CN104778505A

CN104778505A - 一种农田面源污染县域地下淋溶总氮排放量的预测方法

Info

Publication number: CN104778505A
Application number: CN201510142611.4A
Authority: CN
Inventors: 刘申; 王洪媛; 翟丽梅; 刘宏斌; 雷秋良; 武淑霞
Original assignee: Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS
Current assignee: Institute of Agricultural Resources and Regional Planning of CAAS
Priority date: 2015-03-27
Filing date: 2015-03-27
Publication date: 2015-07-15
Anticipated expiration: 2035-03-27
Also published as: CN104778505B

Abstract

本发明提出一种农田面源污染县级地下淋溶总氮排放量预测方法，包括步骤：1)确定各农田面源污染地下淋溶总氮发生分区及县级行政区划范围；2)选择影响地下淋溶总氮排放量因素；3)基于县级区域的生物化学检测，获得第N年地下淋溶总氮排放量，及第N年和第N-x年地下淋溶总氮影响因素量；4)建立N年地下淋溶总氮与N-x年地下淋溶总氮影响因素预测模型；5)在数学模型中代入步骤2)求得的数值求得第N+x年的地下淋溶总氮排放量。本发明提出的方法，针对县域农田面源污染地下淋溶总氮无法预测的难题，在农田面源污染发生区划的基础上，建立地下淋溶总氮排放量预测模型，预测农田地下淋溶总氮排放量，为农业面源污染防治提供技术支撑。

Description

一种农田面源污染县域地下淋溶总氮排放量的预测方法

技术领域

本发明属于测量领域，具体涉及一种总氮排放量的预测方法。

背景技术

地下淋溶指地下水通过溶解、水化、水解、碳酸化等作用，使土壤表层中的部分成分进入水中并随水分被带走的过程。地表氮、磷和农药等是随着水流而迁移流失的，水流方向可分为沿地表横向流和向地下纵向流两种情况，沿地下纵向水流途径而流失的氮、磷和农药量为地下淋溶流失量。对农药、肥料的规范使用导致农业面源污染问题日益突出，特别是在集约化农区，农业面源污染已成为农田生态环境质量下降、地表水富营养化、地下水硝酸盐污染、农田生产能力降低的重要原因。根据2007年开展的第一次全国污染源普查结果，农业源氮、磷年排放量已达270.46万吨和28.47万吨，分别占全国氮磷排放总量的57.2％和67.4％。

目前用于农田面源污染氮磷排放预测研究方法主要有面源污染物理模型法。面源污染物理模型是基于对污染物产生、迁移过程进行模拟的机理模型，目前应用较多的有SWAT、AGNPS、HSPF、ANSWERS等。面源污染物理模型法不仅可以估算污染物输出负荷，模拟污染物产生、迁移、转化过程，并可对面源污染的发展进行预测，但此类模型研究范围以流域为主,结构复杂，基础数据、参数数据需求量大，计算效率低(Tripathi et al.,2003；Beher et al.,2006；Panagopoulos et al.,2011；Shang et al.,2012；Niraula et al.,2012；Niraula et al.,2013；吴春玲,2013；邓欧平等,2013)。

目前，我国还没有县域尺度上农田面源污染预测模型，因此，如何全面、实时、准确地预测县域农田面源污染发展趋势将有利于今后科学防治农业面源污染。

发明内容

针对本领域的不足之处，本发明的目的是提供一种农田面源污染县域地下淋溶总氮排放量的预测方法。

实现本发明目的的技术方案为：

一种农田面源污染县域地下淋溶总氮排放量的预测方法，包括步骤：

1)基于全国各区县地貌、气候、肥料施用等自然因素，确定农田面源污染发生区划，确定各农田面源污染地下淋溶总氮发生分区及各分区涉及县级行政区划范围；

2)基于农田生态养分循环理论，选择影响地下淋溶总氮排放量(SX)因素：种子带入途径(ZT)、化肥施用途径(FH)、有机肥施用途径(FY)、生物固氮途径(NG)、大气降水途径(SJ)、灌溉带入途径(SG)、秸秆还田途径(JT)、作物收获带出途径(ZS)、地表径流流失途径(SB)、氨挥发途径(QH)、氧化亚氮排放途径(QP)和秸秆移除途径(JY)；

3)在一个农田面源污染地下淋溶排放发生分区内，基于县级区域的生物化学检测，获得第N年分区内各县的农田面源污染造成的地下淋溶总氮排放量(SX)，及第N年和第N-x年地下淋溶总氮影响因素量；

其中，x为1～5的正整数；

4)建立地下淋溶总氮县级区域预测的数学模型如下所示：

SX＝a+b×ZT+c×FH+d×FY+e×NG+f×SJ+g×SG+h×JT+i×ZS+j×SB+k×QH+l×QP+m×JY (1)

式(1)中，a为常数项，b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l、m为回归系数；影响地下淋溶总氮排放量的氮排放量数据为第N-x年的数据；

