鄱阳湖流域种植系统氮磷通量时空变化及减量潜力

doi:10.18307/2026.0113

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doi: 10.18307/2026.0113

刘慧敏¹ ，付航¹ ，李远航¹ ，孙玉恒¹ ，袁雯¹ ，罗斌华² ，石磊¹

1. 南昌大学资源与环境学院，南昌 330031

2. 江西省生态文明研究院，南昌 330036

基金项目: 国家重点研发计划项目（2023YFE010460）、国家自然科学基金项目（52200215，52270182）和江西省社会科学基金项目（24ZXST06）联合资助

Spatiotemporal dynamics and mitigation potential of nitrogen-phosphorus fluxes in cropping systems of Lake Poyang Basin

Liu Huimin¹ ， Fu Hang¹ ， Li Yuanhang¹ ， Sun Yuheng¹ ， Yuan Wen¹ ， Luo Binhua² ， Shi Lei¹

1. School of Resources and Environment, Nanchang University, Nanchang 330031 , P.R.China

2. Jiangxi Institute of Ecological Civilization, Nanchang 330036 , P.R.China

摘要

近年来，鄱阳湖流域种植系统氮、磷的过度输入与低效利用引发了氮、磷负荷增加等环境问题，因此，定量追溯鄱阳湖流域种植系统的氮、磷时空格局，对维护流域生态系统可持续性具有重要意义。本研究采用物质流分析方法，分析了鄱阳湖流域2000—2022年种植系统氮、磷通量的时空变化，并基于种植系统氮、磷污染物排放现状设计了基准情景、减少耕地化肥输入情景、秸秆回收率提高情景和综合措施情景，在各种情景下定量描述减排潜力，提出了氮、磷污染物减排防治的策略。结果表明，流域内氮、磷输入总体呈现先上升后平稳波动的变化，于2015年前后氮、磷输入量出现峰值；空间分布上，鄱阳湖环湖区氮、磷总输入量最高，分别为28.1万吨和6.4万吨；化肥和有机肥是最大来源，贡献了一半以上的氮、磷输入量；从种植系统养分利用效率来看，氮和磷的综合利用效率分别为48.5%和31.0%，2010年以来各种作物氮、磷利用效率呈下降趋势，养分输入氮磷比也持续下降，平均输入氮磷比为3.9。综合措施情景结果表明，到2050年，氮、磷污染排放可减少1.59×10⁵ t/a，与基准情景相比减少了53.4%的污染物，排入环境中的氮磷比可升至6.5。本研究可为鄱阳湖流域建立有效的氮、磷综合管理措施提供科学依据。

关键词

可持续农业 / 氮 / 磷流动 / 鄱阳湖流域 / 种植系统

Abstract

In recent years, the excessive input and inefficient utilization of nitrogen and phosphorus in cropping systems has led to significant losses of these elements. Lake Poyang Basin has led to significant losses of these elements, resulting in persistent nitrogen and phosphorus levels exceeding the legal limit, as well as other environmental issues. Therefore, tracing the spatiotemporal patterns of nitrogen and phosphorus metabolism in the Lake Poyang Basin cropping system is crucial for ensuring the basin's ecosystem sustainability. This study used the material flow analysismethod to investigate the spatiotemporal variations in nitrogen and phosphorus fluxes in cropping systems across the Lake Poyang Basin from 2000 to 2022. Four scenarios were designed based on the current status of nitrogen and phosphorus pollutant emissions: a baseline scenario, a scenario with reduced fertilizer inputs for arable land, a scenario with increased straw recycling rates, and a scenario with comprehensive measures. The emission reduction potential was calculated for each scenario, and the optimal strategies for reducing and preventing nitrogen and phosphorus pollution were then proposed. The results show that nitrogen and phosphorus inputs to the basin initially increased and then fluctuated stably, peaking around 2015. In terms of spatial distribution, the total nitrogen and phosphorus inputs were highest in the coastal lake district, reaching 281000 t of nitrogen and 64000 t of phosphorus, respectively. Chemical and organic fertilizers accounted for over half of the total inputs. In terms of nutrient use efficiency, the combined use rates of nitrogen and phosphorus were 48.5% and 31.0%, respectively. Since 2010, the utilization rates of nitrogen and phosphorus for all crops have declined, as has the ratio of nutrient inputs of nitrogen and phosphorus, with an average N/P ratio of 3.9. Scenario analysis suggests that reducing chemical fertilizer use could decrease nitrogen output by 150000 t by 2050 and reduce nitrogen and phosphorus emissions by 159000 t/a, which would reduce pollutants by 53.4%. Compared with the baseline scenario, the N/P ratio discharged into the environment could rise to 6.5. Reducing fertilizer application accounts for 75.7% of the emission reduction, demonstrating its effectiveness as a mitigation strategy. This study provides a scientific basis for developing effective, integrated nitrogen and phosphorus management measures in the Lake Poyang Basin, and evaluating the potential outcomes of future scenarios.

