非点源污染是攻坚水污染控制与治理难题的突破口，其负荷的“源”主要有种养殖业、农村生活污水和垃圾等.蔡金洲等(2012)解析湖北三峡库区农业非点源污染时指出主要污染物是TN、TP，种植业是最主要的污染源，等标负荷比占56.08%；朱俊等(2006)研究库区干流污染负荷时发现农业施肥是干流水体主要污染负荷来源的一种，贡献率达26.3%.种植业对库区水环境的影响较大，解析种植业产生的污染负荷及其空间分布特征对防控非点源污染有重要意义.

现阶段，我国农业旨在形成“资源节约型”、“环境友好型”的“两型”发展模式.对此，现有文献主要集中于：土地利用结构调整(向粮、经、饲多元结构转型)与耕地利用方式变化(向经济收入更高的园地方向转向)(郝仕龙等，2007)；从栽培、良种、政策等多因素综合考虑种植结构变化、种植结构优化及经济作物播面增加(高强等，2012)；粮食作物占比减少，经济作物成为化肥消费主体(张卫峰等，2008)；农业正向“精准农业”发展(Bora et al.,2012).转型期，种植业是产生非点源污染负荷的敏感点，对其研究有助于水污染控制与治理.

耕、园地受人为扰动更强烈，即便发生利用方式的变化，农田依然是非点源污染负荷中N、P的主要来源(龙天渝等，2008).确定种植业非点源污染负荷及其空间分布特征，明确种植业非点源污染物的影响因子及其作用强弱，有助于防控和治理因种植业导致的非点源污染.

核算非点源污染负荷的方法较多，主要有数学模型(Arnold and Fohrer，2005； Singh et al.,2005；郝芳华等，2006；汪朝辉等，2010)、平均浓度(李怀恩，2000)、水质水量相关(洪小康和李怀恩，2000)、单元调查(赖斯芸等，2004)、清单分析(陈敏鹏等，2006)等.其中，输出系数法因所需资料少、实施起来容易，对其修正并加以推广应用更为普遍(龙天渝等，2008；刘瑞民等，2008；柯珉等，2014).但是，对种植业而言，除去基质的影响和不考虑小尺度区域间入河系数的差异性，其产生的非点源污染负荷主要取决于化肥施用强度(陈玉成等，2008).

使用参与式农村评估方法抽样调查不同区域种植业投入情况，核算肥料施用强度；使用输出系数法，根据种植业化肥投入的入河系数确定非点源污染负荷及其空间分布；此基础上，采用逐步回归方法确定TN、TP及负荷总量的影响因子和作用强度.以期估算结果有助于服务整个三峡库区非点源污染负荷的解析，并为防控种植业非点源污染负荷对策的制定提供科学依据.

三峡库区(重庆段)包括江津、长寿、万州、巫山等15区(县)及主城区(图 1).气候属亚热带湿润季风气候区，立体气候显著.自2003年蓄水后，水域面积扩大，水流减缓，回水效益显著，受季节性高水位与低水位交替作用影响，水环境十分敏感.1992年开始移民以来，农业生产格局转变迅速，人口逐步集聚；主体性工程建设促使有限的耕地资源大幅减少，人地关系紧张，且人与自然环境间的矛盾更加尖锐；在以丘陵、山地为主的地貌格局下，地块破碎，土地结构复杂，不同土地利用方式间利用镶嵌频繁，土地利用效率参差不齐.库区(重庆段)的种植业结构在向收益更高的瓜果、蔬菜、花卉等转换.但是，不同的是库区(重庆段)的这一转换并未改变传统“粮猪型”种植业发展的根本，玉米、红薯、土豆等仍占据每年播面的主体地位.而且，伴随大量农村青壮年劳动力的非农化，水改旱后用于玉米、红薯等种植的面积扩张迅速(图 2).

