高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征.pdf

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1、第 33 卷 第 2 期 农 业 工 程 学 报 Vol.33 No.2 266 2017 年 1月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan. 2017 高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征付永虎1,2，刘黎明1，王加升1，叶津炜1，郭 赟1（ 1. 中国农业大学资源与环境学院，北京 100193； 2. 淮海工学院法学院，连云港 222005） 摘 要： 该文应用氮足迹（ nitrogen footprint， N footprint）、灰水足迹（ grey water foot

2、print， GWF）理论，以上海市青浦区为案例区，对集约农业土地利用系统的活性氮排放和非点源污染进行分析，运用非期望产出的 SBM-Undesirable 窗式分析模型，系统解析农业土地利用环境效率时空分异特征，综合评估农业土地利用系统投入减量化趋势与环境风险降低潜势。结果表明： 1）在考虑活性氮排放和非点源污染约束下， 2006 2013 年青浦区农业土地利用环境效率相对较低，2006 2013 年均值仅为 0.669； 2） 2006 2013 年青浦区年均劳动力、肥料和机械动力的潜在减量比例较高， 8 a 间潜在年均缩减总量分别为 8 104 人， 4 501.59 t， 27 928

3、.44 kW；非点源污染灰水足迹的潜在减排比例高于污染氮足迹，潜在减排总量年均分别为 52 046.88 万 m3和 381.04 t。花香桥街道具有最大的潜在投入减量化与环境风险降低比例。白鹤镇、练塘镇等具有较大的潜在缩减规模，应成为青浦区农业投入减量化和污染物减排总量控制的重点区域。该文评价结果可为制定农业可持续发展规划及农业产业政策提供参考。 关键词： 土地利用；污染；农业；氮足迹；灰水足迹；环境效率；投入减量；环境风险 doi： 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037 中图分类号： F301.2; X82 文献标志码： A 文章编号： 1002-68

4、19(2017)-02-0266-10 付永虎，刘黎明，王加升，叶津炜，郭 赟. 高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征J. 农业工程学报，2017，33(2)：266275. doi： 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037 http:/www.tcsae.org Fu Yonghu, Liu Liming, Wang Jiasheng, Ye Jinwei, Guo Yun. Spatial-temporal variations of dematerialization of inputs and environmental risk

5、reduction in intensive agricultural regionJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(2): 266 275. (in Chinese with English abstract) doi： 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037 http:/www.tcsae.org 0 引 言过去 30 多年来， 中国普遍实行了高投入 -产出的集约农业土地利用模式，化

6、肥、农业机械的广泛使用在提高土地收益和保障粮食安全的同时，也带来了活性氮（ reactive Nitrogen， Nr）排放不断增加、农业非点源污染趋于严重等问题，集约化农业生产对环境的负面影响已受到广泛的关注。已有研究报道全球大约有 70%以上的Nr 排放来自于农业生产1；在中国，农业土地利用过程导致的灰水足迹总量占到人类活动的 60%2。减少 Nr 排放和控制农业非点源污染风险，已成为农业可持续发展领域的重要研究方向。从农业土地利用系统的角度来说，系统输入和输出的物质量越大，人类给予生态环境的压力就愈大。化肥、机械等投入要素的无效或低效率利用是导致农业环境问题突出的主要原因之一3，因此，通

7、过提高农业土地利用系统的环境效率，降低物质投入与减少有害物质的环境输出，是实现农业生态经济系统稳步运行的关键。 收稿日期： 2016-06-19 修订日期： 2016-12-17 基金项目：国家自然科学基金重点项目（ 41130526） ；淮海工学院科研基金资助项目（ S201605） 作者简介：付永虎，博士生，研究方向为土地利用系统研究。北京 中国农业大学土地资源管理系， 100193。 Email： huhu_ 通信作者：刘黎明，教授，博士，博士生导师，主要研究方向为土地资源可持续利用与景观规划。北京 中国农业大学资源与环境学院， 100193。Email： 环境效率是衡量经济发展导致的