Keywords

Sustainable agriculture / nitrogen and phosphorus fluxes / Lake Poyang Basin / cropping system

1 材料与方法 1.1 研究区域概况 1.2 研究方法 1.3 情景分析 2 结果与讨论 2.1 鄱阳湖流域氮磷流动模式 2.2 系统氮磷比 2.3 情景分析减排效应 2.4 不足与展望 3 政策建议 4 结论

保障粮食安全和用水安全是目前人类刻不容缓需要解决的难题^[1]。氮、磷在农业生产中起着至关重要的作用。自20世纪80年代以来，我国农业领域内氮、磷的使用量持续增加，农用氮肥从9.99×10⁶ t/a增至1.65×10⁷ t/a，位于全球前列^[2]。然而，我国农业领域氮、磷肥的利用率并不高，分别为30%~35%和20%左右，而在欧美等发达地区，氮的利用率在70%左右^[3]。大量未利用的氮、磷元素会流失在环境中，流域内氮、磷过量会促进藻类生长，导致水体富营养化^[4]。除了总量超标外，氮磷比也是衡量生态环境营养平衡的重要指标，平衡的氮磷比应接近16∶1，若该比例显著偏离，将会改变营养盐的限制格局^[5]，引发生态系统的结构失衡和功能下降。氮、磷污染不仅会对水质造成破坏，还可能对当地经济造成负面影响，严重时甚至会对人民生命安全构成威胁。

鄱阳湖流域是长江水系的重要组成部分，控制着长江18%的供水量。同时，鄱阳湖作为长江最大的通江湖泊，其水文情势受“五河”来水和长江水位的季节性变化共同影响。鄱阳湖碟形湖独特的地形地貌，使其在季节性的水文变化下对氮、磷的保留和释放行为不同^[6]，因而对氮、磷输入的敏感度显著高于其他湖泊。近年来，鄱阳湖水质呈持续恶化趋势，水体总氮浓度从1.1 mg/L增加到1.9 mg/L，总磷浓度从2013年的0.058 mg/L增加到2018年的0.089 mg/L，年均增长率为8.9%^[7]。大型湖泊水质的演变主要受污染物排放量增加和水文条件变化的影响。鄱阳湖总磷污染负荷主要来自陆域输入，其中农业源（畜禽养殖、种植业、水产养殖）是最主要的面源污染源，贡献比例总计达到87.73%。此外，近年来极端降水和干旱周期的频繁发生，也可能将外来污染物引入湖泊，导致湖泊中营养物浓度上升^[8-9]。生态环境部于2018年印发《关于加强固定污染源氮磷污染防治的通知》，提出逐步将总氮、总磷列为重点湖库、长江经济带地表水首要污染物。因此，厘清鄱阳湖流域氮、磷循环过程，并通过综合管理措施控制氮、磷入湖，具有重要的现实意义。

农业种植系统是氮、磷循环的核心环节之一，在全球氮磷循环中，种植系统涉及的养分通量占比超过一半^[10]，是氮、磷养分循环的关键过程。2000年以来，国内外学者对流域氮、磷通量已展开较为广泛的研究。有学者应用或改进了已有模型，如NANI/NAPI模型、DNDC模型和SWAT模型、MFA模型等来识别流域内氮磷通量，不同的模型因其侧重点不同，对氮、磷演化趋势及组成结果之间存在显著差异^[11-13]。NANI模型由食品氮输入、氮肥施用、作物固氮和大气氮沉降4个部分构成^[14]，相较于人类净氮/磷输入模型，基于过程的MFA模型还包括作物收获、加工与秸秆回收利用，以及向环境输出过程（大气、河流、土壤/地下水），能更好地反映作物种植需求对氮、磷循环的贡献作用，并可全面追溯其对上下游产业的影响。DNDC模型专注于土壤碳循环对氮、磷添加的响应；SWAT模型则以其在模拟流域水文和氮磷负荷方面的能力而著称，但其需要较为详尽的气象、土壤、土地利用、作物管理等数据，数据获取难度较大。因此，鉴于不同研究目的应灵活选择分析方法。MFA分析因其能够全面反映流域氮、磷循环，包括输入、输出和内部循环过程，而被广泛采用。如李书田等^[15]构建了全国不同区域农田养分平衡关系，指出中国大多数地区氮、磷利用模式存在化肥依赖性强、养分利用率不高、有机质回用率低等问题。对中国2004—2018年作物种植系统的氮磷预算及计量关系进行分析，表明种植系统氮、磷输入已过剩，并且磷增量高于氮是水环境养分失衡的重要原因^[16]；关于利用率的研究，武慧君等^[17]指出巢湖流域种植系统氮利用效率和磷利用效率仅为12.3%和5.2%，并提出了控制化肥施用、改善畜禽粪便施用、调整种植面积等综合管理措施；王雪蕾等^[18]研究发现，我国2010年氮、磷养分利用效率分别为52%和48%。通过比较发现，鄱阳湖流域氮利用效率处于全国平均水平，磷利用效率有待提高。

