不同生态类型区对人类活动净氮输入的影响——以北方农牧交错带为例

刘 欢,雷秋良*,杜新忠,安妙颖,刘晓彤,邱卫文,武淑霞,刘宏斌

不同生态类型区对人类活动净氮输入的影响——以北方农牧交错带为例

刘 欢1,雷秋良1*,杜新忠1,安妙颖1,刘晓彤2,邱卫文3,武淑霞1,刘宏斌1

(1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,农业农村面源污染控制重点实验室,北京 100081；2.宁夏农林科学院农业资源与环境研究所,宁夏 银川 750002；3.新西兰皇家植物与食品研究院,新西兰 基督城 7608)

为探究中国北方农牧交错带在不同生态类型区人类活动对净氮输入的影响,基于人类活动净氮输入模型(NANI),以北方农牧交错带7省、23地级市的统计数据及相关参数,分析1985～2020年NANI的时空分布特征及影响因素.结果表明:1985～2020年研究区NANI呈先上升后下降趋势,河北省贡献最高.黄土丘陵沟壑水土流失区与北方农牧交错带NANI年际变化一致、京津冀水源涵养区和长城沿线沙化退化区NANI年际变化值呈上升趋势.空间分布呈由西北向东南逐渐降低的趋势.从输入组分来看,研究区最大贡献源为氮肥施用(30.34%～56.29%),其次是大气氮沉降(31.20%～47.23%),黄土丘陵沟壑水土流失区主要输入组分为氮肥施用和食品/饲料氮输入(累计76.46%～85.14%).对北方农牧交错带NANI影响最大的两个因素为人口密度和畜禽量.因此,中国北方农牧交错带的农业结构调整需结合分区进行管控,调整氮肥使用策略和畜禽养殖模式,促进区域农牧业与生态环境之间的深度融合.

中国北方农牧交错带；净人为氮输入；人类活动；氮素

作为人类活动的衍生物,水污染仍是当今社会关注的热点问题.以人类为中心的高强度农业活动显著影响着氮素循环,导致水体富营养化等一系列水生生态问题频发[1-2].在农业集约化程度高的地区,化肥施用、畜禽养殖、作物种植等均可能导致区域养分输入过量[3].北方农牧交错带作为我国北方传统农业区向畜牧区转变的过渡区,同时也是受人类活动影响强烈的生态环境问题突出区域[4-8],在《农业部关于北方农牧交错带农业结构调整的指导意见》[9]中指出,该区农资环境压力越来越大,是当前推进农业结构调整的重点难点区域.因此,核算北方农牧交错带人类活动导致的氮素输入变化可为促进农牧业发展与生态环境深度融合提供理论依据.

为了评估河流总氮通量与人为来源氮输入总和之间的关系,1996年HOWARTH等[10]提出了人类活动净氮输入(NANI)的概念,证实了两者之间的正相关关系,并且表明,人类活动产生的氮约25%会进入到受纳水体.NANI模型主要由人类活动产生的4个不同氮输入类型组成,由于模型输入参数方便获取、运算过程清晰、结果具有代表性等特点,被普遍应用于氮素估算.自人类活动净氮输入概念[10-15]提出以来,NANI及改良模型在欧洲、美国和亚洲的多个重要流域得到广泛应用,并为当地人类活动与区域氮循环之间的相互影响关系提供新思路[16].近年来,我国学者对淮河流域、千岛湖流域、洱海流域、香溪湖流域等[17-21]区域进行了相关研究,证实NANI模型适用于对数据要求不高、缺乏实测数据的中国地区,在时空尺度上解释净氮输入的差异,并得出普适性结论:肥料施用和耕地面积是NANI的主要影响因子.

NANI模型虽然在国内外地区得到广泛的应用,并与其他模型耦合建立流域氮素输出与净氮输入之间的联系,但对于跨省、不同农业生产方式、土地利用类型复杂多样地区[7-8]的人为净氮输入相关研究较少.因此,本研究以生态类型复杂、空间跨度较大的北方农牧交错带为研究对象,分别按照农牧交错带整体、不同生态类型区、省级、地级市四个尺度开展NANI核算及评价,同时时间尺度上选取1985～2020,35年数据进行分析总结,采用更合理的区域划分尺度和精度更高的数据及参数进行核算,以期为大尺度区域人类净氮输入核算及氮源排放识别提供基础.