图 1(Fig.1)

图 1 研究区位置和调查点分布 Fig.1 Location of the study site and distribution of the survey area

图 2(Fig.2)

图 2 研究区种植业结构和分布情况 Fig.2 Structure of crop farming and its spatial distribution

库区(重庆段)2012年土地利用数据来源于重庆市国土资源和房屋管理局，重庆市及各区(县)统计年鉴来源于重庆市及各区(县)统计局.统计数据用以核算不同区(县)单位面积劳动力投入及农产品产值等，用于查明影响库区(重庆段)种植业污染负荷大小的因素有哪些？

基于典型性与普遍性共存的原则，使用参与式农村评估方法获取农户访谈数据.典型性指所抽样农户在种植农作物类型、养殖方式、生活方式等方面在抽样区具有较强的代表性，而普遍性则指所抽样乡(镇)及村落基本覆盖整个研究区，并兼顾不同区域的经济发展水平、距离中心城镇的距离等.具体样点选择时采取分层抽样与随机抽样相结合(王劲峰等，2010)，分层抽样从宏观层面控制调查样点覆盖研究区各典型地貌类型、农户类型、种植结构等，随机性则指调研过程中根据交通的可达性、交流的顺畅性、数据记录的真实性等综合衡量以最终确定访谈农户.

库区(重庆段)的面积较大、地形起伏状况的空间异质性较强、不同区域的种植结构、经济发展水平、农户对种植业的依赖程度等均有很大的不同，而且，在山区，交通的可达性在很大程度上决定访谈工作是否能够到达预定目的地进行访谈，再加上留守在农村的劳动力多以老人、妇女为主，语言交流(口音、听力、是否了解情况等)也是访谈遇到的较大问题，另外，即便路况较好、交流顺畅，由于本次所调查的内容并不能给农户带来直接的增收或解决现实的问题，部分受访农户跟风和随意应付现象时有发生，为此，本次对受访农户进行了筛选.基于这一考虑和分析，本次抽样访谈充分考虑了数据的空间差异性，很好地兼顾了典型性(代表性)与普遍性.

作者及所在课题组其他成员于2013年6—10月连续25 d按区(县)抽样访谈，各区(县)按抽样原则抽取两个乡(镇)及每个乡(镇)选择两个村，共23个乡(镇)46个村，调查问卷758份，经汇总核查，有效问卷752份(表 1).访谈内容包括农户家庭构成、主要农作物种植类型、各类农作物种植面积、各类农作物施肥情况(种类、用量)、经营方式等.

表 1(Table 1)

表 1 研究区调查点基本概况与各调查点问卷数量 Table 1 Basic situation of the survey area and their corresponding questionnaire number in the study site

表 1 研究区调查点基本概况与各调查点问卷数量 Table 1 Basic situation of the survey area and their corresponding questionnaire number in the study site 调研 区域 区(县) 名称 距区(县)中心点 距乡(镇)中心点 问卷数/份 较近乡(镇) 较远乡(镇) 较近村 较远村 注：距中心点较近、较远不仅指空间位置，亦指区域内部经济发展横向比较结果(较近指经济发展相对较好；较远指经济发展相对较差). 沿江平谷 主城 西永镇、两路镇 安澜镇、歇马镇 天马村、中柱村、中建村 院子村 75 浅丘区 长寿 邻封镇 渡舟镇 邻丰村 宝丰村、三好村 46 丰都 兴义镇 社坛镇 泥巴溪村、文汇村、杨柳寺村 双桂场村、马大塘村 120 万州 新田镇 太安镇、龙沙镇 岩口村、五溪村、河堰村 黄金村、天峰村、高家村 121 典型山区 武隆 巴马镇 江口镇 铁佛村、黄草村、东升村 杨柳村、盐场村 49 石柱 西沱镇 悦来镇 南坪村、悦来村、东木村 黄桷岩村、寺院村、水桥村 121 云阳 高阳镇 堰坪镇 建全村、堰坪村 青树村、乐宫村 62 巫溪 文峰镇 徐家镇 银峰村、大宝村、高洪村 长沙村、龙店村 48 奉节 康乐镇 新民镇 观音庵村、石龙村 长棚村、木耳村 65 巫山 庙宇镇 铜鼓镇 水库村、水磨村、长梁村 关国村 51

