巢湖流域土地整治与面源污染时空过程及关系

张淼淼, 肖 武, 徐建飞, 李素萃, 吕雪娇, 赵彬程

(1.中国矿业大学(北京) 土地复垦与生态重建研究所, 北京 100083;2.浙江大学 公共管理学院, 杭州 310058; 3.中国资源卫星应用中心, 北京 100083)

中国土地整治开始于20世纪90年代末，经历了“重数量”、“数量与质量并重”和“数量、质量与生态并重”的3个阶段[1]。土地整治的作用不仅仅是提高土地利用效率，促进农业生产活动，它更提升了一个维度的内涵[2]，不仅要通过“田水路林村镇”改善人类的生存条件，还要通过“山水林田湖草”整治以实现生态化国土空间，即建设生态良田、修复受损土地和改善环境为中心的生态景观型的土地整治已成为主线[3]。

巢湖地处江淮，毗邻长江，是安徽省长江流域最大的河流系统，也是国家粮食安全战略布局的重要区域。农田安全是粮食安全的重要保障，而农田水环境是保障农田安全的关键环节。随着农业经济飞速发展，粮食大幅增产，面源污染问题成为巢湖流域水环境治理的焦点，从1978年首次发生富营养化，水质不断恶化，到2003年污染状态峰值，逐渐的引起政府及专家学者的重视。目前，中国农业面源污染主要来源于化肥施用、农田固体废弃物、畜禽养殖粪污、水产养殖污水和农村生活污染等5个方面[4]。相关研究表明农业布局调整措施[5]，防护林种植措施[6]，改善农业种植结构措施[7]，生态排灌措施等[8]土地整治措施会对面源污染产生间接影响，以面源污染治理为中心的生态景观型的土地整治是实现巢湖流域生态农田建设的必经之路。

然而，从区域角度来看，土地整治多是点状分布，且以增加耕地面积与提高耕地质量为核心，对面源污染境与生态环境的改善无显著作用，面源污染治理往往更侧重于农村污染防控[9]、农用地化肥施用的控制[10]，以及水体的治理等[11]方面。本研究以巢湖为例，基于SWAT模型模拟的2000—2010年面源污染负荷(总氮、总磷)和2000—2010年土地整治项目数据，结合GWR模型，从宏观角度探究区域尺度的土地整治项目实施与面源污染的空间关系，分析土地整治对面源污染的作用机制，为巢湖以及同类地区以面源污染治理为中心的生态景观型土地综合整治提供科学依据及建议。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

巢湖是我国第五大淡水湖，位于安徽省中部，是全国重要的水源地和生态保护区。地理坐标为116°25′30″—118°29′52″E,30°5′18″—32°32′30″N。巢湖北有柘皋河、店埠河入湖，西有南淝河、派河、丰乐河、杭埠河、白石天河流入，南与兆河、白湖相通，东经裕溪河下泄长江，水资源丰富。巢湖地处江淮丘陵地带，地势西高东低、中间低洼平坦，且气候温和湿润，年平均气温15～16℃，年平均降水量为1 100 mm，夏季降雨居多。土壤类型以黄棕壤为主，土地利用类型以耕地、林地、建设用地与水域为主。

考虑到巢湖流域土地整治项目以完整行政区为单位，本研究选取巢湖流域所在的14个县(市、区)为研究区域，即无为县、和县、含山县、舒城县、金安区、长丰县、瑶海区、蜀山区、庐阳区、庐江区、肥西县、肥东县、巢湖市、包河区，总面积约为1.97万km2，见图1。

图1 研究区位置

1.2 数据来源及数据库的建立

本文参考以往研究[12-13]和多次试验结果，最终确定适合本研究单元格网大小为1 km×1 km，以此单元格网为单位进行数据库建立及结果与分析，并选择3个时间点即2000年、2005年、2010年进行节点性和阶段性的研究。

1.2.1 面源污染数据 巢湖流域中，面源污染的各方面研究已经很成熟[14-15],SWAT模型也成为了面源污染问题研究的重要手段。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是20世纪90年代初美国(USDA)开发的分布式农业面源污染负荷模型[16]，可根据不同的土地利用、土壤以及水利措施对流域的水、泥沙、化学物质等进行模拟。