本文以北方农牧交错带包含的7个省为研究对象,对7个省及北方农牧交错带涉及的23个重要地级市进行NANI数值核算.主要包括3个方面:①北方农牧交错带NANI输入量的时空变化特征;②不同生态类型区(即不同分区)间的NANI组分差异;③NANI的影响因素分析.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

中国北方农牧交错带位于92°20′～126°04′E, 32°69′～53°20′N,地处半湿润向干旱半干旱气候的过渡区.总面积约461700km2,属温带大陆性季风气候,多年平均降水量250～500mm,呈东南向西北逐减趋势分布;多年平均气温1.8～15.2℃,随地势由东南向西北逐渐降低;年均风速3～3.8m/s;地貌类型差异较大,地形破碎化严重,海拔高度纵跨72～4781m,总体上由东北向西南呈递减趋势,空间分布表现为典型的农业和牧业交错分布的变化特征.

图1 北方农牧交错带行政区划示意

由于地理位置导致的区域性问题不同,故本研究将北方农牧交错带划分为三个生态类型区:①黄土丘陵沟壑水土流失区:年均降水量约为400～ 600mm,大部分地形为黄土,植被覆盖程度弱,干旱问题频发,包括5个地级市(辽宁朝阳,山西大同、朔州,内蒙古赤峰、乌兰察布及陕西榆林).②长城沿线沙化退化区:该地区降水量自东南向西北逐渐降低,由400～500mm降到200～300mm,主要经济作物为玉米,播种面积可占农作物播种面积的50%以上,包括6个地级市(陕西延安、榆林,甘肃庆阳,宁夏固原,山西忻州).③京津冀水源涵养区:年降水量自东南向西北递减,由600mm向300mm减弱,是京津冀地区的主要饮用水源地,包括2个地级市(河北张家口、承德).

1.2 数据来源

NANI模型的输入数据包括7个省、23个地级市的人口数量、畜禽养殖数量(转化成猪当量)、主要农作物播种面积及产量、氮肥、复合肥施用量(折纯量)等,这些统计数据来源于1985～2020年各省、地级市的统计年鉴及地方政府的统计局官网.大气氮沉降、NANI输入参数等来源于部分公开文献整理和各地的国民经济与社会发展统计公报.

1.3 NANI估算方法

NANI模型主要包括4个部分,本研究核算的是7个省级尺度和23个地级市尺度的人类活动净氮输入量.

NANI =im+fer+cro+dep(1)

式中:im表示的是食品/饲料氮净输入量;fer表示的是氮肥施用量(折纯量);cro表示的是作物固氮量;dep表示的是大气氮沉降量,以上各项的计算单位均以kg/(km2·a)计.

1.3.1 食品/饲料氮净输入量 食品/饲料氮净输入量在一定程度上反映了区域食品的进出口情况,用区域人类和畜禽总的氮素摄入量减去氮素总生产量的差值来表示.当im为正时,代表对应区域食品/饲料主要靠进口,反之,区域以出口食品/饲料为主,氮素输出占主导地位.计算方法表示为:

im=hc+lc-lp-cp(2)

1)人类食品氮消费量

式中:hc代表人类食品氮消费量,数值上等于年内区域人口数量与人均蛋白质摄入量的乘积.Pop代表人口数量(人),PROT代表人均的蛋白质摄入水平,1代表城镇,2代表农村,PORT1每人每天69g,PORT2每人每天64.6g[22],蛋白质和氮的转换系数为6.25[18].

2)畜禽饲料氮消费量

式中:lc代表畜禽饲料氮消费量,数值上等于区域内各种畜禽养殖存栏总数乘以畜禽所需氮素量的累和.AN代表区域内总的畜禽存栏量;ANI代表畜禽氮素摄入水平kg/(头×a),代表主要畜禽种类数量,代表畜禽种类.

3)动物产品氮产量

式中:lp代表动物产品氮产量,数值上等于区域畜禽存栏总数乘以畜禽的氮素需求量与排泄量差值,再乘以畜禽可食用部分比例的累和.ANO代表不同畜禽种类的排泄水平kg/(头×a);edi代表畜禽可食用部分,本研究选取数值0.9(表1).

表1 主要畜禽种类的氮摄入与排泄水平[23]

4)作物氮生产量

式中:cp代表作物氮生产量,数值上等于不同作物种类产量与含氮量(表2)乘积再乘以0.9的累和.代表作物种类总数,代表作物种类,CP代表作物产量(t),PC表示作物含氮量(%),在作物氮转化过程中会有0.1的损失,所以最后再乘以系数0.9[10].

表2 主要农作物种类氮含量(%)[23]

注: 注:由于本研究省份跨度比较大,所以油料、瓜果、蔬菜选取多种作物的氮含量平均值输入到模型中.

