余文夢, 孫小霞, 蘇時(shí)鵬

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省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變分析*

余文夢, 孫小霞, 蘇時(shí)鵬**

(福建農(nóng)林大學(xué)可持續(xù)發(fā)展研究所 福州 350002)

種養(yǎng)循環(huán)是解決農(nóng)業(yè)面源污染, 促進(jìn)化肥減量化以及種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。測算并合理利用農(nóng)用地糞便承載力是促進(jìn)區(qū)域種養(yǎng)業(yè)循環(huán)的基礎(chǔ)。為了通過種養(yǎng)業(yè)循環(huán)解決生豬養(yǎng)殖污染問題, 本文運(yùn)用排放系數(shù)法測算2007—2016年中國31個(gè)省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度和承載潛力, 并利用ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)模型分析其時(shí)空格局演變特征, 運(yùn)用多元線性回歸模型探討農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空分異的主要影響因素。研究結(jié)果表明: 1)2007—2016年中國農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度總體上并不高, 平均值為4.148 t?hm-2, 但省際差異較大。2)負(fù)荷強(qiáng)度總體上呈現(xiàn)先增后降特征, 其中, 青海和西藏呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢, 新疆呈現(xiàn)“降-升-升”態(tài)勢, 寧川黔冀4個(gè)省域呈現(xiàn)持續(xù)降低態(tài)勢, 上海等12個(gè)省域呈現(xiàn)“升-升-降”, 重慶等6個(gè)省市呈“升-降-降”態(tài)勢, 內(nèi)蒙古等6個(gè)省域呈現(xiàn)“降-升-降”態(tài)勢。負(fù)荷強(qiáng)度整體上表現(xiàn)出顯著的空間自相關(guān)性, 自相關(guān)性呈現(xiàn)先減弱后增強(qiáng)變動(dòng)態(tài)勢。熱點(diǎn)區(qū)域呈向北部、西部轉(zhuǎn)移趨勢。3)城鄉(xiāng)收入比、上一年成本利潤率、人均豬肉消費(fèi)量、人口密度、區(qū)位、人均農(nóng)作物面積、河網(wǎng)密度和河流截面水質(zhì)優(yōu)良比例等因素對農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度產(chǎn)生了顯著影響。其主要通過市場規(guī)律、供給-需求關(guān)系、環(huán)境承載力、養(yǎng)殖規(guī)制和政府政策影響負(fù)荷強(qiáng)度變化。4)提出根據(jù)省域負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)北移西進(jìn)的態(tài)勢以及各地承載潛力, 制定生豬養(yǎng)殖業(yè)區(qū)域規(guī)劃和負(fù)面清單政策, 引導(dǎo)種養(yǎng)業(yè)在一定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)循環(huán)耦合等政策建議。

農(nóng)用地; 豬糞; 負(fù)荷強(qiáng)度; 面源污染

中國豬肉消費(fèi)量和生豬養(yǎng)殖量均居世界首位, 分別占世界總量49.6%和56.6%。因過于強(qiáng)調(diào)規(guī)?；?、集約化、專業(yè)化發(fā)展, 造成種養(yǎng)高度分離, 帶來了嚴(yán)重養(yǎng)殖污染問題。實(shí)施種養(yǎng)循環(huán)是促進(jìn)化肥減量化, 減少養(yǎng)殖污染的重要途徑[1], 對新時(shí)代農(nóng)業(yè)面源污染治理和鄉(xiāng)村人居環(huán)境治理至關(guān)重要。土地承載畜禽糞污能力具有一定的閾值, 種養(yǎng)循環(huán)的關(guān)鍵是種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)在一定空間內(nèi)合理配比。農(nóng)用地作為豬糞便的主要消納地, 其負(fù)荷強(qiáng)度衡量了一個(gè)地區(qū)農(nóng)用地承擔(dān)豬糞便量水平, 被廣泛作為測量豬糞排放污染風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)[2]。近年來, 隨著農(nóng)村畜禽養(yǎng)殖污染防治工作的推進(jìn), 豬糞農(nóng)用地負(fù)荷強(qiáng)度在時(shí)間和空間上產(chǎn)生了變化; 研究其時(shí)空演變規(guī)律, 并厘清其主要影響因素, 對促進(jìn)種養(yǎng)循環(huán)、防治畜禽養(yǎng)殖污染和化肥減量化具有重要意義。

