基于阶段输出系数模型的农业非点源污染负荷估算与评价——以四川省为例

桂平婧，王 丰，李善朴，周 希，邹立扣，范良千

(1. 四川农业大学 土木工程学院，四川 都江堰 611830； 2. 四川农业大学 环境学院，四川 成都 611130)



基于阶段输出系数模型的农业非点源污染负荷估算与评价
——以四川省为例

桂平婧，王 丰，李善朴，周 希，邹立扣，范良千

(1. 四川农业大学 土木工程学院，四川 都江堰 611830； 2. 四川农业大学 环境学院，四川 成都 611130)

传统的农业非点源污染负荷输出系数模型无法实现农业非点源污染阶段负荷估算。本研究综合考虑农业用地、畜禽养殖和农村生活，从产生、流失、入河3阶段分别建立了农业非点源污染负荷估算模型，并以四川省为例，估算了2012年农业非点源TN(总氮)、TP(总磷)3个阶段的污染负荷量，分析了其主要来源及污染区域。结果显示，产生阶段中农业用地是主要污染源，遂宁、巴中、雅安和德阳产生负荷强度较高。流失和入河阶段中畜禽养殖成为主要污染源，阿坝流失负荷强度最大，遂宁水质受农业非点源污染影响最严重。研究表明，阶段输出系数模型能简便可靠地实现农业非点源污染阶段负荷估算。该研究可为农业非点源污染的源头控制、迁移过程控制和受纳水体修复提供支撑。

农业非点源污染；负荷；总磷；总氮；阶段输出系数模型

全球农业非点源污染对水环境的影响日趋严重[1]。我国农业非点源(不包括典型地区农村生活源)总磷(TP)、总氮(TN)排放量占全国总排放量的67%和57%，农业非点源已成为水环境的主要污染源[2]。开展农业非点源污染控制与管理方面的相关研究势在必行。

估算农业非点源污染负荷与确定污染重点控制区域是进行非点源污染管理与控制的基础[3]。模型法是农业非点源污染负荷估算的主要方法之一[4]。国内外现有的农业非点源污染负荷估算模型包括机理模型、经验模型以及输出系数模型[5]。机理模型可实现农业非点源负荷的精确估算，如HSPF模型[6]、AGNPS模型[7]、SWAT模型[8]及SLURP模型[9]等。然而，机理模型结构复杂、对资料和数据要求高，一般只适合小范围非点源污染过程的模拟[10]。经验模型对资料要求低，但缺乏机理基础，精度往往较低[11]。输出系数模型对数据要求较低，估算结果也具有较高的精准度，在农业非点源污染负荷估算研究方面受到了大量学者的关注[12]。然而，这些模型也存在未考虑污染物迁移损失、土地利用分类简单、输出系数忽略年际变化等问题[13-14]。为提高输出系数模型的精确性，大量学者基于上述问题对模型进行了修正与补充[15-17]。尽管如此，各种输出系数模型仍不能实现阶段农业非点源污染负荷估算。随农业非点源研究的不断深入，越来越多的研究显示，农业非点源污染控制应涵盖源头、迁移过程和受纳水体3方面[18]。因此，估算农业非点源污染负荷也应分阶段，即产生、流失、入河阶段。

本研究依托输出系数模型，从产生、流失、入河3阶段建立了农业非点源污染负荷估算模型，并以四川省为例，对该区域2012年TN，TP的3阶段负荷进行估算与评价，旨在实现农业非点源污染阶段负荷估算，并为农业非点源污染的源头控制、迁移过程控制和受纳水体修复提供更为准确的理论依据。

1 研究方法

1.1 区域概况

四川省地处长江上游，辖区面积486 000 km2，下辖18个地级市和3个自治州。2012年，全省农业人口6 585.34万，占总人口的72.39%。常年农作物种植面积9 666 700～10 000 000 hm2，年末实有耕地面积3 990 000 hm2。农业产值2 764.9亿元，占全省农林牧副渔总产值的50.89%[19-20]。四川省属全国水资源丰富的省份之一，省内多年平均降水量约为4 889.75×108m3，共有1 300多条大小河流，1 000多个湖泊，200余条冰川和一定面积的沼泽，主要河流有长江、沱江、岷江、嘉陵江、涪江和金沙江等。

