朱康文,陈玉成,2①,杨志敏,2,黄 磊,2,张 晟,雷 波②
(1.西南大学资源环境学院,重庆 400716;2.农村清洁工程重庆市工程研究中心,重庆 400716;3.重庆市生态环境科学研究院,重庆 401147)
面源污染也叫非点源污染,是相对于点源污染来定义的。农业面源污染是农业生产活动引起的各种污染物在降雨和径流的作用下从土壤向水体扩散,引起受纳水体污染的过程[1-3]。农业面源污染的研究主要从1970年代开始,美国环保局为控制日益严重的水体环境污染,要求各州编制非点源污染控制方案[4],1977年美国的《清洁水法案》明确了污水排放的基本法规,其他国家也开始此方面的研究工作。从农业环境问题政策和研究文献发表情况来看,我国在1980年代才开始关注农业面源污染问题,但起初没有采取相应的控制措施[5]。农业面源污染本身具有一定的滞后性,其污染凸显需要一个过程,1990年代我国农村生态环境问题开始显现,国家采取了一些防治手段但是没有起到太大的效果。目前我国农业面源污染已经到了不能忽视的地步,统计及研究显示农业面源污染排放的N、P、COD等主要污染物总量已成为污染源之首,远高于工业和生活源[6]。综合来看,农业面源污染是目前全世界都难以解决的共性问题,各国政府及学者均做了大量的探索和实践,并未找到合适的解决方法,目前国际共识是把开展农业面源污染风险识别作为有效防治面源污染的重要手段之一[7]。为解决此问题,学者开始采用多学科交叉研究的方式,尤其是引入GIS空间分析技术,其强大的空间分析、空间定位等功能有利于探索农业面源污染风险的时空差异,利于农业面源污染风险防治工作的开展[8-9]。因此,以中国知网(CNKI)和Web of Science这2个数据库作为数据来源,以文献定量分析法为手段,以GIS空间分析为辅助工具,针对发文时间、研究主题、研究区域、研究方法等方面进行量化分析,解析农业面源污染风险研究的时空变化情况、当前主要研究内容、研究难点及未来研究方向,以期为相关研究者提供参考。
文献定量法是由科学计量学和计量书目学合并发展而来,属于情报学分支,用于对文献进行定量分析。文献定量法已被用于高校科研水平评价、期刊水平评价、文献综合指数评价、各学科领域的论文统计及发展趋势分析等。目前在医学、生态学、教育学等领域已有很多利用文献定量法的研究,也有学者在农业面源污染方面进行了相应的探索,比如金琳等[10]利用文献预测中国农田管理土壤碳汇量,李晓等[11]、邬亚文等[12]、魏海苹等[13]对水稻的不同方面进行了分析。但是基于此方法对农业面源污染总体情况进行分析的研究较少:李云霞[14]主要对发文时间、发文单位和重要期刊进行了分析,对农业面源污染本身的研究内容变化并未做过多分析;高懋芳等[15]重点针对发文量、国际合作情况、重点机构、高影响文章和期刊进行分析,从研究周期等方面对存在问题进行探讨,但对于研究主题等方面解析不多。笔者在前人研究基础上,从发文时间、研究主题、研究区域(位置)、研究方法等方面进行量化分析,并借助GIS技术进行空间分析,辨析目前农业面源污染风险的研究热点、热点区域、难点、突破口等,为该研究领域的后续研究提供参考。
研究文献样本来自CNKI和Web of Science数据库。中文文献样本来自CNKI数据库,检索信息包含:(1)同时满足主题为“面源”或“非点源”、主题为“污染”、篇名为“风险”;(2)同时满足主题为“面源”或“非点源”、主题为“污染”、关键词为“风险”;(3)同时满足篇名为“面源”或“非点源”、篇名为“污染”、篇名为“风险”。英文文献样本来自Web of Science数据库,检索信息包含:(1)同时满足主题为“non point”或“nonpoint”或“diffuse”、主题为“pollution”、标题为“risk”;(2)同时满足标题为“non point”或“nonpoint”或“diffuse”、标题为“pollution”、标题为“risk”。文献检索截止时间为2019年6月15日。