8、环境代价，是可持续发展能力评价的重要指标之一。环境效率的常用测度方法是假设一个经济体在等量要素或产出条件下，其污染排放离污染最小排放的距离4。 土地利用系统环境效率分析应既考虑农业土地利用过程中产出的经济价值，同时也应兼顾土地利用过程中的环境输出，即需要考虑期望产出，也应考虑非期望产出。有关农业土地利用环境效率研究，不少学者从不同角度进行了深入探讨并取得了诸多研究成果5-9。例如 Marthin 等10回顾了考虑环境效应的农业生产效率计算方法，以澳大利亚的农业生产部门为案例研究，考虑环境成本的投入，对农业生产效率进行了修正，研究结果表明考虑环境因素的生产率校准方法是可持续发展研究中一个重要的生

9、产率测定方法。近年来非期望产出的 SBM 方法的提出，不仅解决了投入和产出松弛的问题，且同时解决了非期望产出存在下的环境效率评价问题；是一种综合考虑土地、劳动力、机械、肥料等投入与经济产出、环境输出等要素相互作用的农业环境效率的表达，能够科学地反映各个决策单元环境效率的真实水平11，已被众多学者应用于农业环境效率和节能减排潜势分析。 Kuo 等12以台湾南部的 58个村种植业为研究对象， 应用 SBM-Undesirable 模型将农用化学品污染物输出作为非期望产出，计算了各决策单元的环境效率。国内学者分别从非点源污染、碳排放以及 2 者结合的视角，对国家、区域等层面进行农业环境效率的测算，为

10、农业生产的节能减排、环境效率的提高万方数据第 2 期 付永虎等：高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征 267 提出了改进方向，研究成果对农业环境管理与政策制定提供了参考依据6,13-16。然而，以上有关农业环境效率研究，对非期望产出指标的考查主要集中在农业非点源污染、碳排放等因素，忽视了对农业土地利用过程导致的活性氮排放的研究，以致丢失了大量的环境输出信息，从而降低了对农业土地利用环境效率评价的有效性和准确性。其次，非点源污染的测算主要以等标排放量为主，未能充分反映非点源污染对当地水资源的影响，研究成果无法科学指导关键环境风险的缩减潜势。作为当前生态经济学和可持续发展研究领域

11、的热点之一，氮足迹和灰水足迹为评估农业土地利用资源消耗和废弃物排放等提供了新的理念和途径，氮足迹和灰水足迹理论的双重足迹分析方法应用于农业生产的环境效应评价，能够准确量化农业土地利用过程对环境的多重负面影响17；同时还可为农业土地利用环境效率评价提供全新的定量化指标。基于此，本文主要将在以下 3 个方面进行拓展： 1）系统分析农业生产过程的污染氮足迹和非点源污染灰水足迹，综合评估集约农业土地利用的环境效应； 2）将污染氮足迹和非点源污染灰水足迹纳入农业土地利用环境效率评价模型，从而更加全面、客观地评价集约农业土地利用系统的环境效率； 3）通过构建投入减量化潜力、规模，污染物减排潜力、规模模型，

12、探讨集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势。研究结果可为构建投入减量化与低环境风险的可持续集约农业土地利用模式提供支撑，为政府制定农业环境政策提供理论与方法依据。 1 研究区概况 本研究选取上海市青浦区作为研究单元，该区域位于上海市西郊，太湖下游，黄浦江上游。地理坐标为3059 3116N、 12053 12117E，境内河网密集，淀 山湖为上海市主要水源地之一。青浦区气候温和湿润、日照充足，多年平均气温 16.2 ，属亚热带季风气候，多年平均降雨量 1 049.1 mm。土地总面积约 670.14 km2，占上海市总面积的 10%，辖区地势平坦，土地肥沃，耕地面积比重大，农业生产集约化程度高