1.2 研究思路与技术路线

农业非点源污染的来源主要包括土地利用、畜禽养殖和农村生活污水及废弃物等[21]，相应地将农业非点源污染源归结为农业用地、畜禽养殖、农村生活3类。为保证估算精度，研究中依据行政区划将四川省划分为21个估算地区，分别估算各地区农业非点源TN和TP在产生、流失、入河阶段的污染负荷。各地区各阶段污染负荷汇总即为全省各阶段污染负荷总量。获得估算结果后，利用聚类分析法、空间分布图法、单位水质指数法对产生、流失、入河负荷强度进行分析。具体技术路线见图1。

1.3 模型建立与数据获取

1.3.1 产生阶段

(1)

式(1)中，Ip为农业用地产生负荷，指施入肥料所含的TN或TP量(t·a-1)；Ib为畜禽养殖产生负荷，指畜禽粪便所含的TN或TP量(t·a-1)；Ir为农村生活产生负荷，指农村人口产生的生活污水、生活垃圾和人体粪尿所含的TN或TP量(t·a-1)；Np为各地区肥料(氮肥、磷肥或复合肥)年施用量(t)，由《四川统计年鉴》[20]获得；Ipc为肥料(氮肥、磷肥或复合肥)的TN或TP产生系数(%)，即氮肥、磷肥或复合肥中氮素或磷素折算百分比，查阅文献[20]和[22]获得；Nb为各地区畜禽(猪、牛、羊、家禽或家兔)的饲养量(×104capita)，通过《四川农村年鉴》[19]获得；Ibc为畜禽(猪、牛、羊、家禽或家兔)的TN或TP产生系数(g·capita-1·d-1)，即单个畜禽在一天内所产生的TN或TP含量，查阅文献[23-27]获得；D为畜禽的饲养周期(d)，猪、牛、羊、家禽和家兔的饲养周期分别取150，365，365，60和90 d[27]。Nr为各地区农村常住人口数(×104人)，以农业人口数乘以折算系数表示，农业人口数可通过《四川统计年鉴》[20]获得，人口折算系数依据姚静等[28]研究中提出的方法确定；Irc为农村生活废弃物(生活垃圾、生活废水或人体粪尿)的TN或TP产生系数(kg·人-1·a-1)，即每人每年所产生的各类废弃物中TN或TP含量，查阅文献[29-35]

获得。表1给出了四川省各地区2012年农业人口折算系数，表2给出了Ipc，Ibc和Irc具体取值。

图1 技术路线图Fig.1 Schematic diagram of the technical route

表1 四川省各地区2012年农业人口折算系数

Table 1 The converted coefficient of rural population in different areas of Sichuan Province in 2012

农业人口折算系数地区1.00成都、自贡、攀枝花、德阳、绵阳、内江、乐山、眉山、宜宾、资阳0.95泸州、广元、遂宁、南充、广安、达州、雅安、阿坝、凉山0.80巴中、甘孜

表2 农业非点源污染物产生系数表

Table 2 Generation coefficient of agricultural non-point source pollutant

污染物肥料/%畜禽养殖/(g·capita-1·d-1)农村生活/(kg·人-1·a-1)复合肥磷肥氮肥猪牛羊家禽兔生活垃圾生活废水人体粪尿TN38.79010015.36104.106.250.710.992.591.043.06TP22.0543.7003.3910.171.230.060.330.890.040.52

1.3.2 流失阶段

(2)

