農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法研究

文章編號：1674-6139（2025）05-0190-05

中圖分類號：X820.4文獻標志碼：B

Risk Assessment Method for Nonpoint Source Potential Pollution of Water Environment in Agricultural Areas

XuKefan

（SchoolofMarxism，YanglingVocationalamp;TechnicalCollege，Yangling7121OO，China）

Abstract：Thoughsentificssessmntods，itisossbletocuatelydntifhoues，mgratiodraoatin paternsofpolutantsingiculturalaeas，andtuseveporepreciseandefectivepreventionandontrolstrateges.Totisda nonpointsourceotentialpoltiosksesmentetdforwaterevrometingiculturalaeasisproposdisetdselectste JinghuiquIrigationrinSaiProvincesteseachreaintroducesthegogapicallocationdliatecharacteisticsofte researcharea，establishesarandomforestmodeltodividethelandtypesoftheresearchareandsetssamplingpointsonthisbasisto completesamplecolctionforsubsequentputionriskalysisThesdyalculatedtheonpointsourcepotentialpltiosse mentindexoftestudyeausingteidexmetod，indertcheveplioniskessmenteexprimtalsulsow that the proposed method has high accuracy in pollution risk assessment.

KeyWords：waterenvironmentinagricultural area；nonpoint sourcepotential polution；riskassessment；soil erosion

前言

農業區的水環境質量直接影響了該區域生態系統的健康情況。農業生產方式逐漸向自動化方向發展，部分農業區水環境在農業投入品使用量逐漸增加的背景下出現了非點源潛在污染。該類污染的范圍通常較廣，嚴重影響了農業區域水環境的治理與保護。為了實現農業區水環境的可持續發展，需要研究非點源潛在污染風險評價方法。

余子賢[1]等人將研究區域劃分為若干個網格單元，引入景觀格局方法對各網格的污染指數展開計算，分析非點源污染風險的時空變異特征，以此實現風險評價，該方法的網格劃分精度較低，導致計算得到的水土流失風險指數存在較大誤差。李華林[2]等人模擬非點源污染物的運動遷移特征，對下滲過程中污染物的損失率展開計算，分析空間中污染物的分布情況，完成風險評價，該方法沒有考慮產生特點，導致損失率計算結果存在偏差，進而降低了風險評價精度。陳磊[3]等人根據研究區域的相關數據，構建了用于評價水質和水量的風險評價指標體系，結合SWMM-InfoWorksICM和Copula聯合分布函數建立耦合評價模型，該方法無法準確計算權重系數，導致評價結果與實際結果不符。

因此，提出農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法。

1研究區域與樣本采集

選取陜西省涇惠渠灌區作為研究區域，該灌區東部與石川河相接，南部與渭河相鄰，西部靠近涇河，北部是渭北黃土臺塬，灌區總面積高達1300平方千米，其中有效灌溉面積和灌溉設計面積分別約為840平方千米和900平方千米。灌區四季變化明顯，降雨多集中在夏季，冬季的降雨量是四季中最少的。涇惠渠灌區是陜西省的主要農業區之一，屬于大型井渠雙灌灌區。

根據土地利用分類標準，劃分土地類型，農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法采用隨機森林算法[4-5]實現土地分類，具體過程如下：

（1）獲取研究區域的遙感影像數據;

（2）對研究區域的遙感影像展開相關預處理；

（3）提取影像特征；

（4）對隨機森林模型的相關參數展開初始化處理，包括最小樣本分裂數、最大深度和樹的數量等；

（5）針對森林中的任意一棵樹，在原始數據集中通過有放回的隨機抽樣方法抽取訓練樣本；

（6）在節點分裂期間，確定候選特征，在此基礎上獲得最優分裂點，重復上述過程，完成隨機森林模型的建立；

（7）利用地面真實數據與上述提取的特征對隨機森林模型展開訓練；

（8）利用完成訓練的模型分類研究區域內的土地類型。

通過GPS精準定位方法在灌區各類土地中選取45個采樣點，完成采樣后，在陜西省飲用水產品質量監督監測站對水質樣品展開分析。

2非點源潛在污染風險評價

農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法采用APPI指數法對研究區域內水環境的非點源潛在污染風險展開評價[6]，APPI指數法在評價過程中考慮了污染物的遷移特點與產生特點，農業非點源污染風險指數PS可通過下式計算得到：