目前种植系统氮、磷通量研究已阐述了特定作物与区域的氮、磷流动通量及其对该生态经济区的环境影响，但仍存在一定提升空间。现有研究尚未阐明种植系统“输入—种植—收获—加工”整体过程的流动路径，难以形成闭环；其次，流域尺度的氮、磷循环研究尚不深入，鄱阳湖流域、巢湖流域等内陆湖流域对水环境保护要求更高，控制外源氮、磷入湖是维护水环境质量的关键。本文采用物质流分析，构建种植系统养分平衡模型，追溯20年来鄱阳湖流域种植系统氮磷输入情况，全面评估其过程氮磷效率、流域氮磷比等特征指标，揭示流域种植系统氮磷利用存在的问题与提升潜力，为鄱阳湖流域农业氮磷减排提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

鄱阳湖位于长江中下游南岸，是中国最大的淡水湖，流域面积为162225 km²，地形复杂，多以低山丘陵和滨湖平原为主，水系东、南、西三面环山（图1）。流域范围覆盖南昌、景德镇、鹰潭三市全域以及九江、新余、抚州、宜春、上饶、吉安的部分县（市、区），包括江西省11个地级市。鄱阳湖流域支流众多，包括赣江、抚河、信江、修水和饶河五大水系，水流经湖盆调蓄后由湖口最终注入长江。鄱阳湖水系有96.6%的水域处于江西省境内，流域范围与省域高度重合^[19]，基于此，研究重点在江西省流域，另外按系数折算处于浙江、安徽、湖南等部分流域的氮磷输入量。

图1研究区域概况图

Fig.1Overview map of the study area

1.2 研究方法

种植系统指在特定的农业生态环境和社会经济条件下，对农作物的种植、生长、收获等全过程进行综合规划和管理的一整套技术和方法。核算涉及与人为过程有关的氮磷循环过程，包括：输入阶段中化肥施用、有机肥输入、自然固定等投加量；在作物种植过程中通过土壤、大气、径流等途径在环境中的损失量；产出阶段中水稻、油料、甘蔗、蔬菜等作物产量要素。这是一个涵盖了农业生产的自然属性和社会经济属性的复杂系统。本研究的基础数据包括研究区内11市人口数量、畜禽养殖数量、农作物生产量、农作物种植面积、化肥施用等。活动水平数据来源于2000—2022年《江西省统计年鉴》《南昌市统计年鉴》《九江市统计年鉴》《中国农业统计年鉴》及公报等。部分缺失值采用线性插值法获取。模型公式中各参数值参考《中国统计年鉴》《全国农产品成本收益资料汇编》和已发表的文献^[20-22]。农业领域人类活动氮平衡关系如图2所示。

图2种植系统氮磷供需平衡分析（括号内数字分别对应相关聚合流流量值）

Fig.2Nitrogen and phosphorus supply and demand balance analysis for cropping systems

以2000—2022年为例，分析鄱阳湖流域种植系统中氮、磷流量。种植业及加工过程包含粮食作物生产子系统、经济类作物生产子系统、其他类作物生产子系统及植物类食品加工4个子系统，其总体平衡关系如下所示：

N_{i n} = N_{N}^{1 - 3} + N_{A F}^{1 - 3} + N_{O F}^{1 - 3}

(1)

N_{out} = N_{B}^{4} + N_{P B F}^{4} + N_{P F}^{4} + N_{W S}^{4} + N_{C F}^{4} + \overset{3}{\underset{i = 1}{Σ}} N_{loss, i}^{1 - 3}

(2)

N_{N}^{1 - 3} = A A \times K_{1} + A A \times K_{2} + \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times N_{i}

(3)

N_{A F}^{1 - 3} = N_{c 0} \times K_{3} + N_{c 1} \times K_{4} + N_{other}

(4)

N_{o F}^{1 - 3} = O_{1} \times K_{5} + O_{2} \times K_{6} + (R P + U P) \times K_{7} \times K_{8} + \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} A P_{i} \times K_{9} \times K_{10}

(5)

N_{B}^{4} = \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times K_{i} \times S F_{1}

(6)

N_{P B F}^{4} = \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times K_{i} \times S F_{2}

(7)

N_{P F}^{4} = \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times K_{i} \times S F_{3}

(8)

N_{W S}^{4} = \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times K_{i} \times S F_{4}

(9)

N_{C F}^{4} = \overset{n}{\underset{i = 1}{Σ}} C P_{i} \times K_{i} \times S F_{5}

(10)