核密度是一种基于非参数检验的空间分析方法[16],针对要素的核密度估计法(kernel density estimation)的基本思路是认为特定区域内任意一个位置都存在一个要素密度,地理要素在特定位置的密度强度可通过测量单位面积上的要素数量进行估计,通过确定不同位置的密度及其空间差异刻画要素空间分布的相对集中程度和热点分布区域,采用ArcGIS软件中核密度分析工具对农业面源污染风险研究区域的空间位置进行分析,探索农业面源污染风险研究的极点位置。
由图1可见,CNKI和Web of Science这2个数据库发文量均处于总体上升趋势,发文总量分别为147和541篇。其中Web of Science检索的最早文章为1950年SUBRAHMANYAN等[17]发表的关于厕所对于区域地下水的污染风险研究,此后近40 a无与此领域密切相关的文献发表,直到1988年PHILLIPS[18]发表关于农业面源污染空间风险评估的文章。相比CNKI,Web of Science数据库中关于农业面源污染研究的发文量较多。
图1 2个数据库的发文量随时间变化情况Fig.1 The number of articles in two databases changes with time
CNKI检索的第1篇硕博士论文为张祖麟[19]关于河口流域农药的环境风险影响研究,第1篇期刊文章则是兰希平等[20]2006年发表的《辽宁农业面源污染风险分析及防治对策》,从化肥使用、农药使用、农膜使用、畜禽养殖、居民生活污水和固体废弃物等方面进行风险分析,主要从大尺度总量方面着手,未落实到具体点位的风险方面。2007年胡连伍等[21]、蒋颖等[22]、雷能忠等[23]、杨悦所等[24]则引入GIS等空间技术方法开启了中国农业面源污染风险评估热点,这表明中国农业面源污染研究迟于国际研究近20 a。这20 a也是中国经济迅速发展的时期,在追求经济发展的背景下环境污染问题被极大地忽视了。
20世纪90年代国际发文量开始增加,中国发文量则在2007年开始增长,尤其是2010年以后增长趋势明显,但年发文量明显低于国际发文量。2000年以前、2001—2005年、2006—2010年、2011—2015年、2016—2019年这5个时间段,CNKI和Web of Science数据库年均发文量分别为0、0.50、3.80、13.6、19.5 和 3.22、10.2、21.6、30.6、52.25篇,表明农业面源污染研究总体均呈明显上升趋势(为体现2019年整体趋势,按照历年变化情况将2019年CNKI和Web of Science数据库年均发文量分别定为23和55篇)。中国近年来在这一领域的成果较多,这与中国在农业面源污染防治方面的政策力度加大有关。根据目前农业面源污染风险评估的复杂程度及分析方式来看,未来突破口还很多,主要体现在多学科交叉方面,研究会持续保持较高热度。
研究主题可以反映文献主要集中在某个领域哪个方面研究,有利于判断已有研究主要针对哪些方面进行了研究分析。CNKI数据库显示农业面源污染风险研究的主题主要集中在风险评价、GIS技术、毒理分析、经济分析、源区识别等方面,发文量分别为130、34、21、10和8篇,比例达90%以上。刘瑞民等[25]关于大辽河流域面源污染输出风险分析的文献被引次数达45次;张立坤等[26]结合输出系数模型对呼兰河流域的输出风险进行研究,被引次数达23次;黄海波等[27]针对都市农业村域氮污染的面源污染风险进行评估分析,被引次数达22次。综合来看,虽然以GIS作为主题的文献不多,但是80%左右的文献均结合了GIS分析技术进行农业面源污染风险评估研究,此外采用输出系数法的文献量也较高,表明两者结合进行农业面源污染风险评估优势明显[28],但是在氮磷流失等机理分析方面的研究占比较低。
