王軍霞,徐菲,劉瑞民,董廣霞*
(1.中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站,北京 100012;2.北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875;3.北京清控人居環(huán)境研究院有限公司,北京 100083)
我國(guó)畜禽養(yǎng)殖總量空間熱點(diǎn)分析及主要污染物核算
王軍霞1,徐菲3,劉瑞民2,董廣霞1*
(1.中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站,北京 100012;2.北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875;3.北京清控人居環(huán)境研究院有限公司,北京 100083)
為使全國(guó)范圍內(nèi)畜禽污染防治工作的開展更具有針對(duì)性,基于對(duì)1992、2002、2012三年全國(guó)各省市畜禽養(yǎng)殖總量及各畜禽養(yǎng)殖量進(jìn)行的熱點(diǎn)分析比較,應(yīng)用排污系數(shù)法對(duì)熱點(diǎn)省份畜禽養(yǎng)殖排放的主要污染物進(jìn)行了估算。結(jié)果表明,各類要素在各省市均不存在冷點(diǎn),即不存在養(yǎng)殖量低值聚集區(qū)域,一定程度上可反映我國(guó)不存在養(yǎng)殖空白區(qū)。豬養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是四川、山東和湖南,牛養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是四川、山東和河南,羊養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是內(nèi)蒙古和青海,均集中在我國(guó)西北部,家禽養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是山東和廣東。養(yǎng)殖熱點(diǎn)省份一般存在較嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題,畜禽養(yǎng)殖量聚集程度越顯著,污染排放相對(duì)越多,對(duì)環(huán)境的威脅也越大。四川、河南、山東是畜禽養(yǎng)殖污染防控重點(diǎn)省份,養(yǎng)殖羊較多的內(nèi)蒙古、新疆也是畜禽污染首要防控對(duì)象。
畜禽總量;熱點(diǎn)分析;排污系數(shù);畜禽污染
畜禽養(yǎng)殖業(yè)作為農(nóng)業(yè)的重要組成部分,其發(fā)達(dá)程度逐漸成為衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)水平的標(biāo)志[1]。近些年來(lái),隨著畜禽養(yǎng)殖規(guī)模的不斷擴(kuò)大,畜禽糞便污染物質(zhì)產(chǎn)生量不斷增加,畜禽養(yǎng)殖對(duì)我國(guó)生態(tài)環(huán)境造成的威脅也日益加劇。作為農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染產(chǎn)生的主要原因之一,畜禽養(yǎng)殖主要通過(guò)兩種途徑污染環(huán)境.直接從農(nóng)田流失,或者從畜禽糞污堆積處下滲、流失。畜禽污染進(jìn)入水體,其中的氮磷等污染物質(zhì)是導(dǎo)致水體嚴(yán)重富營(yíng)養(yǎng)化的重要原因[2]。據(jù)統(tǒng)計(jì),到2020年,我國(guó)畜禽養(yǎng)殖排放的糞便等污染物質(zhì)較2007年會(huì)增加37%,畜禽養(yǎng)殖污染問(wèn)題將會(huì)更加嚴(yán)峻,畜禽污染防治工作迫在眉睫[3]。
畜禽污染防治是減少農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染工作的重要一部分。然而,畜禽污染由于自身的分散性、覆蓋面積大等特性,難以集中控制。此外,我國(guó)國(guó)土面積龐大,畜禽養(yǎng)殖在各個(gè)省市均有分布,且養(yǎng)殖種類、規(guī)模不一,加之各省市自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件不一,治理起來(lái)更加困難[4]。因此,在全國(guó)范圍內(nèi)實(shí)行畜禽污染防治工作,對(duì)畜禽量聚集程度顯著的省份首先進(jìn)行相關(guān)政策的實(shí)施,然后逐步帶動(dòng)周邊省份污染防治工作的進(jìn)行,就顯得尤為重要。
畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染物排放量的核算對(duì)于環(huán)境形勢(shì)判斷、環(huán)境規(guī)劃和環(huán)境決策制定具有重要意義,同時(shí)也是畜禽污染治理工程設(shè)計(jì)的重要基礎(chǔ)資料。準(zhǔn)確評(píng)估畜禽產(chǎn)排污量,對(duì)全面掌握畜禽養(yǎng)殖污染情況、科學(xué)制定農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染防治策略具有重要意義[5-6]。測(cè)定畜禽養(yǎng)殖非點(diǎn)源污染負(fù)荷的常用方法是排污系數(shù)法,該方法根據(jù)輸入輸出參數(shù)估算非點(diǎn)源污染負(fù)荷,操作簡(jiǎn)單,易于改進(jìn)。排污系數(shù)法在我國(guó)自1992年開始應(yīng)用以來(lái)[7],歷經(jīng)不同的改進(jìn)和完善,被學(xué)者廣泛接受認(rèn)可[8-11]。
本研究主要基于全國(guó)各省市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對(duì)1992、2002、2012年跨度20年的畜禽養(yǎng)殖量進(jìn)行熱點(diǎn)分析,并在此基礎(chǔ)上,對(duì)畜禽分布熱點(diǎn)城市應(yīng)用排污系數(shù)法進(jìn)行污染物質(zhì)核算,以期為在全國(guó)范圍內(nèi)畜禽污染防治工作的開展提供借鑒,對(duì)非點(diǎn)源污染的防治具有指導(dǎo)意義。
1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理
畜禽養(yǎng)殖量數(shù)據(jù)資料均來(lái)自《中國(guó)畜牧業(yè)年鑒》(1992—2012)。研究數(shù)據(jù)主要包括全國(guó)31個(gè)省市(不包括臺(tái)灣、香港和澳門)的豬年末出欄量、牛年末存欄量(肉牛,本文所提及牛均為肉牛)、羊年末存欄量、家禽(包括雞、鴨、鵝)年末出欄量,分別代表1年的各類畜禽養(yǎng)殖量。為方便計(jì)算畜禽養(yǎng)殖總量和評(píng)價(jià)養(yǎng)殖量的變化,本文依據(jù)畜禽每年的氮排放量,用豬當(dāng)量進(jìn)行換算,1頭牛等于13.55頭當(dāng)量豬,一只羊等于1.26頭當(dāng)量豬,一只家禽等于0.06頭當(dāng)量豬[1]。
畜禽污染排放的主要污染物總氮(TN)、總磷(TP)和化學(xué)需氧量(COD)依據(jù)排污系數(shù)法計(jì)算公式進(jìn)行估算.式中.αki表示畜禽k排放的污染物i的負(fù)荷,萬(wàn)t;ωfk和ωuk分別表示年畜禽糞便和尿液排放量,萬(wàn)t;θf(wàn)ki表示畜禽k糞便中污染物i的排放系數(shù);θuki表示畜禽k尿液中污染物i的排放系數(shù)。
畜禽年糞便、尿液排放系數(shù)及污染物排放系數(shù)來(lái)源于《全國(guó)規(guī)?;笄蒺B(yǎng)殖業(yè)污染情況調(diào)查及防治對(duì)策》。
豬的糞尿年排放量分別為0.73、1.204 5 t·a-1·頭-1,肉牛的糞尿年排放量分別為8.76、4.055 15 t·a-1·頭-1,蛋禽的糞便排放量為0.054 75 t·a-1·只-1,肉禽的糞便排放量為0.029 2 t·a-1·只-1,羊的糞尿年排放量為0.87 t·a-1·頭-1。將資料中糞尿排泄量與糞尿中所含污染指標(biāo)的系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見表1。
表1 不同畜禽各類污染指標(biāo)年排放量[12]Table 1 Annual pollutant discharging amount of different livestock
1.2 熱點(diǎn)分析
熱點(diǎn)分析是局部空間自相關(guān)中的一種判定模式,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)要素計(jì)算來(lái)得到高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置,能夠直觀地了解高低值在何處發(fā)生了聚類及其聚集的密集程度。熱點(diǎn)分析法采用英國(guó)數(shù)學(xué)家Getis和Ord于1992年提出的Getis-Ord Gi*指數(shù)來(lái)進(jìn)行分析。這種分析方法最初是為了針對(duì)全局Moran′I統(tǒng)計(jì)沒(méi)有正確揭示的空間獨(dú)立性而發(fā)展起來(lái)的一種新的分析理論,可反映空間數(shù)據(jù)在一定范圍內(nèi)的高值與低值的積聚效應(yīng)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)要素計(jì)算來(lái)得到高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置,其統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義是.一個(gè)要素具有高值并不意味著是顯著的熱點(diǎn),只有高值要素被其他同樣具有高值的要素所包圍時(shí)才是。本文利用局部自相關(guān)中的G系數(shù)(Gi*)作為分析方法,測(cè)度每一個(gè)觀測(cè)單元與周圍單元的聚類關(guān)系,衡量每個(gè)省市的畜禽養(yǎng)殖量與周圍省市畜禽養(yǎng)殖量之間的關(guān)系。
Getis-Ord Gi*的數(shù)學(xué)公式如下.