\overset{3}{\underset{i = 1}{Σ}} N_{loss, i}^{1 - 3} = A A \times K_{11} + A A \times K_{12} + N_{in} \times (N^{{N H}_{3}} + N^{N_{2} O} + N^{D E N})

(11)

式中，AA为耕地面积，K₁为灌溉水输入强度，K₂为氮沉降系数，CP_i为作物i的产量，N_i为作物固氮速率；N_c0为氮肥消耗量，N_c1为复合肥消耗量，N_other为其他肥料氮输入，K₃为氮肥氮含量，K₄为复合肥氮含量；O₁为秸秆还田量，O₂为饼肥消耗量，RP为农村人口数，UP为城市人口数，AP_i为牲畜存栏数，K₅为秸秆氮含量，K₆为饼肥氮含量，K₇和K₉为人类氮排泄系数和牲畜排泄系数，K₈、K₁₀为粪便还田率；K₁₁为耕地径流系数，K₁₂为耕地淋滤沉降系数，K₁₃为磷风蚀损失系数，K_i为作物氮含量，SF_i为作物用作该部分产品的比例，

N^{{N H}_{3}}

、

N^{N_{2} O}

和N^DEN分别表示N通过脱氮、N₂O排放和氨挥发形式排放至大气子系统中的比例。

通过统计年鉴和参数对已知量进行计算。由于统计年鉴一般仅统计农作物作为经济收获的部分，而秸秆等非期望产出并不进行统计，因此秸秆采用草谷比的方式进行计算。种植系统磷素平衡计算与氮计算类似，本文不再赘述。上述计算涉及的过程参数见表1，含量参数见表2。

表1种植系统氮磷流动模型过程参数

Tab.1Parameters of nitrogen and phosphorus fluxes model in planting systems

过程效率是衡量系统资源利用有效性的重要指标，一般用氮利用效率和磷利用效率表示，指植物吸收单位养分所能产生的总生物量或经济产量。养分利用效率通过氮或磷产品产出除以作物种植的总氮或总磷输入得到^[35]，具体计算方法为：

N U E = \frac{O_{N}}{I_{N}} \times 100 %

(12)

P U E = \frac{O_{P}}{I_{P}} \times 100 %

(13)

式中，I_P为每种作物种植过程中总氮/总磷输入量，包括农药和化肥、有机肥、自然输入；O_P为每种作物产出含氮/磷量，包括作物作为食物、饲料、材料、肥料、能源产出时的养分含量，得到各种作物养分利用率之后进一步计算系统氮磷利用效率。

1.3 情景分析

目前，中国的农田肥料预算遵循“高输入高产出”的模式，氮肥输入量比全球平均水平高出136.7%^[34]，在粮食产量增加的同时，大量污染物也随之而来。为探究未来种植系统的氮磷污染排放趋势，本研究选择2025—2050年作为预测期，预测不同管理策略对污染物排放的影响。情景设置包括基准情景（S1）、化肥减量情景（S2）、秸秆回收率提高情景（S3）和综合措施情景（S4），具体见表3。

表2不同作物的草谷比、谷物氮磷含量和秸秆氮磷含量

Tab.2Ratio of straw to grain, and nitrogen and phosphorus contents in grains and straw of different crops

表3不同预设情景参数特征

Tab.3Characteristics of different preset scenarios

据联合国粮食及农业组织（FAO）预测，收获作物中的磷含量将从1.30×10⁷ t/a（2010年）增至1.93×10⁷ t/a（2050年）。为实现2050年全球粮食安全并控制磷污染，需将磷利用效率提升至68%~81%^[36]。同时据预测，通过4R养分管理策略，可以使地区养分利用效率在2050年翻倍^[37]。基于流域内经济快速提升及大规模农业发展的客观基础，到2050年假设流域磷利用效率达到60%，氮利用效率达到70%^[38-39]。由于人口、城市化率属于客观条件，参考2019年联合国对中国人口的预测，在4种情景中设定值保持不变。在基准情景中，假定施肥量保持不变，作物产出也维持现有水平，以此核算当前发展态势下2050年的氮磷污染物排放情况。秸秆的综合利用在污染物减排中发挥着重要作用。2018年中国农村水稻秸秆和小麦秸秆综合利用率分别为85.30%和98.41%^[40]，而玉米秸秆综合利用率仅为40.25%，其中用于还田的秸秆比例为42.4%。在保障作物产量的前提下，设置秸秆回收率提高情景，假设作物秸秆堆弃焚烧率为10%，还田率到2050年增至60.9%，以实现到2050年氮磷利用率达到上述水平。肥料是种植系统养分输入的关键因素。我国农业农村部提出到2020年化肥使用量实现零增长的政策^[41]。同时，使用平衡营养基础肥料可在保证作物产量的同时，显著减少氮磷肥料使用量的35%~88%^[41]。考虑到高效化肥管理以及政策发展，在达到上述利用率的前提下，预测2050年化肥减量21%。在综合措施情景下，综合考虑减少化肥施用及提高秸秆回收利用率，减量参数与上述两种情景一致，观察协同减排效益。此外，由于2021—2022年关键参数（化肥量、秸秆还田率）与2020年的差异不足2%，且部分数据因统计延迟尚未公开，选择2020年作为基准年进行分析。

