陳善榮,董廣霞,張鳳英,李一龍,周密,馬廣文,何立環(huán),林蘭鈺
中國環(huán)境監(jiān)測總站
長江經(jīng)濟帶覆蓋我國上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11?。ㄊ校?,面積約205萬km2,人口和國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)均超過全國的40%,是中國經(jīng)濟重心所在、活力所在,也是中華民族永續(xù)發(fā)展的重要支撐?!笆濉睍r期,習近平總書記多次對長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護工作作出重要指示,強調(diào)推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展,理念要先進,堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展,把生態(tài)環(huán)境保護擺上優(yōu)先地位,涉及長江的一切經(jīng)濟活動都要以不破壞生態(tài)環(huán)境為前提,共抓大保護,不搞大開發(fā)[1-2]。隨著長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略全面實施和生態(tài)文明建設(shè)加快推進,我國各級政府和部門把生態(tài)環(huán)境保護擺上優(yōu)先地位,相繼開展了長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護工作,取得了積極進展,長江經(jīng)濟帶總體水質(zhì)進一步改善,但局部仍存在一些環(huán)境問題。
很多學(xué)者從政策[3-4]、環(huán)境形勢[5-7]、社會經(jīng)濟發(fā)展[8-10]、污染治理[11-13]、水環(huán)境承載力[14-17]、水質(zhì)[18-20]等方面對長江經(jīng)濟帶或長江流域開展了大量研究。但以“十三五”時期水環(huán)境質(zhì)量為基礎(chǔ),結(jié)合社會經(jīng)濟發(fā)展和污染排放及治理進行關(guān)聯(lián)分析的研究較為鮮見。筆者基于國家地表水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng),以“十三五”時期長江經(jīng)濟帶地表水1 178個可比斷面的21項水質(zhì)指標監(jiān)測結(jié)果為樣本,結(jié)合人口、社會經(jīng)濟、污染排放等數(shù)據(jù),開展長江經(jīng)濟帶地表水與社會經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)指標變化及關(guān)聯(lián)分析,總結(jié)存在的主要環(huán)境問題,提出對策建議,以期為“十四五”時期長江經(jīng)濟帶大保護和水環(huán)境管理提供借鑒。
水質(zhì)數(shù)據(jù)來源于國家地表水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng),為月度監(jiān)測數(shù)據(jù),包括pH、溶解氧、高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量(COD)、五日生化需氧量、氨氮(NH3-N)、總磷(TP)、銅、鋅、氟化物、硒、砷、汞、鎘、鉻(六價)、鉛、氰化物、揮發(fā)酚、石油類、陰離子表面活性劑和硫化物等21項指標;污染排放及治理數(shù)據(jù)來源于《中國生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計年報》[21],包括工業(yè)廢水和生活污水排放量及TP、COD、NH3-N產(chǎn)生量、排放量,工業(yè)廢水治理設(shè)施和污水處理廠運行費用;社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)[22],包括GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口;國土面積數(shù)據(jù)來源于中央人民政府網(wǎng)[23];地表水資源量數(shù)據(jù)來源于長江水利網(wǎng)長江公報[24]。
研究區(qū)域為長江經(jīng)濟帶11?。ㄊ校?。地表水水質(zhì)研究時段為“十三五”時期(2016—2020年),按照《“十三五”國家地表水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)設(shè)置方案》[25],“十三五”時期長江經(jīng)濟帶11省(市)共有1 178個可比斷面(河流斷面995個、湖庫點位183個);污染排放研究時段為 2016—2019年,2020年因污染排放數(shù)據(jù)按照新的制度進行核算,與前4年不可比,為保持可比性與一致性,采用前4年數(shù)據(jù)進行分析;其他社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)研究時段均為“十三五”時期。