选择该农田面源污染发生分区内所有县级行政区划数据，代入所述数学模型中，用多元统计分析法求得a-m的数值；

5)应用马尔科夫分析方法，在所述数学模型中代入步骤2)求得的a～m的数值、第N年的影响总氮地下淋溶排放量的氮排放量数据，求得第N+x年的总氮地下淋溶排放量(SX)。

优选地，所述x为1～3的正整数。

其中，所述的总氮排放量数据中，种子带入途径(ZT)通过测量县级区域农田不同种子播种量、不同种子中的含氮量求得；化肥施用途径(FH)和有机肥施用途径(FY)根据县级区域农田不同种植模式面积、化肥与有机肥施用量求得；生物固氮途径(NG)通过测定豆科植物面积及固氮量测定；大气降水途径(SJ)通过测定农田年降水量和降水中含氮量确定；灌溉带入途径(SG)通过测定灌溉量和灌溉用水中含氮量来确定；秸秆还田途径(JT)、秸秆移除途径(JY)和作物收获带出途径(ZS)通过作物播种面积、秸秆还田比例、秸秆移除比例以及测定秸秆和籽粒中的含氮量求得；地表径流流失途径(SB)通过测定地表径流水量和采集地表径流水含氮量求得；地下淋溶流失途径(SX)通过测定地下淋溶水量和采集淋溶水含氮量求得；氨挥发途径(QH)与氧化亚氮排放途径(QP)通过测量不同作物氮肥使用过程中NH₃、N₂O排放总量确定。

其中，所述地下淋溶水量通过地下淋溶原位收集装置测定。具体包括：在需监测地块内挖一剖面，剖面的底部修理成周边略高、中间稍低的浅圆锥体形状，以方便淋溶液向中部汇集，在剖面底部的中间再向下挖出一个略大于淋溶液过滤采集桶的小剖面，把淋溶液过滤采集桶放置在小剖面内，桶盖上铺上2～3层尼龙网和石英砂至与桶盖相平，再把土壤按挖出时的逆序分层回填，即可定期抽取淋溶液取样，然后分析计算。

其中，所述选择的县级区域应属于同一个农田面源污染发生区，所述农田面源污染发生区为南方湿润区、南方湿润丘陵区、北方高原区、东北半湿润平原区、西北干旱区、西北干旱半干旱区中的一种。

本发明的有益效果在于：

针对县域农田面源污染地下淋溶总氮无法预测的难题，在农田面源污染发生区划的基础上，基于农业生态学物质循环理论，提出地下淋溶总氮影响因素，建立地下淋溶总氮排放量预测模型，预测农田地下淋溶总氮排放量，为农业面源污染防治提供支撑。

附图说明

图1农田面源污染途径示意图。

图中，1是种子带入途径、2是化肥施用途径、3是有机肥施用途径、4是生物固氮途径、5是大气降水途径、6是灌溉带入途径、7是秸秆还田途径、8是作物收获带出途径、9是地下淋溶流失途径、10是地表径流流失途径、11是氨挥发途径、12是氧化亚氮排放途径、13是秸秆移除途径。

具体实施方式

现以以下实施例来说明本发明，但不用来限制本发明的范围。实施例中使用的手段，如无特别说明，均使用本领域常规的手段。

实施例1：

本实施例选择黄淮海半湿润平原区，进行农田面源污染地下淋溶总氮排放量预测。

1)基于全国各区县地貌、气候、肥料投入等农田面源污染发生影响因素，聚类各县域农田面源污染地下淋溶总氮排放类型，统计黄淮海半湿润平原区内相同类型区县；

2)结合统计年鉴数据、文献发表数据、现场调查数据和实地监测数据，核算黄淮海半湿润平原区内区县农田面源污染2012年地下淋溶总氮排放量(SX)和2010年影响因素氮通量。

其中总氮地下淋溶影响因素包括种子带入途径(ZT)、化肥施用途径(FH)、有机肥施用途径(FY)、生物固氮途径(NG)、大气降水途径(SJ)、灌溉带入途径(SG)、秸秆还田途径(JT)、作物收获带出途径(ZS)、地下淋溶流失途径(SX)、氨挥发途径(QH)、氧化亚氮排放途径(QP)和秸秆移除途径(JY)。总氮排放量数据中，所述的总氮排放量数据中，种子带入途径(ZT)通过测量县域农田不同种子播种量、不同种子中的含氮量求得；化肥施用途径(FH)和有机肥施用途径(FY)根据县域农田不同种植模式面积、化肥与有机肥施用量求得；生物固氮途径(NG)通过测定豆科植物面积及固氮量测定；大气降水途径(SJ)通过测定农田年降水量和降水中含氮量确定；灌溉带入途径(SG)通过测定灌溉量和灌溉用水中含氮量来确定；秸秆还田途径(JT)、秸秆移除途径(JY)和作物收获带出途径(ZS)通过作物播种面积、秸秆还田比例、秸秆移除比例以及测定秸秆和籽粒中的含氮量求得；地表径流流失途径(SB)通过测定地表径流水量和采集地表径流水含氮量求得；地下淋溶流失途径(SX)通过测定地下淋溶水量和采集淋溶水含氮量求得；氨挥发途径(QH)与氧化亚氮排放途径(QP)通过测量不同作物氮肥使用过程中NH₃、N₂O排放总量确定。

