GIS 在農業面源污染研究中的應用及趨勢

胡光偉，梁業偉，莊少奇，許瀅，馮海麗，馬逸嵐

（1.大理大學經濟與管理學院，云南 大理 671003；2.湖南工業大學城市與環境學院，湖南 株洲 412007）

地理信息系統（Geographic information system，GIS）是集屬性信息、空間信息存儲管理、數據分析和處理于一體的技術系統，可實現海量數據的交互與共享［1，2］。由于GIS 具有地圖可視化、地理分析和強大的空間數據處理功能，覆蓋數據采集、數據整理分析、提供決策支持、實際應用的全過程［1，3］，使得GIS被廣泛運用到不同的領域，涉及地理學［4］、水文學［5］、環境科學、城市規劃、土地資源管理［6］和交通等領域［7，8］。GIS 技術在流域的農業面源污染治理中也得到廣泛應用，為政府進行農業面源污染的精準防控提供決策依據。

農業化肥和農藥、生活和生產等廢棄物和污水沒有經過處理直接排入環境中，使得農村環境遭受嚴重污染，危害人類健康，為農業可持續發展也帶來不確定性［9-11］，同時也引發農業面源污染。農業面源污染是因為N、P 等營養元素、農藥和其他有機物通過農田徑流和土壤滲透作用進入水源，是導致流域水質惡化的重要原因，最終造成水體營養元素超標［12］。中國63.6%的河流和湖泊呈富營養化狀態［13］，其中關鍵因素就是面源污染。但是，農業面源污染具有分散性、隱蔽性等特點，其產生和擴散受地形、氣候、土壤、水文等多種自然因素制約，所以面源污染的防控治理與監測難度很大［10，11］。因此，研究面源污染需要借助于現代信息技術，開發一套可以及時、精準處理污染數據，為農業面源污染管理和防治服務的信息系統［11］。

1 GIS 在農業面源污染研究中的應用

1.1 農業面源污染數據管理

GIS 具有強大的數據管理和處理能力，在農業面源污染研究中，GIS 能實現相關數據的互聯和共享，建立符合使用者要求的農業面源污染GIS 數據庫［14］。農業面源污染需要處理大量的數據，包括空間數據和屬性數據，具體為行政區劃、位置、土壤類型、DEM、土地利用、植被覆蓋等空間數據以及化肥、農藥、氣象、水文等屬性數據［15-18］，將這些數據進行批量計算、分類編碼和預處理，確立數據空間拓撲關系，建立農業面源污染GIS 數據庫并進行存儲［14，19］。GIS 還能實現污染數據的動態存儲和實時更新，提供實時查詢服務。

GIS 在基礎數據獲取、柵格與矢量數據的計算、空間分析等方面應用廣泛。獲取數據方面，金苗等［20］使用ArcGIS Explorer 軟件獲取太湖流域遙感圖像，并計算太湖流域耕地面積；郭昳等［21］以小流域農業面源污染為研究對象，建立GIS 數據庫，揭示空間數據和屬性數據之間的關系；黃金良等［22］以五川小流域為研究區域，借助ArcView3.2 軟件建立農業非點源污染模擬數據平臺。數據計算方面，史健鵬等［23］以GIS 為技術手段，估算耕地面積和化肥的科學施用量；成杰民等［24］利用GIS 軟件的空間分析功能，以鄉鎮為統計單元，建立USLE 模型估算南四湖沿岸農業面源氮磷負荷；姜世英等［25］建立PSR 評價體系和GIS 空間分析模型，分析丹江口庫區面源污染的特征。

1.2 空間分析與可視化

GIS 最初主要用于空間數據分析與計算機制圖等，隨著GIS 理論研究和計算機軟硬件技術的進步，GIS 技術取得迅速發展。GIS 從空間分析的基本問題研究逐步發展到關注地理要素與周圍環境之間的關系。如購房者關心房屋的采光、噪聲、交通和生活基本服務設施等；農民關心農作物的產量、生產效率、退耕政策等；規劃學者更多地考慮城市的布局是否合理，垃圾處理廠、商場、學校、交通等設施的區位選擇問題；水利、環保等部門關注洪旱災害、灌溉、泥石流等災害事件［1］。