用ARCGIS、EXCEL、SPSS等对访谈问卷进行整理、统计与分析，主要有核算化肥施用强度(F)、单位面积污染负荷(PL)、农作物类型指数(CTI)等指标，具体核算标准如下.

①化肥施用强度.用年化肥施用折纯量除以化肥实际施用的耕种面积，计算公式为：F=F_u/A_f，式中F_u为年化肥施用折纯量，A_f实际耕种面积.核算种植业化肥施用年折纯量F_u指标为(TN与TP)，TN折纯量按氮的有效成分N和TP折纯量按磷的有效成分P₂O₅折算.

②单位面积污染负荷.用入河系数和化肥施用强度的乘积来表示，计算公式为：PL=λ · F，式中，PL为单位面积污染负荷，λ为入河系数，F化肥施用强度.核算种植业污染负荷(PL)的指标有氮肥PL_TN、磷肥PL_TP、总污染负荷量(PL_ZL=PL_TN+PL_TP).值得说明的是，对于化肥有效成分TN、TP的入河系数，其值的大小受污染源与受纳水体间的距离、地形条件、气候条件等因子影响，尤其是离水体近的污染源入河系数大，远的污染源其负荷在流经过程中大量被持留或消纳，从而导致N和P的入河系数不同.但是，文中主要讨论种植业污染负荷的空间分布，没有讨论它与距离间的关系，以及不同元素的入河系数，故在文中并未做出进一步的研究，而是直接使用由重庆市和湖北省农业环境监测站调查研究后得到的结果，分别取λ_TN=0.1007，λ_TP=0.0599(陈玉成等，2008).在未来的研究中，为进一步精确解析整个三峡库区的面源污染负荷总量，将开展以小流域为单元的污染源离水体的距离与入河系数间关系的研究，建立入河系数变化函数.

③农作物类型指数.用各种作物类型综合得分和与各种类型面积比的乘积来表示，计算公式为：，式中CTI为作物类型指数，i为作物类型，C_i为第i种作物类型综合得分(表 2)，AR_i为第i种作物类型面积比.不同农作物综合得分C_i根据库区(重庆段)主要农作物单位面积施肥量(N、P折纯)换算(钟建兵等，2014)，计算公式为：，式中，C_i为第i种作物类型的综合得分，F_i为第i种作物类型单位面积施肥量(N、P折纯).

玉米用肥综合得分最大，一方面玉米在生产过程中本身用肥量就很大，既有底肥也有追肥，N、P总折纯量达593.25 kg · hm^-2，另一方面玉米的用肥结构较均匀，尿素、复合肥、磷肥、碳铵等在单位面积上的投入差异较小，而蔬菜、土豆则以复合肥、尿素为主(钟建兵等，2014).

表 2(Table 2)

表 2 研究区不同农作物用肥综合得分 Table 2 Fertilizer inputs score of different crops in the study site

表 2 研究区不同农作物用肥综合得分 Table 2 Fertilizer inputs score of different crops in the study site 作物类型 玉米 蔬菜 土豆 其他农作物 红苕 果木园林 水稻 注：其他农作物指山区经营不同种类的经济作物，如调研中云阳堰坪镇的茴香、巫溪徐家镇的桔梗等就归为其他农作物. 综合得分 25 22 15 12 10 8 8

④承包面积与实际耕种面积间换算.在20世纪80年代初分田到户时，农户所得到的承包地在面积上常常小于实际耕种面积.本次访谈中农户仅对承包地面积较为清楚，而对对应的实际耕种面积则不甚了解，这样，在计算上述各种指标时，如不将承包地面积换算为实际耕种面积，就会使得各指标的计算值较实际值偏大.为此，本文通过对现有文献的阅读，综合不同地形条件下承包地面积与实际耕种面积间的换算结果，对比库区(重庆段)与文献中所描述区域的地形差异后，认为承包面积与实际耕种面积间换算取表 3中湖北、贵州、江西的均值1.5096为宜.

