高立方，吳靜穎，葛小東李文浩，高鑫，黃佳佳

1.湖北省水產(chǎn)科學(xué)研究所，武漢 430077； 2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，武漢 430070

20世紀(jì)80年代以來，得益于漁業(yè)產(chǎn)權(quán)改革和科技進(jìn)步等因素，中國水產(chǎn)養(yǎng)殖進(jìn)入了高速發(fā)展的時期[1-2]。在較長時期內(nèi)，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模相對較小、經(jīng)營分散、生產(chǎn)方式較為粗放，高密度的水產(chǎn)養(yǎng)殖伴隨COD、氮、磷等污染物的排放，導(dǎo)致富營養(yǎng)化等一系列的生態(tài)環(huán)境問題，成為制約我國社會經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的瓶頸之一[3-6]。作為水產(chǎn)養(yǎng)殖和進(jìn)出口大國，針對水產(chǎn)養(yǎng)殖污染特征及其時空變化規(guī)律進(jìn)行研究，合理開發(fā)水域資源，對增加食物供給、保障糧食安全、保護(hù)生態(tài)環(huán)境意義重大[7-8]，對于新時期探索“兩山”轉(zhuǎn)化通路、完善生態(tài)產(chǎn)品供給機制具有十分重要的作用。

水產(chǎn)養(yǎng)殖污染時空特征相關(guān)研究在區(qū)域或流域尺度做了較多的探討。比如，彭凌云等[9]對2014-2015年太湖流域池塘養(yǎng)殖污染物的排放進(jìn)行了估算；許明珠等[10]研究了苕溪流域2014年水產(chǎn)養(yǎng)殖總氮(TN)、總磷(TP)、氨氮(NH3-N)和化學(xué)需氧量(COD)排放量；鄭瑞等[11]計算了重慶市梁平區(qū)龍溪河流域的水產(chǎn)養(yǎng)殖污染物入河量；熊昭昭等[12]估算了江西省2011-2015年農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷。但是以上文獻(xiàn)研究區(qū)域大都基于小面積流域或區(qū)域，研究周期的跨度也較小，導(dǎo)致污染物的時空特征分析結(jié)果不具有普適性。

長江經(jīng)濟帶主要包括上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11個省(市)，面積約209.39萬km2，占全國的21%，人口和經(jīng)濟總量均超過全國的40%。2019年，長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值為1.15億元，占全國的43%，淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量為1 869萬t，以全國57%的淡水養(yǎng)殖面積生產(chǎn)了超過62%的淡水水產(chǎn)品，漁民人均純收入達(dá)到2萬元。加強長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護(hù)是我國的重大戰(zhàn)略部署，在推進(jìn)我國“五位一體”總體布局建設(shè)中具有重要地位[13]。近年來，長江經(jīng)濟帶氮磷造成的水體富營養(yǎng)化呈現(xiàn)加重趨勢[13-14]。筆者以長江經(jīng)濟帶為研究區(qū)域，以1991年至2019年為研究周期，基于省域尺度，計算淡水養(yǎng)殖的總氮、總磷排放，在計算蛋白產(chǎn)出的基礎(chǔ)上，分析淡水養(yǎng)殖污染強度的時空變化特征，以期為生態(tài)環(huán)境管理提供進(jìn)一步?jīng)Q策支持。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 污染物及蛋白產(chǎn)出核算方法

本研究根據(jù)排污系數(shù)來核算水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中污染物排放量。排污系數(shù)指在正常養(yǎng)殖生產(chǎn)條件下，養(yǎng)殖單位質(zhì)量水產(chǎn)品所產(chǎn)生的污染物量中，經(jīng)不同排放渠道直接排放到湖泊、河流及海洋等(不包括排放到農(nóng)田及水產(chǎn)養(yǎng)殖再利用部分)外部水體中的污染物量所占比例如公式(1)所示。同時，根據(jù)水產(chǎn)品營養(yǎng)結(jié)構(gòu)，按不同水產(chǎn)品產(chǎn)量核算各省水產(chǎn)品的蛋白質(zhì)產(chǎn)出，如公式(2)、(3)所示。

(1)

(2)

(3)

