1 引言(Introduction)

我国畜禽养殖业的高速发展, 导致大量的畜禽粪便的产生, 由此带来的环境问题也愈发严峻.2010年全国畜禽粪便排放总量为19亿t, 形成污染的畜禽粪便为2.27亿t, 随着劳动力机会成本的提高及种养分离现象的加剧, 未来中国的畜禽粪便将继续快速增加(仇焕广等, 2013), Fischer等(2006) 预测2020年我国畜禽粪便排放量将会比2007年增加37%.

目前, 畜禽养殖引起的环境污染问题日益显现, 已经成为制约中国农业可持续发展的严峻挑战(周力, 2011; Zheng et al., 2014;潘丹等, 2015).因此, 畜禽粪便对环境的污染风险受到了越来越多的政府和学者关注, 如欧盟规定最大畜禽养殖密度为2.0 AU·hm^-2(Schröder et al., 2003), 粪肥氮、磷最大施用量分别为170 kg·hm^-2和35 kg·hm^-2(Henkens et al., 2001; Oenema et al., 2004).许多学者也对此开展相关研究, 但研究方法和结果各有不同, 如Saam等(2005) 利用畜禽养殖密度研究获得耕地养分的盈余风险为1.85 AU·hm^-1；王方浩等(2006) 采用耕地畜禽粪便氮或磷负荷获得2003年中国畜禽粪便对于耕地土壤的污染风险分别为107 kg·hm^-2(氮)和29 kg·hm^-2(磷)；阎波杰等(2010) 对大兴区2005年农用地畜禽粪便污染风险的研究结果为214.02 kg·hm^-2(氮)；刘忠等(2010) 以单位耕地面积猪粪当量负荷为指标对中国畜禽粪便区域环境风险进行了评价；易秀等(2015) 采用耕地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值研究了陕西省各地(市)的畜禽粪便负荷量估算及环境承受程度风险评价, 结果表明警报值由2008年的最小值0.36增加到2010年的0.60.此外, 冯爱萍等(2015) 采用畜禽养殖密度、粪便全氮(TN)、全磷(TP)耕地负荷中的最小值从县及流域尺度评价了东北三省畜禽养殖的环境风险.

综上所述, 现有的研究多采用不同的环境污染风险评价方法对省、市、县、乡镇等行政尺度及流域尺度的农用地畜禽粪便环境污染开展研究, 但由于各评价方法各有所侧重, 导致农用地畜禽粪便环境污染风险评价的结果之间存在较大的差异, 而且, 目前国内外尚缺乏统一的农用地畜禽粪便环境污染风险评价方法, 因此, 如何更科学地评价农用地畜禽粪便环境污染风险成为当前农用地畜禽养殖研究中亟待解决的问题.本文基于福建省各县市区畜禽养殖统计数据, 融合目前主要的农用地畜禽粪便环境污染风险评价方法, 结合GIS空间分析技术, 试图从多指标融合的角度对福建省农用地畜禽粪便环境污染风险进行评价研究, 以期为农业非点源污染防治、养殖业产业布局规划等提供科学依据.

2 数据和方法(Datas and methods)

本研究中以县市区为单位的福建省畜禽养殖统计数据、农作物实际播种面积等相关统计数据主要来源于2010年《福建经济与社会统计年鉴》, 涉及畜禽养殖种类包括牛(役用牛、奶牛和肉牛)、猪、羊、禽和兔, 其中, 奶牛、肉牛、役用牛和羊, 取年末存栏量；猪、禽和兔, 取出栏量；畜禽种类的饲养周期、畜禽粪尿产排污系数及其养分含量(见表 1)参考了国家环保总局推荐的参数及朱建春的文献(国家环境保护总局自然生态保护司, 2002; 朱建春等, 2014).表 1中的畜禽单元换算系数来源于Kellogg等和孟岑等的文献, 通过将畜禽数量换算成国际通用的标准畜禽单元来表示, 1个畜禽单元等于454 kg畜禽活体重量, 即1个畜禽单元等于1头役用牛、1.14头肉牛、0.74头奶牛、9.09头猪、6.98头羊和250只禽(Kellogg et al., 2000;孟岑等, 2013), 由于文献中未列出兔的参数, 因此本研究假定兔子等于3 kg活体重量并以此为依据计算了兔的单元畜禽系数为151.30.以畜禽粪便氮(磷)含量系数除以粪尿产排污系数来计算表 1中不同畜禽粪便的猪粪当量(氮或磷)系数.此外, 由于国内有些区域复种指标较高, 为更准确的估算农用地畜禽粪便环境污染风险评价, 本文采用农作物实际播种面积代替农用地面积.

