基于改進APPI系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力評估及優(yōu)先控制區(qū)識別
——以常州市為例

陳 盾，黃 靖，陳 磊，尹 穎，杜文超，郭紅巖

（1.南京大學環(huán)境學院，江蘇南京 210023；2.南京師范大學環(huán)境學院，江蘇南京 210023）

1 概述

當前農(nóng)業(yè)面源污染主要來源于農(nóng)村生活排污、農(nóng)業(yè)種植、水產(chǎn)畜禽養(yǎng)殖，主要表征指標包括COD、TN和TP等［1］。面源污染在降雨降雪、水文過程、人類活動、地形地貌和土壤性質(zhì)等眾多因素影響下，具有來源分散復雜、排放隨機、時空差異大和濃度相對較低等特點，這些特征決定了面源污染不能像點源污染那樣進行集中治理［2］。因此，當前面源污染防控的首要任務就是進行科學的面源污染評價并識別出關鍵治理源區(qū)，從而對其進行優(yōu)先管控，提高治理效率。

自20世紀90年代，地理信息技術（Geographic Information System，GIS）和數(shù)學建模被應用于面源污染后，大多數(shù)研究都是利用模型估算來評價面源污染和識別關鍵源區(qū)［3］。國內(nèi)已經(jīng)有很多關于農(nóng)業(yè)面源污染評價方面的研究，主要集中在氮磷污染物污染負荷估算、時空分布特征及環(huán)境風險評價，這些研究都能對區(qū)域內(nèi)面源污染狀況進行較好的定量描述［4］。目前，國內(nèi)外較為成熟的源解析分析方法主要包括經(jīng)驗統(tǒng)計法、模型估算法、污染指數(shù)評價法等［5-6］。其中農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力指數(shù)（Agricultural Non-point Source Pollution Potential Index，APPI）評價，因僅需要輸入相關氣象、遙感、土壤和相關農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)獲取途徑和計算方式較為簡便，而且能科學地反映地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染原始特征，綜合考慮降雨徑流和泥沙流失等自然因素及人畜負荷和化肥使用等人為因素對農(nóng)業(yè)面源污染的貢獻［7］。郭紅巖等［8］運用該模型在太湖鎮(zhèn)域范圍對稻季農(nóng)業(yè)面源污染的氮磷負荷量進行模擬和計算得出各污染源對負荷的貢獻率；王小治等［9］利用GIS技術等手段，通過APPI模型研究了無錫市11個城鎮(zhèn)的面源污染狀況并提出優(yōu)先控制區(qū)；王寧［10］優(yōu)化了APPI模型參數(shù)，通過模擬大埔鎮(zhèn)和宜興市面源污染潛力從而確定優(yōu)先控制因子和優(yōu)先控制區(qū)。

本研究對農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力評價體系的指標參數(shù)進行優(yōu)化，以常州市非城鎮(zhèn)用地作為研究區(qū)，利用優(yōu)化后的評價體系對研究區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力進行評價，并識別出該研究區(qū)內(nèi)可優(yōu)先防控的關鍵源區(qū)，為相關部門開展防治工作提供數(shù)據(jù)支撐。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)概況

常州市位于江蘇省南部,屬長江下游平原,面積為4 385 km2，包括金壇區(qū)、武進區(qū)、新北區(qū)、天寧區(qū)、鐘樓區(qū)和溧陽市，屬于北亞熱帶季風氣候，四季分明，年平均氣溫17.5℃，年均降水量1 149.7 mm，除東北、西北、東北各有少量低山外，低山大部分分布在西部和南部。

2.2 數(shù)據(jù)來源

評價模型中考慮了降雨、土壤、植被覆蓋和地形等自然因素，同時也考慮了農(nóng)業(yè)種植、畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖和人口等人為因素。模型所需數(shù)據(jù)包括土地利用、年植被覆蓋、數(shù)字高程地圖、月降水量、土壤粒徑分布、化肥施用量、水產(chǎn)畜禽養(yǎng)殖和常住人口等。所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為空間分辨率30 M的柵格數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 主要空間數(shù)據(jù)