式中，N為水產(chǎn)養(yǎng)殖的總氮污染物排放量，t；P為水產(chǎn)養(yǎng)殖的總磷污染物排放量，t；Pr為水產(chǎn)養(yǎng)殖蛋白產(chǎn)出量，t；Qi為第i種水產(chǎn)品產(chǎn)量，t；ρNi、ρPi分別為第i種水產(chǎn)品的總氮、總磷排污系數(shù)，g/kg；ri為第i種水產(chǎn)品的蛋白質(zhì)含量系數(shù)，t/t。

1.2 污染物排放與經(jīng)濟增長關(guān)系分析

環(huán)境庫茲涅茨曲線模型(EKC)是檢驗環(huán)境質(zhì)量和經(jīng)濟增長的最經(jīng)典的模型[15]，EKC假說認(rèn)為經(jīng)濟增長與其產(chǎn)生的環(huán)境影響之間呈“倒U型”關(guān)系。目前一般采用線性曲線、二次曲線、三次曲線模型進(jìn)行擬合[16-17]。本研究用回歸模型來研究長江經(jīng)濟帶單位面積蛋白產(chǎn)出與單位蛋白產(chǎn)出氮污染物之間的關(guān)系，如公式(4)所示。

lnE=β0+β1·lnPua+β2·(lnPua)2+β3·(lnPua)3+ε

(4)

式(4)中，E為單位蛋白產(chǎn)出污染物排放量，表示長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖蛋白質(zhì)產(chǎn)出的污染強度及其環(huán)境影響，實際采用單位蛋白總氮排放量和單位蛋白總磷排放量來分析。解釋變量Pua為單位面積產(chǎn)出蛋白，表示淡水養(yǎng)殖經(jīng)濟增長水平。β0、β1、β2和β3是回歸系數(shù)，表征長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖經(jīng)濟增長與其環(huán)境影響的相關(guān)性，包括以下幾種情況：(1)當(dāng)β1=β2=β3=0時,經(jīng)濟增長與污染物產(chǎn)出不存在相關(guān)關(guān)系；(2)當(dāng)β1≠0，β2=β3=0時，經(jīng)濟增長與污染物產(chǎn)出呈線性相關(guān)；(3)當(dāng)β1>0，β2<0，β3=0時，經(jīng)濟增長與污染物產(chǎn)出呈“倒U型”關(guān)系；(4)當(dāng)β1<0，β2>0，β3=0時 呈“正U型”曲線關(guān)系；(5)當(dāng)β1>0，β2<0，β3>0時 呈“N型”曲線關(guān)系；(6)當(dāng)β1<0，β2>0，β3<0時呈 “倒N型”曲線關(guān)系。

1.3 污染物排放的空間特征分析

采用Moran’s I指數(shù)來分析長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖的氮、磷排放的空間結(jié)構(gòu)特征，其定義如公式(5)所示。

(5)

1.4 數(shù)據(jù)與參數(shù)來源

本研究計算過程中所采用的淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量等數(shù)據(jù)來自《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》(1991-2019)，各類水產(chǎn)品蛋白質(zhì)含量系數(shù)來自《2019年中國食物成分表》、《2017年中國食物成分表》等文獻(xiàn)。排污系數(shù)來自《第一次全國污染源普查 水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)污染源產(chǎn)排污系數(shù)手冊》，如表 1所示。

表1 淡水養(yǎng)殖總氮、總磷排污系數(shù) Table 1 Coefficients for pollutants from freshwater aquaculture

2 結(jié)果與分析

2.1 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染排放總量

1991-2019年間，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量呈現(xiàn)快速增長，折合水產(chǎn)品蛋白質(zhì)產(chǎn)出如圖 1所示。1991年長江經(jīng)濟帶淡水產(chǎn)品總蛋白質(zhì)產(chǎn)出為26.6萬t，至2019年達(dá)到186.5萬t，增長約5.6倍，平均年增長率為7.1%。其中，2016年蛋白質(zhì)產(chǎn)出最高，為190.6萬t。以上情況表明，在近30 a的發(fā)展過程中，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展并快速轉(zhuǎn)型，長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖及產(chǎn)出規(guī)模不斷擴大，對國民經(jīng)濟的影響日益增強，在保障我國食品安全、提供更豐富的食物選擇過程中，發(fā)揮著越來越重要的作用。2016年以來，受供給側(cè)改革等多種因素的影響，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖蛋白質(zhì)產(chǎn)出略有降低，但仍然呈現(xiàn)出增長趨勢。