13、，是上海市重要的粮食、蔬菜和水果生产基地。近年来，随着高投入、高产出农业生产模式的推行， Nr 排放及农业非点源污染的风险日益增大。 2 研究方法与参数选取 2.1 农业土地利用系统污染氮足迹和非点源污染灰水足迹的测算 1）测算方法 污染氮足迹指在农业土地利用过程中所导致的不被作物吸收的活化氮排放17，包含地表径流（ TN）、淋溶（ TN）、氨挥发、 N2O 直接排放等虚拟氮足迹（ virtual N footprint， NFvirtual）及农业燃油 NO 和 NO2排放途径损失的农业能源氮足迹（ energy N footprint， NFenergy）。计算公式为 2pollution

14、 virtual energy runof f leachvolatilization N O fuelNF NF NFNNNNN= +=+（ 1） 式中 NFpollution代表污染氮足迹， t； Nrunoff代表径流途径损失的总氮， t； Nleach代表淋溶途径损失的总氮， t； Nvolatilization代表氨挥发损失的氮， t； NN2O代表 N2O 直接排放的氮，t； Nfuel代表农业燃油 NO 与 NO2排放途径损失的 Nr， t。针对非点源污染灰水足迹的计算，本文借鉴付永虎等18对农业生产部门灰水足迹的计算方法，计算区域农业非点源污染灰水足迹。 2）参数与数据来源 表

15、 1 参数取值与数据来源 Table 1 Parameter values and data sources 项目 Items 计算公式 Formulas 参数及其含义 Parameters and their meaning 取值 Values 依据 References 氮肥总折纯量 Nitrogen fertilizer quantity in pure base, FNFN=FtotalC1+ FtotalC2fNFtotal：化肥总折纯量， t； C1：氮肥占比，%； C2：复合肥占比， %； fN：复合肥含氮量， % C1=59.12%， C2=22.5% 磷肥总折纯量 Phosp

16、hate fertilizer quantity in pure base, FPFP=(FtotalC3+ FtotalC2fP)C4C3：磷肥占比， %； fp：复合肥中 P2O5含量， %， C4为 P2O5折算成 P 的系数 C3=12.64%， fp=26.96%，C4=0.4366 Ftotal：青浦区统计年鉴， 2007 2014 、上海统计年鉴 ；C1、 C2、 C3、 C4参考王新新19各类作物肥料分配 Allocation of fertilizer, FNKFNK=FNSkfNk/SkfNk FPK=FPSkfPk/SkfPkFNk：各作物施氮量， t； Sk：各作物种植

17、面积的比值； fNk：各作物施氮量之比（ k=1， 2， 3， 4， 5， 6； 1 为水稻， 2为小麦， 3 为水生蔬菜， 4 为旱地蔬菜，5 为水果， 6 为其他）； FPk：各作物施磷量， t； fPk：各作物施 P 量之比 Sk、 fNk、 FPk、 fPk取值于对应乡镇的当年数据。 Sk：青浦区统计年鉴， 2007 2014 fNk、 fPk：青浦区农业技术推广站农户定点投肥调查数据与农户调研资料。 肥料分配方法参照 中国农化服务肥料与施肥手册20。 地表径流氮流失 Nitrogen runoff, NrunoffNrunoff=FNKNkNrunoff： TN 流失总量， t； N

18、k：各类作物的农田氮肥径流流失系数， % N1=0.875， N2=1.052， N3=1.441， N4=1.464， N5=0.855， N6=0.959 地下淋溶氮流失 Nitrogen leach, NleachNleach=FNKNkNleach： TN 淋溶流失总量， t； Nk：各类作物的农田氮肥淋溶流失系数， % N 2=0.562， N 4=2.329， N 5=0.987， N 6=3.29 Nk、 Nk：第一次全国污染源普查 -农业污染源肥料流失系数手册21氨挥发损失 Nitrogen volatilization, NvolatilizationNvolatilizat

