田若蘅, 黃成毅,2, 鄧良基, 方從剛, 薛 超, 楊連心, 雷永疆

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四川省化肥面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及趨勢(shì)模擬*

田若蘅1, 黃成毅1,2**, 鄧良基3, 方從剛4, 薛 超5, 楊連心5, 雷永疆5

(1. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 成都 611130; 2. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)水利水電學(xué)院 雅安 625014; 3. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)資源學(xué)院 成都 611130; 4. 成都市國(guó)土資源信息中心 成都 610041; 5. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 成都 611130)

系統(tǒng)評(píng)估農(nóng)業(yè)化肥過(guò)量施用對(duì)生態(tài)環(huán)境的潛在風(fēng)險(xiǎn)危害, 可為制定下一階段農(nóng)業(yè)面源污染防治工作提供決策參考。本文基于2000—2015年化肥施用量和耕地面積等數(shù)據(jù), 采用化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型, 探討了四川省化肥施用及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空變化特征; 通過(guò)設(shè)置延續(xù)現(xiàn)狀和政策干預(yù)兩種情景, 模擬了四川省2016—2018年執(zhí)行化肥施用零增長(zhǎng)行動(dòng)期間的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)。結(jié)果表明: 四川省化肥施用總量在2000—2015年間整體呈增加態(tài)勢(shì), 2015年四川省化肥施用強(qiáng)度為376.63 kg×hm-2, 超過(guò)了中國(guó)生態(tài)市建設(shè)的化肥施用強(qiáng)度250 kg×hm-2的生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。四川省2015年化肥施用的環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.69, 處于中等風(fēng)險(xiǎn)程度; 氮、磷、鉀肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分別為0.69、0.72和0.46。鉀肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)處于安全狀態(tài); 氮肥和磷肥的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域集中在成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū), 呈現(xiàn)中等風(fēng)險(xiǎn)程度并有成片聚集特征。延續(xù)現(xiàn)狀情景下, 四川各地區(qū)化肥施用環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)處于0.48~0.69, 存在不同程度增加。與延續(xù)現(xiàn)狀情景相比, 四川在完成化肥施用零增長(zhǎng)行動(dòng)的任務(wù)規(guī)劃前提下, 2016—2018年政策干預(yù)情景的化肥施用環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。以關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)2018年來(lái)看, 川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)化肥施用環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)下降最明顯, 較2015年執(zhí)行化肥零增長(zhǎng)時(shí)下降4.24%。但四川省多數(shù)地區(qū)仍存在不同程度的化肥施用環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn), 當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境具有明顯壓力。建議省級(jí)部門加強(qiáng)對(duì)成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)的化肥面源污染監(jiān)測(cè), 根據(jù)各地區(qū)差異特征制定不同施肥方案, 協(xié)調(diào)糧食增產(chǎn)和生態(tài)保護(hù)間的關(guān)系。

化肥施用; 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù); 情景模擬; 灰色預(yù)測(cè); 四川省

在近幾十年中國(guó)人地矛盾問(wèn)題日益突出、耕地質(zhì)量整體偏低的背景下, 增加肥料投入, 提高糧食單產(chǎn)成為保障國(guó)家糧食安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的必由之舉[1-4]。隨著糧食壓力有所減緩, 學(xué)術(shù)界對(duì)控制化肥施用總量, 提高肥料利用率, 避免過(guò)量施用的風(fēng)險(xiǎn)予以了更多關(guān)注和探索, 但化肥施用逐年增加的趨勢(shì)仍沒(méi)有緩解[5]。據(jù)統(tǒng)計(jì), 2000—2015年中國(guó)的化肥施用量年均增長(zhǎng)率達(dá)3.08%; 2015年, 中國(guó)的農(nóng)業(yè)化肥施用量為6.06×107t, 占全球農(nóng)業(yè)化肥投入總量的30.97%, 化肥施用量居全球首位[6]?；蔬^(guò)量施用對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞日益凸顯, 2013年中國(guó)190個(gè)主要城市的PM2.5濃度超過(guò)世界衛(wèi)生組織(WHO)建議的25 μg×m-3安全濃度標(biāo)準(zhǔn), 這與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中氨氣過(guò)量排放有密切關(guān)聯(lián), 可見(jiàn)糧食安全和生態(tài)環(huán)境“兩條腿走路”的模式還待優(yōu)化[7-8]。2015年3月原農(nóng)業(yè)部相繼提出《到2020年化肥農(nóng)藥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》和“一控、兩減、三基本”的污染治理思路[9], 為農(nóng)業(yè)面源污染治理提出新要求。因此, 有效識(shí)別化肥、農(nóng)藥施用污染環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)分布特征, 促進(jìn)各區(qū)域因地制宜進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染治理防控, 充分保證農(nóng)村生態(tài)宜居的生活環(huán)境已成為中國(guó)加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化亟待解決的問(wèn)題。

當(dāng)前, 科學(xué)評(píng)估中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染的空間分布特征, 制定農(nóng)業(yè)面源污染防控措施受到重視[10]。從采用的研究方法分析, 由于區(qū)域全覆蓋式的污染監(jiān)測(cè)評(píng)估難度較大, 采用面源污染模型模擬區(qū)域面源污染狀況更為普遍, 例如李穎等[11]采用SWAT修正模型模擬吉林省前郭灌區(qū)面源污染遷移流失情況, 模擬的氨氮、硝氮濃度與實(shí)測(cè)值較接近, 采用SWAT模型進(jìn)行面源污染模擬具有可行性。而AnnAGNPS和HSPF等污染模型用于模擬環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)也多有報(bào)道[12-13]。對(duì)研究尺度進(jìn)行對(duì)比, 面源污染的研究范圍多集中于小流域或縣域尺度, 上海郊區(qū)、南方丘陵區(qū)面源污染情況受到較多關(guān)注[14-15]。就污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模式展開, 以農(nóng)藥、化肥、畜禽養(yǎng)殖和重金屬等污染來(lái)源進(jìn)行綜合評(píng)估[16], 按總氮、總磷、銨態(tài)氮、硝態(tài)氮等污染物流失強(qiáng)度開展評(píng)估[17], 以及按照地形地貌、植被覆蓋、降雨強(qiáng)度、土地利用方式等影響因素來(lái)評(píng)估成為面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的切入點(diǎn)[18-21]。以上研究為了解農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀和面源污染防治提供了重要依據(jù), 但針對(duì)化肥施用的專項(xiàng)面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估還不多見(jiàn)。

對(duì)此, 有學(xué)者運(yùn)用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型對(duì)中國(guó)化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià), 研究表明, 河南、福建等省域處于重度環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)[22], 而山東的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)空間分異明顯[23]?；适褂昧苛阍鲩L(zhǎng)行動(dòng)開展以來(lái), 全國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)之一的四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀, 以及化肥零增長(zhǎng)行動(dòng)所帶來(lái)的影響鮮見(jiàn)報(bào)道。為此, 本文采用化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型, 對(duì)四川省所轄市(州)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空變化進(jìn)行探討, 通過(guò)情景模擬分析化肥零增長(zhǎng)行動(dòng)執(zhí)行對(duì)四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的影響, 評(píng)估化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的突出區(qū)域, 以期為四川省化肥減量增效、農(nóng)業(yè)面源污染防治等工作提供參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所需耕地面積、化肥施用量等數(shù)據(jù)主要來(lái)自《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》?；适┯脧?qiáng)度閾值參考原環(huán)境保護(hù)部印發(fā)的《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)(修訂稿)》和《國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)示范村鎮(zhèn)指標(biāo)(試行)》。復(fù)合肥中的氮、磷、鉀含量比來(lái)源于四川省內(nèi)農(nóng)村與化肥銷售市場(chǎng)調(diào)研結(jié)果, 確定復(fù)合肥中氮磷鉀含量以1∶1∶1比例進(jìn)行折算。