通常農(nóng)用地面積變化相對較小, 而農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度問題的關(guān)鍵在于豬糞產(chǎn)生量。相關(guān)研究表明, 中國畜禽養(yǎng)殖業(yè)已進(jìn)入現(xiàn)代發(fā)展階段, 養(yǎng)殖量和糞便量大幅增加, 2009年全國畜禽養(yǎng)殖糞便量達(dá)32.64億t[3]。受飼養(yǎng)規(guī)模、人均播種面積、收入水平、環(huán)境污染治理政策等影響, 畜禽糞便還田率不斷下降[4-6], 且養(yǎng)殖量呈現(xiàn)出較高的空間異質(zhì)性[7]。王軍霞等[8]基于對1992年、2002年和2012年全國各省市畜禽養(yǎng)殖總量進(jìn)行空間熱點(diǎn)比較分析, 提出養(yǎng)殖熱點(diǎn)省份相應(yīng)的污染排放較為集中。張緒美等[9]研究發(fā)現(xiàn), 我國畜禽糞便的負(fù)荷量由西北向東南遞增, 僅有8個(gè)省份處于負(fù)荷閾值之內(nèi)。王爽等[10]對黑龍江省近35年來畜禽數(shù)量的時(shí)空分布變化進(jìn)行研究, 提出畜禽糞肥的數(shù)量在地理上呈由東向西、從邊界向內(nèi)陸增長, 緣于區(qū)域?qū)I(yè)化生產(chǎn)及相關(guān)政策的差異。閻波杰等[11]對安徽省耕地畜禽養(yǎng)殖糞便負(fù)荷時(shí)空演變進(jìn)行研究, 并測出負(fù)荷熱點(diǎn)區(qū)域。有研究提出畜禽糞污產(chǎn)生量變動(dòng)呈倒U型, 并受經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)[12]、人口[13]、收入、貿(mào)易和消費(fèi)[14]、發(fā)展戰(zhàn)略和環(huán)境規(guī)制[15-17]等因素的影響較大。潘丹[18]提出不同區(qū)域的農(nóng)戶對畜禽糞便治理政策偏好不同。在研究方法方面, 大部分研究運(yùn)用排放系數(shù)法[19-22]計(jì)算糞便排放量; 采用聚類分析[8,23-24]和Logit模型[18]等對畜禽糞便排放及處理進(jìn)行評價(jià)與分析; 研究范圍涉及全國[3]、區(qū)域[5]、省[19]等。筆者發(fā)現(xiàn)從省域?qū)用娣治鲛r(nóng)用地畜禽養(yǎng)殖糞便負(fù)荷強(qiáng)度的時(shí)空演變規(guī)律及其影響因素的研究并不多?？紤]到畜禽糞便種類不同, 無害化利用的難易程度差異較大, 故有必要分類進(jìn)行討論。

我國生豬養(yǎng)殖量大, 糞便排放量大, 無害化利用的難度較大, 且已造成較為嚴(yán)重的污染。推動(dòng)生豬養(yǎng)殖與種植業(yè)的區(qū)域耦合, 促進(jìn)種養(yǎng)循環(huán)對生豬養(yǎng)殖業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。省域是種養(yǎng)循環(huán)政策較為適宜的尺度。本文在測算省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度的基礎(chǔ)上, 分析其空間分布特征和時(shí)空演變情況, 探討其關(guān)鍵影響因素, 以期揭示生豬養(yǎng)殖業(yè)時(shí)空演化規(guī)律, 為種養(yǎng)業(yè)空間布局優(yōu)化提供依據(jù)。

1 分析方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度測算方法與變量說明

農(nóng)用地豬糞便負(fù)荷強(qiáng)度()的計(jì)算公式[5]為:

式中:C為省份第年農(nóng)用地豬糞便負(fù)荷強(qiáng)度;Q為省份第年農(nóng)村生豬養(yǎng)殖年出欄數(shù)量;e為生豬養(yǎng)殖每單位每天糞便排放量, 由于沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn), 綜合相關(guān)研究結(jié)果, 如表1所示, 取平均值5.9 kg?d-1作為本研究的排放量參數(shù);S為省份第年農(nóng)用地總面積;T為省份第年農(nóng)村生豬養(yǎng)殖平均出欄天數(shù), 計(jì)算公式為:

式中:H-1為省份農(nóng)村生豬養(yǎng)殖第年前一年年末存欄量,H為省份農(nóng)村生豬養(yǎng)殖第年年末存欄量,Q為省份第年農(nóng)村生豬年出欄數(shù)量。

表1 單位豬產(chǎn)品糞便排放系數(shù)(e)

1.2 空間相關(guān)性測算方法與變量說明

農(nóng)用地豬糞便負(fù)荷強(qiáng)度在全局空間上的相關(guān)程度, 即空間相鄰或相近區(qū)域的單元屬性值在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)空間相關(guān)性的總體趨勢[25]用Global Moran’s指數(shù)法測度。在給定的顯著水平下, 若Moran’s值為正, 表示負(fù)荷強(qiáng)度呈顯著的空間集聚; 反之, 若Moran’s值為負(fù), 則表明負(fù)荷強(qiáng)度呈顯著的空間分異。全局Moran’s指數(shù)計(jì)算公式為:

局部空間自相關(guān)特征用熱點(diǎn)分析G指數(shù)進(jìn)行測算[13], 計(jì)算公式為:

