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北京密云水库污染物输入中非点源污染比例己超过点源污染,成为威胁地表水质的主要污染源,富营养化状态指数达到中度富营养状态。因此要对产生非点源污染的高风险区域,即关键源区(Critical Source Areas, CSAs),进行针对性的治理。本研究以北京密云水库上游的两个小流域和怀柔水库上游的一个小流域为研究区域。借鉴磷指数和潜力污染指数的构架,构建了涵盖了非点源污染物的产生、传播过程的非点源污染潜力风险识别框架,并对三个小流域的非点源污染潜力进行了风险识别和污染潜力分区,确定了关键源区。同时,收集了国内相关管理措施数据资料建立最佳管理措施(Best Management Practices, BMPs)资料库；基于Visual C++6.0的MFC平台编写了程序,可以进行BMPs筛选,并以石城桃源仙谷小流域为例,进行了关键源区的BMPs的选择和模拟。主要结论如下：(1)建立了研究区小流域的基础数据库,包括土地利用类型细分、土壤类型、坡度、河网等数据,为下一步非点源污染潜力风险的识别创造了基础条件,也为北京小流域提供了典型样本；(2)采用“黑箱”模型的构建方法,构建了由土地利用因子、径流因子和距离因子三个因子组成的非点源污染潜力风险识别体系,数据获取相对容易,数据处理也相对简单,具有易用性；另外,采用改进的理想解法,利用因子本身的分布来计算权重,降低了人为干扰,增强了评价系统的客观性；(3)对研究区的三个小流域进行非点源污染潜力风险识别,证明非点源污染潜力与人为活动影响的土地利用方式密切相关；识别出的关键源区中,以居民区和养殖场为主要的土地利用方式；(4)在对各种文献进行BMP数据收集的基础上,以国内常用工程性BMP的各种属性数据建立了BMPs档案库,如BMP名称、分类、对TN、TP、悬浮固体颗粒物及径流削减效率等；借用计算机网络中的最短路径的思想,编写了BMPs选择程序；并以石城桃源仙谷小流域的E区(治理区)为例,采用保守选择和快速选择两种方法进行了BMPs的选择；采用选出的BMP进行模拟后,与潜力风险识别结果和分区结果进行对比,显示出所选BMP确实降低了关键区的非点源污染风险。