2005—2019年洞庭湖平原耕地面源污染遷移軌跡及空間格局

丁學(xué)謙，吳 群，文高輝，張 超

2005—2019年洞庭湖平原耕地面源污染遷移軌跡及空間格局

丁學(xué)謙1，吳 群1，文高輝2,3※，張 超1

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210095；2. 湖南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，長沙 410081；3. 地理空間大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用湖南省重點實驗室，長沙 410081）

洞庭湖平原因不合理的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動導(dǎo)致嚴(yán)重的耕地面源污染問題，揭示洞庭湖平原近10余年耕地面源污染遷移軌跡及空間格局，可為洞庭湖平原下一步科學(xué)防治耕地面源污染提供參考。該研究以洞庭湖平原湖南省部分的21個區(qū)（縣、市）為實例，利用清單分析法構(gòu)建農(nóng)田化肥、人畜排泄物和農(nóng)田固廢3類污染單元，測算化學(xué)需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）、總氮（Total Nitrogen，TN）和總磷（Total Phosphorus，TP）3類污染物排放情況，并運用空間分析、重心模型和冷熱點分析研究2005－2019年洞庭湖平原耕地面源污染軌跡遷移變化及空間格局。結(jié)果表明：1）從時序上看，2005－2019年間3類污染物排放總量和排放強度總體上均呈現(xiàn)下降趨勢；從空間分布上看，COD排放強度等級分布更為集中，洞庭湖平原耕地面源污染程度呈現(xiàn)出“東部>西部>中部”的空間格局；2）從重心模型分析來看，3類污染物排放強度重心在東西方向上的移動更顯著，并且重心移動速度呈現(xiàn)階段變化；3）從冷熱點分析來看，3類污染物空間分布格局差異性顯著，COD最為明顯，TP次之，TN最小，熱點區(qū)域大多分布于洞庭湖平原東部，冷點區(qū)域大多分布于洞庭湖平原中部。研究說明了在生態(tài)文明建設(shè)過程中，洞庭湖平原耕地面源污染情況有所好轉(zhuǎn)，并且各地區(qū)耕地面源污染程度和治理都具有差異性，為今后因地制宜地治理耕地面源污染提供理論依據(jù)和思路。

農(nóng)業(yè)；耕地；污染；清單分析法；重心模型；冷熱點分析；時空演變；洞庭湖平原

0 引 言

耕地面源污染是農(nóng)業(yè)面源污染當(dāng)中占比最大、最典型的一種污染，它是指在耕地利用過程中，化肥農(nóng)藥和人畜糞尿等投入品使用不當(dāng)，以及對農(nóng)作物秸稈廢棄物處理不當(dāng)或不及時，造成的土壤板結(jié)、水體富營養(yǎng)化、酸化、耕地生產(chǎn)能力下降和耕地生態(tài)系統(tǒng)失去平衡等農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問題[1-2]。耕地是糧食安全的重要保障和前提，自家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制實施以來，耕地利用強度不斷加強，農(nóng)戶為追求更高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和收入，化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜被大量使用，同時造成農(nóng)業(yè)廢棄物被隨意堆放，進而產(chǎn)生嚴(yán)重的耕地面源污染問題。黨和國家高度重視面源污染問題，出臺系列政策文件治理面源污染，已取得一定的成績，但是中國面源污染形勢依然嚴(yán)峻，2020年《第二次全國污染源普查公報》顯示，農(nóng)業(yè)污染源中的化學(xué)需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）、總氮（Total Nitrogen，TN）和總磷（Total Phosphorus，TP）的排放量分別占全部同類污染物的49.77%、46.52%和67.22%。

鑒于面源污染相對于點源污染具有不確定性、分散性、滯后性和潛伏性的特性，不易監(jiān)測和防治。因此，學(xué)術(shù)界非常重視面源污染的形成機理和管控機制等方面的研究?，F(xiàn)有研究表明，化肥農(nóng)膜的過度使用、畜禽規(guī)?；B(yǎng)殖、農(nóng)業(yè)廢棄物的隨意堆放、農(nóng)村生活污水的隨意排放以及水土流失都會直接造成耕地面源污染[3-6]。而制度政策[7]、經(jīng)濟因素[8]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式[9]和農(nóng)戶行為[10]都會間接對耕地面源污染產(chǎn)生影響。盡管源頭控制技術(shù)、過程阻斷技術(shù)和末端控制技術(shù)被應(yīng)用到耕地面源污染的治理，但是相關(guān)的政策制度體系還不完善，仍有許多待解決的問題[2]。在面源污染的研究中，定量化模型被廣泛運用，比如SWAT模型[11]、CA模型[12]、輸出系數(shù)模型[13]，為面源污染物的核算發(fā)揮著積極的作用。陳敏鵬等[14]在單元調(diào)查的基礎(chǔ)上建立了清單分析法，運用于區(qū)域耕地面源污染物的核算。目前，中國學(xué)者已利用清單分析法對江蘇省[15]、黃土高原[16]和南水北調(diào)中線[17]等區(qū)域進行了面源污染的研究，并取得重要的成果。但以上研究大多基于省級或市級以上較大尺度的評價單元來研究面源污染問題，鮮有文獻基于縣級尺度進行探討；且大多研究是靜態(tài)且較基礎(chǔ)地分析面源污染的時序變化和空間分布特征，缺乏對其遷移特征和聚集特征等深入的分析。

