周夢嬌,馮華軍，*,沈霞娟

(1.浙江工商大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，浙江 杭州 310012；2.嘉興市秀洲區(qū)環(huán)境保護監(jiān)測站，浙江 嘉興 314000)

0 引言

近年來，在一系列農(nóng)業(yè)扶持政策的指導(dǎo)下，我國農(nóng)村農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢向好，農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中產(chǎn)生的環(huán)境污染問題也日益凸顯，農(nóng)業(yè)面源污染的氮磷排放量分別占水環(huán)境中氮磷污染總量的81%和93%[1-2]。由此可見，農(nóng)業(yè)面源污染的治理勢在必行。但與工業(yè)點源相比，農(nóng)業(yè)面源污染具有隨機性、滯后性、涉及面廣、控制難度大等特點[3]，使得農(nóng)業(yè)面源污染的研究和治理難度較大，尤其是農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷的核算，不能與工業(yè)點源一樣簡單地通過水質(zhì)水量來計算。

面源污染模型是核算農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷，制定農(nóng)業(yè)面源污染治理對策，評估農(nóng)業(yè)面源防治效果的有效手段，也是目前國內(nèi)外學(xué)者普遍使用的方法。面源污染模型耦合了水文水利、氣象氣候、地理環(huán)境、污染物轉(zhuǎn)化等一系列影響因素，以野外實地考察為基礎(chǔ)，結(jié)合計算機、衛(wèi)星遙感等技術(shù)，在時間及空間尺度上對面源污染進行量化研究，從而探查污染物的來源，確定污染物的濃度，核算污染物負(fù)荷，然后基于計算結(jié)果預(yù)測污染造成的影響并提出可行的管理措施，對污染治理和環(huán)境管理決策提供支持[4]。目前我國研究者使用的面源污染模型多種多樣，每種模型的特點不一，優(yōu)劣勢明顯，針對的污染類型也不盡相同。例如EPIC模型只能應(yīng)用于農(nóng)田小區(qū)，模擬的污染物主要有氮、磷和農(nóng)藥，而HSPF模型適用于流域尺度，可對COD進行模擬研究[2]。

本文從農(nóng)業(yè)面源污染模型發(fā)展歷程角度出發(fā)，詳細(xì)介紹了常用的幾種農(nóng)業(yè)面源污染模型，逐一討論各模型的基本組成和優(yōu)缺點。通過分析農(nóng)業(yè)面源污染模型在實際應(yīng)用中遇到的問題，指出農(nóng)業(yè)面源污染模型的未來發(fā)展方向。

1 常用的農(nóng)業(yè)面源污染模型

目前農(nóng)業(yè)面源污染模型在學(xué)術(shù)上尚未形成統(tǒng)一的分類系統(tǒng)，認(rèn)可度較高的是根據(jù)模型的發(fā)展歷程及特征將模型分為3類[5]。一是統(tǒng)計模型，又稱經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，這類模型形式簡單而且只注重應(yīng)用，在形式上大多僅為一個公式，獲得方法通常是經(jīng)過長年累月的數(shù)據(jù)積累、整理和總結(jié)，從中歸納出一個普適性的經(jīng)驗方程；二是機理模型，這類模型從污染產(chǎn)生的源頭出發(fā)，探究了污染物的輸移和轉(zhuǎn)化過程，對污染形成的過程進行了解釋；三是流域綜合模型，這類模型包含的內(nèi)容廣泛，而農(nóng)業(yè)面源污染則作為其中的子模塊進行模擬。本文大體沿用此分類方法對模型進行介紹。

1.1 統(tǒng)計模型

農(nóng)業(yè)面源污染研究之初，人們普遍認(rèn)為是雨水沖刷土壤帶走了污染物，研究者首先從土壤侵蝕入手，從而提出了通用土壤流失方程(USLE)。1965年美國農(nóng)業(yè)部頒布了農(nóng)業(yè)手冊，詳細(xì)介紹了USLE的使用方法[6]，其公式為

A=R×K×L×S×C×P

其中A表示平均年度土壤流失量，t/hm2；R表示降雨徑流侵蝕指數(shù)，106J·mm/(hm2·h·a)；K表示土壤侵蝕性因子，kg·m2·h /(106J·mm·hm2)；L和S表示斜面長度和坡度的地形因子，無量綱；C表示作物管理因子，無量綱；P表示土壤保持系數(shù)，無量綱。

