三峡库区90%以上的地区为山地和丘陵,60%以上的土地为坡耕地,70%以上的土壤为抗蚀性较差的紫色土,存在严重的水土肥流失,农业面源污染物极易伴随降雨过程进行迁移、转化,含有大量N、P的径流和泥沙进入三峡水库,已经超过了水库本身的消纳能力,造成三峡水库严重面源污染,水质下降和富营养化。2003年三峡水库蓄水运行以来,富营养化问题突出,支流水华频发,因库区严重的水土流失而引发的一系列水环境效应已经成为当前土壤侵蚀研究的热点和重点,作为一个相对独立的汇水单元,小流域是土壤侵蚀发生和水土流失治理的基本单元,以小流域为单元进行农业面源污染防控是三峡库区农业面源污染治理最有效的技术途径。而识别泥沙来源是针对性治理泥沙源区、控制水土流失及面源污染的先决条件。本研究以三峡库区典型农业小流域-王家沟小流域为研究对象,该流域由地貌自然分割成两个子流域(A、B子流域),通过采集王家沟小流域潜在泥沙源地的土壤样品,并收集库区典型极端暴雨情况下该流域出口处悬沙样品,室内分析源样品和悬沙样品的全磷含量、颗粒组成,并结合电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定源样品和悬沙样品的48种地球化学元素;运用复合指纹识别技术,筛选出能够判别该流域泥沙来源的最佳指纹因子组合,利用多元混合模型计算各泥沙源地的相对贡献率,并初步估算流域内泥沙全磷来源。以期为我国三峡库区农业小流域泥沙来源和流域综合治理提供科学依据。本文的主要结果和结论如下:(1)在A子流域,使用流域内3种潜在泥沙源地(坡耕地、植物篱梯田及桑园)及11场次降雨悬沙样品建立指纹模型,结果显示:47种地球化学元素中Ge、Hg、Mo等7种元素未检出被剔除,Cd、Rb、Tl和Er这4种元素在悬沙中的浓度不在源样品浓度范围内,不符合质量守恒模型被剔除,最终共有26种元素在非参数Kruskal-Wallis H检验中P值均小于0.05,进入逐步判别分析。而在B子流域,4种潜在源地(坡耕地、无植物篱梯田、植物篱梯田及桑园)中Ge、Hg、Mo等7种元素未检出被剔除,As、Ca、Cu等9种元素在悬沙中的浓度不在源样品中浓度范围内,故被剔除;经过非参数Kruskal-Wallis H检验,只有Bi、Co、Tb这3种元素在潜在源地间的差异不明显(P>0.05)。逐步判别分析表明:在A子流域,Zn、Ce、La、Li、Eu这5种指纹因子组合能够100%的分辨三种源头泥沙,单个指纹因子辨别正确率分别为60.0%、40.0%、57.8%、60.0%、55.6%;而在B子流域,由Mn、La、Ni、Lu这4种指纹因子形成的组合具有最好的分辨效果,最佳指纹因子组合在四种源地间的累积判别正确率分别为57.5%、77.5%、95.0%、100.0%,单个指纹因子的判别正确率分别为57.5%、40%、47.5%、32.5%,两个子流域的泥沙源头判别正确率均>80%,完全满足复合指纹识别技术的应用要求。(2)使用最佳指纹因子组合及多元混合模型计算王家沟小流域各潜在泥沙源地的贡献率。结果显示,对于本研究的11场次降雨,在A子流域内,坡地、有植物篱梯田、桑园的泥沙贡献率变化范围分别为23.5-99.8%、0.0-85.8%、0.0-66.9%,平均值分别为54.1%、26.0%、20.0%;在A子流域,次降雨中坡地的侵蚀泥沙贡献率最大,坡改梯能显著减小水土流失。而在B子流域内,坡地、有植物篱梯田、无植物篱梯田和桑园的泥沙贡献率变化范围分别为1.8-90.3%、0.0-34.6%、0.0-66.6%、0.0-81.2%,平均值分别为31.7%、8.3%、22.0%和38.0%。与A子流域相比,源于桑园的泥沙显著增多,这是由于在B子流域,桑园面积小,局部采摘强度大,地表裸露,侵蚀增强;有植物篱梯田及无植物篱梯田相比,植物篱并没有展示其在水土保持上的优势,单位面积的植物篱梯田及无植物篱梯田贡献率相差不大,分别为37.4%及34.8%。不合理的开沟措施导致B流域的梯田及沟道没有起到拦截泥沙的作用。(3)同时,不同生长季的玉米覆盖度、土壤侵蚀的时空异质性及人类活动的综合影响导致了不同时间段泥沙贡献率不一致。玉米季主要以坡地产沙为主;而在休耕季节,农民局部农业活动导致了侵蚀的异质性,如秸秆覆盖减少坡耕地泥沙,榨菜育苗导致梯田泥沙显著增大等,小流域内周期性的蚕桑养殖造成桑树泥沙周期性的变化等。对王家沟小流域各侵蚀源地泥沙全磷的贡献比进行初步估算发现,泥沙全磷贡献与泥沙贡献比的特征基本一致,只是贡献比例有微小变化,总的来看,小流域内坡地对泥沙全磷流失的贡献率最大,其次为桑园和梯田。因此,为了更有效的减少水土流失,控制库区面源污染物输入,除增强相应的水土保持措施外,还应增强田间管理,如合离开采沟道,推广自然免耕技术等。