中国农业和农村污染的清单分析与空间特征识别

 利用清单分析方法计算了中国337个地级市(不包括香港、澳门和台湾)的农业和农村污染CODCr,总氮(TN)和总磷(TP)的产生量、排放量和排放强度,分析了其空间分布特征.结果表明,2003年中国农业和农村污染CODCr,TN和TP的产生量分别为66317,5312,1294万t,排放量分别为404.2,547.7,66.1万t,排放强度分别为10.0,13.6,1.6kg/hm².农业生产发展是造成区域环境压力的主要原因,畜禽养殖污染和化肥应成为农业和农村污染控制的重点;农村生活污染对COD_Cr,TN和TP的贡献较小,且其污染会随着城市化和农村基础设施的改善减少.长江三角洲地区和东南沿海地区是中国农业和农村污染的主要高强区,应通过提高资源利用效率对该地区进行重点控制.     

长江经济带农业源非二氧化碳温室气体排放的时空特征

利用清单方法核算了1980~2016年长江经济带农业源非二氧化碳（CO₂）温室气体的排放总量和排放强度,分析了不同经济发展情景和农业-环境脱钩状态下长江经济带2030年和2050年的排放情景.研究表明：时间维度上,1980~2016年长江经济带农业源非CO₂温室气体排放总量呈上升趋势,从0.26Gt CO₂-eq上升到0.32Gt CO₂-eq;2030年和2050年在高情景和中情景2种情景下,长江经济带农业源非CO₂温室气体排放量不会达峰,江苏、湖南、重庆、云南、湖北和安徽等六省（市）的单位农地面积排放强度将增加;3种情景下,四川始终为单位农地面积排放强度较低的地区.     

中国省域农业源非CO2温室气体排放的影响因素分析与峰值预测

运用IPCC清单方法核算了中国各省(直辖市、自治区)农业源非二氧化碳(非CO₂)温室气体(GHG)的排放,基于Tapio弹性脱钩理论和情景预测法、STIRPAT模型和向量自回归模型(VAR)预测了其达峰时间和规模,并结合对数平均迪氏指数(LMDI)模型、STIRPAT模型和固定效应模型识别了中国农业非CO₂ GHG排放的影响因素.结果表明,高情景和中情景下中国农业非CO₂ GHG排放量整体呈上升趋势,到2050年仍未达峰;2018—2050年低情景下GHG排放量整体呈下降趋势,其中,低情景下已于2018年达峰,峰值为0.73×10⁹ t (以CO₂-eq计,下同);北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省、海南省、重庆市、四川省和青海省农业生产与其农业非CO₂ GHG排放呈强脱钩状态,其余21个省(直辖市、自治区)呈弱脱钩状态;除天津市和黑龙江省以外的29个省(直辖市、自治区),经济和人口为农业非CO₂ GHG排放的促进因素,效率和结构为其抑制因素.     

中国农业源甲烷和氧化亚氮排放的影响因素

基于清单方法对中国的甲烷（CH₄）及氧化亚氮（N₂O）等农业源非二氧化碳（CO₂）温室气体（GHG）排放情况进行核算研究,通过引入Tapio弹性脱钩理论和对数平均迪氏指数（LMDI）方法研究了中国农业源CH₄和N₂O排放的影响因素.结果表明：①1980—2018年中国农业源CH₄和N₂O排放量由0.56×10⁹ t CO₂-eq上升至0.73×10⁹ t CO₂-eq;②1980—2018年中国农业源CH₄和N₂O排放随着农业总产值增长而缓慢增加,整体呈弱脱钩状态,但其脱钩状态稳定性较差;③从LMDI因素分解角度看,经济因素和人口规模因素对中国农业源CH₄和N₂O排放呈正效应,经济因素影响最大;效率因素和结构因素均对中国农业源CH₄和N₂O排放有减缓作用,其中,效率因素为主要抑制因素;④结构因素、效率因素和人口规模因素对脱钩努力的影响程度为效率因素>结构因素>人口规模因素.     

