面向防控农业面源污染的耕地质量监测评价及思考

2022-03-13许俊伟韩雪梅杨梖俞映倞赵永坤薛利红李庆魁

安徽农学通报 2022年4期

许俊伟韩雪梅杨梖俞映倞赵永坤薛利红李庆魁

摘要：农田耕地土壤质量对农业生产至关重要，也是农业面源污染防控指导的重要依据。摸清农田土壤养分现状，分析耕地土壤演变态势可为种植业绿色可持续发展提供科学指向。该文在太湖典型水网区苏州市吴中区设立研究样点，连续3年定时定点采集典型农田土壤样品，监测涉及到农业面源污染土壤指标，并基于基础评级法、单因子指标法和内梅罗指数法等3种科学评价方法对其指标进行评价。结果表明：以基础评级法来看，土壤pH值、土壤总氮和土壤有效氮年均值均处于等级Ⅱ及以上，土壤有机质年均值在第3年由等级Ⅱ降为等级Ⅲ，土壤有效磷年均值处于等级Ⅲ;以单因子指标法来看，土壤pH值和有机质年际之间呈现微弱变好趋势，土壤氮的情况较好且稳定，土壤有效磷是主要的短板，需要进行关注调控;以内梅罗指数法来看，17个监测点位综合评级全部为中级甚至高级。总之，该区域代表样点耕地土壤养分库存较好，宜进一步采取农业面源污染控制措施。

关键词：耕地;监测;评价;面源污染

中图分类号 X522 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2022）04-0085-06

Abstract： The soil quality of farmland plays a scientific reference role in agricultural production in the coming year， and it is also an important basis for the prevention and control of agricultural non-point source pollution. Finding out the current situation of farmland soil nutrients and analyzing the evolution trend of farmland soil can provide a scientific direction for the green and sustainable development of planting industry. In this paper， research samples were set up in Wuzhong District， Suzhou City， a typical water network area of Taihu Lake. Typical farmland soil samples were collected regularly for three consecutive years to monitor the soil indicators of agricultural non-point source pollution and tested pH， organic matter（SOM）， total nitrogen（TN）， available nitrogen（AN） and available phosphorus（AP）. Basic rating method， Single factor index method and Nemerow index method were used to evaluate soil quality. The results show that： from an angle of Basic rating method， the annual mean values of pH， TN and AN are at grade II or above， the annual mean values of SOM decrease from grade II to grade III in the third year， the annual mean values of AP are at grade III， and the annual mean values of AK decrease from grade I to grade III in the second year; from an angle of single factor index method， pH and SOM show a weak improved trend， both AN and TN are good and stable， the main short board factor is AP， which need attention and regulation; from an angle of Nemerow index method， all of the comprehensive rating are intermediate or even advanced. In short， the soil nutrient inventory of cultivated land in the representative sample points of this area are good， and it is suitable to take further agricultural non-point source pollution control measures.

Key words： Cultivated land; Monitoring; Evaluation; Agricultural non-point source pollution

耕地是人類赖以生存的基本资源和条件。耕地数量和耕地质量是决定粮食综合生产能力的两大关键因素[1]。我国有着严格而明确的要求——坚守18亿亩耕地红线，以保障充足的耕地数量，但耕地质量是下一步需要解决的重点。耕地质量决定耕地利用和农业生态环境，耕地的可持续化是协调日益增长的粮食需求和资源环境约束的连接通道，是保障粮食安全、资源永续利用和环境绿色发展的永动机[2]。土壤养分含量是耕地质量的主要体现，既是生产力可持续性的决定性指标，也是农业面源污染的重要参与因素[3-4]。如今我国农业环境污染情况严峻，耕地中土壤养分的流失是造成种植业面源污染的重要因素，因此充分了解耕地，监测耕地土壤及科学评价对于农业生产有重要的参考指导作用，对于农业面源污染防控具有重要的指向价值[5]。