式(2)中，Op为农业用地流失负荷，指农业用地TN或TP产生负荷中流失进入环境的量(t·a-1)；Ob为畜禽养殖流失负荷，指畜禽养殖TN或TP产生负荷流失进入环境的量(t·a-1)；Or为农村生活流失负荷，指农村生活TN或TP产生负荷流失进入环境的量(t·a-1)；A为各地区不同类型农业用地(水田、旱地、蔬菜地或果园地)面积(km2)，通过《四川统计年鉴》[20]获得；F为各地区单位面积不同类型农业用地(水田、旱地、蔬菜地或果园地)肥料施入量的TN或TP含量(t·km-2)。由于统计年鉴中未统计详细的各地区不同类型农业用地肥料施入量，计算过程中，F值均由各地区Ip/ΣA表示[36]；Opc为不同耕地类型中TN或TP的流失系数(%)，通过文献[25]和[37]获得。各地区地形和降雨量对Opc有一定影响，应通过地形修正系数(Cct)和降雨修正系数(Ccr)对Opc进行相应的修正[29，38]。Cct取值参考文献[23]；Ccr取值方法参考文献[23]和[38]。各地区地形修正系数和降雨修正系数见表3。Obc为畜禽(猪、牛、羊、家禽或家兔)的TN，TP流失系数(g·capita-1·d-1)，即单个畜禽每天产生的TN或TP流失进入环境的负荷，参考文献[23-27]获得；Orc为农村生活中各类废弃物(生活垃圾、生活废水和人体粪尿)中TN或TP流失系数(%)，即流失到环境的各类废弃物的TN或TP负荷占各类废弃物的TN或TP产生负荷比例，参考文献[29]和[39]获得。Nb和D同式(1)。表4给出了Opc，Obc和Orc具体数据。

1.3.3 入河阶段

(3)

式(3)中，Rp为农业用地入河负荷，指农业用地TN或TP流失负荷中最终进入河道的量(t·a-1)；Rb为畜禽养殖入河负荷，指畜禽养殖TN或TP流失负荷中最终进入河道的量(t·a-1)；Rr为农村生活入河负荷，指农村生活TN或TP流失负荷中最终进入河道的量(t·a-1)。估算入河负荷，首先应确定入河系数。入河系数是污染物入河量和流失量的比率，由基础入河系数与相应的入河修正系数构成。与式(3)相对应，Rpc为各地区农业用地流失负荷基础入河系数，根据降雨量确定[40]；Cct为根据各地区地形确定的入河修正系数，取值与式(2)中一致(表3)；Ccd为根据各地区内流经河流等级确定的污染物入河修正系数，I类地区取1.2，II类地区取1.0[29]；Rbc为各地区畜禽养殖流失负荷基础入河系数。研究区域内，根据各地区内流经河流等级，将各地区分为两类，I类表示有干流或一级支流流经的地区，II类表示有二级支流流经的地区，I类地区Rbc取0.30，II类地区Rbc取0.25[29]。Ccr为根据各地区降雨量确定的污染物入河修正系数，取值与式(2)中一致(表3)；Rrc为农村生活流失负荷基础入河系数，采用相关研究[41-44]中建议的方法确定。各地区基础入河系数见表5。

表3 四川省2012年各地区流失修正系数

Table 3 Discharge correction coefficient of different areas in Sichuan Province

修正项修正系数地区地形修正1.0成都1.2自贡、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、南充、眉山、广安、资阳1.5攀枝花、乐山、宜宾、达州、雅安、巴中、阿坝、甘孜、凉山降雨量修正1.1成都1.2攀枝花、绵阳、甘孜1.3德阳1.4广元、眉山、阿坝1.5自贡、遂宁、广安、资阳1.6南充、达州、巴中1.7内江、宜宾、凉山1.8泸州、乐山2.2雅安

表4 农业非点源污染物流失系数

Table 4 Discharge coefficient of agricultural non-point source pollutant

污染物农业用地/%畜禽养殖/(g·capita-1·d-1)农村生活/%水田旱地果园地蔬菜地猪牛羊家禽兔生活垃圾生活污水人体粪尿TN0.5770.4670.2711.6407.1934.902.1860.220.34742704TP0.6710.6440.0850.9350.943.910.4320.040.11642704

表5 四川省各地区基础入河系数表

Table 5 Original export coefficient of different areas in Sichuan Province

地区分类农业用地畜禽养殖农村生活生活污水生活垃圾或人体粪尿成都Ⅰ0.010.300.350.100自贡Ⅰ0.040.300.350.100攀枝花Ⅰ0.020.300.350.100泸州Ⅰ0.070.300.350.100德阳Ⅱ0.030.250.300.075绵阳Ⅱ0.020.250.300.075广元Ⅰ0.040.300.350.100遂宁Ⅱ0.050.250.300.075内江Ⅰ0.060.300.350.100乐山Ⅰ0.070.300.350.100南充Ⅰ0.050.300.350.100眉山Ⅰ0.040.300.350.100宜宾Ⅰ0.060.300.350.100广安Ⅰ0.040.300.350.100达州Ⅱ0.050.250.300.075雅安Ⅱ0.100.250.300.075巴中Ⅱ0.050.250.300.075资阳Ⅰ0.040.300.350.100阿坝Ⅰ0.040.300.350.100甘孜Ⅰ0.020.300.350.100凉山Ⅰ0.060.300.350.100