式中:xj是要素j的屬性值;wi,j表示要素i和j之間的空間權(quán)重(相鄰為1,不相鄰為0);n是樣本點(diǎn)總數(shù)為均值;S為標(biāo)準(zhǔn)差;Gi*統(tǒng)計(jì)結(jié)果是z得分,如果z得分值為+2.5,表示結(jié)果是2.5倍標(biāo)準(zhǔn)差。
統(tǒng)計(jì)學(xué)上正z得分表示熱點(diǎn),z得分越高,表示熱點(diǎn)聚集越緊密;負(fù)值表示冷點(diǎn),z得分越低,冷點(diǎn)的聚集越緊密。
通過(guò)GIS圖可以展現(xiàn)該屬性值的空間位置,分析它們是否具有集聚效應(yīng)。從圖中可以看出一個(gè)地理對(duì)象所選屬性值的Getis-Ord z值,z值越高,顏色越趨于紅色,說(shuō)明該屬性在空間上為熱點(diǎn);z值越低,顏色越趨于藍(lán)色,說(shuō)明該屬性在空間上為冷點(diǎn)。
2.1 我國(guó)畜禽養(yǎng)殖空間熱點(diǎn)分析
2.1.1 養(yǎng)殖總量熱點(diǎn)分析
從圖1可以看出,全國(guó)只有個(gè)別省份出現(xiàn)畜禽養(yǎng)殖總量的集聚(熱點(diǎn)區(qū)域)。1992年,四川省z值為3.20,是顯著的熱點(diǎn)分布區(qū),河南省z值為1.71,畜禽養(yǎng)殖總量空間集聚較顯著。2002年,最顯著的熱點(diǎn)分布省份是河南省,其次是山東省、四川省,z值分別為2.68、2.56、1.96。2012年,畜禽分布熱點(diǎn)省份依然是山東、河南和四川,但集聚效應(yīng)不如2002年,z值分別為2.39、2.35、2.11。除熱點(diǎn)省份外,其余省份畜禽養(yǎng)殖總量空間上均不存在熱點(diǎn)。
2.1.2 各畜禽種類養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分析
2.1.2.1 豬
全國(guó)各省市豬養(yǎng)殖量熱點(diǎn)也只是分布在個(gè)別省份,但與畜禽養(yǎng)殖總量分布存在差異(圖2)。1992年,四川省豬養(yǎng)殖集聚顯著,z值高達(dá)4. 26;另一個(gè)熱點(diǎn)省份是湖南省,但集聚不是很顯著,z值為1.89。2002年,除四川、湖南省外,河南省也是一個(gè)畜禽養(yǎng)殖分布熱點(diǎn)省份,四川省集聚最顯著,其次是湖南、河南,z值分別為2.75、2.41、1.69。2012年,熱點(diǎn)分布省份與2002年一樣,四川、湖南、河南三省的z值分別為2.76、1.97、1.84。
2.1.2.2 牛
圖1 畜禽養(yǎng)殖總量熱點(diǎn)分析Figure 1 Hotspot analyses of the total livestock amount
圖2 豬養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分析Figure 2 Hotspot analyses of swine
牛養(yǎng)殖量分布熱點(diǎn)省份主要是四川、河南、山東(圖3)。1992年,四川、河南兩省畜禽養(yǎng)殖量聚集,z值分別為2.57、2.07。2002年,河南省畜禽養(yǎng)殖量聚集顯著,是明顯分布熱點(diǎn),z值達(dá)2. 81;其次是四川省,z值為2. 00;山東省也是一個(gè)分布熱點(diǎn),z值為1.86。2012年,熱點(diǎn)分布城市為四川、河南,聚集效應(yīng)低于1992、2002年,z值分別為2.44、2.39。
2.1.2.3 羊
羊養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分布與總量、豬、牛的分布存在明顯不同(圖4)。1992年,羊養(yǎng)殖熱點(diǎn)分布的省份是內(nèi)蒙古、新疆和山東,其中內(nèi)蒙古和青海羊聚集顯著,z值分別為2.88、2.72,山東省羊聚集較顯著,z值為1.89。2002年,熱點(diǎn)省份增加多了河南省,羊聚集程度分布在內(nèi)蒙古、新疆、河南和山東,z值依次為2.64、2.60、2.13、1.82。2012年,熱點(diǎn)省份減少,只有內(nèi)蒙古和新疆,內(nèi)蒙古羊聚集極其顯著,但新疆羊聚集程度降低,二者的z值分別為4.03、1.96。
2.1.2.4 家禽
家禽的熱點(diǎn)分布也不同于養(yǎng)殖總量和其他畜禽種類(圖5)。1992年養(yǎng)殖熱點(diǎn)省份分別是廣東、山東、江蘇和四川,廣東省畜禽聚集最顯著,z值為3.52,其次為山東省,z值為2.06,最后是江蘇和四川,z值分別為1.89和1.81。2002年熱點(diǎn)省市只有山東和廣東,山東較廣東家禽聚集顯著,z值為3.58,廣東省z值為2.44。2012年熱點(diǎn)省份與2002年相同,但廣東省聚集程度繼續(xù)降低,z值為1.92,山東省家禽聚集相對(duì)較穩(wěn)定,z值為3.47。從家禽的熱點(diǎn)分布隨時(shí)間變化來(lái)看,山東省一直是家禽養(yǎng)殖熱點(diǎn)省份,廣東省家禽養(yǎng)殖空間聚集程度逐漸下降。