洞庭湖平原是中國重要的商品糧生產(chǎn)基地，是長江流域重要平原之一，其耕地生態(tài)健康對國家糧食安全、生態(tài)安全以及社會安全都具有重大影響。然而當(dāng)前洞庭湖平原農(nóng)戶長期不合理的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為造成了嚴(yán)重的耕地面源污染，洞庭湖流域是中國耕地面源污染的重點治理區(qū)域。鑒于此，本文以洞庭湖平原為研究區(qū)域，利用清單分析法劃分農(nóng)田化肥、人畜排泄物和農(nóng)田固廢3類污染單元，核算2005－2019年間洞庭湖平原湖南省部分的21個區(qū)（縣、市）的COD、TN和TP污染排放總量和排放強度，分析其時間變化趨勢和空間分布狀況，再引入重心模型研究各類污染物排放強度重心的移動方向和偏離距離，清晰展示洞庭湖平原耕地面源污染在時空上的細(xì)致變化，從整體上把握洞庭湖平原耕地面源污染的總體情況和變化趨勢，最后借助冷熱點分析法，研究各類污染物在代表年份的排放強度高低值聚集程度，從整體和局部上揭示洞庭湖平原耕地面源污染集聚規(guī)律，從而為洞庭湖平原耕地面源污染防治提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

洞庭湖是中國第二大淡水湖，處于長江中游荊江南岸，在27°39′～29°51′N，111°19′～113°34′E之間，是長江流域重要的調(diào)蓄湖泊。本文以洞庭湖平原湖南省部分的21個區(qū)（縣、市）作為研究區(qū)域，國土面積為3.14′104km2，約占湖南省的15%，是中國重要的商品糧等大宗農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地。2019年洞庭平原的有效灌溉面積為930.97′103hm2，糧食作物播種面積達到1 203.84′103hm2，糧食總產(chǎn)量為777.36′104t，分別達到湖南省的29.31%、26.08%和26.13%。但洞庭湖平原同時也是嚴(yán)重的耕地面源污染區(qū)域，2019年的《中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》和《湖南省環(huán)境質(zhì)量狀況公報》顯示，洞庭湖的水質(zhì)為IV類，總磷和化學(xué)需氧量超標(biāo)。國家高度重視洞庭湖平原耕地面源污染治理，洞庭湖平原多個區(qū)（縣、市）為農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理試點地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所有原始數(shù)據(jù)（農(nóng)田化肥、人畜排泄物、農(nóng)田固廢各單元原始數(shù)據(jù)及耕地面積）均來自2006－2020年的《湖南農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《湖南統(tǒng)計年鑒》《長沙統(tǒng)計年鑒》《岳陽統(tǒng)計年鑒》《常德統(tǒng)計年鑒》和《益陽統(tǒng)計年鑒》，個別缺失數(shù)據(jù)（2018年以后部分地區(qū)的小麥、豆類、薯類總產(chǎn)量，2017年以后益陽市資陽區(qū)、赫山區(qū)、南縣和沅江市耕地面積）利用插值補齊。

2 研究方法

2.1 清單分析法

清單分析法是根據(jù)不同污染單元分別進行核算的方法，其主要步驟為：確定污染源類型、識別污染單元、搜集污染單元的產(chǎn)排污系數(shù)以及污染物的核算。研究參考黃祥芳[1]、陳敏鵬等[14]和賴斯蕓等[18]的方法，結(jié)合洞庭湖平原耕地面源污染的來源和特征，考慮指標(biāo)體系的科學(xué)性以及耕地的利用特性，選取農(nóng)田化肥、人畜排泄物和農(nóng)田固廢3類污染源為獨立的評價單元，COD、TN和TP共計3類污染物作為研究對象，建立污染負(fù)荷評估體系（表1），以此來核算耕地面源污染的污染總量和污染強度（在核算COD時不考慮農(nóng)田化肥），作為分析耕地面源污染時空特征的依據(jù)。耕地面源污染排放總量和排放強度計算公式為：

式中為耕地面源污染的排放量，t；EU為單元的指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)；ρ為單元的產(chǎn)生系數(shù)；η為表征相關(guān)資源利用效率系數(shù)；PE為污染產(chǎn)生量，t；C為單元污染物的流失系數(shù)，由單元和空間特征（）決定，表示區(qū)域各方面要素對耕地面源污染的綜合影響；EI為耕地面源污染排放強度，kg/hm2，表示農(nóng)業(yè)污染在耕地上的集聚程度；AI為研究區(qū)域耕地面積，hm2。各污染單元的產(chǎn)排污系數(shù)來源于具有代表性的文獻[18-21]。

表1 洞庭湖平原耕地面源污染單元表

注：對于畜禽養(yǎng)殖的指標(biāo)劃定的差異在于考慮到各類畜禽的生長周期不同。牛和羊選擇存欄量是因為飼養(yǎng)期在1 a以上，豬和家禽選擇出欄量是因為飼養(yǎng)期不足1 a。

Note: The difference in the delineation of livestock and poultry breeding indicators lies in the consideration of the different growth cycles of various types of livestock and poultry. Cattle and sheep choose the amount of livestock on hand because the breeding period is more than one year, and the pig and poultry choose the amount of slaughter because the breeding period is less than one year.

2.2 重心模型

重心是源自物理學(xué)中力學(xué)的一個概念，指物體每一部分受到重力的作用點。將其拓展至區(qū)域研究，可用于表示研究對象加權(quán)平均數(shù)在二維空間上的變化。即重心模型可結(jié)合地區(qū)的社會經(jīng)濟指標(biāo)和時空特征，把各要素在一個地區(qū)內(nèi)的變化特征直觀展現(xiàn)出來。在空間上，重心模型反映區(qū)域發(fā)展指標(biāo)與形心分析的契合程度，便于分析區(qū)域要素在空間上的流動性與聚集性。在時間上，重心動態(tài)變化表示區(qū)域要素分布的對比和轉(zhuǎn)移，有助于深化研究區(qū)域發(fā)展歷程、狀態(tài)和趨勢[22]。因此，重心模型應(yīng)用較為廣泛，包括土地利用重心[23]以及環(huán)境污染重心[24]等涉及經(jīng)濟、社會、生態(tài)多方面。本文利用重心模型分析各縣級行政區(qū)的3類污染物各年份污染強度的空間重心坐標(biāo)以及其變化軌跡情況，以動態(tài)變化視角進一步揭示耕地面源污染時空演變特征，其具體計算公式為：

