黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染時空變化及因素分析

陶 園，徐 靜，任賀靖，管孝艷※，尤李俊，王少麗

（1. 中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100048；2. 國家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心，北京 100048）

0 引 言

黃河流域是中國重要的經(jīng)濟地帶和生態(tài)安全屏障[1]。流域水污染問題備受關(guān)注，經(jīng)過長期的治理，黃河流域水環(huán)境得到了明顯改善。根據(jù)2006—2019年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報，2006年黃河干流處于輕度污染，支流總體為重度污染，尤其渭河陜西段污染尤為嚴(yán)重；到2017年，黃河干流水質(zhì)為優(yōu)，主要支流為中度污染；到2019年其主要支流水質(zhì)進一步改善，為輕度污染。根據(jù)中國第二次污染源普查結(jié)果，中國農(nóng)業(yè)源排放的化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷污染物量占全國水污染物排放量的比例分別為49.8%，22.4%，46.5%，和67.2%，加上農(nóng)村生活源后，相應(yīng)比例分別達(dá)到73.1%、47.9%、61.2%和78.9%[2]。黃河流域流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南及山東等9個省份，這些地區(qū)化學(xué)需氧量和總磷污染物排放源自面源污染的比例均超過70%和60%，甘肅和內(nèi)蒙古地區(qū)面源污染產(chǎn)生的化學(xué)需氧量污染物排放占全省污染物排放量的比例甚至超過80%[2]。在促進黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的大背景下，理清黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀以及主要污染源特征，系統(tǒng)并針對性地提出區(qū)域治理措施，可為黃河流域及區(qū)域污染防治提供有效的參考。

目前，針對黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染問題研究缺少系統(tǒng)性、歸納性的研究成果。程紅光等[3]利用3S技術(shù)基于模型模擬的方法，以子流域為控制單元，估算了黃河流域2000年的面源污染負(fù)荷；楊燕春等[4]采用輸出系數(shù)法估算了整個流域的面源污染負(fù)荷量，但均未給出相應(yīng)的治理對策；宋月君等[5]以GIS和養(yǎng)分平衡計算為依托，進行了了黃河流域農(nóng)用地面源磷污染的危險性評價；楊永坤[6]將黃河流域劃分為草原區(qū)、引黃灌區(qū)、水土流失區(qū)以及平原區(qū)4個立體污染分區(qū)，給出各分區(qū)農(nóng)業(yè)立體污染防治技術(shù)模式；其他研究結(jié)果主要集中在黃河所流經(jīng)的特定河段[7]、子流域[8-9]、特定省份和地區(qū)[10-12]的面源污染現(xiàn)狀分析及防治分析。

從研究方法來說，面源污染估算最常采用的輸出系數(shù)法和模型模擬兩種方法[13-14]均存在各自的優(yōu)點及弊端，輸出系數(shù)法算法簡單，參數(shù)較少，主要通過產(chǎn)污系數(shù)、排污系數(shù)、入河系數(shù)等參數(shù)估算污染物產(chǎn)生量、排放量及入河量，產(chǎn)污系數(shù)其受人為因素影響較小，相對穩(wěn)定，因此污染物產(chǎn)生量估算較為準(zhǔn)確，而排污系數(shù)及入河系數(shù)受到環(huán)境治理措施和手段、降雨、下墊面等因素綜合影響，其取值的不確定性較大，因此對于污染物排放量以及入河量的估算存在一定的不確定性；模型模擬方法估算復(fù)雜，參數(shù)較多，可實現(xiàn)污染物產(chǎn)生到入河過程的模擬，但其估算精度的差異性較大，程紅光等[3]研究中的模擬值和調(diào)查值相對誤差在1%到40%變化。Tao等[15]在污染物產(chǎn)生量和污染物排放量之間提出了進入環(huán)境的潛在污染量的概念，主要指考慮化肥利用率、秸稈綜合利用率、畜禽糞便綜合利用率等指標(biāo)后仍未被利用或未被處理的污染物，反映了污染物初步治理效率。為減少排放系數(shù)、入河系數(shù)等不確定參數(shù)的使用，以估算較為準(zhǔn)確的污染物產(chǎn)生量為基礎(chǔ)，以全國平均污染治理水平計算進入環(huán)境的潛在污染量，并與污染源普查數(shù)據(jù)中的污染物排放量建立相關(guān)關(guān)系，初步分析不同地區(qū)對相應(yīng)污染源和污染指標(biāo)的治理效率水平，并結(jié)合基礎(chǔ)因素特征分析結(jié)果提出針對性治理措施和建議。