按照GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》和《地表水環(huán)境質(zhì)量評價辦法(試行)》的要求,各斷面單項指標類別評價依據(jù)GB 3838—2002,分為Ⅰ類~劣Ⅴ類6個類別;各斷面水質(zhì)類別評價依據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量評價辦法(試行)》,評價指標為GB 3838—2002表1中除水溫、總氮和糞大腸菌群以外的21項指標,采用單因子評價法,即通過評價時段內(nèi)該斷面參評的指標中類別最高的一項來確定。
斷面超標率按照GB 3838—2002和《地表水環(huán)境質(zhì)量評價辦法(試行)》的要求進行評價,計算公式如下:
式中:l為斷面超標率,%;n為某評價指標超過Ⅲ類水質(zhì)標準的斷面?zhèn)€數(shù),個;N為斷面總數(shù),個。
GDP采用不變價計算,公式如下:
式中:GDPm為m年不變價,億元;GDP1為2016年當年價,億元;k1為以1978年為基期的2016年GDP指數(shù);km為以1978年為基期的m年GDP指數(shù)。
污染物單位面積排放強度采用2019年數(shù)據(jù),計算公式如下:
式中:Pi為i?。ㄊ校┪廴疚飭挝幻娣e排放強度,t/km2;Mi1、Mi2和Mi3分別為i?。ㄊ校㏕P、COD 和NH3-N 排放量,t;Si為i?。ㄊ校﹪撩娣e,km2。
污染物單位水資源量排放強度采用2019年數(shù)據(jù),計算公式如下:
式中:Qi為i?。ㄊ校┪廴疚飭挝凰Y源量排放強度,t/億 m3;Di1、Di2和Di3分別為i省(市)TP、COD 和NH3-N 排放量,t;Vi為i?。ㄊ校┑乇硭Y源量,億 m3。
各項污染物去除率采用2019年數(shù)據(jù),計算公式如下:
式中:Rij為i省(市)j項污染物去除率,%;Pij為i?。ㄊ校﹋項污染物產(chǎn)生量;Dij為i?。ㄊ校﹋項污染物排放量。
采用Pearson相關(guān)系數(shù)進行關(guān)聯(lián)分析,計算公式如下:
式中:r為Pearson乘積矩相關(guān)系數(shù);x和y為2組樣本值,和為2組樣本平均值。0.8<|r|≤1為高度相關(guān),0.6<|r|≤0.8 為顯著相關(guān),0.4<|r|≤0.6 為低度相關(guān),0.2<|r|≤0.4為微弱相關(guān),0≤|r|≤0.2為極弱相關(guān)或無相關(guān);r>0為正相關(guān),r<0為負相關(guān)。
使用STIRPAT模型對長江經(jīng)濟帶水環(huán)境質(zhì)量的驅(qū)動因素進行分析,計算公式如下:
式中:I為廢/污水排放量;P1為常住人口;P2為城鎮(zhèn)化率;A1為GDP;A2為人均GDP;T1為主要污染物排放量;T2為第二產(chǎn)業(yè)占比;α1、α2、β1、β2、γ1、γ2分別為各驅(qū)動因素項系數(shù);C為模型常數(shù)。
“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶總體水質(zhì)穩(wěn)中趨好,優(yōu)良水質(zhì)(Ⅰ類~Ⅲ類)斷面比例上升,劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例下降。1 178個可比斷面中,優(yōu)良水質(zhì)斷面比例由2016年的76.2%升至2020年的86.5%,上升10.3個百分點;劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例由2016年的3.7%降至2020年的0.4%,下降3.3個百分點。優(yōu)良水質(zhì)中,Ⅰ類水質(zhì)斷面比例由2016年的3.0%逐年升至2020年的7.0%,Ⅱ類水質(zhì)斷面比例由2016年的40.8%逐年升至2020年的50.6%,Ⅲ類水質(zhì)斷面比例由2016年的32.4%逐年降至2020年的28.9%,長江經(jīng)濟帶優(yōu)良水質(zhì)斷面中優(yōu)的水質(zhì)(Ⅰ類~Ⅱ類)斷面比例進一步增加(圖1)。
圖1 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶水質(zhì)狀況變化Fig.1 Changes of water quality in YREB during the 13th Five-Year Plan period
“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶11?。ㄊ校┧|(zhì)均呈好轉(zhuǎn)趨勢,優(yōu)良水質(zhì)斷面比例均有不同程度上升,劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例均不斷下降。其中,四川、上海、浙江、安徽和江蘇優(yōu)良水質(zhì)斷面比例上升幅度超過10個百分點,上海、安徽和四川劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例下降幅度超過7個百分點,水質(zhì)改善明顯。個別地區(qū)改善空間仍較大,從2020年情況看,云南、安徽和江蘇優(yōu)良水質(zhì)斷面比例尚低于80%,云南還未消除劣Ⅴ類水質(zhì)(圖2)。
圖2 “十三五”時期11省(市)Ⅰ類~Ⅲ類(下)和劣Ⅴ類(上)水質(zhì)斷面比例變化Fig.2 Changes in the proportion of grade Ⅰ-Ⅲ (below) and inferior to grade V (up) water quality sections in 11 provinces and cities of YREB during the 13th Five-Year Plan period