土壤有机质、总氮含量是用来评判土壤肥力高低的主要依据，与农业面源污染指标密切相关。除此之外，对水稻等农作物而言，土壤中有效态养分能够直接利用养分形态，与生产过程的物料投入和生物量收获密切相关，直接关系到其产量和质量的高低。对农业生产状态下的农田土壤而言，土壤中有效态养分含量处于动态变化之中，一年中不同时段的土壤样品中有效态养分含量往往存在不同，也不存在可比性，实时关注有效态养分指标尤为重要[6-7]。年际间动态连续监测实时反映耕地质量，评估耕地的能力，变化比较分析反映土壤质量的演变，及时、及早发现问题，为来年肥料施用等农业生产有重要指导作用，而且能推演土壤中库存的养分对农业环境污染的贡献，起到农业面源污染防治的预警作用。

苏州市吴中区地理坐标为东经119°55′～120°54′，北纬30°56′～31°21′，位于苏州南部，与太湖水域密切衔接，苏州吴中区坐拥60%的太湖水域、40%的太湖岸线，是太湖环湖区的重要组成部分。自古以来吴中区是江苏乃至全国重要稻米输出产区，“吴中大米”形成了独特品质，被国家知识产权局认定为地理标志证明商标，带动了当地产业兴旺和农民的生活富裕。伴随着稻田耕地用肥量逐渐增大，化肥供应量远大于作物需求量，再加上吴中区地处于南方典型水网区，降雨频率高，水量丰沛，农业面源污染发生几率大。因此将研究对象样点设立在苏州市吴中区并进行连续3年定时定点的涉及到面源污染的耕地养分指标（包括有效养分）的动态监测。

1 材料与方法

1.1 样品采集按照监测样品的代表性、可获取性以及可比性的原则，共布设采样点17个（编号见表1），土壤样品采集时间点设为水稻成熟后。因此自2018年起，连续3年每年进行定时定点取样分析。按照梅花形采样方法在典型地块选择5～10个点位采集，采集0～20cm耕作层土壤，通过四分法弃取，留下耕作层土壤混合样1kg，土壤样品风干后去除杂质，研钵磨细后过1、0.25、0.1mm尼龙筛，装入保鲜袋保存，待理化分析测定。

基于农业面源污染的治理和农业生产的双重目标，综合考虑评价指标的可获取性、系统性和连续性，选取了土壤有机质、全氮、有效氮、有效磷、pH值等5个指标作为指示指标。参照《土壤农化分析》[8]，土壤pH值采用水土比为2.5∶1水浸提pH计法测定;有机质测定采用重铬酸钾氧化-分光光度法，总氮测定采用凯氏定氮法，有效氮测定采用有效扩散法，有效磷测定采用钼锑抗比色法。

1.2 基础评级根据其含量分为Ⅰ～Ⅴ5个级别[9]，具体分级标准见表2。

1.3 单因子指标评价采用隶属度函数进行评价单因子肥力情况。隶属度函数根据对作物产量效应，表达了该项指标土壤含量丰缺程度，其中pH值采用峰值型隶属度函数（1），其他指标采用戒上型隶属度函数（2），相应的函数表达式为[11-12]：

基于研究区域的水稻的特点和前期研究结果[13-14]，确定隶属度函数曲线拐点取值，见表3。

1.4 综合指标评价内梅罗（Nemoro）指数是一种较常用的兼顾极值或突出最大值的计权型多因子环境质量指数，在加权过程中避免了权系数中主观因素的影响[15]。此次评价选用修正的内梅罗指数进行综合评价，首先，对上述参数进行标准化处理，以消除各个参数之间量纲差异，计算公式以及分级标准值如下式（3） [16-17]：

