基于GIS与氮产出量的江西省农业污染评价研究

陆建忠， 陈晓玲， 张 峰

(1.武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室， 武汉 430079；2.江西师范大学 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室， 南昌 330022)



基于GIS与氮产出量的江西省农业污染评价研究

陆建忠1*， 陈晓玲1，2， 张 峰1

(1.武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室， 武汉 430079；2.江西师范大学 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室， 南昌 330022)

江西省是我国农业大省，随着农业经济的发展，农业生产过程中农药化肥大量施用，禽畜粪便任意排放，地膜和秸秆大量残留等因素使得江西省农业污染日趋严重.根据全国第一次农业污染源普查数据，统计江西省各行政单元农业产值和农业生产过程中氮污染物产出量，并引入万元GDP(本文中的GDP专指第一产业产值)氮产出量指标，评价了江西省各县市的农业污染状况，并对78个县(或县级市)级行政单元进行污染程度分级.分析了江西省各行政单元农、林、牧、渔各产业产值占农业产值比例与万元GDP氮产出量之间的相关关系，从而分析江西省各行政单元农业产业的发展趋势及其对农业污染影响程度的大小.结果显示，江西省农业污染较严重，且农业生产环保性较差，大部分县级行政单元的种植业等都向着不可持续方向发展.

农业污染; 氮产出量; 面源污染; 农业产业结构; 江西省

农业是国民经济的基础，提高农业生产效率，促进农业从粗放型向集约型农业快速转变，是现代农业重要发展方向.农业投入与产出比，农业生产对环境影响程度对衡量农业发展水平越来越重要.农业面源污染具有排放分散、隐蔽、排污随机、不确定、不易监测等特点，造成土壤、水质及空气的污染，面源污染已严重制约了农业和农村经济环境的可持续发展[1].因此，研究农业产值与农业面源污染之间的关系，对农业经济可持续发展具有重要意义.

针对江西省农业生产效率与污染间的关系的问题，目前的研究大多集中在综合多种因素选择评价模型，评价江西省农业生态环境状况，并根据评价结果对江西省进行分区.如张丽等运用层次分析法建立评价指标体系对江西省的生态脆弱性进行了评价[2]；吕爱清等基于主成分和聚类分析对江西省的生态环境进行了综合评价[3]；祝志辉等采用定性和定量结合的方法对江西省进行了三级生态功能分区[4]；林子瑜等以县为基本单元，利用因子分析法确定各主要生态环境评价因子的权重，进而对全省进行生态环境综合评价并分区[5].国外学者Luca等曾使用多元区划模型进行了土地退化研究[6]；学者Christian等曾对研究农业系统的可持续性的不同方法进行过比较分析等[7].然而，这些研究无法直观体现农业产出与环境污染间的关系，本研究拟提出万元GDP(本研究中万元GDP特指第一产业产值)氮产出量指标，将江西省各县第一产业的经济产出量和农业生产过程中产生的氮污染物量结合起来分析.利用该指标分析江西省各县市的农业污染的情况，再结合GIS空间分析方法，根据江西省农业污染状况对各行政区划进行聚类分区，研究江西省农业产业结构与污染排放相关关系，分析江西省农业生产效率空间分布格局，最后对江西省的农业污染情况进行合适的评价.

1研究区域

江西省地处中国东南偏中部，长江中下游南岸，中国第一大淡水湖鄱阳湖位于其境内，江西省县级(或县级市)行政区划如图1所示.江西省是一个农业大省，截止至2008年末，全省耕地面积282.72万hm2，林业用地面积1 062.92万hm2，活木蓄积量3.54亿m3，森林覆盖率60.05%[8].与此同时，江西省的农业污染问题也日益突出，农业污染物的大量排放和积累以及不合理的使用和处理，会导致各种有机和无机污染物在降雨或灌溉的过程中，经过地表径流、地下渗漏等途径大量的进入水体，或因水产养殖和禽畜牧业的任意排污而造成水体受到污染.另外，当农业生产过程中产生的有毒有害物质超出土壤本身的自净能力时，将会导致土壤板结，进而影响后续种植的农作物的产量和质量，并会危害人体健康.