2.3 評價方法

2.3.1 農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力評價方法

通過對相關文獻的調(diào)研，對郭紅巖等建立的APPI進行指標優(yōu)化。原有體系中包含徑流指數(shù)（Runoff Index，RI）、泥 沙 流 失 指 數(shù)（Sediment Production Index，SPI）、化肥使用指數(shù)（Chemical Use Index，CUI）、人畜排放量指數(shù)（People and Animal Loading Index，PALI）?？紤]到有些地區(qū)已經(jīng)將農(nóng)村生活污水納入了城市污水管網(wǎng)體系，或者建立了分散的中小型農(nóng)村生活污水處理設施，因此增加了生活污水產(chǎn)生系數(shù)和生活污水處理率的相關參數(shù)。此外，原有的體系中沒有考慮到農(nóng)田COD產(chǎn)生，通過相關文獻和資料研究［11］后，增加了有機農(nóng)藥、作物秸稈和瓜果蔬菜降解的相關參數(shù)。在綜合考慮了地表徑流量、土壤侵蝕情況、土地利用狀況、農(nóng)業(yè)種植情況、水產(chǎn)畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)村生活污水等對農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力大小的影響后，提出了以下修正后的計算公式，可以篩選出研究區(qū)農(nóng)業(yè)面源治理的關鍵源區(qū)并篩選出研究區(qū)的主要污染來源，提出污染評價和控制建議。

式中:IAPPI，i為區(qū)域i的農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力綜合指數(shù)；IRI，i為區(qū)域i的徑流指數(shù)，評價研究區(qū)地表徑流產(chǎn)流能力；ISPI，i為區(qū)域i的泥沙產(chǎn)生指數(shù)，評價研究區(qū)的泥沙流失能力；IFUI，i為區(qū)域i的化肥施用指數(shù)，評價研究區(qū)內(nèi)化肥施用對非點源污染發(fā)生潛力的貢獻力；ICPI，i為區(qū)域i的化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)，評價研究區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)種植對非點源污染中化學需氧量發(fā)生潛力的貢獻；IPALI，i為區(qū)域i的人畜負荷指數(shù)，評價研究區(qū)人畜產(chǎn)生污染的潛力；WF為各指數(shù)的相應權(quán)重。各指數(shù)具體所涉及參數(shù)如表2所示。

表2 農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力指標體系

2.3.2 權(quán)重確認與分級方法

原評價方法中的權(quán)重是將實驗結(jié)果與磷指數(shù)系統(tǒng)結(jié)合對各項指標進行賦權(quán)［12］。本研究沿用之前體系的權(quán)重對徑流指數(shù)、泥沙流失指數(shù)和化肥施用指數(shù)進行賦權(quán)。考慮到有些地區(qū)已經(jīng)將農(nóng)村生活污水納入了城鎮(zhèn)污水管網(wǎng)體系以及建設了分散的中小型污水處理設施。再根據(jù)本研究中的研究區(qū)概況、土地利用情況、常駐人口、種植和養(yǎng)殖情況，參考相關農(nóng)業(yè)面源污染的研究［13］，確定單個指數(shù)權(quán)重，見表3。

表3 各指標權(quán)重

利用Jenks自然間斷點分級法對面源污染發(fā)生潛力綜合指數(shù)進行等級劃分。因為前期已經(jīng)將指標無量綱化，所以農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力評價值在0～1之間，越靠近1則農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力就愈大，反之，越靠近0則發(fā)生潛力就越小。

3 結(jié)果與討論

3.1 徑流指數(shù)計算

降雨徑流過程是造成農(nóng)業(yè)非點源污染物輸出的主要動力,本研究采用美國農(nóng)業(yè)部水土保持局開發(fā)的徑流曲線法（Soil Conservation Service.Curve number method，SCS.CN）。將2020年均降水量通過GIS進行克里金空間插值，結(jié)合土地利用狀況確定的CN值得出每個空間柵格上的徑流量，再利用GIS空間分析的模糊隸屬度完成柵格數(shù)據(jù)歸一化處理，最后得出徑流指數(shù)。