圖1 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖蛋白質(zhì)產(chǎn)量Fig.1 Protein output from freshwater aquaculture in the Yangtze River Economic Belt

受養(yǎng)殖規(guī)模和強度的影響，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖總氮和總磷排放量呈現(xiàn)增長的趨勢，如圖 2所示。1991年，長江經(jīng)濟帶總氮排放量為7 882.9 t，2016年達(dá)到69 809.7 t，增長約7.9倍。1991年至2000年，總氮排放量的平均年際增長率為14.8%；2000年以來，總氮排放量的年際增長率有所下降，平均為5.7%。2017年以來，總氮排放量有所下降，但相比2017年仍有所增長，2019年為67 324.9 t。長江經(jīng)濟帶總磷排放量變化趨勢與總氮排放量一致。1991年，總磷排放量為1 456.3 t，2016年達(dá)到12 985.1 t，2019年為12 491.5 t。

圖2 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染負(fù)荷Fig.2 Pollution load of freshwater aquaculture in the Yangtze River Economic Belt

在長江經(jīng)濟帶各省(市)中，湖北省、江蘇省、江西省、湖南省和安徽省淡水養(yǎng)殖所占份額較高且多年來較為穩(wěn)定，其2019年蛋白質(zhì)產(chǎn)出分別占24.1%、16.6%、12.9%、12.8%和11.2%。受水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模影響，各省(市)的水產(chǎn)養(yǎng)殖污染空間格局相對比較穩(wěn)定。除上海市外，其他省(市)的污染物排放量均呈現(xiàn)隨時間增長而增加的趨勢。總體來看，湖北省、湖南省、江西省和江蘇省對污染物排放量貢獻(xiàn)較大，歷年來總氮、總磷排放量所占比例均在15%以上，且4個省份排放量之和約70%左右。其他各省(市)的污染物排放量所占比例相對較小，省際差異較大，四川省、云南省、貴州省及重慶市歷年污染物排放量相對較小，4個省(市)的排放量之和約為10%。各年污染物排放量的變異系數(shù)較大，平均值為86.0%，顯示長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖的污染物排放具有較為明顯的空間分布特征和地域性。

各省市淡水養(yǎng)殖污染物排放總量隨時間變化不同，如圖 3所示。湖北省污染物排放所占比例呈現(xiàn)持續(xù)增加，其總氮排放量1991年為1 117.8 t，占比14.2%；2019年為14 024.9 t，占比20.8%；總磷排放量1991年為188.9 t，占比13.0%；2019年為2 743.3 t，占比22.0%。江蘇省和湖南省污染物排放量不斷增加，但所占比例呈現(xiàn)下降趨勢。其中，江蘇省總氮排放量1992年為1 265.5 t，占比23.6%，2019年為10 556.0 t，占比15.7%；其總磷排放量1992年為403.6 t，占比24.1%，2019年為2 187.4 t，占比17.5%。湖南省污染物排放比例下降更快，其總氮排放量1991年為2 292.1 t，占比29.1%，2019年為10 252.9 t，占比15.2%；其總磷排放量1991年為425.7 t，占比29.2%，2019年為1 948.3 t，占比15.6%。江西省污染物排放量所占比例相對比較穩(wěn)定，在14%～15%。

圖3 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染物排放空間格局特征Fig.3 Spatial pattern of pollutants from freshwater aquaculture in the Yangtze River Economic Belt

2.2 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖單位面積污染排放強度

單位面積的水產(chǎn)品蛋白質(zhì)產(chǎn)出呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。1991年至2019年期間，淡水養(yǎng)殖面積從386.6萬hm2增加到511.6萬hm2，增長約1.3倍。單位養(yǎng)殖面積的水產(chǎn)品蛋白質(zhì)產(chǎn)出的增長說明平均養(yǎng)殖密度有所增加，長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖強度和壓力不斷上升。長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染物排放強度在不斷增加，如圖 4所示。