1.3.2 氮肥施用量 在农业生产中肥料施用主要分为两类:有机肥和化肥.由于有机肥在区域氮循环中并没有新的氮源输入,故在计算NANI时不予考虑.化肥氮计算使用的是各省、地级市统计年鉴中的氮肥、复合肥的折纯施用量,复合肥在计算过程中按氮素含量占比15%计算.氮肥施用量计算如下:

fer= NF + CF´N (7)

式中:NF、CF分别代表统计年鉴中氮肥和复合肥的折纯施用量,N代表复合肥的氮素含量.

1.3.3 作物固氮量 鉴于农牧交错带地跨多省,所以选取4种主要经济作物:稻谷、大豆、小麦、玉米作为主要的固氮作物.稻谷年固氮量选取3700kg/ km2,大豆年固氮量选取9600kg/km2,小麦和玉米的年固氮量选取1500kg/km2[24].作物固氮量的计算方法为:选取的4种经济作物种植面积分别乘以每种作物固氮量的累和.

1.3.4 大气氮沉降 大气氮沉降在区域氮循环中包含两种形式:氮氢化物和氮氧化物.由于无论是从在大气的残留时间,还是传播情况来看,氮氢化物都会在较短时间内完成区域内的循环,故在本研究中NANI计算过程中只考虑氮氧化物的氮沉降量.本研究中的氮氧化物沉降量数据来源于文献[25-29].

1.3.5 猪当量的计算 由于研究区所处北方农牧交错带,农业生产方式复杂,故在分析NANI影响因素时加入畜禽量的影响,这里将畜禽量转化为猪当量进行分析,按照农业部制定印发《畜禽粪污土地承载力测算技术指南》[30]中的换算指标进行核算.

1.3.6 数据处理与统计分析方法 选用Microsoft Excel 2021和R语言4.1.2对数据进行制图与数据分析,输出数据可视化及地图制备选用ArcGIS10.2版本处理.

2 结果与分析

2.1 NANI时空分布特征

2.1.1 农牧交错带年际变化 1985～2020年研究区内NANI值总体呈上升降趋势(图2),以2005年为分界点,1985年～2005年NANI值呈上升趋势,其中1985～1995年上升幅度最大,达到18.95%;峰值出现在2005年为3831.84kg/(km2·a),2005～2020年NANI值逐年缓慢下降,年均下降率为9.01%,35a间整体NANI的平均值为3142.79kg/(km2·a).

长城沿线沙化退化区和京津冀水源涵养区NANI值在35a内呈逐年上升趋势,其中京津冀水源涵养区上升幅度较大,涨幅在35.37%～45.19%波动;长城沿线沙化退化区呈波动式上升,最大值出现在2010年为3193.41kg/(km2·a),年均升高6.06%.黄土丘陵沟壑水土流失区年际NANI值波动范围较大,但整体呈下降趋势,1985～2020年NANI值下降1.18%.

图2 1985～2020年北方农牧交错带NANI年际变化

2.1.2 北方牧交错带NANI空间变化 1)省级尺度NANI空间变化

北方农牧交错带省级尺度(图3)的NANI值空间分布呈现较显著的差异.整体来看,NANI表现为由东北向西南逐渐降低的趋势,NANI较高值主要出现在河北、辽宁、陕西这三个人口数量大且施肥量高的省份,在核算的35a间,河北省一直是NANI最高的省份.各省份NANI的变化趋势与整体NANI的平均值变化趋势一致,均为先上升后下降.

2)地级市尺度NANI空间变化

地级市尺度与省级尺度NANI的空间分布略有不同,但分布特征仍呈现显著差异性.NANI高值集中分布在东北和西南部地区,锦州、阜新两市的NANI均值超出总体NANI均值的17.19%,整体表现为北高南低、东高西低的分布特征.3个分区NANI总量均值排序为:黄土丘陵沟壑水土流失区>长城沿线沙化退化区>京津冀水源涵养区.

图4 1985～2020北方农牧交错带重点地级市尺度NANI均值空间分布

2.2 NANI各组分输入量年际变化的分区比较

为明确不同分区NANI的主要贡献源,分区讨论北方农牧交错带重点区域NANI各组分的年际输入量变化情况.整体来看,1985年～2020年35a间,氮肥施用和食品/饲料净氮输入为北方农牧交错带地区的主要输入来源,在三个不同分区中二者累积最高占比均可达到80%以上,是影响北方农牧交错带NANI的主导因素.而作物固氮贡献率在4.80%～ 6.74%波动,是NANI中占比最小的组分,且年际变化并不明显.