徑流指數(shù)較低區(qū)域主要集中在常州市東部、西部和南部。這主要是因為常州市南部為主城區(qū)，土地利用類型為城鎮(zhèn)用地，大量的城市建筑、道路和公共空間導致城市形成不透水下墊面。而研究區(qū)西部和南部主要為林地，有良好的滲入性，減少了地表徑流。

3.2 泥沙流失指數(shù)計算

采用美國農(nóng)業(yè)部的通用土壤流失方程（Universal Soil Loss Equation，ULSE），進行流域內(nèi)土壤侵蝕量的計算，主要涉及了降雨侵蝕力因子、土壤侵蝕因子、坡長因子、坡度因子、植被覆蓋因子和水土保持因子。將月降雨、土壤性質(zhì)、數(shù)字高程數(shù)據(jù)和歸一化植被指等數(shù)據(jù)利用ArcGIS的柵格計算器進行計算，得出空間分辨率30 M的土壤侵蝕量柵格圖層。

水土流失是面源污染的一種形式，且泥沙本身就是一種污染物，又可以作為氮磷的載體，所以計算泥沙流失量，有助于估算面源污染發(fā)生潛力。泥沙流失量較大的主要集中于西部和南部的山區(qū)。因為研究區(qū)較小，降雨情況、土壤性質(zhì)等影響因素差異較小，所以地形可能是影響泥沙流失主導因素。

3.3 化肥施用指數(shù)計算

將研究區(qū)內(nèi)不同土地利用類型的化肥施用量除以該區(qū)域內(nèi)的柵格數(shù)，得出單位柵格的化肥施用量，再經(jīng)過數(shù)據(jù)歸一化處理；化肥施用指數(shù)從小到大的順序：武進區(qū)、天寧區(qū)、鐘樓區(qū)、溧陽市、新北區(qū)、金壇區(qū)。其中武進區(qū)耕地面積較大為20 858 hm2，但年化肥施用量較低為4 048 t。而金壇區(qū)耕地面積為28 242 hm2，但化肥施用量卻達武進區(qū)的5.25倍，所以導致了金壇區(qū)域的化肥施用指數(shù)較高。

3.4 化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)計算

利用相關參數(shù)計算出作物秸稈遺棄量和蔬菜瓜果產(chǎn)廢量，再結(jié)合農(nóng)藥施用量，將3個參數(shù)數(shù)據(jù)進行歸一化后疊加生成化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)?；瘜W需氧量產(chǎn)生指數(shù)由低到高的排序為武進區(qū)、鐘樓區(qū)、金壇區(qū)、溧陽市、新北區(qū)和天寧區(qū)。其中天寧區(qū)的化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)較高，主要歸因于其耕地面積和蔬菜瓜果種植面積僅占全市的1.8%和5.5%，但是農(nóng)藥施用、作物秸稈產(chǎn)廢和蔬菜瓜果的的貢獻率相對較高。

3.5 人畜污染負荷指數(shù)計算

利用農(nóng)村常駐人口數(shù)等相關參數(shù)獲得農(nóng)村生活污水排放量，再與水產(chǎn)畜禽污染排放量加權(quán)疊加后生成人畜污染負荷指數(shù)。人畜負荷指數(shù)由低到高的排序為新北區(qū)、溧陽市、鐘樓區(qū)、金壇區(qū)、武進區(qū)和天寧區(qū)。6個區(qū)域的畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖負荷差別較小。武進區(qū)的農(nóng)村常駐人口較多，但區(qū)域面積較大，所以生活污水負荷為中等水平。同時正是因為天寧區(qū)的區(qū)域面積較小，其單位面積生活和畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖污水負荷都相對較大。

3.6 農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力綜合指數(shù)計算

將區(qū)域內(nèi)徑流指數(shù)、泥沙流失指數(shù)、化肥施用指數(shù)、化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)和人畜負荷指數(shù)后加權(quán)疊加后得到農(nóng)業(yè)面源污染綜合指數(shù)。通過自然斷點法進行分級得出農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力較低、低、中等、較高和高的區(qū)域，分級標準見表4，最后通過行政區(qū)劃邊界進行分區(qū)統(tǒng)計識別出研究區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染的關鍵源區(qū)域，見圖2。

