云南星云湖流域種植業(yè)面源污染驅(qū)動(dòng)力分析

鄭田甜，趙筱青，2①，盧飛飛，普軍偉，苗培培（.云南大學(xué)資源環(huán)境與地球科學(xué)學(xué)院，云南昆明 650500；2.云南大學(xué)“一帶一路”研究院，云南昆明 650500）

水環(huán)境污染源按照排放方式可分為點(diǎn)源和面源污染（或稱非點(diǎn)源污染）。20世紀(jì)90年代以前一致認(rèn)為點(diǎn)源是造成水污染的主要原因[1]。之后，隨著點(diǎn)源污染得到控制，種植業(yè)面源污染貢獻(xiàn)的TN與TP占比越來越大，一些地區(qū)分別高達(dá)污染物排放總量的1/3和1/4。種植業(yè)面源污染己經(jīng)成為湖泊和河流等水體的主要污染源之一，也是水質(zhì)惡化和水體富營養(yǎng)化的重要原因之一[2-5]。

目前，國內(nèi)外對(duì)種植業(yè)面源污染的研究主要集中在施肥對(duì)水質(zhì)的污染和監(jiān)測(cè)上，中國、美國和加拿大等農(nóng)業(yè)大國在這一領(lǐng)域的研究成果最多[6]。研究表明，我國氮肥消費(fèi)總量占世界總用量的30%，且種植業(yè)化肥中的N損失明顯高于歐洲和北美，且我國氮肥利用效率明顯低于世界平均水平的氮肥利用效率[6]。SHARPLEY 等[7]的研究表明，不恰當(dāng)?shù)耐恋乩梅绞綍?huì)導(dǎo)致N、P隨農(nóng)田地表徑流流失而污染環(huán)境。WAYAN 等[8]和 BOERS[9]研究了不同輪作方式對(duì)地表徑流的影響，結(jié)果表明，單獨(dú)種植苜蓿的遷移流失量最高，其次是種植水稻-大豆，而玉米、水稻、花生和苜蓿的間作方式的遷移流失量均較低。曹寧等[10]研究指出果樹和蔬菜種植面積比例的增加會(huì)造成農(nóng)田N、P的流失量增加，加重了遼河水體污染。史常亮等[11]研究農(nóng)村勞動(dòng)力由農(nóng)業(yè)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中青壯年的離開迫使老年農(nóng)戶施用更多的農(nóng)藥化肥來增產(chǎn)，加重了水體污染。該研究分析了星云湖流域種植業(yè)面源污染及驅(qū)動(dòng)力，研究結(jié)果可為研究區(qū)種植業(yè)面源污染的防控和管理提供科學(xué)依據(jù)，對(duì)構(gòu)建流域內(nèi)科學(xué)的種植結(jié)構(gòu)、促進(jìn)流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

星云湖流域?qū)僭颇鲜∮裣薪▍^(qū)，涉及大街、江城、路居、雄關(guān)、前衛(wèi)、安化、九溪7個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，46個(gè)村（圖1）。星云湖流域包括3個(gè)城鎮(zhèn)，217個(gè)自然村。2015年末星云湖流域總?cè)丝跒?9.87萬人，其中農(nóng)村人口17.23萬人，城鎮(zhèn)人口2.64萬人，流域內(nèi)人口密度為532人·km-2。流域內(nèi)以農(nóng)村人口為主，占總?cè)丝诘?86.7%[12]。“十二五”期間人口增長率為0.35%。2015年星云湖流域種植面積為15 694.09 hm2，復(fù)種指數(shù)達(dá)3.3，其中蔬菜種植復(fù)種指數(shù)高達(dá)4.1[13]。2015年，星云湖流域全年化肥施用量共4.1萬t，以氮肥為主。其中氮素以尿素為主，磷肥以普鈣和過磷酸鈣為主，鉀肥以硫酸鉀為主，復(fù)合肥為市售復(fù)合肥和烤煙專用肥。星云湖流域種植業(yè)面源污染治理始于“十五”期間，到“十二五”期間共投資1 402萬元用于測(cè)土配方肥、保水劑等產(chǎn)品的推廣，建設(shè)有機(jī)肥廠和有機(jī)食品基地，實(shí)施坡改梯工程、漚肥池工程，但治理效果并不明顯[14]。