农业污染的主要来源包括农药化肥的大量施用、禽畜养殖业废弃物的大量排放，秸秆、地膜残留以及生活污水大量排放等因素.其中主要的影响因素是农药化肥的大量施用和禽畜污染物的大量排放.据统计，我国的化肥施用量每公顷平均超过400 kg，江西省则达528 kg，远高于发达国家的225 kg；而且化肥的利用率仅为30%～40%，剩余的70%～60%进入环境，污染水体和土壤.农药的使用量高达1 200万 t以上，可见化肥农药对环境污染的明显性[1].另据江西省统计局统计，2004年全省年禽畜废弃物产生量为10 191.4 t，是当年工业固体废弃物的总量的1.56倍，至2008年，废弃物的产生量则更多[7].

图1 江西省县级(或县级市)行政区划Fig.1 County divisions in Jiangxi Province

2数据与方法

2.1数据处理

本研究所用的农业污染源数据主要来自全国第一次农业污染源普查，全国第一次农业污染源普查的主要内容是全面摸清种植业、畜禽养殖业、水产养殖业和农村生活产生的主要污染物种类、产生量、排放量及去向，建立农业污染源档案，完善农业污染源信息数据库，为做好农业污染源监管提供强有力的技术支撑并摸清农业污染源排放规律和主要影响因子，掌握农业污染的动态变化趋势，为合理规划农业生产布局，指导农业产业结构调整，倡导环境友好型生产生活方式，从源头控制农业污染提供科学依据.该次普查主要针对粮食作物(包括谷类、豆类和薯类)、经济作物(包括棉花、麻类、桑类、油料、糖料、烟草、茶、花卉、药材、果树等)和蔬菜作物(包括根茎叶类、瓜果类、水生类)的典型地块开展肥料、农药、农膜和秸杆污染的调查.本研究所用的经济社会发展数据来源于和2009年《江西统计年鉴》，收录了江西省2008年经济和社会等各方面的详细统计数据，包括行政区划和自然资源、综合、国民经济核算、城市概况、固定资产投资、能源、人民生活等各个方面，本研究中使用到的数据主要是行政区划、综合和国民经济核算中的农业部分.

根据全国第一次农业污染源普查所得的污染数据，分别根据农、林、牧、渔各产业的不同排放系数和转化方法将农业生产过程产生的污染物转化为用氮素产量表示，并将统计年鉴数据导入EXCEL软件和SPSS软件进行统计、提取和归一化等处理，然后，将统计所得的农业污染数据和统计年鉴数据导入到江西省矢量数据属性表中，结合ArcGIS9.3进行空间统计和空间分析.

2.2研究方法

结合江西省各县市的经济产出数据和氮污染物产出数据进行综合分析并据此对江西省进行分区.首先对江西省的农业污染源普查数据进行汇总分析，将农林牧渔产业产生的污染物按照相应的排放系数或者其他转换方式进行计算，得到各县市第一产业污染物中的总氮含量.根据总氮的产出量数据和统计年鉴中的第一产业产值数据，选取合适的模型对二者进行综合的评价.在此，选择的评价模型如下式所示：

Nindex=TN/Foutput，其中，Nindex代表最终计算得到的评价指标，TN代表该县市第一产业产生的总氮的量，单位为吨，Foutput代表该县市的第一产业产值，单位为万元.评价指标Nindex所代表的含义就是每万元第一产业产值产出的氮污染物的产量，表明了第一产业经济产出和污染物产出之间较为明确的关系，即农业生产效率.本研究将该指标命名为万元GDP氮产出量.以此指标为基础，对江西省进行分区并研究其与农、林、牧、渔各产业产值占第一产业产值的比例之间的相关性，最终对江西省的农业污染状况作出合理的评价.

