我国不少湖泊以及水库营养化程度加剧,太湖、巢湖、滇池等重要水域的污染给人们的生活带来了极大的不便,引起了广泛重视^[1].氮磷等元素进入封闭或半封闭的水域后,导致某些藻类异常增殖,溶解氧降低,水质下降,而磷是水体产生富营养化的限制因素,如果磷素未达到一定含量,仅有碳、氮等元素不会引起水体富营养化^[2].一般认为水中TP>0.02 mg·L^-1、TN达到0.2~0.5 mg·L^-1时,水体便处于富营养化状态^[3].土壤对磷肥有很强的固定作用,磷肥的当季利用率只有5%~15%,加上后效也不会超过25%,剩余的磷素由于无法被利用就会在土壤中积累,环境风险逐渐加大^[4].目前农业面源污染研究的方法主要有野外实测法、输出系数法、污染指数法和物理模型法等.野外实测法是最常规、应用最广泛的方法,是其他研究方法的基础,结果可信度高,但成本大,周期长;输出系数法只能对小流域内不同土地利用类型的污染物输出负荷简单估算;污染物指数法所需数据量少且容易获得,但其结果仅反映了污染物发生流失风险潜力,不能得到实际的输出负荷;物理模型法不仅可以估算出污染物输出负荷,而且可以对面源污染的发展进行预测,但是模型对数据要求高,大量参数不能获得,很难推广^[5].已有的研究一般都在田块尺度和流域尺度,很少有从宏观上分析种植业中总磷径流损失的研究.2009年第一次全国污染普查根据地形地貌和气候把全国划分为六个区域,根据每一区域内的地形、种植方式、土地利用、种植模式把每个区域划分为不同的模式,通过一年的田间小区监测实验,获得每一种模式下总磷损失系数,以估算全国磷素损失量.但是由于磷素损失具有很强的时空变异,以小区域监测结果放大估算大区域磷负荷会导致很大的不确定性.

大量研究表明,农田总磷径流损失程度取决于当地的降雨情况、施肥情况、土壤条件、地形地貌特点、植被覆盖条件和人为管理措施等多种因素^[6].本文通过收集关于农田总磷径流损失的文献,从中提取总磷径流流失量及其影响因素数据并进行回归分析,构建了大尺度集约化种植业TP径流损失估算模型. 1 材料与方法

为构建农田TP径流损失量与影响因素的相关关系,收集了关于农田TP径流文献中的试验数据(在提取数据时,考虑到可能有数据存在于图表中,应用GetData Graph Digitizer软件提取数据).所获得文献资料年限从2004年至2013年,试验地点包括江苏、浙江、上海、安徽、湖南、四川、广东、福建,种植作物包括水稻、小麦、玉米、油菜、棉花(表 1).本文只选择肥料种类为化肥、复合肥的数据,对有机肥、控释肥的数据予以剔除.文献中的试验方法基本为田间试验,在试验开始前采用土壤农化常规分析法得到试验田土壤基本性质,把试验田划分为若干个小区,作不同的施肥处理,各小区间用塑料板或水泥板隔开,防止养分和水分交换.每个小区对应一个径流池,用于收集降雨产生的径流.每次降雨产生径流后收集径流水,测定水样的总磷浓度,然后测定径流池水位,计算径流水量.将径流水中总磷浓度与径流水量相乘,得到总磷径流损失量.

表 1 农田总磷径流损失方面的文献 Table 1 Literature about phosphorus runoff losses from farmlands

表选项

土地利用类型与农田地表径流磷有着极为重要的联系,不同的土地利用类型对地表径流和氮磷的流失量有着显着的影响^{[7, 8]}.旱地和水田是两种不同的土地利用方式,耕作和灌溉方式有着明显的差异.水稻田常年储水,淹水条件下由于土壤理化性质的变化,导致土壤对磷的固定与释放发生很大的变化^[9].因此,本研究在分析中把农田分为水田和旱地两个部分.受文献中试验条件、目的限制并借鉴相关研究,本文选取降雨量(mm)、施磷量(kg·hm^-2)、土壤全磷(%)、粘粒(%)四个影响因素,磷肥施用量统一换算为P₂O₅的量.收集影响总磷径流的因素时会出现缺失值,如土壤理化性质、每季作物生长期内的降雨量等,本文利用中国科学院南京土壤研究所中国土壤数据库对土壤基本性质进行补充,查阅研究区的统计年鉴对试验期间的降雨量进行补充.