2 结果与讨论

2.1 鄱阳湖流域氮磷流动模式

对2000—2022年鄱阳湖流域种植系统氮磷通量进行计算，结果如图3所示。氮、磷通量的变化趋势相似度极高，这可能是由影响二者的主要因素——施肥强度一致决定的。在贡献率上，化肥、粪便、秸秆还田提供的氮输入量最大，其中化肥贡献了总氮输入的59.2%，该比例近年来有所下降，这与江西省近年为实现绿色农业、持续推进化肥减量增效行动相符。此外，秸秆、饲料以及环境流出是主要氮输出途径，农作物秸秆中的氮素流失量逐年增加。肥料施用和粪便还田是最主要的磷源，二者之和贡献了90%的总磷输入。除了秸秆和作物输出外，施加的磷有62.8%留存于土壤，未被利用。耕地磷富集已成为我国地表水质的最大威胁，有10.1%的总磷最终进入水体^[42]。从时间来看，氮、磷输入量都呈现先上升后下降的趋势。2000年流域氮、磷输入量分别为9.12×10⁵和1.96×10⁵ t，到2022年分别为9.77×10⁵和2.46×10⁵ t。氮输入量在2015年出现峰值（1.16×10⁶ t），磷输入量在2016年达到峰值（2.83×10⁵ t）。

图32000—2022年氮、磷输入和输出结构

Fig.3Structure of nitrogen and phosphorus input and output from 2000 to 2022

在过去的10年中，流域养分利用效率略有提高，其中氮利用效率平均为48.5%，磷利用效率为31.0%。相比之下，2013年全国氮利用效率平均水平为20%，磷利用效率为24%，且各省差异很大（氮利用效率为12%~33%，磷利用效率为10%~53%）^[43]；巨晓棠等^[44]的研究表明，2003—2006年太湖流域和华北平原作物种植的氮素利用率分别为49.6%和46.7%，刘伟等^[45]指出，鄱阳湖流域的磷利用效率从1950年的31.33%显著提升至2020年的48.47%。鄱阳湖流域种植系统氮、磷利用率略高于全国平均水平。这一方面是由于肥料施用量减少，氮肥由2000年的4.7×10⁵ t降至2022年的2.8×10⁵ t，磷肥由2.2×10⁵ t降至1.4×10⁵ t，在此期间，农作物的产量保持稳步增长，以适应20年来江西省人口10%的增长率。养分利用效率与动物源性食品、果蔬的消费呈负相关^[46]，这20年来作物产品消费量有所增加，综合考虑各种影响因素，研究区域内养分利用效率有小幅度上升。另一方面，过去10年，肥料累积回收效率的提高进一步支持了这一趋势，合成氮的累积回收效率从40%逐渐提高到45%^[47]，有效减少了化肥使用量并提高了作物对氮磷元素的吸收，从而导致养分利用效率整体提高。

2000—2022年，各流域的氮、磷输入均值在空间分布上存在差异：修水流域总氮和总磷输入均值分别为（101312±11660）和（22856±4398）t/a，饶河流域分别为（81529±7221）和（22960±6982）t/a，信江流域分别为（87075±7989）和（28997±4753） t/a，抚河流域分别为（97685±11675）和（20421±4611）t/a，赣江流域分别为（170957±15381）和（49410±9570）t/a，环湖区流域分别为（244999±22347）和（57893±13454）t/a。在过去的20年中，各支流的总氮输入呈现先上升后下降的时间序列趋势，并在2010—2015年期间达到峰值。这一现象在环湖区和赣江流域尤为明显（图4a、d）。这两个区域的氮、磷输入量位列前两位。这可能是因为这两个流域面积广阔，流经九江市、南昌市、上饶市等人口稠密区，赣江流域人口有近976万人，流域面积为8.01×10¹⁰ m²，氮、磷输入量较大；同时，这些地区处于农业生产和人类活动热点区域，活动水平数据高，鄱阳湖环湖区的土地利用类型有超过40%属于农田，占比远超其他支流。虽然在2015年以后氮、磷输入总量有所下降，但截至2020年，环湖区的氮、磷输入量仍然相当高，分别为2.8×10⁵和6.4×10⁴ t。同时，环湖区的氮、磷损失通量在6个区域内处于低水平（图4b、e），因此该地区的氮、磷利用效率较高，分别为67.4%和46.25%。相比之下，赣江流域由于损失量较大，其氮、磷利用效率反而处于较低水平，分别为59.3%和31.31%（图4c、f）。