1 材料和方法

截至2021年，中國進行了兩次污染源普查，兩次普查水平年分別為2006年[16]和2017年[2]。兩次普查間隔的11a間，黃河流域的經(jīng)濟飛速發(fā)展，土地利用類型、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、覆蓋條件發(fā)生了很大變化[17-19]。由于黃河流域生態(tài)屏障作用越來越被重視，生態(tài)治理投入不斷增加[20]，不同污染來源對污染的貢獻也發(fā)生較大變化。

1）普查數(shù)據(jù)處理

本文針對黃河流域的污染物排放量時空分析中采用的數(shù)據(jù)基于第一次和第二次全國污染源普查結(jié)果[5,16]以及出版的相應(yīng)文獻[21]，其中第一次污染源普查結(jié)果中污染物排放總量加入農(nóng)村生活源進行還原。本文2006年的農(nóng)村生活源利用第二次普查中的農(nóng)村生活源及鄉(xiāng)村人口數(shù)量進行等比估算，同時考慮到2006年農(nóng)村生活污水基本無處理，2016年中國平均農(nóng)村生活污水處理率22%左右[22]，因此折算系數(shù)按照（1-2006年農(nóng)村生活污水處理率）/（1-2016農(nóng)村生活污水處理率）計算[23]，取1.28。由于山西省第二次污染源普查結(jié)果尚未公布，其鄉(xiāng)村人口數(shù)量約為甘肅和陜西省鄉(xiāng)村人口數(shù)量均值，因此農(nóng)村生活源根據(jù)近似取甘肅和陜西省平均值，農(nóng)業(yè)源主要與化肥施用量、秸稈量、畜禽養(yǎng)殖數(shù)量有關(guān)，通過計算可知流域內(nèi)山西省上述指標(biāo)近似為山東省的1.2倍，進而估算其農(nóng)業(yè)源產(chǎn)生的污染量；根據(jù)第一次污染源調(diào)查結(jié)果顯示，流域內(nèi)山西省污染總量與陜西省污染總量相差不大且污染指標(biāo)呈現(xiàn)較好比例關(guān)系，因此按照流域內(nèi)陜西省污染量的0.9倍進行估算。

2）污染物估算

農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)生量根據(jù)輸出系數(shù)法進行估算，化肥污染物產(chǎn)生量=化肥用量×化肥產(chǎn)污系數(shù)，而化肥潛在污染量=化肥污染物產(chǎn)生量×（1-化肥利用率）。年鑒中化肥施用量采用折純量，根據(jù)化學(xué)組成成分分析，氮肥、磷肥及復(fù)合肥（氮磷鉀含量相同）的總氮產(chǎn)污系數(shù)分別為1、0和0.33[24]，相應(yīng)的總磷產(chǎn)污系數(shù)分別為0、0.44和0.15[24]，氨氮產(chǎn)生量按照總氮產(chǎn)生量的8.3%來估算[25]，2017年全國化肥利用率為36.5%[25]。

