鄭田甜，趙筱青，2①，盧飛飛，普軍偉，苗培培（.云南大學資源環(huán)境與地球科學學院，云南昆明 650500；2.云南大學“一帶一路”研究院，云南昆明 650500）

水環(huán)境污染源按照排放方式可分為點源和面源污染（或稱非點源污染）。20世紀90年代以前一致認為點源是造成水污染的主要原因[1]。之后，隨著點源污染得到控制，種植業(yè)面源污染貢獻的TN與TP占比越來越大，一些地區(qū)分別高達污染物排放總量的1/3和1/4。種植業(yè)面源污染己經成為湖泊和河流等水體的主要污染源之一，也是水質惡化和水體富營養(yǎng)化的重要原因之一[2-5]。

目前，國內外對種植業(yè)面源污染的研究主要集中在施肥對水質的污染和監(jiān)測上，中國、美國和加拿大等農業(yè)大國在這一領域的研究成果最多[6]。研究表明，我國氮肥消費總量占世界總用量的30%，且種植業(yè)化肥中的N損失明顯高于歐洲和北美，且我國氮肥利用效率明顯低于世界平均水平的氮肥利用效率[6]。SHARPLEY 等[7]的研究表明，不恰當?shù)耐恋乩梅绞綍е翹、P隨農田地表徑流流失而污染環(huán)境。WAYAN 等[8]和 BOERS[9]研究了不同輪作方式對地表徑流的影響，結果表明，單獨種植苜蓿的遷移流失量最高，其次是種植水稻-大豆，而玉米、水稻、花生和苜蓿的間作方式的遷移流失量均較低。曹寧等[10]研究指出果樹和蔬菜種植面積比例的增加會造成農田N、P的流失量增加，加重了遼河水體污染。史常亮等[11]研究農村勞動力由農業(yè)向非農產業(yè)轉移，農業(yè)生產中青壯年的離開迫使老年農戶施用更多的農藥化肥來增產，加重了水體污染。該研究分析了星云湖流域種植業(yè)面源污染及驅動力，研究結果可為研究區(qū)種植業(yè)面源污染的防控和管理提供科學依據，對構建流域內科學的種植結構、促進流域內經濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

星云湖流域屬云南省玉溪市江川區(qū)，涉及大街、江城、路居、雄關、前衛(wèi)、安化、九溪7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，46個村（圖1）。星云湖流域包括3個城鎮(zhèn)，217個自然村。2015年末星云湖流域總人口為19.87萬人，其中農村人口17.23萬人，城鎮(zhèn)人口2.64萬人，流域內人口密度為532人·km-2。流域內以農村人口為主，占總人口的 86.7%[12]?！笆濉逼陂g人口增長率為0.35%。2015年星云湖流域種植面積為15 694.09 hm2，復種指數(shù)達3.3，其中蔬菜種植復種指數(shù)高達4.1[13]。2015年，星云湖流域全年化肥施用量共4.1萬t，以氮肥為主。其中氮素以尿素為主，磷肥以普鈣和過磷酸鈣為主，鉀肥以硫酸鉀為主，復合肥為市售復合肥和烤煙專用肥。星云湖流域種植業(yè)面源污染治理始于“十五”期間，到“十二五”期間共投資1 402萬元用于測土配方肥、保水劑等產品的推廣，建設有機肥廠和有機食品基地，實施坡改梯工程、漚肥池工程，但治理效果并不明顯[14]。

圖1 星云湖流域區(qū)位分布Fig.1 Location distribution map of Xingyun Lake Basin

1.2 數(shù)據來源

星云湖流域種植業(yè)面源污染驅動力分析所需數(shù)據及來源見表1。

表1 數(shù)據來源說明Table 1 Description of data sources

1.3 研究方法

1.3.1 流失系數(shù)法

根據《第一次全國污染源普查農業(yè)污染源-肥料流失系數(shù)手冊》（2009年），在綜合考慮主要影響因素（如地形、氣候、土壤、作物種類與布局、種植制度和耕作方式等）的基礎上，將全國種植業(yè)污染源劃分為6大區(qū)域，結合區(qū)域所轄縣（市）、耕地面積、作物種類、土壤類型和種植制度等，設置地下淋溶和地表徑流定位監(jiān)測試驗點。通過1 a針對農田地表徑流和地下淋溶的連續(xù)監(jiān)測、樣品采集和數(shù)據資料的匯總分析，測算不同模式下的流失系數(shù)。組織專家對技術數(shù)據進行審核、校驗、質量監(jiān)控，保證流失系數(shù)測算的準確性和科學性。

