农业面源污染对土壤- 地下水系统的环境影响评价方法优化

农业作为基础产业，在国民经济中对保障粮食安全、推动经济发展起到关键作用。伴随农业现代化推进速度加快，农业面源污染状况愈显严峻，已成为影响农业可持续发展与生态环境保护的关键要素。农业面源污染涉及农药和化肥超量施用，畜禽粪便不合理排放以及废旧农膜残留，这些污染物以地表径流和淋溶形式进入土壤，严重影响土壤质量。同时，随着污染物的迁移扩散渗透也将加剧地下水源的污染，带来潜在的环境与健康风险,危害生态环境安全。

一、现有评价方法面临的问题与挑战

众多复杂因素与农业面源污染相关联，对应评价模型所需求的参数在类别和性质上都丰富多样。比方在刻画土壤里污染物迁移转化情况时，要精准获取土壤物理性质参数，像孔隙度、渗透率，以及吸附解吸系数、降解率等动力学参量，传统参数获取途径多依赖少量实地取样与室内测试。实地采样往往选取少量有代表性的样点来进行测定，此做法无法充分呈现大面积区域土壤的实际情况；采样环节受人力、物力及时间开销约束，采样的范围和密度存在局限，尽管室内实验可精确测定部分参数，然而试验环境常与田间实际状况差异明显，造成试验结果和实际情况有偏差。

二、农业面源污染对土壤-地下水系统环境影响评价方法的优化策略

1.参数获取与优化

1.1 利用先进检测技术提高参数准确性

高精度原位传感技术是获取土壤实时精准参数的有效途径。利用土壤原位监测装置，可对土壤的水分、养分浓度、电导率等基础参数进行实时不间断监测，这些传感器可深埋于土壤里，排除恶劣天气与频繁农事操作影响，保障数据获取既稳定又高频，从而更准确把握土壤参数的时空动态改变情况。土壤湿度感应装置可实时提供土壤水分含量数据，为探究降雨或灌溉后土壤水分渗入过程及土壤污染物随水迁移状况提供关键数据支持。稳定同位素示踪法在获取污染物迁移转化相关参数上具备独特优势，对污染物中的特定同位素加以标记，可跟踪污染物于土壤和地下水中的转移路线与转变进程，精准获取吸附解吸系数、降解速度等关键指标。在探究农药于土壤中的吸附解吸特性时，借助稳定同位素标记的农药，可在实验室和野外环境下直观查看农药在不同土壤介质中的吸附解吸情况，精准测算吸附解吸系数，防止传统方法因简化假设及复杂环境因素干扰造成的误差。

1.2 数据同化方法整合多源数据

数据同化作为一项关键技术，可整合不同数据源的信息，提升模拟模型输入参数的准确性。借助搭建的数据同化模型，整合实地监测所得的离散点数据、卫星遥感采集的大范围宏观数据以及已有文献研究中的经验数据。该模型依据各类数据的质量、可信度和与研究目标的关联度，给各数据源分配相应权重，对不同出处的数据开展协同处置与校准，使最终输入评价模型的数据更贴合农业面源污染发生以及土壤 - 地下水系统相互影响的实际情况。

2.模型耦合与改进

2.1 多模型耦合实现全面模拟

耦合多个关联农业面源污染的模型是应对污染过程复杂特性的重要途径。选取土壤侵蚀模型和溶质运移模型的耦合情况为例，如 USLE 土壤侵蚀模型对降雨、径流等动力作用下土壤颗粒的侵蚀进程予以描述；像HYDRUS 等溶质运移模型可描述污染物在土壤孔隙水内的迁移表现。把二者加以耦合后，能同时模拟土壤侵蚀携污及污染物于土壤内随水分移动的联合进程，切实抓住土壤侵蚀与污染物转移这两个密切相关环节的相互联系。研究坡面农田降雨时期面源污染过程中，耦合模型能够精确模拟由雨滴击溅造成的土壤颗粒分离现象、坡面径流对土壤及污染物的冲刷作用，还有污染物在冲刷进程中与土壤颗粒的吸附、解吸及随水流扩散情形。结合地表水 - 地下水耦合模型与农业污染物排放模型，可整体呈现农业面源污染于整个水循环中的归宿以及迁移转化的路线。农业地区中，地表与地下水体频繁进行水量交换和物质输送，农业面源污染和灌溉用水、降雨径流及地下水的补给排泄过程紧密相连。