由于2个数据库的主题统计词差异较大,因此主题词未归纳为一致。对Web of Science数据库的检索结果显示,92%左右的文章主题为生态环境科学,77%左右与公共环境健康相关,农业、毒理学、水环境3个方向占比约为58%、40%和35%,反映出目前国际研究重点为农业面源污染与环境、健康、水资源之间的关系。通过研读文献发现,国际期刊研究方向多样,具体研究内容以输出系数模型、GIS、风险分析等方面为主,比如POTTER等[29]在北卡罗莱纳州进行了面源污染风险预测研究。在毒理学方面国际研究多于中国且优势明显,以SCHULZ[30]关于非点源污染性质的杀虫剂对水生动物的影响研究为代表,其被引次数高达285次。
综合来看,目前中国和国际研究热点均为从多学科交叉角度进行农业面源污染风险研究,结合SWAT等空间模型和GIS技术方法的研究居多,主要是由于GIS空间表达能力强,与风险研究需要落实到具体空间点位的出发点和目的一致。同时分析发现中国文献中的模型应用基本是直接采用国际模型,对于模型的自主开发和参数验证较少,导致结果往往与区域实际情况产生差异,研究成果的推广性较低。
将CNKI数据库的检索结果按照文献实际研究地区借助91卫图软件进行地图标注,然后导入GIS软件中,采用核密度等工具进行研究区域集聚状态和热点分析。由图2可以发现,中国农业面源污染风险研究主要集中在北京、天津、江苏、重庆、东北三省、山东、安徽等省(区、市),基本形成5个集聚区:京津冀片区、东北三省片区、长三角片区、山东片区、渝贵川片区,发文量分别为12、14、32、9和18篇。核密度最高值(极点位置)位于北京与天津交界区域、吉林省、重庆市、山东省西南部、安徽省,热点区域主要分布在密云水库、大伙房水库、三峡库区、南四湖流域、巢湖流域等区域,中国西部及南部沿海地区的研究成果较少。上述地区成为热点区域主要有2个方面原因:一是科研队伍非常强大,具有学科带头作用,成果较多,比如北京、江苏、浙江、上海、重庆、吉林等区域在农业方面的科研能力明显高于其他区域;二是热点区域的农业面源污染问题较为严重,相关政策、研究、措施较多,因此成果也会增多。单个省(区、市)的发文量排序来看,安徽省以13篇居首位,其次是重庆市、山东省、浙江省,发文量分别为11、9和7篇。可以发现,不管是片区还是单个省(区、市),安徽和重庆都排序靠前,发文机构以合肥工业大学和西南大学为主,侧面反映出农业面源污染风险研究的区域特色和人才队伍状况。5个片区集聚度较高,突显出这些区域存在农业面源污染风险且已受到重视。
图2 CNKI数据库中文献研究区域的核密度分布Fig.2 Distribution map of kernel density of literature"s research area in CNKI database
分析Web of Science数据库发文量可以发现,国际上研究主要集中在中国、美国、英国等国家,其次是法国、德国、加拿大、意大利等国家,大部分为发达国家。全球明显分成4个集聚区,即全球农业面源污染风险研究的热点区:中国区域、美国—加拿大区域、英法德区域、巴西区域。其他国家研究相对较少,尤其是非洲、大洋洲等区域较少有相关研究被Web of Science数据库收录。对发文量排序相邻的2个国家数据进行分析,中国是美国的1.25倍,美国是英国的1.52倍,英国是法国的2.55倍,其他排序相邻国家之间差值逐渐减小,表明除了排名靠前的几个国家发文量多且差异较大外,其他排序相邻国家发文量差异相对较小。数值反映出中国、美国和英国在国际发文量中占绝对领先地位,因为这些国家近年来出现了大量国际合作性的科研工作,且对于在国际期刊发表文献的重视程度不断提高。