由此可見，GIS 空間分析在規劃、環保、災害、資源評價、交通、軍事和醫療衛生等各領域都有廣泛的應用，受到政府管理者和學者們的重視。

1.2.1 空間分析 GIS 具有良好的空間解析能力，能夠對各參數的空間分布和相互關系進行動態解析與判定，農業面源污染空間數據的獲取、計算、空間分析等方面都需要GIS 技術作支撐，在農業面源污染評價等方面取得豐碩成果。黃金良等［26］借助GIS空間分析功能，基于九龍江流域柵格數據構建農業面源污染分布式模型，識別農業面源污染來源；帥紅［27］基于南海區的遙感影像土地利用解譯圖，應用GIS 進行空間解析和圖象重疊，并由此得到土地利用圖；GIS 空間分析手段在N、P 污染負荷的時空分異方面應用廣泛［28］；此外，通過空間分布圖的繪制，可以實現面源污染的分級［29，30］。胡遠安等［31］利用GIS 進行空間插值、劃分子流域及信息提取，建立子流域面源污染模擬SWAT 模型，模擬精度達到要求。

1.2.2 空間可視化表達 農業面源污染空間可視化包括風險源分布、污染程度等的空間可視化表達，有利于數據深層次信息的深入發掘［32，33］。有研究者利用GIS 空間分析功能，繪制N、P 污染指數圖［34］，也有研究者通過統計農藥、化肥投入密度，實現農藥化肥污染程度分布空間表達［35］。朱亮等［36］以南京市溧水區方便水庫為研究對象，運用GIS 和RS 技術相結合的方法，解析流域污染源，模擬流域內污染排放量分布狀況，進而生成水庫保護區污染物年排放量分布圖。此外，通過GIS 軟件還可以制作各類風險圖，如DRASTIC 風險圖、LDRASTIC 風險圖、地下水風險分級圖和土壤侵蝕的風險分布圖等［17，37］；通過對DEM 進行3D 分析，進而提取坡度坡長圖［38］。GIS技術的空間可視化表達能更有效、便捷地分析農業面源污染的動態變化，同時也便于決策者在后期分析中快速查看和提高決策效率。

1.3 農業面源污染模型

1.3.1 農業面源污染模型的集成 具有強大數據處理能力的GIS 技術與面源污染模型相結合是國內外學者研究的重點領域，可以解決面源污染的復雜問題［39］。GIS 與面源污染模型的集成能實現不同模塊之間進行數據交換、共享與反饋，也能通過圖形的方式表達結果，直觀地展示給環境管理人員，并利用模型對流域水質進行多情景預測和模擬分析［2］。

國內外面源污染研究的熱點之一就是GIS 技術與面源污染模型的集成。國外開發出很多模型，常用的有GIS 與NLEAP 模型［40］、ARC/INFO 與CMLS模型［41］、GIS 與DRASTIC 模型［42］、ARC/INFO 與AGNPS 模型［43］、GIS 與USLE 模型［44］、流量模型（ANSWERS、SWACROP、RORB）、以地形為基礎的水文模型（TOPMODEL）等［9］，除此之外還有GIS 與SWAT模型［45］、AnnAGNPS、HSPF、ARM、CREAMS-GLEAMS等模型也得到廣泛應用，不同模型適用于不同的時空尺度，有各自的優勢和劣勢［46］。

國內農業面源模型起步于21 世紀初，AGNRS 模型、AnnAGNPS 模型和SWAT 模型應用較廣泛。趙剛等［47］將AGNPS 模型運用于模擬云南省撈魚河小流域土壤侵蝕防治效果；洪華生等［48］驗證AnnAGNPS 模型在中國東南丘陵山區九龍江流域的適用性問題；蘇保林等［49］集成流域數字高程模型（DEM）、水文與水質、土壤、農業管理措施等數據，將SWAT模型應用到密云水庫面源污染模型中，應用于該流域的污染負荷模擬和預測；黃金良等［22］利用GIS 和相關資料率定模型參數，并檢驗了連續分布式參數模型AnnAGNPS 的適用性。HSPF 模型、CREAMS 模型、ULES 模型和GLEAMS 模型也被引入國內，廣泛應用于不同領域［2］。

1.3.2 兩種主要的GIS 農業面源污染模型 國內外使用較廣泛的兩種農業面源污染模型為AnnAGNPS模型和SWAT 模型，二者都屬于每日時間步長、流域尺度和污染物負荷模型，可用于模擬農業流域的長期徑流、泥沙、養分和污染物輸移。

1）AnnAGNPS（Annualized agricultural non-point source pollutant loading model）模型。該模型是美國農業部聯合自然資源保護局在AGNPS 基礎上開發的一種分布式農業面源污染模型［50］，最初是用于評價流域農業管理措施的影響，適用于流域尺度。該模型與GIS 融合之后，模型的輸入數據得到簡化，而且能夠對空間數據和屬性數據進行存儲和管理，還能實現空間分析和可視化輸出［51，52］。