图4研究区域支流氮、磷的空间分布

Fig.4Spatial distribution of nitrogen and phosphorus in tributaries of the study area

氮、磷代谢模式对流域环境承载能力具有重要影响。其代谢过程，如底泥的吸附与释放、硝化和反硝化作用等，直接影响水体的营养状态和富营养化潜力。在水体中，溶解态氮的去除主要依赖于微生物的反硝化作用和藻类的合成代谢过程，而磷的去除则主要通过藻类的同化作用来实现。水环境中的有机物和总氮促进了细菌群落的多样性和代谢活动，而细菌的代谢活动又推动了沉积物中磷的释放^[48-49]。氮磷代谢通过调控初级生产力、维持水体营养状态、影响微生物群落结构与功能以及调节沉积物—水界面的物质交换等多个方面，对流域环境承载能力产生重要影响。

2.2 系统氮磷比

氮磷比是影响作物生长和代谢的关键因素之一，通过计算养分输入量、产出量氮磷比，可对土壤N饱和度进行评估，并揭示土壤中养分有效性和限制水平^[50]。作物生长受N和P限制的氮磷比阈值为14和16，当氮磷比小于14时，作物生长受N限制，生物固氮作用会更显著，以消纳环境中相对较多的磷；而当氮磷比大于16时，作物生长受P限制^[51]。鄱阳湖流域种植系统氮磷比在2000—2022年期间稳步下降，通过肥料等输入的氮磷比由2000年的4.66降至2022年的3.97，排放到环境以及储存于土壤中的氮磷比由3.73降至2.74，均低于14的临界值。据研究，全国土壤表层的全氮和全磷平均含量分别为1.86和0.78 g/kg，农田氮磷比为3.28^[51-52]，鄱阳湖流域农田系统氮磷比略高于我国平均水平（图5）。

图5种植系统各支流养分输入、输出氮磷比（a）和2000—2022年研究区域输入、输出氮磷比（b）

Fig.5N/P ratios of nutrient input and output in the cultivation system (a) and N/P ratios of input and output in the study area from 2000 to 2022 (b)

2020年，鄱阳湖种植系统输入平均氮磷比为3.9，输出平均氮磷比为2.9。这种差异主要是由于氮和磷的化学循环存在不同的动态特性：氮在还原条件下倾向发生反硝化作用以气态流失，且易随水流动和淋溶流失；而磷则易在土壤中沉积并固持。长期的磷肥施用导致土壤内磷累积，加之作物对磷肥的利用率不高，使大量磷肥截留至环境中。因此，种植系统输入和输出之间的氮磷比存在显著差异。区域上，处于饶河的农田输入氮磷比较高，为4.6；抚河流域截留至环境中的氮磷比较低，为2.5。总体来说，氮磷比并没有显著的区域异质性。在养分总输入上，氮、磷输入量都处于过量的状态，依然存在大量营养元素未利用而暂时封存在土壤中，但在肥料输入组分上，施加比例还是处于失衡状态，输入氮磷比远低于14，氮磷比的化学计量变化可以表明植物营养限制模式，在氮、磷输入都过量的条件下，该值说明相较于磷元素，系统对氮元素的需求更明显。秦伯强等^[53]对不同湖泊类型中营养限制的研究指出，在深度大于20 m的富营养化湖泊中，氮限制可能起主导作用，这与鄱阳湖深水区的现状相符。因此，治理种植系统的氮、磷问题，应着重调控氮、磷平衡，可通过调整肥料成分、优化轮作模式、增加高吸磷作物等措施来降低土壤磷盈余^[54]。

研究显示，与常规化肥相比，施用有机肥的土壤氮磷比明显较高，但随着有机肥施用年限的增加，氮磷比呈下降趋势^[55]。在预设情景中，通过提高秸秆还田率，氮磷比从2.53增至3.9，而通过调整肥料施用，氮磷比升至5.3，变化显著。这与上述研究一致，表明虽然有机肥能增加土壤养分储备，但对土壤养分平衡的调控作用有限。因此，未来需要考虑采用新型肥料来进一步调整土壤肥力，以实现作物的可持续生产。

2.3 情景分析减排效应

化肥减量施用和秸秆还田对氮磷污染减排具有显著效果，特别是减少化肥使用量在减少污染排放方面效果更显著，与基准情景相比，通过径流和淋溶排放至环境的氮减少了6.77×10⁴ t/a。实施减少氮肥施用措施，预计到2050年将累计减少氮污染物排放1.37×10⁵ t/a，相当于减少了48.6%的氮污染物。通过提高秸秆回收率将使径流和淋溶的氮污染物减少2.18×10⁴ t/a，NH₃排放减少7.5×10³ t/a。秸秆还田不仅能够提供有机质和养分，还能改善土壤结构、增加土壤碳储量，从而减少氮素的挥发损失和磷素的流失。在综合措施下，通过有效普及化肥减量增效技术，并引导农民多用有机肥，提高有机肥替代化肥比例，预计到2050年，种植系统的氮污染物排放量将减少1.50×10⁵ t/a（图6）。