圖1 星云湖流域區(qū)位分布Fig.1 Location distribution map of Xingyun Lake Basin

1.2 數(shù)據(jù)來源

星云湖流域種植業(yè)面源污染驅(qū)動(dòng)力分析所需數(shù)據(jù)及來源見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源說明Table 1 Description of data sources

1.3 研究方法

1.3.1 流失系數(shù)法

根據(jù)《第一次全國污染源普查農(nóng)業(yè)污染源-肥料流失系數(shù)手冊(cè)》（2009年），在綜合考慮主要影響因素（如地形、氣候、土壤、作物種類與布局、種植制度和耕作方式等）的基礎(chǔ)上，將全國種植業(yè)污染源劃分為6大區(qū)域，結(jié)合區(qū)域所轄縣（市）、耕地面積、作物種類、土壤類型和種植制度等，設(shè)置地下淋溶和地表徑流定位監(jiān)測(cè)試驗(yàn)點(diǎn)。通過1 a針對(duì)農(nóng)田地表徑流和地下淋溶的連續(xù)監(jiān)測(cè)、樣品采集和數(shù)據(jù)資料的匯總分析，測(cè)算不同模式下的流失系數(shù)。組織專家對(duì)技術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行審核、校驗(yàn)、質(zhì)量監(jiān)控，保證流失系數(shù)測(cè)算的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

星云湖流域?qū)儆谀戏缴降厍鹆陞^(qū)，符合南方丘陵區(qū)的氣候、地形和地貌、土壤特征，其中南方丘陵區(qū)是亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年均溫為14.5～22℃，全年日照較長，土壤類型有水稻土、紫色土、棕壤及紅壤等。選取緩坡和陡地非梯田橫坡旱地園地、梯田水田單季稻、非梯田橫坡旱地露地蔬菜、非梯田橫坡旱地大田一熟這8種模式的流失系數(shù)，結(jié)合問卷調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算化肥中營養(yǎng)物質(zhì)的流失量。計(jì)算公式為

式（1）～（3）中，LTN、和分別為TN、NH4+-N和NO3--N的流失量，t；i為第i種種植方式；Ni為化肥施用量中有效氮含量，kg·hm-2；Bi為耕地面積，hm2；Ai為復(fù)種指數(shù)（其中2005年經(jīng)濟(jì)作物的復(fù)種指數(shù)為1.7，2010年復(fù)種指數(shù)為2.2，2015年復(fù)種指數(shù)為3.4）；Hi為平地和緩坡地的面積之和占總面積的比例；Di為陡坡地的面積占總面積的比例；CTN,i、CNH4+-N,i和CNO3--N,i分別為緩坡地第i種種植方式下TN、NH4+-N和NO3--N的流失系數(shù)，%；ETN,i、ENH4+-N,i和ENO3--N,i分別為陡坡地第i種種植方式下TN、NH4+-N和NO3--N的流失系數(shù)，%。

式（4）～（5）中，LTP和LDTP分別為TN和DTP的流失量，t；Pi為化肥施用量中有效磷含量，kg·hm-2；CTP,i和CDTP,i分別為緩坡地第i種種植方式下TP和DTP的流失系數(shù)，%；ETP，i和EDTP,i分別表示陡坡地第i種種植方式下TP和DTP的流失系數(shù)，%。

式（6）中，Mi為流域內(nèi)農(nóng)戶訪談中有效樣本512戶化肥施用量的平均數(shù)；80%指流域內(nèi)農(nóng)戶施用化肥中80%為氮肥；46.7%指尿素的成分CH4N2O中N占比為46.7%。

式（7）中，16%指流域內(nèi)農(nóng)戶使用化肥中16%為磷肥；43.7%指磷肥的成分P2O5中P占比為43.7%。

8種種植模式的流失系數(shù)見表2。

表2 不同種植模式下污染物的流失系數(shù)Table 2 The loss coefficient of pollutants under different planting patterns%