在长城沿线沙化退化区和黄土丘陵沟壑水土流失区中,氮肥施用占比年际变化趋势呈波动式上升,NANI总量中占比分别在34.77%～70.41%、18.63%～67.79%波动,两者均在2005年贡献程度最大;而1985～2020年食品/饲料净氮输入在NANI中的占比呈波动式下降趋势,35a间分别下降10.14%、26.67%.京津冀水源涵养区中,氮肥施用、大气氮沉降、作物固氮量在1985～2020年整体呈下降趋势,其中氮肥施用量呈先逐年上升,在2015～2020年下降的趋势,说明在该时间段内,氮肥施用得到有效控制;食品/饲料净氮输入占比整体呈逐年上升趋势,最大涨幅出现在2015～2020年为71.13%,说明在研究期间京津冀水源涵养地区粮食净进口水平逐年上升.

2.3 参数不确定性分析

由于北方农牧交错带所处的地理位置特殊,故加入了畜禽量的影响因素分析.根据相关性分析的结果(图6)可以看出,NANI与人口密度、耕地面积、畜禽量均表现出显著的相关性(<0.001),影响程度为:人口密度>畜禽量>耕地面积.人口密度直接影响NANI结构中的人类食品氮消费量,2数值最大(0.3528);畜牧业作为北方农牧交错带的主要农业生产方式,畜禽量对NANI参数影响较大,并且在一定程度上影响大气氮沉降的大小,2为0.2728;耕地面积占比侧面反映肥料的使用情况.以上2数值均表明人类活动对区域氮素循环的强烈影响,在各因素的综合影响下,NANI随人类活动强度增大而升高.

3 讨论

3.1 区域NANI比较

为明确北方农牧交错带NANI在全球中的地位,将北方农牧交错带1985～2020年的NANI均值与国内外部分已有研究的NANI均值进行比较(表3).从国际水平来看,北方农牧交错带35a间的均值为3142.79kg/(km2·a),约为全球NANI[1044.33kg/ (km2·a)]水平的3倍、亚洲NANI[2325.17kg/(km2·a)]水平的1.35倍,低于人口较多、经济发展程度较高、农业占比较大的印度、美国、英国地区.从全国范围来看,北方农牧交错带35a的NANI均值小于现有研究的NANI均值,仅占到人口密度较大、农业集约化程度较高的河南地区NANI均值的14.61%.

北方农牧交错带的3个分区35a间NANI均值分别为:长城沿线沙化退化区2396.29kg/(km2·a)、京津冀水源涵养区3007.65kg/(km2·a)、黄土丘陵沟壑水土流失区3732.65kg/(km2·a).黄土丘陵沟壑水土流失区的NANI均值为整个北方农牧交错带NANI均值的1.19倍、为长城沿线沙化退化区NANI均值的1.56倍.因此,从整体角度来看,黄土丘陵沟壑水土流失区人类活动净氮输入强度较大,对水环境产生的压力及可能发生水体污染的风险较另两个分区高.1985～2020年研究区NANI均值呈下降趋势,但由于京津冀地区经济不断迅猛发展,尤其是农业生产、综合化工和现代化进程催生出的新兴产业的发展,使得京津冀水源涵养区NANI值上升趋势明显, 2015～2020年NANI均值为该区域1985～2020整体均值的1.56倍,故京津冀水源涵养区的氮素输入控制值得引起重视.

表3 全球部分地区NANI汇总[3,11-13,18,23,31-34]

3.2 NANI主要来源及贡献率比较

从研究区整体来看,NANI的主要组分来源与现有的相关研究结果略有差异[35-40],氮肥施用和大气氮沉降为北方农牧交错带地区NANI的两个主要输入源,平均分别占北方农牧交错带1985～2020年NANI总量的45.64%和37.17%.由于受降水因素、氮肥施用强度及现代化进程加快导致的能源消耗等综合因素的影响,导致大气氮沉降的全国平均值增加了近25%,且约50%的大气氮沉降可由氮肥施用量解释,因此,大气氮沉降输入占比逐年上升,大气氮沉降成为影响NANI次要贡献因素.

从北方农牧交错带的3个分区来看,1985～2020年氮肥施用平均分别占到各分区NANI总量的78.48%、62.59%、39.59%,成为最主要贡献组分,已有研究同样表明,化肥施用是NANI的最大氮素输入源.由于近年来长城沿线沙化退化区和黄土丘陵沟壑水土流失区产业结构的改变,粮食作物种植面积持续增加,尤其是籽粒玉米种植面积的扩大,使得作物产量得到有效提升,致使这两个区域的食品/饲料氮输入量在1985～2020年间整体呈下降趋势,但仍为NANI的第二大贡献源.由于外来人口可以增加当地的食品氮素输入量[21],所以,对于流动人口大的京津冀水源涵养区,1995～2020年食品氮素输入量逐年上涨趋势明显,在1995～2005年涨幅达到95.60%.黄土丘陵沟壑水土流失区的食品/饲料氮输入和氮肥施用两组分占NANI总量比例远高于另外两个组分,最高可占到整个研究区NANI的85.14%. 35a间3个分区的作物固氮贡献率并不高,主要是研究区种植面积的波动幅度并不大,且豆科作物种植面积占比较小.