19、ion=FNKNkNvolatilization：氨挥发氮损失总量， t； Nk：各类作物的农田氮肥氨挥发系数， % N1=12， N 2=3， N3=25， N 4=25， N 5=11.7， N 6=7 Nk：参考遆超普22、谷保静23N2O 直接排放 N2O emission, NN2ONN2O=FNKNkNN2O： N2O 直接排放损失总量， t； Nk：各类作物的农田 N2O 直接排放系数， %N1=0.003， N2=0.0111，N3=0.003， N4=0.0075， N5=0.0075， N6=0.0074 Nk：参考 2005 中国温室气体清单研究24万方数据农业工程学报（

20、 http:/www.tcsae.org） 2017 年 268 续表 项目 Items 计算公式 Formulas 参数及其含义 Parameters and their meaning 取值 Values 依据 References 农用燃油氮排放 Fuel nitrogen emission, NfuelNfuel=Q Nfuel：农用燃油氮排放总量， t； Q：农用燃油使用量， t ：燃油氮排放系数， % =3.1 Q：青浦区统计年鉴， 20072014、青浦区农业委员会，青浦区农业技术推广站； ：参考周涛等25地表径流磷流失 Phosphate runoff, PrunoffPrun

21、off=FPKPkPrunoff： TP 流失总量， t； Pk：各类作物的农田磷肥径流流失系数， % P1=0.182， P2=0.41，P3=0.256， P4=0.873， P5=0.514， P6=0.867 地下淋溶氮流失 Phosphate leach, PleachNleach=FPKPkPeach： TP 淋溶流失总量， t； Pk：各类作物的农田氮肥淋溶流失系数， % P2=0.3， P4=0.198， P5=0.278， P6=0.014 Pk、 Pk：第一次全国污染源普查 -农业污染源肥料流失系数手册21氮肥灰水足迹 Grey water footprint of nit

22、rogen, GWFTNGWFTN=（ Nrunoff+Nleach）/(CTNmax-CTNnat) GWFTN：氮肥灰水足迹； CTNmax ：水体中允许 TN 的最大浓度，mgL-1； CTNnat：水体中 TN 的本底浓度， mgL-1CTNmax=0.5，（ II 级）或者 CTNmax =1.5，（ IV 级）； CTNnat=0磷肥灰水足迹 Grey water footprint of phosphate, GWFTPGWFTP=(Prunoff+Pleach)/(CTPmax-CTPnat)GWFTP：磷肥灰水足迹 Prunoff： TP 流失总量；Pleach： TP 淋溶

23、损失总量； CTPmax：水体中允许 TP 的最大浓度，mgL-1； CTPnat：水体中 TP 的本底浓度， mgL-1CTPmax=0.1，（ II 级）或者 CTPmax =1.5，（ IV 级）； CTPnat=0各乡镇水体中 TN 和 TP 允许最大浓度： 地表水环境质量标准基本项目标准限值 （ GB 3838-2002） 、上海市水环境功能区划 （ 2011年修订版）、郭春霞262.2 SBM-Undesirable 模型的窗式分析 数据包络分析方法（ data envelopment analysis, DEA）是一种可测度多要素投入与多产出之间相对效率评价的系统分析方法，因其具

24、有非主观赋权、无需事先确定函数关系，并可对决策单元无效因素进行分析等优点，在拥有相同结构决策单元的复杂生产系统效率评价中具有巨大优势，自 1978 年以来已广泛应用于效率评价中。然而，目前 DEA 方法的应用主要集中于 CCR、 BBC 等传统模型，产出指标一般为期望产出，对污染物输出没有纳入考虑范围，且效率评价过程忽视了投入产出变量的松弛型问题，无法对无效率情况进行分析，导致了相对效率评价有失偏误27。 2001 年， Tone 提出了 SBM（ Slack-Based Measure）模型28，有效解决了无效率情况测算的问题，并可分析松弛型问题的可改进效率值。此后， Cooper 等29将

