平原河网地区农村面源污染重点源和区的识别筛选——以上海青浦区为例

以地处平原河网地区的上海市青浦区为研究对象,通过清单分析方法和等标污染负荷法,以乡镇为单元研究了种植业、畜禽养殖、水产养殖和农村生活污水等农村面源污染来源,以及化学需氧量（COD）、总氮（TN）、总磷（TP）等污染物的排放量及其贡献率,并以青浦区水环境功能区划地表水环境质量标准为基准,评价及识别筛选了该区域农村面源污染主要来源及其重点区域。研究结果表明,青浦区农业面源污染COD、TN、TP实物排放量分别为2.68×103、0.85×103、0.11×103t·a-1,主要污染源为种植业,其等标污染负荷比达到53.07%,主要污染物为TN,其等标污染负荷比达到59.92%。通过农业面源污染排放强度分析,确定青浦区农业面源污染程度较重的乡镇主要为练塘镇、白鹤镇和金泽镇,建议在青东地区以农村生活污水处理和畜禽养殖污染治理为重点、在青西地区以种植业面源污染防治为重点,针对性地开展农村面源污染综合防治工作。     

基于水环境功能区划的农业面源污染源解析及其空间异质性

通过清单分析方法和等标污染负荷法,以乡镇为单元研究了上海市化肥施用、有机肥施用、农作物秸秆、畜禽养殖、水产养殖、农村生活污水等农业面源污染来源化学需氧量（COD）、总氮（TN）、总磷（TP）等污染物的排放量及其贡献率,并根据各区域水环境功能区划分别在区县尺度和乡镇尺度分析了农业面源污染程度及其区域分布。结果表明,上海市农业面源污染COD、TN、TP实物排放量分别为4.42×104、1.13×104、0.44×104 t/a,相应的等标排放量分别为0.16×104、0.93×104、1.65×104 m3/a,最主要污染源为畜禽养殖,其等标污染负荷比达到66.31 %,最主要污染物为TP,其等标污染负荷比达到60.32 %。各区县因农业面源污染引起的COD、TN、TP排放质量浓度分别为4.16～40.91、1.30～8.71、0.23～4.94 mg/L,各区县农业面源污染水质平均指数在0.67～5.91之间,主要污染乡镇分布在上海南部以及崇明岛等农业产值相对较高且距离水源保护区较近的远郊区域。     

湖北省三峡库区农业面源污染解析

湖北省三峡库区农业面源污染物类型复杂,来源不明,底数不清,导致防控措施不力。采用综合调查法对4个库区县（区）2007年农业面源污染情况进行调查,运用排污系数法测算污染物负荷量,采用等标污染负荷法进行评价与源解析。结果显示,湖北省三峡库区2007年农业面源TN、TP和COD的排放/流失总量分别为2918.08、346.22、12461.10t.a-1;主要污染物是TN和TP,其等标污染负荷量分别为5836.16、3462.20m3.a-1,两者等标污染负荷比和为91.80%;库区内主要农业污染源是种植业和畜禽养殖业,其等标污染负荷比分别为56.08%和34.37%,而农村生活污染源只有7.99%;4个县（区）污染负荷的比重为夷陵区〉巴东县〉秭归县〉兴山县。因此,针对湖北省三峡库区农业面源污染的控制策略：防控的污染物主要是TN和TP,防控的重点源为种植业和畜禽养殖业,防控的重点区域为夷陵区。     

安徽省巢湖流域众兴水库小流域农业面源污染调查与评价

[目的]对安徽省巢湖流域众兴水库小流域农业面源污染情况进行调查分析和评价,了解该地区农业面源污染的现状和特征,以期为制定针对性防控措施提供参考依据。[方法]应用等标污染负荷法,通过问卷调查形式对巢湖流域众兴水库小流域内进行实地的走访调研,对水库周边3个村域的种植、养殖及人居面源污染进行分类调查和核算分析。[结果](1)众兴水库项目区周边3个村落面源污染排放源中,养殖业污染物的排放量和污负荷率最大,污染物排放量达到109.00t,污负荷率最大为57.52%;种植业化肥施用带来的面源污染物总量达25.52t,负荷率为13.47%。生活污染源污染负荷为29.01%,污染物总量达到54.97t。(2)在化学需氧量(COD),TN,TP这3个评价因子中,以COD的污染负荷率最高,达74.26%;TN污染负荷率为21.13%;TP的污染负荷率为4.61%。[结论]小流域内养殖业的污染物排放是威胁众兴水库水源地饮用水安全的主要构成因子,也是农业面源污染防控的重点。     