使用Excel 2007进行数据整理,建立农田总磷径流损失量与影响因素数据库,剔除离群值后对数据进行相关性分析和回归分析,建立总磷径流损失量与影响因素间的回归模型.查阅统计年鉴得到2011年各省施磷量、播种面积、年平均降雨量,然后根据回归模型对我国农田总磷径流损失量进行初步估算. 2 结果与分析 2.1 农田总磷径流损失影响因素的一元线性回归分析

土壤表层溶质随地表径流迁移是一个十分复杂的过程,受到包括降水、施肥、土壤性质等众多因素的影响.其中降水是土壤溶质的溶剂和载体,也是土壤磷素迁移的驱动力,水的迁移过程制约和决定着土壤溶质的迁移过程^[10];施磷量可以直接提高土壤表层速效磷的含量,随着施磷量的增加,由径流所造成的磷的损失量明显增加^[11];土壤通过质地、全磷含量等性质影响着农田总磷径流的损失.为了探讨单一因素对农田总磷径流损失量的影响,对数据进行相关分析和一元线性回归分析,采用数学统计软件SPSS对回归方程进行拟合优度检验和显着性检验. 2.1.1 与土壤全磷含量间的关系

由图 1可知,土壤全磷含量百分比与农田总磷径流损失量呈极显着负相关.水田、旱地TP径流损失量(y,kg·hm^-2)与土壤全磷含量百分比(x,%)的关系如图 1所示,其相关关系式如下:

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图 1 水田和旱地TP径流损失量与土壤全磷之间的关系 Figure 1 Relationship between TP runoff losses and soil total P in paddy fields(a) and upland fields(b)

图选项

本文土壤全磷是指未施磷肥前土壤中磷素的总和即土壤本底值,含量受土壤母质、成土作用影响,土壤类型不同本底值亦不同.土壤中的磷素经过一系列的化学、物理化学和生物化学反应,大部分被土壤固体颗粒吸附或者被土壤微生物固定形成难溶性的无机磷盐,当中一部分与富里酸结合形成中稳定性有机磷、与胡敏酸结合形成高稳定性有机磷,增强了土壤的稳定性.根据图 1土壤全磷含量的范围可知土壤有效磷含量还未超过流失到环境中需要的临界饱和度,此时土壤对磷以吸附固定为主.该条件下土壤全磷含量越高,表明土壤对磷的吸附能力越强,稳定性越好,遇到降雨时流失的风险就越低. 2.1.2 与土壤粘粒间的关系

水田、旱地TP径流损失量(y,kg·hm^-2)与土壤粘粒含量百分比(x,%)的关系如图 2所示,其相关关系式如下:

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图 2 水田和旱地TP径流损失量与土壤粘粒之间的关系 Figure 2 Relationship between TP runoff losses and soil clay content in paddy fields(a) and upland fields(b)

图选项

土壤粘粒含量与农田总磷径流损失量极显着负相关.这是因为粘粒是土壤中最活跃的组成之一,影响到土壤表面积和电荷数量,从而影响到土壤对磷的吸附固定及养分的有效性.粘粒含量多的土壤,土壤粒间孔隙小,细孔往往被水占据,通气不畅,好气性微生物活动受到抑制,有机质分解缓慢,腐殖质与粘粒结合更紧密,因而养分容易积累,所以粘质土保肥能力更强,磷素等养分的流失要比砂质土少.另外,土壤磷最大吸附量与粘粒含量呈显着线性正相关关系^[12],质地细的土壤磷吸附量大、吸附能力强,磷素移动性差,流失量小. 2.1.3 与施磷量间的关系

水田、旱地TP径流损失量(y,kg·hm^-2)与施磷量(x,P₂O₅ kg·hm^-2)的关系如图 3所示,其相关关系式如下:

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图 3 水田和旱地TP径流损失量与施磷量之间的关系 Figure 3 Relationship between TP runoff losses and fertilizer P rates in paddy fields(a) and upland fields(b)

图选项

随着施磷量的增加,土壤中磷含量相应提高,较大的磷肥施用量会造成土壤中磷素不同程度盈余富集,可能导致部分施加的磷无法被吸收而停留在土地表层,导致磷养分的流失量增加.有研究表明随着施磷量的增加,径流水中总磷的浓度、流失量显着增加^[13].另外,高施磷量可以降低土壤磷素的最大吸附量,提高土壤磷素的吸附饱和度,而饱和度处于较高状态则表现为磷素释放到表面的潜能增加. 2.1.4 与降雨量间的关系

水田、旱地TP径流损失量(y,kg·hm^-2)与降雨量(mm)的关系如图 4所示,降雨与农田总磷径流损失量极显着正相关,其相关关系式如下:

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图 4 水田和旱地TP径流损失量与降雨量之间的关系 Figure 4 Relationship between TP runoff losses and rainfall in paddy fields(a) and upland fields(b)

图选项

降雨是土壤磷素流失的主要驱动力,也是磷流失的溶剂和载体.降雨进入农田土壤系统后,由于植物截留、洼地填蓄和土壤吸收等作用会使雨水滞留在农田中,但是随着降雨量的增加多余的雨水通过地表径流等方式脱离农田系统,在此过程中伴随着农田氮磷等营养元素的流失,随着降雨量的增加土壤中磷损失量也升高. 2.2 农田总磷径流损失影响因素的多元逐步回归分析

由一元线性回归分析可知农田总磷径流损失是与多个因素相关的,用多个影响因素的最优组合共同预测或估算总磷径流损失比只用一个因素进行预测或估算更有效,更符合实际.根据本文遴选出的4个影响因素,采用多元逐步回归分析方法对农田总磷径流损失量的变化规律进行定量分析,建立大尺度估算模型,其分析模型表达式为:

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根据本文遴选出的数据,采用多元逐步回归得到以下估算模型:

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通过查阅2012年中国统计年鉴^[14]和中国气象年鉴^[15],得到2011年除台湾、香港、澳门以外全国各省的年平均降雨量、磷肥施用量、农作物播种总面积、水稻(代表水田)播种面积和小麦、玉米、棉花、油菜旱作物(代表旱地)的播种面积,根据各省的磷肥施用量及播种总面积得到各省单位面积农田施磷量.

我国地域辽阔,气候复杂,地形、地貌各异,因而土壤类型多样,土壤类型的分布与全国省级行政区的划分不能完全对应,得到各省水田、旱地中土壤全磷、粘粒平均含量百分比的难度较大.因此,根据收集的农田总磷径流文献中的试验数据,估算出水田、旱地中土壤全磷、粘粒的平均含量,见表 2.

表 2 水田和旱地土壤全磷、粘粒描述性统计结果 Table 2 Descriptive statistics of soil total P and soil clay contents in paddy fields and upland fields

表选项

根据2011年各省的平均降雨量,单位面积农田磷肥施用量以及估算出的水田、旱地中土壤全磷平均含量百分比,由式(10)、(11)估算出2011年各省单位面积水田、旱地中TP的径流损失量,见图 5.

图 5 2011年农田TP径流损失量省级分布图 Figure 5 Distribution of farmland TP runoff losses by province in 2011

图选项

根据全国水田和旱地中土壤全磷含量的平均值及标准差,各省单位面积施磷量、平均降雨量、水田与旱地的播种面积,计算得到全国水田TP径流损失总量的范围为3.554~5.875万t,平均值为4.715万t;全国旱地TP径流损失总量的范围为0.951~2.347万t,平均值1.649万t;全国农田TP径流损失总量平均值为6.364万t,低于第一次全国污染源普查公报中我国种植业总磷流失量的10.87万t ^[16].这可能是由于本文中的农田仅指水稻、小麦、玉米、棉花、油菜用地,未包含其他种植业用地的缘故. 3 讨论

