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北方集约化农区农业氮素面源污染模拟及动因分析
摘要点击 218  全文点击 21  投稿时间:2024-05-22  修订日期:2024-07-09
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中文关键词  农业面源污染    InVEST模型  热点分析  地理探测器
英文关键词  agricultural non-point source pollution  nitrogen  InVEST model  hotspot analysis  geodetector
作者单位E-mail
于滢 河南农业大学资源与环境学院, 郑州 450046 yuying00220@163.com 
姬广兴 河南农业大学资源与环境学院, 郑州 450046
河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心, 郑州 450046 
 
陈轶楠 河南农业大学资源与环境学院, 郑州 450046
河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心, 郑州 450046 
 
翁倩文 河南农业大学资源与环境学院, 郑州 450046  
陈伟强 河南农业大学资源与环境学院, 郑州 450046
河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心, 郑州 450046 
chwqgis@163.com 
中文摘要
      农业面源污染格局和驱动机制研究对于区域生态环境治理意义重大.聚焦于北方集约化农区农业氮素面源污染,利用InVEST模型、ArcGIS的热点分析工具和地理探测器,对2000年、2010年和2020年农业氮素面源污染的来源、流失负荷、关键源区及驱动因子进行深入探析.结果表明:①研究区在2000年、2010年和2020年的农业氮素输入强度持续下降.空间上呈现“北低南高”.氮肥施用和畜禽养殖是农业氮素污染物的主要源头.②各市氮素排放强度在研究年限内的降低趋势显著,空间整体呈现出“西北低,东南高”的特征.③关键源区的范围经历了先缩小后扩大的变化.④降雨是影响农业氮素排放强度空间分异的主要驱动力,且其与DEM及坡度的交互作用进一步增强了这种分异.研究结果可为区域农业环境保护政策的制定提供科学依据,促进农业生态系统的健康与可持续发展.
英文摘要
      Understanding the patterns and drivers of agricultural non-point source pollution is crucial for regional ecological governance. Here, we focused on simulating non-point source nitrogen pollution in agricultural areas of the north intensive farming area. Utilizing the InVEST model, ArcGIS hot spot analysis tool, and geodetector, we deeply analyzed the sources, loss loads, key source areas, and driving factors of agricultural non-point source nitrogen pollution from 2000 to 2020. The results showed that: ① Agricultural nitrogen input intensity in the north intensive farming area exhibited a decreasing trend from 2000 to 2020, with a spatial pattern of “low in the north and high in the south,” primarily driven by nitrogen fertilizer application and livestock breeding. ② Nitrogen emission intensity in each city decreased significantly over the study period, showing an overall spatial pattern of “low in the northwest and high in the southeast.” ③ The scope of key source areas experienced a shift from initial narrowing to subsequent expansion. ④ Rainfall emerged as the primary driving force influencing the spatial variation in agricultural nitrogen emission intensity, with its interaction with DEM and slope further accentuating the differentiation. The results of this study can provide a scientific basis for regional agricultural environmental protection policies, thereby promoting the healthy and sustainable development of the agricultural ecosystem.

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