AnnAGNPS 模型能較好地反映整個區域的污染負荷和侵蝕產沙量，并能分析每個分室單元的徑流、侵蝕產沙和污染物負荷分布，同時也能評價不同的農業管理措施（如耕作制度、施肥方式、施用農藥、點源污染負荷和養殖場管理等）對水文和水質的影響，以便制定多種最優的管理方案（BMPs），然后再進行BMPs 的風險評估和費用的效益分析［53，54］，在流域侵蝕產沙、污染物負荷測算、農業管理措施的影響等領域均有廣泛應用。婁永才等［55］采用了AnnAGNPS 模型對流域的N、P 流失負荷進行定量計算和模擬，并取得較好的模擬效果。

2）SWAT（Soil and water assessment tool）模型。該模型是由美國農業部開發的分布式流域水文物理模型［56］，適用于較大流域尺度，通過模擬流域的水量與水質狀況，分析不同地理尺度下農業面源污染物的輸出特征，進而研究農業面源污染的輸出效應［57］，在農業面源污染負荷的計算中應用廣泛。模型在模擬水質和水量、土地利用方式、氣候變化的影響等領域得到較多的應用［57，58］，在國內的不同區域有較多的研究成果。吳春蕾等［59］構建了巢湖流域農業面源污染SWAT 模型；翟玥等［60］運用SWAT 模型定量分析云南洱海流域污染源結構，篩選出該流域重點農業污染源；李爽等［61］利用SWAT 模型模擬了南四湖流域氮磷污染情況，結果表明在起伏較大的地區能取得更高的精度；胡文慧等［62］采用SWAT模型定量模擬汾河灌區汛期氮和磷的流失情況，結果表明灌區TN、TP 發生在汛期的流失量分別占全年負荷量的58.5%和76.0%；喬衛芳等［63］利用SWAT模型模擬了流域內不同土地利用類型的農業面源污染負荷量。

1.4 基于GIS 的農業面源污染數據查詢與顯示

利用GIS 技術的二次開發功能開發的模塊集中在污染模擬、污染負荷計算和污染源實時監測等，將面源污染數據在信息系統中進行存儲、顯示和分析，形成一套環境監測信息系統，更好地滿足各方個性化需求［64］。施加春等［14］利用GIS 二次開發的優勢，以杭嘉湖平原為研究區，構建了基于WebGIS 的農業面源污染信息系統，可以實現農業面源污染的各種信息數據的查詢與檢索；史志華等［65］基于GIS 和RS 技術，構建一套面源污染實時動態監測、綜合治理規劃決策的信息系統；王玉坤等［18］建立了基于GIS 的化肥農藥實時監測和管理系統。GIS 的可視化彌補了傳統研究的缺陷，將復雜的大數據通過系統展示出來，能夠直觀地為污染防治提供決策服務。

隨著衛星定位技術的不斷成熟，將其與GIS 系統相結合，能夠實現耕地各項實時數據的采集與存儲，定點采集面源污染數據，實時進行數據分析，系統中同步展示耕地污染狀態分布，應用于精準施肥［66］、農業環境物聯網監測［67］和污染擴散模擬［68］等領域；朱亮等［36］以溧水區方便水庫為研究對象，運用GIS 模擬污染排放空間分布，并繪制污染物年排放量空間分布圖；周理等［69］利用GIS 繪制污染源空間分布圖。

1.5 面源污染環境預警與環境風險評估

1.5.1 預警預測 農業自然災害頻發，為政府等機構提供專業的環境應急預警方案是保障農村經濟穩定發展的前提。GIS 技術能夠為防災、減災、救災等提供科學依據，得益于GIS 具有預測預警的強大功能。GIS 能夠對污染數據的位置、屬性等數據進行存儲管理，建立面源污染環境預警系統，為農業面源污染的模擬與預警提供解決方案。通過構建區域面源污染預警體系，可以對污染源的位置、屬性、敏感區及其屬性等進行高效的監管，模擬面源污染物的擴散過程，以便管理者及時提出應對預案［70］。在發生農業災害時，GIS 的空間分析和計算功能可以提供受災面積數據并估算經濟損失［71］。對掌握了大量歷史數據的地區，GIS 可以對災害的發生規律、空間分布和時間序列規律進行模擬和預測，為防災、減災提供預測和預警，提出有針對性的對策［72，73］。

