王延吉, 赵 静, 王 颖, 金明姬*
(1.延边大学农学院;2.延边大学理学院:吉林 延吉 133002)
近年来,随着我国经济的发展,引起的环境问题也日益严重。在农业生产领域,农业面源生态环境破坏严重。农业面源污染的主要来源包括农业生产过程中的农药、化肥及农膜等的过度使用,以及人畜粪便的不合理排放与农村生活污染源等。农业面源污染是造成水体富营养化污染的主要原因,也是引起土地肥力下降,土壤退化的主要原因[1]。
目前,国内外学者们广泛针对环境压力与经济发展间关系进行讨论,既而环境库兹涅茨曲线(EKC)假说也成为当下的热点问题[2]。EKC假说源于经济增长与环境压力关系的争论,EKC假说认为在经济发展早期环境质量会逐渐恶化,而经济发展到一定水平后,环境质量将会逐渐得到改善,即环境压力与经济发展呈倒“U”型关系。但不少学者[3-6]也指出,环境压力与经济发展不仅仅是倒“U”型关系,也会出现线性关系、“U”型关系、“N”型关系及反“N”型关系等。
综上,本文结合延边地区农业面源污染源及经济发展方面的基础数据,采用环境库兹涅茨曲线模型,分析延边地区主要的农业面源污染源与经济增长水平间的相关关系。为此,探究延边地区农业面源污染源与经济增长水平间的演替规律,为控制延边地区农业面源的污染提供理论依据。
当前EKC模型研究过程中常用到的数据有时间序列数据、截面数据及平行数据等3种。文中使用2004—2015年时间序列数据对EKC模型进行模拟。延边地区农业面源污染源主要有农业农资污染与畜禽养殖过程中产生的畜禽养殖污染[7],故文中的农业面源污染变量选取化肥投入密度、农膜投入量、农药投入量及畜禽粪尿猪粪当量排泄密度;而针对经济方面的变量则选取农业人均总产值[8]。文中所涉及到的相关变量基础数据均取自《2015年延边朝鲜族自治州统计年鉴》。
采用的EKC模型基本形式如下:
E=a0+a1B+a2B2+a3B3+ε
式中,E代表农业面源污染指标;B为农业人均总产值;ε为随机误差项;a0,a1,a2,a3为模型系数;模型系数的不同取值,可反映农业面源污染状况同经济发展水平间的不同变化关系(表1)。
表1 农业面源污染状况与经济发展水平间的变化关系
其中,倒“U”形曲线转折点,即农业面源污染状况达到转折点所对应的经济发展水平的计算公式如下:
B=-a1/2a2
据EKC假说农业面源污染状况与经济发展水平呈倒“U”形曲线关系[9],而反映倒“U”型曲线关系的基本函数有二次函数型与三次函数型。因此,本文通过应用Origin软件对模型进行拟合并检验,选取模型系数,确定最优的回归方程,以此描述延边地区农业面源污染状况与经济发展水平间的关系。
1) 畜禽粪尿排放量 有关畜禽粪尿排放量的估算,目前大多采用排污系数法[10-12],故本文采用排污系数法对延边地区不同畜禽粪尿排放量进行了估算,具体公式如下:
畜禽粪尿排放量=饲养量×粪尿日排泄系数×饲养周期
式中,对饲养量的统计,猪、家禽的年末存栏数包含在年末出栏数中,故用年末出栏数代表饲养量;而牛、马、驴、骡、羊、鹿以年末存栏数代表饲养量。在各种畜禽饲养周期的选取中本文采用了不同的基础数据,猪以199 d计,牛、马、驴、骡、羊、鹿以365 d计,家禽以55 d计。文中通过大量的文献调查,引用了如表2所示的不同畜禽粪尿排泄系数。
2) 畜禽粪尿猪粪当量排泄密度的计算 考虑到不同畜禽粪尿中的肥效养分差异,本文结合各类畜禽粪尿中的含氮量,将各类畜禽粪尿统一换算成了猪粪当量,其公式如下:
畜禽粪尿猪粪当量=各类畜禽粪尿产生量×猪粪当量换算系数
式中,各类畜禽粪尿猪粪当量换算系数[13]如表3。因表3中没有涉及驴、骡、鹿,故采用马的猪粪当量换算系数。结合计算所得畜禽粪尿猪粪当量与耕地面积基础数据,计算延边地区畜禽粪尿猪粪当量排泄密度。
