重庆市璧山区地处长江经济带、成渝经济圈，规模化种植业主多，劳动力较少。为追求利润最大化，业主一般会选择化肥等种植业投入品。此外，璧山区地貌总轮廓为“两山夹一谷”，境内地貌按其海拔高度和分布位置，可分为低山、丘陵和宽谷，为典型的丘陵山区。全区农村占比高、坡耕地多、降水集中等导致污染分布广、威胁大、动能强，化肥、农药更容易受到降雨、地形等因素的驱动进入周边水体产生面源污染，如图 1。研究涉及规模化种植地块如图 2所示。

结合相关学者的研究^[27]和重庆市地方标准^[28]，利用熵权法和专家打分法，从污染物负荷、输移和受纳3个维度构建风险评估体系。研究将畜禽养殖指数的权重等比例分给其他3个指标，并计算权重(表 1)。

通过对重庆市璧山区实地调研，获取2021年璧山区规模化种植地块的化肥、农药、地膜投入数据，经整理得到投入品使用总量及使用强度。复合肥含量统一以15∶15∶15计算纯度，并使用无人机勘测地块范围，结合ArcGIS工具绘制地块范围图。

负荷维度风险分级使用自然断点法^[29-30]，输移、容纳维度风险分级参考朱康文^[27]使用分位数分级法。DEM数据来源于资源环境数据云平台(http://www.resdc.cn/)，数据分辨率统一设置为30 m。坐标系采用国家大地2000坐标系统。利用ArcGIS计算各维度指数及风险值，并结合自然断点法、分位数断点法对风险分级，采用分区统计方法得到各地块不同的属性值。为统一各个因子之间的栅格大小，使用ArcGIS中的“重采样”工具，将栅格数据像元全部转化为30 m×30 m。

参考重庆市地方标准对种植业面源污染进行负荷评估^[28]。其指标具体计算方法如下。

1) 化肥强度指数(I₁₁)

式中：A₁为化肥使用强度，单位为kg/hm²；A₂为化肥使用量(纯量)，单位为kg；S为耕地面积，单位为hm²；P为复种指数，无单位；I₁₁为化肥强度指数，无单位；250为化肥强度参比值，即国家生态乡镇、生态县、生态市、生态省建设指标，单位为kg/hm²。

2) 农药强度指数(I₁₂)

式中：B₁为农药使用折百量，单位为kg；B₂为农药使用商品量，单位为kg；B₃为农药使用强度，单位为kg/hm²；S为耕地面积，单位为hm²；P为复种指数，无单位；32.28%为农药折百系数；2.5为农药强度参比值，即国际公认安全使用水平，单位为kg/hm²。

3) 地膜强度指数(I₁₃)

式中：C₁为地膜使用比率，无单位；C₂为地膜使用面积，单位为hm²；C₃为地膜使用率指数，无单位；C_4i为第i评估区的地膜使用比率，无单位；C₅为地膜使用水平，单位为kg/hm²；C₆为地膜使用量，单位为kg；C₇为地膜使用水平指数，无单位；C_8i为第i评估区的地膜使用水平，单位为kg/hm²·a；I₁₃为地膜强度指数，无单位；0.085 5为地膜使用率参比值，即重庆市地膜多年平均使用比率，无单位；75为地膜安全使用参比值，即一般安全水平，单位为kg/hm²·a。

1) 降雨侵蚀指数(I₂₁)

降雨侵蚀指数(I₂₁)是用于衡量特定区域内降雨对土壤侵蚀潜在影响的重要指标。该指数通过综合考量经度、纬度、海拔、坡度、坡向以及降雨量等关键要素，定量评估降雨对土壤颗粒的分离和搬运作用。在研究过程中，一般采用广泛认可的日雨量侵蚀力模型，首先计算出月降雨侵蚀力，进而推算出年降雨侵蚀力。

