP污染负荷随时间变化趋势和TN污染负荷时间特征基本一致。

综合图2和图3可以看出，2010—2019年陕西省农业面源污染TN和TP污染负荷均呈先升高后降低趋势，2019年降至最低；农村生活TN和TP污染负荷均呈逐年降低趋势，这种变化趋势与陕西省城镇化不断加快和政府高度重视农业面源污染的防治工作密不可分。2010—2019年陕西省城镇人口比重为45.70%～61.28%，逐年升高。研究表明，城镇化对化肥面源污染产生了持续稳定的负向影响，即城镇化缓解了农业面源污^染［18］。同时，国家相关部门出台了一系列农业面源污染治理的政策性措施。2021年3月中华人民共和国生态环境部和农业农村部联合印发了《农业面源污染治理与监督指导实施方案（试行）》，明确了“十四五”至2035年重点区域农业面源污染防治的工作目标和主要任务，对面源污染的监测和评估提出了更高的要求。

2.2 污染负荷及空间特征分析

表2和表3分别为2019年陕西省11个地市区不同污染源TN和TP污染负荷及其贡献率。2019年陕西省农业面源污染TN和TP污染负荷分别为129 027.13 t和13 872.84 t，TN贡献量约为TP 的9倍，TN/TP在5～10，与以往研究结果一致^［16］。

由表2可知，不同污染源TN污染负荷为           2 003.23～70 177.56 t，对TN的贡献率大小表现为旱地（54.39%）>农村生活（18.69%）>园地（11.32%）>牛（7.14%）>猪（2.79%）>水田（2.44%）>家禽（1.68%）>羊（1.55%），其中旱地TN污染负荷最高；11个地市区TN污染负荷为355.85～27 660.36 t，对TN的贡献率大小表现为榆林市（21.44%）>渭南市（15.86%）>咸阳市（11.34%）>宝鸡市（9.99%）>汉中市（8.86%）>延安市（8.78 %）>西安市（8.72%）>安康市（7.64%）>商洛市（4.92%）>铜川市（2.17%）>杨凌示范区（0.28%），榆林市、渭南市和咸阳市3个地市TN污染负荷分别为27 660.36、20 465.84、14 627.84 t，TN贡献率为48.64%，杨凌示范区最低，TN污染负荷仅为355.85 t。

由表3可知，不同地市区TP污染负荷贡献率大小表现为榆林市（19.49%）>渭南市（15.81%）>咸阳市（11.44%）>汉中市（10.53%）>宝鸡市（10.06%）>安康市（8.67%）>延安市（8.30%）>西安市（7.92%）>商洛市（5.41%）>铜川市（2.05%）>杨凌示范区（0.32%），榆林市、渭南市和咸阳市3个地市TP污染负荷分别为2 704.36、2 192.73、1 587.50 t，3种污染源TP贡献率为46.74%。旱地、水田、园地、农村生活和畜禽养殖TP污染负荷分别为5 012.68、268.15、1 948.93、2 442.42、4 200.66 t；不同污染源TP污染负荷贡献率大小表现为旱地（36.13%）>农村生活（17.61%）>園地（14.05%）>牛（10.98%）>猪（9.80%）>家禽（6.67%）>羊（2.83%）>水田（1.93%）。

综合表2和表3可以看出，陕西省2019年农业面源污染TN污染负荷以农业种植和生活污染为主，TN污染负荷贡献率分别为68.15%、18.69%；TP污染负荷以农业种植和畜禽养殖为主，TP污染负荷贡献率分别为52.11%、30.28%；旱地和农村生活的TN污染负荷贡献率为73.08%；旱地和畜禽养殖的TP污染负荷贡献率为66.41 %；TN和TP污染负荷具有空间分布的一致性，即榆林市、渭南市和咸阳市贡献率较高，汉中市、宝鸡市、安康市、延安市和西安市居中，商洛市、铜川市和杨凌示范区较低。基于此，陕西省农业面源污染应将重点放在旱地、农村生活和畜禽养殖上，重点防控的地市为榆林市和渭南市。