圖4 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染物排放強度Fig.4 Pollutant intensity from freshwater aquaculture in the Yangtze River Economic Belt

1991年至2019年期間，總氮、總磷的排放強度均呈現(xiàn)了快速增長?？偟欧艔姸葟?.0 kg/hm2增加至13.2 kg/hm2，平均年增長率為7.1%；總磷排放強度從0.4 kg/hm2增加到2.4 kg/hm2，平均年增長率為7.1%。尤其是2016年以來，單位養(yǎng)殖面積的污染物排放量增長并沒有降低，顯示在水產(chǎn)養(yǎng)殖蛋白質(zhì)產(chǎn)出增加的情況下，養(yǎng)殖方式也在持續(xù)地調(diào)整，水產(chǎn)養(yǎng)殖密度加大。從空間上來看，各省市的排放量均呈現(xiàn)增長的趨勢，顯示養(yǎng)殖密度不斷加大。浙江省是排放量最高的省份，其2019年總氮、總磷排放強度分別為39.1 kg/hm2和6.0 kg/hm2，遠(yuǎn)高于貴州省的9.1 kg/hm2和1.5 kg/hm2。但是，1991年至2019年期間，單位養(yǎng)殖面積的污染物排放量的變異系數(shù)在持續(xù)降低，由1991年78.0%降低至2019年的34.0%，顯示養(yǎng)殖密度及其污染負(fù)荷的空間差異程度在不斷降低。

2.3 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖單位蛋白產(chǎn)出污染排放強度

由圖5可見，單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出水平的總氮、總磷排放量均呈現(xiàn)緩慢增加的趨勢。1991年，每噸蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮、總磷排放量分別為28.1 kg和5.2 kg；至2019年分別達(dá)到36.1 kg和6.7 kg。上述變化反映了水產(chǎn)品養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)的變化，即具有較高排污系數(shù)的養(yǎng)殖品種所占的比例略有增加。2010年以來，單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮、總磷排放量相對穩(wěn)定，表明長江經(jīng)濟帶的水產(chǎn)品養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定。

圖5 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖單位蛋白質(zhì)污染物排放特征Fig.5 Pollutant per unit protein in the Yangtze River Economic Belt

長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖污染物排放強度在空間上呈現(xiàn)了較大的差異性。各省(市)歷年單位蛋白質(zhì)總氮和總磷排放量的變異系數(shù)平均值分別為47.0%和46.1%；其中浙江省單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮、總磷排放量最高，2019年分別為55.2 kg/t和8.5 kg/t；其次為湖南省和江西省，總氮排放量分別為43.1 kg/t和41.4 kg/t，總磷排放量分別為8.2 kg/t和7.3 kg/t；位于西部地區(qū)的四川省、云南省和貴州省單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的污染物排放量相對較低，總氮分別為29.6、25.4和24.2 kg/t；總磷分別為4.6、4.2和4.0 kg/t。長江經(jīng)濟帶各省市污染物排放強度在時間上的變化規(guī)律不盡相同。除上海市和云南省外，各省市污染物排放強度呈增長的趨勢，且增長速率不同。以上結(jié)果表明，受養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)影響，長江經(jīng)濟帶各省市淡水養(yǎng)殖對環(huán)境的影響存在明顯的差異，總體上趨于對環(huán)境更嚴(yán)重影響的養(yǎng)殖品種。

2.4 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖Kuznets模型回歸結(jié)果

以淡水養(yǎng)殖單位面積蛋白產(chǎn)出(Pua)的對數(shù)形式為自變量，代表淡水養(yǎng)殖的經(jīng)濟發(fā)展和收獲程度，以單位蛋白產(chǎn)出的污染物排放量的對數(shù)形式為應(yīng)變量，代表淡水養(yǎng)殖的平均污染負(fù)荷，根據(jù)Kuznets曲線構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。首先針對自變量和應(yīng)變量時序數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，發(fā)現(xiàn)自變量和應(yīng)變量均為0階平穩(wěn)，可以直接建模分析。淡水養(yǎng)殖的單位面積蛋白產(chǎn)出與單位蛋白產(chǎn)出的總氮排放量相關(guān)關(guān)系如表 2所示。