式中，F为月降雨侵蚀力(MJ，单位为mm/hm²/h/mon)；D_b为第b天的侵蚀性日雨量(单位为mm，要求日雨量≥12 mm，否则以0计算)；d表示天数；m、n是模型参数。R为年降雨侵蚀力，由F值测算得到。R值对农业面源污染风险起到正面作用，即R值越高风险越高。根据生态功能区划中对于土壤侵蚀敏感性的算法，将R值按照R≥600、600＞R≥400、400＞R≥100、100＞R≥25、R＜25分为5个等级，分别代表极高风险、高风险、中风险、低风险、无风险，I₂₁分别赋值为5、4、3、2、1。

2) 坡长坡度指数(I₂₂)

坡长坡度指数(I₂₂)是衡量大尺度地形因素在特定区域内驱动水土流失能力的重要参数，能够有效反映不同坡长和坡度组合(LS)对坡面土壤侵蚀量的影响程度，通过比较实际坡长坡度条件下的土壤侵蚀量与标准小区条件下的侵蚀量，得出一个比值。在区域土壤侵蚀评估中，坡长坡度作为关键的地形指标，通常利用地形起伏度进行计算。地形起伏度是指在一定距离范围内的地面最大高差，本研究采用GIS软件中的Focal Statistics工具的RANGE统计方法进行精确测量。

根据生态功能区划中对于土壤侵蚀敏感性的算法，将LS值按照LS≥300、300＞LS≥100、100＞LS≥50、50＞LS≥20、LS＜20分为极高风险、高风险、中风险、低风险、无风险5个等级，I₂₂分别赋值为5、4、3、2、1。LS对农业面源污染风险起到正面作用，即LS值越高风险越高。

3) 坡耕地指数(I₂₃)

坡耕地指数(I₂₃)表示微尺度地形驱动引起的水土流失能力，其大小可以反映污染物从耕地流出的难易程度，为有效体现坡耕地的坡度影响，研究对常规坡耕地指数考虑面积的算法进行调整。本研究根据生态功能区划针对坡度的分级评价，按照耕地坡度进行坡耕地指数赋值。I₂₃赋值为5、4、3、2、1，分别对应极高风险、高风险、中风险、低风险、无风险5个等级。

式中：I₂₃为坡耕地指数的值；C_slo为耕地位置对应的坡度值。

4) 土壤可侵蚀性指数(I₂₄)

土壤可蚀性指数(I₂₄)是衡量区域内土壤性质差异导致的水蚀抵抗能力的重要指标，反映不同类型土壤对侵蚀外应力作用的敏感程度。土壤可蚀性的强弱深受土壤自身理化性质的影响，特别与土壤的机械组成和有机碳含量紧密相关，EPIC模型^[31]因其准确性和实用性而得到了广泛应用。

式中：K为土壤可蚀性(单位为t/hm²/h/MJ/hm²/mm)；SAN、SIL、CLA为砂粒、粉粒、粘粒的含量(%)；C为有机碳含量(%)。根据左太安等^[32]在重庆地区的研究，将土壤可蚀性按照下述区间进行分级赋值处理得到土壤可蚀性指数(I₂₄)。I₂₄分别赋值为5、4、3、2、1，对应极高风险、高风险、中风险、低风险、无风险5个等级。

5) 水域距离指数(I₂₅)

水域距离指数(I₂₅)是某个空间点位离最近水域的距离，可以反映污染物进入受纳所需要克服的距离阻力，通常情况下污染源离水域越近则越容易进入水体。通过运用GIS中的欧式距离分析工具，计算得出某一点离水域的距离。

式中：DIS表示二维空间中(x₂，y₁)和(x₁，y₂)的距离。参考饮用水源保护区划定范围、畜禽养殖区划中水体保护范围、长江经济带水体保护范围、生态廊道构建等要求，将I₂₅按照DIS的以下范围进行分级赋值。

1) 林草滞纳指数(I₃₁)

林草滞纳指数(I₃₁)表示林草景观主动消纳污染物的能力。结合指定区域内“建设用地、耕地”与“林地、草地、其他用地”的比值，构建林草滞纳指数。I₃₁按照总量累计比例为0.2、0.4、0.6、0.8进行分级赋值，分别为5、4、3、2、1。

式中：P_p为林草滞纳值，G表示对数值进行归一化，A_sink500和A_source500分别表示A区域水域500 m范围内“林地、草地、其他用地”和“建设用地、耕地”的面积，K_sink500表示水域500 m范围内“林地、草地、其他用地”的核密度测算值。