表2 畜禽粪尿排泄系数
表3 各类畜禽粪尿猪粪当量换算表
现代农业的最终目的是为人类提供足够丰富的粮食,而粮食产量的增加途径有2种:1) 增加耕地面积;2) 增加单位土地面积的产量[14]。增加耕地面积受国土总面积的限制,因此人们通过施用大量化肥,增加单位土地面积产量,达到粮食增产的目的。但长期过量的施用化肥不仅会阻碍农业的可持续发展,也会加重农业面源污染。
据统计,2004—2015年,延边地区化肥投入量如图1。2004年以来延边地区化肥投入量逐年增加,其中,2004—2010年,化肥投入量增幅相对较小,2010—2012年,3年的化肥投入量增幅较大,但2012—2015年,化肥投入量增幅又有所减少。在分析年份中2015年的化肥投入量最多,为17.28万t。
从化肥投入密度来看,2004—2010年,化肥投入量虽逐年增加,但因耕地面积的不断变化,化肥投入密度变化较大,期间2008年出现了一个小峰值,达到385.6 kg/hm2。但2011—2015年,随化肥投入量的大幅增加,化肥投入密度未受耕地面积影响逐年上升,在2015年达到分析年份的最大值,为440.5 kg/hm2。为控制化肥污染,发达国家制定了225 kg/hm2的化肥投入安全警戒线[15],可以看出分析年份延边地区化肥投入密度远远超过该警戒值。同时,2011—2015年,延边地区化肥投入密度也高出全国平均水平的390 kg/hm2。
图1 化肥投入量及投入密度变化趋势
基于EKC模型并结合化肥投入密度与农业人均总产值相关基础数据(表4),进行拟合验证结果如图2,延边地区化肥投入密度与农业人均总产值间呈“U”型曲线关系,其最优拟合回归方程为:E化肥=3.069×10-5B2-0.111 B+454.271,方程的相关系数R2为0.88,在0.05水平上呈显著相关。
表4 2004—2015年延边地区化农业人均总产值
图2 化肥投入密度与农业人均总产值的拟合曲线
化肥投入密度的拟合呈“U”型曲线,化肥面源污染压力随经济的增长呈先下降后增加的趋势。其原因可能是早期延边地区土壤中的养分较丰富,土壤肥力较高,投入少量化肥也可达到粮食产量的增产目的,促进经济的发展。但随农业生产活动的不断开展,土壤中原有养分得到消耗,肥力降低,此时粮食产量的增产取决于化肥的投入量。但化肥投入量的加大,在促进经济发展的同时,也会增大环境压力,加重农村面源污染。故当前延边地区政府有必要针对农民开展环保意识及农业科普知识等方面的宣传活动,尽可能的减少化肥面源污染压力。
可预测延边地区在农业生产过程中对化肥的使用不进行相应控制时,接下来的一段时间内化肥污染将会持续上升。因此,有必要加大对环境节约型农业生产技术的研究与推广,改变农民的传统生产模式,提高化肥的使用效率。
农膜可提高土壤温度,保持土壤湿度,有效改善培育条件,在农业生产中发挥重要作用[16]。但因其主要成分为聚乙烯,化学稳定性强,在土壤中很难自然降解,故残膜的不断积累对土壤和水质造成一定危害,将加重农业面源污染。
由于数据的可得性,农膜投入量统计了2004—2013年10年的数据,其结果如图3。2004—2013年,延边地区农膜投入量不断变化,整体呈波动上升的趋势。2004—2005年,农膜投入量相对较少,低于1 500 t;而2006年农膜投入量大幅增加,增加至2005年的2倍之多;2006—2013年,农膜年平均投入量为3 010 t,2008年时达到分析年份中的最高值,为3 505 t,2011年开始一直处于其平均投入量之上。
图3 农膜投入量变化趋势