式中:W為空間權(quán)重矩陣, 若兩省域相鄰為1, 不相鄰為0。若G指數(shù)為正顯著, 說明省周圍值相對較高, 屬于熱點(diǎn)區(qū); 反之, 則說明省周圍值相對較低, 屬于冷點(diǎn)區(qū)。

1.3 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度影響因素測算方法與變量說明

應(yīng)用多元線性回歸模型分析尋找影響農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度的關(guān)鍵因素。以省(市、自治區(qū))為樣本, 因變量為農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度。農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度反映生豬養(yǎng)殖量與種植業(yè)之間的配比關(guān)系, 這一關(guān)系受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、社會(huì)與資源環(huán)境稟賦的影響。從經(jīng)濟(jì)方面來看, 城鄉(xiāng)收入比越大的省, 農(nóng)民越可能從事回報(bào)率相對較低的種植業(yè), 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度可能越小; 人均地區(qū)生產(chǎn)總值越高, 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高, 農(nóng)民從事養(yǎng)殖業(yè)的比例可能越高; 上一年成本利潤率越高, 本年養(yǎng)豬量可能越多, 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度越大; 年人均豬肉消費(fèi)量越大, 生豬養(yǎng)殖量可能越多。從社會(huì)方面來看, 人口密度越高, 城鎮(zhèn)化率越高, 對豬肉的需求量越大, 不考慮外地貿(mào)易的情況下, 單位面積土地承載的生豬養(yǎng)殖量越大; 低保人口率越高, 越多的人沒有能力從事一定規(guī)模的生豬養(yǎng)殖, 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度越低。從資源環(huán)境稟賦方面來看[22], 東部人多地少、水多, 氣候適合養(yǎng)豬, 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度更高; 人均作物面積越大, 河網(wǎng)密度越低, 斷面水質(zhì)優(yōu)良率越高, 農(nóng)民養(yǎng)豬量同種植面積的比值越低, 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度越低。因而, 從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然稟賦等方面選擇11個(gè)可能的影響因素作為自變量, 見表2。具體實(shí)證計(jì)量模型為:

式中:為各省域農(nóng)用地豬糞便負(fù)荷強(qiáng)度,為回歸常數(shù)項(xiàng),1、2、…、11為各解釋變量的回歸系數(shù),12、…、11為解釋變量,為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

1.4 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變分析框架

以省(市、自治區(qū))為樣本, 先運(yùn)用豬糞排放系數(shù)測算不同年份各省域豬糞排放量, 并根據(jù)各省份農(nóng)用地面積測算負(fù)荷強(qiáng)度; 再分析2007—2016年負(fù)荷強(qiáng)度變化情況及承載潛力, 并應(yīng)用ArcGIS進(jìn)行可視化分析, 運(yùn)用地理統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用Global Moran’s指數(shù)分析農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度全局空間關(guān)聯(lián)和差異特征, 應(yīng)用熱點(diǎn)分析G*指數(shù)[8]分析農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度局部空間差異特征及時(shí)空演變情況; 最后利用多元線性回歸模型分析尋找農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變的關(guān)鍵影響因素, 分析框架如圖1所示。

表2 省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變的變量說明與統(tǒng)計(jì)

圖1 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變分析框架

Fig. 1 Analytical framework for spatial and temporal evolution of pig manure load intensity in agricultural land

1.5 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007—2017年)、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007—2017年)、《中國環(huán)境狀況公報(bào)》(2007—2017年)、《各省環(huán)境狀況公報(bào)》(2007—2017年)和《全國主要流域重點(diǎn)斷面水質(zhì)周報(bào)》(2007—2016年), 31個(gè)省市(港澳臺(tái)數(shù)據(jù)缺失)10年共形成310個(gè)樣本。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度總體情況

根據(jù)公式(1)對我國2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度進(jìn)行測算, 結(jié)果如圖2所示。分析可知, 全國省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度并不高, 平均為4.148 t?hm-2, 位于農(nóng)用地承載力129.21 t?hm-2范圍內(nèi)[26]。理論上說, 將所有的豬糞還田仍不會(huì)超出農(nóng)用地的承載力, 既有利于改善土壤肥力, 又可以促進(jìn)化肥的減量化, 還可以減少水體污染的負(fù)荷量。目前, 生豬養(yǎng)殖糞便導(dǎo)致水污染的主要原因是種養(yǎng)分離, 糞便還田比例過低, 未經(jīng)有效處理直接排至自然水體的比例較高[27-28]。由此可見, 促進(jìn)區(qū)域內(nèi)種養(yǎng)業(yè)循環(huán)勢在必行、十分迫切且切實(shí)可行。負(fù)荷強(qiáng)度的省際差異較大, 標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)2.879 t?hm-2。上海、河南和重慶3個(gè)省域的負(fù)荷強(qiáng)度最大, 河南和重慶10年間皆位于8 t?hm-2以上, 遠(yuǎn)超其他省份平均水平, 新疆、內(nèi)蒙古和西藏3個(gè)省域的負(fù)荷強(qiáng)度最小。這表明各省種養(yǎng)業(yè)配比差異較大, 推進(jìn)種養(yǎng)循環(huán)的潛力和難易程度差異較大。從種養(yǎng)循環(huán)的成本效益來看, 在不增加養(yǎng)殖成本和生態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)的情況下, 引導(dǎo)生豬產(chǎn)業(yè)向種植業(yè)大省轉(zhuǎn)移具有一定的合理性。

