宋曉明，柳王榮，姜珊，姜彩紅，吳根義，*

（1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，長(zhǎng)沙 410128；2.生態(tài)環(huán)境部華南環(huán)境科學(xué)研究所，廣州 510655）

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

以縣（市、區(qū)）為單位，分類收集各縣（市、區(qū)）的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，主要分為兩類：①農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷核算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：各縣（市、區(qū)）播種面積、園地面積、農(nóng)村常住人口數(shù)、生豬出欄量、牛存欄量、家禽存欄量和出欄量、水產(chǎn)養(yǎng)殖量、農(nóng)村生活污水處理率、國土面積、地表徑流量等，數(shù)據(jù)來源于《湖南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒2020》《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒2020》及各區(qū)縣統(tǒng)計(jì)年鑒，地表徑流量數(shù)據(jù)來源于《水資源公報(bào)》；②基礎(chǔ)地理資料：各縣（市、區(qū)）行政區(qū)劃圖矢量數(shù)據(jù)；③污染物產(chǎn)排污系數(shù)：第二次全國污染源普查（以下簡(jiǎn)稱“二污普”）產(chǎn)排污系數(shù)成果（湖南省或華南地區(qū)）。

由于年鑒數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)類型與所需數(shù)據(jù)存在差別，需對(duì)收集到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理?！逗限r(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒2020》中各區(qū)縣畜牧業(yè)統(tǒng)計(jì)類型為家禽存出欄量、牛存欄量、牛奶產(chǎn)量。因此，根據(jù)《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒2020》中肉雞出欄總量、蛋雞存欄總量在家禽存出欄總量中的占比，對(duì)各區(qū)縣肉雞出欄量、蛋雞存欄量進(jìn)行折算；根據(jù)《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒2020》中肉牛存欄總量在牛存欄總量中的占比，對(duì)各區(qū)縣肉牛存欄量進(jìn)行折算；基于《湖南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒2020》中牛奶總產(chǎn)量和《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒2020》中奶牛存欄總量計(jì)算一頭奶牛年產(chǎn)奶量，再結(jié)合各區(qū)縣牛奶總產(chǎn)量對(duì)各區(qū)縣奶牛存欄量進(jìn)行折算。根據(jù)二污普中湖南省各養(yǎng)殖品種規(guī)模養(yǎng)殖總量在養(yǎng)殖總量中的占比，對(duì)各養(yǎng)殖品種的規(guī)?；B(yǎng)殖量進(jìn)行折算。以上統(tǒng)計(jì)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)均為2019年數(shù)據(jù)。

1.2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布

圖1 湖南省農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布Figure 1 Monitoring points distribution of water environmental quality in counties of Hunan Province

1.3 樣品采集及測(cè)定分析

1.4 農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷核算

1.4.1 農(nóng)業(yè)面源污染排放量核算

基于二污普農(nóng)業(yè)源和生活源產(chǎn)排污系數(shù)，采用排污系數(shù)法核算種植業(yè)、畜禽養(yǎng)殖業(yè)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)和農(nóng)村生活污水的污染物排放量，具體計(jì)算公式見表1，對(duì)應(yīng)的系數(shù)取值見表2。

表1 農(nóng)業(yè)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 各類產(chǎn)排污系數(shù)取值Table 2 Values for various production and emission coefficient

1.4.2 農(nóng)業(yè)面源等標(biāo)污染負(fù)荷核算

等標(biāo)污染負(fù)荷=污染物排放量/污染物標(biāo)準(zhǔn)濃度

當(dāng)前農(nóng)業(yè)面源均是以行政單元來統(tǒng)計(jì)其排放量，但各行政單元面積、耕地面積、水資源量均存在較大差異，僅用排放總量很難準(zhǔn)確反映其對(duì)環(huán)境的影響。因此，本研究采用不同方法計(jì)算區(qū)域農(nóng)業(yè)面源等標(biāo)污染負(fù)荷，并與農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，探索能較準(zhǔn)確反映區(qū)域農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷的評(píng)價(jià)指標(biāo)。相關(guān)等標(biāo)污染負(fù)荷的計(jì)算公式如下：