SWAT模型所需要的数据分为两类，空间数据和属性数据，采用阿尔伯斯双标准纬线多圆锥投影(Asia_North_Albers_Equal_Area_Conic)，具体情况见表1。

表1 面源污染数据情况

为了后续的定量分析和模型模拟，将SWAT模型模拟的巢湖流域总氮和总磷负荷，按照国家《地表水环境质量标准》修订[19]分为6个级别进行空间展示，划分等级见表2。

1.2.2 土地整治数据 巢湖流域土地整治指标构建的基础数据来自于2000—2010年研究区范围内的土地整治项目。2000—2010年巢湖土地整治项目主要分布于巢湖市、肥东县、肥西县、庐江县、长丰县、无为县和金安区等14个区县，共2 609个，2000—2010年的实际总投资达到9.48亿，新增耕地1.43万hm2，实际建设总规模达到3.12万hm2。考虑数据本身特性以及土地整治项目验收规程的综合性原则，借鉴以往土地整治指标的构建[20-21]，选取了整治项目强度、建设强度、新增耕地、总投资以及投资强度5个基础指标。5个指标均可作为土地整治力度的代表，故采用同等权重法综合形成整治因子指标，代表2000—2010年的整治力度，详情见表3，结果见图2。

表2 面源污染划分等级

表3 土地整治因子计算

图2 整治因子及整治项目分布

1.3 统计方法

本文首先利用全局Moran′sI和局部空间关联指数(LISA)计算了2000年、2005年、2010年及2000—2005年、2005—2010年两个时段面源污染全局空间自相关指数Moran′sI(显著性水平p=0.001)。通过分析巢湖面源污染的空间自相关性及空间异质性，探测其热点区域，再结合地理加权回归模型(GWR)进行土地整治对2000年、2005年、2010年面源污染现状及土地整治对2000—2005年，2005—2010年面源污染变化的影响研究。

1.3.1 空间自相关分析 空间自相关是揭示空间数据分布的一个重要的方法，是测度某位置上的数据与其空间位置数据间的相互依赖程度，分为全域型和区域型两种。该方法已经广泛应用于空间数据挖掘，探索自然与社会现象的空间模式和分布。

空间自相关的Moran′sI统计可表示为:

(1)

1.3.2 地理加权回归模型(GWR) 地理加权回归模型(Geographically weighted regression,GWR)[22]，是普通线性回归(OLS)的改进，将数据的地理位置带入到回归参数中，并考虑相邻点的空间权重，允许局部的参数估计。已被广泛地应用到经济、自然资源管理、医学多个等研究领域，近年来也逐渐成为水质研究领域的新热点。GWR模型计算公式为:

(2)

式中:(ui,vi)为第i点的空间位置；βk(ui,vi)为第i点的第k个回归系数；εi为第i点的随机误差。

2 结果与分析

2.1 面源污染分布及演变结果与分析

面源污染变化趋势分为3类:面源污染无变化区、面源污染恶化区和面源污染恢复区。图3为2000—2010年面源污染(总氮、总磷)模拟结果，表4—7为面源污染风险转移矩阵。由图3可看出巢湖流域北部长丰县、肥东县、瑶海区、蜀山区、庐阳区、包河区在2000—2010年总氮等级下降较剧烈，而总磷等级在瑶海区、蜀山区、庐阳区、包河区下降趋势较明显。

图3 2000-2010年巢湖流域总氮和总磷负荷的空间分布

从表4—7中可以看出，2000—2005年和2005—2010年两个阶段期间，总氮等级无变化区的比重从92.85%，下降至91.65%，总磷等级无变化区比重也从95.06%下降至94.91%，说明2005—2010年阶段巢湖区域总氮和总磷变化更为剧烈。

表4 2000-2005年面源污染(总氮)风险转移矩阵

表5 2005-2010年面源污染(总氮)风险转移矩阵

表6 2000-2005年面源污染(总磷)风险转移矩阵

表7 2005-2010年面源污染(总磷)风险转移矩阵

巢湖面源污染变化是恶化与恢复相互交织的过程，从变化区的面积来看，2005—2010年总氮恢复区所占面积比重为6.88%较2000—2005年上升了0.2%，总氮恶化区的比例也从2000—2005年的0.49%增加至2005—2010年的1.46%。总磷恢复区所占比重从2000—2005年的4.73%下降至2005—2010年的4.33%，恶化区从2000—2005年的0.22%增加至2005—2010年的0.76%。但2000—2010年期间，纵观巢湖流域面源污染(总氮、总磷)整体情况看恢复面积始终大于恶化面积。