2.2 熱點(diǎn)成因分析
影響畜禽養(yǎng)殖時(shí)空分布的因素很多,包括自然因素如氣候、地勢(shì),經(jīng)濟(jì)因素如畜禽業(yè)生產(chǎn)方式和飼料加工業(yè)的發(fā)展,社會(huì)因素如畜禽養(yǎng)殖業(yè)相關(guān)政策等[3,13]。不同省市畜禽養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展受到上述單個(gè)因素或多個(gè)因素的共同影響。
圖3 牛養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分析Figure 3 Hotspot analyses of cattle
圖4 羊養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分析Figure 4 Hotspot analyses of sheep
圖5 家禽養(yǎng)殖量熱點(diǎn)分析Figure 5 Hotspot analyses of poultry
作為中國(guó)傳統(tǒng)的重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地和經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展區(qū),四川、河南和山東三省1992—2002年間畜禽養(yǎng)殖總量一直處于領(lǐng)先地位,是畜禽養(yǎng)殖分布的熱點(diǎn)區(qū)域。三省畜禽養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展均受益于獨(dú)特的地理氣候條件和旺盛的市場(chǎng)需求[3,14]。以四川省為例,該省地形地貌復(fù)雜,平原、丘陵、山地、高原呈立體分布,氣候類型多樣,雨量充沛,水系發(fā)達(dá),素有“千河”之稱。受地形氣候影響,生物資源種類繁多,為發(fā)展特色畜牧業(yè)提供了豐富的飼草飼料資源。此外,四川省畜產(chǎn)品生產(chǎn)成本較低、肉制品風(fēng)味獨(dú)特,明顯的價(jià)格優(yōu)勢(shì)和品質(zhì)優(yōu)勢(shì)使其具備一定的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景廣闊[15]。河南省畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展則受生產(chǎn)方式影響較大,畜禽集中化生產(chǎn)、集中化生態(tài)農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)、規(guī)?;r(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)、生態(tài)農(nóng)場(chǎng)工業(yè)化生產(chǎn)、工業(yè)化生產(chǎn)五大模式促進(jìn)了河南省畜禽養(yǎng)殖業(yè)的快速發(fā)展[16]。
受地形地勢(shì)條件的影響,內(nèi)蒙古、新疆是羊養(yǎng)殖分布的熱點(diǎn)省份。羊、牛等家畜能夠適應(yīng)高緯度地區(qū)的氣候條件,加之這些地區(qū)幅員遼闊,人少地多,適合大規(guī)模放牧活動(dòng)[17],因此成為我國(guó)牛、羊分布的熱點(diǎn)區(qū)域。家禽的分布受人口分布的影響最顯著,由前面分析可知家禽分布的熱點(diǎn)省份是山東、廣東和四川,人口密度大,肉類制品需求量大,加之畜禽養(yǎng)殖相關(guān)扶持政策的傾斜,導(dǎo)致這些省份家禽養(yǎng)殖分布高度聚集。
2.3 熱點(diǎn)省份畜禽污染分析
根據(jù)畜禽養(yǎng)殖總量和各類畜禽分布的熱點(diǎn)分析結(jié)果,就其中熱點(diǎn)省份畜禽養(yǎng)殖主要污染物的排放量,依據(jù)排污系數(shù)法進(jìn)行核算比較(圖6)。整體來(lái)看,三種主要污染物質(zhì)產(chǎn)生量之間存在的關(guān)系是.TN>TP>COD。各熱點(diǎn)省份之間污染物產(chǎn)生量也存在差異,將污染物產(chǎn)生量由高到低分為三組,第一組為四川、山東和河南,第二組為湖南、廣東,第三組為內(nèi)蒙古、新疆。時(shí)間尺度上看,2012年較2002年、2002年較1992年污染物質(zhì)排放量均有增加的趨勢(shì),表明畜禽養(yǎng)殖污染威脅加重。