圖2 2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度情況

2.2 農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空變動(dòng)分析

2007—2016年間各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變化情況如表3所示?？傮w上, 大多數(shù)省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度呈現(xiàn)先增后降態(tài)勢。從縱向上看, 2007—2010年, 20個(gè)省域負(fù)荷強(qiáng)度增加, 11個(gè)省域下降, 變化幅度較大, 平均負(fù)荷強(qiáng)度變動(dòng)量為0.152 t?hm-2, 平均變動(dòng)率為0.040。2010—2013年, 21個(gè)省域增加, 10個(gè)省域下降, 但變化速率放緩, 平均負(fù)荷強(qiáng)度變動(dòng)量為0.080 t?hm-2, 平均變動(dòng)率為0.035。2013—2016年變動(dòng), 3個(gè)省域增加, 28個(gè)省域下降, 且下降的幅度很大, 平均負(fù)荷強(qiáng)度變動(dòng)量為-0.402, 平均變動(dòng)率為0.072。青海和西藏兩個(gè)省域處于持續(xù)上升態(tài)勢, 其主要原因是當(dāng)?shù)刎?fù)荷強(qiáng)度的基期值很低。寧夏、四川、貴州和河北4個(gè)省域呈持續(xù)降低態(tài)勢。上海、山東、浙江、海南、北京等12個(gè)省域的負(fù)荷呈現(xiàn)“升-升-降”態(tài)勢, 此類省域多數(shù)為東部沿海發(fā)達(dá)省份, 其主要原因是東部省份具有養(yǎng)豬的比較優(yōu)勢, 不少地方政府將本省養(yǎng)豬作為“菜籃子工程”的重要任務(wù)來抓, 養(yǎng)殖業(yè)與種植業(yè)比重逐步提高, 而2013年以后, 在減排任務(wù)、農(nóng)業(yè)面源污染治理和環(huán)保督查的壓力下, 地方政府逐步控制本省養(yǎng)殖量。重慶、黑龍江、河南、廣東等6個(gè)省域的負(fù)荷強(qiáng)度呈現(xiàn)“升-降-降”態(tài)勢, 其主要原因既包括西南、西北、東北地區(qū)的農(nóng)村勞動(dòng)力大量轉(zhuǎn)移, 也包括廣東更早推動(dòng)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)向內(nèi)地轉(zhuǎn)移。內(nèi)蒙古、福建等6個(gè)省域的負(fù)荷強(qiáng)度呈現(xiàn)“降-升-降”態(tài)勢。新疆的負(fù)荷強(qiáng)度呈現(xiàn)“降-升-升”態(tài)勢。

從橫向上看, 2007—2010年上海負(fù)荷強(qiáng)度增量最大, 為2.824 t?hm-2, 變動(dòng)率為0.385; 河北減量最大, 為-1.201 t?hm-2, 變動(dòng)率-0.224。2010—2013年天津負(fù)荷強(qiáng)度增量最大, 為0.511 t?hm-2; 新疆變動(dòng)率增量最大, 為0.533; 重慶減量最大, 變動(dòng)值為-0.429 t?hm-2; 黑龍江變動(dòng)率減量最大, 為-0.175。2013—2016年, 只有西藏、新疆和青海3省的負(fù)荷強(qiáng)度增加, 依次為0.040 t?hm-2、0.016 t?hm-2和0.014 t?hm-2, 變動(dòng)率依次為0.064、0.096和0.019; 上海、浙江和北京減量最大, 變動(dòng)值為-3.500 t?hm-2、-2.032 t?hm-2和-1.034 t?hm-2, 浙江、上海和福建的變動(dòng)率減量最大, 為-0.503、-0.329和-0.223。

2.3 省際間農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空格局演化特征

2.3.1 總體時(shí)空格局演化特征

為了分析10年間省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度總體格局演變特征, 本文應(yīng)用ArcGIS 10.2軟件計(jì)算2007—2016年各省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度的Global Moran’s指數(shù), 如表4所示。

表3 2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變動(dòng)情況

由表4可知, 2007—2016年省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度的Moran’s指數(shù)均在1%水平上顯著, 通過顯著性檢驗(yàn), 表示負(fù)荷強(qiáng)度呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)性; 且得分皆為正值, 說明各省域負(fù)荷強(qiáng)度高(低)與相鄰的省域表現(xiàn)出集聚模式。2007—2016年Moran’s指數(shù)從0.259降至0.219后升至0.242, 呈現(xiàn)出先降后升的趨勢, 表明自2007年以來, 省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度的空間自相關(guān)性先減弱后增強(qiáng), 呈現(xiàn)出集聚勢態(tài)。從總體看Moran’s指數(shù)的變化不大, 說明省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度空間分布格局相對穩(wěn)定。

