GIS 在农业面源污染研究中的应用及趋势

胡光伟，梁业伟，庄少奇，许滢，冯海丽，马逸岚

（1.大理大学经济与管理学院，云南 大理 671003；2.湖南工业大学城市与环境学院，湖南 株洲 412007）

地理信息系统（Geographic information system，GIS）是集属性信息、空间信息存储管理、数据分析和处理于一体的技术系统，可实现海量数据的交互与共享［1，2］。由于GIS 具有地图可视化、地理分析和强大的空间数据处理功能，覆盖数据采集、数据整理分析、提供决策支持、实际应用的全过程［1，3］，使得GIS被广泛运用到不同的领域，涉及地理学［4］、水文学［5］、环境科学、城市规划、土地资源管理［6］和交通等领域［7，8］。GIS 技术在流域的农业面源污染治理中也得到广泛应用，为政府进行农业面源污染的精准防控提供决策依据。

农业化肥和农药、生活和生产等废弃物和污水没有经过处理直接排入环境中，使得农村环境遭受严重污染，危害人类健康，为农业可持续发展也带来不确定性［9-11］，同时也引发农业面源污染。农业面源污染是因为N、P 等营养元素、农药和其他有机物通过农田径流和土壤渗透作用进入水源，是导致流域水质恶化的重要原因，最终造成水体营养元素超标［12］。中国63.6%的河流和湖泊呈富营养化状态［13］，其中关键因素就是面源污染。但是，农业面源污染具有分散性、隐蔽性等特点，其产生和扩散受地形、气候、土壤、水文等多种自然因素制约，所以面源污染的防控治理与监测难度很大［10，11］。因此，研究面源污染需要借助于现代信息技术，开发一套可以及时、精准处理污染数据，为农业面源污染管理和防治服务的信息系统［11］。

1 GIS 在农业面源污染研究中的应用

1.1 农业面源污染数据管理

GIS 具有强大的数据管理和处理能力，在农业面源污染研究中，GIS 能实现相关数据的互联和共享，建立符合使用者要求的农业面源污染GIS 数据库［14］。农业面源污染需要处理大量的数据，包括空间数据和属性数据，具体为行政区划、位置、土壤类型、DEM、土地利用、植被覆盖等空间数据以及化肥、农药、气象、水文等属性数据［15-18］，将这些数据进行批量计算、分类编码和预处理，确立数据空间拓扑关系，建立农业面源污染GIS 数据库并进行存储［14，19］。GIS 还能实现污染数据的动态存储和实时更新，提供实时查询服务。

GIS 在基础数据获取、栅格与矢量数据的计算、空间分析等方面应用广泛。获取数据方面，金苗等［20］使用ArcGIS Explorer 软件获取太湖流域遥感图像，并计算太湖流域耕地面积；郭昳等［21］以小流域农业面源污染为研究对象，建立GIS 数据库，揭示空间数据和属性数据之间的关系；黄金良等［22］以五川小流域为研究区域，借助ArcView3.2 软件建立农业非点源污染模拟数据平台。数据计算方面，史健鹏等［23］以GIS 为技术手段，估算耕地面积和化肥的科学施用量；成杰民等［24］利用GIS 软件的空间分析功能，以乡镇为统计单元，建立USLE 模型估算南四湖沿岸农业面源氮磷负荷；姜世英等［25］建立PSR 评价体系和GIS 空间分析模型，分析丹江口库区面源污染的特征。

1.2 空间分析与可视化

GIS 最初主要用于空间数据分析与计算机制图等，随着GIS 理论研究和计算机软硬件技术的进步，GIS 技术取得迅速发展。GIS 从空间分析的基本问题研究逐步发展到关注地理要素与周围环境之间的关系。如购房者关心房屋的采光、噪声、交通和生活基本服务设施等；农民关心农作物的产量、生产效率、退耕政策等；规划学者更多地考虑城市的布局是否合理，垃圾处理厂、商场、学校、交通等设施的区位选择问题；水利、环保等部门关注洪旱灾害、灌溉、泥石流等灾害事件［1］。