秸稈污染物產(chǎn)生量=作物產(chǎn)量×秸稈與作物產(chǎn)量比×秸稈產(chǎn)污系數(shù)，秸稈潛在污染量=秸稈污染物產(chǎn)生量×（1-秸稈綜合利用率）。黃河流域主要作物包括水稻、小麥、玉米、豆類、薯類、油料、糖料、蔬菜、瓜果等，相應(yīng)的秸稈與作物產(chǎn)量比分別取0.9、0.97、1.03、1.6、3、3.4、3.4、0.1和0.1[24]。秸稈產(chǎn)污系數(shù)見表1，2017年秸稈綜合利用率取82%[26]。

表1 不同作物秸稈的產(chǎn)污系數(shù)Table 1 Pollutant producing coefficients of different crop straw×10-3 t· t-1

畜禽養(yǎng)殖污染物產(chǎn)生量=畜禽飼養(yǎng)量×產(chǎn)污系數(shù)計算，畜禽養(yǎng)殖潛在污染量=畜禽養(yǎng)殖污染物產(chǎn)生量×（1-畜禽糞便綜合利用率）。采用將畜禽轉(zhuǎn)換為豬當(dāng)量的計算方法，再乘以豬畜禽糞便的產(chǎn)污系數(shù)進行估算。根據(jù)畜禽糞污土地承載力測算技術(shù)指南[27]，牛的豬當(dāng)量為4.45、羊為0.4，家禽為0.0004，對其他畜禽品種則通過糞便產(chǎn)生量與豬進行度量換算得到，根據(jù)文獻[25]，馬、驢、騾的豬當(dāng)量分別取1.67、1.41和1.41。豬糞便的化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷產(chǎn)污系數(shù)分別為36、1.8、31.73和4.22 kg/頭[25]。2017年，中國畜禽糞便綜合利用率取60%[28]。耕地面積、化肥施用量、耕地構(gòu)成、畜禽數(shù)量、農(nóng)村人口數(shù)量等數(shù)據(jù)來自中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒[29]。

3）污染物排放量影響因素劃分及分析方法

根據(jù)污染物總量減排核算細(xì)則[23]以及污染物排放量計算過程，將影響農(nóng)業(yè)面源污染排放量的因素可概化為兩部分：一是基礎(chǔ)因素，基礎(chǔ)因素可理解為生產(chǎn)投入量以及與投入直接相關(guān)的產(chǎn)出物因素，包括化肥施用量、秸稈產(chǎn)生量以及畜禽養(yǎng)殖量等；二是防控因素，防控因素可理解為在防控刺激和措施作用下產(chǎn)生的減少污染物排放的表征因素，如化肥利用率、秸稈綜合利用率、畜禽糞便綜合利用率等。受到經(jīng)濟發(fā)展水平限制，各個省份（自治區(qū)）的農(nóng)業(yè)面源污染治理的能力有較大差別，考慮到各省份的治理效率的數(shù)據(jù)難以獲得，因此以2017年全國平均治理效率為參考，建立不同基礎(chǔ)因素潛在污染量與污染物排放總量的相關(guān)關(guān)系，以偏離趨勢線的程度反應(yīng)各個地區(qū)相應(yīng)防治效率與全國平均水平的差別，找到明顯遠(yuǎn)離趨勢線的點，進而判斷其治理效率。