星云湖流域屬于南方山地丘陵區(qū)，符合南方丘陵區(qū)的氣候、地形和地貌、土壤特征，其中南方丘陵區(qū)是亞熱帶季風氣候區(qū)，年均溫為14.5～22℃，全年日照較長，土壤類型有水稻土、紫色土、棕壤及紅壤等。選取緩坡和陡地非梯田橫坡旱地園地、梯田水田單季稻、非梯田橫坡旱地露地蔬菜、非梯田橫坡旱地大田一熟這8種模式的流失系數(shù)，結合問卷調查數(shù)據計算化肥中營養(yǎng)物質的流失量。計算公式為

式（1）～（3）中，LTN、和分別為TN、NH4+-N和NO3--N的流失量，t；i為第i種種植方式；Ni為化肥施用量中有效氮含量，kg·hm-2；Bi為耕地面積，hm2；Ai為復種指數(shù)（其中2005年經濟作物的復種指數(shù)為1.7，2010年復種指數(shù)為2.2，2015年復種指數(shù)為3.4）；Hi為平地和緩坡地的面積之和占總面積的比例；Di為陡坡地的面積占總面積的比例；CTN,i、CNH4+-N,i和CNO3--N,i分別為緩坡地第i種種植方式下TN、NH4+-N和NO3--N的流失系數(shù)，%；ETN,i、ENH4+-N,i和ENO3--N,i分別為陡坡地第i種種植方式下TN、NH4+-N和NO3--N的流失系數(shù)，%。

式（4）～（5）中，LTP和LDTP分別為TN和DTP的流失量，t；Pi為化肥施用量中有效磷含量，kg·hm-2；CTP,i和CDTP,i分別為緩坡地第i種種植方式下TP和DTP的流失系數(shù)，%；ETP，i和EDTP,i分別表示陡坡地第i種種植方式下TP和DTP的流失系數(shù)，%。

式（6）中，Mi為流域內農戶訪談中有效樣本512戶化肥施用量的平均數(shù)；80%指流域內農戶施用化肥中80%為氮肥；46.7%指尿素的成分CH4N2O中N占比為46.7%。

式（7）中，16%指流域內農戶使用化肥中16%為磷肥；43.7%指磷肥的成分P2O5中P占比為43.7%。

8種種植模式的流失系數(shù)見表2。

表2 不同種植模式下污染物的流失系數(shù)Table 2 The loss coefficient of pollutants under different planting patterns%

依據2005、2010和2015年星云湖流域問卷數(shù)據中化肥施用量等基礎數(shù)據，計算流域內種植業(yè)施肥區(qū)的TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP流失量。農作物選取農戶普遍種植的糧食作物、經濟作物（蔬菜、烤煙和油料）和果樹進行計算。種植業(yè)施肥區(qū)的化肥流失量見表3。計算結果與《星云湖流域水環(huán)境保護“十三五”規(guī)劃報告》中監(jiān)測數(shù)據做比較，監(jiān)測數(shù)據農田化肥污染物入湖量TN為650.88 t，TP為105.45 t；根據流失系數(shù)法計算的數(shù)據每年TN流失量為779.97 t，TP流失量為110.61 t，且流失量在流入星云湖過程中還需減少一部分，所以根據流失系數(shù)法計算得出的種植業(yè)化肥流失量準確性較高。

1.3.2 種植業(yè)面源污染指標的選取

星云湖流域內種植業(yè)面源污染的來源有農藥和化肥。2015年整個流域的化肥施用量達30 196.3 t，而農藥施用量為399 t，因此造成星云湖流域種植業(yè)面源污染的諸多因素中，最主要是化肥高投入和高流失率[15]?；手形幢晦r作物吸收的N、P元素形成的污染物有TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP。種植業(yè)面源污染指標用2005—2015年化肥污染流失量Y來表示，其大小等于主要污染物TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP的流失量之和（表3）。