“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶地表水TP、COD和NH3-N斷面超標率相對較高,2020年斷面超標率分別為9.8%、4.6%和2.3%,是主要超標指標,也是未來水質(zhì)改善的重點指標。總體來看,3項指標濃度均逐年下降,TP濃度由0.111 mg/L降至0.075 mg/L,下降32.4%;COD由 12.8 mg/L降至 11.4 mg/L,下降10.9%;NH3-N濃度由0.45 mg/L降至0.21 mg/L,下降 53.3%(圖3)。
圖3 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶TP、NH3-N濃度和COD變化Fig.3 Annual variations of TP, NH3-N and COD in YREB during the 13th Five-Year Plan period
11省(市)中,TP和NH3-N濃度均顯著下降,TP濃度下降幅度為16.0%(江西)~53.8%(四川),NH3-N濃度下降幅度為30.8%(江西)~72.6%(上海);浙江和上海的COD分別上升2.0%和17.1%,其他省(市)均有所下降,下降幅度為5.6%(湖南)~24.8%(貴州)。各?。ㄊ校┍容^而言,安徽、江蘇和上海等中下游省(市)3項指標濃度均相對較高(圖4)。
圖4 “十三五”時期11省(市)TP、NH3-N濃度和COD變化Fig.4 Annual variations of TP, COD and NH3-N in 11 provinces (municipalities) of YREB during the 13th Five-Year Plan period
2020年與2016年相比,1 178個可比斷面中,分別有24.4%、37.9%和12.6%的斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度上升(圖5)。其中,23個斷面TP濃度上升幅度超過100%,主要分布在湖北(7個)和云南(6個);23個斷面COD上升幅度超過100%,主要分布在浙江(9個)和湖南(6個);23個斷面NH3-N濃度上升幅度超過100%,主要分布在云南(8個)、江蘇(4個)、安徽(3個)、湖北(3個)和浙江(3 個)。有41個斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度均上升,主要分布在湖北(9個)、江蘇(6個)、云南(6個)、安徽(5個)和江西(5個);有505個斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度均下降。
圖5 2020年與2016年相比長江經(jīng)濟帶可比斷面TP、NH3-N濃度和COD變化Fig.5 Concentration changes of TP, NH3-N and COD in comparable sections of YREB in 2020 compared with 2016
“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高速發(fā)展,GDP和人口均逐年上升,給環(huán)境改善帶來巨大壓力[26-27]。
長江經(jīng)濟帶GDP逐年上升,年均增幅為4.7%(圖6)。其中,第一產(chǎn)業(yè)貢獻率較小,且年際間變化不大,在6.6%(2018年)~7.6%(2016年)波動變化;第二產(chǎn)業(yè)貢獻率逐年下降,由42.1%降至38.7%;第三產(chǎn)業(yè)貢獻率5年間均超過50%,且逐年上升,由50.3%升至54.0%(圖7)。
圖6 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶GDP變化Fig.6 GDP Change of YREB during the 13th Five-Year Plan period
圖7 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化Fig.7 Changes in industrial structure of YREB during the 13th Five-Year Plan period
長江經(jīng)濟帶人口逐年上升,5年間總?cè)丝谠黾?54萬人。城鎮(zhèn)化進程逐步推進,城鎮(zhèn)化率由2016年的56.3%升至2020年的63.2%(圖8)。11省(市)中,四川、云南、貴州、重慶、湖南、江西和安徽城鎮(zhèn)化率提高幅度超過5個百分點;上海城鎮(zhèn)化率一直略高于89%,重慶、浙江和江蘇城鎮(zhèn)化率高于60%,城鎮(zhèn)化程度相對較高(圖9)。
圖8 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶人口變化Fig.8 Population changes in YREB during the 13th Five-Year Plan period
圖9 “十三五”時期11?。ㄊ校┏擎?zhèn)化率變化Fig.9 Changes in urbanization rate of 11 provinces (municipalities) in YREB during the 13th Five-Year Plan period
“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶廢/污水排放量總體上升,但國家持續(xù)加大治理力度,治理設(shè)施運行費用逐年大幅提升,工業(yè)源TP、COD和NH3-N去除率總體較高,生活污水處理設(shè)施運行費用增速明顯,有效去除廢/污水中TP、COD和NH3-N,持續(xù)改善長江經(jīng)濟帶地表水環(huán)境質(zhì)量[28-29]。