2 結(jié)果與分析

2.1 污染排放量時空分布

將污染普查數(shù)據(jù)按照面積換算至黃河流域，得到2017年流域內(nèi)化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷等污染物排放總量分別為170.5、5.3、18.5和1.7萬t。化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷等污染物排放量較大的省份為內(nèi)蒙古、河南、陜西等?。ㄗ灾螀^(qū)），這些省份也是黃河中下游經(jīng)濟區(qū)的重要組成（表2）。2017年農(nóng)業(yè)源的化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷污染排放總量分別為96.2、1.2、7.9和1.1萬t，農(nóng)業(yè)源污染輸出最大的省份為內(nèi)蒙古自治區(qū)，除總磷污染小于河南省外，其他污染量均最高。參照污染物等標(biāo)污染負(fù)荷等于污染物排放量除以環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)限值，根據(jù)Ⅲ類水質(zhì)的地表水環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)限值分別為5 、1 、1 和0.2 mg/L[15]，累加不同污染指標(biāo)的等標(biāo)污染負(fù)荷，可得到各省份對于水環(huán)境污染的等標(biāo)負(fù)荷貢獻值依次為內(nèi)蒙古、河南、陜西、山西、山東、甘肅、四川、寧夏和青海?。ㄗ灾螀^(qū)）。若考慮單位耕地面積農(nóng)業(yè)源對水環(huán)境污染的貢獻值，則依次為河南、山東、四川、寧夏、青海、甘肅、山西、陜西和內(nèi)蒙古?。ㄗ灾螀^(qū)）?？梢钥吹?，單位耕地面積農(nóng)業(yè)源污染物排放量主要集中在黃河下游地區(qū)的河南和山東省，同時也是中國主要的糧食產(chǎn)區(qū)。

與2006年相比，2017年黃河流域污染明顯減少，化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷污染排放總量分別減少48%、72%、61%和55%，相應(yīng)的農(nóng)業(yè)源污染排放總量減少19.2%、48.3%、70%和53.7 %，農(nóng)村生活源減少51.0%、52.6%、51.9%和52.1%?？梢钥吹?，農(nóng)業(yè)源化學(xué)需氧量減少值遠(yuǎn)小于污染物排放總量的削減值，在農(nóng)村生活源減少比例與污染物排放總量相差不大的基礎(chǔ)上，同時農(nóng)業(yè)源和農(nóng)村生活源的氨氮污染排放量減少值也遠(yuǎn)小于污染物排放總量的削減值，可以間接說明這十年來，工業(yè)源排放的化學(xué)需氧量和氨氮顯著減少，對于點源的治理有成效。此外，農(nóng)業(yè)源產(chǎn)生的總氮污染物排放量削減比例高于污染物排放總量中總氮的減少，說明了農(nóng)業(yè)源在總氮污染控制上選擇的做法切實有效且效果顯著。與2006年相比，2017年黃河流域農(nóng)業(yè)源產(chǎn)生的化學(xué)需氧量、氨氮污染排放量占污染排放總量的比例顯著增加，增加百分比分別達(dá)到56%和83%，進一步說明了開展農(nóng)業(yè)源的污染控制也是黃河流域污染控制攻堅的重點。

表2 黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）污染物排放量Table 2 Pollutant emission of provinces (autonomous region) in the Yellow River Basin ×104 t

2.2 污染物排放量影響因素

2.2.1 基礎(chǔ)因素分析

1）化肥施用量

與2006年相比，2017年除山東省外其他省份化肥施用總量均有所增加（圖1a），內(nèi)蒙古自治區(qū)化肥施用量的增幅最大，達(dá)到83%，從2006年到2017年內(nèi)蒙古地區(qū)的耕地面積變化最大，11 a間耕地面積增加了30%（圖 1b），主要原因包括以下兩個方面：耕地保護政策的發(fā)布和實施；灌排基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、灌排工藝的提升及生物化學(xué)措施將部分鹽堿地土壤改良至可耕作狀態(tài)，進而轉(zhuǎn)變?yōu)楦豙30-31]。此外內(nèi)蒙古地區(qū)單位耕地面積的施肥量也有明顯增加，增加值達(dá)到41%；河南省和陜西省化肥施用總量位于第二和第三位，二者耕地面積并未發(fā)生顯著變化，導(dǎo)致化肥施用總量增加的最主要原因在于單位耕地面積施肥量增加明顯，與2006年相比，河南省和陜西省2017年單位耕地面積施肥量增加比例分別為28%和58%，達(dá)到871、582 kg/hm2，處于嚴(yán)重超量狀態(tài)，通過分析發(fā)現(xiàn)兩省蔬菜瓜果種植量大[28]，兩者的化肥施用量均很高，瓜果的平均施肥量為922 kg/hm2[32]，蔬菜的平均施肥量為583 kg/hm2[32]，2017年河南省、陜西省瓜果產(chǎn)量位居全國前列，同時河南省蔬菜產(chǎn)量位列全國第二，僅次于山東省。與2006年相比，2017年河南省瓜果產(chǎn)量大幅度減少，蔬菜產(chǎn)量有所增加，但單位耕地施肥量還是大幅度增加，這也間接說明了其在化肥減量上仍有很大的潛力。對于其他省份，山東省2017年施肥總量比2006年有所減少，主要原因在于單位耕地面積施肥量減少明顯，減小了12%，但其單位耕地面積施肥量仍達(dá)到580 kg/hm2，其蔬菜和瓜果產(chǎn)量分別位居全國第一和第三；四川和甘肅省單位耕地施肥量也有所減少，其他省份均有增加。