农业面源污染风险评估方法分析主要是针对目前存在的评估方法,识别出目前使用较多、认可度高的评估方法。鉴于CNKI和Web of Science这2个数据库目前在风险评估方法方面的研究基本一致,因此对两者进行结合分析。CNKI和Web of Science数据库相关文献量分别为43和191篇,方法主要包括GIS分析、水质分析、多环芳烃等污染物成分分析、环境风险指数分析、土壤室内培养法分析、输出系数模型、生态风险评估模型、SWAT模型、多因子综合分析法等。
从文献被引用角度来看,CNKI数据库中除了研究主题分析中提到的刘瑞民等[25]、张立坤等[26]、黄海波等[27]的研究外,杨悦所等[24]、胡连伍等[21]、刘建昌等[31]、朱梅等[32]分别从 GIS技术支撑下小流域动态风险评价、基于GIS技术的潜在风险识别、多因子综合分析法的风险评估、输出系数模型构建下负荷测算及环境风险分析等角度进行相关研究,均得到其他学者的多次引用。Web of Science数据库中最高被引文献为 SUN等[33]采用ArcView 3.2等空间分析软件对于城市土壤重金属污染的空间、来源及风险评价的研究。SCHULZ[30]关于非点源污染性质的杀虫剂对水生动物健康风险影响研究、BUCKLEY等[34]对欧盟硝酸盐和水方面政策约束下的农田尺度经济政策与面源污染风险变化研究也得到了较多学者引用。另外,POTTER 等[29]、MUHAMMAD 等[35]、VAZQUEZ-AMABILE 等[36]针对流域尺度、最佳管理措施、SWAT模型的模拟研究也得到了大量引用。
从研究尺度角度来看,可以分为大尺度(省市级)、中尺度(区县级)、小尺度(乡镇级、小流域、地块等)3种尺度,不同尺度上分析方法存在一定的差异性。其中大尺度评估方法以统计数据分析结合输出系数法分析为主,部分借用GIS方法进行空间展示;中尺度主要以GIS结合区域地形、土地利用类型、污染源、驱动因子等方法进行分析;小尺度主要以GIS结合“源-汇”分析、农户调查、室内模拟、水文模型等方法进行分析。CNKI数据库中此类高被引文献包括刘钦普[37]、孙铖等[38]、雷能忠等[23]学者的研究,Web of Science数据库则以DAAM等[39]、FULTON 等[40]、BUCZKO 等[41]学者的文献引用次数较多。
通过上述结果分析并整理涉及文献发现,目前中国农业面源污染风险研究存在下述问题,并提出相应建议供参考。
发达国家对于基础研究数据的延续性比较重视,长期观测数据较多。中国由于受项目时限等因素影响,2001年开始才关注风险研究问题,且通常对某个区域的研究时限与项目开展时限一致,一旦项目结题或没有资金支撑之后,其观测往往会中断,导致研究成果只能代表某一时期的研究情况,无法支撑相关的应用和管理。因此应加大基础数据长期监测力度,尤其是注重农业面源污染区迁移过程的地形、降水等环境因子的数据积累。根据目前的热点区域显示,中国对于农业面源污染的监测还存在较大的空白区,尤其是刘钦普[37]研究得出陕西省化肥施用风险最高,但笔者发现该区域内面源污染风险研究文献成果仅有1篇。吸取已经产生严重农业面源污染区域的教训,加大基础数据监测,开展农业面源污染风险评估可以提前预防污染恶化。此外,基础数据是农业面源污染风险评估模型的基础,模型测算、模拟的准确性需要大量且长期数据的支撑。
国际上虽然做了大量长时期的研究,但是对于污染物输入-转化-汇集过程中污染物状态、浓度转化的因素及相互作用的机理问题解析不清。近年来对于污染物输移的研究增加,对于土壤理化性质差异(土壤颗粒大小、土壤团聚体、土壤类型等)与扩散之间的关系产生了部分研究成果,但是由于野外条件的不确定性,大多以实验室模拟为主,对于实地治理的指导作用不大,因此急需解决实验室研究结果与实地观测结果之间的转化问题,加强农业面源污染与各因素之间的机理研究。机理研究是研究的基础,目前中国农业面源污染找不到较好的防治办法,很大原因是因为没有解析清楚污染物转化、迁移与土壤理化性质、气象因子、土地利用方式等之间的关系。另外模拟一般需要建立在机理研究基础之上,因此应注重污染物与影响因素之间的影响机理研究。