表3 2005—2015年星云湖流域化肥流失量Table 3 Fertilizer loss in Xingyun Lake Basin from 2005 to 2015 t

1.3.3 種植業(yè)面源污染影響因素指標的選取

種植業(yè)面源污染指標選取化肥流失量，而化肥流失量的影響因素有氣候、坡度等自然因素和農戶種植行為等人文因素，因不同氣候、坡度和種植方式的流失系數(shù)不同，計算化肥流失量時已將自然因素考慮在內，所以筆者主要從農戶種植行為方面進行分析?；柿魇Я康挠绊懸蛩財?shù)據分別來自農戶入戶訪談、統(tǒng)計年鑒和相關的評價規(guī)劃報告。選取2005—2015年人口密度（X1）、農業(yè)人口占總人口的比重（X2）、耕地比重（X3）、糧食作物的播種面積（X4）、經濟作物和果樹的播種面積（X5）、經濟作物與糧食作物的播種面積比（X6）、復種指數(shù)（X7）、第一產業(yè)產值（X8）、人均非農收入（X9）和環(huán)保投資指數(shù)（X10）作為種植業(yè)面源污染影響因素的指標。

1.3.4 多元線性回歸模型的建立與檢驗

建立多元線性回歸模型，模型公式為

式（8）中，Y為因變量（化肥流失量），t；X1～X10為自變量；a0為常數(shù)項；a1～a10為自變量系數(shù)。自變量和因變量的描述統(tǒng)計、均值及預測方向見表4。

表4 描述統(tǒng)計及預測方向Table 4 Description of statistics and prediction of directions

2 結果與討論

2.1 農戶種植行為現(xiàn)狀

2.1.1 農戶種植行為調查

以星云湖流域的40個村為基本單元，調查2015年流域內農戶種植行為，共收集530戶農戶資料，剔除信息不全的樣本，有效樣本為512戶，樣本有效率達96%。調查通過與農戶面對面訪談的形式來收集，以下分別從農戶年齡、農戶受教育程度、人均非農收入、復種指數(shù)、經濟作物與糧食作物的播種面積比、補貼的影響、化肥價格上漲、經濟作物價格上漲、環(huán)保意識這9個方面闡述星云湖流域農戶的種植行為。雷達圖中每一層表示相等的農戶數(shù)，從中心到外以70戶遞增（圖2和表5）。

2.1.2 農戶的基本特征和種植方式

樣本中農戶年齡最小為25歲，最大為82歲，平均年齡51.97歲，＞40～55歲的有302戶，占樣本數(shù)的59%，這個年齡段的人群是主要勞動力，也是家里的經濟支柱。樣本中農戶受教育程度在15 a及以上的最低（4戶），僅占0.78%；受教育年限在0～6 a的農戶最多（248戶），占48.44%，平均受教育年限為7.75 a。被調查農戶大多接受過教育，但接受教育的水平較低。樣本中復種指數(shù)最小的為1，最大的為6，平均為3.4，復種指數(shù)為＞3～4的農戶最多（337戶），占65.82%。樣本中經濟作物與糧食作物的播種面積比最大為6.5，最小為0，平均為3.28；比值為0～1的最少，僅占1.37%；比值為3以上的最多，占53.91%。研究區(qū)溫度適宜且經濟作物成熟期短，所以經濟作物的復種指數(shù)較高。樣本中沒有出現(xiàn)地塊單一種植的現(xiàn)象，有輪作和休耕2種方式，其中輪作占97.17%。農戶的種植方式主要為輪作，目的是提高農用地的產出。

2.1.3 市場經濟和政策

在化肥價格上調20%以上時，有236戶會減少化肥施用量，因為化肥需求為剛性需求，所以少量化肥價格的上漲并不能降低化肥施用量，而當化肥價格大幅度上漲時，基于種植成本的考慮，農戶會適當減少化肥施用量。

圖2 農戶種植行為雷達圖Fig.2 Expression chart of farmers'farming behavior

表5 雷達圖中農戶種植行為釋義Table 5 Interpretation of farmers'farming behavior in the expression chart

經濟作物上調5元·kg-1以上時，有342戶農戶愿意增加經濟作物的播種面積。因為經濟作物的價格波動大，所以少量經濟作物價格的上漲并不能增加經濟作物的播種面積，而當經濟作物價格大幅度上漲時，基于收益的考慮，農戶會適當增加經濟作物的價格。

