徐 鵬，林永紅，楊順順，欒勝基,

(1:北京大學環(huán)境科學與工程學院，北京 100871)(2:北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院，深圳 518055)(3:湖南省社會科學院，長沙 410003)

珠江流域氮、磷營養(yǎng)鹽入河量估算及預測*

徐 鵬1，林永紅2，楊順順3，欒勝基1,2**

(1:北京大學環(huán)境科學與工程學院，北京 100871)(2:北京大學深圳研究生院環(huán)境與能源學院，深圳 518055)(3:湖南省社會科學院，長沙 410003)

針對日益嚴重的流域營養(yǎng)鹽污染問題，以珠江流域為例，采用系統(tǒng)動力學模型與多主體農(nóng)戶和農(nóng)村環(huán)境管理模型耦合構(gòu)建反映農(nóng)戶生產(chǎn)決策實際污染過程的流域氮、磷營養(yǎng)鹽排放仿真系統(tǒng)，模擬2000-2030年不同污染源的營養(yǎng)鹽產(chǎn)生、排放和進入河流的污染過程，分析其污染特征、影響因素和演變趨勢. 結(jié)果表明：在基準情境下，珠江流域總氮(TN)入河量從2000年的5.79×105t增加到2030年9.45×105t，在2027年達到峰值(9.53×105t)；總磷(TP)入河量逐年遞增，年均增長率為2.0%，從2000年的7.9×104t增加到2030年1.4×105t. 在TN入河量中，種植業(yè)貢獻最多，其次是城鎮(zhèn)污水、養(yǎng)殖業(yè)和農(nóng)村污水，2000-2030年期間年均貢獻率相應為43.5%、32.5%、19.2%和4.9%. 在TP入河量中，2000-2030年種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、城鎮(zhèn)污水和農(nóng)村污水的年均貢獻比例分別為35.6%、28.8%、21.5%和14.1%；2000-2010年，養(yǎng)殖業(yè)為第一污染源，其次是種植業(yè)、城鎮(zhèn)污水和農(nóng)村污水；2011年種植業(yè)的貢獻比例(31.6%)開始超過養(yǎng)殖業(yè)(30.8%)成為首要污染. 研究顯示，流域營養(yǎng)鹽排放仿真系統(tǒng)可為營養(yǎng)鹽控制提供技術(shù)支持和理論依據(jù).

珠江流域；營養(yǎng)鹽；模型耦合；入河量；未來預測

隨著我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的不斷加速，大面積過度使用化肥和農(nóng)藥、畜禽養(yǎng)殖糞便無序排放造成農(nóng)業(yè)非點源污染加劇，致使我國內(nèi)陸主要河流和近海水域普遍面臨富營養(yǎng)化嚴重、藍藻水華災害頻發(fā)、水質(zhì)惡化和水生生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞[1-3]. 據(jù)《全國第一次污染源普查公報》顯示：2007年我國農(nóng)業(yè)源TN和TP流失量分別為2.62×106和2.69×105t，占相應總流失量的55.5%和63.6%[4]. 在未來幾十年，由于我國人口和城鎮(zhèn)化率不斷增加，糧食和肉、蛋、奶的需求增大將加劇氮、磷營養(yǎng)鹽的輸入強度，使地表水環(huán)境惡化趨勢更加嚴峻[5-8]. 因此，有必要開展流域氮、磷營養(yǎng)鹽負荷現(xiàn)狀水平和未來演變趨勢的估算，識別主要驅(qū)動因素，以此來指導實現(xiàn)流域氮、磷營養(yǎng)鹽污染的控制.