其中，所述地下淋溶水量通过地下淋溶原位收集装置测定。具体包括：在需监测地块内挖一剖面，剖面尺寸为：长度×宽度×深度＝150cm×80cm×90cm，

剖面的底部修理成周边略高、中间稍低的浅圆锥体形状，以方便淋溶液向中部汇集，在剖面底部的中间再向下挖出一个略大于淋溶液过滤采集桶的小剖面，以放置淋溶液过滤采集桶(桶尺寸为：直径40cm、高度30cm，桶盖下凹5cm)把淋溶液过滤采集桶放置在小剖面内，桶盖上铺上3层100目的尼龙网和石英砂至与桶盖相平，再把土壤按挖出时的逆序分层回填，即可取样，然后分析计算。

表1 2012年县域地下淋溶总氮排放量及2010年影响因素(吨)

3)以黄淮海半湿润平原区内所辖区县为统计单元，建立2012年总氮地下淋溶排放量与2010年影响因素总氮通量数据集。限于篇幅，表1为部分数据，实际输入R软件的区县有212个，所有区县均属于黄淮海半湿润平原区。

4)应用马尔科夫分析方法，建立地下淋溶总氮县域预测模型如下：

5)根据各2012年地下淋溶总氮排放量、各历史2010年份对应的地下淋溶总氮排放量影响因素(表2)，采用多元统计分析法，将表1数据输入R软件，获取总氮排放量预测模型中常数项a的值、回归系数b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l、m的值。因此式(1)成为：

SX＝10620+(0.2493)×ZT+(0.01364)×FH+(0.007475)×FY+(-0.05343)×NG+(-0.02127)×SJ+(-0.138)×SG+(0.004375)×JT+(0.04749)×ZS+(-1.23)×SB+(0.0314)×QH+(-0.1822)×QP+(0.01884)×JY

回归分析的拟合度R²＝0.8090

6)根据已知a的值、回归系数b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l、m的值和式(1)预测得到2014年黄淮海半湿润平原区农田面源污染总氮排放量(表3)，为农田面源污染防治提供技术支撑。

表2 2012年县域地下淋溶总氮排放量影响因素(吨)

表3 2014年县域地下淋溶总氮预测排放量(吨)

区县代码	2014年SX
		210113	240
210114	155
		210122	627
210123	522
		210124	824
210181	1271
		210211	27
210212	48
		210213	267

以上的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变型和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。

Claims

1.一种农田面源污染县域地下淋溶总氮排放量的预测方法，其特征在于，包括步骤：

其中，x为1～5的正整数；

4)建立县级区域N年地下淋溶总氮与N-x年地下淋溶总氮影响因素预测数学模型如下所示：

选择该农田面源污染发生分区内所有县级行政区划数据，代入所述数学模型中，用多元统计分析法求得a～m的数值；

5)在所述数学模型中代入步骤2)求得的a～m的数值、第N年的影响地下淋溶总氮排放量的氮排放量数据，求得第N+x年的地下淋溶总氮排放量(SB)。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述x为1～3的正整数。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述的总氮排放量数据中，种子带入途径(ZT)通过测量县级区域农田不同种子播种量、不同种子中的含氮量求得；化肥施用途径(FH)和有机肥施用途径(FY)根据县级区域农田不同种植模式面积、化肥与有机肥施用量求得；生物固氮途径(NG)通过测定豆科植物面积及固氮量测定；大气降水途径(SJ)通过测定农田年降水量和降水中含氮量确定；灌溉带入途径(SG)通过测定灌溉量和灌溉用水中含氮量来确定；秸秆还田途径(JT)、秸秆移除途径(JY)和作物收获带出途径(ZS)通过作物播种面积、秸秆还田比例、秸秆移除比例以及测定秸秆和籽粒中的含氮量求得；地表径流流失途径(SB)通过测定地表径流水量和采集地表径流水含氮量求得；地下淋溶流失途径(SX)通过测定地下淋溶水量和采集淋溶水含氮量求得；氨挥发途径(QH)与氧化亚氮排放途径(QP)通过测量不同作物氮肥使用过程中NH₃、N₂O排放总量确定。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述地下淋溶水量通过地下淋溶原位收集装置测定。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述选择的县级区域属于同一个农田面源污染发生区，所述农田面源污染发生区为南方湿润区、南方湿润丘陵区、北方高原区、东北半湿润平原区、西北干旱区、西北干旱半干旱区中的一种。