式中（,）表示研究區(qū)域耕地面源污染物污染強度重心的坐標(biāo)；表示研究區(qū)域縣級行政單位數(shù)目；M表示某區(qū)（縣、市）的COD、TN和TP的排放強度，kg/hm2；X和Y表示各區(qū)（縣、市）的幾何重心坐標(biāo)，利用ArcGIS計算求得。同時，為反映重心偏移程度，引入重心移動距離和重心移動方向公式，其公式為：

式中表示相鄰年份重心移動的相對距離，m；(X,Y)和(X+1,Y+1)分別表示第年和第+1年的耕地面源污染強度重心坐標(biāo)；表示地球表面坐標(biāo)單位（°）轉(zhuǎn)換為平面距離（km）的系數(shù)，取值為111.111[25]；表示相鄰年份重心偏移的相對角度；為調(diào)整系數(shù)，確?！?-180°,180°)。本文定義逆時針方向為正向，正東方向為0°。

2.3 冷熱點分析

重心模型只能說明耕地面源污染物加權(quán)平均值的時空變化情況，無法說明相似屬性集聚區(qū)的分布特征。冷熱點分析是一種空間聚類方法，可以展現(xiàn)高值（熱點）或低值（冷點）空間聚集分布規(guī)律，已被運用于生態(tài)服務(wù)價值空間異質(zhì)性[26]以及環(huán)境污染分布[27]等研究。本文運用冷熱點分析法，揭示洞庭湖平原3類耕地面源污染物局部的空間集聚特征，通過識別冷熱點地區(qū)為各地區(qū)針對性治理耕地面源污染提供依據(jù)。其具體公式為：

3 結(jié)果與分析

3.1 洞庭湖平原耕地面源污染時間變化

運用式（1）和（2）計算出2005－2019年間洞庭湖平原耕地面源污染COD、TN和TP的排放總量和排放強度（圖1）。由圖1可知，洞庭湖平原耕地面源污染COD、TN和TP的排放總量分別從2005年的31.69×104t、13.07×104t和1.74×104t降至2019年的25.63×104t、11.94×104t和1.38×104t。從排放強度來看，COD、TN和TP的排放強度分別從2005年的368.96、152.16和20.30 kg/hm2降至2019年的256.03、119.32和13.81 kg/hm2。各污染物的排放總量和排放強度總體上均呈現(xiàn)下降的趨勢，說明洞庭湖平原耕地面源污染治理取得了一定的成效。2015年中國首次提出“實施化肥農(nóng)藥使用量零增長行動”，后續(xù)出臺了農(nóng)業(yè)面源污染治理、農(nóng)村人居環(huán)境整治、土壤污染防治等方面各項政策文件。湖南省強化了對洞庭湖流域生態(tài)環(huán)境的整治，規(guī)范了人畜排泄物的處理、控制了化肥的施用量、促進了農(nóng)業(yè)廢棄物的利用，進而降低了耕地面源污染物的排放強度。

3.2 洞庭湖平原耕地面源污染空間分布

為探討洞庭湖平原耕地面源污染空間變化特征，選取2005年、2010年、2015年和2019年4個年份3類污染物排放強度作比較，分析各類污染物時空變化。因3類污染物排放強度存在差異，故排放強度等級劃分不同。

由圖2a可知，COD污染強度等級分布比較集中，污染程度呈現(xiàn)“東部>西部>中部”的空間格局。具體來看，2005年COD高污染區(qū)主要集中在洞庭湖平原東部地區(qū)。主要由于東部地區(qū)畜禽養(yǎng)殖規(guī)模大，所產(chǎn)生的污染較多，且當(dāng)時耕地面積較少，所能承擔(dān)的負(fù)荷遠(yuǎn)小于其他地區(qū)。2010年COD高污染區(qū)和較高污染區(qū)分別為岳陽樓區(qū)和汨羅市。這是由于該年岳陽樓區(qū)單位面積畜禽養(yǎng)殖量和農(nóng)作物單位面積種植量都較大，而汨羅市因畜禽養(yǎng)殖規(guī)模尤其是生豬出欄量較大，導(dǎo)致污染物排放量增大；君山區(qū)污染程度上升到中低污染，主要與其農(nóng)作物產(chǎn)量有較大增長有關(guān)。2015年洞庭湖平原已不存在COD高污染區(qū)，這是因為人畜排泄污染治理力度加強；東、西部大多數(shù)區(qū)（縣、市）為中污染區(qū)；中部地區(qū)基本是較低污染區(qū)。2019年依然沒有COD高污染區(qū)，較高污染區(qū)僅有云溪區(qū)，可能與云溪區(qū)面源污染治理效果較緩慢有關(guān)，中高污染區(qū)僅有湘陰縣，中低污染區(qū)分布在洞庭湖平原的東南部和西部地區(qū)，中部地區(qū)和東北部大多數(shù)區(qū)（縣、市）COD污染程度較低，君山區(qū)污染程度降為低污染。

由圖2b可知，TN污染強度等級分布較為分散，污染程度高的地區(qū)集中在洞庭湖平原東部地區(qū)和前期的西北地區(qū)。具體來看，2005年TN污染較嚴(yán)重，高污染區(qū)和較高污染區(qū)的數(shù)量共達9個，這是由于2004年開始實施減征或免征農(nóng)業(yè)稅的惠農(nóng)政策，農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性提高[28]，化肥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素加大；并且這一時期對畜禽養(yǎng)殖污染的防治重視度和治理能力不足，共同促使TN污染比較嚴(yán)重。2010年TN高污染區(qū)減至3個，較高污染區(qū)減至2個，較低和低污染區(qū)數(shù)量顯著上升。2015年洞庭湖平原整體的TN污染程度下降，但是安鄉(xiāng)縣、南縣、赫山區(qū)和望城區(qū)污染程度有所加重。2019年已不存在TN高污染區(qū)，較高污染區(qū)和中高污染區(qū)僅有云溪區(qū)和南縣。其中，岳陽縣TN污染強度從高污染區(qū)降至較低污染區(qū)，污染治理效果相當(dāng)顯著，主要得益于岳陽縣為國家畜禽養(yǎng)殖污染治理試點區(qū)，其他農(nóng)業(yè)面源污染治理試點區(qū)如津市市和赫山區(qū)，污染強度也明顯下降。