2.2 空间自相关结果与分析

图4所示为面源污染局部空间关联指数(LISA)分类图(显著性水平p=0.001)，由图4可知总氮的高风险区(HH指标)在2000，2005，2010分别占总面积的22.37%，22.71%，22.36%，呈稳定趋势。总氮的低风险区(LL指标)在2000年、2005年、2010年分别占总面积的29.87%，30.67%，31.12%，呈上升趋势。表明2000—2010年，巢湖流域内总氮的面源污染情况呈现逐步恢复趋势。图5所示的总氮变化的热点区域的统计结果也证实了该点，总氮变化的HH型的比重在2000—2005年、2005—2010年两个时期均小于LL型的区域，2005—2010总氮变化的LL型较2000—2005上升了3.28%。研究期间内，总磷也呈相同的趋势。即面源污染各指标存在较为显著的正自相关，总氮和总磷的空间分布表现出较为明显的空间聚集。

图4 面源污染局部空间关联指数(LISA)分类

图5 面源污染变化局部空间关联指数(LISA)分类

2.3 巢湖流域土地整治与面源污染的关系与响应

面源污染与土地整治的响应关系进研究主要包括面源污染对土地整治现状的响应及面源污染对土地整治变化的响应两部分。

2.3.1 巢湖面源污染对土地整治现状的响应 巢湖面源污染对土地整治现状的响应是分别以2000年、2005年、2010年面源污染指数(总氮、总磷)为因变量，相应年份的土地整治因子为自变量进行分析。GWR的R2、回归系数的空间分布见图6、图7和表8。

表8 GWR模型R2

图6 2000-2010年现状R2空间分布

图7 2000-2010年现状回归系数空间分布

2000年、2005年、2010年的面源污染总氮R2从0.720升至0.730，总磷R2从0.717升至0.731，整治因子的拟合大致在0.71～0.74之间，说明整治因子大致解释面源污染当年现状的71%～74%。这表明了在研究期间，研究区整治因子对面源污染现状的影响起重要性作用，且逐渐增大的趋势，也证明土地整治对面源污染的影响不容忽视。

从面源污染与土地整治关系的空间分布看，面源污染对土地整治的响应在空间上具有较强的异质性。其R2较大的主要分为3部分在研究区西北、东南、东北中部呈斑块状分布(肥西县、肥东县、无为县)，然后以这些区域为中心向外递减。相关系数较大区与土地整治集中区基本重合。从回归系数看，2000年和2005年回归系数大于0的区域仍主要分布于西北和东南两部分，其余大部分系数处于小于0的状态;在2010年的回归系数中，在西南、东南以及巢湖中部是回归系数大于0的集中区，并以此3个斑块为中心向周递减，且绝大部分区域系数小于0。2000年、2005年、2010年的回归系数分布虽然存在着差异，但大部分区域系数处于小于0的状态，说明在增加土地整治强度的情况下，面源污染的值反而降低，即巢湖流域内的面源污染得到了一定的改善。

2.3.2 巢湖面源污染对土地整治变化的响应 巢湖面源污染对土地整治变化的响应是分别以2000—2005年、2005—2010年面源污染指数(总氮、总磷)为因变量，相应阶段的土地整治因子为自变量进行模拟。GWR分析的R2为0.38～0.50，即土地整治的变化大致解释了面源污染变化的38%～50%，这说明研究期间土地整治的实施在一定程度上对面源污染的分布造成影响，其变化趋势影响了该区水生态环境变化的走向。

2000—2005年R2在全区的分布基本上以中北部以及中南的块状高值区向外逐渐递减，其余大部分区域以片状分布，R2处于0～0.1的状态，所占比重最大。2005—2010年R2于0.3～0.5的区域大多分布于北部、西北和东南部(包河区、肥西县、无为县)，并以此为中心向中部巢湖方向递减，说明边缘地区面源污染变化受土地整治影响较大。从回归系数可以看出，研究区系数以小于0为主。