單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷=等標(biāo)污染負(fù)荷/國土面積

單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷=等標(biāo)污染負(fù)荷/地表水資源量

1.5 數(shù)據(jù)分析

由于Ⅰ～劣Ⅴ類6個(gè)水質(zhì)類別之間非線性增加，且無實(shí)際數(shù)值，因此無法直接與其進(jìn)行相關(guān)性分析，須先將水質(zhì)類別量化。水污染指數(shù)法（WPI）基于單因子評(píng)價(jià)法的原則將水質(zhì)狀況進(jìn)行量化，其評(píng)價(jià)結(jié)果與單因子評(píng)價(jià)法一致。Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和劣Ⅴ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)分別與WPI值為≤20、20＜WPI≤40、40＜WPI≤60、60＜WPI≤80、80＜WPI≤100以及WPI＞100相對(duì)應(yīng)。據(jù)此，本研究直接將Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和劣Ⅴ類水質(zhì)類別取WPI值分別為20、40、60、80、100、120。將水質(zhì)類別相同區(qū)縣的等標(biāo)污染負(fù)荷、單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷及單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷取平均值，然后與對(duì)應(yīng)的量化值進(jìn)行相關(guān)性分析。

為驗(yàn)證相關(guān)性分析模型的可行性，采用簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證方式進(jìn)行評(píng)價(jià)。各類水質(zhì)類別均隨機(jī)選取部分區(qū)縣，共選擇31個(gè)區(qū)縣作為訓(xùn)練集用于相關(guān)性分析及模型構(gòu)建，剩余15個(gè)區(qū)縣作為驗(yàn)證集，同樣根據(jù)不同水質(zhì)類別取平均值，輸入各模型進(jìn)行擬合，并將真實(shí)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，利用均方根誤差（RMSE）評(píng)價(jià)模型估算的性能，RMSE體現(xiàn)了預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值間的差異大小，RMSE越小，模型預(yù)測(cè)效果越好。

采用Excel 2019對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)和處理，采用Origin 2018進(jìn)行制圖分析，采用ArcGIS 10.2進(jìn)行空間分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 農(nóng)業(yè)面源污染物排放情況分析

表3 湖南省46個(gè)區(qū)縣農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷及占比Table 3 Pollution load and proportion for agricultural non-point sources of 46 counties in Hunan Province

圖2 湖南省46個(gè)區(qū)縣農(nóng)業(yè)面源等標(biāo)污染負(fù)荷空間分布及污染源貢獻(xiàn)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

圖3 湖南省46個(gè)區(qū)縣農(nóng)業(yè)面源COD、TN、TP、等標(biāo)污染負(fù)荷空間分布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 農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量分析

圖4 湖南省46個(gè)區(qū)縣農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)平均濃度空間分布Figure 4 Spatial distribution of average concentration of rural water environment quality of 46 counties in Hunan Province

2.3 污染物排放與水質(zhì)響應(yīng)關(guān)系分析

隨機(jī)選取31個(gè)區(qū)縣，通過對(duì)其農(nóng)業(yè)面源等標(biāo)污染負(fù)荷與WPI進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，等標(biāo)污染負(fù)荷與水質(zhì)類別不存在相關(guān)關(guān)系，而單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷、單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷與水質(zhì)類別存在顯著的正相關(guān)關(guān)系（圖5），其相關(guān)系數(shù)分別為0.979 2、0.993 3（值均小于0.001）。因此，在研究農(nóng)業(yè)面源污染對(duì)水環(huán)境質(zhì)量的影響時(shí)，采用單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷或單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷比等標(biāo)污染負(fù)荷更為合理。

圖5 農(nóng)業(yè)面源等標(biāo)污染負(fù)荷與農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量的響應(yīng)關(guān)系Figure 5 Response relationship between the equivalent pollution loads of agricultural non-point sources and rural water environmental quality