户用沼气对三峡库区小流域农业面源污染的削减响应分析

通过调查统计与现场采样,分析了三峡库区小流域农业面源污染的压力、状态和响应态势,确定了主要污染物、主要污染源、农业面源污染负荷容量及其削减量。采用清单分析方法,核算了小流域化学肥料施用、有机肥施用、农作物秸秆、畜禽养殖、农村生活污水、生活垃圾和农田土壤侵蚀等7个来源对农业面源污染化学需氧量(COD)、生化需氧量(BOD5)、全氮(TN)、全磷(TP)排放负荷及其贡献。并采用实地监测,分析了小流域水环境质量。王家沟小流域农业面源污染物COD、BOD5、TN、TP的排放量分别为12 100,6 413,1 780,327kg/a,其水质测算浓度分别为22.23,11.44,3.15,0.58mg/L,与实测浓度相差不大,说明大尺度的农业面源污染负荷计算与小尺度的农业面源污染实测是相容的。户用沼气对7个污染源的控制包含直接与间接作用、促进与抑制作用。单口户用沼气池全年可减少COD 230.65kg,BOD5146.87kg,TN 38.00kg,TP 11.84kg的污染物进入水体。王家沟小流域主要污染物是TN、TP、BOD5,主要污染源是畜禽养殖、化肥施用、农作物秸秆。为了使王家沟小流域农业面源污染物达标,在考虑水环境容量的基础上,需要新建户用沼气池32口,最终沼气池入户率将达到49.2%。     

黄石市农业面源污染的解析及其空间异质性研究

为弄清黄石农业面源污染的源分配以及在空间上的分布差异,进而为削减黄石农业面源污染提供理论依据,该文采用清单分析方法,研究了黄石市化肥施用、有机肥施用、秸秆遗弃、畜禽养殖、水产养殖、生活污水、生活垃圾、地表径流中COD、BOD5、TN、TP的污染负荷及其在空间上的分布差异.结果表明,黄石市农业面源污染排放COD、BOD5、TN、TP的实物总量分别为6.12万、3.55万、1.65万、0.43万t/a,相应的等标排放量分别为3061、8874、16542、21726 f/a.农业面源污染负荷已占全市水环境的半壁江山,接近水环境容量,必须予以削减.主要污染源是畜禽养殖、化肥与生活污水,主要污染物是TP、TN.因农业面源污染引起COD、BOD5、TN、TP的排放浓度为26.04、15.10、7.04、1.85 mg/L,达到严重污染.按压力确定的污染程度是大冶市>市区>阳新县,按响应确定的污染程度是市区≈大冶市>阳新县.     

洪泽湖周边地区农业面源污染负荷变化分析

利用等标污染负荷法计算了洪泽湖周边地区2005年和2009年的化肥施用、畜禽养殖、农村生活和水产养殖等4种面源污染源的CODCr、TN和TP负荷。研究表明:洪泽湖周边地区2005年和2009年各种面源污染产生的等标污染负荷分别为84 755.61 m3和94 295.25 m3,总体呈现上升趋势;洪泽湖水体受农业磷污染最为严重,氮污染较为严重;化肥施用是洪泽湖周边地区的主要污染源,泗洪县是洪泽湖周边地区的主要污染区域。     

1991—2021年广东省农业面源污染源特征分析

广东省是经济强省也是农业大省。为保障粮食安全,近年来农业发展速度加快,化肥、农药、地膜的大量使用以及畜禽养殖业的迅猛发展等,使得广东省农业面源污染问题日渐凸显。为揭示广东省农业面源污染物排放量和排放来源,阐明农业面源污染的主要特征及发展趋势,该研究基于1991—2021年历史统计数据分析,运用排污系数法估算了广东省各农业面源污染物排放负荷,阐明了农业面源污染的主要来源及其随时间发展的变化趋势。结果显示：1）1991—2021年广东省农业源化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）、氨氮（ammonia nitrogen,NH₃-N）、总氮（total nitrogen,TN）和总磷（total phosphorus,TP）排放量整体呈现增加趋势,近4年来各污染物排放量出现小幅度降低。与1991年相比,2021年农业源COD、NH₃-N、TN和TP排放量分别增长至1.9、1.9、1.7和2.1倍。2）种植业和畜禽养殖业是广东省农业面源污染的主要来源,种植业对农业源NH₃-N、TN排放量的贡献率最大（占比分别为48%、52%）,而畜禽养殖业对农业源COD、TP排放量的贡献率最大（占比分别为90%、51%）;此外,水产养殖业对农业源各项水污染物排放总量的贡献率在10%~16%之间,但其排放量及贡献率均呈逐年上升趋势。研究客观分析了1991年来广东省农业面源污染特征及变化趋势,结果可以为农业面源污染防治对策提供科学依据。     