表4 2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度Global Moran’s I指數(shù)值

2.3.2 局部時(shí)空格局演化特征

利用Arc GIS 10.2軟件的空間統(tǒng)計(jì)工具(spatial statistics tools)計(jì)算出負(fù)荷強(qiáng)度省域空間的G指數(shù), 并采用自然斷點(diǎn)法將G值由高到低分為7類: 負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)(99%置信)、負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)(95%置信)、負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)(90%置信)、不顯著、負(fù)荷強(qiáng)度冷點(diǎn)(90%置信)、負(fù)荷強(qiáng)度冷點(diǎn)(95%置信)和負(fù)荷強(qiáng)度冷點(diǎn)(99%置信)。2007—2016年全國各省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度空間格局局部集聚演變?nèi)绫?所示。

從整體上來看, 10年間省際農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度總體空間格局變化不大, 但部分區(qū)域存在明顯變化。從表5可知10年間省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)區(qū)主要分布在華中和華北地區(qū), 其中長江中下游地區(qū)尤為顯著, 一直處于排放熱點(diǎn)區(qū)的省份有上海、江蘇、安徽、湖北、陜西和湖南。冷點(diǎn)區(qū)主要集中在西部和西北部地區(qū), 一直處于冷點(diǎn)區(qū)的省份有青海和西藏。排放熱(冷)點(diǎn)不顯著區(qū)主要分布在東南、西南和東北等地區(qū)。

10年間負(fù)荷強(qiáng)度熱(冷)點(diǎn)主要經(jīng)歷了以下變化: 2007—2010年, 北京、天津和河北從不顯著升為90%置信熱點(diǎn), 陜西省從99%置信熱點(diǎn)降為95%置信熱點(diǎn), 整體上熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量上升。2010—2013年, 山東、江西從不顯著升為90%置信熱點(diǎn), 山西降回不顯著, 新疆從90%置信冷點(diǎn)變?yōu)椴伙@著, 整體上熱點(diǎn)區(qū)域擴(kuò)大。2013—2016年, 山西從不顯著上升為95%置信熱點(diǎn), 陜西從95%置信熱點(diǎn)升到99%置信熱點(diǎn), 山東從90%置信熱點(diǎn)降為不顯著, 西藏從95%置信冷點(diǎn)降為90%置信冷點(diǎn), 整體上熱點(diǎn)程度上升。綜合分析可知, 我國省域豬糞負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)程度不斷加深, 并呈現(xiàn)出北移和西進(jìn)的趨勢。

2.4 省域農(nóng)用地豬糞承載潛力變動(dòng)情況

根據(jù)2018年農(nóng)業(yè)部公布的《畜禽污染土地承載力測算技術(shù)指南》[26], 本文采用我國種植面積較大的水稻和小麥糞肥養(yǎng)分平均需求量, 作為單位農(nóng)用地糞肥養(yǎng)分需求量; 依據(jù)糞肥全部就地利用的土地承載力計(jì)算[水稻: 16.5豬當(dāng)量?hm-2?季-1、小麥: 18豬當(dāng)量?hm-2?季-1(豬當(dāng)量?hm-2?季-1: 每季1 hm2該農(nóng)作物可承載的糞肥量折算的生豬數(shù)量)], 并與實(shí)際各省(市、自治區(qū))實(shí)際負(fù)荷強(qiáng)度相減得出負(fù)荷強(qiáng)度潛力值, 結(jié)果如表6所示。

由表6可知, 從整體上看, 10年間大部分省域豬糞負(fù)荷強(qiáng)度均未超過農(nóng)用地承載力標(biāo)準(zhǔn), 存在一定潛力, 但負(fù)荷潛力總體呈波動(dòng)下降趨勢。從局部看, 西部和東北地區(qū)表現(xiàn)出較高的負(fù)荷強(qiáng)度潛力, 其原因可能為該地區(qū)生豬養(yǎng)殖量少, 并擁有大面積農(nóng)用地; 長江中下游、京津冀和西南地區(qū)實(shí)際負(fù)荷強(qiáng)度與承載力標(biāo)準(zhǔn)較接近, 表現(xiàn)出較低的潛力, 其中湖南、重慶和河南3省最低, 接近承載力標(biāo)準(zhǔn)臨界點(diǎn)。10年間, 湖北、河北、江蘇、吉林、陜西和西藏等省份負(fù)荷強(qiáng)度潛力波動(dòng)下降明顯, 山東、貴州、四川、江西、福建、重慶和北京等省份負(fù)荷強(qiáng)度潛力波動(dòng)上升明顯。

表5 2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度局部空間格局

99%、95%、90%分別表示在1%、5%、10%水平上熱點(diǎn)顯著,-99%、-95%、-90%分別表示在1%、5%、10%水平上冷點(diǎn)顯著。99%, 95% and 90% mean significant hot point at 1%, 5% and 10% levels, respectively.-99%,-95% and-90% mean significant cold point at 1%, 5% and 10% levels, respectively.