該公式只適用于中等質(zhì)地土壤，在坡度小于120 m、坡度介于3%和18%之間的地區(qū)準(zhǔn)確度較高，因此USLE的通用性不強[7]。

1985年，美國農(nóng)業(yè)部對USLE進行了修正，形成了修正通用土壤流失方程(RUSLE)。在R值和K值的計算方法上都進行了改進，同時把作物管理因子分成多個次因子，從而使該模型能更靈活地描述種植制度、保土耕作措施和輪作等情況[8]。之后美國農(nóng)業(yè)部在RUSLE基礎(chǔ)上研發(fā)了RUSLE 2.0版本，該版本采用獨立參數(shù)的方法，要求用戶充分描述6大因子的具體狀態(tài)，使得預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確，使用范圍更加靈活，與其他模型的相容性更高[9]。

USLE及其修正模型引入我國后，我國研究者更多的將該模型應(yīng)用于土壤侵蝕定量評價及土壤侵蝕空間分布的研究中，例如史志華等[10]使用RUSLE模型估算了小流域農(nóng)田土壤侵蝕量，左琳琳[11]通過通用土壤侵蝕方程計算得到2015年巢湖流域農(nóng)田面源土壤侵蝕量小于8 584.89 t/hm2·a，王嬌等[12]通過USLE模型對太行山水土流失空間分布特征進行研究，從而確定了區(qū)域水土流失敏感性定量評價的方法和模式。

USLE及其修正模型僅對區(qū)域土壤侵蝕做出了模擬，未考慮氮、磷、農(nóng)藥及其它化合物[13]，適用范圍較窄，但它的靈活性和簡便性使其在農(nóng)業(yè)面源污染模擬應(yīng)用中較為廣泛。雖然諸多機理性模型已被研發(fā)并投入使用，但在應(yīng)用過程中為了操作簡便，仍使用通用土壤流失方程作為農(nóng)業(yè)面源污染模塊[14]。

1.2 機理模型

單純的土壤侵蝕模擬不能滿足農(nóng)業(yè)面源污染研究的需要，研究者試圖從污染形成的機理方面進行深入探究，因此CREAMS模型應(yīng)運而生。上世紀(jì)70年代，美國農(nóng)業(yè)部研發(fā)建立了CREAMS模型[15]，該模型首次系統(tǒng)考慮了面源污染中水文、土壤侵蝕和污染物轉(zhuǎn)移過程，從污染物遷移轉(zhuǎn)化的角度探究面源污染的產(chǎn)生。較多研究者認(rèn)為CREAMS模型的出現(xiàn)具有里程碑式的意義，標(biāo)志著農(nóng)業(yè)面源污染模型進入機理研究階段。

CREAMS中的水文模型一般采用日降雨量估算日平均徑流量；侵蝕模型是根據(jù)水文子模型的輸出以及降雨動能、土壤可蝕性指標(biāo)等估算侵蝕量；化合物模型則依據(jù)水文模型和侵蝕模型的輸出以及所要模擬化合物的特征，估算污染物的流失量[16]?？紤]到CREAMS模型不能評估農(nóng)藥使用對環(huán)境造成的影響，美國農(nóng)業(yè)部在其基礎(chǔ)上提出GLEAMS模型[17]，該模型考慮了農(nóng)藥隨地下滲漏進入地下水的過程，在模型中增加了農(nóng)藥的垂直通量模擬，模擬在不同管理模式下，農(nóng)藥對地下水產(chǎn)生的影響。

EPIC模型則是對CREAMS模型的更進一步改進，將模塊增加到9個，分別是氣候模塊、水文模塊、土壤侵蝕模塊、養(yǎng)分循環(huán)模塊、土壤溫度模塊、作物生長模塊、耕作模式模塊、經(jīng)濟效益模塊、作物環(huán)境控制模塊、農(nóng)藥和殺蟲劑模塊、C循環(huán)模塊，后又增加了農(nóng)藥和殺蟲劑模塊和C循環(huán)模塊，構(gòu)成了由11個模塊組成的內(nèi)容豐富、體系龐大的模型。該模型可以綜合評價作物產(chǎn)量、水土流失、氣候變化影響、農(nóng)田水肥管理等。