古蔺河流域古蔺县段农业非点源污染综合评价

为了能准确估算古蔺河流域古蔺县境内农业非点源污染的输出负荷,确定出农田地表径流、畜禽养殖和农村居民生活污染中TN,TP输出量对水环境不同程度的影响。基于输出系数法,对研究区内三种污染源和两种污染物进行农业非点源污染综合评价,得到以下结果:研究区内农业非点源污染的输出总量为4 051.14t/a。其中TN负荷量为3 738.50t/a,TP为312.64t/a。从污染源角度分析,农田地表径流、畜禽养殖和农村居民生活三种污染源的总等标污染负荷比分别为16.57%,37.97%,45.45%。从污染物角度分析,TN,TP两种污染物的总等标污染负荷比分别为70.51%和29.49%。结果表明,农村居民生活和畜禽养殖污染是研究区内最主要的污染源,TN负荷量远大于TP为主要污染物,根据研究区的水污染情况,有针对性地提出农业非点源污染的防控措施。     

基于PSR模型的农业源特征识别与综合评价研究

采用等标污染负荷法,在压力-状态-响应(PSR)概念模型下对环首都圈14县(区)的畜禽养殖、农村生活污水、生活垃圾、种植业污染等进行了面源污染评价,并识别出了其空间分布特征。结果表明,环首都圈农业面源污染主要来自畜禽养殖和农村生活污水,该区域农村面源污染重点控制区为三河市、大厂回族自治区、广阳区、固安县和涿州市。面源污染重点区域的识别能直观反映该区域面源污染的分布总体情况,为有针对性地污染治理提供科学依据。     

基于流域降雨强度的氮磷输出系数模型改进及应用

为研究曹娥江流域农业非点源氮磷输出负荷量,将流域降雨及不同营养源产生的氮磷"合成"考虑,提出了产污系数以表征降雨产汇流过程氮磷输出强度,改进了输出系数模型,并探索发现流域年降雨强度与氮磷产污系数之间呈指数正相关,由此构建了基于年降雨强度的农业非点源氮磷输出负荷模型。利用此模型估算了农业污染源氮磷输出负荷量,显示2005-2010年流域总氮(total nitrogen,TN)年输出总量为5456.60~12268.38 t,总磷(total phosphorus,TP)为393.19~820.65 t,年度分布不均,降雨对TN输出总量的贡献率高达54.75%~69.67%。不同农业污染源对TN、TP输出总量的贡献率表明,该流域农业非点源氮磷输出负荷主要来源于人畜,应加强农村生活污水及垃圾、畜禽养殖粪便等治理,进一步控制农田过量施肥,减少耕地氮磷流失。     

南四湖流域非点源污染TN/TP时空格局及防治分区演变

[目的]探究非点源污染物TN,TP时空演变特征,找出影响流域非点源污染的主要污染物、污染源和影响TN,TP变动的最活跃单元,分析TN,TP污染防治分区演变,为南四湖流域非点源污染治理提供理论依据。[方法]以1990—2013年土地利用为基础数据,结合3S技术,运用输出系数模型和等标污染负荷法模拟非点源污染时空分布。[结果]1990—2013年期间南四湖流域非点源TN和TP污染排放量整体变化趋势是先上升后下降并趋于平稳,其中TN是主要污染物;TN的主要污染源是土地利用,TP的主要污染源是农业生活和畜禽养殖;1990—2013年期间,南四湖流域非点源TN和TP变动最活跃的单元是降水因子。[结论]南四湖流域非点源污染具有地区差异等特点。整体而言,湖西地区比湖东地区污染严重,但在近24a间,地区差异有缩小的趋势;1990—2013年期间,湖西地区非点源污染较为严重,属于重点治理区;北沙河流域、洸府河流域和梁济运河流域污染程度有加重趋势,是优先控制和重点治理区。     

汉江流域荆门段面源污染负荷时空分布与污染现状评价

[目的]对汉江流域荆门段面源污染负荷时空分布与污染现状进行分析和评价,为汉江水污染的治理提供科学依据。[方法]利用输出系数模型和等标负荷估算法,对汉江流域荆门段的面源污染负荷进行了空间分析和负荷估算,包括总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD)和氨氮(NH3-N),得出了汉江流域荆门段面源污染负荷及其空间分布状况。[结果]在所有污染源中,农村生活、畜禽养殖、降雨、土地利用和城镇径流是5个主要的面源污染源;该地区各市县总氮和总磷污染负荷与COD和氨氮污染负荷的输出量的排序均表现为:钟祥市沙洋县东宝区掇刀区;各类污染源总氮贡献率排序为:农村生活农业用地畜禽养殖降雨非农业用地;各类污染物总磷贡献率排序为:畜禽养殖农村生活农业用地非农业用地降雨。[结论]总体来说,河流富营养化主要是由于农村污染物未经处理排放或处理措施不当引起的。     