珠江是中國南方最大的河流. 珠江流域由西江、北江、東江和珠江三角洲水系組成，覆蓋滇、黔、桂、粵4省區(qū)，自從1970s改革開放以來，在我國的社會經(jīng)濟發(fā)展中有著舉足輕重的作用[9]. 珠江具有高的營養(yǎng)鹽濃度，Tong等[10]通過估算中國主要河流營養(yǎng)鹽進入沿海水域的負荷，2012年珠江對TN和TP分別貢獻約26%(0.8 Tg)和12%(0.03 Tg)，僅次于最大貢獻源長江. 已有一些研究關(guān)注珠江流域氮、磷營養(yǎng)鹽污染問題. Huang等[11]于1998年對珠江口水質(zhì)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，河流營養(yǎng)鹽輸送過程對珠江口水體營養(yǎng)鹽濃度具有重要貢獻. Ti等[12]利用1980-2010年省域尺度的社會活動數(shù)據(jù)估算珠江流域河流氮輸出到沿海水域的量增大了3.0倍，控制情景下(實施肥料管理和污水處理等一些減排措施)2050年的河流氮輸出量相比基準情景(人口經(jīng)濟增長，無污水控制)將減少2.3倍. Strokal等[13]利用Global NEWS (Nutrient Export from WaterSheds) model估算從1970-2050年珠江溶解性無機氮、磷對沿海水域的輸入量將會增加2.0～2.5倍，2/3來源于東江和珠江三角洲. 但以往研究仍存在以下幾個方面的不足：①大多只考慮化肥施用和城鎮(zhèn)化等人類活動的影響以及利用省域尺度數(shù)據(jù)[14-15]；②多采用Global NEWS模型中的數(shù)據(jù)進而會增加排放的不確定性[16-19]；③很少探討從微觀角度對宏觀排放的影響[20-21]. 本研究為了更加準確地定量描述不同排放源營養(yǎng)鹽負荷的變化趨勢，分別針對以上不足進行了改進：①全面考慮營養(yǎng)鹽排放源和采用市域尺度社會活動數(shù)據(jù)；②選擇具有空間分異性的本土化修正因子和參數(shù)；③通過系統(tǒng)動力學(System Dynamics, SD)模型和多主體農(nóng)戶和農(nóng)村環(huán)境管理模型(Multi-agent Agricultural household model for Rural Environmental Management model, MAREM)耦合，定量描述農(nóng)戶個體行為對流域營養(yǎng)鹽污染的影響.

SD在研究復雜系統(tǒng)的行為和處理非線性、高階次、多變量、多重反饋問題方面具有獨特的優(yōu)勢，模型通過系統(tǒng)內(nèi)部各變量之間的反饋約束(正反饋和負反饋)，從而模擬整個系統(tǒng)的行為變化與動態(tài)響應關(guān)系[22]. 目前，SD方法的引入為流域社會經(jīng)濟和水環(huán)境的復雜反饋關(guān)系的模擬提供了新的方法與思路，主要是由于系統(tǒng)動力學模型具有強大的系統(tǒng)分析功能和對未來的預測能力，并且可實現(xiàn)與其它模型的耦合，通過模擬和優(yōu)化的手段實現(xiàn)了社會經(jīng)濟發(fā)展對水環(huán)境影響的定量計算，從而在國內(nèi)外各類流域社會經(jīng)濟發(fā)展對水環(huán)境影響效應決策中得到廣泛的應用[23-26]. 此外，農(nóng)業(yè)非點源受農(nóng)業(yè)管理措施、農(nóng)戶生產(chǎn)行為和農(nóng)業(yè)政策等因素的影響，其中，制定和實施合理的農(nóng)業(yè)政策是控制農(nóng)業(yè)非點源營養(yǎng)鹽污染的重要手段；農(nóng)業(yè)政策通過引導農(nóng)戶生產(chǎn)行為會對流域營養(yǎng)鹽排放產(chǎn)生調(diào)控作用[27]，MAREM模型的引入則能夠模擬農(nóng)戶在不同農(nóng)業(yè)政策下的生產(chǎn)行為，目前農(nóng)業(yè)政策主要包括命令型工具(農(nóng)場耕作和畜禽養(yǎng)殖管理規(guī)定、最佳管理措施導則等)和經(jīng)濟型工具(稅收、補貼政策等). 據(jù)此，本研究以珠江流域為例，通過SD模型和MAREM耦合構(gòu)建反映農(nóng)戶生產(chǎn)決策實際污染過程的流域營養(yǎng)鹽排放仿真系統(tǒng)，模擬2000-2030年珠江各大支流進入干流的不同污染源的氮、磷營養(yǎng)鹽(即入河量)產(chǎn)生、排放和進入河流的污染過程，分析其現(xiàn)狀水平及未來演變趨勢的污染特征、影響因素和相關(guān)農(nóng)業(yè)控制政策，以期為流域營養(yǎng)鹽污染治理提供技術(shù)支持和理論依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

珠江流域(21°31′～26°49′N, 102°14′～115°53′E)(圖1)，發(fā)育于云貴高原南側(cè)，是中國第三大流域，集水面積4.537×105km2. 珠江流域地處亞熱帶季風氣候區(qū)，年平均降水量和平均氣溫分別為1200～2200 mm 和14～22℃；年平均降水量由東部沿海地區(qū)向西部山區(qū)遞減[28]，地勢西北高、東南低；年內(nèi)降水多集中在4-9月，約占全年降水量的70%～85%. 西江作為珠江流域的最大支流，河流總長為2214 km，其后依次是北江、東江和珠江三角洲，分別占珠江流域總面積的77.8%、10.4%、5.9%和5.9%[9]. 2012年，珠江流域的水質(zhì)狀況很好，全年流域Ⅰ～Ⅲ類水比例占83.2%；但是相比之下，流域部分二級分區(qū)如南北盤江、東江和珠江三角洲的水質(zhì)較差，河流水質(zhì)為Ⅰ～Ⅲ類的比例分別占75.2%、68.4%和63.9%，而紅柳江、郁江、西江和北江的水質(zhì)較好，河流水質(zhì)為Ⅰ～Ⅲ類的比例分別占92.1%、96.7%、91.2%和97.5%(http://www.pearlwater.gov.cn/xxcx/szygg/13gb/t20150722_64761.htm).