基于EKC模型并结合农膜投入量与农业人均总产值相关基础数据,进行拟合验证结果如图4。延边地区农膜投入量与农业人均总产值呈倒“U”型曲线关系,其最优拟合回归方程为:E农膜=-9.345×10-4B2+5.023B-3 420.226,方程的相关系数R2为0.64。根据方程,计算出转折点所对应农业人均总产值为2 687元,2011年延边地区农业人均总产值就已超过2 687元,在2011年之后随着经济水平的发展,农膜所带来的面源污染逐渐得到改善。
农膜投入量的拟合呈倒“U”型曲线,农膜面源污染压力随经济的增长呈先增加后下降的趋势,其原因可能是由于农膜的保温、保湿等优点,以及消费者们对反季节性蔬菜的需求,使得农民们大量依赖农膜开展蔬菜大棚生产,导致延边地区农膜投入量持续增加。但由于农膜自身的难降解性,以及可能会导致的持久性污染,延边地区农委大力推广用液态地膜代替农膜,使得随经济的增长农膜投入量呈下降的趋势。农膜的使用在促进经济发展同时,也会加重农业面源污染。因此,政府应给予一定的引导和干预,推广使用新型高效产品,而在使用农膜时也要做好回收、处理等工作,尽可能的将危害降到最低。
图4 农膜投入量与农业人均总产值的拟合曲线
农药作为有效控制农林作物病虫草鼠等危害的制剂,农药的使用是确保农民增产增收的有效途径。但农药的不合理使用,不仅破坏农田生态环境,加重农业面源污染,也会使粮食蔬菜中的农药残留量超标,危害人体健康。
应统计数据的可得性,农药投入量统计了2004—2013年10年的数据,其结果如图5所示。2004—2013年,延边地区农药投入量变化幅度较大,整体呈波动上升的趋势。2004—2006年,农药投入量在分析年份中最低,均小于410 t;但2007年农药投入量大幅增加,从2006年的408 t,增加到2007年的2 108 t,增加了5倍之多;之后的2007—2009年,农药投入量不断增加,到2009年达到一个小峰值,为2 671 t;而2010年农药投入量又有1次大幅降低,降到1 458 t;2011—2013年,农药投入量又不断增加,到2013年达到分析年份中的最高峰,为2 836 t。
图5 农药投入量变化趋势
基于EKC模型并结合农药投入量与农业人均总产值相关基础数据,进行拟合验证结果如图6所示,延边地区农药投入量与农业人均总产值呈倒“U”型曲线关系,其最优拟合回归方程为:E农药=-1.07×10-3B2+6.176B-6 093.901,方程的相关系数R2为0.74,在0.05水平上呈显著相关。根据方程,计算出转折点所对应农业人均总产值为2 886元,2012年延边地区农业人均总产值就已超过2 886元,在2012年之后随着经济水平的发展,农药所带来的面源污染逐渐得到改善。
农药投入量的拟合呈倒“U”型曲线,农药面源污染压力随经济的增长呈先增加后下降的趋势。其原因可能是分析年份初期,为增加粮食产量,促进经济的发展,农民在农业生产过程中大量使用农药。但随高效、超高效低毒农药品种的出现,以及人们对食品安全问题的不断重视,现阶段农业人均总产值已超过拐点值,表明随经济发展农药投入所导致的农业面源污染逐渐改善,污染程度呈下降趋势。若在未来农业发展中合理施用农药,农药将在农业面源污染中所占比例降低。
图6 农药投入量与农业人均总产值的拟合曲线
随畜禽养殖方式的规模化、集约化,延边地区不断涌现出不同规模的畜禽养殖场。规模化养殖场的不断发展壮大,也促使畜禽粪尿排放量的与日俱增,但因目前对畜禽粪尿治理水平有限,畜禽养殖污染成为农业面源污染的主要污染源。