2.5 負(fù)荷強(qiáng)度影響因素分析

為了找出省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度存在明顯時(shí)空差異的關(guān)鍵影響因素, 本文應(yīng)用STATA統(tǒng)計(jì)軟件對310個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸。為防止數(shù)據(jù)出現(xiàn)多重共線性問題, 對變量進(jìn)行方差膨脹因子VIF判別法檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明數(shù)據(jù)不存在多重共線性問題, 該回歸結(jié)果有效。回歸結(jié)果如表7所示。

由表7可知, 經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變化產(chǎn)生顯著影響。其中城鄉(xiāng)收入差距對負(fù)荷強(qiáng)度存在負(fù)向影響, 農(nóng)村年人均豬肉消費(fèi)量對負(fù)荷強(qiáng)度存在正向影響, 與預(yù)測方向相同。其主要原因是城鄉(xiāng)收入比越小, 說明該區(qū)域城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高, 人們生活水平的提高對豬肉產(chǎn)品消費(fèi)量增加, 進(jìn)而通過價(jià)格變動(dòng)激勵(lì)養(yǎng)殖戶生產(chǎn), 促進(jìn)生豬供給量增加, 導(dǎo)致豬糞總量增加。在農(nóng)用地資源相對穩(wěn)定的情況下, 直接導(dǎo)致農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度增加。與此同時(shí), 一個(gè)省域豬肉需求量大, 會(huì)帶動(dòng)鄰近省域養(yǎng)殖量增加, 以供給該省消費(fèi)需求, 從而形成農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度集聚現(xiàn)象。上一年成本利潤率增加對于負(fù)荷強(qiáng)度增加影響顯著, 說明生豬生產(chǎn)存在中(長)期彈性較強(qiáng)的特征。豬肉價(jià)格往往圍繞價(jià)值上下波動(dòng), 養(yǎng)殖戶對于短期價(jià)格波動(dòng)的敏感性較弱, 更傾向在一個(gè)較長期的價(jià)格增長后再將資源投入生豬生產(chǎn), 上一年的價(jià)格增加形成了當(dāng)年對生產(chǎn)資料流入生豬生產(chǎn)的激勵(lì), 因而增加生豬養(yǎng)殖量, 導(dǎo)致豬糞便量增加, 進(jìn)而增加農(nóng)用地負(fù)荷強(qiáng)度。

表6 2007—2016年各省(市、自治區(qū))農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度潛力值

表7 省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空差異影響因素的多元線性回歸模型估計(jì)結(jié)果

***、**和*分別表示在1%、5%、10%水平顯著。***, ** and * mean significant effects of the variables at 1%, 5% and 10% levels, respectively.

從社會(huì)因素來看, 人口密度對負(fù)荷強(qiáng)度產(chǎn)生正向影響, 與預(yù)測方向相同。在我國豬肉產(chǎn)品是最主要的肉食品, 人口密度增加會(huì)擴(kuò)大豬肉需求, 進(jìn)而影響生豬供給, 導(dǎo)致區(qū)域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度增加; 隨著城鄉(xiāng)差距的減小, 農(nóng)用地保護(hù)政策的實(shí)施, 城鎮(zhèn)化率并未造成負(fù)荷強(qiáng)度增加。此外, 區(qū)位越往中西部負(fù)荷強(qiáng)度就越大, 與預(yù)測方向相同。這是由于中西部養(yǎng)殖量大, 并在近幾年東部發(fā)達(dá)地區(qū)和南方水網(wǎng)密集區(qū)實(shí)施限、禁養(yǎng)政策, 引發(fā)了“南豬北移、西進(jìn)”的現(xiàn)象; 其次在中西部農(nóng)村地區(qū)仍然存在相當(dāng)部分的勞動(dòng)力, 由于生豬養(yǎng)殖業(yè)的技術(shù)要求較低, 多被農(nóng)村勞動(dòng)力選擇, 因而導(dǎo)致中西部地區(qū)的負(fù)荷強(qiáng)度較高。