1.5.2 環境風險評估 在農業面源污染控制中，識別關鍵源區并加以重點控制是治理流域面源污染的有效手段，因此實施污染風險評估是必要的。GIS具備集成氣候、水文、土壤、人類活動與地理信息數據的優勢，能夠客觀和全面評價農業面源污染環境質量，反映區域面源污染程度和空間分異特征，因此，GIS 成為評價農業環境質量的科學工具，為各級政府和相關部門提供及時、準確、可靠的決策。GIS技術在農業面源污染風險評價方面的應用主要集中在水土流失風險區、污染物空間分布和關鍵源區識別等方面［2］。Cooke 等［74］以美國密歇根州農業流域為例，引入GIS 技術模擬災害發生基本規律。雷能忠等［75］建立了杭埠河流域GIS 空間分析模型，制作完成多尺度面源污染風險程度分布圖。楊悅所等［76］基于DRASTIC 和GIS 開發動態風險評價方法，對北愛爾蘭Upper Bann 流域地下水的硝酸鹽污染風險進行評估，GIS 技術有效解決了DRASTIC 方法沒有涵蓋風險性的缺點。宋月君等［77］利用GIS 的空間分析功能和養分平衡計算的方法，對黃河流域主要農用地進行農業面源磷污染風險評價，結果表明該流域屬于農用地磷流失風險指數中等流域。丁恩俊等［78］應用GIS 方法繪制出三峽庫區王家溝小流域土壤養分空間分布圖，對養分狀況進行風險評估。陳梅［79］構建了農業面源污染風險評估模型，定量計算了長江丘陵地帶農業面源污染負荷空間特征，并對潛在的農業面源污染風險進行分級，識別污染源，再制定科學的監管體系；李飛等［80］通過構建農業污染風險評價指標體系，對化肥、農藥、農膜污染及畜禽養殖污染的風險進行綜合評價，運用聚類分析法將中國東部沿海地區農業污染風險區劃分為高、中、低風險區不同類型。還有學者利用GIS 的空間信息計算出發生農業災害區域的面積大小，以此評估所受到的經濟損失［71］。

2 GIS 在農業面源污染研究中應用的未來趨勢

將GIS 技術引入農業面源污染研究領域，使其成為提高相關部門和企業服務水平的重要工具，GIS在農業面源污染方面的應用也深得相關部門的認可，并且使用范圍越來越廣泛和深入。

2.1 3S 集成的綜合應用

3S 是遙感技術全球定位系統和GIS 技術的簡稱，其概念由中國學者提出，3S 技術集信息獲取、處理、應用于一體，其特點是信息獲取與處理速度快、實時性高、應用精度高、可量化［81］。在利用GIS 進行面源污染模擬過程中，海量的數據資料除了可以用參數估算法和已有的數據庫外，還可以利用遙感技術提取信息提高其運用潛力。具有多光譜、大范圍和多時段監測特點的遙感技術不僅可以靈活且經濟有效地獲取數據資料，而且在解決農業面源污染模型構建中使輸入的參數具有時空連續性。全球定位系統能為GIS 的空間定位提供高、精、準的地理位置，擴大了GIS 的使用范圍。遙感技術、全球定位系統與GIS 技術的結合將有助于面源污染研究的進一步發展。3S 相互結合使三者之間的相互作用形成了“大腦和雙眼”的關系，也就是遙感和全球定位系統提供GIS 所需的位置信息，然后使用GIS 技術進行空間分析，從遙感和全球定位系統提供的海量數據中選取有用信息，并進行綜合集成，使之成為決策的科學依據。

2.2 智能GIS 的廣泛應用

智能GIS 是以知識專家系統模擬人腦進行啟發式推理為基礎，將知識專家系統與遙感、GIS 相融合，可以有效解決面源污染中某些不確定的問題，同時在制定空間決策支持系統時可以發揮重要作用［82］。

2.3 GIS 技術在農業面源污染精準防控中的應用

農業面源污染精準防控是通過全球衛星定位系統、遙感技術、GIS 和自動化控制技術等實現污染防控的科學性，從源頭對面源污染進行防控，如利用大型的機械設備進行田間管理，能夠做到精確配方施肥、定點施藥，在減少投入的情況下增加或維持產量、提高農產品質量、降低成本、減少環境污染、節約資源及保護生態環境。基于3S 技術，利用計算機可以精確計算出每一塊地所需的投入，從而達到減少不必要的投入、避免資源浪費及提高效益的目的，以確保農業可持續發展，防止農業生產通過地表徑流形成面源污染。綜上，3S 技術在精準農業面源污染防控的實現和操作上起到至關重要的作用，大大提高了農業作業效率，促進了農業的可持續發展，有效遏制了農業面源污染的蔓延。