25、非期望产出引入到 SBM 模型中，构建SBM-Undesirable 模型，从而实现了非期望产出条件下集约农业土地利用环境效率评价。假设生产系统有 n 个决策单元，每个单元有 m 种投入、 S1种期望产出和 S2种非期望产出，针对一个包含非期望产出的生产可能性集合 (, , ) , , , 0gb g g b bPxyyxXyYyY= 构建 SBM-Undesirable 公式如下 12101112 0 000 011min11( )s.t. + , ,0, 0, 0, 0miiigbssrrrrg ggbbbgbsmxss y yx Xsy Y syY ssss=+=+（ 2） 式中 P 代

26、表有界闭集， x Rm， yg Rs1与 yb Rs2；定义矩阵 X、 Yg、 Yb为： X=x1,xn Rmn， Yg=y1g,yng Rs1n与 Yb=y1b,ynb Rs2n， X0， Yg0， Yb0。 代表权重向量， Rn， 0 表示规模报酬可变（ variable return to scale，简称 VRS）。 代表环境效率值， 0 1； x0、y0g、 y0b分别代表投入、期望产出和非期望产出要素； m、S1、 S2分别代表投入、 期望产出和非期望产出要素的个数；s-、 sg、 sb分别代表投入、期望产出和非期望产出的松弛变量；代表权重向量。当 s-=0、 sg=0、 sb=0

27、 时， =1，决策单元（ decision making unit， DMU）即为有效率的。 窗式分析由 Charnes 等30提出， 通过把处于不同时间段上的同一单元看作不同的决策单元，采用特定时间段作为窗口宽度构建生产前沿面。窗口随时间序列向前滑动，每滑动一次就将最早的一个时段数据从窗口中去掉，同时增加一个新时段数据，因此既能避免了传统 DEA 分析中生产前沿面不连续的问题，同时也规避了跨期分析导致的生产前沿面相同的缺陷，使得对面板数据的分析更加灵活，效率计算更为准确和客观。假设有 T 个时期（ t=1,T） ， 若窗口的宽度为 d（ d t） ， 则可得到 n=(td+1)个窗口。本文基

28、于已有研究将窗口宽度设为 d=331，同 时依据相关文献的研究成果13,15-16， 选取影响农业生产的关键投入和产出指标，构建农业土地利用环境效率指标体系（表 2）。农业产值按照 2006 年不变价列入计算，非期望产出选取污染氮足迹和农业非点源污染灰水足迹。将青浦区各乡镇（街道）农业土地利用系统 2006 2013年的各投入产出的面板数据代入 SBM-Undesirable 的窗式分析模型，以评价不同 DMU 的相对环境效率。 表 2 青浦区农业土地利用环境效率评价指标体系 Table 2 Evaluation indicators of environmental efficiency f

29、or agricultural land use in Qingpu District 指标 Indicators变量 Variables 变量描述 Variable descriptions 数据来源或计算方法Data sources or calculation methods耕地 种植业播种面积 /hm2劳动力 农林牧渔从业人员 种植业产值占农林牧渔总产值比重 /人 化肥 农用化肥施用量 （折纯量） /t 投入 Inputs 农机 机械动力 /kW 期望产出Desirable outputs 农业产值 种植业产值 /万元 青浦区统计年鉴（ 2007 2014 年）活性氮排放 污染氮足迹

30、/t 公式（ 1） 非期望产出Undesirable outputs 农业非点源污染非点源污染灰水 足迹 /万 m3付永虎等18万方数据第 2 期 付永虎等：高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征 269 2.3 物质减量及环境风险降低潜势评估 根据 SBM-Undesirable 模型，如果 1 时， DMU 无效（即存在效率损失），松弛变量可反映农业土地利用过程中环境无效率的改善途径。因此，构建投入减量、输出减排比例 MRPj和投入减量、输出减排规模 MRSj，计算公式如下 MRPjjjsAP= （ 3） 1MRSjj jjjss=（ 4） 式中 MRPj代表第 j 个 D