圖2 常州市非城鎮(zhèn)用地區(qū)域2020年農(nóng)業(yè)面源污染關鍵源區(qū)識別

表4 常州市非城鎮(zhèn)用地區(qū)域農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力分級標準

由以上數(shù)據(jù)中可以看出，農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力指數(shù)值由大到小依次為金壇、溧陽、鐘樓、天寧、新北、武進。由此可以得出金壇區(qū)是農(nóng)業(yè)面源污染的優(yōu)先控制區(qū)，其次是溧陽市。金壇區(qū)除人畜負荷指數(shù)外，其他4個指標RI、SPI、CPI、FUI都比較高，其中FUI最高。金壇區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力為0.4503，其中化肥施用指數(shù)最高。該區(qū)域耕地面積僅占到全市35.3%，但農(nóng)藥施用量和作物秸稈遺棄量分別占全市的40.2%和60.1%，這也增加了其面源污染發(fā)生潛力的貢獻。溧陽市的APPI值位居第二，主要是因為范圍內(nèi)南部地形較為起伏，泥沙流失指數(shù)較高。且CPI為0.4930，位于全市中較高值。這可能是因為溧陽市的耕地面積僅占到全市的35.3%，但其中作物秸稈遺棄量卻占到了全市的60.1%。

本研究基于文獻調(diào)查與實地研究，在農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力評價指標中增加了化學需氧量生產(chǎn)指數(shù)和人畜負荷指數(shù)的相關參數(shù)，例如，生活污水產(chǎn)生系數(shù)、生活污水處理率、有機農(nóng)藥降解、作物秸稈遺棄和瓜果蔬菜產(chǎn)廢等［14-15］。對原有的指標體系進行了優(yōu)化，可以更加科學、細致地反映不同污染源中污染物對農(nóng)業(yè)面源污染的貢獻情況。但其中也存在著不足，比如各指數(shù)及參數(shù)因子的權(quán)重確認。各指數(shù)和參數(shù)因子的賦予不同的權(quán)重會給最終的評價結(jié)果帶來很大的影響。本研究沿用之前體系的權(quán)重對徑流指數(shù)、泥沙流失指數(shù)和化肥施用指數(shù)進行賦權(quán)?？紤]到有些地區(qū)已經(jīng)將農(nóng)村生活污水納入了城鎮(zhèn)污水管網(wǎng)體系以及建設了分散的中小型污水處理設施，人畜負荷指數(shù)的權(quán)重有所調(diào)整，所以在本研究中化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)和人畜負荷指數(shù)的權(quán)重分別賦予0.18和0.18。但是這種做法相對主觀，在之后其他地區(qū)的研究中可以結(jié)合當?shù)氐膶嶋H情況進行改進。

4 結(jié)語

研究對APPI模型的指標參數(shù)進行了優(yōu)化，增加了化學需氧量產(chǎn)生指數(shù)，用優(yōu)化后的模型評價了常州市非城鎮(zhèn)用地得到區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力，依據(jù)研究區(qū)內(nèi)各縣區(qū)的APPI值和各指標指數(shù)來確定本研究區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力較高區(qū)域及污染潛力主要來源。

依據(jù)所得的常州市非城鎮(zhèn)用地的APPI值，利用GIS形成農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力空間分布圖。金壇區(qū)和溧陽市是農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力較大的區(qū)域，為農(nóng)業(yè)面源治理的關鍵源區(qū)，應該加大防控力度。金壇區(qū)則是因為化肥施用農(nóng)藥施用對發(fā)生潛力的貢獻較大，而溧陽市農(nóng)業(yè)面源污染發(fā)生潛力過大，主要是因為作物秸稈遺棄導致的化學需氧量產(chǎn)生潛力過大。建議相關部門就各地的APPI值采取相應的農(nóng)業(yè)面源管理措施，包括增加水土保持措施、合理利用有機肥等措施。