表 3(Table 3)

表 3 承包面积与实际耕种面积间换算 Table 3 Conversion between contracting farml and area and actually cultivating farml and area

表 3 承包面积与实际耕种面积间换算 Table 3 Conversion between contracting farml and area and actually cultivating farml and area 位置 地貌特征 换算类型 换算系数 文献 位置 地貌特征 换算量(亩) 文献 湖北洪湖 以平原为主 稻田 1.507 汪权方等，2008 湖北潜江 以平原为主 1.51.32 廖洪乐，2005 贵州六盘水 以山地、 灌溉水田、菜地 1 柯刚和朱道林，2004 江西吉安 以山地、丘陵为主 10.75 廖洪乐，2005 丘陵为主 望天田、上等旱地 2~3 一般旱地(≥15°) 3~10

⑤污染负荷影响因子识别.依据适度规模经营和投入产出理论，在丘陵山区，破碎、分散的耕地流转后很大程度上提高了耕地的利用率和产出率，常常被用作收益更高的果木园林，常规化肥施用量较少，从而有助于降低种植业的污染负荷；根据要素投入理论，单位面积劳动力投入越多，化肥的投入也就越多、越均匀，这样对种植业污染负荷也有一定程度的增加；基于效益最大化理论，单位耕地面积产值是农户经营耕地的最终目标，在一定的种植结构下，产值越高，农户投入化肥的积极性也就越大，反过来，在未达到报酬递减的拐点时，化肥投入的增加有助于增加单位耕地面积的产值，从而导致种植业污染负荷的增加；类似于单位面积劳动力投入，务农人员的比例越多，化肥投入量就越大，种植业的污染负荷就会上升；鉴于要素整合理论，在农村青壮年劳动力大量非农化的情况下，户均耕地面积越多，单位面积投入的化肥越少，但投入往往较为集中于离家较近且耕作便捷的耕地分布区，致使种植业的污染负荷在总量上减少，在空间布局上成相对集中趋势；依据作物生长过程中对养分元素需求的差别化理论，农作物类型指数反映作物种植类型，而不同的农作物需要的化肥投入数量、品种等均有很大不同，从而影响污染负荷.

采用Stepwise回归法，拟合多元回归模型，量化影响因子的重要性次序和作用方向.

库区(重庆段)种植业化肥施用量高于全国平均水平.经农户调查核算，库区(重庆段)种植业单位面积化肥施用折纯量为TN 23.25 t · km^-2、TP 20.34 t · km^-2，高于全国平均水平33.53 t · km^-2(张锋，2011).这与库区(重庆段)农户传统的作物种植结构固化有很大关系，且也与本次调查所强调的农业转型有关.传统的“粮猪型”农业仍然是农户家庭种植业的主要生产模式，即大量的种植玉米并套种红薯用于生猪养殖.加之，伴随农村青壮年劳动力的非农化，农户家庭的作物种植也向更为省工的结构转变，这样，大量水田转变为旱地用于玉米种植.而且，在农业发展转型中，为满足城镇居民消费需求，蔬菜种植成为农户的现实偏好.其结果导致，玉米、蔬菜的作物用肥综合得分显著高于其他作物，进而得出库区(重庆段)种植业化肥使用量较高.