3.3 不同分区差异性分析

受不同土地利用及经济发展程度等条件的影响,不同区域的NANI表现出一定的差异性.中国大陆NANI主要受人口密度和农业发展程度的双重影响,NANI高值集中在东部和中部地区;洱海流域NANI中,耕作面积和化肥使用情况是制约NANI的主要因素;在河南地区,人口密度和农业发达情况制约着NANI的变化.本研究结果表明,人口密度较大、畜禽量较高的地区,由于人类生产活动剧烈导致NANI值越高.由相关分析结果可以看出,畜禽量对NANI的影响程度大于耕地面积的影响程度,故可以通过控制北方农牧交错带畜禽养殖手段,调整畜禽养殖方式来调控NANI值,降低北方农牧交错带地区的净氮输入.

4 结论

4.1 时空尺度上看,1985～2020年北方农牧交错带NANI整体呈上升趋势,均值为3142.79kg/ (km2·a);空间尺度上呈现出由西北向东南逐渐降低的特点,人口及农业集约化程度较高地区同时也是NANI的高值区.

4.2 构成组分来看,1985～2020年最大贡献源为氮肥施用(30.34%～56.29%),其次是大气氮沉降(31.20%～47.23%);人口密度、耕地面积和畜禽量均与NANI呈显著正相关关系(<0.01),其中人口密度是影响农牧交错带地区NANI的主要影响因素.

4.3 生态类型差异条件下,京津冀水源涵养区NANI整体呈涨幅明显的上升趋势,2015～2020年增幅最高可达47.58%,可作为重点防治区域; 黄土丘陵沟壑水土流失区NANI虽呈波动式下降趋势,但总量最大仍需引起重视; 长城沿线沙化退化区大气氮沉降占比为NANI中占比最高的组分,需结合大气治理进行综合调控.

[1] Howarth R, Chan F, Conley D J, et al. Coupled biogeochemical cycles: eutrophication and hypoxia in temperate estuaries and coastal marine ecosystems [J]. Frontiers in Ecology & the Environment, 2011,9(1): 18-26.

[2] Howarth R W. Coastal nitrogen pollution: A review of sources and trends globally and regionally [J]. Harmful Algae., 2009,8(1):14-20.

[3] 高 伟,郭怀成,后希康.中国大陆市域人类活动净氮输入量(NANI)评估[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2014,50(5):951-959. Gao W, Guo H C, Hou X K. Evaluating city-scale net anthropogenic nitrogen input (NANI) in Mainland China [J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2014,50(5):951-959.

[4] 李文龙,石育中,鲁大铭,等.北方农牧交错带干旱脆弱性时空格局演变[J]. 自然资源学报, 2018,33(9):1599-1612. Li W L, Shi Y Z, LU D M, et al. Evolution of spatial and temporal patterns of drought vulnerability in the Northern Agro-Pastoral Transitional Zone [J]. Journal of Natural Resources, 2018,33(9):1599- 1612.

[5] 张建宁,陈璎亭,王 勇,等.北方农牧交错带耕地利用变化对生态系统服务价值影响——以宁夏回族自治区吴忠市为例[J]. 水土保持研究, 2021,28(6):283-291. Zhang J N, Chen Y T, Wang Y, et al. Impact of cultivated land use change on ecosystem service value in the Northern Agro-Pastoral Transitional Zone [J]. Research of Soil and Water Conservation, 2021,28(6):283-291.

[6] 张燕江,王俊鹏,王 瑜,等.农牧交错带典型区土壤氮磷空间分布特征及其影响因素[J]. 环境科学, 2021,42(6):3010-3017. Zhang Y J, Wang J P, Wang Y, et al. Spatial patterns of nitrogen and phosphorus in soil and their influencing factors in a typical agro- pastoral ecotone [J]. China Environmental Science, 2021,42(6):3010- 3017.

[7] 陶泽涪,王世清,孙丕苓,等.中国北方农牧交错带耕地时空分异及驱动因素[J]. 干旱区地理, 2022,45(1):153-163. Tao Z P, Wang S Q, Sun P L, et al.Spatio-temporal differentiation and driving factors of cropland in the agro-pastoral transitional zone [J]. Arid Land Geography, 2022,45(1):153-163.