由圖2c可知，2005－2019年間，TP污染程度總體上得到有效緩解；TP污染強度等級空間分布由分散轉(zhuǎn)變?yōu)榧?，污染程度高的地區(qū)集中在洞庭湖平原東部和西部地區(qū)。具體來看，2005年TP的中高污染及以上地區(qū)有11個，沒有低污染區(qū)。2010年TP高污染區(qū)和較高污染區(qū)共有5個，中高污染區(qū)除澧縣主要集中在東部地區(qū)，中低污染區(qū)的數(shù)量有所上升。2015年TP高污染區(qū)仍為云溪區(qū)，較高污染區(qū)僅有桃源縣，這一時期TP污染強度明顯下降，主要原因是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的提升，肥料等資源利用率的提高，但畜禽養(yǎng)殖數(shù)量依然很多，導(dǎo)致TP污染仍比較明顯。2019年TP的高污染區(qū)仍為云溪區(qū)，已不存在較高污染區(qū)，中高污染區(qū)僅有臨澧縣，中低污染區(qū)主要分布在洞庭湖平原西南和東南部，其他地區(qū)污染程度均有所下降，其中華容縣、君山區(qū)和岳陽樓區(qū)為低污染區(qū)，這一時期TP污染強度大幅度下降，主要由于畜禽污染治理配套設(shè)施的配給達標(biāo)、化肥使用量零增長目標(biāo)的要求、農(nóng)業(yè)廢棄物資源化利用等措施落地見效。

綜上所述，由于前期追求畜禽與農(nóng)作物產(chǎn)量以及污染治理的不到位，3類污染物排放強度都較高且分布較廣，后期由于國家高度重視農(nóng)業(yè)農(nóng)村污染治理，使耕地面源污染得到有效治理。洞庭湖平原將污染減排貫穿于耕地面源污染治理全過程。在控源方面，洞庭湖平原各地區(qū)從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)著手減少耕地面源污染物的產(chǎn)生，如大力推行用養(yǎng)結(jié)合的生態(tài)型耕作模式，在農(nóng)作物低產(chǎn)低效低質(zhì)區(qū)推行合理的輪作、間作；實施化肥農(nóng)藥零增長行動，全面推廣測土配方和病蟲害綠色防控技術(shù)，推廣水肥一體化技術(shù)；嚴(yán)格執(zhí)行畜禽養(yǎng)殖分區(qū)管理制度，構(gòu)建有機肥替代化肥的模式，推進畜禽養(yǎng)殖廢棄物資源化利用；推廣秸稈還田技術(shù)，開展秸稈肥料化、飼料化和基料化利用，促進農(nóng)業(yè)廢棄物綜合利用。在截污方面，洞庭湖流域近年來結(jié)合長江岸線專項整治，實施生態(tài)修復(fù)，在河道兩側(cè)建設(shè)植被緩沖帶和隔離帶，加快恢復(fù)濕地生態(tài)系統(tǒng)。與此同時，要求規(guī)模養(yǎng)殖場配備糞污處理設(shè)施，整縣推進畜禽養(yǎng)殖廢棄物資源化利用和無害化處理；建立小流域農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理示范區(qū)，并出臺《洞庭湖生態(tài)環(huán)境專項整治工作財政獎補方案》以保障治理項目的長期運行。

3.3 洞庭湖平原耕地面源污染重心變化分析

運用式（3）測算出2005－2019年洞庭湖平原耕地面源污染3類污染物污染強度重心坐標(biāo)，繪制2005－2019年各污染物污染強度重心移動變化軌跡圖（圖3）。運用式（4）和（5），測算得到2005—2019年洞庭湖平原耕地面源污染重心移動距離（表2）。

圖3和表2顯示，3類污染物排放強度的重心在經(jīng)度方向偏移程度遠(yuǎn)大于緯度方向，即東西方向移動趨勢更加顯著，說明各污染物的移動變化主要在東西方向上開展；且3類污染物排放強度重心在經(jīng)度方向上的遷移具有一定的協(xié)同性，均往西方向遷移。具體來看，2005－2019年，COD污染強度重心整體往西南方向偏移了?168.85°；TN污染強度重心整體向西北方向偏移了149.42°；TP污染強度重心向西北方向偏移了93.61°。說明洞庭湖平原西部地區(qū)，對耕地面源污染整體形勢的影響在增強；而對比3類污染物污染強度重心移動情況，COD重心移動變化趨勢比TN和TP更加明顯。

各污染物排放強度重心的變化具有顯著的階段性特征，3類污染物重心偏移較大的年份基本一致，移動速度在不同年份間存在差異。移動速度過快說明污染物排放強度向特定方向有高程度的集聚，在早期3類污染物重心均有快速向東北方向移動的趨勢，主要由于東北部岳陽縣及其周圍地區(qū)洞庭湖水域分布廣闊，耕地資源豐富，土壤肥沃，加之2006年農(nóng)業(yè)稅的取消，進一步促進該地區(qū)耕地的開發(fā)利用。2010年之后，3類污染物的重心總體上呈現(xiàn)西移的趨勢。這是因為“十二五”規(guī)劃加強了土地整治和高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)的要求，洞庭湖平原西部有效增加了耕地面積，改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，耕地開發(fā)程度較東部地區(qū)有所提高，但是這段時期對于耕地面源污染治理工作的重視處于起步階段，因此耕地面源污染情況依然嚴(yán)峻?！笆濉敝?，3類污染重心依然保持著整體西移的趨勢。這段時期生態(tài)文明建設(shè)已成為重點任務(wù)，因此耕地面源污染治理工作也得到重視。洞庭湖流域沿岸地區(qū)除貫徹落實控源、截污、治理等措施外，還加強了湖岸帶的生態(tài)治理。其中，岳陽市全面實施長江岸線專項整治，全力構(gòu)建長江“最美岸線”，使得洞庭湖平原東部地區(qū)耕地面源污染治理成果更為顯著，污染物重心依然西移。在這一時期，TP的移動程度稍緩于COD和TN。這是因為洞庭湖平原對于TP的治理要求更為嚴(yán)格，經(jīng)過治理后，各地區(qū)TP的污染強度差距縮小，使得TP重心移動變化速率也變緩。