基于福建省行政区划图, 利用ArcGIS9.3软件进行福建省县市区划图数字化, 并通过编辑、拼接、投影变换等处理与分析, 获得福建省县域行政区划数字图, 在此基础上, 将畜禽、农作物实际播种面积等统计数据输入属性表, 并与福建省各县市区进行空间关联, 实现福建省各县市区空间数据与畜禽等属性数据一体化.其中农用地畜禽粪便环境污染风险评价及评价结果的可视化表达等都采用GIS空间分析技术及ArcGIS9.3软件.

本研究涉及的主要计算方法如下：

①农用地畜禽养殖密度, 用单位农用地面积的畜禽单元数量表示.畜禽单元数量则根据不同畜禽种类数量与其畜禽单元换算系数的比值来确定, 具体计算公式(Kellogg et al., 2000;李帷等, 2007)如下：

(1)

式中：N_密度为农用地畜禽养殖密度(AU·hm^-2)；A_i为某畜禽种类养殖数量(头·只^-1)；x_i为单元畜禽系数；n 为畜禽种类数量；S为农用地面积(hm²).

②农用地畜禽粪便氮(磷)负荷, 指单位农用地面积的畜禽粪便氮(磷)负荷量.不同畜禽粪便中氮(磷)含量存在差异, 因此, 按照畜禽粪便氮(磷)含量系数将不同畜禽粪便种类统一换算成畜禽粪便氮(磷), 具体计算公式(阎波杰等, 2010)如下：

(2)

式中：F_{氮(磷)负荷}为农用地畜禽粪便氮(磷)负荷(kg·hm^-2)；A_i为某畜禽种类养殖数量(头·只^-1)；D_i为饲养周期(d)；k_i为粪尿产排污系数(kg·d^-1)；f_i为畜禽粪便氮(磷)含量系数(g·d^-1)；S为农用地面积(hm²)；n 为畜禽种类数量.

③农用地畜禽粪便猪粪当量负荷, 指单位农用地面积的畜禽粪便猪粪当量.由于畜禽粪便种类不同、肥效养分和农用地消纳量的差异, 即使数量相同, 畜禽粪便产生的实际效果也不同, 如果直接进行叠加统计, 会造成与实际效果产生误差(易秀等, 2015).因此, 根据各类畜禽粪便的不同含氮(磷)量, 统一换算成猪粪当量进行叠加统计, 其计算公式：

(3)

式中：F_{猪粪当量负荷}为畜禽粪便猪粪当量负荷(t·hm^-2)；A_i为某畜禽种类养殖数量(头·只^-1)；D_i为饲养周期(d)；k_i为粪尿产排污系数(kg·d^-1)；l_i为畜禽粪便猪粪当量氮(磷)换算系数, 无量纲；S为农用地面积(hm²)；n 为畜禽种类数量.

