近日，重庆交通大学智慧城市学院智慧生态与应用团队在国际期刊《Journal of Cleaner Production》（中国科学院一区top期刊，IF=10.7，Nature Index期刊列表），发表题为“Multi-scale risk assessment of non-point source pollution in a mountainous city based on transport processes”的研究论文。该论文由朱康文副教授（第一作者、共同通讯）、硕士研究生潘坤鹏（第二作者）及多位研究人员共同完成。

研究背景：

农业面源污染已成为全球水环境退化的重要驱动因素之一，污染物可通过地表径流、土壤侵蚀等途径进入水体，进而引发水体环境变化，其分散性、隐蔽性等特征使其防控难度远高于点源污染。

当前已开展了不同空间尺度的农业面源污染风险评价，为认识风险空间差异及其驱动机制提供了重要基础，但是跨尺度风险格局演变及驱动机制的统一解析仍有待深入研究。

研究内容：

本研究从污染物“输入–运移–输出”全过程视角出发，构建多尺度通用的农业面源污染风险综合识别模型，在重庆市开展了区县、城镇和村落三级尺度下的系统评估。定量刻画了面源污染风险在尺度细化过程中的集聚模式变化特征，综合揭示了风险格局及其驱动机制的尺度依赖性。研究验证了构建模型在多尺度下面源污染风险识别中的稳定性与适用性，自然环境与社会经济因素对面源污染风险的作用强度与空间范围均存在显著尺度差异。研究提出的框架为山地城市农业面源污染风险在不同空间尺度上的识别提供了一种可靠方法。

图形摘要