圖1 珠江流域圖Fig.1 Sketch map of the Pearl River Basin

1.2 SD仿真模型

珠江流域營養(yǎng)鹽污染系統(tǒng)是一個涉及人口、社會、經(jīng)濟、環(huán)境、資源和生產(chǎn)活動等因素的復雜系統(tǒng). 珠江流域營養(yǎng)鹽污染源主要包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、城鎮(zhèn)生活和農(nóng)村生活污染源等，據(jù)此，本研究將珠江流域營養(yǎng)鹽污染復合系統(tǒng)劃分為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染、城鎮(zhèn)點源污染和農(nóng)村生活污染3個子系統(tǒng)，這3個子系統(tǒng)均是人口、資源、環(huán)境與經(jīng)濟活動的綜合集成，各子系統(tǒng)之間存在密切的相互作用，共同構(gòu)成一個復雜的動態(tài)反饋系統(tǒng). 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染子系統(tǒng)主要包含種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，兩個生產(chǎn)系統(tǒng)通過農(nóng)田進行能量和物質(zhì)的傳遞，整個生產(chǎn)過程中養(yǎng)分流失途徑有畜禽糞便在儲存或堆肥過程中產(chǎn)生的徑流損失、畜禽糞尿通過沼氣工程處理后排放的點源污染、未經(jīng)任何處理直接排放的畜禽糞尿污染、有機肥和化肥施用后的農(nóng)田徑流流失以及農(nóng)作物收獲后產(chǎn)生的殘體污染. 城鎮(zhèn)點源污染子系統(tǒng)中污水類型包括城鎮(zhèn)生活污水和工業(yè)污水，流域人口與經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定其污染物排放量，城市污水處理設(shè)施也會對點源污染物削減產(chǎn)生影響；同時，該子系統(tǒng)通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染子系統(tǒng)發(fā)生聯(lián)系. 在農(nóng)村生活污染子系統(tǒng)中，由于農(nóng)村缺乏污水收集管道以及處理設(shè)施，污染物排放總量直接與農(nóng)村人口總量密切相關(guān)；流域城鎮(zhèn)化發(fā)展，農(nóng)村人口與城鎮(zhèn)人口具有一定的比例關(guān)系，且農(nóng)村人口作為主要勞動力參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，故該子系統(tǒng)通過城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口分布情況與農(nóng)村生活污染子系統(tǒng)發(fā)生聯(lián)系，通過勞動力投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染子系統(tǒng)發(fā)生聯(lián)系. 基于以上分析，本研究構(gòu)建一個復雜的動態(tài)反饋系統(tǒng)，提出了珠江流域營養(yǎng)鹽污染概念模型(圖2). 本研究以VensimDSS(Ventana Simulation Environment Decision Support System)軟件作為建立模型和模擬仿真的平臺，通過對珠江流域營養(yǎng)鹽污染概念模型進行量化，將其轉(zhuǎn)化為主導結(jié)構(gòu)模型(圖3).

圖2 珠江流域營養(yǎng)鹽污染系統(tǒng)概念模型Fig.2 Conceptual model of Nutrient Pollution in the Pearl River Basin

1.2.1 模型邊界 以珠江流域邊界為模型邊界，涉及4省28個市. 基準年為2012年，規(guī)劃年為2030年，模擬時間間隔為1年.

1.2.2 系統(tǒng)及變量設(shè)置 本研究從反映農(nóng)戶生產(chǎn)決策實際污染過程角度構(gòu)建了珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真模型，并在農(nóng)業(yè)種植和畜禽養(yǎng)殖子系統(tǒng)中耦合MAREM模型來體現(xiàn)農(nóng)戶個體行為，關(guān)于MAREM模型介紹及參數(shù)選取參考徐鵬等[29]. SD模型主要變量有4種：狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量和常數(shù)變量. 珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真模型包括52個變量，其中狀態(tài)變量7個、速率變量7個和輔助變量38個. 變量賦值的基本方法有規(guī)劃設(shè)定法、統(tǒng)計學方法和模型校正法[30]. 由于不同變量的性質(zhì)不同，對不同變量采用的統(tǒng)計方法應有所區(qū)別. 本研究根據(jù)變量自身性質(zhì)和模型運行要求，綜合運用了3種方法，即依據(jù)當?shù)氐慕y(tǒng)計數(shù)據(jù)、對珠江流域的北江和東江的現(xiàn)場監(jiān)測和農(nóng)戶訪談數(shù)據(jù)[31-33]、社會經(jīng)濟和資源發(fā)展規(guī)劃等數(shù)據(jù)來確定珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真模型系統(tǒng)的待定參數(shù). 本研究假設(shè)在模擬時間段內(nèi)，珠江流域的氣溫、降水、熱量、徑流、地質(zhì)等自然因素與歷史平均水平保持一致，社會經(jīng)濟發(fā)展按照歷史水平和規(guī)劃發(fā)展，居民污水處理水平、農(nóng)業(yè)管理方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等人為因素則隨著社會發(fā)展而不斷發(fā)生改變，以便分析和討論引起流域營養(yǎng)鹽污染的社會因素以及評估針對農(nóng)戶的污染控制政策效果，此情景為基準情景. 由于篇幅有限，本文僅列出部分主要環(huán)境參數(shù)值(表1)和重要變量方程(表2).