表2 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖總氮排放Kuznets模型回歸結(jié)果Table 2 Regression results of Kuznets models of TN emission

回歸結(jié)果顯示，二次模型各回歸參數(shù)的T統(tǒng)計值較低，不能通過5%顯著性檢驗，顯示自變量與應(yīng)變量之間不存在“倒U型”關(guān)系。線性模型與三次模型回歸效果更好。根據(jù)赤道信息準(zhǔn)則取AIC值最小，即線性模型為本研究所接受的模型。該模型F值為98.654，通過5%的顯著性檢驗，說明模型整體回歸效果較好，自變量能解釋應(yīng)變量的變動；且各項回歸參數(shù)通過1%顯著性檢驗。模型自變量系數(shù)(0.162)為正，顯示單位面積蛋白質(zhì)產(chǎn)出指標(biāo)對單位蛋白產(chǎn)出的污染排放量具有正向影響，隨著長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖單位面積蛋白產(chǎn)出的增加，單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮排放趨于增加。這與前述分析一致。二次模型回歸效果不顯著，顯示“倒U型”污染尚未出現(xiàn)。在不考慮單個養(yǎng)殖品種的技術(shù)革新、生態(tài)環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新等因素條件下，僅就當(dāng)前養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)與養(yǎng)殖密度而言，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖產(chǎn)出的增加導(dǎo)致單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮排放強度持續(xù)增加。

淡水養(yǎng)殖的單位面積蛋白產(chǎn)出與單位蛋白產(chǎn)出的總磷排放量相關(guān)關(guān)系回歸結(jié)果如表 3所示?；貧w結(jié)果顯示，3種模型的F值均較高，均滿足5%的顯著性，模型整體回歸效果較好。各回歸參數(shù)的T統(tǒng)計值較大，通過5%顯著性檢驗。根據(jù)赤道信息準(zhǔn)則取AIC值最小，即二次模型為本研究所接受的模型。該模型F值為91.799，通過5%的顯著性檢驗。模型二次項系數(shù)(-0.035)為負(fù)，顯示單位面積蛋白質(zhì)產(chǎn)出指標(biāo)對單位蛋白產(chǎn)出的總磷排放量具有影響，二者關(guān)系顯示為“倒U型”關(guān)系。模型結(jié)果顯示，與總氮排放特征略有差異，在水產(chǎn)養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)、養(yǎng)殖密度等因素影響下，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖的總磷排放量隨著單位面積蛋白產(chǎn)出的增加，其增長趨勢減緩，且面臨增長的拐點。

表3 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖總磷排放Kuznets模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of Kuznets models of TP emission

在單位蛋白質(zhì)產(chǎn)出的總氮、總磷排放量與單位面積蛋白質(zhì)產(chǎn)出的回歸模型中，面板模型固定效應(yīng)明確，即各省(市)具有明顯的區(qū)域特點，如表 4所示。結(jié)果顯示，浙江省、江西省、湖南省明顯具有較高的效應(yīng)值，即這幾個省在研究初期的排放強度就偏高，影響了后續(xù)的污染負(fù)荷。湖北省、重慶市、四川省、云南省和貴州省等省(市)則從研究初期開始其污染物排放強度較低。

表4 長江經(jīng)濟帶各省(市)模型固定效應(yīng)Table 4 Fixed effect of the models for various provinces and cities

2.5 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖氮磷排放強度的空間格局分析

Moran’s I指數(shù)的值域為[-1，1]，其值大于0表示屬性x在空間上具有正相關(guān)性，即具有相似的屬性,呈現(xiàn)一定的聚集性；Moran’s I指數(shù)值小于0，表示空間負(fù)相關(guān)性，其值越小，空間差異越大，即隨著空間分布位置的離散，相關(guān)性變得顯著。Moran’s I指數(shù)為0時，表示屬性值在空間上呈現(xiàn)出隨機性。本文結(jié)果顯示，從1991年到2019年研究期間的大多數(shù)年份，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖氮磷污染物排放強度的Moran’s I指數(shù)為正，且都通過10%的顯著性檢驗，表明1991-2019年間淡水養(yǎng)殖氮、磷排放強度均呈現(xiàn)了一定的空間集聚性和關(guān)聯(lián)性，如圖 6所示。不同省份的氮、磷排放強度存在相互影響的作用。并且1991-2019年間，長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖氮、磷排放強度的Moran’s I指數(shù)均呈現(xiàn)出了上升的趨勢，表明該時期淡水養(yǎng)殖氮排放總量的空間聚集性加強。

