深读|卫星遥感为面源污染画像

　　在生态环境部卫星环境应用中心（以下简称卫星中心），工作人员打开了一张陕西省面源污染总磷优控区时空动态变化特征图，图中北部和中部黄色填充区域显示为源头Ⅱ类优控单元，而南部蓝色填充区域则为入河过程Ⅱ类优控单元。

　　900公里外陕西的农业面源污染情况，为何能在北京如此清晰地看到？这都要多亏了卫星遥感影像的帮助。借助遥感技术，卫星中心水生态环境遥感部（以下简称水遥感部）自主研发了“国家农业面源污染监测评估系统”，让这一切变成可能。

　　2022年9月，《全国农业面源污染监测评估实施方案（2022–2025年）》（以下简称《实施方案》）印发，明确按照“天地协同监测、模型评估核算”的思路开展工作，这套系统也因此派上了更大的用场。

　　那么，远在高空的卫星又是如何对地面的农业污染源进行监测的？

　　协同监测让面源污染实现空间可视化

　　从2022年开始，在卫星中心副主任张建辉指导下，水遥感部副主任王雪蕾就组织污染源遥感监管与流域空间区划室全员，参与了《实施方案》从起草到正式印发的全过程。在她看来，卫星遥感作为监测利器的一大优势，在于它能够把污染源和源迁移路径“看”得更清楚。

　　面源污染的监测评估通常以小流域（或汇水范围）为基本单元，而运用遥感技术则可以实现流域或汇水单元内更小栅格尺度的精细化模拟，从而实现空间上更为精细化的污染刻画，具有直观的空间可视化效果。

　　《实施方案》指出，在农业面源污染监测评估工作中，可以利用卫星遥感数据开展土地利用年度监测及植被覆盖度月度监测。“概括来说，卫星遥感可以为下垫面污染过程‘画像’，确定污染源的类型和空间位置，同时，确定影响污染传输过程的下垫面条件。”王雪蕾告诉记者。

　　要把下垫面的污染过程刻画好，就需要明确空间位置以及污染源污染强度两项指标，其中，空间位置必须靠遥感识别。

　　“虽然比普通的‘看图说话’进了一步，但我们还需要把其他地面信息‘量化’到遥感‘图’上。”王雪蕾说，“农业面源污染监测评估涉及到水利、农业、降水等多源数据，某种程度上体现了大数据思维。”

　　例如，卫星从天上“看”到耕地、果园、菜地等不同地类，需要进行“拍照”和定位。与此同时，地上对“拍照”和定位的地类开展相应的指标调查和监测，从而形成一个具有空间属性的地块信息。

　　这也就是《实施方案》中明确的“天地协同监测”。而“模型评估核算”，则依靠数据模型实现。

　　在综合考虑降水、植被覆盖度、地形和地貌等自然要素以及施肥量、作物产量、人口、牲畜和家禽等社会经济要素的基础上，水遥感部研发的遥感分布式面源污染评估模型（Diffuse Pollution estimation with Remote Sensing，DPeRS），则可以估算出农业面源污染排放量和入水体污染量。

　　“也就是说，结合遥感信息、地面监测及指标调查结果，我们的模型可以实现面源污染发生过程的数值模拟，从而实现面源污染监测评估。”水遥感部污染源室主任冯爱萍解释道。

　　从技术研发到模型改进再到产品业务化，水遥感部提供的技术支撑，使得卫星遥感“看到”农业面源污染成为可能。

　　高科技也需要“笨功夫”

　　直到现在，王雪蕾还记得她2010年入职时领到的第一项任务：实现国家尺度农业面源污染量的核算。

　　“当时，技术储备不足、资金支撑不足，但是中心领导非常支持，还特别配备了一台近10万元的工作站以满足计算需求。”王雪蕾回忆。

　　2018年，国务院机构改革，将原农业部的“监督指导农业面源污染治理”职能转隶至生态环境部。作为农业面源污染治理与监督指导的重要支撑，开展农业面源污染监测评估工作的重要性不言而喻。

　　随着改革的深入，经费保障越来越多，硬件在逐渐加强，面源污染监测评估团队也从1人增加到10人。

　　通过团队不断地技术攻关与研发测试，国家农业面源污染监测评估系统实现了从数据库准备—模型核算—结果统计分析—业务报告自动化生产的一键式业务模式。

　　环境保护科学技术二等奖1项，专利授权两项，出版专著两部，发表相关科技论文20余篇，获得软件著作权3项……“国家农业面源污染监测评估系统”的研发和优化，也获得了多项科研奖项。

　　而这个过程中，研发时的“笨功夫”让大家印象最深。

　　尽管农业面源污染并不是一个崭新的课题，但由于其内在机理十分复杂，在一段时间内仅仅停留在科研层面，难以满足实际的管理需求。对王雪蕾和同事们来说，把复杂的科学模型转化为可以推广应用的业务化产品，正是她需要完成的任务。

