江西省農(nóng)業(yè)面源污染源綜合分析

張 移，羅珍珍

（1.中國瑞林工程技術(shù)股份有限公司，江西南昌 330038；2.南昌大學(xué) 研究生院，江西南昌 330047）

隨著農(nóng)業(yè)面源污染加劇，農(nóng)業(yè)面源污染治理工作已成為國家和地區(qū)環(huán)境保護、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重點內(nèi)容。研究表明，在我國水環(huán)境污染比較嚴重的流域，農(nóng)田化肥污染、農(nóng)村畜禽養(yǎng)殖污染和農(nóng)村生活污染是造成區(qū)域水體氮、磷負荷偏高及水體富營養(yǎng)化和水質(zhì)惡化的主要因素，其貢獻率高于點源污染（包括工業(yè)廢水和城鎮(zhèn)生活污水）。

農(nóng)業(yè)面源污染的影響因素很多，包括地表徑流、大氣干濕沉降、土壤侵蝕與流失、地形地貌、土壤植被、農(nóng)田化肥和農(nóng)藥施用、農(nóng)村家畜糞便及垃圾、農(nóng)田污水灌溉等等。其中，土地利用方式、農(nóng)事活動和田間管理、牲畜糞便污染與垃圾和社會經(jīng)濟因素等是可以通過改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)、生活方式進行改善的。江西省作為我國重要的農(nóng)業(yè)大省，也是我國農(nóng)作物、經(jīng)濟作物、肉產(chǎn)品、水產(chǎn)品的重要產(chǎn)區(qū)之一，其所受的農(nóng)業(yè)面源污染也日趨嚴重。為了更好地厘清各種污染源對農(nóng)業(yè)面源污染程度的貢獻比，本文擬利用因子分析法對江西省農(nóng)業(yè)面源污染源的核算進行綜合評價。

1 江西省農(nóng)業(yè)面源污染影響因子分析

目前相關(guān)研究中，農(nóng)業(yè)面源污染定量測定方法主要分為3類：1）利用基于小流域的大量模擬和實驗，通過數(shù)學(xué)模型對農(nóng)業(yè)面源污染負荷進行測度；2）以綜合調(diào)查為基礎(chǔ)的定量分析方法；3）尋求相應(yīng)的指標替代，如利用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)用品使用量、禽畜糞便排放量、水土流失等指標代替農(nóng)業(yè)面源污染[1]。

1.1 指標數(shù)據(jù)選取

由于數(shù)據(jù)有限，加上區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染主要以農(nóng)業(yè)化學(xué)化投入及禽畜糞便排放污染為主，本文參照羅珍珍的研究成果[2]，利用1991—2014年的《江西省統(tǒng)計年鑒》，將利用1990—2014年江西省單位面積農(nóng)業(yè)化肥流失量（簡稱“化肥”）、單位面積農(nóng)業(yè)廢棄物數(shù)量（簡稱“廢棄物”）、單位面積禽畜糞便排放量（簡稱“禽畜糞便”，以牛的年底存欄數(shù)和豬的年底出欄數(shù)為主，換算氮、磷排放總和）、單位面積水產(chǎn)養(yǎng)殖量（簡稱“水產(chǎn)”）及水土流失（水災(zāi)受災(zāi)面積）等指標污染源核算評價，通過因子分析對各變量進行相關(guān)性研究，建立原始數(shù)據(jù)的模型架構(gòu)。

1.2 評價模型架構(gòu)

因子分析法是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，尋求數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，用少數(shù)幾個被稱為公因子的不可觀測變量來表示基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種計量方法，即通過對全部變量的相關(guān)性研究，用少數(shù)幾個變量來表示原來變量的主要信息，進而用以替代原來變量，用于解釋一些經(jīng)濟、社會信息等。

因子分析法的一般模型為：X=（X1，X2，…，Xp）’，X為p元隨機變量，可表示為：Xi=μi+ai1F1+…+aimFm+εi，（i=1，2，…，p，m≤p），

式中：模型X-μ=AF+ε 為正交因子模型；F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m為影響因子，影響因子是不可觀測的變量，它們的系數(shù)矩陣 A 稱為因子載荷矩陣；aij（i=1，2，…，p；j=1，2，…m）為第i個變量在第j個因子上的載荷（簡稱為因子載荷）；ε1，ε2，…，εp為特殊因子，它們是不能被前m個影響因子包含的部分。

并且滿足：

Cov（F，ε）=0，即F，ε 不相關(guān)；

E（F）=0，D（F）=，即F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m不相關(guān)。

在相關(guān)的一組指標中，每個指標（變量）都是由影響因子和特殊因子決定。

本文通過因子分析，找出一組影響農(nóng)業(yè)面源污染的影響因子，其模型為：

式中：xi是指標（變量），fi是影響因子，彼此兩兩正交，ei是特殊因子，只對相應(yīng)的xi起作用；aij是影響因子的負載，是第i個變量在第j個因子上的負載；矩陣（aij）是負載矩陣。