NPP：單位蛋白產(chǎn)出的氮污染負(fù)荷強度；PPP：單位蛋白產(chǎn)出的磷污染負(fù)荷強度。NPP :Nitrogen pollution load intensity per unit protein output; PPP :Phosphorus pollution load intensity per unit protein output。

從時間上來看，1991年至1998年期間，氮、磷污染負(fù)荷強度的Moran’s I指數(shù)上升速度很快，表明在此階段，由于漁業(yè)養(yǎng)殖技術(shù)的廣泛應(yīng)用，淡水養(yǎng)殖產(chǎn)量快速增長，加之在養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)等因素的作用下，長江經(jīng)濟帶各省的污染物排放強度呈現(xiàn)協(xié)同增長的趨勢。在1998年以后，氮、磷污染負(fù)荷強度在空間上的關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)不同的變化趨勢。磷污染負(fù)荷強度的Moran’s I指數(shù)在時序上保持了不斷提高的趨勢，而氮污染負(fù)荷強度的Moran’s I指數(shù)則維持相對的穩(wěn)定。這個現(xiàn)象表明，長江經(jīng)濟帶各省的磷污染負(fù)荷強度更趨于協(xié)同變化，而氮污染負(fù)荷強度則更趨向于維持固有的空間差異格局。

2.6 長江經(jīng)濟帶不同食性水產(chǎn)品污染物排放特征

除單一品種的氮、磷排污系數(shù)差異外，不同養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)變化，也對長江經(jīng)濟帶氮、磷排放總量及強度產(chǎn)生了重要的影響。按不同食性的養(yǎng)殖品種造成的污染進(jìn)行分類，如圖 7所示。受年鑒數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑等因素影響，2006年前后的數(shù)據(jù)差別較大，但總體上仍然能夠看出不同食性水產(chǎn)品污染負(fù)荷的時序變化規(guī)律。1991年至2019年期間，肉食性水產(chǎn)品的總氮、總磷排放量呈現(xiàn)增長的趨勢，并且在2006年至2019年期間較為穩(wěn)定，占比約50%。2019年肉食性水產(chǎn)品養(yǎng)殖總氮、總磷排放量占當(dāng)年排放總量分別為51.7%和48.4%。以草魚等為代表的植食性的水產(chǎn)品養(yǎng)殖的污染負(fù)荷呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，并且在2006年至2019年期間所占比例最低，總氮、總磷排放量占當(dāng)年排放總量分別為9.4%和5.4%。雜食性水產(chǎn)品污染貢獻(xiàn)呈現(xiàn)出先上升后降低的趨勢，在2006年以后，其總氮、總磷排放量占比均為23%～25%。濾食性水產(chǎn)品總體污染負(fù)荷呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，2006年至2016年期間較為穩(wěn)定，總氮排放量約為15%以上，總磷排放量在21%以上；2016年以來，濾食性水產(chǎn)品的污染負(fù)荷進(jìn)一步明顯降低，2019年總氮、總磷排放量占比分別為13.2%和19.5%。不同食性水產(chǎn)品的污染負(fù)荷變化顯示了在漁業(yè)政策、養(yǎng)殖方式、市場條件、技術(shù)更新等多種因素影響下的水產(chǎn)養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)變化對污染帶來的影響。

NC：肉食性水產(chǎn)品氮污染負(fù)荷；PC：肉食性水產(chǎn)品磷污染負(fù)荷；NH：植食性水產(chǎn)品氮污染負(fù)荷；PH：植食性水產(chǎn)品磷污染負(fù)荷；NF：濾食性水產(chǎn)品氮污染負(fù)荷；PF：濾食性水產(chǎn)品磷污染負(fù)荷；NO：雜食性水產(chǎn)品氮污染負(fù)荷；PO：雜食性水產(chǎn)品磷污染負(fù)荷。NC:Nitrogen pollution load of carnivorous aquatic products; PC:Phosphorus pollution load of carnivorous aquatic products; NH:Nitrogen pollution load of herbivorous aquatic products; PH:Phosphorus pollution load of herbivorous aquatic products; NF:Nitrogen pollution load of filter-feeding aquatic products; PF:Phosphorus pollution load of filter-feeding aquatic products; NO:Nitrogen pollution load of omnivorous aquatic products; PO:Phosphorus pollution load of omnivorous aquatic products.

