农业面源污染如何破局？

随着全球人口增长和粮食需求上升，农业在保障食物供给的同时，也带来了严重的环境问题。其中，农业面源污染已成为影响水体健康和生态安全的主要因素之一。农业面源污染主要指在农业生产过程中，化肥、农药、畜禽粪便等污染物通过降雨或灌溉形成的径流进入水体，由于其来源分散、路径复杂，治理难度远高于工业点源污染。在这一背景下，农业绿色发展成为推动农业可持续转型的关键路径。然而，我们是否能够有效控制面源污染，实现从“高投入、高排放”到“绿色、高效”的农业模式转变？

中国科学院南京土壤研究所吴永红研究员等系统梳理了农业面源污染的现状、挑战与治理策略。文章指出，全球30%−50%的地表受到农业面源污染的影响，其中氮、磷等养分的过量输入是导致水体富营养化的主要原因。在我国，尽管自2015年以来化肥与农药使用量有所下降，但面源污染问题依然严峻，特别是在长江流域等农业集约化区域。相关文章已发表于《农业科学与工程前沿》（英文）（DOI: 10.15302/J-FASE-2025650）。

农业面源污染治理主要面临三大挑战。首先，污染源难以精确追溯。污染物在迁移过程中路径多样，包括地表径流、土壤渗漏甚至大气沉降，而现有追溯方法如同位素标记、水文模型等各有局限，无法全面捕捉污染的时空变化。其次，治理技术之间缺乏系统整合。尽管已有生态拦截沟、人工湿地、沼气工程等单项技术，却难以实现多污染物协同控制和养分循环利用。第三，大尺度区域治理效率低下。由于土壤类型、气候条件和种植结构的空间差异，统一的治理措施往往难以奏效，加上跨区域协调成本高、监测站点覆盖不足，治理效果受限。

针对这些挑战，研究人员提出应发展精准追溯、系统整合与智能调控相结合的治理体系。在精准追溯方面，可结合人工智能、遥感与传感器技术，构建污染监测网络，实现污染物来源与路径的识别与预警。在技术整合方面，推广“4R”系统策略，即源头减量、过程拦截、养分回用与生态修复，形成从农田到水体的全过程管控。例如，在太湖地区的示范项目中，该策略实现了氮、磷流失量降低31%−54%与25%−53%的效果。

人工智能等先进技术有望成为推动农业面源污染治理的支持工具。通过融合机器学习、区块链与物联网，可以建立污染溯源与决策支持平台，辅助实现施肥、灌溉和施药的精准化管理，从源头减少污染物排放。此外，开发便携式检测设备也有助于降低中小规模农户的治理门槛。

除了技术手段，政策引导与国际合作同样重要。文章建议将农业绿色发展指标纳入地方绩效考核，并通过财政补贴激励农民采纳绿色生产方式。同时，我国可以借鉴其他发达国家在精准农业与排放监测方面的经验，并通过国际合作机制，分享面源污染治理的可行方案。

农业面源污染的控制不仅关乎水质安全，更是实现农业绿色转型和联合国可持续发展目标的重要一环。未来，通过技术、政策与全球协作的联合推进，农业有望从生态系统的消耗者转变为修复者与价值创造者。