基于SWAT和PLUS模型，研究中国长江流域一个农业河流域非点源污染对土地利用变化的响应

《Journal of Hydro-environment Research》：The response of non-point source pollution to land use changes based on the SWAT and PLUS models in an agricultural river basin of Yangtze River, China

林江河流域2014-2021年非点源污染时空特征及2030/2050年情景模拟研究。采用SWAT-PLUS耦合模型，揭示TN（5.98 mg/L）和TP（1.21 mg/L）污染负荷波动上升趋势，农田 fertilization是主要污染源，高风险区集中于耕作区。通过生态保护情景（S3）模拟，验证耦合模型在山区流域的应用可靠性，提出基于时空分异的土地利用优化策略。

　　随着全球人口的增长和农业用地的持续扩展，非点源（NPS）污染逐渐成为水体水质恶化的主因，尤其是在中国长江流域，这一地区经济高度发达，生态环境面临较大压力。长江中上游地区地形以丘陵和山地为主，地势起伏较大，导致土壤侵蚀和非点源污染问题日益突出。因此，选择典型的长江上游丘陵地区——林江河流域（LJRB）作为研究对象，对非点源污染进行深入分析，具有重要的现实意义。

本研究首先利用SWAT模型对2014年至2021年间林江河流域的非点源污染负荷，包括总氮（TN）和总磷（TP）进行了时空变化分析。此外，还构建了一个评估非点源污染风险变化的框架，用于预测2030年和2050年的污染情况。该框架结合了SWAT与PLUS模型，为未来土地利用规划提供了新的工具，有助于实现更有效的非点源污染控制。通过模型的模拟，结果表明，SWAT模型在水文过程和水质模拟方面具有较高的精度和可靠性，其R2和NSE的平均值分别达到0.91和0.82，水质方面的平均值分别为0.84和0.79。

研究结果显示，林江河流域的总氮和总磷对水体污染的贡献呈现出波动上升的趋势。其中，总氮在2017年达到5.98毫克/升，总磷在2021年上升至1.21毫克/升。这两个污染物在区域污染控制中占据重要地位，成为关键治理目标。从季节分布来看，作物生长季节（4月至6月）被识别为控制非点源污染的关键时期。高风险区域主要分布在耕作地上，这表明施肥是导致非点源污染的主要因素。

对于未来非点源污染的预测，研究采用了三种不同的情景进行分析。结果显示，在生态保护情景（S3）下，非点源污染负荷最低。S3情景考虑了城市开发与环境保护之间的平衡，被认为是研究区域最佳的土地利用情景设置。研究结果对减少林江河流域的非点源污染负荷以及控制长江流域的环境问题具有实际意义。同时，该研究还提供了一种有效的方法，用于评估由历史和潜在未来土地利用变化引起的非点源污染风险的时空变化，并支持未来土地利用规划，以实现更有效的非点源污染控制。

林江河流域位于中国重庆市永川区，面积为730平方公里。该区域的地形起伏较大，高差达到704米，平均坡度较陡，导致地表径流变化较大。流域内的主要河流段长度为13.3公里，控制面积为56.0平方公里。该地区农业用地广泛，土地利用类型多样，因此对非点源污染的控制需要综合考虑多种因素，如土地利用变化、农业生产活动、水文过程等。此外，该区域的水环境容量有限，因此在进行非点源污染风险评估时，需要特别关注水体的承载能力。

为了更好地评估未来非点源污染风险，本研究构建了一个耦合SWAT与PLUS模型的框架。该框架不仅能够模拟非点源污染的时空变化，还能预测未来土地利用变化对污染的影响。SWAT模型以其全面的功能和可靠的结果被广泛应用于全球范围内的非点源污染研究。它能够模拟多种水文过程，包括土壤侵蚀、泥沙输送、养分循环、植物生长以及各种农业和水资源管理措施。PLUS模型则是一种用于预测未来土地利用变化的工具，其通过引入改进的土地扩张分析策略（LEAS）和多类型随机地块种子（CARS）技术，提高了模拟的精度和适用性。LEAS策略优化了现有的规则挖掘技术，如序列和模式分析，能够更准确地反映土地利用变化的趋势。CARS技术则用于表示多样化的土地利用类型，并实现高空间分辨率的模拟。

通过结合SWAT和PLUS模型，本研究不仅能够评估当前非点源污染的时空分布，还能预测未来土地利用变化对污染的影响。这种综合方法为土地利用规划提供了科学依据，有助于实现更可持续的水资源管理。研究结果表明，该框架在预测未来非点源污染风险方面具有较高的适用性，能够有效支持决策者制定合理的土地利用政策。此外，该研究还揭示了不同土地利用类型对非点源污染的影响程度，为制定针对性的污染防治措施提供了参考。

非点源污染的评估和预测对于实现区域可持续发展至关重要。特别是在农业用地广泛、人口密度较高的地区，如何在经济发展与生态保护之间取得平衡，成为当前研究的重点。本研究通过构建和优化模型，提供了有效的解决方案。研究结果不仅有助于减少非点源污染负荷，还能改善长江流域的生态环境质量。此外，该研究还强调了不同季节和土地利用类型对非点源污染的影响，为制定更精确的污染控制策略提供了科学支持。

在实际应用中，非点源污染的评估需要结合多种数据和模型。例如，通过遥感技术获取土地利用和土地覆盖（LULC）数据，结合水文监测数据，能够更准确地反映污染的变化趋势。此外，还需要考虑气候变化、土地利用政策、农业管理措施等因素对污染的影响。因此，构建一个综合的评估框架，能够更好地应对复杂多变的环境问题，为政策制定和管理提供科学依据。

本研究的创新之处在于将SWAT模型与PLUS模型相结合，构建了一个用于评估未来非点源污染风险的框架。该框架不仅能够模拟当前非点源污染的时空分布，还能预测未来土地利用变化对污染的影响。通过这种方法，研究者可以更全面地了解污染的变化趋势，并制定相应的治理措施。此外，该研究还通过实证分析，验证了模型的有效性，为未来的研究提供了参考。

总之，本研究通过构建和优化模型，为林江河流域的非点源污染评估和预测提供了科学支持。研究结果不仅有助于减少非点源污染负荷，还能改善区域生态环境质量。同时，该研究还强调了未来土地利用规划的重要性，为实现更可持续的水资源管理提供了新的思路。通过这些研究成果，可以为政府和相关机构制定更有效的污染防治政策提供依据，促进生态与经济的协调发展。