EPIC模型引入我國后，單獨作為面源污染模型應(yīng)用的研究并不多見，研究學(xué)者更多的將EPIC作為作物生長模型，用于評估土壤和氣候變化對土壤侵蝕和作物產(chǎn)量的影響。例如潘東華等[18]通過EPIC模型探究了中國西南地區(qū)石漠化對玉米旱災(zāi)風(fēng)險的影響。

近年來，部分學(xué)者開始嘗試將EPIC模型用于土壤侵蝕的研究中。汪邦穩(wěn)等利用徑流小區(qū)的實測數(shù)據(jù)計算了皖西、皖南主要土壤可蝕性值，并對EPIC模型進行了驗證[19]；羅蘭花構(gòu)建了基于EPIC模型的水土流失數(shù)據(jù)測量誤差評估方法[20]。

1.3 流域綜合模型

為了探究農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)生的機理，在之前的研究過程中設(shè)定的假設(shè)條件范圍都較少，大多以小田塊為單元，使得農(nóng)業(yè)面源污染模型應(yīng)用時在空間尺度上受到限制。從適用時間范圍來看，機理模型大多只能模擬單次降雨過程，不能實現(xiàn)連續(xù)性。因此農(nóng)業(yè)面源污染模型模擬開始著手于時間和空間的大尺度拓展，例如ANSWERS模型和AGNPS模型實現(xiàn)了空間上的拓展，AnnAGNPS模型則實現(xiàn)了連續(xù)模擬。

1980年Beasley提出了ANSWERS模型[21]，是一個基于降水事件的分布式參數(shù)模型，它的一個假設(shè)條件是徑流量與水文參數(shù)構(gòu)成函數(shù)關(guān)系，所以ANSWERS模型在使用時，首先要用網(wǎng)格法將流域劃分為若干個單元，相鄰的兩個網(wǎng)格之間，以第一個網(wǎng)格的流出結(jié)果作為第二個網(wǎng)格的流入初始值，逐個演算，得到最終結(jié)果。ANSWERS模型通過這種將大流域劃分成小網(wǎng)格的方式，實現(xiàn)了模型研究在空間上的擴大。

AGNPS模型是1987年美國農(nóng)業(yè)部與明尼蘇達污染物防治局共同開發(fā)的計算機模擬模型[22]。該模型是典型的流域分布式事件模型，但與ANSWERS模型不同的是，在實際操作中，AGNPS模型首先將將流域劃分為若干個正方形網(wǎng)格，然后將這些網(wǎng)格產(chǎn)生的地表徑流匯流到一起進行計算，經(jīng)演算后即可得出氮、磷和化學(xué)需氧量(COD)隨顆粒物轉(zhuǎn)移及沉積物遷移富集等結(jié)果。Perrone等[23]在加拿大的魁北克省內(nèi)一個小流域試驗田里評估了AGNPS模型，該試驗?zāi)M了12次暴雨徑流產(chǎn)生的泥沙量，模擬值和實測值的平均誤差在10%～15%之間。

AGNPS模型在評價和預(yù)測農(nóng)業(yè)面源污染方面表現(xiàn)良好，但該模型只能模擬單次事件。因此研究者又開發(fā)了AnnAGNPS模型[24]，相較于AGNPS模型，AnnAGNPS模型有3大突出特點[25]：一是改變了流域劃分方式，采用了更能表征流域水文特點的集水區(qū)劃分法；二是通過連續(xù)模擬及累計計算，實現(xiàn)了長時序的模擬預(yù)測；三是采用了修正的土壤流失方程，提高了模型的精準(zhǔn)性。王飛兒等[26]利用AnnAGNPS模型對千島湖的氮磷輸出總量進行了預(yù)測，結(jié)果顯示預(yù)測值和實測值的誤差在10%之內(nèi)，證明該模型在模擬農(nóng)業(yè)面源污染方面效果良好。

目前在這幾種模型中AnnAGNPS模型的使用比較普遍，研究內(nèi)容涉及氮磷流失、參數(shù)不確定性分析、水文模擬、土壤流失等多個方面。例如趙串串等[27]運用AnnAGNPS模型對流域內(nèi)氮磷流失污染特征進行了定量分析，并以灞河為例提出面源污染控制方案。高瑞梅[28]通過AnnAGNPS模型對羅李村流域水文進行了模擬與評價，結(jié)果顯示該模型適用于羅李村流域的徑流過程模擬；亓潘[29]通過AnnAGNPS模型對砒砂巖小流域的徑流和產(chǎn)沙量進行了模擬，結(jié)果表明，徑流和產(chǎn)沙年際變化很大，且空間分布不均。