④农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值, 以上海市农业科学研究院提出的农用地畜禽粪便猪粪当量负荷与农田有机肥理论最大适宜施肥量的比值(沈根祥和汪雅谷, 1994;孟岑等, 2013)为依据进行计算, 其中, 以猪粪当量计的有机肥最大适宜施用量, 其值根据国家环境保护总局自然生态保护司推荐值确定为30 t·hm^-2(国家环境保护总局自然生态保护司, 2002).具体计算公式见式(4) (张玉珍等, 2003)：

(4)

式中, r为农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值, 无量纲；F_{猪粪当量负荷}为畜禽粪便猪粪当量负荷(t·hm^-2)；F_{最大适宜施用量}为以猪粪当量计的有机肥最大适宜施用量(t·hm^-2).

区域农用地畜禽粪便环境污染风险是依据区域内畜禽粪便对环境污染风险的相对大小来进行分区的, 并以定量指标为主, 但当前研究中不同的指标各有所侧重, 而采用综合评价法能更好地体现不同指标的风险评价共性结果, 避免单一指标研究所带来的风险评价结果的片面性.本文拟选择多种定量指标, 结合GIS空间分析技术获得基于多指标融合的农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果.具体的研究方法和步骤主要包括：

①指标的选择以及各指标的限量值确定.综合考虑, 最终选择7种国内外普遍采用的指标：畜禽养殖密度、农用地畜禽粪便氮负荷、农用地畜禽粪便磷负荷、农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮)、农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(磷)、农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(氮)及农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(磷).由于国内未制定统一的指标限量值, 因此, 本文各指标的限量值主要来源于国内外相关文献, 其中畜禽养殖密度的限量值参照欧盟规定及部分国内学者文献资料确定为2 AU·hm^-2(Schröder et al., 2003; 冯爱萍等, 2015), 农用地畜禽粪便氮(磷)负荷的限量值参照欧盟标准分别确定为170(35) kg·hm^-2(Henkens et al., 2001; Oenema et al., 2004), 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮或磷)的限量值依据国家环境保护总局自然生态保护司推荐值确定为30 t·hm^-2(国家环境保护总局自然生态保护司, 2002), 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(氮或磷)的限量值依据上海市农业科学研究院提出的畜禽粪便负荷警报值分级标准确定为0.4(张玉珍等, 2003;孟岑等, 2013), 具体结果见表 2.

②指标规范化处理.由于各指标有不同的量纲且数量级不同, 为了保证能得到正确的评价结果, 需要对原始指标进行初始化处理, 即无量纲化处理, 本文采用极差标准化方法对不同指标的福建省县市区的农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果数列进行无量纲化处理, 由于各指标的风险评价值都是逆向指标, 即各风险评价值越小越好, 因此可采用如下计算方法(姚文捷等, 2014)：

(5)

式中, C_mⁱ为无量纲化处理后的风险评价值, 其值区间为[0, 1]；f_max=max_i{f_mⁱ}为某指标下福建省县市区的农用地畜禽粪便环境污染风险评价最大值；f_min=min_i {f_mⁱ}为某指标下福建省县市区的农用地畜禽粪便环境污染风险评价最小值；f_mⁱ为某指标下的第i个福建省县市区的农用地畜禽粪便环境污染风险评价值；i为福建省县市区个数, 取值为1, 2, …67；m为指标值个数, 取值为1, 2, …7.

③指标权重确定.权重确定的方法主要有主观赋权法和客观赋权法, 主观赋权法是依据专家经验进行主观判断, 能较好地考虑了决策者的偏好, 被广泛应用于各种领域, 但该方法存在客观性差的缺点, 而客观赋权法能从原始数据出发, 从样本中提取信息, 能得到更客观准确的权重系数且更能反映众多指标真实的重要程度(周玲玲等, 2014).典型的客观赋权法有变异系数法、熵值法等(李强等, 2007).其中, 变异系数法能够直接利用各项指标所包含的信息, 根据各指标间的变异程度计算得到指标权重, 能较为客观地反映指标的相对重要程度, 避免专家赋权重的偏好性, 削弱极值指标对结果的影响(赵微等, 2013;周玲玲等, 2014).因此, 本文利用变异系数法来确定各指标值的权重, 具体的计算方法(姚文捷等, 2014)：

(6)

(7)

式中, Q_m为C_mⁱ的变异系数, 其中, 指标值的变异系数越大, 其所能提供的信息量越丰富, 该指标在综合评价中起到的作用就越大, 相应的权重也就越大；B_m为C_mⁱ的标准差；C_mⁱ_分别为C_mⁱ的均值, m为指标值个数, 取值为1, 2, …7；W_m为第m个指标的权重.