1.2 化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

本文所指環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是指在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中, 將社會(huì)活動(dòng)對(duì)身體健康、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等造成的潛在風(fēng)險(xiǎn)或面臨的危害進(jìn)行定量表征, 分析風(fēng)險(xiǎn)特征以供決策參考[24]。以化肥施用存在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分析, 我國(guó)化肥利用率整體不高, 在過(guò)量施用情況下, 多余養(yǎng)分未被農(nóng)作物吸收利用, 在農(nóng)田中不斷累積會(huì)逐步引起土壤理化性質(zhì)下降, 形成土壤板結(jié)[3]; 同時(shí), 土壤中過(guò)剩的養(yǎng)分經(jīng)由淋溶、揮發(fā)等方式轉(zhuǎn)移進(jìn)入大氣和水資源生態(tài)系統(tǒng), 成為大氣與水體污染的污染物來(lái)源。整體來(lái)看, 化肥過(guò)量施用直接影響土地資源生態(tài)系統(tǒng)的健康, 同時(shí)干擾整個(gè)自然生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行, 成為破壞生態(tài)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)因素(圖1)。

圖1 化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)示意圖

我國(guó)已有學(xué)者開始對(duì)化肥過(guò)量施用存在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)估, 研究結(jié)果符合實(shí)際情況, 能夠針對(duì)性地提出管理和決策的建議[25]。據(jù)此, 本文按照劉欽普等[26]的思路, 構(gòu)建農(nóng)田化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型, 該模型綜合考慮了氮、磷、鉀肥的投入強(qiáng)度、利用效率和化肥施用的安全閾值等因素, 并定量評(píng)估出化肥污染的區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)程度。具體公式為:

式中:t為化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)總指數(shù);V為單質(zhì)肥料(氮、磷或鉀肥)污染環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);W為對(duì)應(yīng)肥料的污染環(huán)境效應(yīng)權(quán)重系數(shù), 各項(xiàng)權(quán)重總和為1;T為各單質(zhì)肥施用的生態(tài)安全閾值, 即為獲得一定量作物產(chǎn)量且不損害生態(tài)環(huán)境的肥料最大施用量, kg×hm-2;D為各單質(zhì)肥料施用強(qiáng)度, 以單位耕地面積當(dāng)年的化肥施用量為準(zhǔn), kg×hm-2;為耕地復(fù)種指數(shù);為肥料利用率。

對(duì)于化肥施用強(qiáng)度的生態(tài)安全標(biāo)準(zhǔn), 綜合原環(huán)境保護(hù)部2007年《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)(修訂稿)》和2014年《國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)示范村鎮(zhèn)指標(biāo)(試行)》中的化肥施用生態(tài)標(biāo)準(zhǔn), 確定化肥施用的生態(tài)安全閾值為240 kg×hm-2; 參考四川及長(zhǎng)江上游農(nóng)作物的大田適宜的氮磷鉀配比用量[27-28], 以及相關(guān)省份的生態(tài)安全閾值標(biāo)準(zhǔn)[23], 確定氮肥的生態(tài)安全閾值為120 kg×hm-2, 磷肥和鉀肥的閾值為60 kg×hm-2; 綜合考慮化肥施用對(duì)大氣、水資源和土地的環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn), 邀請(qǐng)了四川省土壤學(xué)、生態(tài)學(xué)和環(huán)境科學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的3位專家對(duì)氮、磷和鉀肥對(duì)環(huán)境污染的影響程度進(jìn)行打分, 確定權(quán)重系數(shù)分別為0.60、0.21和0.19; 氮、磷、鉀肥利用率根據(jù)《中國(guó)三大糧食作物肥料利用率研究報(bào)告》以及張福鎖等[29]對(duì)四川省主要糧食作物肥料利用率進(jìn)行的田間測(cè)定, 分別取30%、25%和40%。

式(1)、式(2)表明, 保持復(fù)種指數(shù)、肥料施用生態(tài)安全閾值和肥料利用率穩(wěn)定時(shí), 化肥的施用強(qiáng)度越大, 反映出的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)越高; 相同化肥施用強(qiáng)度和生態(tài)安全閾值條件下, 耕地復(fù)種指數(shù)越大且肥料利用率越高, 則風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)越低。

為能夠與其他地區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果作比較, 參考劉欽普[26]的數(shù)據(jù)分析方法, 以耕地復(fù)種指數(shù)為1、肥料利用率達(dá)50%為標(biāo)準(zhǔn), 將化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分為5類風(fēng)險(xiǎn)程度(表1), 反映當(dāng)年實(shí)際化肥施用強(qiáng)度(D)與生態(tài)安全閾值(T)間的倍數(shù)關(guān)系。

表1 化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)

1.3 情景設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了兩種化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化情景, 一是“延續(xù)現(xiàn)狀”情景, 二是“政策干預(yù)”情景。“延續(xù)現(xiàn)狀”情景是指以近16年的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等情況為基礎(chǔ), 綜合模擬化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì), 需要指出“延續(xù)現(xiàn)狀”情景未明確考慮化肥使用量零增長(zhǎng)的要求。該情景中, 化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)活動(dòng)等外部因素影響復(fù)雜, 化肥面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)在時(shí)空維度具有不確定性, 且過(guò)量的化肥經(jīng)地表徑流等作用污染環(huán)境的信息相對(duì)貧乏。因此, 以2000—2015年的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù), 輸入GM(1, 1)灰色模型實(shí)現(xiàn)“延續(xù)現(xiàn)狀”情景下2016—2018年化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

“政策干預(yù)”情景特指考慮化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)影響的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì), 通過(guò)確定政策對(duì)化肥施用量、肥料利用率、耕地面積和復(fù)種指數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的影響, 計(jì)算2018年化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的情況[式(2)]。該情景首先要確定研究區(qū)肥料利用率和化肥施用量的未來(lái)變化情況, 而化肥零增長(zhǎng)行動(dòng)中明確要求: 2019年前, 主要農(nóng)作物肥料利用率每年提升1%, 化肥使用量增長(zhǎng)率每年不超過(guò)1%。就單質(zhì)肥利用率來(lái)看, 2005—2013年全國(guó)三大糧食作物的氮、磷、鉀肥利用率的年均增長(zhǎng)速度分別為0.63%、1.50%和1.25%[9], 僅氮肥利用率低于以上要求。綜上, 假定四川省2016—2018年化肥施用能達(dá)到政策要求, 且氮、磷、鉀肥利用率處于全國(guó)平均水平, 取氮、磷、鉀肥利用率的年均增長(zhǎng)率分別為1.00%、1.50%和1.25%。對(duì)于單質(zhì)肥施用增長(zhǎng)量, 考慮到2015年、2016年四川省各地氮、磷、鉀肥施用比例均未發(fā)生明顯變化, 說(shuō)明政策對(duì)地區(qū)施肥結(jié)構(gòu)存在滯后性影響。初步設(shè)定化肥施用量年均增速為1%, 各單質(zhì)肥年均施用量增長(zhǎng)由各地化肥施用增長(zhǎng)總量按2015年當(dāng)?shù)氐?、磷、鉀肥施用比例分配。此? 耕地面積和復(fù)種指數(shù)的未來(lái)變化不受化肥零增長(zhǎng)行動(dòng)直接影響, 且2011—2015年間各地區(qū)耕地面積和復(fù)種指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)穩(wěn)定, 取各地耕地面積和復(fù)種指數(shù)在2011—2015年間的平均增長(zhǎng)水平為耕地面積和復(fù)種指數(shù)未來(lái)的年均增長(zhǎng)率。