資源環(huán)境因素對農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變化產(chǎn)生顯著影響。其中農(nóng)作物種植面積對負(fù)荷強(qiáng)度存在負(fù)向影響, 與預(yù)測方向相同。首先, 在目前豬糞資源化利用方式下, 人均農(nóng)作物的種植面積是主要的消納地, 其面積增加直接提升豬糞消納潛力, 減少負(fù)荷強(qiáng)度。此外, 河流密度對負(fù)荷強(qiáng)度存在正向影響, 與預(yù)測方向相同。說明到2016年限禁養(yǎng)政策對于南方水網(wǎng)密集區(qū)的生豬養(yǎng)殖減量化并未顯著體現(xiàn); 而河流密度越大說明水資源量豐富, 豬糞直接沖洗進(jìn)入河道的處理方式越普遍, 河流成了天然下水管和化便池, 一定程度上降低勞動(dòng)力投入, 進(jìn)而增加養(yǎng)殖量; 其次在我國河網(wǎng)密集區(qū)農(nóng)用地資源相對較少, 致使河網(wǎng)越密集負(fù)荷強(qiáng)度越高。河流截面水質(zhì)對負(fù)荷強(qiáng)度存在負(fù)向影響, 與預(yù)測方向相同。河流水質(zhì)是一個(gè)區(qū)域衡量環(huán)境狀況和承載力的重要指標(biāo), 截面水質(zhì)高低直接影響區(qū)域內(nèi)環(huán)保政策制定。在現(xiàn)有的政策環(huán)境下, 截面水質(zhì)越好的區(qū)域?qū)?yīng)較嚴(yán)格的養(yǎng)殖政策, 嚴(yán)格控制飼養(yǎng)量, 從而減少農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度。

3 討論與結(jié)論

近10年來, 隨著生豬養(yǎng)殖業(yè)專業(yè)化、規(guī)?；陌l(fā)展, 種養(yǎng)高度分離, 部分地區(qū)面臨著農(nóng)用地生豬糞便超載的局面, 對生態(tài)環(huán)境造成巨大威脅[27-28], 引起眾多學(xué)者的關(guān)注。在測算技術(shù)方面, 學(xué)者們采用了不同的方式對于豬糞便的環(huán)境負(fù)荷量進(jìn)行測算[5], 但由于學(xué)科、角度和測算技術(shù)等不同, 使得測算結(jié)果差異較大[29]。本研究利用官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的生豬年出欄量、年末存欄量和農(nóng)用地面積, 測算不同省域的出欄周期, 利用排泄系數(shù)法測算豬糞便排放量, 并根據(jù)農(nóng)用地面積計(jì)算負(fù)荷強(qiáng)度, 最后按照2018年農(nóng)業(yè)部公布的《畜禽污染土地承載力測算技術(shù)指南》的標(biāo)準(zhǔn)測算農(nóng)用地豬糞便負(fù)荷潛力。

在空間分布及影響因素方面, 許多學(xué)者研究表明: 我國生豬糞便污染負(fù)荷從西北內(nèi)陸到東南沿海逐步加重, 僅有8個(gè)省域尚處無潛在威脅[9]; 生豬養(yǎng)殖的空間布局受區(qū)域自然因素、區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平、非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)、畜牧業(yè)收益、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、人們的消費(fèi)習(xí)慣和政府目標(biāo)收益的影響[29-31]。本研究結(jié)果表明: 1)從時(shí)間上看, 2007—2016年中國農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度總體上并不高, 但省際差異較大。負(fù)荷強(qiáng)度總體呈現(xiàn)先增后降特征, 但西部部分省份出現(xiàn)持續(xù)上升, 表現(xiàn)出明顯的區(qū)域負(fù)荷強(qiáng)度變化差異。2)從空間上看, 負(fù)荷強(qiáng)度整體上表現(xiàn)出顯著的空間自相關(guān)性, 自相關(guān)性呈現(xiàn)先減弱后增強(qiáng)變動(dòng)態(tài)勢, 具有較強(qiáng)的集聚現(xiàn)象。雖然總體負(fù)荷量由西北向東南遞增, 但局部熱點(diǎn)區(qū)域呈向北部、西部轉(zhuǎn)移趨勢; 熱點(diǎn)省域數(shù)量波動(dòng)上升, 說明局部集聚程度不斷加深, 對集聚區(qū)域農(nóng)用地負(fù)荷強(qiáng)度壓力加大。3)從負(fù)荷潛力看, 10年間中國農(nóng)用地豬糞負(fù)荷潛力先下降后上升, 表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異, 西部和東北地區(qū)的負(fù)荷潛力遠(yuǎn)高于中、東部。近年來中西部和東北地區(qū)負(fù)荷潛力下降趨勢明顯; 同時(shí)東部地區(qū)如閩、浙和滬等地負(fù)荷潛力有明顯上升。4)從影響因素看, 經(jīng)濟(jì)與社會(huì)因素通過市場規(guī)律和供給-需求關(guān)系, 影響生豬生產(chǎn), 進(jìn)而影響農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變化; 資源環(huán)境狀況則通過影響環(huán)境承載力、養(yǎng)殖規(guī)制和政府政策進(jìn)而影響農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度變化。