四川省畜禽污染物排放量呈增加趨勢(shì)。TN年排放量均在15 000萬(wàn)t以上,2012年較1992年增加12.42%,TP年排放量為5000~15 000萬(wàn)t,2012年較1992年增加22.43%,COD年排放量較少,均低于5000萬(wàn)t,且三年排放量基本保持穩(wěn)定。山東省畜禽污染物質(zhì)排放量增速較四川省要快得多,TN由1992年的9120萬(wàn)t增加至2002年的19 749.96萬(wàn)t,增加116.56%。2012年TN排放量為18 253.64萬(wàn)t,較2002年略有下降。TP排放量也增長(zhǎng)迅速,由1992年的4 300.40萬(wàn)t增加至2012年的11 911.63萬(wàn)t,增加將近兩倍。COD排放量增加相對(duì)較少。河南省這三年的畜禽養(yǎng)殖氮污染排放與山東省相似,增長(zhǎng)迅速, 2002年比1992年增加110.26%。TP排放也與山東省呈現(xiàn)相似規(guī)律,但總量低于山東省。COD排放量則相對(duì)較少且增加不明顯。
湖南、廣東省畜禽養(yǎng)殖污染物排放量相對(duì)要少一些,排放量增加速度也低一些。湖南省畜禽養(yǎng)殖TN排放量1992年為7 154.68萬(wàn)t,2002年增加至10 000萬(wàn)t以上,2012年略有下降;TP年排放量均在5000萬(wàn)t左右,COD年排放量?jī)H在500萬(wàn)t左右。廣東省TN排放量要低于湖南省,且2012年與2002年基本持平;TP年排放量也在5000萬(wàn)t左右,COD年排放量較少。
內(nèi)蒙古、新疆畜禽養(yǎng)殖聚集相對(duì)不顯著,主要是羊?qū)ξ廴疚镓暙I(xiàn)比較大。內(nèi)蒙古1992—2002年畜禽養(yǎng)殖TN排放在5000~7000萬(wàn)t,2012年增加至10 000萬(wàn)t以上,TP排放2012年增加至3000萬(wàn)t左右,COD排放較少。新疆2002年TN排放6 725.62萬(wàn)t,1992、2012年均低于此值;TP排放在2000萬(wàn)t左右,2002年TP排放量最多,達(dá)2027.66萬(wàn)t;COD排放量均低于200萬(wàn)t。
圖6 熱點(diǎn)省份畜禽養(yǎng)殖污染物質(zhì)排放量Figure 6 The discharging of livestock pollutants by hot provinces
熱點(diǎn)分析結(jié)果表明,各類要素在全國(guó)各省市均不存在冷點(diǎn),即不存在養(yǎng)殖量低值聚集區(qū)域,一定程度上可反映出我國(guó)不存在養(yǎng)殖空白區(qū),畜禽養(yǎng)殖業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。豬養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是四川、山東和湖南,牛養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是四川、山東和河南,羊養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是內(nèi)蒙古和青海,集中在我國(guó)西北部,家禽養(yǎng)殖的熱點(diǎn)省份是山東和廣東。熱點(diǎn)分析結(jié)果對(duì)于畜禽污染防治具有指導(dǎo)意義。在制定和實(shí)施相關(guān)污染防治政策時(shí),可先針對(duì)熱點(diǎn)省份,然后推廣至全國(guó),既能節(jié)約成本,又能讓畜禽養(yǎng)殖大省帶動(dòng)周圍省份,提高污染防治效率。
養(yǎng)殖熱點(diǎn)省份一般存在較嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題,畜禽養(yǎng)殖量聚集程度越顯著,污染排放相對(duì)越多,對(duì)環(huán)境的威脅也越大。四川、河南、山東是畜禽養(yǎng)殖污染防控重點(diǎn)省份,對(duì)養(yǎng)殖羊較多的內(nèi)蒙古、新疆也是畜禽污染首要防控對(duì)象。單就污染物質(zhì)的量來(lái)說(shuō),氮污染較磷污染、COD污染要嚴(yán)重,是畜禽養(yǎng)殖污染防治的重點(diǎn)。
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Hotspot analysis and estimation of the main pollutants from livestock in China
WANG Jun-xia1,XU Fei3,LIU Rui-min2,DONG Guang-xia1*
(1.China National Environmental Monitoring Centre,Beijing 100012,China;2.School of Environment,Beijing Normal University,Beijing 100875,China;3.Tsinghua Holdings Human Settlements Environment Institute,Beijing 100083,China)