1.2.3 模型檢驗 目前廣泛采用的SD模型有效性檢驗方法有參數(shù)敏感度檢驗、直觀檢驗以及歷史檢驗[51]. 一般來說，模型只要能夠正確反映實相的行為，符合實際調(diào)查結(jié)果或統(tǒng)計結(jié)果就認為模型是有效的[52]. 本研究在建立SD模型時，首先確定模型的目的、邊界、適用性、物理結(jié)構(gòu)和政策變量等方面，之后利用歷史檢驗法驗證所建立模型的有效性，以珠江流域2000-2012年有關(guān)的實際數(shù)據(jù)作為歷史變量，預測相應年份的數(shù)據(jù)，并通過誤差分析方法比較歷史值和預測結(jié)果，各變量的歷年平均相對誤差(絕對值)越小，說明所建立的SD模型能有效代表實際系統(tǒng)，模擬的結(jié)果具有可靠性和準確性. 由表3可以看出，模型中所有歷史變量的模擬值和實際值的歷年平均相對誤差(絕對值)均小于10%，珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD模型對歷史數(shù)據(jù)模擬效果較好，能夠有效代表實際系統(tǒng)，可用于珠江流域營養(yǎng)鹽污染的模擬和預測.

1.2.4 數(shù)據(jù)來源 主要數(shù)據(jù)來源為廣東、廣西、貴州和云南4省及流域內(nèi)28個市2000-2013年統(tǒng)計年鑒、水資源公報、水環(huán)境公報、環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)、中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料、污染源普查數(shù)據(jù)，以及地方不同部門的規(guī)劃，或者珠江流域的現(xiàn)場監(jiān)測和農(nóng)戶訪談數(shù)據(jù)；此外，部分數(shù)據(jù)參考文獻[34-50].

表1 珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真模型主要參數(shù)值

變量變量初始值變量來源城鎮(zhèn)人口年增長率Withlookup(time)城鎮(zhèn)人口增長速度,2000-2012年數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)人口比重Withlookup(time)城鎮(zhèn)人口結(jié)構(gòu),2000-2012年數(shù)據(jù)第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重Withlookup(time)農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展狀況,2000-2012年數(shù)據(jù)畜禽養(yǎng)殖年增長率0.0122畜禽養(yǎng)殖增長速度(2000-2012年平均值)儲存和堆肥過程畜禽糞便TN、TP保存率0.6、0.7參考文獻[34-36]沼肥TN、TP保存率0.6713、0.82參考文獻[34-35,37-38]沼液TN、TP濃度550、77.1mg/L,參考文獻[38-40]養(yǎng)殖污水排放達標TN、TP濃度89.29、11.5mg/L,參考文獻[38-39]農(nóng)作物殘體TN含量0.007kgN/kg干物質(zhì),參考文獻[41]農(nóng)作物殘體TP含量0.002kgP/kg干物質(zhì),參考文獻[41]農(nóng)村污水TN、TP產(chǎn)生系數(shù)10.0、1.0g/(人·d),數(shù)據(jù)來源于《第一次全國污染源普查城鎮(zhèn)生活源產(chǎn)排物系數(shù)手冊》城鎮(zhèn)污水TN產(chǎn)生系數(shù)8+11(人均GDP/人民幣對美元匯率/43639×1.5)0.5g/(人·d),參考文獻[42]城鎮(zhèn)污水TP產(chǎn)生系數(shù)Withlookup(time)g/(人·d),數(shù)據(jù)來源于《第一次全國污染源普查城鎮(zhèn)生活源產(chǎn)排物系數(shù)手冊》城鎮(zhèn)污水處理率Withlookup(time)隨著珠江流域城市污水處理力度的加大,城鎮(zhèn)污水處理率會逐漸提高,2000-2012年數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)污水設(shè)施TN、TP削減系數(shù)Withlookup(time)城鎮(zhèn)污水進入污水處理廠后削減比例,參考《城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放標準》(GB18918-2002)和《污水排入城鎮(zhèn)下水道水質(zhì)標準》(GB/T31962-2015)農(nóng)田TN、TP流失率0.15、0.05參考文獻[43-45]畜禽糞污TN、TP流失率0.3、0.175參考文獻[37,44,46]農(nóng)村污水TN、TP流失率0.21、0.475參考文獻[47-50]