因此, 有必要根據(jù)省域負(fù)荷強(qiáng)度熱點(diǎn)北移西進(jìn)的態(tài)勢以及各地承載潛力, 制定生豬養(yǎng)殖業(yè)區(qū)域規(guī)劃和負(fù)面清單政策, 合理引導(dǎo)生豬養(yǎng)殖業(yè)向西北、東北轉(zhuǎn)移, 減少農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度空間集聚對環(huán)境的壓力。制定相應(yīng)的政策, 引導(dǎo)種養(yǎng)業(yè)在一定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)循環(huán)耦合, 推動(dòng)有機(jī)肥還田還林, 充分利用農(nóng)用地負(fù)荷潛力, 有利于推動(dòng)化肥減量化、種養(yǎng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度省域空間格局演變是一個(gè)跨學(xué)科、時(shí)間跨度長、空間跨度大的復(fù)雜問題。生豬品種和飼養(yǎng)方式等會(huì)對農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度產(chǎn)生較大影響。但由于此類數(shù)據(jù)很難獲得, 本文并未分析此類因素的影響。在后續(xù)的研究中, 有必要選取更小的空間尺度、更長的時(shí)間跨度, 考慮更多自然、經(jīng)濟(jì)、文化、政策因素, 進(jìn)行更加深入的研究。

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Temporal and spatial changes in pig manure load in agricultural lands in China*

YU Wenmeng, SUN Xiaoxia, SU Shipeng**

(Institute of Sustainable Development, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China)

Crop-livestock and poultry farming cycle is an important way of solving agricultural non-point source pollution, promoting chemical fertilizers reduction and enhancing sustainable development of agriculture. Rational utilization of manure in agricultural lands is the basis of regional crop-livestock and poultry farming cycle. In order to control the pollution of breeding pigs through crop and pig farming cycle, we used the emission coefficient method to calculate the load intensity and carrying capacity of pig manure in agricultural lands in 31 provinces (municipalities) in China for the period 2007–2016. The spatial statistical model in ArcGIS was used to analyze temporal and spatial patterns of the evolution of pig manure load intensity in farmlands during the investigated decade. Then the multivariate linear regression model was used to explore the main driving factors of temporal and spatial differences in load intensity of pig manure in farmlands. The results showed that the load intensity of pig manure in China’s agricultural lands in 2007–2016 was low, which was 4.148 t?hm-2averagely with obvious inter-provincial variations. The load intensity generally increased first and decreased then. There were five evolution patterns of pig manure load intensity in farmlands in 31 provinces. They were continuous upward trend in Qinghai and Tibet; down-up-up trend in Xinjiang; continuous downward trend in 4 province of Ningxia, Sichuan, Guizhou and Hebei; up-up-down trend in 12 provinces including Shanghai; up-down-down trend in 6 provinces including Chongqing; and down-up-down trend in 6 provinces including Inner Mongolia. The load intensity of pig manure in farmland showed significant spatial autocorrelation on the whole, which initially decreased and then increased during the decade. The hotpot regions of load intensity of pig manure apparently shifted to the north and west from the east and south. The multivariate linear regression analyses showed that urban-rural income ratio, crop area per capita and proportion of sections with excellent water quality had negative effects, while profit rate in the last year, annual pork consumption per capita, population density, river network density had positive effects on pig manure load intensity in farmland. These factors affected load intensity mainly through market rules, supply-demand relationship, environmental carrying capacity, livestock and poultry farming regulations and government policies. Finally, policy recommendations were put forward based on the results, such as formulating regional plans and negative list policies based on provincial shift of load intensity hotspots and carrying capacity of pig manure in farmlands, establishing cycle-coupling industries of crop farming and livestock/poultry in a certain area.

Farmland; Pig manure; Load intensity; Non-point source pollution

,E-mail: sushipeng@tsinghua.org.cn

Jul. 29, 2018;

Sep. 30, 2018

X713

A

2096-6237(2019)03-0494-13

10.13930/j.cnki.cjea.180709

余文夢, 孫小霞, 蘇時(shí)鵬. 省域農(nóng)用地豬糞負(fù)荷強(qiáng)度時(shí)空演變分析[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2019, 27(3): 494-506

YU W M, SUN X X, SU S P. Temporal and spatial changes in pig manure load in agricultural lands in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(3): 494-506

* 教育部人文社科項(xiàng)目(15YJCZH153)、國家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)計(jì)劃(2012ZX07601003)、福建省軟科學(xué)項(xiàng)目(2018R0010)和福建省社科規(guī)劃重大項(xiàng)目(FJ2017Z003)資助

蘇時(shí)鵬, 主要從事資源與環(huán)境管理研究。E-mail: sushipeng@tsinghua.org.cn

余文夢, 主要從事資源與環(huán)境管理研究。E-mail: 876204629@qq.com

2018-07-29

2018-09-30

* The research was supported by the Humanities and Social Sciences Project of the Ministry of Education of China (15YJCZH153), the Major Special Project of National Water Pollution Control and Governance Science and Technology of China (2012ZX07601003), the Soft Science Project of Fujian Province (2018R0010), and the Social Science Planning Major Project of Fujian Province (FJ2017Z003).