1.4 灰色預(yù)測(cè)模型

運(yùn)用GM(1, 1)灰色模型對(duì)四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè), 其優(yōu)勢(shì)為[30]: 1)模型預(yù)測(cè)精度和可信性能夠檢驗(yàn); 2)少量樣本即可進(jìn)行預(yù)測(cè); 3)針對(duì)外部影響不確定和信息不充分的條件下, 仍能根據(jù)灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬。其核心預(yù)測(cè)思路為: 將需進(jìn)行預(yù)測(cè)的原始序列采用1次累加(1-AGO)生成新的累加序列, 并通過(guò)微分方程求解擬合參數(shù), 最終得到GM(1, 1)灰色模型如下[31]:

GM(1, 1)灰色模型的預(yù)測(cè)精度是否可信, 還需要通過(guò)后驗(yàn)差檢驗(yàn), 即對(duì)方差比和小殘差概率的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行確定(表2)。

表2 灰色預(yù)測(cè)精度的后驗(yàn)差檢驗(yàn)判別表

2 結(jié)果與分析

2.1 四川省化肥施用時(shí)空分異特征

2.1.1 化肥施用時(shí)間變化

改革開放以來(lái), 四川省化肥施用量逐年遞增。1980年全省化肥施用量為80.4萬(wàn)t, 2000年達(dá)到212.6萬(wàn)t, 年均增長(zhǎng)率達(dá)8.2%。至2000年, 四川化肥施用強(qiáng)度達(dá)476.3 kg×hm-2, 約為中國(guó)生態(tài)市建設(shè)的化肥施用強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)的2倍。2000—2015年, 四川省施肥總量逐年增加的趨勢(shì)得到抑制, 保持在208.4萬(wàn)~252.8萬(wàn)t(圖2a)。其中, 氮、磷、鉀肥施用量基本趨于穩(wěn)定, 復(fù)合肥用量有所增加。2006年發(fā)布的《四川省農(nóng)田水利基本建設(shè)總體規(guī)劃綱要(2006—2020年)》, 明確了加大推廣測(cè)土施肥、改善化肥施用結(jié)構(gòu)的任務(wù)目標(biāo)[32]。由此, 氮、磷、鉀化肥施用結(jié)構(gòu)逐步調(diào)整, 從2000年的1∶0.40∶0.17調(diào)整為2015年的1∶0.48∶0.27。

圖2 2000—2015年四川省化肥施用情況

2.1.2 化肥施用空間差異

從表3可知, 四川省2015年化肥施用強(qiáng)度為376.63 kg×hm-2, 耕地復(fù)種指數(shù)達(dá)1.37。首先, 以中國(guó)生態(tài)文明市建設(shè)中提出的施用強(qiáng)度不超過(guò)250 kg×hm-2為準(zhǔn), 僅資陽(yáng)、宜賓、涼山彝族自治州、甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州達(dá)到要求, 達(dá)標(biāo)率為23.81%, 成都平原、川南和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)化肥施用強(qiáng)度拉高了全省平均水平。這是由于成都平原、川東北地區(qū)農(nóng)業(yè)人口密度更大, 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善, 水資源豐富, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)強(qiáng)度更大; 而川南地區(qū)大量種植水果蔬菜等經(jīng)濟(jì)作物, 普遍追求高產(chǎn), 化肥施用強(qiáng)度提高。其次, 各市(州)化肥施用強(qiáng)度的變異系數(shù)為43.69%, 表明區(qū)域間化肥施用狀況差異明顯。德陽(yáng)市施肥強(qiáng)度最高, 為756.85 kg×hm-2; 甘孜藏族自治州施肥強(qiáng)度最低, 為31.97 kg×hm-2, 區(qū)域間施肥強(qiáng)度極值差達(dá)23倍。第三, 就氮磷鉀肥施用結(jié)構(gòu)來(lái)看, 以全國(guó)氮磷鉀施用結(jié)構(gòu)比例1∶0.49∶0.42為參照, 四川省氮肥施用偏高, 占化肥總量的57%, 成都、綿陽(yáng)和自貢等城市的氮肥施用比例更高。而各市(州)的磷肥、鉀肥比例整體偏低, 分別占28%、15%, 說(shuō)明氮肥在當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占重要地位。

表3 2015年四川省各市(州)化肥使用強(qiáng)度和耕地復(fù)種指數(shù)

Table 3 Fertilization intensity and multiple cropping index in each city (prefecture) of Sichuan Province in 2015

發(fā)展區(qū)劃Development division市(州)City (prefecture)施氮強(qiáng)度Nitrogen intensity (kg×hm-2)施磷強(qiáng)度Phosphorus intensity(kg×hm-2)施鉀強(qiáng)度Potassium intensity (kg×hm-2)總強(qiáng)度Chemical fertilizer intensity (kg×hm-2)氮磷鉀比例N∶P∶K耕地復(fù)種指數(shù)Multiple croppingindex 成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū) Chengdu Plain Economic Zone成都市 Chengdu172.38109.99 79.15361.771∶0.64∶0.462.13 德陽(yáng)市 Deyang452.40193.85110.60756.851∶0.43∶0.241.84 綿陽(yáng)市 Mianyang267.72164.32 59.79491.831∶0.61∶0.221.49 樂(lè)山市 Leshan227.69 88.80 43.00359.491∶0.39∶0.191.31 眉山市 Meishan301.52148.21159.37609.501∶0.49∶0.531.80 資陽(yáng)市 Ziyang134.26 54.12 14.87203.471∶0.40∶0.111.20 遂寧市 Suining305.12147.82 76.19529.131∶0.48∶0.251.52 雅安市 Ya’an289.18115.08 99.25503.511∶0.40∶0.341.70 川南經(jīng)濟(jì)區(qū) South Sichuan Economic Zone自貢市 Zigong227.22144.09 68.81440.591∶0.63∶0.301.44 瀘州市 Luzhou154.83 75.42 39.86270.111∶0.49∶0.261.18 內(nèi)江市 Neijiang314.32121.28 29.50464.741∶0.39∶0.091.63 宜賓市 Yibin 90.43 53.11 35.06178.601∶0.59∶0.391.12 川東北經(jīng)濟(jì)區(qū) Northeast Sichuan Economic Zone廣元市 Guangyuan186.82 88.31 46.99322.111∶0.47∶0.251.21 南充市 Nanchong243.60127.88 47.11418.591∶0.52∶0.191.70 廣安市 Guang’an233.88 86.99 33.36354.231∶0.37∶0.141.59 達(dá)州市 Dazhou253.73 90.84 53.75398.321∶0.36∶0.211.50 巴中市Bazhong248.12113.85 75.04436.701∶0.46∶0.301.39

表3 續(xù)

發(fā)展區(qū)劃Development division市(州)City (prefecture)施氮強(qiáng)度Nitrogen intensity (kg×hm-2)施磷強(qiáng)度Phosphorus intensity(kg×hm-2)施鉀強(qiáng)度Potassium intensity (kg×hm-2)總強(qiáng)度Chemical fertilizer intensity (kg×hm-2)氮磷鉀比例N∶P∶K耕地復(fù)種指數(shù)Multiple croppingindex 攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)Panxi Economic Zone攀枝花市 Panzhihua192.13 97.40 97.40386.921∶0.51∶0.510.90 涼山彝族自治州Liangshan Yi Autonomous Prefecture128.67 66.66 40.31235.641∶0.52∶0.311.19 川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)Northwest Sichuan Eco-economic Zone甘孜藏族自治州Ganzi Tibetan Autonomous Prefecture 24.86 5.49 2.58 31.971∶0.22∶0.100.83 阿壩藏族羌族自治州Aba Tibetan and Qiang Autonomous Prefecture 79.59 53.33 22.29155.211∶0.67∶0.280.97 全省 Province2015年平均值 Average in 2015215.64102.23 58.78376.631∶0.48∶0.271.37