图6不同情景下氮、磷污染物排放量变化趋势

Fig.6Trends in nitrogen and phosphorus pollutant emissions under different scenarios

在磷污染物排放上，与基准情景相比，减少化肥施用将使环境磷污染排放减少8.8×10³ t/a；与S2情景类似，增加秸秆还田情景最大的减排效益同样体现在由径流淋溶产生的磷污染排放上，S3情景将使磷污染排放减少共2.0×10³ t/a；在S4情景下，到2050年，可减少磷污染排放9.4×10³ t/a，相当于减少了43%的磷污染排放，同时，排入环境中的氮磷比将由基准的2.5升至6.3，意味着综合措施可以改善种植系统内营养结构，有利于作物的生长。对比这3项措施，协同减排措施是最有潜力与效果的选项，可减少氮磷污染物1.59×10⁵ t/a，应当优先考虑。

以上结果表明，减少施肥量是减少种植过程中磷损失的有效方法，同时对秸秆进行回收利用对于氮、磷污染物的减排具有积极意义。为实现化肥减量，一种有效的方法是实施农田规模化管理，据预测，通过重新整合农田规模，可使肥料的使用量减少26%^[56]。其次，有机废弃物是一种错放的资源，经过适当处理，可显著提高土壤肥力。根据目前秸秆综合利用情况和养分还田率，还田的养分可替代约19.38%的氮肥和23.28%的磷肥^[57]。

近年来，鄱阳湖流域中几个城市的政府已经实施了一些政策来降低种植系统氮、磷污染。南昌市生态环境局于2021年发布《农业面源污染治理与监督指导实施方案（试行）》，抚州市政府印发《关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的实施意见》等，旨在实现分区治理，进一步优化农业生产布局。江西是农业大省，耕地面积约3.07×10⁴ km²，常年农作物播种面积大于5.53×10⁴ km²，农作物秸秆资源丰富^[25]。为推动秸秆农用产业发展，江西省积极探索适合自身发展的秸秆综合利用新模式，因地制宜发展秸秆利用业，发展秸秆纤维原料生产、草腐食用菌等产业，为其他流域氮磷污染综合治理提供借鉴。

2.4 不足与展望

研究基于物质流分析对2000—2022年鄱阳湖流域农业种植系统的氮、磷负荷进行了核算，旨在为未来的水环境治理提供参考依据，但研究过程中亦存在若干局限性。首先，研究数据主要来源于政府统计数据、实地调研和专家咨询，而核算系数则基于已发表文献和统计资料，这些数据可能由于口径不同而存在一定的不确定性和误差，对核算结果的准确性产生影响；其次，当前宏观尺度上对氮、磷循环的研究往往偏重于对单一营养元素的分析，且对湖泊富营养化与农业活动的耦合关系研究不够深入，对氮磷在种植系统中的综合行为认知有限。鉴于此，未来的研究重点将放在深入理解湖泊富营养化的耦合关系上，系统探究湖泊富营养化现象与营养盐输入、水文气象条件、生态系统变化、内源污染以及人类活动之间的复杂相互作用，揭示其内在机理。同时，可借助遥感技术和机器学习模型，提供大范围、高频率的监测数据，提高对农业系统影响和湖泊富营养化过程的理解，为湖泊管理和保护提供更加精确的数据支持。

3 政策建议

为进一步改善鄱阳湖流域氮、磷失衡现状，基于研究结论，提出以下综合治理建议：

1）优化种植系统肥料输入结构。氮磷输入量的持续增加、利用效率低下、循环速率下降是鄱阳湖流域氮磷污染控制的主要障碍。为最大限度地减少污染物排放，建议从以下3方面进行突破：首先，构建基于土壤养分监测的精准施肥技术体系，从源头控制肥料输入；其次，应调动农民使用有机肥的积极性，实施有机肥替代专项补贴政策，对施用有机肥的农户给予每亩（1亩约为666.67 m²）200~300元补贴；此外，农业部门应加强缓释肥、微生物菌剂等高效肥料的研发与推广，尽可能减少氮、磷在种植环节中的流失。

2）构建氮、磷协同治理体系。情景分析表明，综合措施可削减53.4%的氮、磷排放。建议多部门协同发力，重点推进“农业—生态—水利”跨部门协作机制，将氮、磷减排目标纳入河湖长制考核，积极发挥政府在鄱阳湖流域氮、磷治理方面的主导作用。