2.2 区域化改进提升模型适应性

为让评估模型契合各地区特殊条件，应按照当地农业生产特点和地质水文情形对通用模型做调整优化。采集当地多时段连续监测数据，涉及气象情况、土壤属性、作物种植管理举措以及污染物排放等多层面信息，用以充分支持模型参数的校准和验证工作。依据区域典型站点数据，选定契合当地状况的模型参数，让模型可合理展现该区域农业面源污染的产生、移动与终结机制。就山区农业而言，鉴于地形坡度和坡向会对降雨径流与土壤侵蚀产生作用，对模型中的径流系数和土壤侵蚀因子加以调整；面向平原的设施农业地带，按照温室大棚内特有的微气象状况以及土壤水盐运移特性，对土壤水分和溶质运移模型的参数加以校准。

3.评价指标体系完善

3.1 纳入生物学和生态服务功能指标

将微生物群落指标融入评价体系中，可为全面衡量农业面源污染对土壤生态系统健康的影响提供核心信息。采用高通量测序手段剖析土壤样本，能精准测定土壤微生物群落的 16S rRNA 基因序列，从而分析微生物群落组成、物种多样状况和潜在功能基因信息。这些参数可灵敏体现农业面源污染对土壤微生物群落的影响，衡量污染事件给土壤微生物生态服务功能（像养分循环、土壤结构改良）带来的潜在危害。过度施用农药有可能让土壤微生物群落结构产生变化，使微生物多样程度降低，让相关功能基因表达受抑制，造成土壤养分转化能力变差以及土壤结构稳定性减弱，评价体系可凭借微生物指标体现这些变化。生态服务功能指标的纳入是衡量评价体系完整性的重要标志。开展土壤评价时，可以借助测算土壤水资源涵养量的变动，衡量污染给土壤保水能力造成的影响大小，对污染前后土壤的容重、孔隙度以及田间持水量的数值改变情况进行对比，定量测算土壤涵养水源功能的减退程度；运用土壤养分平衡模式分析污染物进入与土壤养分流失状况，衡量土壤对氮、磷、钾等关键养分元素的保有能力。

3.2 构建综合动态评价指标体系

鉴于农业面源污染呈现动态变化特性，构建全面的动态评估指标体系十分关键。该体系既重视常规化学污染指标随时间的变化态势，更突出生物学和生态服务功能指标在长久污染过程中的演变情形，按照月、季、年不同时间尺度，定期开展指标监测与评估，可精准掌握农业面源污染在年内不同农事阶段（播种、施肥、收获）和不同时节（旱季、雨季）的时空变动情况，监测施肥高峰后土壤与地下水养分含量动态，直观体现施肥操作对环境造成的当下及后续污染影响；对土壤微生物群落结构季节性改变进行长期追踪，有利于剖析农业管理手段（像轮作、除草剂施用）对土壤生态健康的长期累积影响。

综上所述，借助先进监测技术与数据同化方法，可大幅提升参数获取的精确性与及时性，切实填补传统方法的缺陷；组合多个专业模型并实施区域化优化，可提高模型对复杂污染进程和多元地域状况的模拟效能，增进评价结论的可靠程度；纳入生物学和生态服务功能相关指标，搭建综合动态评估指标体系，有利于全面体现农业面源污染对土壤 - 地下水系统在生态、环境及服务功能等多维度的影响，为后续决策提供全面且科学的依据。

参考文献：

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