亚热带农业生态系统中畜禽管理策略的环境影响：基于巴基斯坦拉瓦尔品第地区的废水特征与规模差异化分析

本综述系统评估了不同规模 livestock farms 的管理实践与废水理化特性，揭示了 farm size 对有机废物管理（如 COD、BOD）和溶解性固体（TDS）排放的显著影响。研究强调，small-scale farms 因基础设施不足导致更高有机污染，而 large-scale farms 则面临高盐分废水问题。作者提出需通过 farmer education、infrastructure improvement 和 decentralized wastewater treatment systems 实现可持续畜牧业发展，为 subtropical agroecosystems 的环境治理提供关键数据支撑。

　　

引言

畜禽养殖业在发展中国家社会经济中扮演着核心角色，是农村生计、国家粮食安全和农业可持续性的基石。在亚热带气候区，畜禽生产系统的扩张响应了动物源性食品需求的增长，但集约化也带来了农场数量、投入品（水和饲料）使用量及废物产生量的增加。畜禽废水是一种包含粪便、尿液、散落饲料、垫料、病原体、营养物质和日常养殖中残留化学物质的复杂混合物。若管理不当，这些effluents会降解环境并带来健康风险，尤其在居民区和水体附近。管理不善的livestock wastewater可通过温室气体排放污染水体、土壤和空气。未经处理的effluent富含有机物、固体、氨、磷和病原体，可能导致eutrophication、aquatic hypoxia以及人与动物的疾病爆发。在許多发展中地区，废水仍被直接排放到田地或当地排水沟中，几乎未经处理。亚热带地区温度和降雨的季节性变化加剧了这些问题，而当前农场管理策略很少优先考虑废水处理。基础设施差、农民意识低、监管薄弱以及培训或兽医服务有限，共同加剧了发展中地区livestock waste management的挑战。

研究方法

研究区域与农场分类

本研究在巴基斯坦旁遮普省北部的 subtropical agroecological zone of District Rawalpindi 开展。该地区属半干旱至亚热带气候，温度和降水存在明显的季节性波动。夏季炎热潮湿，冬季温和干燥。年降雨量在800至1200毫米之间，加上夏季高温和排水基础设施差，为livestock waste的积累和扩散创造了理想条件。该地区包含城郊和农村社区，livestock farming是主要生计活动。牛和水牛是主要饲养物种，大多采用stall-fed或semi-intensive管理系统。农场规模、基础设施、卫生 practices 和推广服务可及性存在显著差异。采用基于配额的non-probability sampling方法，确保农场在三个预定类别中均匀分布。农场根据Ajmal等人建立的标准分为三类：small-scale farms (SSF)（50头及以下动物）、medium-scale farms (MSF)（51至100头动物）和large-scale farms (LSF)（100头以上动物）。这种分层使研究能够考察农场规模如何影响管理实践、基础设施和 environmental outputs。总共选择了60个农场（每类20个），与旁遮普省畜牧乳业发展部的兽医官员合作完成。样本量基于物流可行性、可及性和农民参与意愿，而非正式的统计功效计算。所选农场跨越6个tehsils的18个地点，包括城市外围和农村地区。每个农场根据规模和位置分配代码，以便在数据收集和采样过程中追溯。

数据收集与问卷调查

通过使用结构化问卷进行面对面访谈收集数据，该问卷参考了先前经过验证的工具。问卷旨在捕捉与研究目标相关的四个关键领域的详细信息。第一个领域关注农场所有权和基础设施，包括土地和建筑所有权、动物棚类型、地板材料以及通风或冷却系统的存在等问题。第二个领域涉及农场经营者的人口统计学特征，涵盖年龄、教育水平、养殖经验、先前培训以及从事其他职业的情况。第三个领域探讨日常管理实践，如动物饲养条件、农场卫生、粪便和废水处理方法、个人防护设备的使用、挤奶技术以及处理生病或死亡动物的程序。访谈以当地语言进行，以促进清晰沟通，回答被手动记录在预编码数据表上，以保证一致性和易于分析。

