大凌河流域农业面源污染的成因及对策研究

大凌河流域农业面源污染的成因及对策研究

20世纪90年代以来，由于渤海周边社会经济活动的强烈增加，陆路径流污染不断增加，海洋流量急剧上升，渤海海洋环境恶化[1.2]。在点源污染逐步得到控制后,农业面源污染问题日益突出,成为目前流域污染控制的重点。在农业面源污染中,氮是一个关键因子。大凌河作为汇入渤海的重要河流之一,它既是流域内重要的饮用水水源地,又是沿河城市的纳污水体,其污染物的输入不仅给渤海环境治理造成困难,也给辽西的经济可持续发展造成了巨大障碍。目前关于流域农业面源污染的经济研究多集中于巢湖流域、太湖流域、辽河流域等[4~6],而对大凌河流域的相关研究少见报道。本文以大凌河流域农业面源污染物之一的总氮(totalnitrogen,TN)为研究对象,追溯了陆域农业面源污染排放的来源与构成,从源头探索了影响流域农业面源污染的经济因素和经济可持续发展与环境改善的“双赢”途径,以期为加快辽西产业优化和可持续发展提供参考。1大凌河流域经济、产业结构现状大凌河位于我国东北地区西南部,流域总面积2.35×104km2以上,跨河北、内蒙古、辽宁三省区21个县(区)。大凌河是辽宁省西部最大的河流,干流全长400km,流域总面积的86%在辽宁省境内,见图1。从人口结构上看,2005~2011年大凌河流域农业人口占总人口比重保持在60%以上;从产业结构上看,在“八五”至“十一五”期间,大凌河流域第一产业增加值比重持续大于辽宁省水平。以辽宁省内大凌河流域所辖的11个县(区)作为基本研究单元,由于盘山县占流域面积比重仅为0.391%,故忽略不计。2基于stirpat模型的流域农业面源污染治理模型农业面源污染的经济学研究广义上是从探讨环境与经济之间关系开始的。1971年,为了反映人类活动对环境质量的影响,美国学者Ehrlich和Holdren首次提出环境压力等式(IPAT模型),即I=PAT,其中,I为环境影响,P为人口规模,A为富裕程度,T为技术水平。之后,Dietz和Rose对IPAT模型进行了扩展,引入了指数形式分析各因素对环境的非比例影响,构建了STIRPAT模型[9~10],表示为I=aPbAcTde,其中,a为模型的系数,b、c、d为各驱动力指数,e为误差。为了消除量纲对数据计算的影响,减弱各变量中存在的异方差现象,采用STIRPAT模型的对数形式进行建模。为了深入研究经济因素对该流域农业面源TN排放量的影响,将经济中农业结构因素引入模型,而农业结构又可分为两个层次,即农业经济结构和种植业结构。同时,还考虑了以畜禽肉类为代表的主要农产品产量对农业面源污染的影响。本文所建立的扩展的STIRPAT模型如下:式中,b、c、d、f1、f2、g为各自变量的回归系数;I为流域农业面源TN排放量(t);P为农村人口数(万人);A为富裕程度,以人均GDP(元/人)表示;T为技术水平,用流域农业面源TN排放强度(t/万元)表示;S1为农业经济结构,用畜禽养殖业占第一产业增加值比重(%)表示;S2表示种植业结构,是粮食作物占农作物总播种面积的比重(%);AP表示农产品产量,用畜禽肉类总产量(t)代替;lna为常数项;lne是随机误差项。3数据来源和处理3.1第一次全国污染源普查所用数据来源:(1)土地利用数据为中科院2005年辽宁省土地利用资料,采用土地利用二级分类数据;(2)估算2007年农业面源污染的基准数据来自第一次全国污染普查资料(2007年数据);(3)农业经济活动的排污系数来自第一次全国污染源普查农业源系数册;(4)选取2005~2011年该流域所辖县区的社会经济数据进行分析,其中化肥折纯施用量、主要农产品产量、第一产业增加值、牧业增加值、有效灌溉面积、粮食播种面积、乡村人口等原始数据来源于相应年份的《辽宁统计年鉴》,部分县区资料来源于同年中国县(市)社会经济统计年鉴。