式中，Pi表示第i个指标的单项肥力指数，Xi表示土壤指标i的实测值，Xa、Xc、Xp表示分级标准值，参照全国第二次土壤普查养分分级[9]，见表4。

式中，P综表示耕地土壤肥力综合指数，其值越高表示耕地土壤肥力状况越好;Piavg表示土壤所有肥力指数的平均值;Pmin表示土壤所有指标中单项肥力指数最小值，突出了土壤中最差属性对土壤肥力的影响，能够反映植物生长的最小因子律;n表示参与评价的肥力指标个数，修正项（n-1）/n提高了评价的可信度和可比性[18]。

2 结果与分析

2.1 土壤单项指标描述性统计各监测点的土壤养分等级分布热图和统计如图1和表5，随着年际变化，对于土壤pH值，从图1的颜色变化能明显看到整体趋势变好，等级Ⅲ类及以上的监测样点占比由88.2%上升至100%。对于土壤SOM，从图1的颜色变化能看出整体处于变差再变好的状态，等级Ⅲ类及以上的监测样点占比由94.1%降至82.4%再回升至88.2%。因此，可以利用调整有机肥的施用量进行土壤培肥，同时需注意有机肥的来源，谨防施加重金属超标的有机肥带来的安全问题。对于土壤TN，从图1的颜色变化能看出整体水平处于较稳定的状态，等级Ⅲ类及以上的监测样点占比维持在94.1%。土壤样点的整体全氮含量较为丰富，可适当减少氮的投入，节省肥料成本的同时减少农田氮损失，减缓农业面源污染的压力。对于土壤AP，从图1的颜色变化能看出整体处于变差的阶段，等级Ⅲ类及以上的监测样点占比由41.2%下降至29.4%。

单项指标统计分析结果如表6所示。土壤pH 值变异系数均低于10%，呈弱变异性。土壤监测样点土壤pH值平均值呈现变好的势态。土壤SOM值变异系数均介于10%～50%之间，呈中等变异性，值得注意的是，对比3年的土壤SOM平均值，虽然平均值降幅较低，但是在第3年明显降低一级，呈现变差势态。土壤TN和AN值变异系数均介于10%～50%之间，呈中等变异性，土壤监测样点土壤TN和AN值平均值呈现稳定的态势，说明该研究区域土壤中的养分氮是充足。土壤监测样点土壤AP值呈现稳定的态势。但是2018年和2020年土壤AP值变异系数均超过50%，呈高变异性，2019年土壤AP值变异系数均介于10%～50%之间，呈中等变异性，说明点位之间该指标的差异性巨大，需要重点关注指标偏低的点位。

2.2 单因子指标结果分析隶属度函数能同向进行各项指标间的比较，并根据木桶理论挖掘出限制土壤肥力指标的关键性因子，计算的结果和统计见下图2。由图可知，2018—2020年期间，土壤pH值处于隶属度满额的点位超过50%，甚至高达94.1%，土壤SOM值虽然在出现小于0.325的个别点位（LZ007），但是有至少94.1%处于隶属度大于0.325的状态，并且年際之间的比较发现，土壤pH值和SOM值呈现变好的微弱趋势，说明该研究区域的土壤是适合继续种植水稻作物;值得注意的是，随着年际变化个别点位（如LZ002、LZ005）土壤SOM值下降十分明显，该两点位需要适量投入有机肥进行有机质补充;整体看来，土壤TN和AN值状态较稳定，说明整个区域的土壤的氮元素是较充足的，未来的农业生产中可以采用一些事宜的源头减量技术[19]，，如调整氮肥运筹比例、使用绿肥培肥、有机肥部分替代等等，进一步减量氮肥投入。这样以来，既可以保证农田的正常产出和经济效益，更可以节约投入成本，减少氮肥施用带来的负面环境效应;明显看出，土壤有效磷是主要的短板因子，2018年超过80%的点位隶属度不足0.55，2019年100%的点位隶属度不足0.55，2020年76.5%的点位隶属度不足0.55。但是未来并不是一味的加大磷肥的投入就可以解决短板效应。磷肥的过量投入反而会提高农田磷流失的风险，恶化周边水体水质，诱导农田面源污染发生。建议选择合适的土壤调理剂，有机肥等进行土壤磷的有效化，将土壤中的非活化磷调动起来[17]。这样，减肥的条件下亦能达到磷素供给需求。