表2 洞庭湖平原耕地面源污染重心移動距離

3.4 洞庭湖平原耕地面源污染冷熱點格局分析

為進一步探究洞庭湖平原耕地面源污染集聚特征，利用冷熱點分析法對2005年、2010年、2015年和2019年4個年份的3類污染物冷熱點區(qū)進行探索。

由圖4a可知，2005—2015年，COD熱點區(qū)集中在洞庭湖平原東北部，冷點區(qū)分布在洞庭湖平原中部。具體來看，2005年COD熱點區(qū)僅有岳陽縣，次熱點區(qū)和次冷點區(qū)分別僅有臨湘市和南縣，主要是因為岳陽縣畜禽養(yǎng)殖量較大，并且鄉(xiāng)村人口較多，排泄排放量多。2010年COD熱點區(qū)增加臨湘市，次熱點區(qū)有岳陽樓區(qū)和云溪區(qū)，冷點區(qū)僅有南縣，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)，這主要是由于臨湘市2010年畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模有較大提升，尤其是生豬出欄量上漲了38.09%，而南縣則由于人畜排泄量較少，并且耕地面積較大，承載污染負(fù)荷的能力強。2015年COD熱點區(qū)與2010年情況保持一致，次熱點區(qū)增加了汨羅市，主要是汨羅市生豬、牛等畜禽養(yǎng)殖量都有所增加，隨之帶來的污染開始顯現(xiàn)，鼎城區(qū)、漢壽縣和華容縣轉(zhuǎn)為次冷點區(qū)，其他地區(qū)為不顯著區(qū)。2019年次熱點區(qū)僅有赫山區(qū)和望城區(qū)，南縣轉(zhuǎn)為次冷點區(qū)，華容縣轉(zhuǎn)為冷點區(qū)，說明經(jīng)過面源污染專項整治，COD污染程度大幅下降，華容縣成為冷點區(qū)與其為全國農(nóng)業(yè)面源污染治理試點區(qū)，面源污染治理效果顯著密切相關(guān)。

由圖4b可知，TN在空間上集聚性不太顯著，熱點區(qū)分布在洞庭湖平原東南部，冷點區(qū)分布在東北部。具體來看，2005年洞庭湖平原不存在顯著的TN冷熱點區(qū)，說明該時期雖然有一定程度的TN污染，但是TN污染沒有形成高程度或低程度的聚集。2010年僅岳陽縣和汨羅市為熱點區(qū)，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)，主要是因為化肥是產(chǎn)生TN的最主要影響因素[27]，較2005年，岳陽縣氮肥和復(fù)合肥施用量分別上升41.04%和27.11%，汨羅市則分別上升5.17%和39.00%。2015年僅汨羅市為熱點區(qū)，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)，主要是因為汨羅市的氮肥和復(fù)合肥施用量依然保持上升趨勢。2019年不存在熱點區(qū)，僅云溪區(qū)和岳陽樓區(qū)為次冷點區(qū)，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)。這一時期TN污染強度開始出現(xiàn)低值集聚，說明洞庭湖生態(tài)環(huán)境專項整治的任務(wù)取得階段性成效。

由圖4c可知，TP冷熱點空間格局變化性較大，空間集聚稍強于TN。TP無熱點區(qū)分布，次熱點區(qū)主要分布在洞庭湖平原東北部，冷點區(qū)主要分布在中、北部地區(qū)，2015年次冷點區(qū)還分布在洞庭湖平原西南部的鼎城區(qū)和漢壽縣。具體來看，2005年僅有岳陽縣為次熱點區(qū)，冷點區(qū)僅有南縣，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)，主要是由于岳陽縣各類畜禽養(yǎng)殖數(shù)量均較大，而南縣由于耕地分布廣闊，單位面積的化肥施用量、畜禽養(yǎng)殖量和農(nóng)作物種植量都較低，承載TP污染負(fù)荷能力較強。2010年，次熱點區(qū)增加了澧縣和臨澧縣，次冷點區(qū)增加了華容縣，主要是澧縣和臨澧縣的化肥使用量和生豬等畜禽養(yǎng)殖量較2005年有明顯上升，如澧縣磷肥和復(fù)合肥分別上升了18.48%和27.74%，臨澧縣分別上升了6.23%和4.69%。2015年TP次熱點區(qū)僅有岳陽縣和臨湘市，鼎城區(qū)和漢壽縣為次冷點區(qū)，冷點區(qū)依然為南縣，其他地區(qū)均為不顯著區(qū)，TP污染總體上形勢沒有太大變化。2019年，洞庭湖平原所有地區(qū)均為不顯著區(qū)，主要是洞庭湖平原磷污染更嚴(yán)重，在推進耕地面源污染治理時，對TP的治理力度相對更大，經(jīng)過治理后各地區(qū)TP污染差異性縮小。