3 討 論

3.1 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)對氮磷排放強度的影響

在淡水養(yǎng)殖過程中，各類養(yǎng)殖品種對氮、磷養(yǎng)分的需求及排放本身是有差異的。有關(guān)研究表明，魚類飼料中氮元素含量6%、磷元素含量1%，蝦類飼料中氮元素含量5.76%、磷元素含量1%[20-21]。攝入量的差異及利用過程不同，水產(chǎn)品總氮排污系數(shù)都遠(yuǎn)大于總磷排污系數(shù)，比如黃鱔的總氮排污系數(shù)為22.153 g/kg，而總磷排污系數(shù)只有5.319 g/kg。鐘宇等[22]研究湖南省水產(chǎn)養(yǎng)殖總氮、總磷年排放量分別約為11 334.9 t和2 126.7 t，李麗芬等[23]用不同方法估算池塘養(yǎng)殖污染負(fù)荷，結(jié)果均顯示總氮排放量要比總磷排放量多。

有關(guān)不同食性的水產(chǎn)品污染負(fù)荷研究較多。一般認(rèn)為濾食性水產(chǎn)品氮磷排放強度較小，李曉潔等[24]測定了長壽湖鰱、鳙的排泄率，通過測定發(fā)現(xiàn)單位質(zhì)量鰱、鳙的年平均氮排泄強度分別為0.973 1 μg/ (L·d)和0.242 2 μg/(L·d)，要遠(yuǎn)低于其他食性的魚類。白小麗[25]比較了草魚和鱖的氮排泄強度，結(jié)果在相同的養(yǎng)殖環(huán)境中，鱖的氨氮排泄率與攝入氮的比值要小于草魚，認(rèn)為草食性魚類自身代謝對環(huán)境的脅迫要高于肉食性魚類。也有研究者針對不同食性的魚類混養(yǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了比較研究，孫云飛[26]采用陸基圍隔實驗法比較了不同草魚混養(yǎng)系統(tǒng)的氮磷收支，得到的結(jié)果表明草鰱鯉混養(yǎng)模式的磷輸出要比肉食性單獨養(yǎng)殖系統(tǒng)低20%～30%，不僅可以顯著減少對池塘底泥和水體的污染，而且提高了草魚的養(yǎng)殖產(chǎn)量，是較為合理的混養(yǎng)模式。養(yǎng)殖規(guī)模和密度的增加以及養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)的變化影響了氮磷排放強度，使得長江經(jīng)濟帶水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)面臨著巨大的考驗，不同種類水產(chǎn)品混養(yǎng)系統(tǒng)的污染負(fù)荷問題將成為未來長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖研究的重點。

3.2 長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)對氮磷排放強度變化趨勢差異的影響

長江經(jīng)濟帶淡水養(yǎng)殖氮、磷負(fù)荷排放強度與經(jīng)濟增長(單位面積蛋白產(chǎn)出)的關(guān)系呈現(xiàn)一定的差異。單位蛋白產(chǎn)出氮排放量與經(jīng)濟增長呈線性關(guān)系，單位蛋白產(chǎn)出磷排放量與經(jīng)濟增長呈“倒U型”關(guān)系。分析其原因，主要與前述分析的各水產(chǎn)養(yǎng)殖品種氮磷排放差異及養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)變化有關(guān)。