2.2 四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

由化肥施用污染的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型[式(1)]計(jì)算得出, 2015年四川省化肥施用的環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.68, 處于中等風(fēng)險(xiǎn)水平。除甘孜藏族自治州外, 其余20個(gè)市(州)化肥施用的環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)程度集中于低度風(fēng)險(xiǎn)至嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間內(nèi)。成都平原、川南和川東北區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)程度多為中等風(fēng)險(xiǎn), 且中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域聚集連片(圖3)。德陽(yáng)和攀枝花風(fēng)險(xiǎn)程度最高, 為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。氮磷鉀3類單質(zhì)肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.69(中等風(fēng)險(xiǎn))、0.72(中等風(fēng)險(xiǎn))和0.46(安全)。與化肥總風(fēng)險(xiǎn)分布接近, 氮肥的風(fēng)險(xiǎn)程度分布在安全至嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間, 德陽(yáng)、遂寧、內(nèi)江和攀枝花為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài); 而中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域占全省的比例最高, 為47.62%。區(qū)域內(nèi)磷肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)集中于中等風(fēng)險(xiǎn)或嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài), 占全省的90.48%, 由川東北向川南呈面狀分布。鉀肥的面源污染風(fēng)險(xiǎn)范圍在安全和中等風(fēng)險(xiǎn)之間, 輕度風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于成都平原, 眉山和攀枝花為中等風(fēng)險(xiǎn), 其余13個(gè)市(州)為安全狀態(tài)。綜上所述, 四川省的氮、磷肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)高于鉀肥, 且在空間分布上均呈現(xiàn)成都平原、川南和川東北整體風(fēng)險(xiǎn)偏高的特征。

圖3 2015年四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的空間分布

化肥過(guò)量施用污染環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)已在四川省開始顯現(xiàn)。2013年四川省完成首次土壤污染狀況調(diào)查, 結(jié)果表明, 耕地土壤的樣點(diǎn)污染超標(biāo)情況達(dá)34.3%, 重金屬鎘是全省耕地土壤中主要的無(wú)機(jī)污染物。相關(guān)研究表明[33], 工業(yè)、礦業(yè)生產(chǎn)與大氣沉降綜合作用對(duì)土壤鎘污染影響顯著, 而成土母質(zhì)、河流沉積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)(農(nóng)藥、化肥施用)也是土壤鎘污染的可能來(lái)源。以成都平原主要糧食生產(chǎn)基地崇州市為例, 有研究對(duì)崇州市農(nóng)地土壤鎘含量進(jìn)行分析指出, 崇州農(nóng)田土壤樣品鎘含量超標(biāo)率達(dá)30.43%, 平均含量為0.33 mg×kg-1, 已超出國(guó)家土壤環(huán)境質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)10%(GB 15618—2008)[34]。其中, 種植園藝植物的農(nóng)地土壤鎘含量平均值為0.39 mg×kg-1, 遠(yuǎn)超蔬菜地、水稻-其他作物輪作等農(nóng)地利用方式, 這與園地內(nèi)種植灌木和高大喬木, 其化肥、農(nóng)藥施用量遠(yuǎn)高于其他農(nóng)地存在密切關(guān)系。

近年來(lái), 化肥不合理或過(guò)量施用致使四川地區(qū)農(nóng)村地下水、井水硝酸鹽含量超標(biāo)的情況受到關(guān)注。微觀尺度報(bào)道中, 綿陽(yáng)鹽亭縣林山鄉(xiāng)的典型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)內(nèi), 靠近蔬菜地(化肥施用水平高于其他農(nóng)地)的塘邊井的井水硝態(tài)氮含量全年平均值為11.26 mg×L-1, 最高達(dá)14.23 mg×L-1, 顯著高于鄰近區(qū)域井水中硝態(tài)氮含量(4.76 mg×L-1)[35]; 鄉(xiāng)鎮(zhèn)小流域監(jiān)測(cè)研究中, 雅安市雨城區(qū)的地下水水質(zhì)監(jiān)測(cè)報(bào)道表明, 雨城區(qū)地下水硝態(tài)氮含量抽樣合格率僅為60%, 而隴西鄉(xiāng)、對(duì)巖鎮(zhèn)和北郊鄉(xiāng)等4個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集中鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地下水硝態(tài)氮含量為20 mg×L-1, 嚴(yán)重超出國(guó)家生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)(GB 5749—2006)規(guī)定的硝酸鹽含量標(biāo)準(zhǔn)上限(以氮計(jì), 10 mg×L-1)[36]。飲用水硝酸鹽超標(biāo)對(duì)人體健康有密切影響。有研究報(bào)道[37]2001—2008年浙江某食道癌頻發(fā)村落, 食道癌死亡率超過(guò)全國(guó)平均水平的26倍。調(diào)查表明, 該村不存在工業(yè)污染影響, 而化肥、農(nóng)藥施用造成村落地表水污染, 致使飲用水亞硝酸、硝酸鹽含量超標(biāo), 成為該村食道癌頻發(fā)的主要誘因?？梢?jiàn), 四川省化肥過(guò)量施用對(duì)省域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)安全和人民身體健康存在較大風(fēng)險(xiǎn)危害, 應(yīng)當(dāng)對(duì)化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題加以重視。

2.3 不同情景下的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)分析

化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)情況依據(jù)成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)、川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)劃進(jìn)行描述。延續(xù)現(xiàn)狀情景按照2015年化肥面源污染的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估方法, 逐年計(jì)算2000—2015年間的區(qū)域化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)總指數(shù)。利用上述年份風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)結(jié)果, 構(gòu)建GM(1, 1)模型, 對(duì)延續(xù)現(xiàn)狀情景下四川省2016—2018年化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。而政策干預(yù)情景則根據(jù)2016—2018年各地區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)設(shè)定, 直接采用化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法, 計(jì)算研究區(qū)2016—2018年化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)情況。

延續(xù)現(xiàn)狀情景的預(yù)測(cè)模型結(jié)果及精度檢驗(yàn)如表4所示。從模型殘差檢驗(yàn)結(jié)果看, 各地區(qū)的平均相對(duì)誤差均小于1%, 說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果精度較高, 不需要進(jìn)行殘差修正; 由后驗(yàn)差檢驗(yàn)可知, 各區(qū)域預(yù)測(cè)模型均達(dá)到方差比小于0.5, 且小殘差概率大于0.8的合格狀態(tài)。除攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)外, 其他區(qū)域的檢驗(yàn)結(jié)果均為好或很好。模型擬合精度達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求, 可使用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表4 延續(xù)現(xiàn)狀情景下四川省不同區(qū)域化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的灰色預(yù)測(cè)模型

延續(xù)現(xiàn)狀情景下, 四川省各區(qū)域化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模擬結(jié)果顯示(圖4), 按照2000—2015年的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展態(tài)勢(shì), 如無(wú)明確考慮化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)影響, 預(yù)計(jì)四川省各地區(qū)的2018年化肥風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在0.48~0.69范圍內(nèi)。成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高, 均為0.69, 仍處于中等風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。而川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.48, 仍處于生態(tài)安全的優(yōu)勢(shì)地位?？偟膩?lái)說(shuō), 與2015年的風(fēng)險(xiǎn)情況比較, 各區(qū)域2018年化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)預(yù)計(jì)會(huì)有不同程度增加。這表明在缺少考慮化肥零增長(zhǎng)行動(dòng)影響的條件下, 全省的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)整體控制在中等風(fēng)險(xiǎn)水平, 但化肥施用引起的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題未得到明顯改善。