PS=W₁P+W₂Q+W₃Y+W₄S+W₅H

式（1）中， P 代表的是水土流失風險指數， W₁ 為對應的權重； Q 代表的是降雨徑流風險指數， 為對應的權重； Y 代表的是畜禽養殖場污染風險指數，W₃ 為對應的權重； s 代表的是生活污水及生活垃圾的污染風險指數， W₄ 為對應的權重； H 代表的是化肥污染風險指數， W₅ 為對應的權重。

（1）水土流失風險指數 P ·

農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法采用MUSLE模型對水土流失風險指數 P 展開計算：

P=KSWU

式（2）中， K 代表的是土壤因子圖； s 代表的是坡長因子圖； A（r） 代表的是等高線寬度對應的貢獻面積； a₀ 代表的是標準坡長長度； b（r） 代表的是坡度； b₀ 代表的是標準坡度； 代表的是河道因子； U 代表的是土地利用因子。建立下述權重函數 g（x） ：

將柵格與河道之間的距離作為依據，對柵格值展開計算，根據計算結果可獲得河道具體污染情況。在ArcGIS軟件中，根據柵格值建立Watercourse圖層[]，利用上述權重函數生成河道圖 W 。

在ArcGIS軟件中，農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法通過式（2）獲得涇惠渠灌區的水土流失量的具體空間分布情況，根據 P 劃分其等級：

一級： 0.03～ 1 ，無風險；

二級：1～2，輕度風險；

三級：2～3，中度風險；

四級：3～4，強度風險；

五級： gt;4 ，極度風險。

（2）降雨徑流風險指數 Q ·

農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法采用SCS模型[8]對降雨徑流風險指數 Q 展開計算：

式（4）中， ?_β 代表的是儲留指數； α 代表的是降雨量；參數CN在區間[0，100］內取值，通常情況下可根據地理環境與氣候條件決定。

采用Kriging插值法結合涇惠渠灌區的氣象數據獲得降雨空間分布圖，將其與CN圖相結合，在上式的基礎上即可獲得徑流量空間分布情況，根據降雨徑流風險指數 Q 劃分等級：

一級： 100～150 ，無風險；

二級： 150～300 ，輕度風險；

三級： 300～400 ，中度風險；

四級： 400～500 ，強度風險；

五級： gt;500 ，極度風險。

（3）畜禽養殖場污染風險指數Y：可根據COD負荷系數、TP、TN以及畜禽總量計算得到。（4）生活污水及生活垃圾污染風險指數S：可根據COD負荷系數、人口總數、TP和TN計算得到。（5）化肥污染風險指數 H ：可根據TP和TN施用量計算得到。

空間離散化處理上述負荷，按照每柵格對COD的等級展開劃分：

一級： 0～20t ，無風險；

二級： 20～50t ，輕度風險；

三級： 50～80t ，中度風險；

四級： 80～120t ，強度風險；

五級： gt;120t ，極度風險。

TN的等級劃分結果如下：一級：0＼～5t，無風險；

二級：5＼～9t，輕度風險；

三級： ?9～15t ，中度風險；

四級：15＼～18t，強度風險；

五級： gt;18t ，極度風險。

空間疊加運算畜禽污染中的COD、TP與TN，計算圖層對應的柵格值最大值，按照相同的方式處理化肥污染與生活污染，獲得 H，S 與Y的空間分布。

3 實驗與分析

為了驗證農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法的整體有效性，需要展開測試，本次測試區域為陜西省涇惠渠灌區，為了實現非點源潛在污染風險評價，現采用農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法對涇惠渠灌區展開土地分類，在分類過程中將決策樹數量設置為100個，設置決策樹最大深度為10，將內部節點分裂所需的最小樣本數設置為2，葉節點所需最小樣本數設置為1，基尼系數設置為0.5。

由圖1可知，農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法采用隨機森林模型對涇惠渠灌區展開聚類處理后，可準確地獲得農業用地、水域、林地和建設用地等土地類型，為后續采樣點設置與采樣提供了依據。