[8] 李旭亮,杨礼箫,田 伟,等.中国北方农牧交错带土地利用/覆盖变化研究综述[J]. 应用生态学报, 2018,29(10):3487-3495. Li X L, Wang S Q, Sun P L, et al. Land use and land cover change in agro-pastoral ecotone in Northern China: A review [J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018,29(10):3487-3495.

[9] 农业部发布《关于北方农牧交错带农业结构调整的指导意见》[J]. 北方牧业, 2016,(23):18. Ministry of Agriculture issues guidance on agricultural structural adjustment in the Northern Agricultural and Animal Husbandry Crossborder Zone [J]. Northern Pastoralism, 2016,(23):18.

[10] Howarth R W, Billen G, Swaney D, et al. Regional nitrogen budgets and riverine N & P fluxes for the drainages to the North Atlantic Ocean: Natural and human influences [J]. Biogeochemistry, 1996, 35(1):75-139.

[11] Elizabeth W B I, Goodale C L, Jaworski N A, et al. Anthropogenic nitrogen sources and relationships to riverine nitrogen export in the northeastern USA [J]. Biogeochemistry, 2002,57(1):137-169.

[12] Sylvia C. Schaefer,James T. Hollibaugh,Merryl Alber. Watershed nitrogen input and riverine export on the west coast of the US [J]. Biogeochemistry, 2009,93(3):219-233..

[13] Hong B, Swaney D P, Mccrackin M, et al. Advances in NANI and NAPI accounting for the Baltic drainage basin: Spatial and temporal trends and relationships to watershed TN and TP fluxes [J]. Biogeochemistry, 2017,133(3):245-261.

[14] Swaney D P, Hong B, Selvam A P, et al. Net anthropogenic nitrogen inputs and nitrogen fluxes from Indian watersheds: An initial assessment [J]. Journal of Marine Systems, 2015,141:45-58.

[15] Rock L, Mayer B. Nitrogen budget for the Oldman River Basin, southern Alberta, Canada [J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2006,75(1-3):147-162.

[16] 王 迪,刘梅冰.河流氮输出对人类活动净氮输入的响应[J]. 亚热带资源与环境学报, 2019,14(1):47-53. Wang D, Liu M B. Response of riverine nitrogen export to net anthropogenic nitrogen inputs [J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2019,14(1):47-53.

[17] 缪今典,张晓明,魏天兴,等.千岛湖流域杭州段人类活动净氮、净磷输入时空分布[J]. 中国环境科学, 2021,41(6):2831-2842. Miao J D, Zhang X M, Wei T X, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of net nitrogen and phosphorus input from human activity: A case study of Hangzhou section of Qiandao Lake Basin.. China Environmental Science, 2021,41(6):2831-2842.

[18] 李 影,刘宏斌,雷秋良,等.洱海流域乡镇尺度上人类活动对净氮输入量的影响[J]. 环境科学, 2018,39(9):4189-4198. Li Y, Liu H B, Lei Q L, et al. Impact of human activities on net anthropogenic nitrogen inputs (NANI) at township scale in Erhai Lake basin [J]. Environment Science, 2018,39(9):4189-4198.

[19] 张汪寿,李叙勇,杜新忠,等.流域人类活动净氮输入量的估算、不确定性及影响因素[J]. 生态学报, 2014,34(24):7454-7464. Zhang W S, Li X Y, Du X Z, et al. Accounting methods, uncertainties and influential factors of net anthropogenic nitrogen input (NANI) [J]. Acta Ecologica Sinica, 2014,34(24):7454-7464.

[20] 张天鹏,雷秋良,秦丽欢,等.香溪河流域人类活动净磷输入量及其影响因素[J]. 中国环境科学, 2020,40(11):4957-4964. Zhang T P, Lei Q L, Qin L H, et al. Net phosphorus input from human activities and its influencing factors in Xiangxi River Watershed [J]. China Environmental Science, 2020,40(11):4957-4964.

[21] 李晓虹,刘宏斌,雷秋良,等.人类活动净氮输入时空变化特征及其影响因素——以香溪河流域为例[J]. 中国环境科学, 2019,39(2): 812-817. Li X H, Liu H B, Lei Q L, et al. Spatio-temporal characteristics and influential factors of net anthropogenic nitrogen input: A case study of Xiangxi River Watershed [J]. China Environmental Science, 2019, 39(2):812-817.