3.2处理数据3.2.1大凌河流域的相关问题流域范围内社会经济数据以及污染数据的提取有一定的难度,这是因为这些数据采集是以行政单元为基础进行的,但通常情况下流域边界与行政边界不完全重合。为了解决这个问题,利用ArcGIS提取了流域边界,并结合相关数据截取了大凌河流域范围内的土地利用类型数据。由于在实际情况中,不同利用类型的土地上承载的社会经济活动不相同,首先确定流域内承载农业生产生活及农业面源污染的土地利用类型,然后计算流域内一种利用类型土地面积占行政区内同种类型土地面积的比重,最后根据这个比重提取相应的社会经济数据,社会经济及污染数据与土地利用数据匹配过程见图2。3.2.2农业面源污染负荷选择种植业、畜禽养殖业以及农村生活作为农业面源污染的源头,将总氮(TN)作为测度农业面源污染程度的指标,具体的农业面源污染指标见表2。采用排污系数法[12~13]估算基准年2007年该流域农业面源污染负荷。结合2007年全国第一次污染源普查资料,同时考虑流域农业生产的实际情况,修正并提取了相应的排污系数,然后进行估算。按李君的估算方法,依据2007年和其他年份同种农业经济指标值之间的关系,估算其他年份的农业面源TN排放量,最后经过汇总得到2005~2011年大凌河流域农业面源TN排放量。4结果与分析4.1流域农业面源tn的贡献率不高,污染与发展不均衡根据排污系数法和相关估算方法测算2005~2011年大凌河流域农业面源TN排放量。从农业面源污染TN排放总量看,2005年以来该流域农业面源TN排放量整体呈现波动上升趋势,由2005的32346.55t增至2011年的54150.37t,增长了67.41%,年均增长率高达8.97%。按农业面源TN排放的来源对估算结果进行统计,结果见图3。流域农业面源TN排放贡献率排序为:畜禽养殖业源>农村生活源>种植业源。2005~2011年畜禽养殖业对流域农业面源TN的贡献率均保持在64%以上,2011年达到最大值为78.62%,比2005年增加了近13个百分点。研究期内畜禽养殖业的贡献率呈现波动上升的趋势,这与流域内农业面源TN排放总量的特征类似。贡献率位居第二位的是农村生活源。2005~2011年农村生活源的贡献率逐步降低,最大值出现在2007年,为31.30%,后减少降至2011年的18.36%。流域农业面源来自种植业的TN排放量最小,种植业源的贡献率在2005~2011年期间波动幅度较小,一直保持在3%~5%之间。从流域农业面源TN排放的空间分布看,县(区)之间的经济发展和污染排放差异较大,用地区环境基尼系(resource-environmentginicoefficient,RDC)来表示地区结构特征。该系数反映的是污染排放的地区公平性,见表2。RDC>1,说明该地区对污染的贡献率已超过对农业经济的贡献率,公平性较差;反之亦然。整体来看,流域内大部分县(区)都存在农业面源TN排污不公平的现象,而且2005~2011年期间这种排污不公平性还逐步加剧。朝阳县、阜新蒙古族自治县、建昌县是流域农业面源TN污染相对严重的地区。这三个县的RDC值始终最大,其中,2011年朝阳县的RDC值甚至超过2,表明该县对流域农业面源污染的贡献率远高出对流域农业经济发展的贡献率。除建平县、朝阳市、北票市和阜新市以外,流域内其他7个县(区)的排污不公平性均有不同程度的增加,各地农业面源污染与经济发展呈现不均衡的态势。在所有县区中,阜新市(市辖区)RDC最小,不足0.1,农业面源TN污染公平性较高。4.2流域经济因素对农业面源污染的影响4.2.1有偏估计模型为了判断因变量和自变量之间是否存在多重共线性,首先进行了共线性诊断,计算各自变量的方差膨胀因子(VIF),结果表明6个自变量中有三个的VIF值远大于10,最大值为226.981,说明存在严重的多重共线性问题,无偏的普通最小二乘估计法已不适用。为了克服变量间多重共线性的影响,提高估计的稳定性,本文采用有偏估计的岭回归进行模型拟合。