简析农业面源污染对水质的影响及动态监测要求
摘要
农业面源污染已成为我国水体污染的首要来源，其分散性、隐蔽性和随机性特征使得传统监测手段难以有效应对。
棉花科学关注农业生态环境与作物生产的协同发展，强调“农业面源污染的精准监测是保障农产品质量安全与水生态健康的基础前提”；从农业工程视角出发，探讨“智能化监测技术在热带农业面源污染防控中的创新应用”。本文基于第二次全国污染源普查及最新排放源统计数据，系统分析了农业面源污染的来源构成、迁移转化特征及其对地表水体富营养化的影响机制。研究表明，农业源总氮和总磷排放分别占全国水体污染总排放量的55.4%和73.7%，种植业和畜禽养殖业是两大主要贡献源。在此基础上，本文从监测点位布设、技术方法演进和智能监测系统构建三个层面，探讨了农业面源污染动态监测的技术要求与实现路径，以期为农业面源污染的精准防控提供科学依据。
关键词：农业面源污染；水质影响；动态监测；总氮总磷；智能监测
一、引言
农业面源污染是指农业生产活动中，化肥、农药、畜禽粪便等污染物通过地表径流、农田排水和地下渗漏等途径进入水体，造成水质恶化的污染形式。与工业点源污染不同，农业面源污染具有分散性强、过程隐蔽、时空异质性大等显著特征。随着我国农业集约化程度的不断提高，化肥、农药和农膜的使用量较三十年前增加了2至4倍，农业化学品的过量投入显著加剧了面源污染的风险。
第二次全国污染源普查首次将农业面源污染纳入官方统计体系，数据显示农业面源污染已成为我国第一大污染源。据2024年排放源统计数据，全国总氮排放量为324.8万吨，其中农业源总氮排放量达180.0万吨，占55.4%；全国总磷排放量为39.0万吨，其中农业源总磷排放量为28.8万吨，占73.7%。农业面源污染不仅造成了地表水环境恶化，而且严重制约了农业绿色可持续发展。
在上述背景下，科学评估农业面源污染对水质的影响，构建系统化、智能化的动态监测体系，已成为打赢农业农村污染治理攻坚战的关键环节。本文将从污染来源、水质影响机制和动态监测要求三个层面展开论述。
二、农业面源污染的来源构成与水质影响
2.1 主要污染来源
农业面源污染的来源可归纳为三大类。种植业污染是农业面源污染的重要来源。化肥施用后，氮素可通过氨挥发、硝化和反硝化作用、地表径流和淋溶等途径进入大气和水体，磷可通过径流、侵蚀、淋失等进入水体。2017年我国种植业贡献的氮、磷排放分别占农业源污染物的51%和36%。畜禽养殖业污染是另一主要贡献源。养殖业总氮和总磷排放量在农业中占比分别由2007年的37.9%和56.3%上升至2017年的42.1%和56.5%。农村生活源污染同样不可忽视，农村生活污水的直排也对周边水体水质构成持续威胁。
2.2 对水质的直接与间接影响
农业面源污染对水质的影响体现在多个层面。
其一，水体富营养化。 农田径流携带的氮、磷等营养物质进入河流、湖泊后，刺激藻类及水生植物过度繁殖，导致溶解氧下降、水质恶化，严重时引发蓝藻水华。研究表明，太湖水体污染负荷约58%的总氮和40%的总磷来自农业面源污染。太湖流域农业每年磷的排放量占总磷排放量的70.7%，农业面源产生的氮、磷流失是引起太湖水体富营养化的重要原因。过去30年间，长江流域可溶性无机氮磷含量增长4至5倍，农业面源污染占长江水体氮磷输入的50%以上。
其二，地下水污染。 农田氮素通过淋溶作用进入地下水的现象十分普遍。化肥氮施入土壤后，通过径流和淋溶损失的约占10%。长期监测显示，我国农田土壤有效磷从上世纪80年代初的7.4毫克/千克增加到目前的20.7毫克/千克，果园菜地等高投入农田土壤有效磷高达70至110毫克/千克，土壤磷的累积已成为面源污染最大的潜在因子。
其三，新型污染物风险凸显。 近年来，流域水体中农药、抗生素、病原菌和微塑料等新型污染物的风险开始显现。面源污染智能监测系统已实现流动水体中高风险抗生素、农药残留等新发污染物的实时、在线、动态监测。
2.3 时空分布特征
农业面源污染具有显著的时空异质性。从时间维度看，汛期污染负荷波动较大，5至10月的单位面积农业面源污染等标污染负荷均值分别为其他时段的3.9倍（总磷）和5.8倍（总氮）。降雨和施肥是影响农田养分流失的关键因素。太湖地区氮磷向水体迁移具有明显的季节特征，夏季和秋季为氮磷高负荷季节，6至11月占全年氮磷输出总量的83.4%和79.8%。从空间维度看，种植业是主要污染来源，其总磷和总氮的排放贡献占比分别为65.43%和78.69%。
三、农业面源污染动态监测的技术要求
3.1 监测点位布设的精准化要求