2 结果与分析

2.1 产生负荷

四川省2012年农业非点源TN，TP产生负荷分别为2 335 582，507 269 t(图2)。农业用地TN，TP产生负荷分别为1 492 652， 342 964 t，分别占四川省产生总负荷的63.91%，67.61%。农业用地是四川省农业非点源污染产生阶段的主要污染源。具体到各地区，南充TN，TP产生负荷最大，分别占四川省产生总负荷的9.23%，8.91%。达州TN产生负荷排第2位，绵阳TP产生负荷排第2位。

单位耕地面积上的污染负荷量，即污染负荷强度，能够消除面积对负荷总量的影响，是污染分析的重要指标[45]。采用系统聚类分析方法对四川省21个地区TN，TP产生负荷强度的相似程度进行分析。根据图3上方0—25标尺(反映各点位类别的亲疏距离)中点位5对应竖线可将21个地区划分为5类：第Ⅰ类包括遂宁、巴中、雅安和德阳；第Ⅱ类包括广安、南充和内江；第Ⅲ类包括泸州、攀枝花、阿坝、广元、自贡、绵阳、眉山、乐山和达州；第Ⅳ类包括成都、资阳、凉山和宜宾；第Ⅴ类为甘孜。农业非点源TN，TP产生负荷强度随着级别增加而逐级降低，遂宁、巴中、雅安和德阳农业非点源TN，TP产生负荷强度较高，而甘孜产生负荷强度最低。

图2 四川省2012年农业非点源TN，TP产生负荷Fig.2 TN and TP generation loads of agricultural non-point source in Sichuan Province in 2012

1， 成都； 2， 自贡； 3， 攀枝花； 4， 泸州； 5， 德阳； 6， 绵阳； 7， 广元； 8， 遂宁； 9， 内江； 10， 乐山； 11， 南充； 12， 眉山； 13， 宜宾； 14， 广安； 15， 达州； 16， 雅安； 17， 巴中； 18， 资阳； 19， 阿坝； 20， 甘孜； 21， 凉山。图3 四川省各地区农业非点源产生负荷强度聚类树形图Fig.3 Dendrogram of generation load intensity of agricultural non-point source in Sichuan Province

2.2 流失负荷

图4给出了四川省2012年农业非点源TN，TP流失负荷，分别为308 545，54 195 t，流失系数分别为0.132 1，0.106 8。从污染来源来看，畜禽养殖TN，TP流失负荷分别为169 303，23 738 t，分别占总流失负荷的54.87%，43.80%，流失阶段平均流失系数分别为0.401 3，0.324 4。农村生活TN，TP流失负荷分别为120 675，26 298 t，分别占总流失负荷的39.11%，48.52%，流失阶段平均流失系数分别为0.286 6，0.288 6。在流失阶段，畜禽养殖和农村生活是四川省农业非点源TN，TP的主要污染源。该结果与产生阶段相反，主要原因在于，农业用地TN，TP平均流失系数分别为0.012 4，0.012 1，远小于畜禽养殖和农村生活的流失系数。具体到各地区，仍以南充TN，TP流失负荷最大，凉山次之。

农业非点源污染物流失负荷对环境的影响程度可以通过污染物的单位耕地面积流失负荷强度来反映[46-47]。将四川省21个地区的单位面积流失负荷强度平均划分为5个等级，在GIS软件的支持下，可得到四川省2012年农业非点源TN，TP单位耕地面积流失负荷强度空间分布特点(图5)。阿坝农业非点源TN，TP单位耕地面积流失负荷强度最大，分别为15 304和2 040 kg·km-2，主要原因在于阿坝畜禽养殖产业发达，耕地面积较小。图5中，单位面积流失负荷强度最小的地区是眉山，其TN，TP的单位耕地面积流失负荷分别为4 402和946 kg·km-2。从空间分布来看，四川省西部地区单位耕地面积流失负荷强度较大，主要是因为西部地区地形复杂，主要发展畜禽养殖业，而东部地区地形较平坦，种植业相对较发达。