3结果与分析

根据对数据进行统计分析和分类，并按照农业污染的严重情况将江西省分为五级，分析导致污染程度差异的原因以及与其它因素的响应关系.

3.1江西省农业生产效率分级

根据上文所述的计算方法，计算江西省所有县市的万元GDP氮产出量的值，并根据计算得到的结果对江西省各县级行政单元进行分级.本研究采用等距分级法对万元GDP氮产出量将行政单元进行聚类分级，等级划分与万元GDP氮产出量的关系为：第一级万元GDP氮产出量为0～59.43 t/万元；第二级万元GDP氮产出量为59.43～77.30 t/万元；第三级万元GDP氮产出量为77.30～98.66 t/万元；第四级万元GDP氮产出量为98.66～137.12 t/万元；第五级万元GDP氮产出量为137.12～189.78 t/万元.基于此分级规则，江西省县级(或县级市)行政单元万元GDP氮产出量分级结果如图2所示.

图2 江西省万元GDP氮产出量等距离分级Fig.2 Equidistant classification of nitrogen output per ten thousand yuan GDP in Jiangxi Province

根据上述分类结果可知，江西省农业污染状况在全省分布较为均匀，在空间上不存在非常明显的变化趋势.万元GDP氮产出量为第一级的县有11个，分别是铜鼓县、分宜县、武宁县、上犹县、广丰县、进贤县、铅山县、兴国县、新建县、石城县、浮梁县和宜丰县，其中有9个县位于江西省北部，3个位于江西省南部.万元GDP氮产出量为第五级的县有8个，分别是都昌县、彭泽县、余干县、乐安县、寻乌县、弋阳县、金溪县、广昌县.综合第四级和第五级的万元GDP氮产出量分布可以看出，这两级的行政单元主要集中在鄱阳湖周围，对鄱阳湖生态经济区的发展构成较大的威胁.从江西省县级行政单元万元GDP氮产出量空间分布格局可以发现，万元GDP氮产出量较高的行政单元主要分布在赣江上游(江西省南部)，抚河流域以及鄱阳湖周边区域，该区域农业粗放型的发展模式亟待向集约型调整，农业生产效率有待提高，以适应环鄱阳湖区生态经济可持续发展.

3.2江西省农业产业结构与污染排放的相关性分析

根据上述分类结果和江西省经济产出数据，由于农业不是市辖区的主要经济来源，而且农业污染源普查数据中未包含市辖区的数据，因此本研究不考虑这些区域，也不参与计算分析.分别对江西省78个县级(或县级市)行政单元的万元GDP氮产出量数据与该地区农、林、牧、渔各产业产值占第一产业产值的比例数据进行相关性分析，从中得出各产业对氮素污染的影响和贡献程度.本研究使用皮氏积矩相关系数对各类数据进行相关性分析，皮氏积矩相关系数计算公式如下：

(1)

首先根据江西省2008年统计年鉴中的经济产出数据统计各行政区划内农业各产业结构的产值，然后计算第一产业产值占该地区总GDP的比例和农、林、牧、渔各产业的产值占第一产业总产值的比例，并计算各产业所占比例与该地区万元GDP氮产出量之间的相关系数.该相关系数的计算是以万元GDP氮产出量的分级结果为依据，即计算相关系数时是对五类结果分别进行计算，得到的相关系数结果如表1所示：

表1 江西省农业万元GDP氮产出量 与农林牧渔产业所占比重之间的相关系数Tab.1 Correlations between nitrogen output per ten thousand yuan GDP and the proportions of farming， forestry， animal husbandry， fishery industries in Jiangxi Province

从分析结果中可以看出，相关系数可以分为正、负两类.根据万元GDP氮产出量的计算公式，相关系数为负值代表万元GDP氮产出量与该产业产值所占比重系数呈负相关关系，表明万元GDP氮产出量的变化趋势和该产业产值所占比重的变化趋势相反.以林业相关系数为例，当林业产业比重增加时，负相关性表明万元GDP氮产出量会减小，也就说明TN/Foutput这个比值在减小，该值减小存在3种可能的情况，分别为：

1)TN值减小，Foutput值增大，使得万元GDP氮产出量减小，TN值减小说明农业生产过程中产生的氮污染物排出量下降，而Foutput值增大表明农业产值上升，这种变化趋势表明农业生产向着更加环保、更加可持续的方向发展.

