农业面源污染的4R治理链

联合国粮食及农业组织（FAO）数据显示，农业活动释放的反应性氮约为120太克氮每年，其中超过60%未被土壤吸收，而进入自然环境。此外，全球农业系统中每年约有8—10太克的磷未被使用，其中超过50%通过地表径流侵蚀入河流与湖泊。有效的农业面源污染（ANPSP）管理对提高农业资源利用效率、增强生态环境的可持续性以及促进绿色技术的应用等至关重要。当前ANPSP的现状如何？面临哪些挑战，又有哪些可用措施？近期，中国科学院南京土壤研究所研究员吴永红联合华中农业大学、江苏省农业科学院、中国科学院亚热带农业生态研究所、浙江大学等单位在中国工程院Engineering集群子刊ENGINEERING Agriculture上发表了综述文章“Agricultural non-point source pollution and agricultural green development: status, challenges and prospects”（《农业面源污染与农业绿色发展：现状、挑战与展望》），对上述问题进行了解答。文章指出了ANPSP当前治理实践中面临的三大主要挑战，提出4R策略（源头减量、过程拦截、养分回用、生态修复）的集成技术链，并强调未来须加强污染物精准溯源技术的应用。

围绕农业面源污染治理理念与技术路线的演进，以及科研创新、成果转化与青年人才培养，我们邀请了吴永红研究员进行深度访谈。以下为专访内容。作者介绍

吴永红吴永红，中国科学院南京土壤研究所研究员，国家杰青、国家优青、“万人计划”领军人才。长期从事土壤生态学研究，服务于农业面源污染防控，耕地质量与生态提升，以及农业绿色发展。团队简介