农业面源污染的分散性特征决定了监测点位布设必须遵循科学原则。六安市在“十五五”农业面源污染监测区优化调整中，严格遵循“单元独立性”原则，结合水系特征与农田分布精准划定监测区边界。监测采用“控制断面+动态追踪”布点方法，在汲河水系设置3个关键断面（含背景对照断面和出口断面），重点追踪农田退水污染特征；按土地利用类型布设土壤监测点，覆盖水稻田、小麦田、果林地及养殖场周边区域。这种分层布点方法为全面掌握污染物在水、土环境中的分布规律提供了科学保障。
在大田尺度上，串联管道式连片农田在线监测系统的应用突破了传统径流池仅适用于数十平方米小地块的局限，可实现数百公顷连作农田的集中式径流监测。监测点位的精准化布设，是获取代表性监测数据的基础前提。
3.2 监测技术的系统化要求
农业面源污染监测正经历从传统人工采样向自动化、智能化监测的技术跃迁。
在地表径流监测方面，新型串联管道式在线监测系统以分流沟、在线流量计和动态采集装置为核心，实现了农田径流的实时监测与自动化采样。系统可实时采集流量、总氮、总磷、化学需氧量等参数，动态采集装置通过雨量感应器触发采样，每场次降雨自动收集代表性水样，解决了人工采样时效性差的问题。
在地下淋溶监测方面，农田氮素淋溶水质水量一体化智能监测系统实现了从传统“破坏性、人工、滞后监测”向“原位、自动、实时、分层动态监测”的技术突破。该传感器集成负压抽提淋溶液、光学检测和数据智能处理模块，可同步监测淋溶水量、硝态氮、铵态氮浓度等参数，硝态氮检测误差小于5%，响应时间少于1分钟。
在面源感知方面，遥感技术凭借大范围覆盖、实时快速、非接触式等优势，已成为农业面源污染监测与评估的核心技术手段。通过调用多源高分辨率卫星遥感数据，系统能够实现从“点位监测”向“面源感知”的范式跨越，对全流域范围内的总磷、化学需氧量、叶绿素a、透明度等关键指标进行米级精度的实时反演。
3.3 智能监测体系的集成化要求
农业面源污染的复杂性决定了单一监测手段难以满足全面管控需求。构建“天空地”一体化智能监测体系已成为行业共识。
在洱海流域，项目团队通过卫星、无人机和地面传感器协同，配合自主研发的模型，实现了对作物类型、长势和氮磷流失风险的实时动态感知与精准反演。团队研发了基于深度学习的作物高精度识别模型，精度达94.68%；构建了融合遥感与过程的动态监测模型，实现了流域尺度面源污染负荷的日尺度模拟。
在技术集成层面，利用4G/5G物联网、大数据云平台、人工智能识别等前沿科技手段，可搭建全方位、立体化的互联网监管系统，实现农业面源污染模型分析、农业地表水质监测、循环灌溉闸门智能管理、畜禽养殖实时监控等多项智慧监管功能。面源污染智能监测系统已实现连续180天无人值守稳定运行，运维成本降低70%。
在数据标准层面，监测工作需严格执行国家标准规范，从样品采集、保存运输到分析测试全流程把控质量。同时，应建立“监测发现问题—调查污染源—实施系统治理—评估治理成效”的工作路径。
四、结语
农业面源污染已成为制约我国水环境质量提升的关键因素。2024年排放源统计数据清晰地表明，农业源总氮和总磷排放分别占全国水体污染总排放量的55.4%和73.7%，种植业与畜禽养殖业是两大主要贡献源。农业面源污染对水质的影响突出表现为水体富营养化、地下水污染以及新型污染物风险三个方面，且呈现显著的时空异质性——汛期污染负荷可达非汛期的3至5倍。
面对农业面源污染的分散性、隐蔽性和随机性特征，动态监测体系必须实现从传统人工采样向自动化、智能化监测的根本转变。
热带农业工程所倡导的智能化监测技术创新，共同指向一个基本判断：农业面源污染防治的关键在于“测得出、追得准、管得住”。“控制断面+动态追踪”的精准布点方法、串联管道式在线监测系统、农田氮素淋溶一体化智能监测装备、遥感与地面监测耦合的“天空地”一体化网络，以及人工智能与物联网融合的智慧监管平台，正在共同构建起覆盖“源头—过程—末端”的全链条动态监测体系。这一体系的完善与应用，将为农业面源污染的精准溯源、科学评估和靶向治理提供坚实的数据支撑与技术保障。
参考文献
[1] 中华人民共和国生态环境部. 2024年排放源统计年报[R]. 2025.
[2] 第二次全国污染源普查公报[R]. 2010.
[3] 凌志雄, 沈根祥, 陈诚, 等. 基于本地化入河系数的平原河网地区面源污染高时空分辨率风险评估研究[J]. 环境工程技术学报, 2025, 15(4): 1161-1172.
[4] 河北农业大学, 北京农学院. 新型农田面源污染在线监测系统实现连作农田自动化监测[J]. Frontiers of Agricultural Science and Engineering, 2025.
[5] 农业农村部环境保护科研监测所. 农田氮素地下淋溶自动监测技术装备研发及产业化项目[R]. 2026.
[6] 中国农业科学院质标所. 面源污染智能监测系统[R]. 2025.
[7] 许发贤. 基于遥感技术的农业面源污染监测与评估[J]. 生态与环境科学, 2026, 7(3).