2 計算及結(jié)果

2.1 模型建構(gòu)及計算

利用SPSS13.0軟件，設(shè)化肥、廢棄物、禽畜糞便、水產(chǎn)水災(zāi)受災(zāi)面積等指標為xi，對其初始數(shù)據(jù)進行因子分析。

首先，判斷原始變量是否適合作因子分析，即對變量進行檢驗。SPSS13.0所提供的KMO樣本測度和巴特萊特球體檢驗是主要的檢驗方法之一。KMO在0.5以上，適合做因子分析，且該值越大越適合。根據(jù)SPSS計算結(jié)果，農(nóng)副食品加工業(yè)的KMO樣值為0.688，這說明變量間的共同因素較多，適合做因子分析。

通過求解得到相關(guān)性矩陣（見表1），這說明變量間相關(guān)性較高。

表1 相關(guān)系數(shù)矩陣

采用主成分分析法提取特征值大于1的因子，運用最大方差法進行因子旋轉(zhuǎn)。得到5個特征根是3.002、1.250、0.606、0.08 和 0.064， 前 2 個主因子的貢獻率高達85.006%，說明提取前2個主因子是比較合適的。

結(jié)合負載矩陣（表2），可得到各觀測量的因子表達式，如：主因子Ⅰ=0.958（農(nóng)業(yè)廢棄物）+0.955（化肥）+0.438（禽畜糞便）+0.97（水產(chǎn)）-0.193（水土流失），各因子前的系數(shù)表示變量在因子上的載荷。

初始因子載荷矩陣中的各公因子雖然在眾多變量上具有較高載荷，但實際含義仍不清晰。為使公因子的解釋力更強，對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)，同樣采用最大方差法得到因子旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣（表3）。

表2 初始負載矩陣

表3 旋轉(zhuǎn)后的影響因子

由表1、表2，可計算出：

x農(nóng)業(yè)廢棄物=0.968f1-0.102f2+特殊因子e2；

x化肥=0.952f1+0.075f2+特殊因子e1；

x禽畜糞便=0.387f1+0.721f2+特殊因子e4；

x水產(chǎn)=0.967f1+0.089f2+特殊因子e3；

x水土流失=-0.254f1+0.845f2+特殊因子e5。

可見，第1個影響因子f1（從絕對值角度看）對化肥、農(nóng)業(yè)廢棄物和水產(chǎn)的影響大，f1應(yīng)當是污染源造成農(nóng)業(yè)面源污染的某些特征的共同影響因子，例如農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)等刺激農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的因素；第2個影響因子f2對水土流失面積的影響較大，可以理解為土地利用率，同時對禽畜糞便的排放影響也較大，可以解釋為農(nóng)業(yè)禽畜的飼養(yǎng)量。

2.2 農(nóng)業(yè)面源主要影響因子統(tǒng)計結(jié)果分析

從上述統(tǒng)計結(jié)果得出江西省農(nóng)業(yè)面源污染影響因子有兩個：1）化肥、農(nóng)業(yè)廢棄物和水產(chǎn)養(yǎng)殖綜合影響引起的面源污染；2）土地有效利用率的提高和耕作強度加大所造成的禽畜糞便等污染物排放量的增加。

3 總結(jié)與建議

根據(jù)上述統(tǒng)計分析，針對江西省農(nóng)業(yè)面源污染的影響因素主要為農(nóng)業(yè)開發(fā)程度的加強和土地利用率的提高，畜禽養(yǎng)殖業(yè)排污量的增加兩個方面。因此，針對農(nóng)業(yè)面源污染的控制提出如下建議：1）結(jié)合農(nóng)村振興戰(zhàn)略，應(yīng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行產(chǎn)業(yè)合理規(guī)劃，使農(nóng)業(yè)面源污染控制在環(huán)境可承受的限度內(nèi)，包括農(nóng)產(chǎn)品種類，耕作制度和種植規(guī)模，農(nóng)肥、農(nóng)藥使用量，灌排方式等進行整體規(guī)劃控制，對農(nóng)業(yè)污染源（禽畜養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品加工）進行集中污染治理。2）結(jié)合美麗鄉(xiāng)村建設(shè)，對農(nóng)村生態(tài)文明進行規(guī)劃建設(shè)，包括垃圾分類，對垃圾集中收集利用和無害化處理處置，對家電、電池等廢棄物的分類收集、綜合利用及處理，對生活污水的收集處理利用等。