依據(jù)2005、2010和2015年星云湖流域問卷數(shù)據(jù)中化肥施用量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，計(jì)算流域內(nèi)種植業(yè)施肥區(qū)的TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP流失量。農(nóng)作物選取農(nóng)戶普遍種植的糧食作物、經(jīng)濟(jì)作物（蔬菜、烤煙和油料）和果樹進(jìn)行計(jì)算。種植業(yè)施肥區(qū)的化肥流失量見表3。計(jì)算結(jié)果與《星云湖流域水環(huán)境保護(hù)“十三五”規(guī)劃報(bào)告》中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)做比較，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)農(nóng)田化肥污染物入湖量TN為650.88 t，TP為105.45 t；根據(jù)流失系數(shù)法計(jì)算的數(shù)據(jù)每年TN流失量為779.97 t，TP流失量為110.61 t，且流失量在流入星云湖過程中還需減少一部分，所以根據(jù)流失系數(shù)法計(jì)算得出的種植業(yè)化肥流失量準(zhǔn)確性較高。

1.3.2 種植業(yè)面源污染指標(biāo)的選取

星云湖流域內(nèi)種植業(yè)面源污染的來源有農(nóng)藥和化肥。2015年整個(gè)流域的化肥施用量達(dá)30 196.3 t，而農(nóng)藥施用量為399 t，因此造成星云湖流域種植業(yè)面源污染的諸多因素中，最主要是化肥高投入和高流失率[15]?；手形幢晦r(nóng)作物吸收的N、P元素形成的污染物有TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP。種植業(yè)面源污染指標(biāo)用2005—2015年化肥污染流失量Y來表示，其大小等于主要污染物TN、TP、NO3--N、NH4+-N和DTP的流失量之和（表3）。

表3 2005—2015年星云湖流域化肥流失量Table 3 Fertilizer loss in Xingyun Lake Basin from 2005 to 2015 t

1.3.3 種植業(yè)面源污染影響因素指標(biāo)的選取

種植業(yè)面源污染指標(biāo)選取化肥流失量，而化肥流失量的影響因素有氣候、坡度等自然因素和農(nóng)戶種植行為等人文因素，因不同氣候、坡度和種植方式的流失系數(shù)不同，計(jì)算化肥流失量時(shí)已將自然因素考慮在內(nèi)，所以筆者主要從農(nóng)戶種植行為方面進(jìn)行分析?；柿魇Я康挠绊懸蛩?cái)?shù)據(jù)分別來自農(nóng)戶入戶訪談、統(tǒng)計(jì)年鑒和相關(guān)的評(píng)價(jià)規(guī)劃報(bào)告。選取2005—2015年人口密度（X1）、農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎兀╔2）、耕地比重（X3）、糧食作物的播種面積（X4）、經(jīng)濟(jì)作物和果樹的播種面積（X5）、經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的播種面積比（X6）、復(fù)種指數(shù)（X7）、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X8）、人均非農(nóng)收入（X9）和環(huán)保投資指數(shù)（X10）作為種植業(yè)面源污染影響因素的指標(biāo)。

1.3.4 多元線性回歸模型的建立與檢驗(yàn)

建立多元線性回歸模型，模型公式為

式（8）中，Y為因變量（化肥流失量），t；X1～X10為自變量；a0為常數(shù)項(xiàng)；a1～a10為自變量系數(shù)。自變量和因變量的描述統(tǒng)計(jì)、均值及預(yù)測(cè)方向見表4。

表4 描述統(tǒng)計(jì)及預(yù)測(cè)方向Table 4 Description of statistics and prediction of directions

2 結(jié)果與討論

2.1 農(nóng)戶種植行為現(xiàn)狀

2.1.1 農(nóng)戶種植行為調(diào)查

以星云湖流域的40個(gè)村為基本單元，調(diào)查2015年流域內(nèi)農(nóng)戶種植行為，共收集530戶農(nóng)戶資料，剔除信息不全的樣本，有效樣本為512戶，樣本有效率達(dá)96%。調(diào)查通過與農(nóng)戶面對(duì)面訪談的形式來收集，以下分別從農(nóng)戶年齡、農(nóng)戶受教育程度、人均非農(nóng)收入、復(fù)種指數(shù)、經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的播種面積比、補(bǔ)貼的影響、化肥價(jià)格上漲、經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格上漲、環(huán)保意識(shí)這9個(gè)方面闡述星云湖流域農(nóng)戶的種植行為。雷達(dá)圖中每一層表示相等的農(nóng)戶數(shù)，從中心到外以70戶遞增（圖2和表5）。