31、MU 的某一投入指标的投入减量比例或非期望产出的输出减排比例， %； Sj代表第 j 个DMU 的投入冗余或非期望产出冗余的松弛变量； APj代表第 j 个 DMU 的实际投入或产出量； MRSj代表某一指标的投入减量或者输出减排规模。 MRP 是指 DMU 某一指标投入冗余或非期望产出冗余的松弛变量与实际投入或产出量的比值，反映了农业土地利用某一投入指标或非期望产出指标的减量投入或减排的改善空间。 MRS 是指单个 DMU 的某一指标投入冗余或非期望产出冗余的松弛变量与所有 DMU 该指标投入冗余或非期望产出冗余的松弛变量总和的比值，反映了农业土地利用某一投入指标或者非期望产出指标对研究区该

32、指标减投或减排的潜在规模的贡献和影响程度。 3 结果分析 3.1 污染氮足迹与非点源灰水足迹分析 3.1.1 总体分析 农业污染氮足迹是农业土地利用过程对活性氮输出的度量。 2006 2013 年青浦区农业污染氮足迹在2 805.59 3 505.68 t 之间波动（表 3）， 8 a 平均值为3 092.44 t。与已有研究成果相似17，氨挥发是污染氮足迹最主要的排放途径， 2006 2013 年氨挥发损失的氮占污染氮足迹的比重平均为 55.95%；淋溶和径流损失的氮是引起农田周边水质恶化的重要途径， 2006 2013 年年均排向水体的 Nr 总量在 1 126.50 1 329.95 t

33、 波动，年均值1 237.69 t。 N2O 直接排放与燃油释放的活性氮相对较小，年均排放总量占污染氮足迹比重的 3%以下。 2006 2013 年，青浦区各乡镇（街道）氮肥灰水足迹均高于磷肥灰水足迹，非点源污染灰水足迹取氮肥灰水足迹计算值。 8 a 间农业非点源污染灰水足迹为 134 026.58152 833.70 万 m3（表 3），年均值为 144 969.00 万 m3，单位土地利用面积灰水足迹年均 5.52 万 m3/hm2， 2010 年单位耕地面积灰水足迹是湖南省桃江县单位农业土地利用系统灰水足迹的 2.30 倍。青浦区多年平均补给地表水资源总量由 3 部分组成，其中本地径流为

34、 2.53 亿 m3，占1.63%，上游太湖流域来水占 45.45%，潮水占 52.92%，其总量达到了 155.1 亿 m3，丰富的水资源保障了社会经济用水需求。然而应用水环境压力（ water environmental pressure， WEP）指标18，分析多年平均径流量情景下农业非点源污染灰水足迹的水环境压力（指农业非点源污染灰水足迹与研究区多年平均径流量的比值）， 20062013 年青浦区水环境受农业生产的影响较大，年均 WEP为 5.74，农业生产对稀释水的需求已远远超出了青浦区天然地表径流量。因此，如果考虑生态用水，特别是农业生产的环境用水，青浦区水资源则严重短缺。农业生产

35、导致的水质恶化引起生态用水的增大，是上海青浦区水资源出现水质性缺水的重要原因之一。 表 3 上海青浦区污染氮足迹与非点源污染灰水足迹的总体分析 Table 3 Overall analysis of pollution N footprint and non-point source pollution GWF in Qingpu District, Shanghai 区域污染氮足迹 Pollution N footprint/t 区域非点源污染灰水足迹 Non-point source pollution GWF/(104m3) 年份 Year 燃油氮排放 Fuel nitrogen emi

36、ssion 径流和淋溶 Runoff and leach 氨挥发 Ammonia volatilization N2O 排放N2O emission合计 Total 氮肥灰水足迹GWF of nitrogen磷肥灰水足迹 GWF of phosphate 单位土地利用面积灰水足迹 GWF per unit area/(104m3.hm-2) 水环境压力Water environmental pressure 2006 58.26 1 329.95 1 719.45 59.96 3 167.62 149 159.99 69 576.82 5.17 5.90 2007 45.88 1 299.63

