受降雨与地貌协同作用驱动的动态阈值在非点源污染控制中的应用：三峡库区的一种分区管理框架

《Ecological Indicators》：Dynamic thresholds driven by rainfall-landscape synergy for non-point source pollution control: A zonal management framework for the Three Gorges Reservoir Area

非点源污染控制中传统静态阈值管理存在效率低下问题，本研究提出降雨适应阈值管理（RATM）框架，耦合SWAT-PLUS模型与统计方法，构建动态景观阈值曲线，划分低、中、高雨量管理区，分别实施源头控制、景观优化和工程干预，使TN/TP削减率提升41.0%/40.1%，耕地转换面积减少18.6%。

　　### 非点源污染治理的气候适应性方法：基于景观-降雨协同机制的区域化管理框架

在面对全球水资源管理的复杂挑战时，非点源（NPS）污染的治理成为核心议题之一。传统的静态管理方法往往难以应对异质流域中复杂的污染源与环境因素之间的相互作用，尤其是在降雨模式变化显著的背景下。为此，本文提出了一种气候适应性的治理框架，旨在突破传统方法的局限性，实现对非点源污染的精准控制。

#### 一、研究背景与意义

非点源污染具有显著的时空异质性，其形成受到自然和人为因素的共同影响。自然因素如降雨、径流、土壤侵蚀、地形和水文条件，与人为因素如土地利用变化、农业集约化和城市化相互交织，形成了复杂的污染传播机制。现有研究表明，非点源污染对全球地表水体的生态功能造成显著损害，其中氮和磷污染尤为突出。在中国，81%的氮和93%的磷负荷来自非点源污染，这使得精准治理成为迫切需求。

为了有效应对这一挑战，识别并管理关键污染源区（CSAs）成为非点源污染控制的核心策略。研究表明，尽管CSAs仅占流域面积的5%至15%，但其对氮和磷负荷的贡献却高达40%至60%。因此，精准识别这些高污染区域，并制定相应的治理策略，是提升流域水质的关键所在。然而，传统的治理方法往往忽略了降雨条件对污染响应的调节作用，导致在低降雨区域实施过度管理，在高降雨区域则出现管理不足，形成“极化悖论”。

#### 二、研究方法与技术路线

本研究采用了一种创新的 SWAT-PLUS 耦合模型，结合逻辑回归与ROC分析，以构建一个动态、空间明确的管理框架。研究区域选定为三峡库区（TGRA），这是一个具有显著气候梯度和强烈人地互动的典型流域。研究团队首先通过 SWAT 模型对1990年至2022年的氮和磷负荷进行了模拟，接着利用 PLUS 模型预测了2035年的土地利用变化，以评估未来污染趋势。

为了建立降雨与景观之间的协同关系，研究团队构建了逻辑回归模型，该模型包含降雨与景观指标的交互项，以量化其对污染风险的联合影响。通过ROC分析，模型在识别关键污染源区方面表现出较高的准确度，验证了交互效应在污染预测中的关键作用。最终，基于模型结果，研究团队将连续的景观阈值曲线划分为五个不同的降雨区域，并据此制定相应的管理策略。

#### 三、研究结果与分析

在研究过程中，团队发现三峡库区的氮和磷总负荷在1990年至2022年间分别减少了45.8%和49.2%，但关键污染源区的污染贡献效率却显著上升。例如，氮的污染贡献效率从1.58增加至2.69，磷则从1.65提升至2.90。这一“极化悖论”揭示了即使在总负荷下降的背景下，关键污染源区的污染强度仍不断加剧，说明传统的基于景观的治理策略存在不足。

通过多情景模拟，研究团队进一步验证了这一趋势的持续性。在生态保护（EP）情景下，氮和磷的负荷分别减少28.81%和30.35%，而污染贡献效率仍保持上升趋势。这表明，单纯依赖景观调整可能不足以实现长期的污染控制，需要结合精准源头控制和末端拦截措施。

基于这些发现，研究团队提出了“降雨适应性阈值管理（RATM）”框架，该框架将研究区域划分为三个管理层级：低降雨区、中等降雨区和高降雨区。在低降雨区，研究重点在于精准控制农业污染源，如减少化肥使用；在中等降雨区，通过优化景观结构，如将农田转为森林，实现生态功能的提升；而在高降雨区，由于自然缓冲能力已接近饱和，需引入工程措施，如建设人工湿地和植被缓冲带，以实现更有效的污染控制。

#### 四、框架的优势与应用前景

RATM框架的核心优势在于其动态性和适应性。与传统的单一阈值管理方法相比，RATM在实现同等污染控制目标的前提下，减少了18.6%的农田转换面积，同时显著提升了氮和磷的削减效率。这种差异不仅体现在数据模型的预测效果上，更在于其对资源分配的优化。在低降雨区，采用低成本的源头控制策略，避免了不必要的土地转换；而在高降雨区，则将资源集中于高效的工程措施，以实现最大化的污染削减。

此外，RATM框架还具有良好的稳健性和可操作性。通过对模型参数的不确定性分析，研究团队确认了该框架在不同降雨情景下的适用性。在中等降雨区，研究区域被划分为四个关键降雨断点，其95%置信区间狭窄，说明管理区域划分具有较高的稳定性。同时，框架在不同管理情景下的预测效果也显示出其较强的适应性，能够在多种条件下提供有效的治理方案。

#### 五、研究的局限性与未来展望

尽管RATM框架在三峡库区的非点源污染治理中表现出色，但其应用仍面临一定的挑战。首先，该框架的管理阈值是基于三峡库区的特定数据得出的，可能难以直接推广至其他流域。然而，其背后的方法论具有普遍适用性，只要具备相应的区域数据，即可构建类似的管理框架。

其次，研究过程中依赖于 SWAT 模型的输入数据和参数设置，这些数据可能在某些区域存在偏差，尤其是在对紫色土壤等特殊地质条件的模拟中。此外，研究团队采用的 SWAT 气象生成器可能未能充分考虑未来极端降雨事件的频率和强度，这在高降雨区的长期规划中尤为重要。

未来研究应进一步拓展 RATM 框架的适用范围，探索其在不同气候条件下的表现。同时，应结合高分辨率土壤偏好流参数和 CMIP6 气候情景，以增强模型的预测能力。此外，构建一个综合“生态安全、粮食生产与经济成本”的多目标优化模型，将有助于提供更智能化的决策支持，实现流域治理与可持续发展的平衡。

#### 六、结论与启示

本研究的核心贡献在于提出了一种新的生态指标——基于降雨的连续景观阈值曲线，该曲线能够量化三峡库区景观在不同降雨条件下的污染风险。通过将这一指标转化为 RATM 框架，研究为传统静态管理方法提供了一个科学的替代方案。

研究结果表明，非点源污染的治理必须结合流域的时空异质性，采用动态、区域化的管理策略。RATM 框架不仅在提升治理效率方面具有显著优势，还为政策制定者提供了清晰、可操作的治理指南。其成功应用表明，通过整合自然与人为因素，可以实现更高效的污染控制。

未来的研究应进一步验证 RATM 框架在实际应用中的效果，尤其是在长期监测数据支持下的验证。同时，拓展该框架至其他大型水库流域，将有助于推广这一创新方法，提升全球非点源污染治理水平。此外，构建一个更全面的“生态-景观-经济”优化模型，将为实现流域治理与经济发展之间的平衡提供更有力的支持。