按照一定的N、P入河系数(陈玉成等，2008)，核算出库区(重庆段)种植业污染负荷总量较高，达3.54 t · km^-2，其中TN为2.33 t · km^-2，TP为1.21 t · km^-2.这一数值高于陈玉成等(2008)使用农业统计年鉴数据计算出来的重庆市种植业污染的国土等标排放系数2.11 t · km^-2.而且，与长江上游地区耕地的输出系数(TN 2.90 t · km^-2、TP 0.09 t · km^-2)相比较，库区(重庆段)种植业污染负荷总量和TP亦较高，TN则偏低(刘瑞民等，2008).数据基础不同是造成文中研究结果与现有发现存在较大差异的主要原因，文中核算单位面积种植业污染负荷时，耕地面积以实际耕种面积(农户提供的数据指耕作时净面积)为基数，化肥施用量也是农户或业主根据实际生产记录下来的，这样，在库区(重庆段)的实际耕地种植面积低于统计数据(耕地撂荒普遍存在(邵景安等，2014))、单位面积化肥施用量高于统计数据的情况下，计算出的种植业污染负荷定会较高.

库区(重庆段)种植业污染负荷总体展现出较大的空间差异.种植业污染负荷总量在空间上表现为五级阶梯式态势(图 3)：①典型高污染负荷区，主要集中于库尾的主城，负荷量10.17 t · km^-2；②污染负荷次级积聚区，以长寿为代表，负荷量4.60 t · km^-2；③中度污染负荷区，以巫山、万州、丰都和武隆为代表，负荷量3.2~3.9 t · km^-2；④轻度污染负荷区，以巫溪、石柱和云阳为代表，负荷量2.4~2.9 t · km^-2；⑤污染负荷最低区，以奉节最为突出，负荷量1.57 t · km^-2.

除巫山和丰都外，库区(重庆段)种植业TN、TP污染负荷与污染负荷总量基本保持同步变动趋势.TN、TP污染负荷最高的依然是处于库尾的主城，分别为6.35 t · km^-2和3.82 t · km^-2，而巫山和丰都的这一数值分别为(3.40 t · km^-2和0.48 t · km^-2)和(2.27 t · km^-2和1.40 t · km^-2).

图 3(Fig.3)

图 3 研究区种植业施肥产生的污染负荷空间分布特征(单位：t · km-2) Fig.3 distribution characteristics of pollution load produced by crop farming in the study site

表 4(Table 4)

表 4 研究区种植业污染负荷影响因子指标 Table 4 Impact factors of pollution load of crop farming in the study site

表 4 研究区种植业污染负荷影响因子指标 Table 4 Impact factors of pollution load of crop farming in the study site 影响因子 含义 耕地流转率(X1) 流转耕地占实际耕种耕地的比率：发生流转耕地面积/实际种植面积. 单位面积劳动力投入(X2) 单位耕地面积上投入的劳动力数量：农业生产投入的劳动力总和/耕地面积总和. 单位耕地面积产值(X3) 单位耕地面积产出农产品的经济价值：农业总产值/耕地总面积. 务农人员比例(X4) 务农人数占家庭总人数的比例：务农人员总数/人员总数. 户均耕种面积(X5) 平均每户耕种的耕地面积：实际耕种总面积/总户数. 农作物类型指数(X6) 反应区域间农作物类型种植结构特征

库区(重庆段)不同区(县)种植业污染负荷的距平分布展示(图 4)，主城、长寿、丰都、万州、巫山等地种植业污染负荷总量均超过库区(重庆段)的平均水平3.54 t · km^-2，石柱、武隆、云阳、巫溪、奉节等地则相反，而TN、TP污染负荷的距平与TN、TP污染负荷的空间分布一致.