[22] 翟凤英,何宇娜,王志宏,等.中国城乡居民膳食营养素摄入状况及变化趋势[J]. 营养学报, 2005,27(3):181-184. Zhai F Y, He Y N, Wang Z H, et al. The status and trends of dietarynutrients intake of Chinese population [J]. Acta Nutrimenta Sinica, 2005,27(3):181-184.

[23] 裴 玮,杜新忠,雷秋良,等.河南省人类活动净氮输入量与参数影响研究[J]. 中国环境科学, 2021,41(9):4447-4456. Pei W, Du X Z, Lei Q L, et al. Net anthropogenic nitrogen input from human activities and its impacts from parameters in Henan Province. China Environmental Science, 2021,41(9):4447-4456.

[24] Helen, M, Baulch. Asking the right questions about nutrient control in aquatic ecosystems [J]. Environmental Science & Technology, 2013,47(3).

[25] Sheng, W P, Yu,G R, et al. Monitoring nitrogen deposition in typical forest ecosystems along a large transect in China [J]. Environmental monitoring and assessment, 2013,185(1):833-844.

[26] Zhan X, Yu G, et al. Inorganic nitrogen wet deposition: Evidence from the North-South Transect of Eastern China [J]. Environmental Pollution, 2015,204(204):1-8.

[27] Jia Y L, Yu G R, Gao Y N, et al. Global inorganic nitrogen dry deposition inferred from ground-and space-based measurements [J]. Scientific reports, 2016,6:19810.

[28] Zhu J X, He N P, et al. The composition, spatial patterns, and influencing factors of atmospheric wet nitrogen deposition in Chinese terrestrial ecosystems [J]. Science of The Total Environment, 2015, 511(511):777-785.

[29] Jia YL, Yu G, He NP, et al. Spatial and decadal variations in inorganic nitrogen wet deposition in China induced by human activity [J]. Scientific Reports, 2014,4:3763.

[30] 畜禽粪污土地承载力测算技术指南[J]. 农技服务, 2018,35(5): 33-36. Technical guidelines for measuring the land carrying capacity of livestock and poultry manure [J]. Agricultural services, 2018,35(5): 33-36.

[31] 马 华,雷秋良,杜新忠,等.河南省人类活动净磷输入的时空变化与影响参数[J]. 中国环境科学, 2022,42(3):1318-1326. Ma H, Du X Z, Lei Q L, et al. Spatio-temporal variation and the impacts from parameters analysis of net anthropogenic phosphorus inputs in Henan province. China Environmental Science, 2022,42(3): 1318-1326.

[32] Schaefer S C, Alber M. Temporal and spatial trends in nitrogen and phosphorus inputs to the watershed of the Altamaha River, Georgia, USA [J]. Biogeochemistry, 2007,86(3):231-249.

[33] 高 伟,白 辉,严长安,等.1952～2016年长江经济带天然与人为氮输入时空演变趋势[J]. 环境科学学报, 2019,39(9):3134-3143. Gao W, Bai H, Yan C A, et al. Spatiotemporal evolution of natural and anthropogenic nitrogen inputs to Yangtze River Economic Belt from 1952 to 2016 [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(9):3134- 3143.

[34] 徐浩林,杨培岭,邢伟民,等.湖北省2008～2017年人类活动净氮输入状况[J]. 中国环境科学, 2020,40(9):4017-4028. Xu H L, Yang P L, Xing W M, et al. Net anthropogenic nitrogen accumulation in Hubei province from 2008 to 2017 [J]. China Environmental Science, 2020,40(9):4017-4028.

[35] 张柏发,陈丁江.1980～2010年浙江某典型河流硝态氮通量对净人类活动氮输入的动态响应[J]. 环境科学, 2014,35(8):2911-2919. Zhang B F, Chen D J. Dynamic response of riverine nitrate flux to net anthropogenic nitrogen inputs in a typical river in Zhejiang Province over the 1980～2010 period [J]. Environment Science, 2014,35(8): 2911-2919.

[36] 高 伟,高 波,严长安,等.鄱阳湖流域人为氮磷输入演变及湖泊水环境响应[J]. 环境科学学报, 2016,36(9):3137-3145. Gao W, Gao B, Yan C A, et al. Evolution of anthropogenic nitrogen and phosphorus inputs to Lake Poyang Basin and its' effect on water quality of lake [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016,36(9):3137- 3145.

[37] 陈 岩,高 伟,王 东,等.缺水地区人类活动净氮输入与河流响应特征——以海河流域为例[J]. 环境科学学报, 2016,36(10):3600- 3606. Chen Y, Gao W, Wang D, et al. Net anthropogenic nitrogen inputs (NANI) and riverine response in water shortage region: A case study of Haihe River watershed [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 36(10):3600-3606.