2.3 综合指标结果分析采用修改后的內梅罗指数法分析的土壤综合指标分析结果如下表7，综合指标系数分级为如下：P综≥1.7时，表明耕地土壤肥力处于高水平，很肥沃或者肥沃;0.9≤P综<1.7时，耕地土壤肥力水平中等，个别指标明显缺乏;P综<0.9时，耕地土壤肥力处于较低水平，大部分肥力指标明显缺乏，个别指标严重缺乏[20]。通过统计发现，所有的监测点处于中等或者较高的土壤肥力水平，表明土壤养分充足，适合作物生长。同样得知，最小限制因子中有效磷出现的频率最高，达到了53.85%，其次是总氮，出现频率为21.15%，说明未来种植过程需要补足土壤有效磷含量，但是仅仅依靠磷肥的输入，不能满足可持续的发展要求，反而带来负面环境问题，采取有机肥、土壤调理剂等柔性措施亦能补足或者活化土壤磷库里的磷[21]。以总体均值来看，整个区域的综合指标系数在3年间一直处于中等甚至以上的级别，总体情况较好，随着年际的变化呈现先上升后下降的态势，为阻止继续下降，后续年度宜加强重点短板因子，加强短板因子的提升。

3 结论

基于基础评级、单因子指标评价和综合指数评价发现，土壤综合和单一指标的空间分布既有区别又有相似之处。主要原因是因为土壤既受单一指标的作用，也受所有指标的综合作用。代表性监测点位的pH值和土壤有机质状态较好，土壤中氮的库存相对充足，有效磷一直呈现严重不足的态势。根据实地情况，建议调整施肥结构，适当减少氮肥的施加，增大有机肥或者土壤调理剂的投入，充实有机质库存，充分调动土壤库存磷的活性。未来工作的重点要继续推进农业清洁生产，建立“环境-产量-品质”监测体系和强化科技支撑力量，为农业面源污染保卫战打下坚实的基础。

4 建议

4.1 加大重视农业面源污染和农业清洁生产 “十四五”是农业面源污染治理的关键期，削减水体和土壤环境农业面源污染负荷的工作更是重中之重[24]。将“绿水青山就是金山银山”的理念放在首位，保护好环境，才有持续的发展。在我国产业侧供给改革的大背景下，农业产业必然将朝着绿色、高效、经济的方向转型，摒弃传统的不合理的施肥观念，将科学轮作、有机肥替代、按需施肥等多种新型的农事操作技术登上舞台[22-23]，这样，才能真正实现农业清洁生产。

4.2 建立“环境-产量-品质”监测体系随着我国生活水平的飞速提升，人民对美好幸福生活的向往和对于食品品质的要求越来越高，农业产业也面临着由“量”到“质”的转变瓶颈期。品质与土壤理化性质有直接联系，面对农业环境污染日益多样化和复杂化，未来可对土壤和品质进行长期追踪检测，建立环境、产量与品质的关联监测体系，确定影响的关键元素指标和阈值，因地制宜、因时制宜指导肥料施用，联动实现“保产+提质+减排”的多重目标。

4.3 强化科技支撑和人才建设科学技术创新是第一生产力，地方推广部门加强和科研院校的合作，依靠科研院校的技术革新。聘请相关专家定期查找不足，对症下药，及时改进。既要引进来，也要走出去，定期邀请科研院校的相关专家进行培训新型农技人才，或者输出人才前往专业的农技培训班进行技术学习，为科技耕作、绿色耕作的良好格局提供人才智慧库[25]。

参考文献

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