分析发现，库区(重庆段)种植业污染负荷总量和TN、TP污染负荷的空间分布与作物种植结构、种植业的积聚有很大关系.库尾的主城是重庆高效集约农业的主要赋存区，作物种植以蔬菜生产为主，而长寿地处平行岭谷区，地势平缓，距主城相对较近，种植业的集约发展程度高于其他区(县)，且种植业的发展以蔬菜和玉米生产为主，单位面积化肥施用量较高.巫山、万州、丰都、武隆等地则因优质耕地的分布均相对集中，种植业结构以玉米、土豆、红薯为主，致使生产过程中对化肥的需求较高，特别是N肥.巫溪、石柱、云阳、奉节等地是库区(重庆段)的典型山区，地块破碎，以陡坡耕地为主，在大量农村青壮年劳动力非农化的背景下，种植业发展较为粗放，化肥施用大多分布于距家较近的地块，致使平均单位面积的化肥施用量较少.

图 4(Fig.4)

图 4 研究区不同区(县)种植业产生的污染负荷距平分布特征 Fig.4 Spatial distribution characteristics of anomalies of pollution load produced by crop farming in the study site

种植业距离区域中心点越近由化肥施用产生的污染负荷总量越高，且TN、TP污染负荷亦具有相似特征(区(县)中心点的TN除外)(表 5).考虑不同区(县)间的主体地貌特征，以及实际调查的驱车距离，将距离区域中心点15~35 km设为较近区(主城的较近区距离短些，山区的较近区相对较远)，将距离区域中心点25~85 km设为较远区.以区(县)为中心点，种植业污染负荷总量表现为较近区(3.60 t · km^-2)>较远区(3.49 t · km^-2)，且TP亦是较近区(1.31t · km^-2)>较远区(1.09 t · km^-2)，但TN却是较远区(2.40 t · km^-2)>较近区(2.29 t · km^-2)；以乡(镇)为中心点，种植业污染负荷总量较近区(4.11 t · km^-2)>较远区(2.80 t · km^-2)，且TN和TP亦是较近区>较远区.

表 5(Table 5)

表 5 研究区距离不同区域中心点TN、TP污染负荷的分布特征 Table 5 Spatial distribution characteristics of TN and TP in the different ranges from the research centers

表 5 研究区距离不同区域中心点TN、TP污染负荷的分布特征 Table 5 Spatial distribution characteristics of TN and TP in the different ranges from the research centers t · km-2 区域中心点距离 区(县)中心 乡(镇)中心 较近区 较远区 较近区 较远区 源负荷类型 TN TP TN TP TN TP TN TP 负荷量 2.29 1.31 2.40 1.09 2.67 1.44 1.89 0.91

乡(镇)中心点较近区与较远区化肥施用产生污染负荷的空间分布差异比区(县)中心点的更显著.距区(县)中心点较近区的乡(镇)较较远区的产生的污染负荷仅多0.11 t · km^-2，而距乡(镇)较近区的村比较远区的产生的污染负荷多达1.31 t · km^-2.这一结果表明在库区(重庆段)以乡(镇)为单元进行区(县)范围的种植业污染负荷总量的分析并未展现出较大的空间差异，而以村为水平进行乡(镇)尺度的种植业污染负荷总量的研究呈现出显著的空间异质性.进一步表明，使用参与式农村评估方法开展种植业污染负荷总量研究时，村级水平是最佳单元.而且，村级水平的农户行为(如种植结构、化肥投入、劳动力投入等)最能反映目前耕地资源的利用状况.

种植业高污染负荷区向区域中心点集中，种植业污染负荷具有“类点源”特征.分析发现，不管是区(县)中心点还是乡(镇)中心点的较近区的自然地理和社会经济条件均较较远区优越，如地形起伏、地块破碎、耕作便捷度、交通区位等，从而使得处于区域中心点较近区的耕地常被用于发展高效集约农业，作物种植也常朝着更有助于提高当地居民福祉的方向转变，致使较近区的单位面积耕地化肥投入量较多.换句话说，距离中心点较近区有更为适合居住和农业生产的土地，远中心点多为山地和坡耕地，不同的土地利用类型或土地利用方式是造成种植业污染负荷差异的主要原因.而且，伴随农村青壮年劳动力的非农化，劳动力老龄化、劳均耕地增加是必然趋势，在这种情况下，农户的耕作半径必将大大缩小，其结果仅距家较近的耕地才能被耕作，化肥的施用也主要集中于于此，这样，种植业的高污染负荷区向区域中心点集中，呈“类点源”特征.