37、 2 086.83 73.33 3 505.68 150 147.29 69 828.27 5.22 5.94 2008 82.88 1 284.34 1 878.74 68.78 3 314.74 148 361.88 67 403.95 5.21 5.87 2009 62.31 1 126.49 1 553.67 63.12 2 805.59 134 841.66 57 478.73 5.46 5.34 2010 53.95 1 149.91 1 679.98 60.72 2 944.56 134 026.58 60 000.22 5.37 5.31 2011 61.29 1 255.58

38、 1 652.05 65.89 3 034.81 149 183.16 64 924.33 6.02 5.91 2012 58.35 1 274.22 1 673.81 64.91 3 071.28 152 833.70 68 836.90 6.09 6.05 2013 55.18 1 181.42 1 596.98 61.62 2 895.21 141 197.75 64 175.51 5.57 5.59 年均 Annual average 59.76 1 237.69 1 730.19 64.79 3 092.44 144 969.00 65 278.09 5.52 5.74 3.1.2

39、空间分析 青浦区各乡镇（街道）农业污染氮足迹跨度较大，除白鹤镇和华新镇外，总体呈“西高东低”的态势（图1a）。 2006 2013 年各乡镇（街道）农业污染氮足迹为25.78 1 149.62 t，年均最大值和最小值的乡镇（街道）分别为白鹤镇（ 898.47 t）和盈浦街道（ 38.72 t）。位于青西地区的金泽镇、朱家角镇和练塘镇农业污染氮足迹分别高于青浦区平均水平（ 281.13 t） 8.84%、 57.50%、69.05%。其他区域则呈两极分化的特征，位于北部的白鹤镇农业污染氮足迹远高于区域平均值 219.59%， 然而位于青浦中部和东部的盈浦街道、徐泾镇农业污染氮足迹却在 60 t

40、以下。 万方数据农业工程学报（ http:/www.tcsae.org） 2017 年 270 青浦区各乡镇（街道）农业非点源污染灰水足迹为764.68 47 769.40 万 m3， 2006 2013 年年均最大值和最小值的乡镇（街道）分别为朱家角镇（ 39 830.94 万 m3）和盈浦街道（ 1 077.92 万 m3）（图 1b）。各乡镇（街道）农业非点源污染灰水足迹跨度较大，除白鹤镇外，整体呈现青西地区高于青东地区的空间分异格局。 盈浦街道、赵巷镇因农业土地利用面积较小，灰水足迹在2 000 万 m3以下。青浦区各乡镇（街道）磷肥灰水足迹为 193.86 24 627.74 万 m

41、3， 2006 2013 年年均最大值和最小值的乡镇（街道）分别为朱家角镇（ 20 474.05 万 m3）和盈浦街道（ 334.91 万 m3）。磷肥灰水足迹的空间分布与农业非点源污染灰水足迹的空间部分特征类似， 除白鹤镇外整体呈现青西地区高于青东地区的空间分布特征。 图 1 青浦区农业污染氮足迹与非点源污染灰水足迹的空间分布 Fig.1 Spatial distribution of agricultural pollution nitrogen footprint and non-point source pollution grey water footprint in Qingpu

42、District 3.2 农业土地利用环境效率评估 3.2.1 青浦区农业土地利用环境效率的年际变化 本文应用 SBM-Undesirable 模型的窗式分析方法， 基于 CRS假设计算出青浦区 2006 2013年农业土地利用环境效率（图 2）。总体来看， 2006 2013 年农业土地利用环境效率呈“双峰”型波动的态势，在 0.612 0.743之间波动，年均值仅为 0.669。最高值出现在 2008 年，为 0.743，处于较低水平；而 2013 年农业土地利用环境效率值为 0.612，这意味着如果把当前生产要素的潜力全部发挥出来，可以使农业土地利用的环境效率再增长近38.8%。 图 2