图4 四川省2012年农业非点源TN，TP流失负荷Fig.4 TN and TP discharge loads of agricultural non-point source of Sichuan Province in 2012

2.3 入河负荷

四川省2012年农业非点源TN，TP入河负荷分别为142 938和19 698 t(图6)，平均入河系数分别为0.463 3，0.363 4。从污染来源看，畜禽养殖TN，TP入河负荷分别为97 087，13 620 t，分别占总入河负荷的67.92%，69.14%，是水体污染的主要污染源。具体到各地区，凉山的入河负荷最大，TN，TP分别占四川省总入河负荷的11.43%，11.36%。

农业非点源污染对地表水水体的污染程度可以通过敏感性指标来反映[48]。单项水质指数法是一种常用的敏感性评价方法，即将污染物排放浓度与GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中Ⅲ类标准的比值进行评价。污染物排放浓度由各地区入河负荷量除以地表水资源量确定。研究中将敏感性分为5个等级[48]。四川省各地区水质指数及敏感性等级见表6。总体来看，四川省农业非点源TN，TP的水质指数分别为0.49，0.34，敏感性级别均为不敏感，污染风险小。但要注意的是，四川省接近一半的区域地表水已超过Ⅲ类水质标准，敏感级别为轻度污染。其中，以遂宁污染最为严重，TN，TP水质指数分别达4.34和2.87，TP敏感级别为中度敏感，污染风险较大。

图5 四川省2012年TN，TP流失负荷强度空间分布Fig.5 Spatial distribution of TN and TP discharge load intensity in Sichuan province

图6 四川省2012年农业非点源TN，TP入河负荷Fig.6 TN and TP export loads of agricultural non-point source of Sichuan Province in 2012

3 讨论

目前，将输出系数模型用于农业非点源污染负荷估算的研究多集中于流失或入河单一阶段的负荷估算。在本研究区域内，黎万凤[49]利用输出系数模型估算了嘉陵江流域非点源氮、磷污染流失负荷，结果表明，嘉陵江流域四川范围内非点源TN，TP流失阶段的主要污染源是畜禽养殖，本研究的结果与此一致；丁晓雯等[45]对涪江流域农业非点源污染进行研究，结果显示，德阳和遂宁2010年农业非点源TN流失负荷分别为19 700和18 400 t，本研究中德阳和遂宁2012年农业非点源TN流失负荷分别为15 393和13 394 t，两者结果较为接近。杨立梦等[50]利用输出系数模型对四川省乐山市茫溪河流域入河负荷进行估算，并对其特征进行分析，结果表明，畜禽养殖是入河负荷的主要来源，其次是农村生活，本研究中乐山地区研究结果与此相同。以上分析表明，本研究结果具有一定的可信度。然而，由于部分产生、流失和入河系数源于其他地区的类似研究，加之本研究对单位面积各类型农业用地肥料施入量的TN或TP含量进行了均值化处理，本结果可能与真实情况尚存在一定偏差。今后，在相关数据的支撑下，基于本研究方法所得出的结果将会更加准确。

Wang等[51]研究认为农业非点源对水环境的污染要经历一定阶段。刘之杰等[18]和马强等[52]研究指出，控制农业活动中污染物的产生和运移是防治农业非点源污染最有效的途径。分阶段对农业非点源污染负荷进行估算是农业非点源污染控源、截留，以及修复污染水体的基础。本研究基于输出系数模型，从产生、流失、入河3阶段分别建立了污染物负荷估算模型，并对四川省2012年农业非点源TN，TP的3阶段负荷进行了估算与评价，取得了较为满意的结果，表明本研究所建立的模型可明确农业非点源污染各阶段主要污染源及污染区域，研究结果可为分阶段污染控制提供理论依据。