2.3 陕西省农业面源污染负荷评价

2.3.1 陕西省TN/TP等标污染负荷分析 利用等标污染负荷法计算2019年陕西省农业面源污染贡献率，结果如表4所示。2019年陕西省农业面源污染等标污染负荷为243.101×10⁹m³，低于2015年汉江流域农业面源污染等标污染负荷^［10］。畜禽养殖、农业种植和农村生活等标污染负荷分别为50.864×10⁹、146.176×10⁹、46.061×10⁹m³，对应的等标污染负荷比分别为20.923%、60.130%和18.947%，说明陕西省的首要农业面源污染源是农业种植。

畜禽养殖、农业种植和农村生活TN等标污染负荷分别为22.612×10⁹、103.478×10⁹、30.578×10⁹m³，对应的等标污染负荷比分别为14.432%、66.050%、19.518%，农业种植中旱地等标污染负荷比最大，为51.174%，说明陕西省面源污染的TN主要来源于旱地，其次为农村生活和畜禽养殖；畜禽养殖、农业种植和农村生活TP等标污染负荷分别为28.252×10⁹、42.698×10⁹、15.483×10⁹m³，对应的等标污染负荷比分别为32.687%、49.400%和17.913%，农业种植中旱地等标污染负荷比最大，为33.127%，说明陕西省面源污染的TP主要来源于旱地，其次为畜禽养殖和农村生活。

2.3.2 陕西省TN/TP等标污染负荷空间分布 图4和图5分别为2019年陕西省11个地市区农业面源污染TN和TP的等标污染负荷空间分布格局。在空间分布上，TN和TP的等标污染负荷空间分布有很强的一致性，即TN和TP等标污染负荷较高的地市为汉中市、榆林市、安康市和渭南市；TN和TP等标污染负荷居中的地市为西安市、延安市、商洛市、宝鸡市和咸阳市；铜川市和杨凌示范区TN和TP等标污染负荷较低。

由图4、表5可知，11个地市区TN的等标污染负荷大小表现为榆林市>汉中市>渭南市>安康市>咸阳市>宝鸡市>商洛市>延安市>西安市>铜川市>杨凌示范区。榆林市、汉中市、渭南市和安康市TN等标污染负荷比分别为17.65%、14.60%、13.06%和12.59%，4地市TN等标污染负荷比为57.90%，铜川市和杨凌示范区TN等标污染负荷比分别为1.79%和0.23%，2地市TN等标污染负荷比为2.02%。位于汉江流域的汉中市、安康市和商洛市3地市的TN等标污染负荷比为35.29%；位于渭河流域的西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、杨凌示范区和渭南市6地市的TN等标污染负荷比达39.83%。汉江和渭河分别为长江和黄河的支流，汉江和渭河流域农业面源污染TN等标污染负荷比为75.12%。

由图5、表5可知，11个地市区TP的等标污染负荷大小表现为汉中市>榆林市>安康市>渭南市>咸阳市>商洛市>宝鸡市>延安市>西安市>铜川市>杨凌示范区。汉中市、榆林市、安康市和渭南市TP等标污染负荷比分别为16.89%、15.64%、13.92%和12.68%，4地市TP等标污染负荷比为59.13%，汉江和渭河流域TP等标污染负荷比分别为39.49%和38.19%。汉江和渭河流域农业面源污染TP等标污染负荷比为77.68%。

2.3.3 陕西省11个地市区不同污染源等标污染负荷空间分布 进一步将污染源划分为水田、旱地、园地、畜禽养殖和农村生活5类污染源，分析得到2019年陕西省11个地市区不同污染源TN和TP等标污染负荷空间分布，结果如表6所示。11个地市区中旱地TN等标污染负荷均较大；除汉中市和安康市外，各地市区的水田TN等标污染负荷均较小；畜禽养殖TN等标污染负荷较大的地市为汉中市、安康市、榆林市和宝鸡市；园地TN等标污染负荷较大的地市为榆林市、延安市、汉中市、渭南市，农村生活TN等标污染负荷最大的地市为汉中市，其次为西安市和安康市。畜禽养殖TP等标污染负荷较大的地市为汉中市、安康市、榆林市、渭南市。榆林市旱地和园地TN和TP的等标污染负荷均最大，汉中市畜禽养殖、水田和农村生活TN和TP的等标污染负荷均最大，杨凌示范区畜禽养殖、旱地、园地和农村生活TN和TP等标污染负荷均最小。