废水采样与理化分析

废水样本在动物活动高峰时段（上午7:30–10:30和下午3:30–5:30）直接从农场effluent outlets收集，覆盖2021年6月至2023年2月的冬季和夏季。每个地点使用预清洗的3升聚乙烯容器收集约2.5升复合废水，遵循《水和废水检验标准方法》（APHA, 2001）。每个样本标有唯一代码，采集后立即存放在冰盒中，确保4小时内运抵实验室。抵达后，样本在4°C下冷藏直至分析。理化分析遵循美国公共卫生协会概述的标准程序。从每个农场收集三个废水样本以确保代表性和分析一致性。分析的参数包括温度、pH、电导率（EC）、总溶解固体（TDS）、生物需氧量（BOD）、化学需氧量（COD）、总凯氏氮（TKN）和总磷（TP）。温度在采集后立即使用酒精温度计现场测量，以捕捉实时条件。pH、EC和TDS的测量使用便携式pH多功能计进行。溶解氧（DO）和BOD使用LoviBond OxDirect Respirometer (ET636-6)分析，应用标准的5天20°C培养法。COD使用封闭回流比色法与LoviBond COD光度计（Model ET125 SC）测定，允许高效检测化学可氧化有机 matter。TKN浓度使用凯氏法与自动蒸馏单元（VELP Scientifica UDK 142）评估，遵循Sáez-Plaza等人的方案。总磷（TP）使用抗坏血酸法与分光光度计评估。所有实验室分析进行三次以提高结果的可靠性和可重复性。

数据分析

从结构化调查和实验室理化分析收集的数据进行了全面的统计评估，以识别显著模式、关联和组间差异。所有调查回应被编码并输入Microsoft Excel，随后导入IBM SPSS Statistics（版本26.0）和R（版本4.3.0）进行统计分析。计算所有连续变量的描述性统计，包括均值、标准差（SD）和标准误（SE）。为确定三个农场类别间理化参数是否存在显著差异，应用了单因素方差分析（ANOVA）。在满足ANOVA假设（正态性和方差齐性）的情况下，使用F检验评估组间差异。使用p < 0.05的显著性水平解释统计显著性。必要时进行事后比较（如Tukey HSD）以 pinpoint pairwise differences。ANOVA分析使用SPSS执行。调查衍生的分类变量，如建筑所有权、动物隔离、棚类型、粪便处理方法和挤奶实践，使用卡方（χ2）独立性检验评估农场规模与管理实践之间的关联。低预期频率的变量在纳入前审查适当性。所有卡方分析使用SPSS进行，p值<0.05被认为统计显著。为降低数据维度并探索理化参数的底层结构，使用R中的FactoMineR和factoextra包进行了主成分分析（PCA）。

研究结果

农民人口统计学特征

District Rawalpindi的60位livestock farmers的人口统计学 profile 揭示了跨农场规模的几个显著模式。所有受访者均为男性，表明该研究地区的livestock farming仍然是男性主导的职业。年龄方面，small-scale farms (SSF) 主要由年轻个体管理，35%的SSF农民年龄在15至30岁之间。相比之下，medium-scale farms (MSF) 的分布更广，而large-scale farms (LSF) 主要由年长农民管理，70%的LSF农民年龄在46岁以上，表明经验与经营规模之间存在相关性。建筑所有权方面，个人所有权最常见（n=49），尤其是在MSFs（100%）。然而，6个SSFs在租用场所运营，而5个LSFs在共享建筑中运作，表明较大农场中更复杂的所有权结构。动物所有权显示所有农场均强烈倾向于个人所有权，尽管五个LSFs报告了共享所有权，可能反映了合作或家庭管理 ventures。农民的教育背景显示，大多数完成了初等教育（n=21），毕业水平教育在LSF所有者中更常见（n=6），而MSF和SSF所有者各为n=3。文盲更常见于SSF和MSF类别。管理经验跨农场规模差异显著。大多数SSF和MSF农民有6至20年经验（各n=15），而相当一部分LSF农民（n=16）有超过20年经验。这种经验随农场规模增加而进展，暗示长期参与livestock farming有助于农场增长和运营复杂性。