在2015年開展化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)以來(lái), 四川省陸續(xù)采取了一系列化肥減量增效的政策措施, 包括加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè), 擴(kuò)大測(cè)土配方施肥推廣面積和水肥一體化技術(shù)等。政策干預(yù)情景模擬這些措施充分執(zhí)行, 確保完成化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)的基本目標(biāo)條件下研究各地化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)。以關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)2018年來(lái)看, 四川省各區(qū)域化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)處于0.44~0.66。與2015年開始執(zhí)行化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)的結(jié)果比較, 各區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)存在不同程度降低。其中, 川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)下降最為明顯, 降幅達(dá)4.24%; 而降幅速度最低的川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū), 降幅也達(dá)1.13%(圖4)。以上結(jié)果表明, 在完成化肥減量增效的任務(wù)要求情況下, 2018年四川省各地區(qū)的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)均存在降低潛力, 且考慮到部分地區(qū)實(shí)際的化肥減量工作完成量存在超過(guò)減量要求的可能, 因此研究區(qū)2018年的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)降幅速度可能會(huì)大于政策干預(yù)情景模擬結(jié)果。

圖4 2000—2018年四川省不同地區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

化肥施用生態(tài)安全閾值參數(shù)設(shè)置關(guān)系到化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性, 本文選取氮、磷、鉀肥施用的生態(tài)安全閾值分別為120 kg×hm-2、60 kg×hm-2和60 kg×hm-2, 化肥施用生態(tài)安全閾值240 kg×hm-2。2000—2015年四川省水稻、小麥、玉米和油菜的播種面積占全省農(nóng)作物播種面積比例年均為53%, 依據(jù)以上作物的肥料推薦施用量和播種面積整理來(lái)看[27-28], 在目標(biāo)產(chǎn)量條件下, 四川省主要農(nóng)作物的氮、磷、鉀肥年均適宜施用總量分別為8.31×105t、3.80×105t和3.50×105t, 氮磷鉀肥配施比例為1∶0.45∶0.42, 與氮、磷、鉀肥施用的生態(tài)安全閾值比例1∶0.5∶0.5基本接近(表5)。與相關(guān)研究結(jié)果對(duì)比, 本文設(shè)計(jì)的四川省化肥施用生態(tài)安全閾值略低于山東、江蘇和安徽等地的閾值標(biāo)準(zhǔn)(250 kg×hm-2)[23,25], 也低于四川地區(qū)水稻和玉米目標(biāo)產(chǎn)量下的化肥施用推薦量, 但將四川省的生態(tài)安全閾值適當(dāng)降低有其合理之處。其一, 2014年國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)村鎮(zhèn)的化肥施用強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)由250 kg×hm-2下調(diào)至220 kg×hm-2, 說(shuō)明國(guó)家層面的化肥施用總量管理確有更為嚴(yán)格的趨勢(shì); 其二, 已有研究表明, 保證生態(tài)適宜的作物施肥量要明顯低于經(jīng)濟(jì)適宜的推薦施肥量, 如駱世明[38]建議, 生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)應(yīng)考慮將作物高產(chǎn)的施肥推薦量中, 氮肥推薦施用量減少20%作為標(biāo)準(zhǔn), 參照此觀點(diǎn), 四川省主要農(nóng)作物的化肥施用生態(tài)適宜量(表5)平均水平接近240 kg×hm-2; 其三, 化肥施用的生態(tài)安全閾值適度降低, 有利于直接啟示、警醒甚至倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中減少化肥投入, 增加作物營(yíng)養(yǎng)來(lái)源方式、提高化肥利用率以保證化肥減量和糧食安全的平衡。綜上, 研究設(shè)計(jì)的四川省化肥施用生態(tài)安全閾值, 對(duì)四川省化肥施用總量控制和宏觀管理有一定借鑒意義。但受數(shù)據(jù)獲取的限制, 閾值參數(shù)未充分考慮四川省各市(州)種植結(jié)構(gòu)和土壤肥力等因素的地區(qū)差異; 依托更詳細(xì)的土壤肥力和農(nóng)業(yè)種植數(shù)據(jù), 實(shí)施縣域尺度閾值調(diào)整值得深入關(guān)注。

表5 四川省主要作物化肥推薦施用量

化肥施用生態(tài)適宜量以化肥施用推薦量扣除20%的氮肥推薦用量計(jì)算得出。各作物化肥施用推薦量來(lái)自相應(yīng)的文獻(xiàn)。The ecological rate of fertilizer application is equal to the recommended rate minus 20% of the optimal regional rate of nitrogen fertilizer application. The recommended application rates of fertilizers for major crops come from literatures.

從已有的化肥風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究來(lái)看, 四川地區(qū)的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)低于山東、安徽和江蘇地區(qū)[23,25-26], 主要原因是四川地區(qū)的化肥施用強(qiáng)度整體低于以上地區(qū), 這與在中國(guó)省域尺度展開的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的省域排序結(jié)果保持一致[22]。山東、安徽和江蘇等地化肥施用污染環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)均在逐年遞增[23,26]。本文也認(rèn)為, 四川省化肥施用強(qiáng)度和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)存在整體隨時(shí)間增加的趨勢(shì), 這與其他地區(qū)化肥施用強(qiáng)度和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)上升的因素有共同點(diǎn), 如化肥產(chǎn)量上升和生產(chǎn)成本逐漸下降, 以及農(nóng)業(yè)稅免征和糧食補(bǔ)貼政策, 使農(nóng)戶的化肥購(gòu)買力增加。同時(shí)也有區(qū)域內(nèi)自身原因: 首先, 四川省的坡耕地面積達(dá)5.49×106hm2, 占全省耕地總面積的83.07%[41]。而坡耕地受地表徑流作用強(qiáng)烈, 化肥流失嚴(yán)重, 使得化肥投入量增加, 化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)提高。其次, 四川長(zhǎng)期以來(lái)都是勞動(dòng)力輸出大省, 而留在農(nóng)村的農(nóng)戶文化水平不高。四川省的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣調(diào)研指出[42], 農(nóng)戶(尤其以貧困地區(qū))低教育水平使農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣開展效果降低, 農(nóng)戶盲目追加化肥投入還較為普遍。其三, 近年來(lái), 四川省油料、蔬菜和水果等農(nóng)戶習(xí)慣用肥量較大的經(jīng)濟(jì)作物播種面積增長(zhǎng)明顯, 截至2015年, 水果、蔬菜和油料種植面積分別為61萬(wàn)hm2、135萬(wàn)hm2和130萬(wàn)hm2, 較2005年分別增長(zhǎng)33%、36%和19%。在追求高產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)下, 區(qū)域內(nèi)水果、蔬菜、油料等作物化肥過(guò)量施用問(wèn)題不斷擴(kuò)大, 也導(dǎo)致研究區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)增加。

本文對(duì)延續(xù)現(xiàn)狀和政策干預(yù)情景的四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果對(duì)比表明, 充分執(zhí)行化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)可抑制四川省化肥施用引起的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)增加。利用2016年的實(shí)際數(shù)據(jù), 計(jì)算出四川各區(qū)域2016年的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(表6), 與兩種模擬情景結(jié)果比較表明: 1)實(shí)際情況和政策干預(yù)情景的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)均低于延續(xù)現(xiàn)狀情景, 說(shuō)明充分執(zhí)行化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)存在對(duì)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的抑制效應(yīng); 2)2016年四川部分地區(qū)實(shí)際的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)略低于政策干預(yù)情景的模擬結(jié)果, 如成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)。這主要由于在其他因素基本接近的情況下, 成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)和川南經(jīng)濟(jì)區(qū)2016年實(shí)際的化肥減量工作超過(guò)了政策干預(yù)情景的化肥減量設(shè)定目標(biāo)值, 從而使2016年實(shí)際的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)一步降低。