樣本中農戶人均每年非農收入最小為0元，最大為8 000元，平均為3 160元；＞1 500～2 500元的最多，占51.17%。研究區(qū)大多數(shù)人以務農為主，只在農閑時打些零工，人均非種植業(yè)收入體現(xiàn)了農戶的兼業(yè)和外出務工的程度。

324戶農戶認為現(xiàn)有補貼對化肥施用量僅有一點影響，占63.28%。政府對農作物補貼的價格不高，農戶對補貼的依賴不大。

2.2 種植業(yè)面源污染的驅動力分析

2.2.1 多元線性回歸模型分析

運用SPSS 22.0軟件對樣本數(shù)據進行多元線性回歸分析，共線性檢驗中方差膨脹因子（VIF）＜10，則模型通過共線性檢驗，但此模型中X7的VIF為37.124，共線性明顯，而自變量中X6或許在某種程度上與X7相關，所以在控制X1～X10和Y變量時對X6和X7進行偏相關分析，可以得到X6與X7的相關系數(shù)為0.892，P值為0.002，說明X6與X7相關性顯著（表6），所以在剔除X7后再進行共線性檢驗，其中VIF最小為1.783，最大為7.398，均＜10，模型通過共線性檢驗。

表6 經濟作物與糧食作物的播種面積比X6和復種指數(shù)X7的相關性Table 6 Correlation between X6sowing area ratio of economic crops and grain crops and X7multiple cropping index

隨后進行樣本數(shù)據的擬合檢驗，其中復相關系數(shù)R為0.998，回歸方程的擬合優(yōu)度接近于1，擬合程度較好，且殘差的檢驗統(tǒng)計量為2.144≈2，說明殘差獨立。整體顯著性檢驗的F值為284.004，伴隨概率為0.000。

2.2.2 多元線性回歸結果分析

多元線性回歸系數(shù)列表（表7）顯示了模型的偏回歸系數(shù)、回歸系數(shù)檢驗的t統(tǒng)計量觀測值和相應的概率P值。根據模型建立的多元線性回歸方程為Y=29.329-0.013X1+13.419X2+0.129X3-0.016X4+0.026X5+0.010X6+0.056X8-0.029X9-3.196X10。農戶種植行為的主要影響因素均通過了顯著性檢驗（表8）。具體結果分析如下：

（1）基本情況：X1與Y之間相關性不顯著，說明人口密度對化肥流失量沒有顯著影響。X2與Y在5%的置信水平上顯著相關且回歸系數(shù)為正，表明隨著X2的上升化肥流失量增大。

（2）種植結構：X3、X4、X5、X6都與Y在1%的置信水平上顯著相關。其中隨著X3、X5、X6的升高，化肥流失量皆會增大，因為流域內農戶偏向種植經濟作物，經濟作物比糧食作物需要施用更多的化肥、復種指數(shù)和流失系數(shù)大，所以經濟作物播種面積大，化肥流失量高。隨著X4升高，化肥流失量會減少，因為在耕地面積一定的情況下，糧食作物播種面積增加意味著經濟作物播種面積的減少，所以化肥流失量會相應減少。

（3）經濟方面：X8與Y在10%的置信水平上顯著相關，且回歸系數(shù)為正，表明隨著X8的增加，化肥流失量會增加，因為研究區(qū)第一產業(yè)產值70%以上來源于種植業(yè)中的經濟作物，所以第一產業(yè)產值增加就是經濟作物播種面積增加，化肥流失量會增加。人均非農收入與化肥流失量在5%的置信水平上顯著相關，且回歸系數(shù)為負，即隨著X9的增加，化肥流失量會降低，因為人均非農收入越高，表明農戶越不依賴于種植業(yè)的生產收入，化肥流失量也就越少。X10與Y在5%的置信水平上顯著相關，且系數(shù)為負，表明X10越高，化肥流失量越少，因為環(huán)保投資指數(shù)表示環(huán)保投資占國民經濟總值的比例，這個比例越高表示研究區(qū)環(huán)保意識越強，所以化肥流失量越少。