[38] 苏泳松,宋 松,陈 叶,等.珠江三角洲人类活动净氮输入时空特征及其影响因素[J]. 生态环境学报, 2022,31(8):1599-1609. Su Y S, Song S, Chen Y, et al. Temporal and spatial characteristics of net anthropogenic nitrogen input and its influencing factors in the Pearl River Delta [J]. Ecology And Environmental Sciences, 2022, 31(8):1599-1609.

[39] 王雨蓉,曾庆敏,陈利根,等.新安江流域人类活动净氮输入的时空变化及其对生态补偿的响应[J]. 生态与农村环境学报, 2021, 37(4):465-473. Wang Y R, Zhen Q M, Chen L G, et al. Spatio-temporal variation in net anthropogenic nitrogen input to the Xin' an River Basin and its responses to payments for ecosystem services [J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2021,37(4):465-473.

[40] 丁雪坤,王云琦,韩玉国,等.三峡库区人类活动净氮输入量估算及其影响因素[J]. 中国环境科学, 2020,40(1):206-216. Ding X K, Wang Y Q, Han Y G et al. Estimation of human net nitrogen input and its influencing factors in the Three Gorges Reservoir Area [J]. China Environmental Science, 2020,40(1):206- 216.

Impacts of human activities on net nitrogen input under different ecological type zones—A case study in agricultural-pastoral ecotone of Northern China.

LIU Huan1, LEI Qiu-liang1*, DU Xin-zhong1, AN Miao-ying1, LIU Xiao-tong2, QIU Wei-wen3, WU Shu-xia1, LIU-Hong-bin1

(1.Key Laboratory of Nonpoint Source Pollution Control, Ministry of Agriculture, Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China；2.Institute of Agricultural Resources and Environment, Ningxia Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Yinchuan 750002, China；3.The New Zealand Institute for Plant & Food Research Limited, Chrischurch City, 7608, New Zealand)., 2023,43(10)：5368～5376

This study aimed to investigate the impacts of human activities on net Nitrogen (N) input under different ecological type zones of the agricultural-pastoral ecotone in Northern China. Based on Net Anthropogenic Nitrogen Input (NANI) model, statistical data and relevant parameters collected from 7 provinces and 23 prefecture-level cities within the agricultural-pastoral ecotone were analyzed to determine the spatiotemporal distribution characteristics and influencing factors of NANI from 1985 to 2020. The results showed that the trend of NANI in the region initially increased and then declined from 1985 to 2020, and Hebei Province contributed the highest to the NANI value. The NANI trends in the hilly and gully erosion area of Loess Plateau and the northern agricultural-pastoral ecotone inter-annual were similar, while the NANI values in the water source conservation zone of Beijing-Tianjin-Hebei region and the soil desertification and degradation area along the Great Wall appeared to show an upward trend. The overall spatial distribution of NANI values presented a gradually decreasing characteristic from northwest to southeast. In terms of input components, the largest contribution source in the entire study area was N fertilizer use (30.34%～56.29%), followed by atmospheric N deposition (31.20%～47.23%). The key input components in the hilly and gully erosion area of Loess Plateau were N fertilizer application and food/livestock feed N input (accumulating to 76.46%～85.14%). The two factors that had the greatest effect on NANI values in the northern farming-pastoral ecotone were population density and the quantity of livestock and poultry. Therefore, farming systems restructuring in the agricultural-pastoral ecotone of Northern China should integrate with zoning governance strategy, adjusting N fertilizer use schemes, livestock and poultry breeding modes to promote the deep consolidation between regional agriculture and the ecological environment.

agricultural-pastoral ecotone in Northern China；net anthropogenic nitrogen input (NANI)；human activities；nitrogen

X71

A

1000-6923(2023)10-5368-09

2023-03-01

国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目(U20A20114);泰山产业领军人才工程项目(LJNY202125);鄂尔多斯沿黄灌区农业污染时空变异规律与农田生态系统健康评价(JBGS-2021-001)

* 责任作者, 研究员, leiqiuliang@caas.cn

刘 欢(1998-),女,辽宁辽阳人,中国农业科学院硕士研究生,主要研究方向为农业面源污染.82101222130@caas.cn.

刘 欢,雷秋良,杜新忠,等.不同生态类型区对人类活动净氮输入的影响——以北方农牧交错带为例 [J]. 中国环境科学, 2023,43(10):5368-5376.

Liu H, Lei Q L, Du X Z, et al. Impacts of human activities on net nitrogen input under different ecological type zones — A case study in agricultural-pastoral ecotone of Northern China [J]. China Environmental Science, 2023,43(10):5368-5376.