在BigQuery中实现字段级加密可以通过以下步骤完成：

1. 创建一个加密密钥：在Google Cloud KMS（密钥管理服务）中创建一个对称加密密钥或非对称加密密钥，并记录下密钥的名称或ID。

2. 创建一个BigQuery表，其中包含需要加密的字段。

3. 使用Cloud KMS加密密钥对需要加密的字段进行加密。可以使用以下代码示例：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import kms

# 加载BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 加载Cloud KMS客户端
kms_client = kms.KeyManagementServiceClient()

# 定义需要加密的字段和表的信息
project_id = 'your-project-id'
dataset_id = 'your-dataset-id'
table_id = 'your-table-id'
column_name = 'your-column-name'
key_ring_id = 'your-key-ring-id'
crypto_key_id = 'your-crypto-key-id'

# 加载表的模式
table_ref = client.dataset(dataset_id, project=project_id).table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)
schema = table.schema

# 加载加密密钥
key_name = kms_client.crypto_key_path(project_id, key_ring_id, crypto_key_id)

# 更新表的模式，将需要加密的字段的模式中的加密选项设置为加密密钥
for field in schema:
    if field.name == column_name:
        field.description = key_name
        field.mode = 'NULLABLE'

# 更新表的模式
table.schema = schema
client.update_table(table, ['schema'])

# 查询表中的数据，并使用加密密钥对字段进行加密
query = f'SELECT {column_name} FROM `{project_id}.{dataset_id}.{table_id}`'
results = client.query(query).to_dataframe()

for index, row in results.iterrows():
    plaintext = row[column_name]
    # 使用加密密钥对字段进行加密
    # ...

# 加密后的数据可以存储在新的表中，或者替换原始表中的数据

上述示例代码中，首先加载BigQuery和Cloud KMS客户端。然后，定义需要加密的字段和表的信息。接下来，加载表的模式，并使用Cloud KMS加密密钥对需要加密的字段进行加密。加密后的数据可以存储在一个新的表中，或者替换原始表中的数据。

请注意，示例代码中的部分值需要根据实际情况进行替换，比如项目ID、数据集ID、表ID、字段名、密钥环ID和加密密钥ID等。

此外，您还可以使用其他编程语言和BigQuery和Cloud KMS的客户端库来实现字段级加密。上述示例代码仅供参考。