*With lookup (time)表示將城鎮(zhèn)人口年增長率、城鎮(zhèn)人口比重、第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重、城鎮(zhèn)污水TP產(chǎn)生系數(shù)、城鎮(zhèn)污水處理率和城鎮(zhèn)污水設(shè)施TN、TP削減系數(shù)分別設(shè)為仿真時間的表函數(shù).

表2 珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真模型重要變量方程

表3 珠江流域營養(yǎng)鹽污染SD仿真系統(tǒng)模擬值與實際值之間的相對誤差

2 結(jié)果與分析

2.1 氮、磷營養(yǎng)鹽入河量變化趨勢

珠江流域TN入河量從2000年的5.79×105t增加到2030年9.45×105t，在2027年達到峰值(9.53×105t)(圖4). 2000-2027年以年均1.9%的速度遞增，之后以年均0.3%的速度遞減. 在TN入河量中，2000-2030年期間種植業(yè)貢獻最多，其次是城鎮(zhèn)污水、養(yǎng)殖業(yè)和農(nóng)村污水，年均貢獻率分別為43.5%、32.5%、19.2%和4.9%. 2000-2030年，種植業(yè)TN入河量逐年增加，年均增長速度為2.6%；2000-2020年快速增長(年均增長速度為3.1%)，之后以1.6%的年均增長速度緩慢增加；種植業(yè)TN入河量在珠江流域TN入河總量中的比重呈上升趨勢，從2000年的38.5%(入河量為2.23×105t)上升至2030年的50.4%(入河量為4.77×105t). 養(yǎng)殖業(yè)TN入河量在2016年(1.56×105t)和2025年(1.56×105t)出現(xiàn)最大值；對TN入河總量的貢獻比例逐年下降，年均下降速度為1.3%，貢獻比例從2000年的23.6%(入河量為1.37×105t)下降至2030年的16.1%(入河量為1.52×105t). 城鎮(zhèn)污水TN入河量在2024年達到最大值(3.16×105t)，2000-2024年以2.5%的年均增長速度逐年增加，之后以1.6%的年均下降速度遞減；對TN入河總量的貢獻比例在2002年最小(29.8%，入河量為1.83×105t)，2017年達到最大(34.2%，入河量為2.94×105t). 農(nóng)村污水TN入河量逐年降低，年均下降速度為1.4%，從2000年的4.5×104t減少至2030年的3.0×104t；而對TN入河總量的貢獻比例也以3.0%的年均下降速度降低，從2000年的7.8%降低至2030年的3.2%.

珠江流域TP入河量逐年遞增，年均增長速度為2.0%，從2018年開始緩慢增長；TP入河量從2000年的7.9×104t增加到2030年的1.4×105t(圖4). 在TP入河量中，2000-2030年種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、城鎮(zhèn)污水和農(nóng)村污水的年均貢獻比例分別為35.6%、28.8%、21.5%和14.1%；2000-2010年，養(yǎng)殖業(yè)為第一污染源，其次是種植業(yè)、城鎮(zhèn)污水和農(nóng)村污水；2011年種植業(yè)的貢獻比例(31.6%)開始超過養(yǎng)殖業(yè)(30.8%)成為首要污染源. 種植業(yè)TP入河量在2001年(2.0×104t)達到最低值，相對于2000年下降1.3%；之后，以4.4%的年均增長速度逐年上升，2030年達到6.7×104t；種植業(yè)TP入河量在珠江流域TP入河總量中的比重在2001年最低(24.5%)，之后至2030年逐年遞增達到47.5%. 養(yǎng)殖業(yè)TP入河量在2025達到最大值(3.6×104t)，2000-2025年以1.6%的年均增長速度遞增，2026-2030年以年均0.4%的下降速度緩慢降低；2000-2010年養(yǎng)殖業(yè)為TP入河總量的第一貢獻源，之后，養(yǎng)殖業(yè)TP入河量在珠江流域TP入河總量中的比重以1.0%的年均下降速度逐年降低，低于種植業(yè)貢獻率位居第二污染源. 城鎮(zhèn)污水TP入河量在2024年達到最大值(2.8×104t)，2000-2024年以2.2%的年均增長速度逐年增加，2005-2030年以0.9%的年均下降速度降低；對TP入河總量的貢獻比例在18.9%～22.4%范圍內(nèi)波動，變化不大. 農(nóng)村污水TP入河量逐年減少，年均下降速度為1.4%，從2000年的1.8×104t減少至2030年的1.2×104t；而對TP入河總量的貢獻比例也以3.2%的年均下降速度降低，從2000年的23.2%降低至2030年的8.6%.

