高凤杰，雷国平*，宋 戈，周 军，杜国明

（1.东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨 150030；2.黑龙江省环境保护科学研究院，哈尔滨 150031）

随着集约化、机械化和规模化的农业生产活动以及城镇化建设的快速发展，农业非点源污染已成为水环境质量恶化的重要污染源，是水质难以彻底改善和恢复的主要影响因素[1-5]。农业非点源污染主要是指农业生产活动中，农田中的土粒、氮、磷、农药、化肥和其他有机或无机污染物质在降水或灌溉过程中，通过农田地表径流、农田排水和地下渗漏，大量污染物进入水体所造成的污染[6]，具有发生随机性大，分布范围广，形成机理复杂，潜伏性强等特征，使得对其监测、模拟、防控和管理都十分困难[7-9]。非点源污染的发生受土壤、地形、气候、水文、土地利用和管理方式等众多因素的影响，空间差异性非常显著，流域内不同景观单元单位面积的污染负荷差异十分显著[10-11]。少数景观单元输出的污染物往往占了整个流域污染负荷的大部分[12]，对受纳水体的质量有着决定性影响，因而成为非点源污染物的关键源区。控制非点源污染所采取的最佳管理措施（BMPs:Bestmanagement practices）需要投入大量的人力、财力和物力，在环保投资有限的情况下，开展非点源污染关键源区识别具有重要的理论意义和实践指导意义。

目前识别非点源关键源区的方法主要有三类:分布式非点源污染模型识别法[13-14]、通用土壤流失方程（USLE）识别法[15-16]和污染指数法[17-18]。分布式非点源污染模型以其高模拟精度而受到众多学者的青睐，但模型运行机理模拟需要大量数据支撑，众多参数的获取及复杂的操作流程限制了该方法的使用；……