2）秸 稈

通過計算得到2017年黃河流域秸稈產(chǎn)生量估算值為1.13億t，與2006年相比，增加了46%，秸稈產(chǎn)生量主要來自于黃河中下游糧食產(chǎn)區(qū)（圖2）。內(nèi)蒙古秸稈產(chǎn)生量遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，2017年比2006年增加了84%，導(dǎo)致內(nèi)蒙古秸稈產(chǎn)生量遠(yuǎn)高于其他地區(qū)的原因可能包括三個方面：一是內(nèi)蒙古耕地資源的大幅度提升；二是內(nèi)蒙古地區(qū)種植大量油料作物和糖料作物，二者的糧食秸稈比均較高；三是種植結(jié)構(gòu)變化引起的秸稈產(chǎn)生量變化。從單位耕地面積秸稈產(chǎn)生量來看，河南省、山東省、寧夏回族自治區(qū)秸稈產(chǎn)生量位居前三位，河南省和山東省主要為小麥、玉米貢獻值較多，同時河南作為全國第一的花生產(chǎn)地，其油料秸稈產(chǎn)生量也比較高，而寧夏主要以玉米秸稈為主（表3）。

表3 黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）單位耕地面積下不同作物秸稈產(chǎn)生量Table 3 Straw yield of different crops per unit cultivated land of provinces (autonomous region) in the Yellow River Basint·hm-2

3）畜禽養(yǎng)殖

圖3給出了換算成豬當(dāng)量后養(yǎng)殖數(shù)量的變化情況。與2006年相比，2017年黃河流域總體的養(yǎng)殖數(shù)量明顯減少，減少達(dá)到27%。青海省牛的養(yǎng)殖數(shù)量增加明顯；內(nèi)蒙古自治區(qū)豬的養(yǎng)殖數(shù)量有所增加，但羊的養(yǎng)殖數(shù)量有所減少，總體上畜禽養(yǎng)殖的數(shù)量基本一致；其他省份的養(yǎng)殖數(shù)量均大幅度減少，河南省2017年的畜禽養(yǎng)殖量僅為2006年的30%。各地區(qū)畜禽養(yǎng)殖明顯減少的主要原因在于國家于2010年出臺了畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染防治技術(shù)政策，要求畜禽養(yǎng)殖應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守“禁養(yǎng)區(qū)”和“限養(yǎng)區(qū)”，同時強化了養(yǎng)殖場建設(shè)要求[33]。從單位耕地面積畜禽養(yǎng)殖數(shù)量看，2017年四川省、青海省以及山東省位居前三位，主要原因在于四川省和山東省養(yǎng)殖豬的數(shù)量大以及青海省牛和羊的養(yǎng)殖數(shù)量較大。從養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)來看，2017年內(nèi)蒙古、甘肅及青海地區(qū)牛和羊養(yǎng)殖以及山東、河南、陜西和山西的豬養(yǎng)殖總量占比較高（表4），污染物產(chǎn)生量及潛在排放量均較大，應(yīng)當(dāng)給予重視。