本研究表明，农业用地是四川省农业非点源污染产生阶段的主要污染源，TN和TP分别占产生总负荷的63.91%，67.61%。遂宁、巴中、雅安和德阳农业非点源TN，TP产生负荷强度较高，应作为污染源头管理和治理的主要区域。该区域可采取科学灌溉、科学施肥、水土保持耕作及生态农业等方式进行污染控制[53]，也可通过合理规划畜禽养殖布局、加强畜禽养殖场污染治理、实行种养结合等方式进行控制[54]。流失阶段和入河阶段，畜禽养殖是主要污染源。阿坝农业非点源TN，TP流失负荷强度最大。该区域可采用树篱、植被缓冲带、人工湿地、人工多水塘系统等技术进行控制，以降低或预防农业非点源污染物对外界水体的影响[52，55]。对于河流污染情况，总体上看四川省农业非点源TN，TP敏感性级别均为不敏感，污染风险小。然而，具体到各地区，接近一半的区域已超过地表水Ⅲ类水质标准，敏感级别为轻度污染。其中遂宁污染最为严重，TP敏感级别为中度敏感，污染风险较大。受污染水体地区可通过污水利用、前置库、污染修复等技术进行修复[53]。

表6 四川省各地区水质指数及敏感性等级

Table 6 Water quality index and sensibility level of different areas in Sichuan Province

地区TNTP水质指数敏感级别水质指数敏感级别成都0.74不敏感0.51不敏感自贡1.90轻度敏感1.54轻度敏感攀枝花0.25不敏感0.18不敏感泸州1.39轻度敏感0.94不敏感德阳1.53轻度敏感1.04轻度敏感绵阳0.36不敏感0.24不敏感广元0.67不敏感0.46不敏感遂宁4.34轻度敏感2.87中度敏感内江2.72轻度敏感1.91轻度敏感乐山0.46不敏感0.33不敏感南充2.31轻度敏感1.62轻度敏感眉山0.34不敏感0.28不敏感宜宾1.19轻度敏感0.87不敏感广安1.78轻度敏感1.22轻度敏感达州0.64不敏感0.42不敏感雅安0.18不敏感0.12不敏感巴中0.70不敏感0.46不敏感资阳3.06轻度敏感2.17轻度敏感阿坝0.14不敏感0.08不敏感甘孜0.07不敏感0.04不敏感凉山0.38不敏感0.26不敏感全省0.49不敏感0.34不敏感

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(责任编辑 高 峻)

Estimation and evaluation of agricultural non-point source pollution load by stage export coefficient model: A case study in Sichuan Province

GUI Ping-jing1， WANG Feng1， LI Shan-pu1， ZHOU Xi2， ZOU Li-kou2， FAN Liang-qian1，*

(1.CollegeofCivilEngineering，SichuanAgriculturalUniversity，Dujiangyan611830，China; 2.CollegeofEnvironment，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China)

The traditional export coefficient model for agricultural non-point source pollution (ANSP) load estimation can not calculate the ANSP load in different stages. Based on the export coefficient model， the stage load estimation model of ANSP was established from stages of generation， discharge and export， respectively. In the stage model， the source of ANSP was divided into agriculture land， livestock and poultry breeding and rural living. Subsequently， Sichuan Province was taken as a case study area， and the total nitrogen (TN) and total phosphorous (TP) loads in each stage in 2012 was calculated by the stage model. According to the stage loads of TN and TP， the main pollution source and main polluted districts were analyzed in each ANSP formation stage. It was shown that agriculture land was the main pollution source in generation stage， while livestock and poultry breeding were the main sources of ANSP in both discharge and export stages. Moreover， main polluted areas with high pollution generation load intensity of ANSP were found， including Suining， Bazhong， Ya’an and Deyang. A’ba was the area where the biggest discharge load in per farmland area was found， and Suining was the region where the surface water was polluted the most seriously by ANSP in whole Sichuan Province. In conclusion， the stage load estimation model could calculate and assess the stage load of ANSP simply and effectively， and the present study could provide theoretical support for the control of ANSP.

agriculture non-point pollution source; load; total nitrogen (TN); total phosphorus (TP); stage export coefficient model

http://www.zjnyxb.cn

10.3969/j.issn.1004-1524.2016.01.19

2015-04-24

四川省教育厅重点项目(14ZA0004)

桂平婧(1992—)，女，重庆渝北人，本科生，从事市政工程方向研究。E-mail：gpjmututu@163.com

*通信作者，范良千，E-mail：flqjacky@163.com

X522

A

1004-1524(2016)01-0110-09

浙江农业学报ActaAgriculturaeZhejiangensis， 2016，28(1):110-118

桂平婧，王丰，李善朴，等.基于阶段输出系数模型的农业非点源污染负荷估算与评价——以四川省为例[J].浙江农业学报，2016，28(1)：110-118.