将TN和TP 2种污染物等标污染负荷按照农业种植、畜禽养殖和农村生活3大类进行划分叠加，得到2019年陕西省11个地市区不同污染源等标污染负荷比，如图6所示。陕西省11个地市区农业种植和畜禽养殖的等标污染负荷比分别为32.63%～77.65%和9.32%～32.04%，而农村生活等标污染负荷比为8.22%～37.25%，农业种植的等标污染负荷比较高。陕西省11个地市区农业面源污染等标污染负荷比由大到小依次为榆林市（16.94%）、汉中市（15.42%）、安康市（13.06%）、渭南市（12.93%）、咸阳市（9.28%）、商洛市（8.31%）、宝鸡市（8.18%）、延安市（7.03%）、西安市（6.89%）、铜川市（1.74%）、杨凌示范区（0.24%）。

2.4 陕西省农业面源污染类型划分

以农业种植、畜禽养殖和农村生活3大污染源的等标污染负荷比为聚类对象，进行聚类分析。通过聚类将11个地市区划分成4种污染类型，即：农业种植污染主导型、农业种植和农村生活污染主导型、农业种植和畜禽养殖污染主导型、混合污染型，各污染类型空间分布如图7所示。铜川市、咸阳市、渭南市、延安市和榆林市为农业种植污染主导型，宝鸡市、汉中市和安康市为农业种植和畜禽养殖污染主导型，西安市为农业种植和农村生活污染主导型，商洛市和杨凌示范区为混合污染型。

根据不同污染类型陕西省不同地市区宜采取针对性的污染控制措施。结合农业面源污染源分析，陕西省面源污染首要污染源为旱地，而主要污染区域为榆林市，榆林市属于农业种植污染主导型。对于种植污染型区域，应从源头削减、过程拦截和末端治理3个层面进行，源头消减中推行测土配方施肥，实行以产定肥；过程控制中以小流域为单元，在流域内优化坡改梯工程、退耕还草等生态修复措施；末端治理中实施植被过滤带、湿地缓冲区、滞留池、人工湿地等工程。

3 小结

1）2010—2019年陕西省农业面源污染TN污染负荷和TP污染负荷呈先升后降的趋势，2019年面源污染TN和TP污染负荷最低且污染负荷具有空间分布的一致性。

2）2019年陕西省畜禽养殖、农业种植和农村生活等标污染负荷分别为50.864×10⁹、146.176×10⁹、46.061×10⁹m³，對应的等标污染负荷比分别为20.923%、60.130%和18.947%；畜禽养殖、农业种植和农村生活TN的等标污染负荷比分别为14.432%、66.050%、19.518%，TP等标污染负荷比分别为32.687%、49.400%和17.913%。农业种植是陕西省农业面源污染的重点污染源。

3）TN和TP的等标污染负荷空间分布具有很强的一致性。陕西省11个地市区农业面源污染等标污染负荷比由大到小依次为榆林市（16.94%）、汉中市（15.42%）、安康市（13.06%）、渭南市（12.93%）、咸阳市（9.28%）、商洛市（8.31%）、宝鸡市（8.18%）、延安市（7.03%）、西安市（6.89%）、铜川市（1.74%）、杨凌示范区（0.24%）。榆林市是陕西省农业面源污染控制的重点区域。

4）陕西省11个地市区农业面源污染分为农业种植污染主导型、农业种植+农村生活污染主导型、农业种植+畜禽养殖污染主导型、混合污染型4种污染类型，其中铜川市、咸阳市、渭南市、延安市和榆林市为农业种植污染主导型，宝鸡市、汉中市和安康市为农业种植和畜禽养殖污染主导型，西安市为农业种植和农村生活污染主导型，商洛市和杨凌示范区为混合污染型。

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收稿日期：2022-11-04

基金项目：安康市科学技术研究发展指导计划项目（AK2023-RKZC-05）；安康学院校级科研项目（2023AYPT07）

作者简介：蒙小俊（1981-），男，陕西汉中人，副教授，博士，主要从事水污染控制与面源污染防治研究，（电话）15191559982（电子信箱）

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