基于流域模型与遥感解译方法的农业面源污染精细化源解析技术研究

作     者：李琪云 李继峰 李泽利 沈彦军 刘夏 

作者机构：中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/中国科学院农业水资源重点实验室/河北省节水农业重点实验室 河北师范大学地理科学学院/河北省环境演变与生态建设实验室 天津市生态环境监测中心 

出 版 物：《中国生态农业学报(中英文)》 (Chinese Journal of Eco-Agriculture)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 09[农学] 0815[工学-水利工程] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：河北省自然科学基金面上项目(D2021503011) 资助河北省科技计划项目(215A9915D)资助 

主　　题：农业面源污染 源解析 遥感解译 流域模型 

摘      要：农业面源污染源解析是面源污染防治的基础。农作物种植是农业面源污染源的重要组成,然而传统的面源污染源解析方法不能量化不同农作物对农业面源污染负荷的贡献,其解析精度已难以满足环境管理部门精细化管理的客观需求。本研究以天津于桥水库上游沙河流域为研究区,采用流域模型与遥感解译的方法,解析流域总磷负荷的来源与贡献,旨在建立一种农业面源污染源精细化源解析技术。研究结果显示:基于Google Earth Engine(GEE)平台的农作物遥感总体分类精度在88%以上, kappa系数均大于0.81,整体分类结果可信。沙河流域主要作物类型包括冬小麦—夏玉米、板栗、果树与其它作物,其中冬小麦-夏玉米的种植面积最大,占比介于44%—67%之间,板栗种植面积次之,占比介于11%—29%。冬小麦—夏玉米种植面积总体呈现下降趋势,板栗种植面积则呈现快速上升趋势。沙河流域Generalized Watershed Loading Function (GWLF)模型河道径流量与总磷负荷的模拟表现良好,其模型校准期与验证期NSE在0.59以上, R2在0.79以上。农业种植为沙河流域最大的面源总磷负荷来源,占总磷负荷总量的61%,在农业种植源中,小麦-玉米占比最大(52%),板栗次之(20%),然而考虑到板栗这一经济作物种植面积近年来不断上升,未来沙河流域面源总磷负荷仍有升高的风险。