2) 水体容纳指数(I₃₂)

水体容纳指数(I₃₂)评估区内水体纳污净化的能力，采用水网密度结合水体分布核密度值进行测算，水网密度由湖库面积、河流长度、水资源量计算所得。

式中：Riv为水网密度，a、b、c分别为湖库面积、河流长度、水资源量的归一化系数，A_l、A_r、A_re、A_a分别为湖库面积、河流长度、水资源量、区域面积。生态环境部推荐的a、b、c分别为591.79、84.37、86.39。K_R为水体分布核密度，R_r为水体容纳值。水体容纳指数I₃₂按照R_r总量的0.2、0.4、0.6、0.8进行分级取值。

从化肥强度指数测算结果来看(图 3a)，2021年全区化肥强度指数整体上以中风险居多，高风险和极高风险较少，说明重庆市璧山区规模化种植业主化肥投入品导致的种植业面源污染风险不高，化肥减量政策效果显著。数据分析结果显示，有12.08%的地块呈低风险，28.50%呈中风险，4.35%、1.93%呈高风险或极高风险(全文均不讨论无风险占比情况)。

农药强度指数结果如图 3b显示，2021年重庆市璧山区农药投入整体上与化肥投入一致，呈现无风险/低风险为主，共占84.06%；中风险其次，为9.18%；高风险和极高风险较少，分别为2.90%、3.86%。规模种植主体农药投入无风险/低风险共占70%以上。

地膜强度指数图 3c显示，2021年重庆市璧山区地膜投入与化肥、农药略有不同，整体上以无风险、低风险为主，共占61.35%；极高风险/高风险分别为24.64%、9.18%。

由图 4a可知，2021年重庆市璧山区规模种植主体年降雨侵蚀力在200和400之间，不同乡镇降雨侵蚀指数风险层级一致，均为中风险。

由图 4b可以看出，重庆市璧山区种植地块坡长坡度指数整体以100＞R≥50、300＞R≥100为主，其次是50＞R≥20、R＞300，最后是R＜20。根据测算结果来看，结合璧山区实际地形，整体以中风险、高风险为主，约占79.47%，3.36%为极高风险地区。

本研究测算了重庆市璧山区规模种植地块土壤可蚀性指数，由图 5a可知，璧山区整体以极高风险为主，高风险为辅，其中68.36%的地块为极高风险，31.64%地块为高风险。

从坡耕地指数结果来看(图 5b)，璧山区规模种植地块坡度(C_slo)整体上以C_slo＜5°为主，其次是5°≤C_slo＜15°、C_slo≥15°较少。地块中有18.03%存在低风险，0.60%存在中风险，0.09%存在高风险。

由水域距离分析结果(图 5c)可以看出，重庆市璧山区规模种植主体地块水体距离整体较近，其中69.43%的地块处于极高风险，27.91%的地块处于高风险，2.66%地块处于中风险。

林草滞纳指数结果如图 6a所示，重庆市璧山区整体以极高风险为主，高风险次之，中风险最少，其中73.98%处于极高风险，22.54%处于高风险，仅3.48%处于中风险。

从重庆市璧山区水体容纳指数结果来看，水体容纳指数与林草滞纳指数规律基本一致，整体以极高风险为主，高风险次之，中风险最少，其中96.04%处于高风险和极高风险，仅3.96%处于中风险(图 6b)。

重庆市璧山区规模化种植地块各分项指标风险评估结果如图 7所示，除“汇”指标风险呈现极高风险外，其他指标风险均相对较低。其中，“源”指标以无风险为主，“流”指标以中风险为主，“汇”指标以高风险/极高风险为主。“源”指标中24.06%为低风险，15.37%为中风险，11.44%为高风险，4.77%为极高风险；“流”指标中29.41%为低风险，35.81%为中风险，21.04%为高风险，4.94%为极高风险；“汇”指标中8.98%为低风险，3.85%为中风险，37.15%为高风险，49.90%为极高风险。

