湖南省农业面源污染与农村水环境质量的响应关系分析

宋晓明，柳王荣，姜珊，姜彩红，吴根义，*

（1.湖南农业大学资源环境学院，长沙 410128；2.生态环境部华南环境科学研究所，广州 510655）

1 材料与方法

1.1 数据来源及处理

以县（市、区）为单位，分类收集各县（市、区）的基础数据，主要分为两类：①农业面源污染负荷核算基础数据：各县（市、区）播种面积、园地面积、农村常住人口数、生猪出栏量、牛存栏量、家禽存栏量和出栏量、水产养殖量、农村生活污水处理率、国土面积、地表径流量等，数据来源于《湖南农村统计年鉴2020》《湖南统计年鉴2020》及各区县统计年鉴，地表径流量数据来源于《水资源公报》；②基础地理资料：各县（市、区）行政区划图矢量数据；③污染物产排污系数：第二次全国污染源普查（以下简称“二污普”）产排污系数成果（湖南省或华南地区）。

由于年鉴数据统计类型与所需数据存在差别，需对收集到的基础数据进行处理。《湖南农村统计年鉴2020》中各区县畜牧业统计类型为家禽存出栏量、牛存栏量、牛奶产量。因此，根据《湖南统计年鉴2020》中肉鸡出栏总量、蛋鸡存栏总量在家禽存出栏总量中的占比，对各区县肉鸡出栏量、蛋鸡存栏量进行折算；根据《湖南统计年鉴2020》中肉牛存栏总量在牛存栏总量中的占比，对各区县肉牛存栏量进行折算；基于《湖南农村统计年鉴2020》中牛奶总产量和《湖南统计年鉴2020》中奶牛存栏总量计算一头奶牛年产奶量，再结合各区县牛奶总产量对各区县奶牛存栏量进行折算。根据二污普中湖南省各养殖品种规模养殖总量在养殖总量中的占比，对各养殖品种的规模化养殖量进行折算。以上统计年鉴中的相关数据均为2019年数据。

1.2 监测点分布

图1 湖南省农村水环境质量监测点位分布Figure 1 Monitoring points distribution of water environmental quality in counties of Hunan Province

1.3 样品采集及测定分析

1.4 农业面源污染负荷核算

1.4.1 农业面源污染排放量核算

基于二污普农业源和生活源产排污系数，采用排污系数法核算种植业、畜禽养殖业、水产养殖业和农村生活污水的污染物排放量，具体计算公式见表1，对应的系数取值见表2。

表1 农业面源污染物排放量核算方法Table 1 Estimate methods of agricultural non-point source pollutants emission

表2 各类产排污系数取值Table 2 Values for various production and emission coefficient

1.4.2 农业面源等标污染负荷核算

等标污染负荷=污染物排放量/污染物标准浓度

当前农业面源均是以行政单元来统计其排放量，但各行政单元面积、耕地面积、水资源量均存在较大差异，仅用排放总量很难准确反映其对环境的影响。因此，本研究采用不同方法计算区域农业面源等标污染负荷，并与农村环境质量监测结果进行对比分析，探索能较准确反映区域农业面源污染负荷的评价指标。相关等标污染负荷的计算公式如下：

单位国土面积等标污染负荷=等标污染负荷/国土面积

单位地表径流等标污染负荷=等标污染负荷/地表水资源量

1.5 数据分析

由于Ⅰ～劣Ⅴ类6个水质类别之间非线性增加，且无实际数值，因此无法直接与其进行相关性分析，须先将水质类别量化。水污染指数法（WPI）基于单因子评价法的原则将水质状况进行量化，其评价结果与单因子评价法一致。Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和劣Ⅴ类水质标准分别与WPI值为≤20、20＜WPI≤40、40＜WPI≤60、60＜WPI≤80、80＜WPI≤100以及WPI＞100相对应。据此，本研究直接将Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和劣Ⅴ类水质类别取WPI值分别为20、40、60、80、100、120。将水质类别相同区县的等标污染负荷、单位国土面积等标污染负荷及单位地表径流等标污染负荷取平均值，然后与对应的量化值进行相关性分析。

为验证相关性分析模型的可行性，采用简单交叉验证方式进行评价。各类水质类别均随机选取部分区县，共选择31个区县作为训练集用于相关性分析及模型构建，剩余15个区县作为验证集，同样根据不同水质类别取平均值，输入各模型进行拟合，并将真实值与预测值进行比较，利用均方根误差（RMSE）评价模型估算的性能，RMSE体现了预测值和观测值间的差异大小，RMSE越小，模型预测效果越好。