現隨機在涇惠渠灌區挑選4個區域，每個區域內設置6個采樣點，采用農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法對其展開非點源潛在污染風險評價。

3.1 水土流失風險

農業區水環境非點源潛在污染風險評價方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法對4個區域的水體流失風險評價結果見圖1。

由圖1可知，區域2的水體流失風險最低，在風險評價過程中，所提方法獲得的水體流失風險指數與實際值相符，文獻[1]方法與文獻[2]方法獲得的水體流失風險指數與實際值之間存在偏差。

3.2畜禽養殖場污染、生活污水及生活垃圾污染與化肥污染風險評價

采用上述方法對研究區域的禽畜養殖場污染、生活污水及生活垃圾污染與化肥污染風險展開評價，結果見表1。

分析表1中的數據可知，在畜禽養殖場污染、生活污水及生活垃圾污染與化肥污染風險評價過程中，所提方法獲得的污染風險指數與實際值相符，表明所提方法具有較高的評價精度。

3.3 降雨徑流風險評價

采用所提方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法對研究區域內的降雨徑流風險展開評價，結果見圖2。

分析圖2可知，區域1的降雨徑流風險最低，表明該區域的降雨量相對較少，區域3的降雨徑流風險最高，表明該區域的降雨量相對較多，對比三種方法的測試結果發現，所提方法具有較高的降雨徑流風險評價精度。

3.4非點源潛在污染風險評價

結合上述評價結果，通過式（1）獲得三種方法的非點源潛在污染風險評價結果。（見圖3）

由圖3可知，區域4的污染風險最高，區域2的污染風險最低，與其他兩種方法相比，所提方法更能準確地完成農業區水環境非點源潛在污染風險的評價。

4結束語

通過科學的風險評價方法，識別了陜西省涇惠渠灌區農業區污染物的來源及其遷移轉化規律。研究介紹了涇惠渠灌區的地理位置與氣候特點，通過建立隨機森林模型，對研究區域的土地類型進行了劃分。在實驗過程中，設置了多個采樣點，完成了詳盡的樣品采集工作。通過APPI指數法，計算了研究區域的非點源潛在污染風險評價指數，這一指數能夠全面反映該區域的污染風險水平。實驗結果表明，所提出的方法在污染風險評價方面具有較高的精度，能夠準確識別高風險區域。通過對比分析不同土地類型的污染風險指數，實驗結果表明了某些特定土地類型在污染物積累和遷移方面的顯著特征，這為進一步優化土地利用策略提供了重要參考。

參考文獻：

[1]余子賢，錢瑤，李家兵，等.基于“源-匯\"景觀的典型半城市化小流域非點源污染風險評價［J].生態學報，2022，42（20）：8276-8287.

[2]李華林，張守紅，于佩丹，等.基于改進輸出系數模型的非點源污染評估及關鍵源區識別：以北運河上游流域為例[J].環境科學，2023，44（11）：6194-6204.

[3]陳磊，周雪輝，余宇，等.城鎮建成區內澇和非點源污染聯合風險評價方法[J].水科學進展，2023，34（1）：76-87.

[4]林奕晨，周鵬，潘悅，等.荊州市洪澇災害影響因子探究及風險評估—基于隨機森林和XGBoost算法[J].中國農村水利水電，2022，（6）：125-132.

[5]王倩麗，馬細霞，劉欣欣，等.基于隨機森林的山洪災害風險評價方法及應用[J].人民黃河，2022，44（4）：63-66;73.

[6]唐林旺，李雪蓉，麻欣宇，等.基于布谷鳥搜索算法的水質污染擴散仿真[J].計算機仿真，2022，39（3）：495-499.

[7]楊燁，劉曉龍，陸祥，等.基于MaxEnt和ArcGIS的中國皂莢生態適宜性區劃研究[J].時珍國醫國藥，2022，33（5）：1201-1204.

[8]董宏杰，董文杰，曹迎春，等.基于SCS-CN模型的暴雨情景下河南省歷史遺存淹沒風險評價[J].氣候變化研究進展，2023，19（6）：738-748.