2.1.2 農(nóng)戶的基本特征和種植方式

樣本中農(nóng)戶年齡最小為25歲，最大為82歲，平均年齡51.97歲，＞40～55歲的有302戶，占樣本數(shù)的59%，這個(gè)年齡段的人群是主要?jiǎng)趧?dòng)力，也是家里的經(jīng)濟(jì)支柱。樣本中農(nóng)戶受教育程度在15 a及以上的最低（4戶），僅占0.78%；受教育年限在0～6 a的農(nóng)戶最多（248戶），占48.44%，平均受教育年限為7.75 a。被調(diào)查農(nóng)戶大多接受過教育，但接受教育的水平較低。樣本中復(fù)種指數(shù)最小的為1，最大的為6，平均為3.4，復(fù)種指數(shù)為＞3～4的農(nóng)戶最多（337戶），占65.82%。樣本中經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的播種面積比最大為6.5，最小為0，平均為3.28；比值為0～1的最少，僅占1.37%；比值為3以上的最多，占53.91%。研究區(qū)溫度適宜且經(jīng)濟(jì)作物成熟期短，所以經(jīng)濟(jì)作物的復(fù)種指數(shù)較高。樣本中沒有出現(xiàn)地塊單一種植的現(xiàn)象，有輪作和休耕2種方式，其中輪作占97.17%。農(nóng)戶的種植方式主要為輪作，目的是提高農(nóng)用地的產(chǎn)出。

2.1.3 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和政策

在化肥價(jià)格上調(diào)20%以上時(shí)，有236戶會(huì)減少化肥施用量，因?yàn)榛市枨鬄閯傂孕枨?，所以少量化肥價(jià)格的上漲并不能降低化肥施用量，而當(dāng)化肥價(jià)格大幅度上漲時(shí)，基于種植成本的考慮，農(nóng)戶會(huì)適當(dāng)減少化肥施用量。

圖2 農(nóng)戶種植行為雷達(dá)圖Fig.2 Expression chart of farmers'farming behavior

表5 雷達(dá)圖中農(nóng)戶種植行為釋義Table 5 Interpretation of farmers'farming behavior in the expression chart

經(jīng)濟(jì)作物上調(diào)5元·kg-1以上時(shí)，有342戶農(nóng)戶愿意增加經(jīng)濟(jì)作物的播種面積。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)作物的價(jià)格波動(dòng)大，所以少量經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格的上漲并不能增加經(jīng)濟(jì)作物的播種面積，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格大幅度上漲時(shí)，基于收益的考慮，農(nóng)戶會(huì)適當(dāng)增加經(jīng)濟(jì)作物的價(jià)格。

樣本中農(nóng)戶人均每年非農(nóng)收入最小為0元，最大為8 000元，平均為3 160元；＞1 500～2 500元的最多，占51.17%。研究區(qū)大多數(shù)人以務(wù)農(nóng)為主，只在農(nóng)閑時(shí)打些零工，人均非種植業(yè)收入體現(xiàn)了農(nóng)戶的兼業(yè)和外出務(wù)工的程度。

324戶農(nóng)戶認(rèn)為現(xiàn)有補(bǔ)貼對(duì)化肥施用量僅有一點(diǎn)影響，占63.28%。政府對(duì)農(nóng)作物補(bǔ)貼的價(jià)格不高，農(nóng)戶對(duì)補(bǔ)貼的依賴不大。

2.2 種植業(yè)面源污染的驅(qū)動(dòng)力分析

2.2.1 多元線性回歸模型分析

運(yùn)用SPSS 22.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，共線性檢驗(yàn)中方差膨脹因子（VIF）＜10，則模型通過共線性檢驗(yàn)，但此模型中X7的VIF為37.124，共線性明顯，而自變量中X6或許在某種程度上與X7相關(guān)，所以在控制X1～X10和Y變量時(shí)對(duì)X6和X7進(jìn)行偏相關(guān)分析，可以得到X6與X7的相關(guān)系數(shù)為0.892，P值為0.002，說明X6與X7相關(guān)性顯著（表6），所以在剔除X7后再進(jìn)行共線性檢驗(yàn)，其中VIF最小為1.783，最大為7.398，均＜10，模型通過共線性檢驗(yàn)。

表6 經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的播種面積比X6和復(fù)種指數(shù)X7的相關(guān)性Table 6 Correlation between X6sowing area ratio of economic crops and grain crops and X7multiple cropping index