中国区域土壤表观氮磷平衡清单及政策建议

利用OECD表观氮平衡模型框架,建立了中国表观氮磷平衡核算的框架、方法和数据库.模型结果表明,2003年中国土壤表观氮磷盈余总量分别为640×10⁴　t和98×10⁴　t,氮磷盈余强度分别为16.56 kg/hm²和2.53 kg/hm².由于中国氮磷平衡区域分布严重不平衡,面临着氮磷盈余管理和氮磷缺损管理的双重压力.化肥和畜禽粪便是中国土壤氮磷投入最主要的来源,因此是中国氮磷盈余管理最佳切入点.由于各地氮磷投入结构各异,在氮磷盈余严重的中东部地区,不宜采用“一刀切”的政策,而应针对不同地区氮磷输入的特点进行氮磷盈余管理.     

中国种养系统的氮流动及其环境影响

利用集成完全氮平衡模型和农业污染清单的中国种养系统氮流动模型(nitrogen flow model for farming-feeding system in China,NFM-FFS),研究了2003年中国种养系统中的氮流动及其环境影响.结果表明,2003年中国种养系统土壤虽然氮素表观盈余,但实际亏损623.9×104t,平均亏损13.7 kg/hm2,土壤整体面临含氮量减少和退化的风险.由于中国氮素投入(肥料和各类有机肥)主要集中于耕地系统,对牧草地的投入很少,耕地系统的氮素盈余了1 761.9×104t,平均盈余142.8 kg/hm2,中国牧草地系统氮素亏损2 385.7×104t,平均亏损90.7 kg/hm2.因此平衡耕地和牧草地的氮素投入既可减少农业生产对水环境的影响,又可有效控制牧草地退化.2003年,中国种养系统中总氮损失为2266×104t,其中随径流进入地表水的495.8×104t和淋洗进入地下水的102.4×104t最终沉积在河流、湖泊和海洋中,很少有机会再进入种养系统循环.耕地的肥料施用是中国种养系统向地表水和地下水最主要的氮输出源,应是农业污染控制和管理的重点.     

利用DPeRS模型估算巢湖流域氨氮和化学需氧量的面源污染负荷

巢湖作为安徽省重要的饮用水源,其面源污染问题受到广泛关注.本文利用一种基于遥感分布式面源污染计算模型——DPeRS(Diffuse pollution estimation with remote sensing)模型,估算了巢湖流域2010年氨氮(NH+4-N)和化学需氧量(CODCr)面源污染物负荷,并进行污染特征解析,结果表明:1巢湖流域污染物以耗氧有机物为主,2010年产生NH+4-N 1562 t,进入水体800 t;CODCr9×104t,进入水体5×104t.22010年不同月份面源氨氮和CODCr污染负荷均有显著性差异,其中,7—8月氨氮和CODCr污染产生量较高.3空间分布上,氨氮和CODCr污染物主要集中在巢湖流域西北部地区;从区县角度来看,合肥市市辖区面源污染物产生量及入河排放量最大.4污染类型分析结果表明:城镇径流是氨氮最主要的面源污染源,且氨氮污染负荷与城镇人口密度的相关系数达到0.98,氨氮污染负荷与农田氮平衡的相关系数为0.65;而畜禽养殖是CODCr最主要的面源污染源,且CODCr污染产生负荷与畜禽养殖密度之间有显著的空间关联性,其相关系数达到0.91.     

巢湖流域氮磷面源污染与水华空间分布遥感解析

基于遥感监测手段,分别应用DPe RS模型和MODIS水华提取方法对巢湖流域氮磷面源污染特征和巢湖水体水华爆发规律进行遥感像元尺度解析,结果表明:2010年巢湖流域总氮产生量为1900.3t,入河量为846.5t;总磷为244.1t,入河量为76t.巢湖流域农业面源污染对氮素污染贡献最大,而水土流失则对磷面源污染贡献最大;综合巢湖流域氮磷面源污染和水华爆发的时空特征分析,明确氮磷面源污染与巢湖水华具有相关性,并且时间上水华爆发频率较氮磷面源污染具有先滞后后同步的特征,且面源污染负荷与水华爆发面积的相关系数为0.45;在空间上,面源污染负荷较大区域与水华爆发频度较高区域也有较好的匹配性;基于这种相关性,应用DPe RS模型对巢湖流域进行氮磷减排情景分析,结果表明在施肥量减少30%,农村生活垃圾处理率提高到60%,畜禽粪便处理率和城市垃圾处理率提高到80%的情况下,氮磷面源污染平均削减率可以达到50%.