棚屋特征

对small-scale farms (SSF)、medium-scale farms (SMF) 和large-scale farms (LSF) 的shed characteristics分析揭示了几个值得注意的趋势，一些特征与农场规模显著相关。关于农场类型，大多数农场（n=58）运营有开放和封闭设施。然而，分布跨农场规模无显著差异（χ2=4.034, p=0.4014）。相比之下，动物识别实践显示与农场规模统计显著关联（χ2=10.027, p=0.0066）。虽然仅一个SSF和无SMFs报告使用动物IDs，但六个LSFs使用了，表明较大农场中更广泛采用可追溯性工具。封闭区域地板方面，分布差异显著（χ2=11.604, p=0.0206）。SSFs偏好砖地板（n=14），而LSFs主要使用混凝土（n=15），表明随规模增加基础设施投资增加。类似地，开放区域地板显示与农场规模强烈且显著关联（χ2=16.449, p=0.0025）。SSFs和SMFs主要使用土地面，而LSFs更可能有混凝土地面（n=7）。封闭区域使用的屋顶材料跨农场规模无显著差异（χ2=9.78, p=0.1342），混凝土是最常见材料 overall（n=50）。冷却系统，无论是单独通风机还是与风扇组合，与农场规模无显著关联（χ2=2.579, p=0.2754），尽管使用模式略有变化。最后，加热系统缺乏变化；所有农场报告使用麻袋作为绝缘，无人使用机械加热器。

清洁与废物管理实践

对小型、中型和大型livestock farms的cleaning and waste management systems评估揭示了几个 uniform trends，统计差异有限。所有农场报告每天清洗封闭区域地板两次，且无人报告使用化学剂或个人防护 equipment（PPE）如手套、靴子或口罩 during washing。这些实践表现出完全一致性。粪便管理方面，大多数农场（85%的SSF和SMF，75%的LSF）使用刮铲固体方法，而较小比例使用水冲。然而，跨农场规模的差异无统计显著（χ2=0.891, p=0.6407）。类似地，粪便处理方法——主要在田地、街道或排水系统中——显示与农场规模无显著关联（χ2=1.017, p=0.6015）。废水处理在排水系统、nullahs和田地中进行，少数大型农场处置到河流中。尽管更多样化，此分布也显示与农场规模无显著关联（χ2=5.600, p=0.4695）。

卫生管理实践

District Rawalpindi的livestock farms间的hygiene management practices按农场规模适度变化。混合不同农场动物的实践更常被避免，80%的SSFs、75%的MSFs和85%的LSFs报告无此类混合。然而，此分布无统计显著（χ2=0.625, p=0.7316）。相比之下，病畜与健康动物的分离显示与农场规模显著关联（χ2=3.077, p=0.04147）。虽然45%的LSFs实践隔离，仅20%的MSFs和40%的SSFs这样做，表明较大农场中更高关注疾病控制。无农场报告在挤奶时使用防护服，且所有报告挤奶前洗手，导致这些变量无变化，统计检验不适用。然而，挤奶方法跨农场规模差异显著（χ2=7.778, p=0.0205）。手动挤奶是主要方法 overall，但机器使用在LSFs（25%）和MSFs（5%）中更常见，而无SSFs报告使用机器，表明较大操作中逐步转向机械化。挤奶器具材料 mostly aluminum跨所有农场，尽管一个MSF使用塑料器具。此轻微变化导致统计显著差异（χ2=2.034, p=0.03617），可能反映了卫生标准意识和经济能力以获得更高质量设备。