部分学者采用AnnGNPS、SWAT等模型进行了大量的研究[42-43],但是模型引入中国直接使用,导致研究结果与实际情况存在较大差异,极大地影响了研究成果的质量。中国针对农业面源污染自主开发的模型较少,这些模型相对国际上的模型而言较为简洁,应用比较方便,但是由于考虑的因子不够全面,模拟模型的使用局限性比较大,而且由于机理研究较少,导致模型的参数不具有普适性。因此应加强多学科交叉,鼓励自主模型开发。当学科研究出现瓶颈时,应考虑采用多学科交叉的方式探索问题的解决方法。中国自主模型开发偏少与多学科交叉较少也有一定的关联,往往时空方面的模型开发需要数学、地理学、计算机学等其他学科的融入。目前在农业面源污染风险评估方面的精准测算模型研究较少,而这方面的研究结果往往是决策者最需要的内容。同时根据目前评估方法使用情况来看,GIS技术已成为目前学者比较偏好的方法之一,而且其在不同尺度均能发挥很好的作用。另外由于GIS二次开发能力不断提升,基于GIS平台进行农业面源污染风险评估模型的开发也是目前及未来的主要发展趋势,其对于提升区域风险评估的科学性、结果可视性、效果可预测性等都有很好的作用。
部分发达国家规定化肥使用环境安全上限值为225 kg·hm-2[44],中国生态乡镇建设指标中规定为 280 kg·hm-2[45],但依据不足,且没有说明具体测度方法。目前对于农业面源污染负荷或风险评估也未形成公认的指标体系,少数学者进行了这方面的探索,从源头、过程、汇集等方面设置了一系列因子进行计算,但是各因子与污染物之间的影响关系、机理解析不够,各因子的风险阈值设置无数据支撑,导致研究成果无法进入到实际应用中。因此需要加大参比值、标准值方面的研究。由于长期借鉴国际研究成果,对于中国农业面源污染涉及的评估标准的本地化研究较少,中国地貌、气候、土壤质地、水系、经济等方面区域差异非常大,显然不同区域用同一个标准是非常不科学的,研究结果会对研究区造成很大的误判,因此应加大地貌、气候、土壤质地、水系、经济等因素对农业面源污染的影响分析,建立符合区域实际的评判方法或标准,便于真实掌握区域面源污染情况。
通过4个方面对CNKI和Web of Science这2个数据库农业面源污染风险评估方面的文献进行定量分析。得出以下结论:
(1)国际和国内对于农业面源污染风险分析的研究分别于20世纪90年代和2000年以后逐渐成为热点,且未来此领域的研究成果将持续增加,根据数据库内置预测分析预计2019年2个数据库发文量均高于2018年。
(2)2个数据库的研究主题主要围绕面源污染、风险评估、输出系数模型、SWAT等水文模型以及GIS空间分析等方面,由于多学科交叉方法的研究增多,模型应用、GIS技术手段融入农业面源污染风险研究的方法成为主流。目前中国的农业面源污染问题形势不容乐观,较多学者开始反思研究进展及研究存在的问题,以便寻找下一步研究的突破口,而农业面源污染风险研究成为目前公认的有利于解决面源污染问题的重要方向。研究主题反映了目前风险研究方面的主要方向,对于未来农业面源污染风险评估研究和风险防治均有很好的指导作用。
(3)研究区域热点分析发现Web of Science数据库和CNKI数据库发文量反映出全球及中国分别存在4个和5个研究集聚区,展现了全球不同区域农业面源污染风险问题研究的科研能力、防治力度和研究热度等特征。
(4)评估方法分析发现2个数据库研究方法类似,总体上在大、中、小尺度上方法选取有一定的侧重,但是GIS分析方法在不同尺度均起到了很好的作用,未来基于GIS平台的风险评估模型开发应用将促进该领域研究。