在農(nóng)業(yè)面源模型從內(nèi)容到形式上都逐漸完善之后，研究者開始關(guān)注流域的整體情況，而農(nóng)業(yè)面源則作為構(gòu)成流域的一部分來研究，因此出現(xiàn)了一批更注重實用性的功能性綜合集成模型，具有代表性的有RZWQM模型、SWAT模型等[30-31]。

SWAT模型是在SWRRB模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一個可應(yīng)用于大流域的模型，也是目前使用范圍最廣，最受研究者關(guān)注的一個模型。SWRRB模型是一個具有物理機制的田塊尺度非點源污染模型，隨后又加入了GLEAMS的殺蟲劑部分和EPIC的作物生長部分，形成了一個可以模擬評價小流域尺度非點源污染的模型。但SWRRB模型僅能將研究區(qū)域劃分為10個亞區(qū)，且每個區(qū)域的徑流量和泥沙量出口必須與流域出口保持一致，這就嚴(yán)重限制了它的使用范圍。SWAT模型可以通過按一定規(guī)則劃分的水文響應(yīng)單元單獨計算地表徑流量，然后進行匯流演算，克服了不能應(yīng)用于大流域的瓶頸[32]。同時，SWAT模型又是一個物理基礎(chǔ)模型，且可以進行長時序的模擬[33]。

2 農(nóng)業(yè)面源污染模型發(fā)展中存在的問題

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取困難

模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的代表性、模型計算單元的精細(xì)程度以及模型參數(shù)的準(zhǔn)確性是模型模擬的關(guān)鍵問題之一[34]。隨著模型相關(guān)研究的不斷深入，模型結(jié)構(gòu)越來越完善，內(nèi)容越來越豐富，但同時對數(shù)據(jù)的數(shù)量和精度要求越來越高。例如BASINS系統(tǒng)中用來模擬農(nóng)業(yè)面源污染的HSPF模型，需要輸入長時序的降雨和蒸發(fā)等數(shù)據(jù)，同時也需要與之對應(yīng)的水文及水質(zhì)的數(shù)據(jù)去校正模型[35]。而我國的農(nóng)業(yè)面源研究起步晚，監(jiān)測工作薄弱、資金投入短缺[36]，導(dǎo)致面源數(shù)據(jù)積累少，數(shù)據(jù)連續(xù)性差，數(shù)據(jù)密集程度不高等問題。同時,我國數(shù)據(jù)共享程度低也是限制農(nóng)業(yè)面源污染模型廣泛應(yīng)用的原因之一。但隨著我國數(shù)據(jù)化、信息化的進步，以及水文水質(zhì)等數(shù)據(jù)收集站監(jiān)測點的增多和發(fā)展，所需的氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、河道水力數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)將更易獲取[37]。農(nóng)業(yè)部自2012年開始在全國建立了273個農(nóng)田面源污染國控監(jiān)測點和25個規(guī)?；B(yǎng)殖污染物排放國控監(jiān)測點[38]。隨著面源污染研究的不斷拓展與深入，農(nóng)業(yè)面源污染模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏問題將會逐步得到解決。

2.2 模型不確定性分析是難點

模型模擬結(jié)果的不確定性源于人們對自然系統(tǒng)認(rèn)識的局限性，任何模型的模擬結(jié)果與自然系統(tǒng)的實際情況之間都存在誤差，且這些誤差的大小和分布都無法確定[39]，因此需要進行不確定性分析。不確定性分析主要從3方面著手，一是污染過程本身，二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，三是數(shù)據(jù)來源和準(zhǔn)確性。目前應(yīng)用于農(nóng)業(yè)面源污染的不確定性定量方法主要有靈敏性分析、蒙特卡羅法、一階誤差分析、bootstrap法、傅里葉敏感性檢驗法等。雖然方法較多，但大多是對單一不確定性來源進行評估，還未形成一套完整的基礎(chǔ)理論和方法體系，且多數(shù)研究只局限于個別案例，農(nóng)業(yè)面源污染的本質(zhì)和內(nèi)在規(guī)律研究不夠，不能對模型模擬的中間過程進行核查[40]。