2)TN值减小，Foutput值也减小，使得万元GDP氮产出量减小，TN值减小说明农业生产过程中产生的氮污染物排出量下降，而Foutput值减小表明农业产值也下降，但是由于二者的比值呈减小趋势，说明TN减小的速度要快于Foutput减小的速度，即虽然农业产值和氮污染物产量都在下降，但是氮污染物排出量下降的更快，这种变化趋势表明农业生产向着更加环保、更加可持续的方向发展.

3)TN值增大，Foutput值也增大，使得万元GDP氮产出量减小，TN值增大说明农业生产过程中产生的氮污染物排出量上升，而Foutput值增大表明农业产值也上升，但是由于二者的比值呈减小趋势，说明TN上升的速度要慢于Foutput上升的速度，即虽然农业产值和氮污染物产量都在上升，但是氮污染物产量上升的更慢，这种变化趋势表明农业生产向着更加环保、更加可持续的方向发展.

从万元GDP氮产出量的计算公式与各产业相对于万元GDP氮产出量的相关系数的分析可以得出，相关系数为负值表明该产业对万元GDP氮产出量贡献不大，农业生产向着更加环保、更加可持续的方向发展，同理，相关系数为正值表明该产业对万元GDP氮产出量具有贡献，且相关性越大，其贡献也越大，农业生产向着更加不环保、更加不可持续的方向发展.而从相关系数表中可以看出，所有类别的万元GDP氮产出量和种植业产值所占比例均呈正相关，表明江西省各县级行政区的种植业生产都处于一种粗放式、不可持续的层面上.与此同时，第一级和第二级行政区划万元GDP氮产出量与林业比例呈负相关，而在其它三级行政区划呈正相关，表明林业生产在不同地区的生产方式不尽相同.另外，牧业和渔业所占比例与五级行政区的万元GDP氮产出量大部分呈负相关，表明江西省境内的大部分牧业和渔业生产氮排放相对较小.因此，在万元GDP氮产出量较高的第四级和第五级行政区域可以通过调整产业结构，将种植业转变为牧业来减少万元GDP氮产出量，从而提高该区域的农业生产效率.

相关系数的大小则说明了某种产业对其所在类别万元GDP氮产出量的影响程度.以第一级为例，该级别万元GDP氮产出量与农业比例、林业比例、牧业比例、渔业比例的相关系数分别为0.208、-0.629、0.347和0.257，其中林业所占比例与万元GDP氮产出量相关系数绝对值最大，说明第一级行政区划中林业生产与万元GDP氮产出量相关性比较大，而负相关关系说明林业产值比重将有助于减少氮排放，因此，江西省第一级行政区划林业对减少氮排放，使得万元GDP氮产出较小，具有相对其它级别的行政区划较高农业生产效率.