吴永红（前排左四）与团队成员

第一作者陶静中国科学院南京土壤研究所博士生作者专访成果聚焦 Q：请您介绍一下这篇综述文章的主要内容。吴永红：文章主要从三个层面展开讨论：一是农业绿色发展的概念与趋势，及其与联合国可持续发展目标的对应关系；二是面源污染的现状与风险，包括氮磷化肥流失、农药残留、养殖废弃物和地膜污染等；三是治理中面临的三大核心挑战——污染物溯源不清、防控技术彼此割裂、大尺度治理效率偏低。 Q：结合这篇文章，您如何看待当前我国农业面源污染的治理现状？近年来取得了哪些比较重要的进展？吴永红：总体判断是“有进展、有基础，但结构性难题依然突出”。从进展看，有两个方面：一是“减量增效”成效显著。2009—2018年的十年间，我国在保持粮食产量的同时，累计减少化肥氮施用量1458万吨、农药54万吨、温室气体排放5558万吨。根据2026年7月发布的《中国农业绿色发展报告2025》，2024年全国农业绿色发展水平（指数）为79.5；三大粮食作物（水稻、小麦、玉米）化肥利用率达43.3%，农药利用率达45.0%，秸秆综合利用率稳定在88%以上，畜禽粪污综合利用率提升并突破80%（约80.1%）。二是治理技术不断成熟。我们团队提出的以“源头减量—过程拦截—养分回用—生态修复”为链条的4R策略，被列入2018年南方地区农业主推技术，并在长江流域等区域得到验证。 Q：农业面源污染面临哪些问题？吴永红：主要集中在三个痛点：一是溯源难，污染源分散、迁移路径复杂、时空异质性强；二是技术割裂，单项技术难以协同应对多类污染物，养分回用仍未解决；三是大尺度治理效率低，区域异质性大、多源污染叠加、监测不足、成本高，且生态修复响应滞后。 Q：文章对农业面源污染未来的防控方向进行了较为系统的展望。能否请您介绍一下，未来有哪些值得重点关注的技术路径？吴永红：文章对未来防控方向做了三方面的系统展望。第一条路径是精准氮磷溯源技术。未来要依托长期定位观测数据，解析污染物“多路径—多过程—多尺度”的迁移机制，构建精准溯源与评估体系，明确“源—流—汇”全过程。第二条路径按照4R策略集成技术链，并配套成本效益评估，实现从“被动应对”向“主动防控”转变。第三条路径是应用人工智能、遥感、物联网等先进技术，强化政策与社会经济支撑。 Q：文章中也多次谈到人工智能、遥感、传感器、物联网等新技术。您如何看待AI等数字技术在农业面源污染监测与治理中的应用前景？吴永红：我持乐观的态度。面源污染的最大特点是分散、隐蔽、时空异质性强，而AI可以通过传感器、无人机、卫星等多源设备采集实时数据，结合历史数据训练模型，可以实现污染物排放峰值的早期预警和污染源的精准定位。比如，建立污染源数据库、建立决策模型、开发便携式快速检测设备，这些技术恰恰是针对溯源不清、协同不足、响应滞后三大痛点的对症之方。 Q：此次研究发表在ENGINEERING Agriculture期刊上。结合这项工作的研究特点，您如何看待ENGINEERING Agriculture在农业绿色发展等前沿议题的学术交流与成果传播中所发挥的平台作用？您希望未来在期刊上看到哪些研究议题和成果？吴永红：ENGINEERING Agriculture作为中国工程院院刊系列面向农业的期刊，定位是把工程科学的前沿理念与农业重大需求结合起来。我认为它最独特的价值在于提供了一个“基础研究—技术集成—工程应用”的全链条展示平台，特别适合农业绿色发展、面源污染控制这类天然带有工程属性和交叉属性的议题。未来，期刊可在这些方面再做延伸：一是农业数字化与智慧农业的系统性研究，尤其是AI驱动的污染监测与溯源；二是流域尺度的面源污染系统治理案例，强调大尺度、跨区域的集成方案；三是耕地质量与土壤健康、农业废弃物资源化与循环农业。科研纵深 Q：您长期以土—水界面为研究对象，从“土壤—微生物—上覆水”三相界面研究元素的生物地球化学循环，也持续开展周丛生物等方面的研究。当初为什么选择这个切入点？吴永红：“土壤-微生物-上覆水”三相界面是氮磷等元素从陆地进入水体的“必经之路”，是元素生物地球化学循环最活跃、最复杂的地方。而周丛生物恰好生长在这个界面上，它既是界面过程的参与者，又是水环境变化的指示者，还可以成为污染拦截的工作者。选择这个切入点，就是希望把元素迁移转化的界面调控机理弄清楚，既有助于理解面源污染的微观机制，也为生态沟渠、人工湿地等治理技术提供理论支撑。 Q：您目前已经获得多项授权发明专利，其中部分成果已经实现企业转让或许可。从实验室里的科学发现，到真正能够转化的技术，中间往往还有很长的距离。以您的经验来看，一项农业环境科研成果真正走向应用，最关键的环节是什么？吴永红：农业环境科研成果真正走向应用，最关键的环节是“场景适配与成本—效益验证”。技术集成必须考虑空间适配性、技术互补性、经济可行性，并从环境、经济、社会三个维度做评估。科研成果要落地，功夫不只在实验室里，更在田间地头和推广链条上，在真实场景下反复验证、迭代，把技术参数转化成可生产、可维护、有效益的产品。经验分享 Q：从农业环境保护、环境科学到土壤学，再到今天长期深耕农业面源污染与农业绿色发展，您的研究方向既有延续，也不断向新的学科和技术拓展。对于青年科研人员来说，应该如何判断一个科学问题是否值得自己长期投入？吴永红：判断一个科学问题是否值得长期投入，要问自己四个问题。第一，是不是真问题？它是否来源于真实的自然过程或社会需求？第二，有没有足够的深度和广度？能不能支撑自己十年、二十年的研究？第三，能不能与其他学科交叉？现代科学的前沿，往往在学科交界处。第四，能不能形成从基础到应用的闭环，既有科学价值，又有落地潜力，能“顶天立地”。 Q：农业面源污染研究正在越来越多地与微生物学、水文学、遥感、人工智能等领域交叉。对于青年学者而言，怎样才能做到真正有效的学科交叉？吴永红：我想强调一个顺序—先“专”后“交”。真正的学科交叉，前提是你自己先有一个扎实的立足点。其次，要从实际问题出发去交叉，先找到问题再找工具。第三，要敢于拥抱AI、遥感等新工具，善于寻找合作伙伴，形成真正的研究共同体。第四，交叉要有可验证的产出，最终要落到数据、模型、技术上，而不是停留在概念。 Q：最后，如果让您用一句话概括自己做科研这么多年来最重要的一点体会，或者送给正在寻找科研方向的青年学者一句话，您最想说什么？吴永红：科研没有捷径，都是依靠长期的埋头苦干出来的，把论文写在祖国的大地上以满足国家需求，把根扎进真正的科学问题里以追求和引领世界前沿。