4 结论

1）2000—2022年鄱阳湖流域种植系统氮、磷输入通量呈“先增后减”的趋势，峰值出现在2015年前后，与我国农业面源污染治理政策的实施时段高度吻合。其中肥料始终是氮、磷输入的主要来源（占比为46.8%~63.7%），但其贡献率近年来有所下降（氮源和磷源分别累计降低14.1%和14.7%），表明种植系统有机肥替代策略初见成效。

2）流域氮利用效率（48.5%）和磷利用效率（31.0%）虽高于全国均值，但与发达国家氮、磷利用效率还存在一定的差距。其次，流域养分输入氮磷比为3.9，表明流域养分输入结构存在失衡，氮、磷输入结构需要进一步优化。

3）化肥减量与秸秆还田的协同实施是解决养分利用效率低下和相关环境问题的直接有效方法，基于此，构建“精准施肥—有机替代—秸秆循环”养分管理体系是鄱阳湖流域农业绿色转型、突破效率瓶颈并降低生态风险的重要措施。

图1研究区域概况图

Fig.1Overview map of the study area

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图2种植系统氮磷供需平衡分析（括号内数字分别对应相关聚合流流量值）

Fig.2Nitrogen and phosphorus supply and demand balance analysis for cropping systems

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图32000—2022年氮、磷输入和输出结构

Fig.3Structure of nitrogen and phosphorus input and output from 2000 to 2022

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图4研究区域支流氮、磷的空间分布

Fig.4Spatial distribution of nitrogen and phosphorus in tributaries of the study area

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图5种植系统各支流养分输入、输出氮磷比（a）和2000—2022年研究区域输入、输出氮磷比（b）

Fig.5N/P ratios of nutrient input and output in the cultivation system (a) and N/P ratios of input and output in the study area from 2000 to 2022 (b)

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图6不同情景下氮、磷污染物排放量变化趋势

Fig.6Trends in nitrogen and phosphorus pollutant emissions under different scenarios

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表1种植系统氮磷流动模型过程参数

Tab.1Parameters of nitrogen and phosphorus fluxes model in planting systems

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表2不同作物的草谷比、谷物氮磷含量和秸秆氮磷含量

Tab.2Ratio of straw to grain, and nitrogen and phosphorus contents in grains and straw of different crops

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表3不同预设情景参数特征

Tab.3Characteristics of different preset scenarios

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图1研究区域概况图

Fig.1Overview map of the study area

图2种植系统氮磷供需平衡分析（括号内数字分别对应相关聚合流流量值）

Fig.2Nitrogen and phosphorus supply and demand balance analysis for cropping systems

图32000—2022年氮、磷输入和输出结构

Fig.3Structure of nitrogen and phosphorus input and output from 2000 to 2022

图4研究区域支流氮、磷的空间分布

Fig.4Spatial distribution of nitrogen and phosphorus in tributaries of the study area

图5种植系统各支流养分输入、输出氮磷比（a）和2000—2022年研究区域输入、输出氮磷比（b）

Fig.5N/P ratios of nutrient input and output in the cultivation system (a) and N/P ratios of input and output in the study area from 2000 to 2022 (b)

图6不同情景下氮、磷污染物排放量变化趋势

Fig.6Trends in nitrogen and phosphorus pollutant emissions under different scenarios

表1种植系统氮磷流动模型过程参数

Tab.1Parameters of nitrogen and phosphorus fluxes model in planting systems

表2不同作物的草谷比、谷物氮磷含量和秸秆氮磷含量

Tab.2Ratio of straw to grain, and nitrogen and phosphorus contents in grains and straw of different crops

表3不同预设情景参数特征

Tab.3Characteristics of different preset scenarios

图1研究区域概况图

Fig.1Overview map of the study area

图2种植系统氮磷供需平衡分析（括号内数字分别对应相关聚合流流量值）

Fig.2Nitrogen and phosphorus supply and demand balance analysis for cropping systems

图32000—2022年氮、磷输入和输出结构

Fig.3Structure of nitrogen and phosphorus input and output from 2000 to 2022

图4研究区域支流氮、磷的空间分布

Fig.4Spatial distribution of nitrogen and phosphorus in tributaries of the study area

图5种植系统各支流养分输入、输出氮磷比（a）和2000—2022年研究区域输入、输出氮磷比（b）

Fig.5N/P ratios of nutrient input and output in the cultivation system (a) and N/P ratios of input and output in the study area from 2000 to 2022 (b)

图6不同情景下氮、磷污染物排放量变化趋势

Fig.6Trends in nitrogen and phosphorus pollutant emissions under different scenarios

表1种植系统氮磷流动模型过程参数

Tab.1Parameters of nitrogen and phosphorus fluxes model in planting systems

表2不同作物的草谷比、谷物氮磷含量和秸秆氮磷含量

Tab.2Ratio of straw to grain, and nitrogen and phosphorus contents in grains and straw of different crops

表3不同预设情景参数特征

Tab.3Characteristics of different preset scenarios

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