圖4 珠江流域TN和TP來源及其入河量的時間變化趨勢Fig.4 Source and temporal trend for TN and TP inputs in the Pearl River Basin

2.2 營養(yǎng)鹽污染主要源解析

種植業(yè)氮、磷營養(yǎng)鹽污染主要來源于化肥、農(nóng)作物殘體和有機糞肥(包括堆肥和沼肥).化學氮肥占種植業(yè)氮污染的比例從2000年的81.3%(1.208×106t)增加至2030年的86.7%(2.753×106t)，化學磷肥占種植業(yè)磷污染的比例從2000年的71.7%(2.83×105t)增加至2030年的87.9%(1.17×106t)，在對未來的模擬研究中，2013-2030年間化學氮肥和磷肥施用量年均增速分別為2.5%和4.1%，相比于2000-2012年間增速受到抑制(分別為3.3%和6.1%)，故化肥施用量對種植業(yè)氮、磷營養(yǎng)鹽污染量和變化趨勢的影響最大；其次是堆肥施用量，2000-2030年間，堆肥的TN和TP施用量對相應種植業(yè)氮、磷污染的年均貢獻率分別為10.5%和19.6%，均出現(xiàn)先減少后增加的趨勢，至2012年最低(TN和TP施用量分別為1.48×105和7.30×104t)；農(nóng)作物殘體所占的比重次之，其污染量與農(nóng)作物產(chǎn)量呈正比，受秸稈處理方式影響[53]；沼肥的TN和TP施用量所占的比重最小，而相應的貢獻比率在2000-2030年間一直增加，TN施用量從2.3%增加至7.6%，TP施用量從2.4%增加至9.0%(圖5). 在有機糞肥的使用過程中，由于規(guī)模化畜禽養(yǎng)殖的推廣和沼氣工程建設(shè)補貼政策的實施，越來越多養(yǎng)殖場利用沼氣工程來處理糞污，因此沼肥的生產(chǎn)量和使用量均有所增加；另外養(yǎng)殖場周邊缺乏能夠同時消納堆肥和沼肥的農(nóng)田，且沼肥相對堆肥而言在儲存和運輸上具有較大的局限性，故一般情況下農(nóng)戶傾向于先使用沼肥，從而導致堆肥的使用量出現(xiàn)一定程度的下降；但隨著有機肥的推廣，異地生產(chǎn)和使用有機肥將變得更為容易，所以未來堆肥和沼肥的使用量將會出現(xiàn)增加趨勢[54]. 珠江流域為了滿足糧食需求，在農(nóng)作物生產(chǎn)過程中過多施用化學肥料且伴隨較低的化肥使用效率，因此未來應提高珠江流域化肥的使用效率，并提高有機肥料的使用比例，以改善土壤養(yǎng)分的流失狀況，進而達到提高農(nóng)作物產(chǎn)量和減少肥料造成的營養(yǎng)鹽污染的目的.

圖5 種植業(yè)TN和TP施用量的時間變化趨勢Fig.5 Temporal trends for quality of TN and TP application in planting industry