綜上, 依據(jù)四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀及變化趨勢(shì), 研究區(qū)化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)仍處于中等風(fēng)險(xiǎn)水平。因此, 筆者建議政府部門從以下4方面出發(fā), 進(jìn)一步控制化肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn): 1)鞏固化肥面源污染的監(jiān)管體系, 適度加強(qiáng)對(duì)成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)化肥面源污染管控, 以防止上述區(qū)域化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步增加; 2)深入推進(jìn)測(cè)土配方施肥工作, 優(yōu)化氮、磷、鉀肥施用量, 尤其關(guān)注樂(lè)山、內(nèi)江等地區(qū)鉀肥施用比例明顯偏低的問(wèn)題; 3)加大水肥一體化、秸稈還田和緩控施肥等技術(shù)的推廣范圍, 以逐步提高氮肥和磷肥利用率, 防控研究區(qū)氮肥、磷肥施用過(guò)量問(wèn)題; 4)加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)與基礎(chǔ)宣傳, 繼續(xù)推動(dòng)中國(guó)土壤污染防治法的制定, 加大土壤污染和環(huán)境保護(hù)宣傳投入, 提高農(nóng)戶科學(xué)施肥、保護(hù)生態(tài)的意識(shí)。

表6 四川省各地區(qū)2016年不同情景下的化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)結(jié)果檢驗(yàn)

2016年環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)實(shí)際值的計(jì)算中, 氮、磷、鉀肥的利用率年均增長(zhǎng)速度參照政策干預(yù)情景設(shè)定值。In 2016, the annual average growth rate of nitrogen, phosphorus and potassium utilization rate was calculated according to the setting value of fertilizer utilization rate in intervention scenario.

3.2 結(jié)論

1)2000—2015年四川省化肥施用總量呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì), 肥料結(jié)構(gòu)以氮肥為主, 鉀肥普遍偏低, 且不同地區(qū)的化肥施用強(qiáng)度存在差異, 其中德陽(yáng)市2015年的化肥施用強(qiáng)度756.85 kg×hm-2, 達(dá)到我國(guó)生態(tài)市縣建設(shè)化肥施用標(biāo)準(zhǔn)的3倍多, 屬于嚴(yán)重超標(biāo)區(qū)域。

2)四川省2015年化肥施用的環(huán)境總風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.69, 呈中等風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài), 但德陽(yáng)和攀枝花為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。氮、磷、鉀肥施用污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)狀況中, 僅有鉀肥施用處于安全狀態(tài)。氮肥和磷肥施用的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)為中等, 且在成都平原、川南和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分布呈現(xiàn)聚集性。

3)化肥使用零增長(zhǎng)行動(dòng)對(duì)四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)下降具有促進(jìn)效應(yīng)。與延續(xù)現(xiàn)狀情景相比, 在完成化肥使用零增長(zhǎng)行動(dòng)的任務(wù)規(guī)劃前提下, 2016—2018年政策干預(yù)情景的四川省化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)逐年下降。其中, 川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)化肥施用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)下降最為明顯, 降幅達(dá)4.24%。

[1] 李小云, 楊宇, 劉毅. 中國(guó)人地關(guān)系演進(jìn)及其資源環(huán)境基礎(chǔ)研究進(jìn)展[J]. 地理學(xué)報(bào), 2016, 71(12): 2067–2088 LI X Y, YANG Y, LIU Y. Research progress in man-land relationship evolution and its resource-environment base in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(12): 2067–2088

[2] 程鋒, 王洪波, 鄖文聚. 中國(guó)耕地質(zhì)量等級(jí)調(diào)查與評(píng)定[J]. 中國(guó)土地科學(xué), 2014, 28(2): 75–82 CHENG F, WANG H B, YUN W J. Study on investigation and assessment of cultivated land quality grade in China[J]. China Land Sciences, 2014, 28(2): 75–82

[3] 朱兆良, 金繼運(yùn). 保障我國(guó)糧食安全的肥料問(wèn)題[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào), 2013, 19(2): 259–273 ZHU Z L, JIN J Y. Fertilizer use and food security in China[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2013, 19(2): 259–273

[4] 駱世明. 農(nóng)業(yè)生態(tài)轉(zhuǎn)型態(tài)勢(shì)與中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)路徑[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2017, 25(1): 1–7 LUO S M. Agroecology transition and suitable pathway for eco-agricultural development in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2017, 25(1): 1–7

[5] 白由路. 我國(guó)肥料產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展機(jī)遇[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào), 2017, 23(1): 1–8 BAI Y L. Challenges and opportunities of fertilizer industry in China[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizer, 2017, 23(1): 1–8

[6] 中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2016[M]. 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2016: 58?60 National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China Statistical Yearbook 2016[M]. Beijing: China Statistics Press, 2016: 58?60

[7] GU B J, JU X T, CHANG J, et al. Integrated reactive nitrogen budgets and future trends in China[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015, 112(28): 8792–8797

[8] 張維理, 武淑霞, 冀宏杰, 等. 中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染形勢(shì)估計(jì)及控制對(duì)策Ⅰ. 21世紀(jì)初期中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染的形勢(shì)估計(jì)[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2004, 37(7): 1008–1017 ZHANG W L, WU S X, JI H J, et al. Estimation of agricultural non-point source pollution in China and the alleviating strategies Ⅰ. Estimation of agricultural non-point source pollution in China in early 21 Century[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2004, 37(7): 1008–1017

[9] 農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司. 農(nóng)業(yè)部關(guān)于印發(fā)《到2020年化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》和《到2020年農(nóng)藥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》的通知[EB/OL]. 中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部. [2015-03-18]. http://jiuban.moa.gov.cn/zwllm/tzgg/tz/201503/ t20150318_4444765.htm Crop Management Division of Agriculture Ministry. Notice of the Ministry of Agriculture on printing and distributing the “Action Plan for Zero Growth of Chemical Fertilizer Usage by 2020” and “Action Plan for Zero Growth of Pesticide Use by 2020”[EB/OL]. Ministry of Agriculture of the People’s Republic of China. [2018-03-18]. http://jiuban.moa.gov.cn/ zwllm/tzgg/tz/201503/t20150318_4444765.htm

[10] 楊林章, 馮彥房, 施衛(wèi)明, 等. 我國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染治理技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2013, 21(1): 96–101 YANG L Z, FENG Y F, SHI W M, et al. Review of the advances and development trends in agricultural non-point source pollution control in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2013, 21(1): 96–101

[11] 李穎, 王康, 周祖昊. 基于SWAT模型的東北水稻灌區(qū)水文及面源污染過(guò)程模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(7): 42–53 LI Y, WANG K, ZHOU Z H. Simulation of drainage and agricultural non-point source pollutions transport processes in paddy irrigation district in North-East China using SWAT[J]. Transactions of the CSAE, 2014, 30(7): 42–53

[12] 涂宏志, 侯鷹, 陳衛(wèi)平. 基于AnnAGNPS模型的葦子溝流域非點(diǎn)源污染模擬研究[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 36(7): 1345–1352 TU H Z, HOU Y, CHEN W P. Simulation of non-point source pollution in Weizigou watershed with AnnAGNPS model[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2017, 36(7): 1345–1352

[13] 耿潤(rùn)哲, 張鵬飛, 龐樹江, 等. 不同氣候模式對(duì)密云水庫(kù)流域非點(diǎn)源污染負(fù)荷的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2015, 31(22): 240–249 GENG R Z, ZHANG P F, PANG S J, et al. Impact of different climate change scenarios on non-point source pollution losses in Miyun Reservoir watershed[J]. Transactions of the CSAE, 2015, 31(22): 240–249