无法治愈及死亡动物相关实践

对无法治愈和死亡动物相关实践的分析揭示了District Rawalpindi跨农场规模的显著差异。处理病畜时，小型和大型农场更可能将其卖给屠夫，而中型农场显示略微更大倾向屠宰和浪费此类动物。此差异统计显著（χ2=2.134, p=0.0344），表明跨农场规模经济或伦理考虑的变化。治疗期间动物死亡也按农场规模显著变化（χ2=4.45, p=0.0281）。死亡更频繁报告于LSFs（n=15）和MSFs（n=14），相比SSFs（n=9），可能反映了治疗 access 或报告的差异。过去一年动物死亡原因的进一步分析显示显著差异（χ2=14.174, p=0.0168）。虽然发热和未知原因常见于所有农场，感染、乳腺炎和代谢或系统 disorders，如肠炎和呼吸系统疾病，更频繁报告于中型和大型农场。这可能 due to better disease identification 或更高发病率风险 associated with intensified systems。然而，动物死亡后的实践普遍相似：所有农场报告通过公开丢弃处理死动物，无人选择埋葬或受控处置，反映了广泛缺乏biosecure carcass disposal methods。由于此缺乏变化，无统计检验适用于此特征。

按农场规模的 livestock wastewater 理化特性

Livestock wastewater的理化分析揭示了跨small-scale (SSF)、medium-scale (MSF) 和large-scale (LSF) farms的变化趋势。废水温度在三组间无显著差异（p=0.4534），值范围从SSF的28.50±0.18°C到LSF的28.90±0.31°C。类似地，pH保持相当一致（p=0.7632），围绕中性至微碱性条件（7.43–7.58），表明跨所有农场类型稳定的微生物环境。几个关键水质参数观察到显著差异。电导率（EC）在LSFs（28.52±4.51 mS/cm）显著高于SSFs（25.84±3.43 mS/cm）和MSFs（26.05±4.01 mS/cm）（p=0.0429），表明较大农场effluent中溶解离子和盐的浓度更大。此趋势 mirrored in total dissolved solids (TDS)，在LSFs最高（18,208.45±2,833.27 mg/l），显著超过SSF（14,588.90±2,417.12 mg/l）（p=0.0385）。生化需氧量（BOD）和化学需氧量（COD），有机污染和微生物活动的指标，也显示统计显著变化。虽然MSFs有最高BOD（2,455.30±247.75 mg/l），LSFs有最低（1,903.05±285.28 mg/l），p值为0.0485。相反，COD在SSFs最高（6,288.95±1,532.14 mg/l），显著超过MSFs和LSFs（p=0.0235），可能指出较小农场中effluents处理或稀释较少。总凯氏氮（TKN）浓度无显著差异（p=0.7822），范围在所有农场类型间1.19至1.42 mg/l。类似地，总磷（TP），尽管数值上在LSFs更高（5.64±0.43 mg/l），无显著差异（p=0.0914），尽管趋势表明营养富集可能在较大操作中更大。

为更好理解理化特性间的多变量模式及其与农场规模的关联，进行了主成分分析（PCA）。双图标说明前两个主成分（PC1和PC2）分别解释总方差的41.7%和22.6%。PCA加载向量表明COD、BOD和TDS强烈影响PC1，突出它们在区分农场类型污染水平中的重要性。沿PC1得分较高的农场，特别是SSFs，倾向于显示升高COD和BOD，与表格数据一致，该数据识别SSFs有最高平均COD值。相反，pH、TKN和温度贡献更 subtly，表明较低变异性和对整体数据集结构的影响。PCA双图标揭示农场类型在排序空间中的分布不同。Small-scale farms (SSFs) 沿PC1广泛分散，表明effluent组成高变异性，尤其是COD和BOD。此分散反映了跨SSFs不一致的废物管理实践和基础设施限制。相比之下，medium-scale (MSFs) 和large-scale farms (LSFs) 形成相对 tighter clusters，特别是沿PC1，表明更标准化或一致的管理系统和污染 profiles。