　　选择用什么模型作为面源污染业务化的基础，是王雪蕾面临的首要难题。“国内外开发的模型很多，但是做到国家尺度的模拟仍然很难，经过综合评估，最终选定了大尺度匡算模型作为原始模型。”

　　确定了原始模型后，“笨功夫”首先花在了数据库的建设上面。

　　“因为数据库的质量直接决定了模型运算结果的精度。”为了构建优于30米的坡度坡长数据库，研究团队花了近6个月时间让机器超负荷计算，终于建立起卫星中心自己的全国数据库。

　　另一项“笨功夫”，就是对系统核算结果的检验。从单机版算法程序到自动化批处理流程系统，往往会出现由于程序编译带来的错误。“系统平台相当于一个‘大盲盒’，我们并不能直接判断哪个区域产生了问题，只能对每个环节逐一进行分析测试，再与系统开发人员沟通，最终保证系统编译的准确性。”冯爱萍说道。

　　对于技术人员来说，日常需要负责基础数据生产、模型本土化设计与模型校验工作。以某个研究区为例，在完成该研究区土地利用解译、植被覆盖度反演以及气象、水文和社会经济数据的搜集与整理后，需要在现有模型基础上，建立适用于该研究区的数据库，从而实现面源污染评估模型结构本土化设计。

　　模型模拟出结果后，工作人员还需要结合研究区水质水文和污染源等相关实测数据进行校验，以确保面源污染监测评估结果的精度。

　　“我们从全国选了173个有代表性的小流域进行地面监测，监测结果可以反映小流域内污染量和河流断面水质情况，并对模型计算结果进行验证，从而提高监测评估精度。”水遥感部高级工程师王玉说。

　　监测评估系统试点应用，为面源治理提供技术支撑

　　时间来到2020年11月，入职一年多的工程师朱南华诺娃也领到了一项工作任务：参与编制长三角面源污染监测试点方案并开展长三角地区天地一体化农业面源污染监测评估试点示范。

　　“在生态环境部监测司指导下，我们结合平原河网农业面源污染特点，确定了农业面源污染类型和监测对象（种植业、畜禽养殖业、水产养殖业和农村生活）。同时，统筹兼顾长三角地区农业发展特点、农业生产活动规律和地理水文气象条件，划定农业面源污染重点区域，科学布设监测点位。”朱南华诺娃介绍道。

　　“试点工作过程中，地面监测最大的难点是农田灌区或汇水单元出入口监测点位水质水量同步监测的问题。”水遥感部工程师黄莉说。

　　卫星中心与北京师范大学老师杨胜天团队合作，综合无人机和卫星遥感监测技术，突破了河道、灌渠断面流量监测的技术瓶颈，形成了一套基于无人机和卫星手段的水量监测方法，实现了出入口点位污染通量监测与核算。

　　试点工作为全国其他地区提供了可操作、可复制、可推广的有益经验。

　　“在制定全国方案时，我们也充分总结了长三角试点工作中的经验并加以优化调整。”冯爱萍补充道，“一是选取原则。针对监测区的类型选择兼顾了全国各地的地形地貌和农业生产特征；二是推荐的监测方法。监测区出入口点位的指标监测需保证同步性，若不具备同步监测条件，可采用遥感监测水量、水质的方式。”

　　如今，这套方法体系和数据模型在地方也已经开始应用。

　　技术人员告诉记者，应用这一模型，不仅可以反映各省农业面源污染总量，还可以对其分布情况、成因等进行直观展示。

　　“从陕西省整体来看，黄河流域段面源污染相对较为严重，渭河流域段尤为显著，秦岭地区相对较低。”水遥感部工程师谢成玉指着陕西省面源污染遥感监测业务平台上一张监测结果展示图说道。

　　对于陕西省来说，秦岭生态环境保护是重中之重，建设秦岭水生态环境监测评估体系成为迫切需求。而适用于陕西省的面源污染遥感监测业务系统正是水生态环境监测评估体系的重要组成部分。

　　接下来，水遥感部的技术人员就将前往陕西省，为他们装设基于DPeRS模型的陕西本地化应用系统。“这套系统装设完成以后，可以直接用来监测评估当地的农业面源污染情况。”

　　面源污染监测评估团队结合地面综合监测示范与评估验证，有针对性地提出了分区分类型分指标的面源污染防控措施。

　　“以总氮和氨氮指标为例，防控重点在渭河流域陕西段的咸阳、铜川、延安、渭南和宝鸡等市的局部地区，应着重从农田管理措施方面下手，推行节水节肥技术、提高农业生产效率，有效降低土壤养分流失，进而降低农田生产过程导致的面源污染排放。”

　　“结合长三角的试点和陕西省的监测评估经验，我们将开展模型小、尺度精细化的评估，形成连续规范的常态化监测模式。”王雪蕾介绍，按照《实施方案》的要求，卫星中心今后将加强构建集天基卫星、空基遥感、航空无人机、移动监测车和地面观测5种手段于一体的“五基”协同立体遥感监测体系，破解汛期水质水量同步监测等技术难题，不断提高模型预测准确度和遥感识别精度，全面提升农业面源污染监测现代化水平。