[14] 付永虎, 劉黎明, 任國(guó)平, 等. 平原河網(wǎng)地區(qū)非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)差異化分區(qū)防控研究[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2017, 26(5): 713–722 FU Y H, LIU L M, REN G P, et al. Differentiating spatial counter measure oriented to non-point source pollution risk in plain river network region[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2017, 26(5): 713–722

[15] 高會(huì)然, 沈琳, 劉軍志, 等. 中國(guó)南方丘陵區(qū)非點(diǎn)源污染過(guò)程模擬研究進(jìn)展[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 19(8): 1080–1088 GAO H R, SHEN L, LIU J Z, et al. Review on the simulation of non-point source pollution in the Hilly region of Southern China[J]. Journal of Geo-information Science, 2017, 19(8): 1080–1088

[16] 王磊, 香寶, 蘇本營(yíng), 等. 京津冀地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空差異研究[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 36(7): 1254–1265 WANG L, XIANG B, SU B Y, et al. Spatial-temporal variation of agricultural non-point source pollution risk in Beijing-Tianjin-Hebei Region, China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2017, 36(7): 1254–1265

[17] 羅遵蘭, 呂鳳春, 孫光, 等. 漳衛(wèi)南流域種植業(yè)非點(diǎn)源污染徑流流失評(píng)估及防治策略[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2014, 28(10): 145–150 LUO Z L, LYU F C, SUN G, et al. Evaluation and prevention strategy of non-point source pollution runoff loss for farming in Zhangweinan river basin[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(10): 145–150

[18] 劉俏, 張麗萍, 胡響明, 等. 紅壤丘陵區(qū)經(jīng)濟(jì)林坡地氮磷流失特征[J]. 水土保持學(xué)報(bào), 2014, 28(3): 185–190 LIU Q, ZHANG L P, HU X M, et al. Losses characteristics of nitrogen and phosphorus of economic forest in the slope of red soil hilly region of South China[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2014, 28(3): 185–190

[19] 馬東, 杜志勇, 吳娟, 等. 強(qiáng)降雨下農(nóng)田徑流中溶解態(tài)氮磷的輸出特征——以嶗山水庫(kù)流域?yàn)槔齕J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2012, 32(7): 1228–1233 MA D, DU Z Y, WU J, et al. Characterization of dissolved nitrogen and phosphorus transportation in farmland runoff under heavy rain — Take Laoshan Reservoir watershed as example[J]. China Environmental Science, 2012, 32(7): 1228–1233

[20] 馮小杰, 鄭子成, 李廷軒. 紫色土區(qū)坡耕地玉米季地表徑流及其氮素流失特征[J]. 水土保持學(xué)報(bào), 2017, 31(1): 43–48 FENG X J, ZHENG Z C, LI T X. Characteristics of runoff and nitrogen loss in sloping cropland of purple soil during corn growing season[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2017, 31(1): 43–48

[21] 陳成龍, 高明, 倪九派, 等. 三峽庫(kù)區(qū)小流域不同土地利用類型對(duì)氮素流失影響[J]. 環(huán)境科學(xué), 2016, 37(5): 1707–1716 CHEN C L, GAO M, NI J P, et al. Nitrogen losses under the action of different land use types of small catchment in Three Gorges Region[J]. Environmental Science, 2016, 37(5): 1707–1716

[22] 劉欽普. 中國(guó)化肥投入?yún)^(qū)域差異及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 47(18): 3596–3605 LIU Q P. Distribution of fertilizer application and its environmental risk in different provinces of China[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2014, 47(18): 3596–3605

[23] 劉欽普, 林振山, 周亮. 山東省化肥使用時(shí)空分異及潛在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2015, 31(7): 208–214 LIU Q P, LIN Z S, ZHOU L. Spatio-temporal differentiation and environmental risk assessment of fertilization in Shandong Province, China[J]. Transactions of the CSAE, 2015, 31(7): 208–214

[24] 房珊琪, 楊珺, 強(qiáng)艷芳, 等. 南水北調(diào)中線工程水源地化肥施用時(shí)空分布特征及其環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2018, 37(1): 124–136 FANG S Q, YANG J, QIANG Y F, et al. Distribution and environmental risk assessment of fertilizer application on farmland in the water source of the middle route of the South-to-North Water Transfer Project[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(1): 124–136

[25] 劉欽普. 江蘇氮磷鉀化肥使用地域分異及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2015, 26(5): 1477–1483 LIU Q P. Regional difference of NPK fertilizers application and environmental risk assessment in Jiangsu Province, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(5): 1477–1483

[26] 劉欽普. 安徽省化肥面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào), 2015, 31(6): 876–881 LIU Q P. Environmental risk analyses of non-point source pollution from fertilization in Anhui Province, China[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2015, 31(6): 876–881

[27] 吳良泉, 武良, 崔振嶺, 等. 中國(guó)水稻區(qū)域氮磷鉀肥推薦用量及肥料配方研究[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 21(9): 1–13 WU L Q, WU L, CUI Z L, et al. Studies on recommended nitrogen, phosphorus and potassium application rates and special fertilizer formulae for different rice production regions in China[J]. Journal of China Agricultural University, 2016, 21(9): 1–13

[28] 吳良泉, 武良, 崔振嶺, 等. 中國(guó)玉米區(qū)域氮磷鉀肥推薦用量及肥料配方研究[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2015, 52(4): 802–817 WU L Q, WU L, CUI Z L, et al. Basic NPK fertilizer recommendation and fertilizer formula for maize production regions in China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2015, 52(4): 802–817

[29] 張福鎖, 王激清, 張衛(wèi)峰, 等. 中國(guó)主要糧食作物肥料利用率現(xiàn)狀與提高途徑[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2008, 45(5): 915–924 ZHANG F S, WANG J Q, ZHANG W F, et al. Nutrient use efficiencies of major cereal crops in China and measures for improvement[J]. Acta Pedologica Sinica, 2008, 45(5): 915–924

[30] 戴亞南, 賀新光. 長(zhǎng)株潭地區(qū)生態(tài)可持續(xù)性[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 33(2): 595–602 DAI Y N, HE X G. Ecological sustainability in Chang-Zhu-Tan Region: a prediction study[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(2): 595–602

[31] 頓耀龍, 王軍, 白中科, 等. 基于灰色模型預(yù)測(cè)的礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化研究——以山西省平朔露天礦區(qū)為例[J]. 資源科學(xué), 2015, 37(3): 494–502 DUN Y L, WANG J, BAI Z K, et al. Changes in Pingshuo opencast mining area ecosystem service values based on grey prediction modeling[J]. Resources Science, 2015, 37(3): 494–502

[32] 四川省人民政府. 四川省人民政府關(guān)于印發(fā)《四川省農(nóng)田水利基本建設(shè)總體規(guī)劃綱要(2006—2020年)》的通知[EB/OL]. 四川省人民政府. [2007-06-10]. http://www.sc.gov. cn/10462/10464/10684/13652/2007/6/10/10369388.shtml The People’s Government of Sichuan Province. Notice of the People’s Government of Sichuan Province on printing and distributing the “outline of the master plan for the construction of farmland and water conservancy in Sichuan Province (2006–2020)”[EB/OL]. [2007-06-10]. http://www.sc. gov.cn/10462/10464/10684/13652/2007/6/10/10369388.shtml

[33] 穆葉賽爾·吐地, 吉力力·阿布都外力, 姜逢清. 天山北坡土壤重金屬含量的分布特征及其來(lái)源解釋[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2013, 21(7): 883–890TURDI M, ABUDUWAILI J, JIANG F Q. Distribution characteristics of soil heavy metal content in northern slope of Tianshan Mountains and its source explanation[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2013, 21(7): 883–890

[34] 李啟權(quán), 張少堯, 代天飛, 等. 成都平原農(nóng)地土壤鎘含量特征及來(lái)源研究[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 33(5): 898–906 LI Q Q, ZHANG S Y, DAI T F, et al. Contents and sources of cadmium in farmland soils of Chengdu Plain, China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2014, 33(5): 898–906