2.3 國外流域綜合模型需本土化

中國的農(nóng)業(yè)面源污染研究起步晚，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累少，鑒于此，中國學(xué)者開發(fā)了一些簡單的經(jīng)驗?zāi)Ｐ停缋顟讯魈岢龅钠骄鶟舛确?、蔡明提出的降雨扣除法等[11]，這些模型對數(shù)據(jù)要求低，因此應(yīng)用較為廣泛，但其估算結(jié)果的準(zhǔn)確性也相應(yīng)較低。除此之外我國研究者也開發(fā)了一些物理模型，如清華大學(xué)學(xué)者研發(fā)了非點源污染過程綜合模型(IMPULSE模型)、王宏等構(gòu)建的中小流域綜合水質(zhì)模型等[39]，但這些模型的應(yīng)用范圍局限于開發(fā)者的研究項目，未得到推廣普及。

目前，我國廣泛使用的農(nóng)業(yè)面源污染模型大部分是美國農(nóng)業(yè)局開發(fā)的，這些模型是基于美國國情開發(fā)的，在我國本土使用過程中不可避免地出現(xiàn)引進模型的共性問題，例如數(shù)據(jù)的分類、格式不統(tǒng)一等[34]。例如美國的土地分為9個一級類型、35個二級類型，而我國土地分為8大類、46小類，這使得我國土地數(shù)據(jù)與國外模型嚴(yán)重不匹配。同時國外模型參數(shù)不適用于我國，例如目前使用較為廣泛的通用土壤流失方程中的坡度因子，因其在開發(fā)時主要考慮的是美國的地形，因此用于我國土壤流失計算時結(jié)果偏差較大，劉寶元等通過多地區(qū)的觀測資料，對通用土壤流失方程中10°以上坡度因子計算公式進行了修正，修正后的公式提高了10°以上坡地的土壤流失預(yù)報精度[41]。由此可見，國外模型具有諸多優(yōu)勢，深受研究者青睞，但模型參數(shù)的本地化率定卻是在使用時必須解決的問題。

3 農(nóng)業(yè)面源污染模型發(fā)展趨勢與展望

3.1 拓展研究深度與廣度

農(nóng)業(yè)面源污染涉及到環(huán)境、氣候、人文、水文、經(jīng)濟等多方面因素，是各方面因素交叉影響的結(jié)果，因此農(nóng)業(yè)面源污染機理也是復(fù)雜多樣的[42]。然而目前關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染的機理還未十分明確，使得研究者在構(gòu)建模型的時候，不可避免的出現(xiàn)誤差，甚至是忽略掉重要節(jié)點，這也是造成模型模擬結(jié)果不確定性的主要原因。在接下來的研究中，農(nóng)業(yè)面源污染模型須進一步加強污染機理的探究，從研究深度上進一步拓展。

同時，就目前的研究成果來看，農(nóng)業(yè)面源污染模型的研究還是集中在氮磷等營養(yǎng)物質(zhì)上。荊延德等通過文獻計量學(xué)方法指出，統(tǒng)計了Web of Science網(wǎng)站和中國知網(wǎng)中發(fā)表的關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染模型的相關(guān)文獻，其中按照關(guān)鍵詞詞頻排序的結(jié)果中，污染物指標(biāo)里氮、磷和硝酸鹽的詞頻位于前列[43]，這說明地表水體富營養(yǎng)化仍然是農(nóng)業(yè)面源污染模型研究的重點。前文已經(jīng)提到，隨著農(nóng)業(yè)面源污染模型的不斷發(fā)展，目前多種模型已經(jīng)可以實現(xiàn)COD、重金屬等多種污染物的模擬，也在多項研究中得以應(yīng)用[44-45]。在接下來的研究中，農(nóng)業(yè)面源污染模型研究將覆蓋更多的污染物指標(biāo)，在研究廣度上進一步拓展。