受養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)變化等因素的影響，長江經(jīng)濟帶的總氮污染負(fù)荷呈現(xiàn)迅速增加的趨勢，單位蛋白產(chǎn)出的氮排放強度也呈現(xiàn)增長的趨勢，至2016年以后，增長趨緩。但是，相較于1991年至2019年整個時間序列的趨勢來說，2016年以后單位蛋白氮排放強度仍處于較高水平，并未實現(xiàn)較明顯的回落。因此回歸模型顯示，單位蛋白產(chǎn)出氮排放量與單位面積蛋白產(chǎn)出總體呈線性關(guān)系。該結(jié)果表明，隨著淡水養(yǎng)殖密度的提高，單位面積蛋白產(chǎn)出不斷增加，對氮污染負(fù)荷貢獻(xiàn)更大的養(yǎng)殖品種占更大的比例，后續(xù)應(yīng)當(dāng)針對淡水養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)調(diào)整、特定品種養(yǎng)殖尾水氮污染治理、生態(tài)養(yǎng)殖技術(shù)的推廣等展開深入的研究。

與氮排放強度變化類似，受養(yǎng)殖密度和養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)等因素的影響，對總磷排放貢獻(xiàn)更小的濾食性等水產(chǎn)品所占比例不斷降低，單位蛋白產(chǎn)出的磷排放強度也呈現(xiàn)增長的趨勢。但與氮排放強度變化規(guī)律不同，各養(yǎng)殖品種的磷排放系數(shù)均遠(yuǎn)低于氮排放系數(shù)，且各品種間的磷排放系數(shù)差別小于氮排放系數(shù)的差別，導(dǎo)致磷排放強度的增長速度低于氮排放強度的增長速度。隨著蛋白產(chǎn)出的不斷增加，因養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)等因素變化對磷排放強度影響減弱。因此，單位蛋白產(chǎn)出磷排放量與單位面積蛋白產(chǎn)出存在“倒U型”關(guān)系。通過庫茲涅茨曲線回歸結(jié)果計算，長江經(jīng)濟帶單位蛋白產(chǎn)出總磷排放量尚未到達(dá)庫茲涅茨曲線頂點，處于“倒U型”曲線的左側(cè)，整體呈現(xiàn)上升趨勢減緩。

針對水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水中氮污染負(fù)荷更為突出的問題，不同的研究者進(jìn)行了相關(guān)的研究和報道。鐘宇等[22]對湖南省典型水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的調(diào)查研究表明，78%的企業(yè)養(yǎng)殖尾水中總磷可以達(dá)到《淡水池塘養(yǎng)殖水排放要求》(SC/T 9107-2007)一級排放標(biāo)準(zhǔn)，92%的企業(yè)可以達(dá)到二級以上排放標(biāo)準(zhǔn)；而僅有53%企業(yè)養(yǎng)殖尾水中總氮可以達(dá)到一級排放標(biāo)準(zhǔn)，61%的企業(yè)可以達(dá)到二級以上排放標(biāo)準(zhǔn)。劉國鋒等[7]的研究從污染物來源對此現(xiàn)象進(jìn)行了分析，認(rèn)為養(yǎng)殖系統(tǒng)氮輸出以養(yǎng)殖生物為主，約占62%～77%，而磷的輸出以底泥為主，約占76%～80%。趙艷飛等[27]比較了擬穴青蟹、斑節(jié)對蝦、縊蟶的混養(yǎng)模式，對各混養(yǎng)模式氮磷收支比較研究后發(fā)現(xiàn)，養(yǎng)殖飼料投入中的氮、磷本身存在差異，氮主要是由飼料輸入，飼料輸入氮占總氮輸入的84%～86%，其他為氮沉降等過程輸入；在氮、磷的輸出中，底泥輸出則各占其總輸出的44%～56%與50%～61%。陳東興等[20]發(fā)現(xiàn)蝦養(yǎng)殖池溏的總氮排放強度明顯要高于總磷的排放強度。李廷友等[21]定點監(jiān)測了蝦-魚混合養(yǎng)殖池的總氮、總磷，發(fā)現(xiàn)總氮的觀測平均值為0.52 mg/L，總磷觀測值在混養(yǎng)池中平均為0.035 6 mg/L。上述研究證實，隨著養(yǎng)殖密度增加，以及養(yǎng)殖品種更傾向于排污系數(shù)更高的品種，氮污染排放負(fù)荷受到的影響更大。