表4 2017年黃河流域各省（自治區(qū)）畜禽養(yǎng)殖豬當(dāng)量Table 4 Pig manure equivalent of livestock and poultry in provinces (autonomous region) in the Yellow River Basin in 2017×104頭

2.2.2 防控因素分析

圖4 a可以看出，對于化學(xué)需氧量排放量來說，畜禽養(yǎng)殖及秸稈的潛在污染量與之均極顯著相關(guān)（P＜0.01），相關(guān)系數(shù)分別為0.88和0.94。按照平均污染治理水平，計算得到流域內(nèi)由于畜禽養(yǎng)殖導(dǎo)致的化學(xué)需氧量潛在污染量約為78萬t，是秸稈的3倍。通過對比發(fā)現(xiàn)，河南省秸稈和畜禽養(yǎng)殖的數(shù)據(jù)點均顯著高于趨勢線，一定程度上反映了該地區(qū)相應(yīng)的治理效率較低，低于流域平均水平。山西及山東省的相應(yīng)效率也略低于平均值。然而青海省和四川省畜禽養(yǎng)殖的數(shù)據(jù)點則顯著低于趨勢線，主要原因在于兩個地區(qū)畜禽養(yǎng)殖涉及牧場，牧場中畜禽養(yǎng)殖的污染物產(chǎn)生到形成水體污染要經(jīng)過自然凈化，排放系數(shù)及入河系數(shù)均比較小，導(dǎo)致其污染物排放量較小。若除去青海省和四川省的特殊性影響，則山西及山東省大致在趨勢線上，也說明了山西及山東省的治理效率大致在平均水平。

對于氨氮排放量來說，化肥的潛在污染量與之呈顯著線性相關(guān)關(guān)系（圖4b），相關(guān)系數(shù)為0.92，畜禽養(yǎng)殖氨氮潛在污染量與之相關(guān)性不如化肥，相關(guān)系數(shù)為0.73。按照平均污染治理水平，計算得到流域內(nèi)化肥導(dǎo)致的氨氮潛在污染量約19萬t，超過畜禽養(yǎng)殖的4倍。陜西省化肥數(shù)據(jù)點低于趨勢線，說明該地區(qū)的化肥治理整體效率較高。河南省畜禽養(yǎng)殖和化肥以及山西省化肥的相應(yīng)數(shù)據(jù)點仍然高于趨勢線，說明河南省以及山西省化肥利用效率以及其他治理效率提升的需求更迫切。

對于總氮排放量來說，化肥、秸稈以及畜禽養(yǎng)殖潛在污染量與之均顯著相關(guān)（圖4c），相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.80和0.70。按照平均污染治理水平，計算得到秸稈的總氮潛在污染量僅為流域的1/10左右，化肥的總氮潛在污染量占比更大，約占2/3左右，超過畜禽養(yǎng)殖的3倍。然而對于總磷排放量來說，化肥的總磷潛在污染量與之顯著相關(guān)（圖4d），相關(guān)系數(shù)為0.90，而秸稈和畜禽養(yǎng)殖與之相關(guān)關(guān)系不大，主要由于計算得到的化肥總磷潛在污染量占全流域的90%。