讨论

研究发现揭示了 livestock farming 中持续的性别不平衡跨所有规模，所有参与者为男性在巴基斯坦的亚热带地区。这与南亚观察到的更广泛模式一致，其中社会文化规范和有限土地权 often exclude women from formal roles in farm ownership or decision-making。年龄分布按农场规模显著不同，年轻农民管理小型农场，而那些超过46岁的领导大型操作，表明年龄、经验和农场扩张之间的联系。相当数量的SSF和MSF操作者有限正规教育，而LSF农民更常为毕业生，反映教育在促进现代养殖实践和创新采用中的作用。随着管理经验随农场规模增加，它表明经验学习正在补偿缺乏正规培训。这强调了需要针对性推广服务为年轻SSF农民和包容政策支持妇女参与livestock enterprises。

棚屋设计跨农场类型的变化反映了财力资源、长期投资和动物福利意识的差异。混凝土地面在large-scale farms (LSFs)中更普遍，而砖或土地面主导small-scale farms (SSFs)，支持基础设施投资随农场规模增长 due to resource availability 和需要卫生条件在更高动物密度下。开放区域混凝土地面几乎 exclusively found in LSFs，表明优先耐久性和卫生。动物识别系统更常用于LSFs， likely due to the need for traceability and record-keeping in commercial trade，与发达livestock systems中的实践一致，其中基础设施有助于biosecurity and disease control。屋顶材料跨农场变化小，混凝土是最常见选择， likely due to its availability and affordability。虽然农场规模与冷却系统无显著关联，LSFs更常使用通风机和风扇，表明更好热应激意识。加热方法跨所有农场基本，依赖麻袋绝缘无机械系统，可能反映了成本限制或有限意识。

结果揭示 consistently basic sanitation and waste disposal practices跨所有农场规模，所有农场每天清洗地板两次但无人使用消毒剂或防护装备如手套、靴子或口罩。这些发现呼应来自其他发展中国家小农系统的类似报告，其中清洁基于传统惯例而非科学知情的卫生协议。化学剂 absence 引起对微生物负荷积累的担忧，特别是在高密度环境如LSFs中。类似地，清洗期间PPE absence 不仅危害人类健康，也可能 facilitate zoonotic disease transmission。粪便管理实践，如刮铲收集，常见，尽管少数采用水基冲洗系统。粪便主要处置在田地中，带来 runoff risks if unmanaged。废水排放到排水沟、nullahs或田地中；一个LSF报告河流处置，突出非正式、未监管实践和潜在下游健康危害跨农场类型。

研究发现虽然大多数农场避免动物混合，大型农场更一致分离病畜，反映更好疾病预防 linked to farm size。这表明较大操作中更强疾病管理伦理， likely due to the higher financial risks associated with disease outbreaks in larger herds。这些发现与Sawant等人的研究一致，该研究发现较大农场更可能采用预防性biosecurity measures due to greater exposure to market regulations and veterinary services。相反，挤奶时防护服 universal lack，无论农场规模，指出广泛差距在biosafety and human–animal interface hygiene意识中。虽然所有农民报告挤奶前洗手，表明基本卫生实践，它仍然不足无更广泛卫生措施。挤奶机器 greater use in LSFs反映 increased mechanization associated with farm scale。机械化挤奶减少直接接触和最小化微生物污染，突出MSFs和SSFs的机会领域。器具材料也略有变化；塑料更易 harboring bacteria，被一个MSF使用，而其他依赖铝。尽管 minor detail，这反映更大问题：卫生管理决策常受财务和信息限制约束。这些实践对牛奶质量、动物健康和zoonotic risk有直接影响。