通过排污系数法及畜禽粪尿生猪当量换算方法计算所得2004—2015年延边地区畜禽粪尿猪粪当量排放量及其排泄密度如图7所示。2004—2015年,延边地区畜禽粪尿猪粪当量排放量由于受饲养量的影响,整体呈先上升后下降又缓慢上升的趋势。在分析年份中,2010年排放量达到最大值,为558.4万t;而2011年排放量达到最低值,为276.4万t,降至2010年的一半左右;2012—2015年,其排放量有所上升,但上升幅度较小,2015年排放量只达到313.4万t。
2004—2015年,延边地区畜禽粪尿猪粪当量排泄密度呈先下降后上升并趋于稳定的趋势;2004—2010年畜禽粪尿猪粪当量排放量虽不断上升,但受耕地面积的影响,其排泄密度整体呈小幅下降趋势;而到2011年受饲养量影响,排泄密度下降幅度较大,从2010年的15.84 t/hm2下降到2011年的7.37 t/hm2,达到分析年份中的最低值;2011—2015年,畜禽粪尿猪粪当量排泄密度整体呈小幅上升并趋于稳定的趋势,到2015年其排泄密度达到7.99 t/hm2。
图7 畜禽粪尿猪粪当量排放量及排泄密度变化趋势
基于EKC模型并结合畜禽粪尿猪粪当量排泄密度与农业人均总产值相关基础数据,进行拟合验证结果如图8所示,延边地区畜禽粪尿猪粪当量排泄密度与农业人均总产值呈“N”型曲线关系,选取最优拟合回归方程为:E畜禽=4.434×10-6B3-3.189×10-2B2+66.625B-24 422.679,方程的相关系数R2为0.92,在0.05水平上呈显著相关。根据方程,计算出的2个转折点所对应农业人均总产值分别为1 538与3 258元。2006与2013年延边地区农业人均总产值就已达到1 538与3 258元,即在延边地区2006与2013年分别出现第1个转折点与第2个转折点。
图8 畜禽粪尿猪粪当量排泄密度与农业人均总产值的拟合曲线
畜禽粪尿猪粪当量排泄密度的拟合呈“N”型曲线,畜禽粪尿面源污染压力随经济增长呈先增加后下降再上升的趋势。其原因可能是经济发展初期,延边地区在没有强化畜禽养殖环境管理工作的情况下,大力发展畜禽养殖业,从而出现畜禽粪尿面源污染压力随经济增长上升的趋势。但随国家对畜禽养殖环境管理工作的加强,为保证延边地区畜禽养殖业的健康持续发展,政府加大养殖场内部环境管理和投资力度,开发新技术合理处理畜禽粪尿,致使出现第1个转折点,随后畜禽粪尿面源污染压力随经济增长呈下降趋势。但随着市场对肉禽蛋类需求的不断增加,畜禽养殖业将会不断发展,畜禽粪尿猪粪当量排泄密度将会出现第2个转折点,即畜禽粪尿面源污染压力随经济增长再次呈上升趋势。为降低污染情况,未来如何对畜禽粪尿进行有效处理及合理利用将成为畜禽养殖业发展的重点。
本文运用2004—2015年时序数据对延边地区化肥投入密度、农膜投入量、农药投入量及畜禽尿猪粪当量排泄密度与农业人均总产值的EKC关系进行了模拟评价,其结果表明:1) 当前延边地区化肥投入密度处于“U”型曲线的右侧,可预测延边地区在农业生产过程中对化肥的使用不进行相应控制时,接下来的一段时间内化肥污染将会持续上升;2) 与农膜、农药投入量EKC曲线模拟结果可知,当前延边地区农膜、农药投入量在倒“U”型曲线的右侧,若在未来农业发展中合理使用农膜及农药,农膜及农药将在农业面源污染中所占比例降低;3) 畜禽粪尿污染EKC曲线模拟结果表明,当前延边地区畜禽粪尿污染进入第2个转折点,处于“N”型曲线的最右侧,其污染状况再次出现恶化趋势。
总体上,延边地区农业面源污染与农业人均总产值呈“U”型、倒“U”型和“N”型等曲线关系。这说明延边地区农业人均总产值与农业面源污染的关系受到技术水平、生产方式及政策制度等多种因素的综合影响。但本文选用了2004—2015年时序数据,样本过少,若结合截面数据,研究结果将会更加全面。
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