隨后進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的擬合檢驗(yàn)，其中復(fù)相關(guān)系數(shù)R為0.998，回歸方程的擬合優(yōu)度接近于1，擬合程度較好，且殘差的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為2.144≈2，說明殘差獨(dú)立。整體顯著性檢驗(yàn)的F值為284.004，伴隨概率為0.000。

2.2.2 多元線性回歸結(jié)果分析

多元線性回歸系數(shù)列表（表7）顯示了模型的偏回歸系數(shù)、回歸系數(shù)檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值和相應(yīng)的概率P值。根據(jù)模型建立的多元線性回歸方程為Y=29.329-0.013X1+13.419X2+0.129X3-0.016X4+0.026X5+0.010X6+0.056X8-0.029X9-3.196X10。農(nóng)戶種植行為的主要影響因素均通過了顯著性檢驗(yàn)（表8）。具體結(jié)果分析如下：

（1）基本情況：X1與Y之間相關(guān)性不顯著，說明人口密度對(duì)化肥流失量沒有顯著影響。X2與Y在5%的置信水平上顯著相關(guān)且回歸系數(shù)為正，表明隨著X2的上升化肥流失量增大。

（2）種植結(jié)構(gòu)：X3、X4、X5、X6都與Y在1%的置信水平上顯著相關(guān)。其中隨著X3、X5、X6的升高，化肥流失量皆會(huì)增大，因?yàn)榱饔騼?nèi)農(nóng)戶偏向種植經(jīng)濟(jì)作物，經(jīng)濟(jì)作物比糧食作物需要施用更多的化肥、復(fù)種指數(shù)和流失系數(shù)大，所以經(jīng)濟(jì)作物播種面積大，化肥流失量高。隨著X4升高，化肥流失量會(huì)減少，因?yàn)樵诟孛娣e一定的情況下，糧食作物播種面積增加意味著經(jīng)濟(jì)作物播種面積的減少，所以化肥流失量會(huì)相應(yīng)減少。

（3）經(jīng)濟(jì)方面：X8與Y在10%的置信水平上顯著相關(guān)，且回歸系數(shù)為正，表明隨著X8的增加，化肥流失量會(huì)增加，因?yàn)檠芯繀^(qū)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值70%以上來源于種植業(yè)中的經(jīng)濟(jì)作物，所以第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加就是經(jīng)濟(jì)作物播種面積增加，化肥流失量會(huì)增加。人均非農(nóng)收入與化肥流失量在5%的置信水平上顯著相關(guān)，且回歸系數(shù)為負(fù)，即隨著X9的增加，化肥流失量會(huì)降低，因?yàn)槿司寝r(nóng)收入越高，表明農(nóng)戶越不依賴于種植業(yè)的生產(chǎn)收入，化肥流失量也就越少。X10與Y在5%的置信水平上顯著相關(guān)，且系數(shù)為負(fù)，表明X10越高，化肥流失量越少，因?yàn)榄h(huán)保投資指數(shù)表示環(huán)保投資占國民經(jīng)濟(jì)總值的比例，這個(gè)比例越高表示研究區(qū)環(huán)保意識(shí)越強(qiáng)，所以化肥流失量越少。

表7 農(nóng)戶種植行為對(duì)種植業(yè)面源污染影響的回歸結(jié)果Table 7 Regression analysis of farmers'farming behavior on non-point source pollution of farming industry

由表8可知，自變量9個(gè)因素皆對(duì)化肥流失量有影響。其中X5、X6與Y的相關(guān)系數(shù)分別為0.996和0.932，表示經(jīng)濟(jì)作物和果樹的播種面積、經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物播種面積比與化肥流失量相關(guān)極強(qiáng)。且X5和X6屬于種植結(jié)構(gòu)，所以星云湖流域種植業(yè)面源污染大小的決定因素是種植結(jié)構(gòu)。

種植業(yè)面源污染驅(qū)動(dòng)力因素中，種植結(jié)構(gòu)是影響污染程度大小的最關(guān)鍵因素，所以從調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)的角度減少種植業(yè)面源污染可以得到最顯著的效果，即通過減少經(jīng)濟(jì)作物和果樹的種植面積來減少化肥施用量，達(dá)到防控星云湖湖泊水質(zhì)污染的目的。