通过岭迹图对(1)式中6个变量进行筛选,剔除T与AP,再进行岭回归分析,发现岭参数为0.08时回归系数趋于稳定。此时,模型调整的可决系数,拟合优度较高。对拟合方程的显著性进行检验,方程通过F检验(F=25.785,P<0.05),说明岭回归拟合的结果基本满足要求。岭回归拟合结果见表,拟合所得的岭回归方程为:相应的标准化岭回归方程为:大凌河流域农业面源TN排放岭回归模型的估计效果较为理想,经济影响因素整体对农业面源TN排放量的解释程度达到90%以上,模型中各经济因素对农业面源污染存在显著的共同影响,见表3,该模型能较好地解释大凌河流域经济对农业面源TN污染的影响。4.2.2影响流域农业面源污染的因素从各因素对大凌河流域农业面源TN排放量的相对影响来看,影响程度为:农业经济结构>富裕程度>种植业结构>农村人口规模。从各因素对流域农业面源TN排放量的绝对影响来看,农村人口数、人均GDP、畜禽业比重三个因素的驱动弹性为正,三者的增长促使流域农业面源TN排放量增加;粮食作物播种比重的弹性为负,该比重的下降使得流域农业面源TN污染程度加重。这说明,农业人口规模的扩大,流域人口富裕程度的提高,农业经济中畜禽业比重的提升及农作物播种面积中粮食作物比重的降低均会使得流域农业面源TN排放量增加,反之亦然。首先,大凌河流域农业结构因素对农业面源TN排放的影响显著,主要表现在农业经济结构和种植业结构两方面。农业经济结构对流域农业面源污染排放的影响程度最大,其弹性系数为0.545,说明在其他因素不变的情况下,畜禽业比重增加1%,流域农业面源TN排放量就会相应增加0.545%。这说明在其他条件不变的情况下,随着农业经济结构由低附加值的种植业向高附加值的畜禽养殖业调整,流域农业面源TN排放量会增加。究其原因,是农业经济结构的调整会带来农业面源污染物排放形式和强度的变化。就大凌河流域而言,相对于种植业,畜禽养殖业是农业面源TN污染密集型产业。同时,种植业结构调整主要表现为粮食作物比重下降和经济作物比重上升,这种调整也使得流域农业面源TN排放量增加。经济作物的经济附加值高,但生产过程中污染物排放量也较多,主要表现为经济作物种植过程中化肥使用量普遍高于粮食作物。其次,流域地区的富裕程度也会影响流域农业TN排放量。模型结果显示,流域富裕程度一定程度的提升会使得农业面源TN排放量增加。随着人均GDP提升,环境污染会经历一个“升高—降低—稳定”的过程,在人均GDP尚处于较低水平时,环境污染随着富裕程度的提升而加重,这是因为规模效应其主导作用,对资源的使用超出了资源的再生,此阶段产生大量废弃物。而大凌河流域整体富裕程度较低,此阶段富裕程度的提升增加了农业面源TN的排放量,说明低水平的经济增长上不利于农业面源污染的缓解。再次,农村人口规模也是影响流域农业面源TN排放的重要因素。农村人口规模的扩大会从两方面给流域环境带来压力:一方面,人口的增长会刺激农产品的需求增加,从而带动农业生产规模扩大,使得农业生产过程中的产污、排污活动加剧,加重该地区农业面源污染;另一方面,农村生活源也是重要的农业面源污染的源头之一,农村人口规模的扩大势必增加生活污水的排放量,这意味着流域农业面源污染的排放量也将随之增加。5大凌河流域农业面源污染治理措施(1)2005~2011年辽宁省大凌河流域农业面源TN排放量的估算结果显示:从总量上看,2005年以来该流域农业面源TN排放量整体呈现波动上升趋势;从来源上看,流域农业面源TN排放贡献率从高到低依次为:畜禽养殖业源>农村生活源>种植业源,畜禽养殖业是最主要的来源,贡献率保持在64%以上;从空间分布上看,流域内县(区)之间的经济发展和污染排放差异较大,朝阳县、阜新蒙古族自治县和建昌县是污染相对严重的地区。(2)对影响大凌河流域农业面源TN排放经济因素进行研究,认为:流域内农业结构、富裕程度和人口规模对农业面源T