4结论

本研究通过基于全国农业污染源普查数据和江西省统计年鉴数据，构建万元GDP氮产出量指标评价江西省县级(或县级市)行政单元农业生产效率，所得的结果基本上可以反映出江西省实际的农业污染情况，该指标不仅反映出了江西省农业污染的程度，还将污染状况和经济产出二者结合起来进行评价，通过种植业、林业、牧业、渔业占第一产业产值的比例分析了各县市各类产业发展情况以及对污染的贡献程度.研究结果显示，万元GDP氮产出量较高的第五级与种植业相关系数非常高，表明种植业会增加污染物中的氮排放，从而引起较高的万元GDP氮产出量；而万元GDP氮产出量较低的第一级与林业的负相关系数较高，表明林业的污染物氮产出量相对较少.牧业和渔业与万元GDP氮产出量相关系数绝对值都较小，表明了牧业和渔业对环境污染物产出量相对较少.因此在目前江西省农业经济发展模式下，种植业对污染物排放的贡献最大，对环境保护最不利；而林业、牧业和渔业污染排放都相对较小.因此在经济发展目标明确的前提下，可适当地调整地区产业结构，将种植业转换为氮排放较少的林业，或者转变为牧业和渔业，以提高农业生产效率.由于本研究目前收集到2008年的农业污染源数据，对江西省农业产业污染现状的评价也仅限定于2008年，在后续研究过程中将收集更多年份的农业污染数据，结合多年的经济产出数据对江西省农业污染情况以万元GDP氮产出量为指标进行更为深入的时序分析.

[1] 苏全平， 范 芳， 魏林根， 等. 江西农业面源污染现状及控制对策[J].农业环境与发展， 2006， 23(6)：43-46.

[2] 张 丽， 林联盛， 刘木生， 等. AHP法在江西脆弱生态环境评价指标体系中的应用[J].江西科学， 2009， 27(2)：240-246.

[3] 吕爱清， 杜国平. 基于主成分与聚类分析的江西省城市生态环境综合评价[J].宜春学院学报， 2009， 31(6)：13-15.

[4] 祝志辉， 黄国勤. 江西省生态功能区划的分区过程及结果[J].生态科学， 2008， 27(2)：114-118.

[5] 林子瑜， 徐金山. 江西省县市域生态环境综合评价[J].华东地质学院学报， 2001， 24(3)：198-204.

[6] Luca S， Marco Z. The environmental “risky” region: identifying land degradation processes through integration of socio-economic and ecological indicators in a multivariate regionalization model [J]. Environmental Management， 2009， 44: 888-898.

[7] Christian B， Laurence G， Olivier K， et al. Comparison of methods to assess the sustainability of agricultural systems: a review[J]. Agronomy for Sustainable Development， 2009， 29: 223-235.

[8] 江西省统计局.江西统计年鉴2009[G].北京：中国统计出版社，2009.

Assessment on the agricultural source pollution based on GIS and nitrogen output in Jiangxi Province

LU Jianzhong1， CHEN Xiaoling1，2， ZHANG Feng1

(1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying， Mapping and Remote Sensing，Wuhan University， Wuhan 430079; 2.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research，Ministry of Education， Jiangxi Normal University， Nanchang 330022)

The agricultural source pollution in Jiangxi Province， one of the biggest agricultural provinces in China， is becoming increasingly serious with the development of agricultural economy， due to the application of large amount of pesticide and fertilizer， the emissions of livestock excrement， and the left mulch and straw residues. Using the first national agricultural pollution census of Jiangxi Province， we calculated the output value of agriculture and the discharge load of nitrogen pollutants in each administrative unit and constructed an index to indicate the nitrogen output per ten thousand Yuan GDP. With this index， we evaluated the agricultural pollution status for Jiangxi Province， and classified the 78 counties (or county-level city) into different pollution levels. Then， we analyzed the relationship between the proportions of the product values of farming， forestry， livestock， and fishery in the value of agricultural production and the nitrogen output per ten thousand Yuan GDP. Finally， we delineated the development trend of the agricultural industry in each administrative unit and its effects on agricultural source pollution in Jiangxi Province. The results show that the agricultural source pollution is rather serious， and the farming industry in most of the administrative units are developing towards the unsustainable direction．

agricultural source pollution; nitrogen output; non-point source pollution (NPS); structure of primary industry; Jiangxi Province

2014-03-10.

国家自然科学基金项目(41101415，41331174)；国家863计划项目(2012AA12A304，2012AA12A306)；国家科技重大专项“水体污染控制与治理”项目(2013ZX07105-005).

1000-1190(2014)04-0587-05

X24

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*E-mail: lujzhong@163.com.