2.3 討論

李家宇等[16]認(rèn)為黑龍江省的種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模、農(nóng)村人口規(guī)模對(duì)種植業(yè)面源污染是二次型顯著影響。張芳等[17]認(rèn)為新疆農(nóng)戶的年齡、家庭人口總數(shù)、化肥施用量、是否參加技術(shù)指導(dǎo)培訓(xùn)等是種植業(yè)面源污染的主要影響因素。張芳等[17]的研究結(jié)果中技術(shù)指導(dǎo)培訓(xùn)對(duì)新疆地區(qū)種植業(yè)面源污染有顯著影響，而該研究中技術(shù)指導(dǎo)對(duì)星云湖流域種植業(yè)面源污染無顯著影響。一方面是因?yàn)樾陆貐^(qū)僅種植棉花，沒有種植結(jié)構(gòu)的差異，另一方面因?yàn)槊藁ㄏ鄬?duì)于經(jīng)濟(jì)作物需要更高的種植技術(shù)。張海濤等[18]從政策方面研究，認(rèn)為現(xiàn)行土地政策、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)政策、農(nóng)業(yè)財(cái)政政策和農(nóng)村人均資源政策對(duì)種植業(yè)面源污染有顯著影響。曹萬林[19]認(rèn)為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模、農(nóng)戶環(huán)保支付意愿、種植結(jié)構(gòu)對(duì)河南省種植業(yè)面源污染排放量和排放強(qiáng)度有正向影響。這些學(xué)者關(guān)于種植業(yè)面源污染驅(qū)動(dòng)力的研究中大多包含種植結(jié)構(gòu)。而該文亦得出對(duì)星云湖流域種植業(yè)面源污染有顯著影響的主要因素包括農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎亍⒎N植結(jié)構(gòu)、人均非農(nóng)收入和環(huán)保投資指數(shù)，其中最關(guān)鍵的因素為種植結(jié)構(gòu)。通過分析2005—2015年星云湖流域種植業(yè)結(jié)構(gòu)變化特征和空間轉(zhuǎn)移特征，線性規(guī)劃模型構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)和約束條件進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化，可達(dá)到減少種植業(yè)面源污染的目的。

表8 因變量與9個(gè)自變量的相關(guān)性Table 8 Correlation between dependent variables and 9 independent variables

3 結(jié)論

（1）2015年農(nóng)戶種植行為影響因素：總體上星云湖流域在種植業(yè)上的主要?jiǎng)趧?dòng)力集中在＞40～55歲的階段，這一階段的農(nóng)戶是家里的經(jīng)濟(jì)支柱；農(nóng)戶受教育程度偏低，高中及以上學(xué)歷的很少；農(nóng)戶家庭人均非農(nóng)收入主要為＞1 500～2 500元，主要依賴農(nóng)業(yè)收入；農(nóng)戶的環(huán)保意識(shí)主要為＞2～3分，保護(hù)環(huán)境的意識(shí)較高。流域內(nèi)農(nóng)戶更偏向于種植經(jīng)濟(jì)作物，由于經(jīng)濟(jì)作物成熟期短、收益高、且溫度適宜全年種植，所以經(jīng)濟(jì)作物的播種面積大，復(fù)種指數(shù)多集中在＞3～4?；适寝r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的剛性需求，當(dāng)化肥價(jià)格上漲幅度集中在＞20%時(shí)農(nóng)戶才會(huì)考慮減少化肥施用量；流域內(nèi)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶幾乎沒有影響；由于流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格波動(dòng)大，當(dāng)經(jīng)濟(jì)作物的價(jià)格上漲在5元·kg-1以上時(shí)農(nóng)戶才會(huì)考慮增加經(jīng)濟(jì)作物的播種面積。

（2）種植業(yè)面源污染的驅(qū)動(dòng)力：農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎?、耕地比重、?jīng)濟(jì)作物和果樹的播種面積、經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的播種面積比、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值皆與化肥流失量呈正相關(guān)，而糧食作物的播種面積、人均非農(nóng)收入、環(huán)保投資指數(shù)皆與化肥流失量呈負(fù)相關(guān)。其中經(jīng)濟(jì)作物和果樹的播種面積、經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物播種面積比與化肥流失量相關(guān)程度最高，皆大于0.9，所以星云湖流域種植業(yè)面源污染大小的決定因素是種植結(jié)構(gòu)。