從上述分析可知，2005－2010年3類污染物熱點區(qū)域大多在洞庭湖平原東部，主要是因為這些地區(qū)臨近洞庭湖與長江交匯處，城鎮(zhèn)化與工業(yè)化發(fā)展進程較快，耕地開發(fā)利用強度更強，加之受早期“重發(fā)展，輕管理”理念影響，畜禽養(yǎng)殖防污設(shè)施配套率低，化肥施用強度偏高且施用方式落后，農(nóng)田氮磷養(yǎng)分流失嚴(yán)重，耕地面源污染情況更為顯著。2015年COD和TP冷點區(qū)和次冷點區(qū)數(shù)量明顯上升，大多分布在南縣及其周圍地區(qū)。隨著生態(tài)文明建設(shè)的大力推進，各地區(qū)逐漸重視耕地面源污染的治理，如南縣積極培育農(nóng)業(yè)新型業(yè)態(tài)，建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)綠色水稻生產(chǎn)基地，推廣農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)技術(shù)，使得耕地面源污染治理取得成效，并帶動周圍縣區(qū)耕地面源污染的治理。2019年3類污染物不顯著區(qū)分布較廣，這與生態(tài)治理措施的持續(xù)推進與見效有關(guān)，各地區(qū)污染物都得到有效治理，污染程度的差異性降低。

4 結(jié)論與討論

基于清單分析法構(gòu)建農(nóng)田化肥、人畜排泄物和農(nóng)田固廢3類污染源，氮肥等15個單元測算化學(xué)需氧量（COD）、總氮（TN）和總磷（TP）污染排放總量和排放強度，運用空間分析、重心模型和冷熱點分析等方法分析2005－2019年洞庭湖平原耕地面源污染遷移軌跡及空間格局，得到以下結(jié)論：

1）從時序變化上看，2005－2019年洞庭湖平原耕地面源污染COD、TN和TP的排放總量和排放強度總體上呈現(xiàn)下降趨勢。從空間分布上看，COD排放強度等級分布較為集中，TN較為分散，TP由分散變?yōu)榧校?類污染物污染程度呈現(xiàn)出“東部>西部>中部”的空間分布特征。

2）從重心軌跡變化看，3類污染物在經(jīng)緯方向均有移動，但東西方向的移動更明顯，且3類污染物排放強度重心均有向西移動的趨勢；3類污染物排放強度重心移動變化具有階段性，移動速度反映了污染程度集聚變化。從重心移動方向和距離看，3類污染物排放強度重心移動與污染防治政策調(diào)整實施有關(guān)。

3）從冷熱點空間格局看，3類污染物空間格局差異性顯著，各地區(qū)COD污染差別明顯，TP次之，TN差異較小，熱點區(qū)大多分布在洞庭湖平原東部地區(qū)，冷點區(qū)大多分布在洞庭湖平原中部地區(qū)，且大多分布在南縣及其周圍地區(qū)。

本文在分析洞庭湖平原2005－2019年耕地面源污染時空演變基礎(chǔ)上，分析面源污染遷移軌跡和空間格局。研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)歷片面追求經(jīng)濟發(fā)展階段轉(zhuǎn)向生態(tài)文明建設(shè)后，洞庭湖平原耕地面源污染總體情況逐漸好轉(zhuǎn)，重心軌跡遷移呈現(xiàn)多樣性，冷熱點空間格局呈現(xiàn)局部集聚性。時空分析、重心模型和冷熱點分析分別從不同角度展示了洞庭湖平原耕地面源污染時空演變特征，為洞庭湖平原今后耕地面源污染的防治工作提供了理論依據(jù)，并拓寬了3種研究方法的使用價值。但是，本文利用清單分析法進行污染測算時，只考慮了化肥施用、人畜排泄和農(nóng)田固廢當(dāng)中的15個單元，實際上耕地面源污染十分復(fù)雜，還受到農(nóng)藥農(nóng)膜等化學(xué)投入品的影響，污染物不局限于COD、TN和TP這3類，在未來研究中，需要考慮以上各因素，從而更好地反映洞庭湖平原耕地面源污染狀況。本文以各污染物的絕對排放總量和排放強度進行內(nèi)部分析比較，無法對各污染物在同一尺度進行橫向比較分析，因此在今后研究中可以引入國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進行對比分析，以便更好地劃分各類污染物污染程度。此外，可以對污染物進行污染源解析，從而針對性地進行耕地面源污染治理。

[1] 黃祥芳. 面源污染視角下江西省耕地生產(chǎn)效率研究[D]. 北京：北京林業(yè)大學(xué)，2016.

Huang Xiangfang. Study on the Cultivated Land Productivity of Jiangxi Province From the Perspective of Non-Point Source Pollution[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2016. (in Chinese with English abstract)

[2] 李曉平. 耕地面源污染治理：福利分析與補償設(shè)計[D]. 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2019.

Li Xiaoping. Cultivated Land Non-Point Pollution Control: Welfare Analysis and Compensation Design[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[3] 李秀芬，朱金兆，顧曉君，等. 農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀與防治進展[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2010，20(4)：81-84.

Li Xiufen, Zhu Jinzhao, Gu Xiaojun, et al. Current situation and control of agricultural non-point source pollution[J]. China Population, Resources and Environment, 2010, 20(4): 81-84. (in Chinese with English abstract)

[4] 梁流濤，馮淑怡，曲福田. 農(nóng)業(yè)面源污染形成機制：理論與實證[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2010，20(4)：74-80.

Liang Liutao, Feng Shuyi, Qu Futian. Forming mechanism of agricultural non-point source pollution: A theoretical and empirical study[J]. China Population, Resources and Environment, 2010, 20(4): 74-80. (in Chinese with English abstract)

[5] 朱兆良，孫波. 中國農(nóng)業(yè)面源污染控制對策研究[J]. 環(huán)境保護，2008(8)：4-6.

[6] Jabbar F K, Grote K. Statistical assessment of nonpoint source pollution in agricultural watersheds in the Lower Grand River watershed, MO, USA[J]. Environmental Science and Pollution Research International, 2019, 26(2): 1487-1506.

[7] 金書秦，沈貴銀. 中國農(nóng)業(yè)面源污染的困境擺脫與綠色轉(zhuǎn)型[J]. 改革，2013(5)：79-87.