3.2 服務(wù)于流域集成管理模型

從模型結(jié)構(gòu)來看，農(nóng)業(yè)面源污染模型集成于大型流域管理模型是大勢所趨。近年來，流域集成管理思想越來越被接受和認(rèn)可，大型流域管理模型也隨之成為了研究熱點，而農(nóng)業(yè)面源污染是影響流域環(huán)境的重要因素之一，因此農(nóng)業(yè)面源污染模型是大型流域管理模型中必不可少的組成部分，例如美國環(huán)保局開發(fā)的流域綜合管理平臺BASINS就采用了HSPF模型作為農(nóng)業(yè)面源污染模塊[46]。模型集成并非簡單的結(jié)構(gòu)拼湊，還涉及到農(nóng)業(yè)面源污染與環(huán)境污染交互關(guān)系，模型耦合過程中模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)格式匹配等計算機技術(shù)層面的問題，這些關(guān)鍵點都是可研究的方面。

從模型的用途來看，農(nóng)業(yè)面源污染模型將更多地體現(xiàn)其預(yù)測和管理功能。農(nóng)業(yè)面源污染模型可以估算污染負(fù)荷，預(yù)測污染產(chǎn)生的環(huán)境影響，評估土地利用效益，進行流域規(guī)劃，為管理者提供決策依據(jù)。多數(shù)文獻表明，研究者利用農(nóng)業(yè)面源污染模型進行污染負(fù)荷估算和預(yù)測的相關(guān)研究從技術(shù)上已經(jīng)趨于成熟且取得了顯著成果[47-48]，將來農(nóng)業(yè)面源污染模型的應(yīng)用會在評估和管理層面進行更多的探索和研究。相應(yīng)的，研究者也嘗試開發(fā)適用于相關(guān)領(lǐng)域的非專業(yè)認(rèn)識使用的模型版本，例如Rajib 等構(gòu)建了基于SWAT的網(wǎng)頁平臺SWATShare，實現(xiàn)了SWAT的在線共享、模擬和可視化[49]，降低了用戶的學(xué)習(xí)門檻，使模型可以更好地服務(wù)于決策制定者。

3.3 與新興技術(shù)結(jié)合

農(nóng)業(yè)面源污染模型的飛速發(fā)展得益于各類新興技術(shù)的支撐，其中尤為明顯的是“3S”技術(shù)。“3S”技術(shù)是遙感技術(shù)RS、地理信息系統(tǒng)GIS和全球定位系統(tǒng)GPS的集成[50]，自問世以來受到各個領(lǐng)域的關(guān)注。上世紀(jì)90年代，研究者開始嘗試將“3S”技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)面源污染模型中來，經(jīng)過研究者幾十年的探索和研究，目前二者已經(jīng)可以集成使用，例如SWAT模型已經(jīng)實現(xiàn)了在Arcgis軟件中的嵌入，利用Arcgis對空間和屬性數(shù)據(jù)的強大處理能力，進行更為精確的農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷估算[47]。然而在實際應(yīng)用過程中也存在很多問題，例如最為常見的尺度匹配問題，其中以遙感數(shù)據(jù)最為明顯。遙感數(shù)據(jù)在空間上分辨率很高，可達到米級，但在時間上卻只需數(shù)天甚至數(shù)月才能獲取一個數(shù)據(jù)，時間分辨率低但空間分辨率高，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)面源污染模型建模時必須通過數(shù)據(jù)的同化和融合進行數(shù)據(jù)尺度轉(zhuǎn)化[51]。除此之外，運算效率、模型驗證、不確定分析等也是農(nóng)業(yè)面源污染模型與“3S”技術(shù)集成過程中的難題，如何解決這些問題，使“3S”技術(shù)更好地服務(wù)于農(nóng)業(yè)面源污染模型，將是接下來農(nóng)業(yè)面源污染模型研究的一個方向。

4 結(jié)論

農(nóng)業(yè)面源污染模型發(fā)展經(jīng)歷了經(jīng)驗統(tǒng)計和機理探究階段，現(xiàn)已在結(jié)構(gòu)和適用范圍上趨于完善，并進入實際應(yīng)用階段。但目前農(nóng)業(yè)面源污染模型仍面臨數(shù)據(jù)獲取困難、模擬結(jié)果的不確定性、引進模型需本土化等諸多問題。在未來的研究中，農(nóng)業(yè)面源污染模型將更多地作為大型流域集成管理模型中第一部分進行開發(fā)，并朝著環(huán)境評估和管理方面發(fā)展。而與“3S”技術(shù)既可以助力于農(nóng)業(yè)面源污染模型的研究，同時也對農(nóng)業(yè)面源污染模型的開發(fā)提出新的挑戰(zhàn)。