采用Excel 2019对数据进行初步统计和处理，采用Origin 2018进行制图分析，采用ArcGIS 10.2进行空间分析。

2 结果与讨论

2.1 农业面源污染物排放情况分析

表3 湖南省46个区县农业面源污染负荷及占比Table 3 Pollution load and proportion for agricultural non-point sources of 46 counties in Hunan Province

图2 湖南省46个区县农业面源等标污染负荷空间分布及污染源贡献率Figure 2 Spatial distribution of equivalent pollution load and contribution rate of pollution source for the agricultural non-point sources of 46 counties in Hunan Province

图3 湖南省46个区县农业面源COD、TN、TP、等标污染负荷空间分布Figure 3 Spatial distribution of the equivalent pollution loads of COD,TN,TP, for agricultural non-point sources of 46 counties in Hunan Province

2.2 农村水环境质量分析

图4 湖南省46个区县农村水环境质量监测平均浓度空间分布Figure 4 Spatial distribution of average concentration of rural water environment quality of 46 counties in Hunan Province

2.3 污染物排放与水质响应关系分析

随机选取31个区县，通过对其农业面源等标污染负荷与WPI进行相关性分析发现，等标污染负荷与水质类别不存在相关关系，而单位国土面积等标污染负荷、单位地表径流等标污染负荷与水质类别存在显著的正相关关系（图5），其相关系数分别为0.979 2、0.993 3（值均小于0.001）。因此，在研究农业面源污染对水环境质量的影响时，采用单位国土面积等标污染负荷或单位地表径流等标污染负荷比等标污染负荷更为合理。

图5 农业面源等标污染负荷与农村水环境质量的响应关系Figure 5 Response relationship between the equivalent pollution loads of agricultural non-point sources and rural water environmental quality

综合分析图5和图6，模型中其Ⅴ类和劣Ⅴ类对应污染负荷不在95%的置信区间范围，仅TN单位国土面积等标污染负荷的验证集；仅2个劣Ⅴ类对应污染负荷不在置信区间范围，分别为单位地表径流总等标污染负荷和TN单位地表径流等标污染负荷的验证集，其余验证集均在对应的置信区间范围。另外，根据公式计算RMSE，结果如表4所示。RMSE为4.45～26.63，其中单位国土面积等标污染负荷与水质类别的一阶指数函数模型的RMSE最小，为4.45，表明通过该模型初步预测水质类别是可行的，且该模型预测效果最好。

图6 农业面源TN、TP、等标污染负荷与农村水环境质量的响应关系Figure 6 Response relationship between the equivalent pollution loads of TN，TP， for agricultural non-point source and rural water environmental quality

表4 回归预测模型评价RMSE值Table 4 RMSE value of regression prediction models evaluate

农业源污染物排放情况受农业生产方式、自然条件、污染防控措施等因素影响，各种因素综合影响使农业面源呈现随机性、隐蔽性和不确定性等特点，这导致了农业面源污染状况难以准确监测和评估，而常规生态环境监管模式难以满足农业面源污染防治需求。且同一地区，随着农业生产技术水平、治理水平等的发展，农业面源污染特征也会发生变化。为了准确掌握不同区域农业面源污染特征，需要部署开展农村水环境质量监测。然而，我国农村面积占全国总面积的一半以上，且大部分自然村较为分散，若在全国范围内开展农村水环境质量监测，人力、物力、财力成本较高，部分地方政府部门难以承受。因此，需要探索高效益、低成本的监测和评价模式。

基于本研究成果，单位国土面积等标污染负荷和单位地表径流等标污染负荷与水质类别存在显著的正相关关系，根据两者的一阶指数函数增长模型，可以通过单位国土面积等标污染负荷和单位地表径流等标污染负荷初步预测当地水环境质量状况，从而减少农业面源污染的监测成本。同时，根据4种污染物与WPI的关系，结合湖南省农业面源污染特征分析，可以针对不同区域、不同污染源提出精细化的污染防控方案，并为全国范围内从水质监测和估算模型两方面构建农业面源污染监测、预测、评估及防控一体化监管体系提供科学依据。

3 结论

（1）2019年湖南省46个区县农业面源污染物排放量高的地区主要集中在湖南省中部，主要污染物是TN，主要污染来源是畜禽养殖和农村生活污水。

（2）2019年湖南农村水质Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类区县数量分别为3、16、15、7、5个，TN是湖南农村水环境质量的主要定类因子。从空间分布对比分析发现，农业面源主要污染物的等标污染负荷与水质类别的空间对应关系不显著。

（4）通过对农业面源污染负荷与农村水环境质量的水污染指数值进行相关性分析，探索建立了二者响应关系的一阶指数函数增长模型；利用该模型可以根据单位国土面积等标污染负荷初步预测农村水体水质类别，进而有效降低农村水环境质量监测的难度和成本，同时为不同类别农业污染源监管提供科学依据。