長江經(jīng)濟帶廢/污水排放量總體上升,2019年相較2016年上升6.1%,且以生活污水排放為主。其中,工業(yè)廢水排放量逐年下降,4年間下降21.3%,說明工業(yè)廢水治理成效顯著;生活污水排放量逐年上升,2019年比2016年上升14.3%,說明城鎮(zhèn)化進程發(fā)展較快。長江經(jīng)濟帶生活污水排放量遠超工業(yè)廢水排放量,其比值由2016的3.4倍逐年升至2019年的 4.9 倍(圖10)。
圖10 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶廢/污水排放量Fig.10 Wastewater discharge in YREB during the 13th Five-Year Plan period
長江經(jīng)濟帶廢/污水治理設(shè)施運行費用逐年上升,2019年比2016年上升30.2%;工業(yè)廢水治理設(shè)施運行費用略有上升,4年間總體上升7.6%;生活污水處理設(shè)施運行費用增速明顯,年增幅接近15%(圖11)。
圖11 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶廢/污水治理設(shè)施運行費用Fig.11 Operation cost of wastewater treatment facilities in YREB during the 13th Five-Year Plan period
11?。ㄊ校┲?,TP、COD和NH3-N 3項污染物單位面積排放強度上海最高,達到12.2 t/km2;其次為江蘇,為5.5 t/km2;再次為安徽和浙江,為2.6和2.5 t/km2(圖12)。TP、COD和NH3-N 3項污染物單位水資源量排放強度江蘇最高,達到3 836.6 t/億m3;其次為浙江和上海,均超過2 000 t/億m3;再次為安徽,為809.8 t/億m3(圖13)。總體來看,長江經(jīng)濟帶下游省(市)TP、COD和NH3-N 3項污染物單位面積排放強度和單位水資源量排放強度均較高。
圖12 “十三五”時期11?。ㄊ校㏕P、COD和NH3-N單位面積排放強度Fig.12 Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit area in 11 provinces (municipalities)during the 13th Five-Year Plan period
圖13 “十三五”時期11省(市)TP、COD和NH3-N單位水資源量排放強度Fig.13 Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit water resource in 11 provinces (municipalities)during the 13th Five-Year Plan period
2019年,從生活源來看,長江經(jīng)濟帶TP、COD和NH3-N去除率總體較低,分別為57.6%、53.2%和45.3%。11省(市)中,生活源TP去除率為25.9%(貴州)~75.3%(浙江),COD 去除率為24.3%(江西)~85.1%(上海),NH3-N去除率為22.9%(江西)~62.6%(上海)。從工業(yè)源來看,長江經(jīng)濟帶TP、COD和NH3-N去除率總體較高,分別為94.1%、94.1%和92.9%。11?。ㄊ校┲校I(yè)源TP去除率為73.6%(江西)~100.0%(貴州),COD 去除率為89.6%(湖南)~99.1%(浙江),NH3-N 去除率為89.3%(江西)~99.8%(浙江)(圖14)。
圖14 2019年11?。ㄊ校┥钤春凸I(yè)源TP、COD和NH3-N去除率Fig.14 Removal rates of TP, COD and NH3-N from domestic and industrial sources in 11 provinces (municipalities) in 2019
“十三五”時期長江經(jīng)濟帶地表水水質(zhì)與關(guān)聯(lián)指標相關(guān)系數(shù)見表1。從表1可以看出,“十三五”時期,TP濃度、COD、NH3-N濃度均與COD、NH3-N和TP排放量呈高度正相關(guān),Ⅰ類~Ⅲ類水質(zhì)斷面比例與上述3項污染物排放量呈高度負相關(guān);TP濃度、COD、NH3-N濃度均與廢/污水治理設(shè)施運行費用高度負相關(guān),Ⅰ類~Ⅲ類水質(zhì)斷面比例與廢/污水治理設(shè)施運行費用高度正相關(guān);TP濃度、COD、NH3-N濃度均與地區(qū)GDP和人口呈負相關(guān),Ⅰ類~Ⅲ類水質(zhì)斷面比例與地區(qū)GDP和人口呈正相關(guān)。充分說明“十三五”時期長江經(jīng)濟帶水環(huán)境治理成效顯著,國家進一步加大長江經(jīng)濟帶水環(huán)境治理力度,持續(xù)投入治理資金,提高污染物處理效率,使在GDP和人口大幅增長的同時,水環(huán)境質(zhì)量依然持續(xù)改善。
表1 “十三五”時期長江經(jīng)濟帶地表水水質(zhì)與關(guān)聯(lián)指標相關(guān)系數(shù)Table 1 Correlation coefficient between surface water quality and related indicators in YREB during the 13th Five-Year Plan period