Jin Shuqin, Shen Guiyin. To get rid of the predicament and green transformation of agricultural non-point source pollution[J]. Reform, 2013(5): 79-87. (in Chinese with English abstract)

[8] 葛繼紅，周曙東. 農(nóng)業(yè)面源污染的經(jīng)濟影響因素分析：基于1978－2009年的江蘇省數(shù)據(jù)[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2011(5)：72-81.

[9] 何浩然，張林秀，李強. 農(nóng)民施肥行為及農(nóng)業(yè)面源污染研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2006(6)：2-10.

[10] 夏秋，李丹，周宏. 農(nóng)戶兼業(yè)對農(nóng)業(yè)面源污染的影響研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2018，28(12)：131-138.

Xia Qiu, Li Dan, Zhou Hong. Study on the influence of farmers’ concurrent business behavior on agricultural non-point source pollution[J]. China Population, Resources and Environment, 2018, 28(12): 131-138. (in Chinese with English abstract)

[11] 秦耀民，胥彥玲，李懷恩. 基于SWAT模型的黑河流域不同土地利用情景的非點源污染研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2009，29(2)：440-448.

Qin Yaomin, Xu Yanling, Li Huaien. SWAT Model of non-point source pollution under different land use scenarios in the Heihe river basin[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2009, 29(2): 440-448. (in Chinese with English abstract)

[12] 曾慶慧，莊艷華，洪松. 城市化進程中武昌沙湖流域面源污染負(fù)荷時空分布模擬[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版，2012，45(6)：790-793，859.

Zeng Qinghui, Zhuang Yanhua, Hong Song. Simulation of spatial temporal distribution of NPS loadings in Shahu Lake watershed during process of urbanization[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2012, 45(6): 790-793, 859. (in Chinese with English abstract)

[13] 王萌，王敬賢，劉云，等. 湖北省三峽庫區(qū)1991－2014年農(nóng)業(yè)非點源氮磷污染負(fù)荷分析[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2018，37(2)：294-301.

Wang Meng, Wang Jingxian, Liu Yun, et al. Analysis of nitrogen and phosphorus pollution loads from agricultural non-point sources in the Three Gorges Reservoir of Hubei Province from 1991 to 2014[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(2): 294-301. (in Chinese with English abstract)

[14] 陳敏鵬，陳吉寧，賴斯蕓. 中國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的清單分析與空間特征識別[J]. 中國環(huán)境科學(xué)，2006，26(6)：751-755.

Chen Minpeng, Chen Jining, Lai Siyun. Inventory analysis spatial distribution of Chinese agricultural and rural pollution[J]. China Environmental Science, 2006, 26(6): 751-755. (in Chinese with English abstract)

[15] 葛繼紅. 江蘇省農(nóng)業(yè)面源污染及治理的經(jīng)濟學(xué)研究[D]. 南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2011.

Ge Jihong. The Economic Analysis on the Control of Agricultural Non-Point Source Pollution in Jiangsu Province[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2011. (in Chinese with English abstract)

[16] 江軍. 黃土高原地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染時空特征及與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究[D]. 西安：陜西師范大學(xué)，2018.

Jiang Jun. The Temporal and Spatial Characteristics of Agricultural Non-Point Source Pollution and its Relationship With Economic Development in the Loess Plateau[D]. Xi’an: Shaanxi Normal University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[17] 王彥東.南水北調(diào)中線水源地農(nóng)業(yè)面源污染特征及農(nóng)戶環(huán)境行為研究[D]. 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2019.

Wang Yandong. Non-point Source Pollution and Environmental Behavior of Farmers in the Water Source Area of the Middle Route of the South-to-North Water Diversion Project[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[18] 賴斯蕓. 非點源污染調(diào)查評估方法及其應(yīng)用研究[D]. 北京：清華大學(xué)，2004.

Lai Siyun. Investigation and Evaluation Method of Non-Point Source Pollution and its Application[D]. Beijing: Tsinghua University, 2004. (in Chinese with English abstract)

[19] 國家環(huán)境保護總局自然生態(tài)保護司. 全國規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖業(yè)污染情況調(diào)查及防治對策[M]. 北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社，2002.

[20] 錢秀紅，徐建民，施加春，等. 杭嘉湖水網(wǎng)平原農(nóng)業(yè)非點源污染的綜合調(diào)查和評價[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報：農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版，2002，28(2)：31-34.

Qian Xiuhong, Xu Jianmin, Shi Jiachun, et al. Comprehensive survey and evaluation of agricultural non-point source pollution in Hangjia Lake water net plain[J]. Journal of Zhejiang University: Agriculture and Life Sciences, 2002, 28(2): 31-34. (in Chinese with English abstract)

[21] 張大弟，張曉紅，章家騏，等. 上海市郊區(qū)非點源污染綜合調(diào)查評價[J]. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報，1997(1)：31-36.

Zhang Dadi, Zhang Xiaohong, Zhang Jiaqi, et al. Integrated research and evaluation on non-point source pollution in Shanghai suburbs[J]. Acta Agriculturae Shanghai, 1997(1): 31-36. (in Chinese with English abstract)

[22] 吳凱，顧晉飴，何宏謀，等. 基于重心模型的丘陵山地區(qū)耕地利用轉(zhuǎn)換時空特征研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(7)：247-254.

Wu Kai, Gu Jinyi, He Hongmou, et al. Spatiotemporal characteristics of cultivated land use transition in hilly and mountainous regions based on barycenter model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(7): 247-254. (in Chinese with English abstract)

[23] 任平，吳濤，周介銘. 耕地非農(nóng)化的空間過程與擴散路徑研究：以成都市龍泉驛區(qū)為例[J]. 中國土地科學(xué)，2015，29(12)：68-73，94.

