近日，一场聚焦农业面源污染智能监测与治理技术的现场交流会在云南大理举行，集中展示了国家重点研发计划项目“典型流域面源污染物智能监测和风险识别及调控技术”在洱海流域的创新成果。该项目由农业农村部环境保护科研监测所牵头，联合上海交通大学、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所共同实施。通过构建“天空地”一体化技术体系，为高原湖泊农业面源污染防控提供了精准、智能的系统解决方案。

在洱海流域的示范田与监测站现场，项目团队向与会专家与农技人员实地展示了多源遥感与地面监测耦合的氮磷动态监测技术、基于模型互馈的风险识别体系、靶向防控决策支持系统以及一体化智能监测网络平台等核心成果。

“过去监测靠人工、评估靠经验，现在通过卫星、无人机和地面传感器协同，配合我们自主研发的模型，可以实现对作物类型、长势和氮磷流失风险的实时动态感知与精准反演。”项目技术骨干一边操作便携式监测设备一边介绍。现场大屏清晰展示了系统生成的洱海流域作物分布图、污染风险等级分区图以及实时监测数据流，呈现了技术如何将传统“模糊治理”转变为“数字靶向管控”。

项目负责人申锋研究员介绍，团队针对洱海流域多云多雨、地块破碎的特点，研发了基于深度学习的作物高精度识别模型，精度达94.68%；构建了融合遥感与过程的CNMM-DNDC动态监测模型，实现了流域尺度面源污染负荷的日尺度模拟；并通过RS-SWAT与MIKE21模型互馈，创新建立了“基于湖泊水质达标需求”的风险识别与分级方法，明确了污染的关键源区、重点时段与优先等级。

“技术不仅要先进，更要好用、能落地。”项目培养的“全国乡村振兴青年先锋”沈仕洲博士在现场补充道。据介绍，项目研发的智能决策系统已集成200余项防控技术，可依据实时监测数据与诊断结果，自动生成并推送“分区分级分类”的靶向治理方案，形成“监测-诊断-推荐-校验”的治理闭环。

此项成果推进了我国农业面源污染治理正从经验驱动走向数据驱动、从末端管控转向全过程智慧调控。该技术的进一步推广应用，将为高原湖泊及类似流域的农业面源污染防控提供科技支撑。