11?。ㄊ校┲校?、江蘇和上海單位GDP廢水排放強度低于長江經(jīng)濟帶平均水平,說明在經(jīng)濟高速發(fā)展的同時,其廢水治理能力不斷提升,有效促進單位GDP廢水排放強度保持在相對較低的水平;安徽和浙江接近長江經(jīng)濟帶平均水平;四川、云南、貴州、重慶、湖南和江西等單位GDP廢水排放強度較高。總體來看,長江上游省(市)單位GDP廢水排放強度較高,中下游?。ㄊ校┡欧艔姸容^低(圖15)。
圖15 2019年11?。ㄊ校﹩挝籊DP廢水排放強度Fig.15 Wastewater discharge intensity per unit GDP of 11 provinces (municipalities) in 2019
基于STIRPAT模型,對長江經(jīng)濟帶水環(huán)境質(zhì)量的驅(qū)動因素進行分析。得到嶺回歸方程如下:
由嶺回歸方程可知,當人口數(shù)量、城市化水平、GDP、人均GDP、3項污染物排放量和第二產(chǎn)業(yè)占比的對數(shù)值發(fā)生1.000%的變化,所對應(yīng)的廢/污水排放量分別產(chǎn)生2.256%、-0.625%、0.084%、0.039%、0.778%、1.003%的變化效果。導(dǎo)致廢/污水排放量變化效果最大的驅(qū)動因素依次為人口數(shù)量、第二產(chǎn)業(yè)占比和3項污染物排放量。人口數(shù)量的增加帶來廢/污水排放量增加;城鎮(zhèn)化率的提升將減少廢/污水排放量,城市化進程對環(huán)境壓力有一定積極作用;第二產(chǎn)業(yè)占比的增加會增大廢/污水排放量,因此加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠有效緩解環(huán)境壓力;3項污染物排放量與廢/污水排放量呈正相關(guān),提高污染物收集處理效率有助于減少廢/污水排放。
(1)“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶水質(zhì)總體穩(wěn)中趨好。優(yōu)良水質(zhì)斷面比例上升10.3個百分點,劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例下降3.3個百分點;水質(zhì)為優(yōu)的斷面比例上升13.8個百分點。11?。ㄊ校┧|(zhì)均呈好轉(zhuǎn)趨勢。四川、上海和安徽優(yōu)良水質(zhì)斷面比例上升幅度超過10個百分點,劣Ⅴ類水質(zhì)斷面比例下降幅度超過7個百分點,水質(zhì)改善明顯。個別地區(qū)改善壓力仍較大,從2020年情況看,云南、安徽和江蘇優(yōu)良水質(zhì)斷面比例尚低于80%,云南還未消除劣Ⅴ類水質(zhì)。長江中下游?。ㄊ校﹩挝籊DP廢水排放強度相對較低,改善空間已較小,建議關(guān)注上游省(市),通過技術(shù)和設(shè)施更新,持續(xù)推進減排和質(zhì)量改善。
(2)2020年與2016年相比,1 178個可比斷面中,分別有24.4%、37.9%和12.6%的斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度上升。其中,有23個斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度上升幅度超過100%,主要涉及湖北、云南、浙江、湖南、江蘇和安徽等省。有41個斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度均上升,主要涉及湖北、江蘇、云南、安徽和江西等??;有505個斷面TP濃度、COD和NH3-N濃度均下降。
(3)“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶GDP年均增幅為4.7%,總?cè)丝谠黾?54萬人,城鎮(zhèn)化率上升6.9個百分點,廢/污水排放量總體上升,這些因素給水環(huán)境質(zhì)量改善帶來巨大壓力。長江經(jīng)濟帶廢/污水治理設(shè)施運行費用逐年增加,上升30.2%,“十三五”時期長江經(jīng)濟帶水環(huán)境治理成效顯著,在GDP和人口數(shù)量大幅增長的同時,水環(huán)境質(zhì)量依然持續(xù)改善。
(4)“十三五”時期,長江經(jīng)濟帶廢/污水排放以生活源為主,且生活源排放量呈上升趨勢。2019年,長江經(jīng)濟帶生活源TP、COD和NH3-N去除率總體仍較低,分別為57.6%、53.2%和45.3%。工業(yè)源排放量逐年下降,但有1/2左右省(市)TP、COD和NH3-N去除率不足95%。需進一步提升各?。ㄊ校┎煌愋臀廴驹吹奈廴疚锶コ?,尤其是生活源收集處理效率。
(5)根據(jù)STIRPAT模型相關(guān)性分析,導(dǎo)致長江經(jīng)濟帶廢/污水排放量變化效果最大的驅(qū)動因素依次為人口數(shù)量、第二產(chǎn)業(yè)占比和主要污染物排放量。需合理控制人口增長,持續(xù)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),擴大第三產(chǎn)業(yè)占比,加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和環(huán)境保護技術(shù)革新,進一步減少廢/污水排放量,降低水環(huán)境質(zhì)量改善的壓力。