表 6可看出，(农作物类型指数、单位耕地面积产值和务农人员比例)、(农作物类型指数)和(单位耕地面积产值)分别对库区(重庆段)种植业污染负荷总量、TN和TP的影响较为显著；其次是(耕地流转率)、(单位面积劳动力投入和务农人员比例)和(务农人员比例)的影响.而且，(农作物类型指数、单位耕地面积产值和务农人员比例)、(农作物类型指数、务农人员比例和单位面积劳动力投入)和(单位耕地面积产值和务农人员比例)分别对污染负荷总量、TN和TP产生正向作用，而耕地流转率对污染负荷总量的影响则相反.在库区(重庆段)的种植业生产中，农作物类型指数、单位耕地面积产值和务农人员比例对污染负荷产生较大影响.

农作物类型指数与种植业污染负荷量(污染负荷总量与TN)间呈显著的正相关关系.不同作物对化肥的需求量有很大不同，且不同作物在目前家庭种植业中所占的比重差异较大，从而导致农作物类型指数对种植业污染负荷的影响较大，且呈正向作用.玉米、蔬菜、土豆等是农户主要的作物种植结构，且累计种植面积占总种植业播面的65%以上.表 2可看出，不同作物单位面积N、P施用折纯量玉米>蔬菜>土豆.这样，农作物类型指数越大，由种植业所产生的污染负荷(污染负荷总量与TN)就越大.产污较高的主城、长寿和巫山，其由玉米、蔬菜、土豆等单位面积累计产污占单位面积总产污的比重为(总负荷量占73.91%、TN占74.12%)(图 5).相应地，主城、长寿和巫山上述作物的累计种植面积占总种植面积的比重分别高达86.14%、51.48%、67.17%(图 6).库区(重庆段)的作物种植结构与种植面积对单位面积产污负荷量产生显著影响.

表 6(Table 6)

表 6 研究区污染负荷总量、TN、TP与影响因子间的逐步回归 Table 6 Stepwise regression between total pollution load，TN and TP and its impact factors in the study site

表 6 研究区污染负荷总量、TN、TP与影响因子间的逐步回归 Table 6 Stepwise regression between total pollution load，TN and TP and its impact factors in the study site 变量 污染负荷总量 TN TP 回归系数 t Sig. 回归系数 t Sig. 回归系数 t Sig. 注：**、***分别表示5%、1%水平上显著；—表示未通过模型的显著性检验. (Constant) -27.28 -9.038 0 -19.875 -5.099 0.002 -8.511 -3.091 0.018 耕地流转率(X1) -9.166 -3.523 0.017** — — — — — — 单位面积劳动力投入(X2) — — — 0.635 2.692 0.036** — — — 单位耕地面积产值(X3) 1.468 6.851 0.001*** — — — 0.705 3.713 0.008*** 务农人员比例(X4) 47.458 7.434 0.001*** 25.756 3.181 0.019** 19.807 3.004 0.02** 户均耕种面积(X5) — — — — — — — — — 农作物类型指数(X6) 0.971 6.479 0.001*** 0.622 4.077 0.007*** — — — R2 0.974 0.873 0.778 F 47.693 13.713 12.293

图 5(Fig.5)

图 5 研究区不同农作物单位面积产污负荷比 Fig.5 Ratio of pollution load per unit area under different crops producing in the study site

图 6(Fig.6)

图 6 研究区不同区县间种植农作物结构特征 Fig.6 Structure characteristics of crops among different districts in the study site