畜禽養(yǎng)殖氮、磷營養(yǎng)鹽污染主要是畜禽糞污通過儲存和堆肥、直接排放和處理后排放三個環(huán)節(jié)進入環(huán)境所引起的，其中儲存和堆肥以及直排流失的養(yǎng)分通過徑流沖刷進入河流造成非點源污染. 2000-2030年儲存和堆肥過程產(chǎn)生的TN和TP入河量均出現(xiàn)先下降再上升的趨勢，至2012年達到最低(分別為3.0×104和0.6×104t)；在畜禽養(yǎng)殖TN和TP入河量中所占的比重較為平穩(wěn)，年均貢獻率分別為20.5%和18.2%(圖6). 直接排放產(chǎn)生的TN入河量則從2000年的8.1×104t持續(xù)下降至2030年的4.5×104t，所占畜禽養(yǎng)殖TN入河總量的年均貢獻比例為42.5%，從2016年開始從畜禽養(yǎng)殖氮污染的最大貢獻源變?yōu)榈诙筘暙I源；同樣，直接排放產(chǎn)生的TP入河量由2000年的1.1×104t減少至2030年的0.7×104t，所占畜禽養(yǎng)殖TP入河總量的年均貢獻比例為29.9%，并從2005年開始從畜禽磷污染最大貢獻源變?yōu)榈诙筘暙I源. 2000-2030年處理后排放的TN入河量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，至2027年達到最大值(7.2×104t)，從2016年開始成為畜禽養(yǎng)殖氮污染的最大貢獻源，年均貢獻率為37.0%；TP入河量所占畜禽養(yǎng)殖TP入河總量的年均貢獻比例為52.0%，在2025和2028年分別出現(xiàn)波峰，2005年開始成為畜禽養(yǎng)殖磷污染的最大貢獻源. 總體上來看，2012年后養(yǎng)殖場會繼續(xù)朝著集約化、標準化和無害化的方向發(fā)展，因此養(yǎng)殖場沼氣工程和污水處理設(shè)施配套比例將會繼續(xù)提高，這使得大量的養(yǎng)殖糞污通過沼氣工程處理后轉(zhuǎn)化為肥料，也可以進一步經(jīng)過污水處理設(shè)施處理后再排放，從而大大減少了直接排放的污染量[55]，同時隨著沼肥施用量的增加和污水處理水平的進一步提高，處理后排放的糞污量增長變緩甚至下降，因此總體上畜禽養(yǎng)殖的氮、磷污染量相比其它污染源更早到達增長飽和點. 此外，本研究中2000-2030年畜禽糞污中氮養(yǎng)分的還田率從29.9%提高至32.2%，磷養(yǎng)分的還田率則基本維持在42.5%的水平，這也是畜禽養(yǎng)殖污染量得以降低的一個重要原因.

圖6 畜禽養(yǎng)殖業(yè)TN和TP入河量的時間變化趨勢Fig.6 Temporal trends for TN and TP inputs in livestock and poultry breeding

2000-2030年間，珠江流域城鎮(zhèn)污水TN和TP產(chǎn)生量呈現(xiàn)遞增趨勢，年均增長速度分別為5.6%和4.4%，至2030年分別達到9.54×105和6.60×104t；農(nóng)村污水TN和TP產(chǎn)生量呈現(xiàn)遞減趨勢，年均下降速度均為1.4%，至2030年分別達到1.42×105和1.40×104t(圖7). 主要原因為居民污水的營養(yǎng)鹽產(chǎn)生量與經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率密切相關(guān)[56]，2030年GDP(424500億元)和城鎮(zhèn)化率(75.0%)相對2000年分別增加5.4和1.6倍，居民生活水平將大大提高.

圖7 城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民污水TN和TP產(chǎn)生量及其時間變化趨勢Fig.7 Discharge and temporal trend for TN and TP in municipal sewage and rural domestic wastewater

2.3 與其它研究的比較

此前已有關(guān)于珠江流域營養(yǎng)鹽污染和輸出方面的研究. 在Ti等[12]的研究中，2000、2005和2010年珠江流域的TN入河總量分別為6.30×105、7.41×105和7.70×105t，分別高于本研究8.8%、11.1%和5.5%，主要原因可能在于采用省域尺度的社會活動數(shù)據(jù)和考慮了氮的徑流和淋溶損失. Strokal等[13]則估算了1970-2050年珠江流域子流域尺度不同污染源的溶解性無機氮(DIN)和溶解性無機磷(DIP)輸出量，研究發(fā)現(xiàn)：至2000年，農(nóng)業(yè)源DIN輸入到近海水域的貢獻將近2/3，和本研究農(nóng)業(yè)源對TN入河量貢獻趨勢接近(62.1%)；在1970-2000年，DIP輸入從0.3×104t增加到0.5×104t且可能會繼續(xù)增加，主要可能在于化肥施用和城鎮(zhèn)污水排放增加導致，這與本研究結(jié)果一致. Tong等[10]利用2006-2012年珠江河口每月TN和TP監(jiān)測數(shù)據(jù)，估算的珠江進入近海水域的TN和TP量分別約為本研究的1.1和0.3倍，相比于模型計算數(shù)據(jù)，其結(jié)果波動性較大，受監(jiān)測站點位置和徑流量影響，此外，本研究模型輸入數(shù)據(jù)及相關(guān)參數(shù)也存在不確定性；然而，整體變化趨勢與本研究大體一致.