[35] 陳克亮, 朱曉東, 朱波, 等. 川中小流域地下水硝態(tài)氮的時(shí)空變化特征[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2006, 25(4): 1060–1064CHEN K L, ZHU X D, ZHU B, et al. Temporal and spatial variation of NO3--N pollution in groundwater in small watershed of central Sichuan Basin[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2006, 25(4): 1060–1064

[36] 田帥, 劉國(guó)東, 倪福全. BP與GIS耦合的地下水水質(zhì)綜合分析評(píng)價(jià)[J]. 水電能源科學(xué), 2012, 30(2): 38–40 TIAN S, LIU G D, NI F Q. Comprehensive assessment of ground water quality based on coupling of BP and GIS[J]. Water Resources and Power, 2012, 30(2): 38–40

[37] 宋明義, 周濤發(fā), 蔡子華, 等. 浙江典型癌癥高發(fā)區(qū)地質(zhì)環(huán)境[J]. 物探與化探, 2010, 34(3): 382–385 SONG M Y, ZHOU T F, CAI Z H, et al. Geological environment of a typical cancer high-incidence area in Zhejiang Province[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2012, 34(3): 382–385

[38] 駱世明. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)制度的構(gòu)建[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(5): 759–770 LUO S M. Setting up policy system for eco-agriculture in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(5): 759–770

[39] 吳良泉. 基于“大配方、小調(diào)整”的中國(guó)三大糧食作物區(qū)域配肥技術(shù)研究[D]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué), 2014: 99–105 WU L Q. Fertilizer recommendations for three major cereal crops based on regional fertilizer formula and site specific adjustment in China[J]. Beijing: China Agricultural University, 2014: 99–105

[40] 張福鎖, 陳新平, 陳清. 中國(guó)主要作物施肥指南[M]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社, 2009: 70–74 ZHANG F S, CHEN X P, CHEN Q. Fertilizer Recommendations for Agricultural Crops in China[M]. Beijing: China Agricultural University Press, 2009: 70–74

[41] 張麗萍, 朱鐘麟, 鄧良基. 四川省坡耕地資源及其治理對(duì)策[J]. 水土保持通報(bào), 2004, 24(3): 47–49 ZHANG L P, ZHU Z L, DENG L J. Slope cultivated lands and management of Sichuan Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2004, 24(3): 47–49

[42] 莊天慧, 余崇媛, 劉人瑜. 西南民族貧困地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣現(xiàn)狀及其影響因素研究——基于西南4省1739戶農(nóng)戶的調(diào)查[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策, 2013, 30(9): 37–40 ZHUANG T H, YU C Y, LIU R Y. Study on the status quo and its influencing factors of the agricultural technology promotion in southwest minority poverty areas: based on a survey of 1739 farmers in southwest of four provinces[J]. Science & Technology Progress and Policy, 2013, 30(9): 37–40

Environmental risk assessment and trend simulation of non-point source pollution of chemical fertilization in Sichuan Province, China*

TIAN Ruoheng1, HUANG Chengyi1,2**, DENG Liangji3, FANG Conggang4, XUE Chao5, YANG Lianxin5, LEI Yongjiang5

(1. College of Management, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China; 2. College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Sichuan Agricultural University, Ya’an 625014, China; 3. College of Resources, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China; 4. Chengdu Land and Resources Information Center, Chengdu 610041, China; 5. College of Economics, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China)

Fertilizer-based pollution has been an important part of agricultural non-point source pollution. Systematic assessment of potential risks and hazards of excessive application of chemical fertilizers to the ecological environment can provide the data base for decision-making of the prevention and control of agricultural non-point source pollution. Sichuan Province is not only a predominant grain production base, but also a region with severe agricultural non-point source pollution in China. Due to excessive long-term fertilizer application, the agro-ecological environment in Sichuan Province has had tremendous pressure. Based on data on fertilizer application, grain sowing and cultivated land area, the spatio-temporal variations in environmental risk due to fertilizer application were evaluated. In the adoption of environmental risk model for fertilizer application in Sichuan Province during 2000–2015, many factors were considered. These included fertilization intensity, environmental safety threshold, fertilization efficiency, multiple cropping index and fertilizer effect on the environment. Using two scenarios (extension and policy intervention), the variation trend in environmental risk associated with fertilizer application under zero-growth chemical fertilizer was simulated for Sichuan for the 2016–2018. The results showed that the total amount of chemical fertilizers in Sichuan Province increased during 2000–2015. The intensity of chemical fertilizer application in Sichuan Province was 376.63 kg×hm-2in 2015, exceeding the ecological standard set for China’s ecological city (250 kg×hm-2). Based on the application structures of nitrogen, phosphorus and potassium fertilizers in 2015, the application of nitrogen fertilizer in Sichuan Province accounted for 57% of the total amount of chemical fertilizers. In Chengdu, Mianyang and Zigong, the proportion of nitrogen fertilizer application was the highest in the whole province. The proportions of phosphate and potash fertilizers were low, accounting respectively for 28% and 15%. This indicated that nitrogen fertilizer still played a dominant role in agricultural production in the region. In 2015, total environmental risk index due to fertilizer use in Sichuan Province was 0.69, which was a medium risk level. Specifically, the environmental risk indexes of nitrogen, phosphate and potash applications were respectively 0.69, 0.72 and 0.46. Only potassium fertilizer application had a safe level of environmental risk. The environmental risk areas of nitrogen and phosphate fertilizers were concentrated in the Chengdu Plain Economic Zone, Southern Sichuan Economic Zone and Northeast Sichuan Economic Zone. Under the extension scenario, the environmental risk index of fertilizer application in various regions of Sichuan Province was in the range of 0.48-0.69, showing an increasing trend. Compared with the extension scenario, environmental risk due to fertilizer use under the policy intervention scenario declined across 2016–2018. In 2018, the environmental risk index of fertilizer application decreased most significantly in Northeast Sichuan Economic Zone, which was 4.24% lower than that in 2015. However, in most areas of Sichuan Province, there were still different levels of excessive chemical fertilizer application. The risk of environmental pollution caused by chemical fertilizer application had obvious pressure on the local ecological environment. We suggested that monitoring non-point source pollution of fertilizers should be improved in Chengdu Plain Economic Zone and Northeast Sichuan Economic Zone. Fertilization plan for each area should take the focus so as to ensure coordination between food production and ecological protection.

Fertilizer application; Environmental risk index; Scenario simulation; Grey prediction; Sichuan Province

, E-mail: chengyihuang@sicau.edu.cn

Mar. 12, 2018;

May 31, 2018

X820.4

A

1671-3990(2018)11-1739-13

10.13930/j.cnki.cjea.180244

* 國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2017YFD030170402)和四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究專項(xiàng)(2015JY0059)資助

黃成毅, 主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源利用與可持續(xù)發(fā)展。E-mail: chengyihuang@sicau.edu.cn

田若蘅, 主要從事土地資源利用與生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究。E-mail: ruohengtian@163.com

2018-03-12

2018-05-31

* This study was supported by the National Key Technologies R&D Program of China (2017YFD030170402) and the Applied Basic Research Program of Sichuan Province (2015JY0059).

田若蘅, 黃成毅, 鄧良基, 方從剛, 薛超, 楊連心, 雷永疆. 四川省化肥面源污染環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及趨勢(shì)模擬[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(11): 1739-1751

TIAN R H, HUANG C Y, DENG L J, FANG C G, XUE C, YANG L X, LEI Y J. Environmental risk assessment and trend simulation of non-point source pollution of chemical fertilization in Sichuan Province, China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(11): 1739-1751