单位耕地面积产值对种植业污染负荷量(污染负荷总量与TP)产生正向驱动.单位耕地面积产值越大，追加投入(化肥)获取更大收入的可能就越强，从而由种植业所产生的污染负荷也就越大.库区(重庆段)的种植业仍处于传统农业发展阶段，“粮猪型”是其主要特点，这样，在以玉米、蔬菜、土豆等为主的种植业条件下，单从种植业的亩均产值来看则相对较低，但是，当种植业与养殖结合后，其产值就会获得较大幅度的提升，且在农村目前的劳动力背景下，“种养”结合仍有较大的利润可捕获，致使为追求能够为养殖业提供更多饲料粮的动机下，单位面积的化肥投入量就会大幅增加，进而使得由种植业所产生污染负荷总量与TP(占73.71%)也会相应增加.

务农人员比例和单位面积劳动力投入对种植业产污负荷的作用也表现为正向.单位面积投入的劳动力越多，越可能将更多的化肥投入到单位面积耕地上，或者将化肥投入到更远的耕地上.目前，农村青壮年劳动力的大量非农化给农业生产带来较大冲击，留守劳动力多以老弱(病、残)妇为主，这不仅使得家庭务农人员比例大大降低，而且也导致单位面积劳动力的投入量大为减少，其结果驱使耗费体力或需要由青壮年劳动力才能完成的化肥投入量、投入半径大大受阻.相反地，务农人员比例和单位面积劳动力投入越大，在追求利益最大化的情况，投入到种植业生产中的化肥就越多，加之，务农人员比例和单位面积劳动力投入的增加，耕作对土地的扰动也就大大加强，从而诱发单位面积的污染负荷的增加，即出现务农人员比例和单位面积劳动力投入的正向作用.

与其他因素的作用相反，耕地流转率对种植业产污负荷总量拥有反向的驱动作用.从实地踏勘和农户访谈看，库区(重庆段)的耕地在流转前后，种植结构均由流转前的传统大宗作物转向附加值较高的果木园林或其他经济作物.因为起伏频繁的地形、地块破碎的耕作条件使得耕地流转后倘若仍种植传统的大宗作物是不可能取得像平原地区的比较优势，当然流转也就不可能实现或持续.表 2可看出，果木园林或其他经济作物的单位面积化肥使用折纯量远小于玉米、蔬菜、土豆等.而且，即便在地势相对平缓区流转后用于发展传统农业(如玉米、蔬菜等)，但在品种选择、化肥选用、单位面积施用量等方面与分散种植都有很大不同，如常规化肥使用较少，有机肥、钾肥施用较多.耕地流转在一定程度上降低了单位常规化肥的施用量，有助于缓解种植业的产污负荷.

1)库区(重庆段)种植业化肥施用量高于全国平均水平，单位面积施肥折纯量为TN 23.25 t · km^-2、TP 20.34 t · km^-2.在这种情况下，种植业污染负荷总量较高，达3.54 t · km^-2.

2)库区(重庆段)种植业污染负荷总体展现出较大的空间差异性，表现为库尾>库中>库首的五级阶梯式态势，且这种空间分布的异质性与作物种植结构、种植业的积聚有很大关系.

3)种植业距离区域中心点越近由施肥产生的污染负荷总量越高，TN、TP污染负荷亦具有相似特征，且乡(镇)中心点较近区与较远区施肥产生染负荷量的空间分布差异比区(县)中心点的更显著.种植业高污染负荷区向区域中心点集中，种植业污染负荷具有“类点源”特征.

4)(农作物类型指数、单位耕地面积产值和务农人员比例)、(农作物类型指数)和(单位耕地面积产值)分别对库区(重庆段)种植业污染负荷总量、TN和TP的影响较为显著，其次是(耕地流转率)、(单位面积劳动力投入和务农人员比例)和(务农人员比例)的影响.

5)除耕地流转外，其他因素对污染负荷总量、TN和TP均产生正向作用.