Ren Ping, Wu Tao, Zhou Jieming. Study on the spatial pattern and diffusion path of cultivated land conversion: A case study in Chengdu Longquanyi Distict[J]. China Land Science, 2015, 29(12): 68-73, 94. (in Chinese with English abstract)

[24] 黃建山，馮宗憲. 陜西省社會經(jīng)濟重心與環(huán)境污染重心的演變路徑及其對比分析[J]. 人文地理，2006，21(4)：117-122.

Huang Jianshan, Feng Zongxian. The variation track and contrastive analysis on the social economic gravity center and environmental pollution gravity center in Shaanxi Province[J]. Human Geography, 2006, 21(4): 117-122. (in Chinese with English abstract)

[25] 羅秀麗，楊忍，徐茜. 全球人口與糧食的空間錯位演變及影響因素分析[J]. 自然資源學(xué)報，2021，36(6)：1381-1397.

Luo Xiuli, Yang Ren, Xu Qian. Spatial mismatch evolution of global population and food and its influencing factors[J]. Journal of Natural Resources, 2021, 36(6): 1381-1397. (in Chinese with English abstract)

[26] 張鵬巖，耿文亮，楊丹，等. 黃河下游地區(qū)土地利用和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的時空演變[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(11)：277-288.

Zhang Pengyan, Geng Wenliang, Yang Dan, et al. Spatial-temporal evolution of land use and ecosystem service value in the Lower Reaches of the Yellow River Region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(11): 277-288. (in Chinese with English abstract)

[27] 張廣納，邵景安，王金亮，等. 三峽庫區(qū)重慶段農(nóng)村面源污染時空格局演變特征[J]. 自然資源學(xué)報，2015，30(7)：1197-1209.

Zhang Guangna, Shao Jing’an, Wang Jinliang, et al. Spatial and temporal variations of agricultural non-point source pollution in the Three Gorges Reservoir area of Chongqing[J]. Journal of Natural Resources, 2015, 30(7): 1197-1209. (in Chinese with English abstract)

[28] 樊蓉. 經(jīng)濟新常態(tài)下我國農(nóng)業(yè)政策轉(zhuǎn)型研究[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2019(6)：6-8.

Migration trajectory and spatial pattern of cultivated land non-point source pollution in Dongting Lake Plain from 2005 to 2019

Ding Xueqian1, Wu Qun1, Wen Gaohui2,3※, Zhang Chao1

(1.,,210095,; 2.,,410081,; 3.,410081,)

The Dongting Lake Plain is one of the most important food production bases in China. However, the non-point source pollution has posed a great threat to social and economic development in the cultivated land, due to a large number of chemical fertilizers and pesticides that have widely been used unreasonably during agricultural production in recent years. It is also very serious for the pollution of livestock and poultry breeding. Taking 21 county-level administrative units in part of Hunan Province in the Dongting Lake Plain as the research area, the inventory analysis was made to construct three types of pollution units for the farmland fertilizer, human and livestock excrement, as well as farmland solid wastes. Some parameters were calculated, including the total emission and intensity of Chemical Oxygen Demand (COD), Total Nitrogen (TN), and Total Phosphorus (TP). The temporal and spatial evolution of non-point source pollution was determined in the cultivated land, further to analyze the movement trajectory of emission intensity barycenter and the degree of spatial agglomeration, using the center of gravity model and the cold/hot spot analysis. The results showed that: 1) There was a great decrease in the total emissions and emission intensity of COD, TN, and TP from the cultivated land non-point source pollution in the study area from 2005 to 2019. It was related to the promotion of ecological farming, soil testing formula technology, as well as the scale control of livestock and poultry breeding. There were also the spatial distribution characteristics of "east>west>central" in the pollution degree for three types of pollutants. 2) Three types of pollutants all moved in the longitude and latitude directions, but there was a more obvious in the east-west direction, where the barycenter of emission intensity presented a tendency to run westward. The adjustment and implementation of pollution prevention policies were attributed to the shift of the barycenter of the emission intensity in the three pollutants. 3) There were significant differences in the spatial patterns of the three pollutants. Specifically, the COD pollution was significantly different, TP was followed, and TN was the smallest in various regions. Hot spots were mostly distributed in the east of the Dongting Lake plain around the basin. The main reason was that these areas were on the edges of the intersection of the Dongting Lake and the Yangtze River, with advantageous location, rapid urbanization and industrialization, and stronger arable land utilization. The cold spots were mostly distributed in Nanxian and the surrounding areas in the middle of the Dongting Lake Plain. The concept of ecological civilization was contributed greatly to the distribution. As a result, much attention needs to pay to the treatment of non-point source pollution in the cultivated land and surrounding counties. Consequently, the non-point source pollution was improved in the cultivated land in the process of ecological civilization construction. There was also a great difference in the degree and control of cultivated land non-point source pollution in various regions. The finding can provide a sound theoretical basis to manage the non-point source pollution of cultivated land.

agriculture; cultivated land; pollution; inventory analysis method; barycenter model; cold and hot spots; spatial and temporal variations; Dongting Lake Plain

丁學(xué)謙，吳群，文高輝，等. 2005—2019年洞庭湖平原耕地面源污染遷移軌跡及空間格局[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2021，37(15)：258-266.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.031 http://www.tcsae.org

Ding Xueqian, Wu Qun, Wen Gaohui, et al. Migration trajectory and spatial pattern of cultivated land non-point source pollution in Dongting Lake Plain from 2005 to 2019[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(15): 258-266. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.031 http://www.tcsae.org

2021-04-29

2021-07-25

國家自然科學(xué)基金項目（41801190）；湖南省自然科學(xué)基金項目（2019JJ50390）；湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目（18YBQ097）；湖南省教育廳創(chuàng)新平臺開放基金項目（19K062）

丁學(xué)謙，研究方向為土地經(jīng)濟與政策。Email：dxqjian@163.com

文高輝，博士，副教授，研究方向為農(nóng)村土地利用、土地經(jīng)濟與管理。Email：wengaohui360101@sina.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.031

X821

A

1002-6819(2021)-15-0258-09