揭示山区和丘陵地区小农户农业流域中化肥使用及农业非点源污染的时空分布模式

《Agricultural Water Management》：Revealing spatiotemporal patterns of fertilizer use and agricultural non-point source pollution in smallholder farming watersheds of mountainous and hilly areas

SWAT+-SFS模型通过多模态高斯概率密度函数模拟小农系统肥料分时段、空间异质性管理，显著提升氮磷流失模拟精度，验证其在复杂地形流域的适用性，揭示碎片化施肥与降雨交互作用加剧面源污染的机理。

　　在当今全球气候变化和人类活动日益加剧的背景下，山地和丘陵地区（Mountainous and Hilly Areas, MHAs）作为生态系统的关键组成部分，其水文与水质过程受到高度关注。这些地区不仅是生态安全的重要屏障，还承担着水资源保护、农业生产和生物多样性维持等多重功能。然而，由于现有的水文模型未能准确捕捉小农户农业系统中显著的空间与时间异质性，对农业非点源（ANPS）污染的机制仍存在较大研究空白。本研究以中国元江河流域为案例，该流域属于典型的亚热带农业密集型流域，深入探讨了小农户施肥行为对水体氮磷流失的影响，并开发了一种定制化的水文模型——SWAT+ 小农户农业系统（SWAT+-SFS），以更真实地反映小农户农业系统中的施肥动态。

元江河流域地形复杂，具有显著的垂直和水平高程梯度，上游与下游的高程差可达1500米，山谷与山脊之间的高差甚至达到1600米。这种地形特征使得流域内的气候条件和农业系统呈现出高度的空间异质性。例如，上游地区年均降水量可达1300-1400毫米，而下游地区则相对较低。同时，温度梯度也显著，上游地区的年均温约为11.4°C，而下游河谷地带则高达24.7°C。这种气候差异直接导致了不同区域的农业种植结构和施肥策略存在显著差异。此外，由于地形陡峭，农业机械化程度较低，农业活动主要依赖于小农户的分散式耕作模式，这进一步加剧了农业管理的异质性。

在小农户农业系统中，施肥行为往往受到多种因素的影响，如劳动资源、市场条件和天气变化等。这种分散式的施肥方式导致了施肥时间的不均衡分布，与传统的大规模农业中同步施肥的方式形成鲜明对比。本研究指出，小农户施肥行为并非简单的离散事件，而是一种时间分布不均、受环境条件影响的随机过程。因此，传统的水文模型在模拟小农户农业系统时往往无法准确反映这种复杂的施肥行为，从而导致对氮磷流失的预测偏差。

为了解决这一问题，研究团队对SWAT+模型进行了改进，开发了SWAT+-SFS模型。该模型通过引入多峰高斯概率密度函数（PDF），将施肥行为视为一个动态、概率性过程，而非固定时间点的单一事件。同时，模型还考虑了降雨和土壤含水量对施肥行为的影响，当土壤饱和或降雨量超过设定阈值时，施肥活动会被延迟至下一个适宜的日期。这一改进使得模型能够更真实地反映小农户在实际农业生产中的行为特征，从而提升对氮磷流失的模拟精度。

在模型验证过程中，研究团队对比了三种施肥模拟方案：传统的离散事件施肥（SWAT+ - origin）、SWAT+-SFS模型和基于HRU分割的施肥（SWAT+ - splitHRU）。结果表明，SWAT+-SFS模型在氮磷模拟中表现更优，特别是在雨季的氮总流失量模拟上，相比传统方案减少了24.5%的高估。在磷的模拟中，SWAT+-SFS模型的平均验证Kling–Gupta效率（KGE）值比传统方案提高了57.03%。这表明，将施肥行为纳入模型的动态和随机性特征，有助于更准确地评估小农户农业系统对流域水质的影响。

从时间分布的角度来看，SWAT+-SFS模型模拟的氮磷流失呈现出更广泛的时空特征。氮的流失主要通过淋溶和侧向径流发生，而磷的流失则更依赖于降雨事件。SWAT+-SFS模型能够捕捉到由于施肥时间与降雨时间重叠所导致的磷流失增加，而传统模型由于忽略了这一因素，往往低估了磷的流失量。此外，模型还揭示了不同农业系统在氮磷流失中的差异，例如，高产作物如烟草和水果的施肥行为对氮磷流失的影响更为显著，而水稻和玉米等传统作物的施肥模式则表现出一定的集中性。

从空间分布来看，氮磷流失呈现出明显的集中趋势。尽管流域内有大量非农业用地（如森林和草地），但这些区域对氮磷流失的贡献较小，而某些农业系统（如VVRI和TRFR）则在氮磷流失中占据主导地位。例如，在元江河流域，TRFR系统的单位面积磷流失量可达21.94千克/公顷，这表明在降雨频繁的区域，小农户的长期、低剂量施肥模式可能更容易导致磷的流失。因此，有必要在这些区域实施更精准的农业管理措施，以减少对水质的负面影响。

本研究的发现对农业非点源污染的模拟与管理具有重要启示。首先，传统的水文模型在模拟小农户农业系统时，往往低估了磷的流失，而高估了氮的流失，这可能影响到相关政策的制定。其次，小农户的施肥行为虽然在某些方面与科学施肥策略相似，但其背后的逻辑和后果却存在显著差异。小农户的施肥行为更多受到实际操作条件的限制，而非作物生理需求的驱动。因此，若将小农户的施肥行为误认为是一种高效的管理方式，可能会导致对氮磷流失的低估，从而影响到政策的科学性和有效性。

此外，研究还指出，由于小农户的施肥行为具有高度的空间异质性，因此在流域尺度上进行管理时，需要综合考虑多个因素，包括天气预报、土壤水分动态、作物营养吸收和流失过程等。这种多因素的交互作用使得对氮磷流失的模拟更加复杂，但也更贴近实际。因此，未来的研究应进一步探索如何在小农户农业系统中引入更加精细化的管理策略，以实现农业生产的可持续发展和水质的长期保护。

总体而言，本研究通过开发和验证SWAT+-SFS模型，揭示了小农户农业系统在氮磷流失中的关键作用。这一模型不仅能够更准确地模拟小农户的施肥行为，还为政策制定者和相关利益方提供了科学依据，以制定更具针对性和适应性的农业管理策略。通过结合气象数据和农业管理信息，该模型有助于识别氮磷流失的热点区域和时间窗口，从而为流域尺度的污染防治提供有力支持。