由此可见，GIS 空间分析在规划、环保、灾害、资源评价、交通、军事和医疗卫生等各领域都有广泛的应用，受到政府管理者和学者们的重视。

1.2.1 空间分析 GIS 具有良好的空间解析能力，能够对各参数的空间分布和相互关系进行动态解析与判定，农业面源污染空间数据的获取、计算、空间分析等方面都需要GIS 技术作支撑，在农业面源污染评价等方面取得丰硕成果。黄金良等［26］借助GIS空间分析功能，基于九龙江流域栅格数据构建农业面源污染分布式模型，识别农业面源污染来源；帅红［27］基于南海区的遥感影像土地利用解译图，应用GIS 进行空间解析和图象重叠，并由此得到土地利用图；GIS 空间分析手段在N、P 污染负荷的时空分异方面应用广泛［28］；此外，通过空间分布图的绘制，可以实现面源污染的分级［29，30］。胡远安等［31］利用GIS 进行空间插值、划分子流域及信息提取，建立子流域面源污染模拟SWAT 模型，模拟精度达到要求。

1.2.2 空间可视化表达 农业面源污染空间可视化包括风险源分布、污染程度等的空间可视化表达，有利于数据深层次信息的深入发掘［32，33］。有研究者利用GIS 空间分析功能，绘制N、P 污染指数图［34］，也有研究者通过统计农药、化肥投入密度，实现农药化肥污染程度分布空间表达［35］。朱亮等［36］以南京市溧水区方便水库为研究对象，运用GIS 和RS 技术相结合的方法，解析流域污染源，模拟流域内污染排放量分布状况，进而生成水库保护区污染物年排放量分布图。此外，通过GIS 软件还可以制作各类风险图，如DRASTIC 风险图、LDRASTIC 风险图、地下水风险分级图和土壤侵蚀的风险分布图等［17，37］；通过对DEM 进行3D 分析，进而提取坡度坡长图［38］。GIS技术的空间可视化表达能更有效、便捷地分析农业面源污染的动态变化，同时也便于决策者在后期分析中快速查看和提高决策效率。

1.3 农业面源污染模型

1.3.1 农业面源污染模型的集成 具有强大数据处理能力的GIS 技术与面源污染模型相结合是国内外学者研究的重点领域，可以解决面源污染的复杂问题［39］。GIS 与面源污染模型的集成能实现不同模块之间进行数据交换、共享与反馈，也能通过图形的方式表达结果，直观地展示给环境管理人员，并利用模型对流域水质进行多情景预测和模拟分析［2］。

国内外面源污染研究的热点之一就是GIS 技术与面源污染模型的集成。国外开发出很多模型，常用的有GIS 与NLEAP 模型［40］、ARC/INFO 与CMLS模型［41］、GIS 与DRASTIC 模型［42］、ARC/INFO 与AGNPS 模型［43］、GIS 与USLE 模型［44］、流量模型（ANSWERS、SWACROP、RORB）、以地形为基础的水文模型（TOPMODEL）等［9］，除此之外还有GIS 与SWAT模型［45］、AnnAGNPS、HSPF、ARM、CREAMS-GLEAMS等模型也得到广泛应用，不同模型适用于不同的时空尺度，有各自的优势和劣势［46］。

国内农业面源模型起步于21 世纪初，AGNRS 模型、AnnAGNPS 模型和SWAT 模型应用较广泛。赵刚等［47］将AGNPS 模型运用于模拟云南省捞鱼河小流域土壤侵蚀防治效果；洪华生等［48］验证AnnAGNPS 模型在中国东南丘陵山区九龙江流域的适用性问题；苏保林等［49］集成流域数字高程模型（DEM）、水文与水质、土壤、农业管理措施等数据，将SWAT模型应用到密云水库面源污染模型中，应用于该流域的污染负荷模拟和预测；黄金良等［22］利用GIS 和相关资料率定模型参数，并检验了连续分布式参数模型AnnAGNPS 的适用性。HSPF 模型、CREAMS 模型、ULES 模型和GLEAMS 模型也被引入国内，广泛应用于不同领域［2］。

1.3.2 两种主要的GIS 农业面源污染模型 国内外使用较广泛的两种农业面源污染模型为AnnAGNPS模型和SWAT 模型，二者都属于每日时间步长、流域尺度和污染物负荷模型，可用于模拟农业流域的长期径流、泥沙、养分和污染物输移。

1）AnnAGNPS（Annualized agricultural non-point source pollutant loading model）模型。该模型是美国农业部联合自然资源保护局在AGNPS 基础上开发的一种分布式农业面源污染模型［50］，最初是用于评价流域农业管理措施的影响，适用于流域尺度。该模型与GIS 融合之后，模型的输入数据得到简化，而且能够对空间数据和属性数据进行存储和管理，还能实现空间分析和可视化输出［51，52］。