表7 農戶種植行為對種植業(yè)面源污染影響的回歸結果Table 7 Regression analysis of farmers'farming behavior on non-point source pollution of farming industry

由表8可知，自變量9個因素皆對化肥流失量有影響。其中X5、X6與Y的相關系數(shù)分別為0.996和0.932，表示經濟作物和果樹的播種面積、經濟作物與糧食作物播種面積比與化肥流失量相關極強。且X5和X6屬于種植結構，所以星云湖流域種植業(yè)面源污染大小的決定因素是種植結構。

種植業(yè)面源污染驅動力因素中，種植結構是影響污染程度大小的最關鍵因素，所以從調整種植業(yè)結構的角度減少種植業(yè)面源污染可以得到最顯著的效果，即通過減少經濟作物和果樹的種植面積來減少化肥施用量，達到防控星云湖湖泊水質污染的目的。

2.3 討論

李家宇等[16]認為黑龍江省的種植結構、農業(yè)經濟規(guī)模、農村人口規(guī)模對種植業(yè)面源污染是二次型顯著影響。張芳等[17]認為新疆農戶的年齡、家庭人口總數(shù)、化肥施用量、是否參加技術指導培訓等是種植業(yè)面源污染的主要影響因素。張芳等[17]的研究結果中技術指導培訓對新疆地區(qū)種植業(yè)面源污染有顯著影響，而該研究中技術指導對星云湖流域種植業(yè)面源污染無顯著影響。一方面是因為新疆地區(qū)僅種植棉花，沒有種植結構的差異，另一方面因為棉花相對于經濟作物需要更高的種植技術。張海濤等[18]從政策方面研究，認為現(xiàn)行土地政策、農業(yè)結構政策、農業(yè)財政政策和農村人均資源政策對種植業(yè)面源污染有顯著影響。曹萬林[19]認為農業(yè)經濟規(guī)模、農戶環(huán)保支付意愿、種植結構對河南省種植業(yè)面源污染排放量和排放強度有正向影響。這些學者關于種植業(yè)面源污染驅動力的研究中大多包含種植結構。而該文亦得出對星云湖流域種植業(yè)面源污染有顯著影響的主要因素包括農業(yè)人口占總人口的比重、種植結構、人均非農收入和環(huán)保投資指數(shù)，其中最關鍵的因素為種植結構。通過分析2005—2015年星云湖流域種植業(yè)結構變化特征和空間轉移特征，線性規(guī)劃模型構建目標函數(shù)和約束條件進行種植結構優(yōu)化，可達到減少種植業(yè)面源污染的目的。

表8 因變量與9個自變量的相關性Table 8 Correlation between dependent variables and 9 independent variables

3 結論

（1）2015年農戶種植行為影響因素：總體上星云湖流域在種植業(yè)上的主要勞動力集中在＞40～55歲的階段，這一階段的農戶是家里的經濟支柱；農戶受教育程度偏低，高中及以上學歷的很少；農戶家庭人均非農收入主要為＞1 500～2 500元，主要依賴農業(yè)收入；農戶的環(huán)保意識主要為＞2～3分，保護環(huán)境的意識較高。流域內農戶更偏向于種植經濟作物，由于經濟作物成熟期短、收益高、且溫度適宜全年種植，所以經濟作物的播種面積大，復種指數(shù)多集中在＞3～4?；适寝r業(yè)生產的剛性需求，當化肥價格上漲幅度集中在＞20%時農戶才會考慮減少化肥施用量；流域內補貼對農戶幾乎沒有影響；由于流域內經濟作物價格波動大，當經濟作物的價格上漲在5元·kg-1以上時農戶才會考慮增加經濟作物的播種面積。

（2）種植業(yè)面源污染的驅動力：農業(yè)人口占總人口的比重、耕地比重、經濟作物和果樹的播種面積、經濟作物與糧食作物的播種面積比、第一產業(yè)產值皆與化肥流失量呈正相關，而糧食作物的播種面積、人均非農收入、環(huán)保投資指數(shù)皆與化肥流失量呈負相關。其中經濟作物和果樹的播種面積、經濟作物與糧食作物播種面積比與化肥流失量相關程度最高，皆大于0.9，所以星云湖流域種植業(yè)面源污染大小的決定因素是種植結構。