④综合评价结果计算.采用指数加和模型计算基于多指标融合的农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果, 具体的计算方法如下：

(8)

式中, Z_i为农用地畜禽粪便环境污染风险综合评价值；W_m为第m个指标的权重；C_mⁱ为无量纲化处理后的风险评价值；m为指标值个数, 取值为1, 2, …7；i为福建省县市区个数, 取值为1, 2, …67.

3 结果与分析(Results and analysis)

基于畜禽养殖统计数据、农用地实际播种面积等相关统计数据, 利用多种农用地畜禽粪便环境污染风险评价方法, 结合GIS空间分析方法, 对2009年福建省农用地畜禽粪便环境污染风险进行评价, 并获得7种农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果, 见图 1.从区域分布和统计结果(表 2)看, 不同评价方法的结果区域分布普遍不均匀、分布范围大小存在一定的差异, 且不同评价方法的结果超限量值的县市区数量差异较大.以超限量值的县市区空间范围和数量来看, 范围最广和数量最多的是农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(磷), 包括龙岩市长汀县、三明市沙县、漳州市长泰县等县市区, 共有26个县市区, 占总县市区的38.81%, 警报值最大值和最小值分别为南平市光泽县的11.177和宁德市拓荣县的0.058；其次是采用畜禽养殖密度为评价指标的结果, 超限量值的县市区包括龙岩市连城县、泉州市南安市、漳州市长泰县等县市区, 共有20个县市区, 占总县市区的29.85%, 畜禽养殖密度的最大值和最小值分别为漳州市市辖区的13.470 AU·hm^-2和宁德市拓荣县的0.400 AU·hm^-2；最小的是采用农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮)为评价指标的结果, 超限量值的县市区只有南平市光泽县, 仅占总县市区的1.49%, 最大值和最小值分别为南平市光泽县的88.265 t·hm^-2和宁德市拓荣县的0.614 t·hm^-2.另外, 农用地畜禽粪便磷负荷和农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(氮)的评价结果, 其区域分布范围及具体的县市区都一致.

7种风险评价方法中, 宁德市拓荣县始终是风险最小的县市区, 主要是该县畜禽数量在所有县市区排名倒数第二, 按畜禽单元计算只有6645.870 AU, 而其农作物的播种面积却有16620 hm².除了畜禽养殖密度, 其风险最大值所在的县市区为漳州市市辖区, 其余6种评价方法中风险最大值所在的县市区都为南平市光泽县.其中, 漳州市市辖区的畜禽养殖数量按畜禽单元计算达94832.266 AU, 而其农作物的播种面积只有7040 hm², 在所有县市区排名倒数第三.而南平市光泽县的农作物的播种面积虽有23740 hm², 但其畜禽养殖数量按畜禽单元计算却有284393.671 AU.

通过上述结果的分析, 可以发现不同风险评价方法结果无论在区域范围分布还是具体的统计结果都存在不同程度的差异.因此, 为消除单一指标所带来的片面性, 本文融合目前主要的7种风险评价指标对农用地畜禽粪便环境污染风险进行评价研究.首先, 利用公式(5) 对各指标进行无量纲化处理, 使不同评价指标下的福建省县市区农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果值都在[0, 1]内；其次, 利用公式(6) 和(7) 获得各指标的权重, 具体结果见表 2.