AnnAGNPS 模型能较好地反映整个区域的污染负荷和侵蚀产沙量，并能分析每个分室单元的径流、侵蚀产沙和污染物负荷分布，同时也能评价不同的农业管理措施（如耕作制度、施肥方式、施用农药、点源污染负荷和养殖场管理等）对水文和水质的影响，以便制定多种最优的管理方案（BMPs），然后再进行BMPs 的风险评估和费用的效益分析［53，54］，在流域侵蚀产沙、污染物负荷测算、农业管理措施的影响等领域均有广泛应用。娄永才等［55］采用了AnnAGNPS 模型对流域的N、P 流失负荷进行定量计算和模拟，并取得较好的模拟效果。

2）SWAT（Soil and water assessment tool）模型。该模型是由美国农业部开发的分布式流域水文物理模型［56］，适用于较大流域尺度，通过模拟流域的水量与水质状况，分析不同地理尺度下农业面源污染物的输出特征，进而研究农业面源污染的输出效应［57］，在农业面源污染负荷的计算中应用广泛。模型在模拟水质和水量、土地利用方式、气候变化的影响等领域得到较多的应用［57，58］，在国内的不同区域有较多的研究成果。吴春蕾等［59］构建了巢湖流域农业面源污染SWAT 模型；翟玥等［60］运用SWAT 模型定量分析云南洱海流域污染源结构，筛选出该流域重点农业污染源；李爽等［61］利用SWAT 模型模拟了南四湖流域氮磷污染情况，结果表明在起伏较大的地区能取得更高的精度；胡文慧等［62］采用SWAT模型定量模拟汾河灌区汛期氮和磷的流失情况，结果表明灌区TN、TP 发生在汛期的流失量分别占全年负荷量的58.5%和76.0%；乔卫芳等［63］利用SWAT模型模拟了流域内不同土地利用类型的农业面源污染负荷量。

1.4 基于GIS 的农业面源污染数据查询与显示

利用GIS 技术的二次开发功能开发的模块集中在污染模拟、污染负荷计算和污染源实时监测等，将面源污染数据在信息系统中进行存储、显示和分析，形成一套环境监测信息系统，更好地满足各方个性化需求［64］。施加春等［14］利用GIS 二次开发的优势，以杭嘉湖平原为研究区，构建了基于WebGIS 的农业面源污染信息系统，可以实现农业面源污染的各种信息数据的查询与检索；史志华等［65］基于GIS 和RS 技术，构建一套面源污染实时动态监测、综合治理规划决策的信息系统；王玉坤等［18］建立了基于GIS 的化肥农药实时监测和管理系统。GIS 的可视化弥补了传统研究的缺陷，将复杂的大数据通过系统展示出来，能够直观地为污染防治提供决策服务。

随着卫星定位技术的不断成熟，将其与GIS 系统相结合，能够实现耕地各项实时数据的采集与存储，定点采集面源污染数据，实时进行数据分析，系统中同步展示耕地污染状态分布，应用于精准施肥［66］、农业环境物联网监测［67］和污染扩散模拟［68］等领域；朱亮等［36］以溧水区方便水库为研究对象，运用GIS 模拟污染排放空间分布，并绘制污染物年排放量空间分布图；周理等［69］利用GIS 绘制污染源空间分布图。

1.5 面源污染环境预警与环境风险评估

1.5.1 预警预测 农业自然灾害频发，为政府等机构提供专业的环境应急预警方案是保障农村经济稳定发展的前提。GIS 技术能够为防灾、减灾、救灾等提供科学依据，得益于GIS 具有预测预警的强大功能。GIS 能够对污染数据的位置、属性等数据进行存储管理，建立面源污染环境预警系统，为农业面源污染的模拟与预警提供解决方案。通过构建区域面源污染预警体系，可以对污染源的位置、属性、敏感区及其属性等进行高效的监管，模拟面源污染物的扩散过程，以便管理者及时提出应对预案［70］。在发生农业灾害时，GIS 的空间分析和计算功能可以提供受灾面积数据并估算经济损失［71］。对掌握了大量历史数据的地区，GIS 可以对灾害的发生规律、空间分布和时间序列规律进行模拟和预测，为防灾、减灾提供预测和预警，提出有针对性的对策［72，73］。