43、 2006-2013 年青浦区农业土地利用环境效率的年际变化 Fig.2 Interannual variation of environmental efficiency for agricultural land use in Qingpu District from 2006 to 2013 3.2.2 空间格局演变 为直观地分析研究期内青浦区农业土地利用环境效率的空间演化格局，利用 2006、 2008、 2011 和 2013 年各乡镇（街道）截面数据，分析环境效率的空间格局演变（图 3）。按照涂正革对环境技术效率的分类方法32，将青浦区各城镇分为相对高效率区 (0.9-1、较高效率

44、区(0.8-0.9、中等效率区 (0.7-0.8、较低效率区 (0.6-0.7和低效率区 (0-0.6。总体来看， 2006 2013 年青浦区各乡镇（街道）土地利用环境效率整体呈现波动变化的趋势。2006 年农业土地利用环境高效率乡镇（街道）的数量为4 个，均位于青浦区东部，分别为：白鹤镇、重固镇、华新镇和徐泾镇；在非有效乡镇中，平均效率为 0.418，低于平均水平 0.629，其中花香桥仅为 0.261，农业土地利用极为粗放。 2008 年，环境高效率的 DMU 增加至 6 个，金泽镇也由 2006 年的低效率区上升为较低效率区，效率值增至 0.696。 2011 年环境高效率的 DMU

45、数量回落至 4个，金泽镇土地利用环境效率上升至高效率，白鹤镇、重固镇和夏阳街道下降至较低效率、低效率和低效率区。2013 年青浦区除盈浦街道处于高效率区外，总体呈现下降的态势，总体平均环境效率也由 2011 年的 0.625 下降至 2013 年的 0.612。 万方数据第 2 期 付永虎等：高集约化农区投入减量化与环境风险降低潜势的时空分异特征 271 图 3 青浦区农业土地利用环境效率空间演变 Fig.3 Spatial evolution of environmental efficiency for agricultural land use in Qingpu District 3.

46、3 投入减量及环境风险降低潜势评估 本研究根据公式（ 3）和公式（ 4），计算 2006 2013年劳动力、肥料和机械的投入减量潜力和投入减量规模， 污染氮足迹和非点源污染灰水足迹的减排潜力和减排规模。 3.3.1 投入减量与污染物减排潜力 青浦区 2006 2013 年年均劳动力、肥料和机械动力的潜在减量比例分别为 32.21%， 25.70%和 38.21%，污染氮足迹和非点源污染灰水足迹的潜在减排比例分别为12.32%和 32.18%。机械动力与劳动力的投入减量潜力相对较高，非点源污染灰水足迹减排潜力较大，机械和劳动力未能有效利用，资源配置相对低效，非点源污染问题突出。从各乡镇（街道）的

47、投入减量与污染物减排潜力来看（图 4），青浦区各乡镇（街道）普遍存在投入冗余和环境污染的现象，投入规模和结构尚不尽合理、资源无效利用、非期望产出过多等问题。香花桥街道存在劳动力过剩，肥料施用量过高，机械投入冗余，农业污染氮足迹和非点源污染灰水足迹排放过高的现象，具有最大的投入减量化与环境风险降低潜势，应成为青浦区农业土地利用系统设计与优化重点关注的区域。通过提高机械利用效率，优化劳动力配置、科学适量的化肥投入模式以及增加技术投入减少 Nr 和非点源污染物排放等途径来提高该区域的农业土地利用环境效率，进而降低环境风险。盈浦街道农业生产的劳动力、肥料、机械动力和 Nr 排放指标具有较大的投入减量和污染物减排潜力，在提高劳动生产率、减少肥料投入和提高机械利用效率的同时，应重点实施 Nr 减排的相关措施。针对非点源污染灰水足迹排放的问题，除香花桥街道外，金泽镇和朱家角镇具有较大的农业非点源污染减排潜势，应成为非点源污染物减排重点调控的区域。华新镇农业生产要素配置较为合理，投入减量与污染物减排潜势相对较低，除劳动力的潜在缩减比