3 污染治理措施和建議

根據(jù)上述分析，可以發(fā)現(xiàn)黃河流域各省對于污染的貢獻有著不同的特點和不同的側(cè)重，相應(yīng)的防控措施手段也應(yīng)有所不用。從黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染攻堅治理的角度，最行之有效的治理措施可集中在控制河南省、山東省、陜西省單位耕地面積的施肥量上，一方面從農(nóng)藝角度減少糧食作物的施肥量，尤其是減少蔬菜瓜果的化肥施用量；另一方面應(yīng)當(dāng)提升農(nóng)業(yè)管理水平，提高化肥利用率[34-36]，增加農(nóng)田退水的處理能力，增設(shè)人工布設(shè)的機制、增設(shè)人工濕地、設(shè)置生態(tài)溝渠、排水回用等措施，在污染匯流阻斷上做好管理[37-38]。加強黃河流域玉米秸稈的綜合利用尤其是寧夏回族自治區(qū)、山東省和河南省，加強內(nèi)蒙古地區(qū)糖料油料秸稈的利用，特別是葵花秸稈的利用，同時加強青海省的油菜秸稈的充分利用。玉米、油菜秸稈可以作為飼料、肥料、燃料等利用方式，對于葵花秸稈可通過改性用于廢水處理、作為生產(chǎn)新型生物質(zhì)緩沖包裝材料的原料以及人造板等[39-42]；加強畜禽養(yǎng)殖的監(jiān)管，加快分散經(jīng)營向規(guī)?；B(yǎng)殖模式的轉(zhuǎn)變，加強非規(guī)?；B(yǎng)殖場和養(yǎng)殖戶的監(jiān)督管理，強化散戶經(jīng)營的畜禽糞便排放管理，推進畜禽養(yǎng)殖制度化和規(guī)范化，尤其是西北地區(qū)的牛羊養(yǎng)殖以及黃河中下游地區(qū)豬的養(yǎng)殖[43-45]。此外，還應(yīng)加強種植業(yè)與畜牧業(yè)的結(jié)合，建立良性生態(tài)循環(huán)模式。針對性治理對象可見表5。

表5 各因素針對性污染治理對象Table 5 Objects of pollution control of different effect factors

4 結(jié) 論

本文分析了黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染的時空分布特征以及主要污染源特點，并將潛在污染量與污染源普查數(shù)據(jù)中的污染物排放量建立相關(guān)關(guān)系，提出了各地區(qū)主要污染治理措施，得到以下結(jié)論：

1）與2006年相比，2017年黃河流域農(nóng)業(yè)源導(dǎo)致的化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷總污染量減少19.2%、48.3%、70.0%和53.7 %，同時農(nóng)業(yè)源在污染排放總量中的占比顯著增加。黃河流域目前主要的污染來自中下游地區(qū)，最大的污染貢獻源于內(nèi)蒙古自治區(qū)；若從單位耕地面積農(nóng)業(yè)源對水環(huán)境污染的貢獻值來說，河南省和山東省的貢獻位居前兩位。從進入環(huán)境的潛在污染量來說，化學(xué)需氧量主要污染源來自于畜禽養(yǎng)殖，而氨氮、總氮、總磷則來自于化肥，不同污染物指標(biāo)與主控因子之間呈現(xiàn)顯著的線性關(guān)系。

2）從基礎(chǔ)因素來說，河南省、陜西省和山東單位耕地的化肥施用量過高，具有很大減量的潛力，尤其是河南省達(dá)到871 kg/hm2；2017年黃河流域秸稈產(chǎn)生量估算值為1.13億t，較2006年增加46%，秸稈資源化利用具有很大潛力，應(yīng)當(dāng)根據(jù)各?。ㄗ灾螀^(qū)）特點有針對性的進行利用，如內(nèi)蒙古油料秸稈、河南和山東省小麥、玉米秸稈以及寧夏玉米秸稈利用；從畜禽養(yǎng)殖的防治來說，應(yīng)當(dāng)加大西部地區(qū)牛羊養(yǎng)殖治理以及山東、山西、陜西和河南等地區(qū)豬養(yǎng)殖的污染排放治理。此外，從防控因素來說，應(yīng)大力推進河南省所有污染源以及山西省化肥治理效率提升?？傮w來說，對于面源污染的防治應(yīng)當(dāng)做到總體把控、局部提升即有普適性的治理措施也有針對不同省份不同排放特點局部進行技術(shù)管理提升治理。