土壤磷可分为难溶性的和易溶性的两大类,难溶性磷占土壤总磷量的95%~99%^[17],主要包括吸附态和矿物态.磷的吸附主要发生在粘土矿物、氧化物和有机固体表面,吸附程度与矿物种类、结晶程度和含量有很大关系,磷的固定在酸性土壤中主要表现为磷酸根离子沉淀在土壤中的铁铝氧化物表面,在中性或碱性土壤中主要表现为磷酸根离子与钙离子形成沉淀.本文研究得到土壤全磷含量与总磷径流损失量呈负相关,出现这一结果与土壤含磷量、磷素吸附饱和度有关.本文中土壤全磷是指施肥处理前土壤的本底值,土壤类型不同磷的本底值亦不同.相关研究表明有效磷的含量要比全磷含量低很多,由本文土壤全磷含量(0.2~1.2 g·kg^-1)可知,土壤中速效磷含量还未达到土壤富磷化的水平^[18](Olsen-P 15 mg·kg^-1),尚处于未饱和状态,此时土壤对磷的固定、吸附能力大于其释放能力.土壤全磷含量高表明该土壤对磷的吸附、固定能力强,磷的流动性差,遇到降雨时磷素流失到环境中的风险就会降低.

土壤质地与土壤通气、保肥、保水状况有密切的关系,土壤中磷素的有效性及其对环境的影响主要取决于土壤粘粒复合体对磷的吸附-解吸平衡^[19].土壤颗粒粒径的大小对土壤颗粒间的结合、孔隙大小、数量及几何形态都起着决定作用,粘粒含量越高,质地越细、分形维数越高,土壤抗侵蚀能力越强^[20],磷越不易流失.土壤质地越重,粘粒含量越高,颗粒越细,比表面积越大,吸水、保水保肥能力越强.

由于土壤的固持作用,土壤溶液中磷含量极小,但当施磷量超过某一阈值后,土壤中磷吸附位点饱和,土壤溶液中可溶性磷浓度迅速增加.随着磷肥施用量增加,土壤磷吸附饱和度增加,导致土壤易解吸磷、土壤磷易解吸率逐渐升高,土壤磷最大吸附量、土壤磷的最大缓冲能力显着降低^[21],土壤表层总磷、速效磷含量明显增加,磷径流损失风险增高.施磷量越大,径流液中总磷含量越高,径流总损失量越大.有研究表明,施用磷肥达到一定量后,土壤中用CaCl₂浸提的磷溶于水的量会增加,磷素易于随水流失^[22].

在降雨的影响条件下,土壤磷素极易进入水体并造成养分流失,降雨影响磷素流失的主要因素包括降雨量、降雨强度、降雨径流时间等.降雨前土壤含水量越高,越容易在地表产生径流,磷流失风险越大.随着降雨量的增加,一方面会使水田的田面水流出、旱地的地表土随雨水的流失量增大,另一方面加强了对农田的冲刷力,从而导致农田总磷的径流损失量增加.

由于研究的地区差异,江苏、浙江、上海、安徽、湖南、四川、广东、福建等地研究数据较为丰富,而我国其他地区数据相对缺乏,以这些数据建立的模型估算全国尺度总磷径流损失会有一定局限性.文献中有些数据存在过高或过低的特征,有的文献还存在没有当季降雨量数据等问题,只能间接地寻找相关数据进行替代,这些都会对结果的确定性产生影响. 4 结论

基于农田TP径流损失量与影响因素的数量关系建立了农田TP径流损失估算模型,运用该模型对我国农田TP径流损失量进行了估算.2011年单位面积水田TP径流损失量的范围为0.585~3.015 kg·hm^-2,单位面积旱地TP径流损失量的范围为0.045~0.473 kg·hm^-2;全国水田TP径流损失总量的范围大致在3.554~5.875万t之间,平均值为4.715万t;全国旱地TP径流损失总量的范围大致在0.951~2.347万t,平均值为1.649万t;我国农田TP径流损失总量为6.364万t.

本文构建的农田总磷径流损失估算模型,充分考虑了自然因素和人为因素的空间差异,方法简单可行,对大尺度集约化种植业中总磷径流损失的估算具有一定的指导意义,相对以前基于单一因素(磷肥投入量)的估算,本研究更为科学可靠.