Livestock and poultry pollution has been an increasingly important constituent of agricultural nonpoint source pollution.In order to better target the national-scale prevention of livestock pollution,hotspot analyses for total and respective livestock numbers in China for the years 1992,2002,and 2012 were conducted.Based on these analyses,the main livestock pollutants of the hot spot provinces were estimated using the discharge coefficient method.It was found that there were no cold spots of each type of livestock in all the provinces,showing that livestock and poultry breeding occurs throughout China.The provinces that produced the most swine were Sichuan,Shandong,and Hunan; for cattle,Sichuan,Shandong,and Henan;for sheep,Inner Mongolia and Qinghai,concentrated in Northwest China;and for poultry,Shandong and Guangdong.Generally,the provinces with large numbers of livestock and poultry were seriously polluted,and much larger amounts of livestock pollutants were discharged in areas with significantly concentrated distribution livestock.Sichuan,Henan,and Shandong are the main provinces that need to prevent and control livestock pollution urgently.Inner Mongolia and Xinjiang also need to pay more attention to pollution prevention,because they have high densities of sheep.This research is constructive for livestock pollution control in China.
livestock numbers;hotspot analysis;discharge coefficient;livestock pollution
X713
A
1672-2043(2017)07-
10.11654/jaes.2017-0322
王軍霞,徐菲,劉瑞民,等.我國(guó)畜禽養(yǎng)殖總量空間熱點(diǎn)分析及主要污染物核算[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2017,36(7).1316-1322.
WANG Jun-xia,XU Fei,LIU Rui-min,et al.Hotspot analysis and estimation of the main pollutants from livestock in China[J].Journal of Agro-Environment Science,2017,36(7).1316-1322.
2017-03-10
王軍霞(1984—),女,河北邢臺(tái)人,碩士,工程師,主要研究方向?yàn)槲廴驹幢O(jiān)測(cè)與環(huán)境統(tǒng)計(jì)。E-mail:wangjx@cnemc.cn
*通信作者:董廣霞E-mail:donggx@cnemc.cn
環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201509038);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571486)
Project supported:Public Welfare of Environmental Protection Industry Special Scientific Research Project(201509038);The National Natural Science Foundation of China(41571486)