无法治愈和死亡动物的管理揭示了严重伦理和环境缺陷。病畜出售常见实践在SSFs和LSFs中引起重大公共卫生担忧。此实践已在多个地区记录，常由经济绝望或缺乏疾病传播知识驱动。MSFs更常报告屠宰和浪费，表明 marginally better ethics但差处置实践。较高治疗相关死亡在LSFs和MSFs中可能反映强化系统和更好报告。死亡原因按农场规模不同，感染、呼吸系统疾病和代谢 disorders更普遍在较大农场，支持现有研究关联更高动物密度与更大疾病复杂性。所有农场，无论规模，实践死动物公开处置，带来主要环境和健康风险，包括地下水污染和疾病传播通过食腐动物。此实践违反全球兽医指南推荐埋葬或堆肥，反映更广泛政策差距和缺乏替代方案。

理化分析显示污染物负荷按农场规模变化，支持管理实践与环境排放之间的联系。LSFs有最高EC和TDS水平， likely due to higher animal density and feed use。SSFs记录最高COD，表明差稀释和不频繁废物冲洗。这些发现与 prior studies一致，该研究表明COD可快速积累在 confined, poorly managed environments中。BOD在MSFs最高，表明清洗频率、通风和饲料类型影响氧需求。pH和TKN显示无显著变化，表明生物稳定性。然而，TP水平，尽管不统计显著，趋势更高在LSFs中， possibly due to concentrated manure residues。分析识别COD、BOD和TDS作为关键贡献者变化 among farms，SSFs显示更大分散 due to inconsistent practices。这突出需要规模特异性废水处理解决方案。推广生态工程解决方案如沉淀池、芦苇床过滤器或营养回收系统可帮助减轻污染和改进资源效率。此外，建立本地水质监测框架将确保合规性和促进effluent排放中的问责。

建议

培训与能力建设

加强农民教育和技术培训至关重要，特别是对于常缺乏卫生、疾病控制和废物处理正规知识的小型和中等规模农场。推广服务应提供实践培训以改进农场卫生、动物福利以及使用防护设备和基本兽医护理。

基础设施改进

基础设施升级至关重要，因为较小农场常缺乏混凝土地面、适当通风和有效冷却系统，这些特征在较大、资源更好的操作中更常见。通过政府补贴或NGO援助的公共支持应帮助较小农场采用类似改进，包括低成本实践如铝挤奶设备、动物识别和机械化挤奶系统在可行处。

政策与监管

迫切需要关注废物和尸体处置。所有农场实践公开倾倒和排放未经处理废水到田地或排水沟中。这些实践带来严重健康和环境风险，需要强制执行安全处置方法如埋葬、堆肥或共享焚烧系统。对于废水处理，应推广成本效益高且本地适应技术，如厌氧生物消化器、沉淀池和 constructed wetlands，特别是对于小规模农场，其中集中处理不可行。这些系统可减少有机负荷和病原体水平，同时需要最小能量或技术输入。

结论

本研究结果提供了对农场规模如何影响District Rawalpindi亚热带地区livestock management practices and wastewater characteristics的全面理解。跨所有农场类别，在基础设施质量、卫生行为和环境废物处理方面观察到显著差异，较大农场通常展示更先进系统。然而，关键缺陷常见于所有农场类型，包括防护设备缺失、不安全尸体处置和不充分废水处理。Small-scale farms，尽管动物数量有限，显示升高有机污染水平，突出差卫生和基础设施的累积效应。传统清洁方法的统一使用和缺乏正规疾病管理协议表明该地区的livestock farming仍然 largely dependent on experiential knowledge rather than informed, science-based approaches。研究还揭示了现代工具如动物识别系统和机械化挤奶的有限采用，尽管它们在可追溯性和卫生中的益处 well-established。研究贡献了宝贵基线数据，可指导未来项目 aimed at improving livestock sustainability, public health safeguards, and environmental protection in rural, subtropical farming systems。