最后, 利用公式(8) 计算获得福建省农用地畜禽粪便环境污染风险综合评价结果.基于7种评价指标的限量值, 计算获得各评价指标限量值无量纲化处理后的风险评价结果值：畜禽养殖密度为0.878, 农用地畜禽粪便氮负荷为0.748, 农用地畜禽粪便磷负荷为0.891, 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮)为0.665, 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(磷)为0.915, 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(氮)为0.870, 农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(磷)为0.969.在此基础上, 以7种限量值的无量纲化处理后的风险评价结果值与各自对应的权重相乘结果之和, 获得综合评价限量值为0.844, 并以此为依据将福建省农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果进行超限量值和低于限量值的等级划分, 结果见图 1.

从图 1可见, 多指标融合的风险评价结果中超限量值区域分布包括南平市光泽县、南平市市辖区、龙岩市市辖区、福州市市辖区、漳州市市辖区及厦门市市辖区.其范围包括了7种指标风险评价结果中都包括的南平市光泽县, 6种指标风险评价结果中都包括的龙岩市市辖区, 5种指标风险评价结果中都包括的福州市市辖区, 4种指标风险评价结果中都包括的漳州市市辖区及3种指标风险评价结果中都包括的厦门市市辖区.从具体的统计结果分析, 多指标融合的风险评价结果中超限量值所在县市区共有6个, 占总县市区的8.96%, 风险评价最大值和最小值分别为南平市光泽县和宁德市拓荣县.其中, 最小值所在县市区与7种风险评价方法结果一致, 最大值所在县市区与6种风险评价方法结果一致.

综上可见, 融合多种指标的农用地畜禽粪便环境污染风险评价的结果基本反映了7种风险评价方法中的共性问题, 能避免不同指标研究所带来的风险评价结果的片面性, 尤其是能避免单一指标所呈现超限量值的县市区分布范围过大或过小问题.如, 采用农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮)为指标进行评价时只有1个县市区超限量值, 而采用畜禽养殖密度指标和农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(磷)指标进行评价时有分别多达20、26个县市区超限量值.

4 结论(Conclusions)

1) 7种风险评价方法的结果在超限量值的县市区分布范围和数量都存在较大的差异.其中以农用地畜禽粪便猪粪当量负荷警报值(磷)为指标进行评价时, 超限量值的县市区空间范围最广、数量最多, 共有26个县市区, 占总县市区的38.81%；其次是以畜禽养殖密度为指标的评价结果, 超限量值的共有20个县市区, 占总县市区的29.85%；最少的是以农用地畜禽粪便猪粪当量负荷(氮)为指标的评价结果, 只有1个县市区超限量值, 仅占总县市区的1.49%.宁德市拓荣县是7种风险评价方法中风险最小的县市区, 南平市光泽县是6种风险评价方法中风险最大的县市区, 漳州市市辖区是1种风险评价方法中风险最大的县市区.

2) 对多个指标进行融合, 并对福建省农用地畜禽粪便环境污染风险进行评价, 其结果显示, 共有6个县市区超过了综合评价限量值, 占总县市区的8.96%, 区域分布包括南平市光泽县、南平市市辖区、龙岩市市辖区、福州市市辖区、漳州市市辖区及厦门市市辖区, 其中, 风险评价最大值和最小值所在县市区分别为南平市光泽县和宁德市拓荣县.该方法基本反映了7种风险评价方法中的共性问题, 能避免不同指标研究所带来的农用地畜禽粪便环境污染风险结果差异性和片面性, 尤其是能避免单一指标所呈现超限量值的县市区分布范围过大或过小问题.

3) 本文虽然考虑了7种目前主要的农用地畜禽粪便环境污染风险评价方法, 但受限于精细尺度上畜禽养殖统计数据缺乏等因素影响以及未考虑等标污染负荷指标法等风险评价方法, 需要在今后研究中进一步完善.另外, 为获得更准确的农用地畜禽粪便环境污染风险评价结果, 下一步需要重点研究以乡镇、村甚至格网尺度或多时间序列尺度进行农用地畜禽粪便环境污染风险评价.