3 讨 论

本研究发现随着土地整治的进行，面源污染有恢复的倾向。面源污染的缓解与多方面因素有关，本文仅就土地整治角度，讨论其对面源污染的作用机制:

(1) 耕地细碎化降低，集约化农业活动降低化肥使用量。过量及不恰当的化肥施用是造成面源污染的重要原因，巢湖流域土地整治项目多，投资大，全域是安徽省土地整治的重点区域，通过土地整治，打造了耕地集中连片分布的粮食主产区和基本农田保护示范区，耕地的细碎化程度大大降低，研究表明耕地细碎化对农户化肥使用效率具有显著负影响[23]，降低了面源污染的输入源头。

(2) 四大土地整治工程作用。防护林工程可以有效的改善水土流失，一定程度上缓解生态保护压力。土地平整工程中不仅可以田块合并规整，还可通过坡改梯方式改变原有的坡面过程，形成田坎，改善生产耕作条件和水土保持能力。农田水利工程也可通过建立生态的农田灌排网络系统和水利工程配套设施，合理布局，减少洪涝灾害带来的水土流失。

(3) 村庄集约规划管理，加强监管农村生活污水的统一处理排放。加强村庄规划管理，稳步推进村庄整治，引导农民集中居住，有序搬迁撤并空心村和过于分散、生态恶劣的村庄。改善农村生活环境，集中处理农村生活污水废水[24]，有效减少面源污染外源。

(4) 土地整治带动面源污染治理项目落实，综合治理效果佳。根据自然资源部土地整治中心发布的土地整治蓝皮书，土地整治投资的带动效应达到将近4.0，土地整治工作的开展提供了相较更加有利的耕作条件，也增加了农业面源污染治理相关项目在土地整治区落地的可能性，其复合作用下的面源污染治理效果得到增强。

4 结论与建议

4.1 结 论

(1) 巢湖流域面源污染(总氮、总磷)的空间分布主要呈现东西为轴线条带状以及南部区域高值，北部区域低值的空间分布。该空间分布特征是自然地理环境(西北部低山丘陵围绕)与人类活动(农业耕作)共同作用的结果。

(2) 面源污染恢复与恶化的情况并存，且存在空间差异。瑶海区、蜀山区、庐阳区、包河区为合肥市4个区，在土地整治的作用下仍能保持耕地斑块形状的规则，耕地面积小，化肥使用量小，2000—2010年总氮和总磷在此区域改善趋势较明显。除此之外，居巢区位于巢湖东侧，土地整治种植了大量防护林，改善了当地水土流失环境，故氮磷有所改善。

(3) 巢湖流域面源污染(总氮和总磷)及面源污染变化区域全局自相关指数随着年份增加，持续上升，影响范围和程度越来越大，成为影响该区域环境问题的重要因素。

(4) 面源污染对土地整治现状的响应R2在0.71～0.74，面源污染对土地整治变化的响应R2在0.38～0.50，呈负相关。

4.2 建 议

(1) 生态田埂技术，适当提高田埂高度，可减少大部分的农田地表径流。因地制宜的在田埂的两侧栽种植物，形成隔离带，有效吸附拦截氮磷养分和残留农药。

(2) 建设生态沟渠，在沟底、沟板种植植物，可过滤吸附农田径流污染物，达到控制污染物向水体迁移和氮磷养分再利用目的。

(3) 推进村庄集并，加强生活污水集中处理，避免出现由不良生活习惯和落后的排污体系直接排放到沟渠、坑塘、农田等水体。

(4) 土地平整过程调整农田的土壤质量，对相对贫瘠的土壤进行改良，因地制宜科学规划农业产业种植结构。

(5) 类似于巢湖同类大型湖泊或河流区域，规划种植防护林，改善土壤侵蚀和面源污染情况。

本文以2000—2010年作为研究时间段，尽管在一定程度上揭示了土地整治与面源污染的响应关系，但仍需探索更长时间序列下两者的空间关系。生态型土地整治是实现巢湖流域生态农田建设的必经之路，本文为巢湖及类似共同考虑面源污染治理和农田安全保障的区域提供土地整治的建议和依据。