江苏省太湖地区畜禽业产排污测算

以太湖地区水环境保护为出发点,根据对江苏省太湖地区典型规模化养猪场不同饲养阶段生猪(妊娠母猪、育肥猪和保育猪)的产污监测试验,测算了3种猪粪尿污染物的含量和产污系数,并采用排泄系数法和等标污染负荷法估算了2011年江苏省太湖地区畜禽粪便污染物排放量和水环境等标污染指数,并对污染物和污染来源进行了分析。结果表明,2011年江苏省太湖地区畜禽养殖业总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD)的排放总量为2.19×105 t,常州市、苏州市、无锡市的水环境等标污染指数分别为11.54,5.70和6.10,各地区对水体的污染程度存在差异。畜禽养殖业最主要的污染物来源是家禽和猪,其等标污染负荷比分别达到49.52%和44.47%,最主要的污染物是TP,其等标污染负荷比达到67.87%,P素污染应该引起重视。     

基于输出系数模型的水库汇水区农业面源污染负荷估算

面源污染是导致环境恶化的主要原因之一,由其所引起的水体富营养化现象,已严重威胁着水环境生态安全。该文以长春市水源地新立城水库汇水区为研究对象,选用输出系数模型对其农业非点源污染负荷进行估算,得到结果如下:1)汇水区内农业非点源污染总氮、总磷负荷量分别为2 822.485、471.123 t/a,且二者空间分布较一致;2)总氮负荷量的贡献率大小顺序为:土地利用畜禽养殖农村人口,总磷的污染负荷贡献率大小为:畜禽养殖土地利用农村人口;3)选取水库2004-2013年水质监测数据计算营养盐输出负荷,与模型估算的输出负荷进行对比,得到模型模拟具有较高精度,系数选取合理可靠,可信度高,可在研究区范围内进行推广,能够为长春市水源地综合整治及水利规划提供了数据支撑及科学依据。     

1978-2017年中国农业污染物影子价格及污染成本测算

农业污染物影子价格及污染成本估算是制定农业污染减排政策的基础性工作。该研究以1978-2017年中国农业部门的省级面板数据为研究单元,利用二次型方向性距离函数和收益函数的对偶关系估算了农业污染物的影子价格,并测算了农业生产的污染成本。研究发现:1978-2017年,中国农业污染物总氮(TN)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)的影子价格总体呈下降趋势,分别下降了26.8%、35.9%、59.7%,并大致经历了自由发展、改革推动、市场调控与政策激励4个阶段。由于受自然资源条件与社会经济条件的影响,农业污染物的影子价格存在明显的区域差异,表现为东北地区TN的影子价格最低,西南地区TN和TP的影子价格最高而COD的影子价格最低,华东地区TP的影子价格最低而COD的影子价格最高。中国农业生产年均污染成本为760.6亿元,占全国年均农业总产值的10.8%,尤其是宁夏、贵州、河北、山东的污染成本占各省年均农业总产值的比例高于14%,表明农业污染成本巨大。中国农业污染物影子价格的长期演变趋势及其污染成本分析表明,农业政策的制定应避免掉入"逐利政策"陷阱,并积极转变农业生产方式与探索农业管理新模式。     

集成定量方法用于同时监控密集型农业区域土壤侵蚀和非点源污染状况的研究

In China, some areas with intensive agricultural use are facing serious environmental problems caused by non-point source pollution（NPSP） as a consequence of soil erosion（SE）. Until now, simultaneous monitoring of NPSP and SE is difficult due to the intertwined effects of crop type, topography and management in these areas. In this study, we developed a new integrated method to simultaneously monitor SE and NPSP in an intensive agricultural area（about 6 000 km2） of Nanjing in eastern China, based on meteorological data,a geographic information system database and soil and water samples, and identified the main factors contributing to NPSP and SE by calculating the NPSP and SE loads in different sub-areas. The levels of soil total nitrogen（TN）, total phosphorus（TP）, available nitrogen（AN） and available phosphorus（AP） could be used to assess and predict the extent of NPSP and SE status in the study area.The most SE and NPSP loads occurred between April to August. The most seriously affected area in terms of SE and NPSP was the Jiangning District, implying that the effective management of SE and NPSP in this area should be considered as a priority. The sub-regions with higher vegetation coverage contributed to less SE and NPSP, confirming the conclusions of previous studies, namely that vegetation is an effective factor controlling SE and NPSP. Our quantitative method has both high precision and reliability for the simultaneous monitoring of SE and NPSP occurring in intensive agricultural areas.