1.5.2 环境风险评估 在农业面源污染控制中，识别关键源区并加以重点控制是治理流域面源污染的有效手段，因此实施污染风险评估是必要的。GIS具备集成气候、水文、土壤、人类活动与地理信息数据的优势，能够客观和全面评价农业面源污染环境质量，反映区域面源污染程度和空间分异特征，因此，GIS 成为评价农业环境质量的科学工具，为各级政府和相关部门提供及时、准确、可靠的决策。GIS技术在农业面源污染风险评价方面的应用主要集中在水土流失风险区、污染物空间分布和关键源区识别等方面［2］。Cooke 等［74］以美国密歇根州农业流域为例，引入GIS 技术模拟灾害发生基本规律。雷能忠等［75］建立了杭埠河流域GIS 空间分析模型，制作完成多尺度面源污染风险程度分布图。杨悦所等［76］基于DRASTIC 和GIS 开发动态风险评价方法，对北爱尔兰Upper Bann 流域地下水的硝酸盐污染风险进行评估，GIS 技术有效解决了DRASTIC 方法没有涵盖风险性的缺点。宋月君等［77］利用GIS 的空间分析功能和养分平衡计算的方法，对黄河流域主要农用地进行农业面源磷污染风险评价，结果表明该流域属于农用地磷流失风险指数中等流域。丁恩俊等［78］应用GIS 方法绘制出三峡库区王家沟小流域土壤养分空间分布图，对养分状况进行风险评估。陈梅［79］构建了农业面源污染风险评估模型，定量计算了长江丘陵地带农业面源污染负荷空间特征，并对潜在的农业面源污染风险进行分级，识别污染源，再制定科学的监管体系；李飞等［80］通过构建农业污染风险评价指标体系，对化肥、农药、农膜污染及畜禽养殖污染的风险进行综合评价，运用聚类分析法将中国东部沿海地区农业污染风险区划分为高、中、低风险区不同类型。还有学者利用GIS 的空间信息计算出发生农业灾害区域的面积大小，以此评估所受到的经济损失［71］。

2 GIS 在农业面源污染研究中应用的未来趋势

将GIS 技术引入农业面源污染研究领域，使其成为提高相关部门和企业服务水平的重要工具，GIS在农业面源污染方面的应用也深得相关部门的认可，并且使用范围越来越广泛和深入。

2.1 3S 集成的综合应用

3S 是遥感技术全球定位系统和GIS 技术的简称，其概念由中国学者提出，3S 技术集信息获取、处理、应用于一体，其特点是信息获取与处理速度快、实时性高、应用精度高、可量化［81］。在利用GIS 进行面源污染模拟过程中，海量的数据资料除了可以用参数估算法和已有的数据库外，还可以利用遥感技术提取信息提高其运用潜力。具有多光谱、大范围和多时段监测特点的遥感技术不仅可以灵活且经济有效地获取数据资料，而且在解决农业面源污染模型构建中使输入的参数具有时空连续性。全球定位系统能为GIS 的空间定位提供高、精、准的地理位置，扩大了GIS 的使用范围。遥感技术、全球定位系统与GIS 技术的结合将有助于面源污染研究的进一步发展。3S 相互结合使三者之间的相互作用形成了“大脑和双眼”的关系，也就是遥感和全球定位系统提供GIS 所需的位置信息，然后使用GIS 技术进行空间分析，从遥感和全球定位系统提供的海量数据中选取有用信息，并进行综合集成，使之成为决策的科学依据。

2.2 智能GIS 的广泛应用

智能GIS 是以知识专家系统模拟人脑进行启发式推理为基础，将知识专家系统与遥感、GIS 相融合，可以有效解决面源污染中某些不确定的问题，同时在制定空间决策支持系统时可以发挥重要作用［82］。

2.3 GIS 技术在农业面源污染精准防控中的应用

农业面源污染精准防控是通过全球卫星定位系统、遥感技术、GIS 和自动化控制技术等实现污染防控的科学性，从源头对面源污染进行防控，如利用大型的机械设备进行田间管理，能够做到精确配方施肥、定点施药，在减少投入的情况下增加或维持产量、提高农产品质量、降低成本、减少环境污染、节约资源及保护生态环境。基于3S 技术，利用计算机可以精确计算出每一块地所需的投入，从而达到减少不必要的投入、避免资源浪费及提高效益的目的，以确保农业可持续发展，防止农业生产通过地表径流形成面源污染。综上，3S 技术在精准农业面源污染防控的实现和操作上起到至关重要的作用，大大提高了农业作业效率，促进了农业的可持续发展，有效遏制了农业面源污染的蔓延。