各维度风险分析结果：① “源”风险维度。璧山区化肥强度指数以无风险为主，极高风险为1.93%，高风险为4.35%，中风险为28.50%；农药强度指数极高风险为3.86%，高风险为2.90%，中风险为9.18%；地膜强度指数极高风险、高风险的比例分别占24.64%、9.18%，中风险为4.83%。② “流”风险维度。璧山区降雨侵蚀指数整体为中风险；坡长坡度指数整体以中风险、高风险为主，约占79.47%，极高风险为3.36%；土壤可侵蚀性指数整体以极高风险为主，为68.36%，高风险为31.64%；坡耕地指数中18.03%为低风险，0.60%为中风险，极少为高风险，占0.09%；水域距离指数中极高风险占69.43%，27.91%的地块处于高风险，2.66%地块处于中风险。③ “汇”风险维度。璧山区林草滞纳指数中，73.98%处于极高风险，22.54%处于高风险，3.48%处于中风险；水体容纳指数中，高风险、极高风险总占96.04%，有3.96%处于中风险。

对各个维度指标进行加权叠加分析后，再用自然断点法对风险进行分级得到规模种植地块的种植业面源污染风险如图 8所示。在重庆市璧山区规模化种植地块中，11.59%呈现极高风险，25.82%呈现高风险，24.07%处于中风险状态，23.01%处于低风险。

综合风险评估结果发现，在重庆市璧山区中高风险的种植地块中，八塘镇“流”风险以中风险为主，“汇”风险以极高风险为主，叠加分析后以高风险为主；七塘镇“流”风险以低风险为主，“汇”风险中高风险占比较高，叠加分析后风险有所减弱；三合镇“流”风险以中风险为主，“汇”风险以极高风险为主，叠加分析后以中风险为主；广普镇叠加分析后的风险较“流”风险、“汇”风险有所降低；大兴镇“流”风险以中风险为主，“汇”风险则为高风险及极高风险，叠加分析后以中风险为主；正兴镇“流”风险以中风险或低风险为主，“汇”风险以极高风险为主，叠加分析后以中风险或低风险为主。

利用熵权法和专家打分法结合重庆市地方标准构建基于“源-流-汇”的规模化种植面源污染风险评估体系，以重庆市璧山区为例开展实证研究。得到如下结论：①从“源-流-汇”角度构建规模化种植业面源污染风险评估体系，能较好地评估种植业面源污染风险，为种植业面源污染全程管控提供决策依据。②从综合风险评估看，规模化种植地块中，11.59%呈现极高风险，25.82%呈现高风险，24.07%处于中风险状态，23.01%处于低风险。③从“源”风险维度看，化肥强度指数整体上呈现中风险，农药强度指数表现为中风险及以上，较2014年面源污染程度有所缓解^[33]，表明近年来重庆市璧山区投入品减量政策取得了一定成效。④从“流”风险维度看，璧山区八塘镇、正兴镇、广普镇以中风险为主；大兴镇、七塘镇、三合镇中风险占比较大。⑤从“汇”风险维度看，璧山区八塘镇、三合镇、广普镇整体风险相对较高；正兴镇、七塘镇、大兴镇极高风险占比较高。

基于上述研究结论，提出如下建议：①农户参与，实现种植业投入品源头管控。开展种植业投入品详查，摸清种植业投入品底数，重点关注种植大户、家庭农场、龙头企业和蔬菜种植地块的地膜投入量。从重庆市璧山区种植业投入品强度指数测算结果来看，除化肥投入品总体无风险外，其余都呈现中风险以上。因此，应发挥补贴的经济激励作用，引导种植主体调整自身的决策和行为^[34]。②政策引导，实现种植业投入品过程拦截。优化农业产业布局，严格管控旱地种植、坡地种植以及近水种植等投入品流失风险高的区域；重点关注种植业投入品使用强度高的区域，如七塘镇等蔬菜集中种植区。③工程赋能，实现种植业投入品末端治理。水域距离指数结果显示，有69.43%的地块处于极高风险，目前已有多项研究证明，在水域或流域入水口附近构建植被缓冲带、人工湿地等可以有效缓解农业面源污染风险^[35]，因此，可以通过建立人工湿地、植物缓冲带等工程措施，提高自然生态系统在时间空间上的污染容纳量，进而降低种植业面源污染风险。