綜合分析圖5和圖6，模型中其Ⅴ類和劣Ⅴ類對(duì)應(yīng)污染負(fù)荷不在95%的置信區(qū)間范圍，僅TN單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷的驗(yàn)證集；僅2個(gè)劣Ⅴ類對(duì)應(yīng)污染負(fù)荷不在置信區(qū)間范圍，分別為單位地表徑流總等標(biāo)污染負(fù)荷和TN單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷的驗(yàn)證集，其余驗(yàn)證集均在對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間范圍。另外，根據(jù)公式計(jì)算RMSE，結(jié)果如表4所示。RMSE為4.45～26.63，其中單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷與水質(zhì)類別的一階指數(shù)函數(shù)模型的RMSE最小，為4.45，表明通過該模型初步預(yù)測(cè)水質(zhì)類別是可行的，且該模型預(yù)測(cè)效果最好。

圖6 農(nóng)業(yè)面源TN、TP、等標(biāo)污染負(fù)荷與農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量的響應(yīng)關(guān)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 回歸預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)RMSE值Table 4 RMSE value of regression prediction models evaluate

農(nóng)業(yè)源污染物排放情況受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、自然條件、污染防控措施等因素影響，各種因素綜合影響使農(nóng)業(yè)面源呈現(xiàn)隨機(jī)性、隱蔽性和不確定性等特點(diǎn)，這導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)面源污染狀況難以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和評(píng)估，而常規(guī)生態(tài)環(huán)境監(jiān)管模式難以滿足農(nóng)業(yè)面源污染防治需求。且同一地區(qū)，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平、治理水平等的發(fā)展，農(nóng)業(yè)面源污染特征也會(huì)發(fā)生變化。為了準(zhǔn)確掌握不同區(qū)域農(nóng)業(yè)面源污染特征，需要部署開展農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)。然而，我國農(nóng)村面積占全國總面積的一半以上，且大部分自然村較為分散，若在全國范圍內(nèi)開展農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)，人力、物力、財(cái)力成本較高，部分地方政府部門難以承受。因此，需要探索高效益、低成本的監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)模式。

基于本研究成果，單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷和單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷與水質(zhì)類別存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，根據(jù)兩者的一階指數(shù)函數(shù)增長(zhǎng)模型，可以通過單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷和單位地表徑流等標(biāo)污染負(fù)荷初步預(yù)測(cè)當(dāng)?shù)厮h(huán)境質(zhì)量狀況，從而減少農(nóng)業(yè)面源污染的監(jiān)測(cè)成本。同時(shí)，根據(jù)4種污染物與WPI的關(guān)系，結(jié)合湖南省農(nóng)業(yè)面源污染特征分析，可以針對(duì)不同區(qū)域、不同污染源提出精細(xì)化的污染防控方案，并為全國范圍內(nèi)從水質(zhì)監(jiān)測(cè)和估算模型兩方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、評(píng)估及防控一體化監(jiān)管體系提供科學(xué)依據(jù)。

3 結(jié)論

（1）2019年湖南省46個(gè)區(qū)縣農(nóng)業(yè)面源污染物排放量高的地區(qū)主要集中在湖南省中部，主要污染物是TN，主要污染來源是畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)村生活污水。

（2）2019年湖南農(nóng)村水質(zhì)Ⅱ類、Ⅲ類、Ⅳ類、Ⅴ類、劣Ⅴ類區(qū)縣數(shù)量分別為3、16、15、7、5個(gè)，TN是湖南農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量的主要定類因子。從空間分布對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)面源主要污染物的等標(biāo)污染負(fù)荷與水質(zhì)類別的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系不顯著。

（4）通過對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷與農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量的水污染指數(shù)值進(jìn)行相關(guān)性分析，探索建立了二者響應(yīng)關(guān)系的一階指數(shù)函數(shù)增長(zhǎng)模型；利用該模型可以根據(jù)單位國土面積等標(biāo)污染負(fù)荷初步預(yù)測(cè)農(nóng)村水體水質(zhì)類別，進(jìn)而有效降低農(nóng)村水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)的難度和成本，同時(shí)為不同類別農(nóng)業(yè)污染源監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)。