3 結(jié)論與展望

本研究在基準情景下的模擬結(jié)果顯示，珠江流域TN總?cè)牒恿吭?027年達到峰值；種植業(yè)貢獻最多，其次是城鎮(zhèn)污水、養(yǎng)殖業(yè)和農(nóng)村污水. 珠江流域TP總?cè)牒恿恐鹉赀f增，年均增長速度為2.0%，從2018年開始緩慢增長；2000-2010年，養(yǎng)殖業(yè)為第一污染源，其次是種植業(yè)、城鎮(zhèn)污水和農(nóng)村污水；2011年種植業(yè)的貢獻比例開始超過養(yǎng)殖業(yè)成為首要污染源. 在主要污染源中，珠江流域2013-2030年間化學氮肥和磷肥施用量年均增速分別為2.5%和4.1%，相應種植業(yè)2030年TN和TP入河量分別增加到4.77×105和6.70×104t；2013-2030年間畜禽養(yǎng)殖量增加了22.9%，相應養(yǎng)殖業(yè)2030年TN和TP入河量分別增加到1.52×105和3.50×104t；未來珠江流域應提高化肥的使用效率，并提高有機肥料的使用比例，以改善土壤養(yǎng)分的流失狀況，進而達到提高農(nóng)作物產(chǎn)量和減少肥料造成的營養(yǎng)鹽污染的目的.

珠江流域氮、磷營養(yǎng)鹽入河量整體呈現(xiàn)上升趨勢，對流域水體安全依然構(gòu)成極大的威脅. 其主要污染源為農(nóng)業(yè)非點源，但在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)方式并存，即表現(xiàn)為對化肥、農(nóng)藥等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素依賴性增強和農(nóng)戶缺乏在使用現(xiàn)代生產(chǎn)要素過程中的科學指導，農(nóng)戶依然維持小規(guī)模生產(chǎn)、低市場化的傳統(tǒng)生產(chǎn)理念. 故農(nóng)業(yè)非點源受農(nóng)戶生產(chǎn)行為、農(nóng)業(yè)管理措施和農(nóng)業(yè)政策等因素的影響，為了從根本上控制營養(yǎng)鹽污染，重視農(nóng)戶行為微觀層面對流域營養(yǎng)鹽污染宏觀層面的影響，將在下一篇文章中基于農(nóng)戶個體行為政策情景分析來探討未來珠江流域農(nóng)業(yè)非點源營養(yǎng)鹽污染的產(chǎn)生與控制政策.

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InputloadtoriverandfutureprojectionfornitrogenandphosphorousnutrientcontrollingofPearlRiverBasin

XU Peng1, LIN Yonghong2, YANG Shunshun3& LUAN Shengji1,2**

(1:CollegeofEnvironmentalSciencesandEngineering,PekingUniversity,Beijing100871,P.R.China)(2:SchoolofEnvironmentandEnergy,PekingUniversityShenzhenGraduateSchool,Shenzhen518055,P.R.China)(3:HunanAcademyofSocialSciences,Changsha410003,P.R.China)

In view of the increasing serious watershed nutrient pollution, simulation system of watershed nutrient pollution with coupling System Dynamic model with Multi-agent Agricultural household model for Rural Environmental Management model was established to reflect the practical pollution process of farmers’ production decision；The nitrogen and phosphorus nutrient generation, emission and pollution process of arriving rivers from various emission sources were simulated from 2000 to 2030, and the pollution characteristics, influencing factors and evolution trends were analyzed. This research took Pearl River Basin as the research object. Under the business as usual scenario, the results indicated that the total nitrogen (TN) input to Pearl River Basin fluctuated with one peak in 2027 (9.53×105t), and increased from 5.79×105to 9.45×105t during the period of 2000-2030. Total phosphorus (TP) input to Pearl River Basin increased from 7.9×104to 1.4 ×105t at an average annual rate of 2.0% during the period of 2000-2030. Among the various sources of TN input, planting industry was the largest contributor, followed by municipal sewage, livestock and poultry breeding, and rural domestic wastewater；Their average annual contributions were approximately 43.5%, 32.5%, 19.2% and 4.9%, respectively. Among the various sources of TP input, the average annual contributions of planting industry, livestock and poultry breeding, municipal sewage and rural domestic wastewater were approximately 35.6%, 28.8%, 21.5% and 14.1% over the period of 2000-2030, respectively；The livestock and poultry breeding was the largest emitter, followed by planting industry, municipal sewage and rural domestic wastewater from 2000 to 2010；In 2011, the contribution of planting industry (31.6%) has begun to exceed livestock and poultry breeding (30.8%), and planting industry became as primary pollution source. Research showed that the simulation system of watershed nutrient pollution can provide technical support and theoretical basis for controlling nutrients.

Pearl River Basin； nutrient； model coupling； input load to river； future projection

*國際科技合作專項(2012DFG92020)、湖南省哲學社會科學基金項目(13YBB139)和湖南省自然科學基金青年項目(2015JJ3083)聯(lián)合資助. 2016-12-08收稿；2017-04-10收修改稿. 徐鵬(1989～)，男，博士研究生；E-mail： xupenglzl@pku.edu.cn. 林永紅(1990～)(并列第一作者)，女，碩士研究生；E-mail： syhlin@163.com.

**通信作者；E-mail：luansj@pkusz.edu.cn.