CN112348241A - 一种保护地农用地面源污染排放量预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种保护地农用地面源污染排放量预测方法及系统，包括：收集保护地农用地在目标监测点处的历史灌溉量、单次径流量、单次淋溶量和产流氮磷浓度数据；确定各月份地表径流产流量、地下淋溶产流量、产流氮磷浓度预测值；最后，确定保护地产流氮磷总量预测值。本发明实施例提供的污染排放量预测方法，在农田面源污染发生驱动因素与特征基础上，针对水量排放量和产流氮磷浓度，分别建立月份地表径流和地下淋溶产流量预测模型以及产流氮磷浓度预测模型，科学预测仅受灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量，解决了受灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量无法预测的难题，为农业面源污染防治提供了技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及农业灌溉技术领域，尤其涉及一种保护地农用地面源污染排放量预测方法及系统。
背景技术
保护地农用地指仅有人工灌溉，仅靠灌溉水作为水分来源的农业生产用地。随着我国农业集约化、规模化程度的提高，农业生产对化肥的依赖性日渐增强，为了追求相对较高的经济效益，广大农户存在着过量施用化肥的现象，化肥超过一定范围后，农田盈余的氮磷易进入环境造成面源污染。中国是世界第一大化肥生产国和使用国，以9％的耕地养活22％的人口，消耗了35％的化肥，这带来的后果是肥料利用率偏低，肥料损失严重，农田面源污染风险加剧。第一次全国污染源普查结果表明，我国农业源污染物排放是重要的污染来源，其中总氮、总磷排放分别占排放总量的57.2％和67.4％。从第二次全国污染源普查结果来看，农业源仍然是重要的排放源。
目前，农田面源污染径流流失研究主要是通过野外实地监测，其实施难度大、影响因素多。另外，还采用基于模型模拟的径流监测方法，其工作量相对较小、比较容易开展，但需要具有连续、系统的地表径流监测数据作为支持。
用于农田面源污染排放量的预测研究则主要有源强估算法和模型法。其中，源强估算法是基于第一次全国污染源普查种植业氮磷源强系数，以源强系数大小与化肥流失率成正比的原理，通过对源强系数进行校正，再结合农田播种面积预测等进行农田氮磷排放量预测。该方法没有考虑田块尺度农田实施农艺措施后对污染物排放的影响，也没有考虑农田土壤和降水灌溉等因素的区域特征对田块尺度农田面源污染排放量的影响。而模型法则是基于对污染物产生、迁移等构建机理模型，通过对降雨径流的形成以及污染物的迁移转化过程进行模拟，不仅考虑污染物的输入和输出情况，还考虑污染物的迁移转化过程。常用的模型有SWAT、HSPF、AnnAGNPS、ANSWERS、SWMM、WEPP等，但此类模型应用是以流域为主，对数据量、数据精度要求较高，基础数据和参数需求量大，对实测资料的依赖程度较高，很难用于无资料或资料条件较差的区域。
因此，如何全面、实时、准确地预测田块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
本发明实施例提供一种保护地农用地面源污染排放量预测方法及系统，用以解决现有技术中在灌溉驱动下田块尺度上面源污染预测模型的空缺，以提高预测地面源污染排放量的精度和效率。
第一方面，本发明实施例提供一种保护地农用地面源污染排放量预测方法，主要包括：收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；根据保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；根据保护地产流相关预测值确定保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
可选地，保护地历史产流相关数据主要包括历史灌溉量、历史单次径流量、历史单次淋溶量和历史产流氮磷浓度数据；各月份的保护地产流相关预测值主要包括各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量、各月份产流氮磷浓度预测值和各月份产流氮磷量预测值。可选地，根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值，主要包括：
根据历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值；根据历史灌溉量和历史径流量确定各月份地表径流系数；根据历史灌溉量和历史淋溶量确定各月份地下淋溶系数；根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地表径流系数确定各月份地表径流产流量；根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量；根据历史产流浓度数据获取各月份产流浓度预测值，结合各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷总量预测值。
可选地，根据历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值，主要包括：收集目标监测点在历史上多年月份灌溉量作为所述历史灌溉量；根据历史上多年月份灌溉数据，获取每月的灌溉月份比率，以计算出年月份灌溉比率平均值；根据年月份灌溉比率平均值，获取灌溉月份调节指数；根据所述灌溉月份调节指数，获取关于灌溉量的多年每月灌溉量序列；对多年每月灌溉量序列进行回归分析，获取灌溉趋势方程；利用灌溉趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量；根据预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量与所述灌溉月份调节指数，确定预设时间段内的各月份单次灌溉量预测值。
可选地，根据历史灌溉量和历史单次径流量确定各月份地表径流系数，主要包括：
XBY＝BY/GY
其中，BY为历史各月份径流量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量；XBY为各月份地表径流系数。
可选地，根据所述历史灌溉量和历史单次淋溶量确定各月份地下淋溶系数，主要包括：
XRY＝RY/GY
其中，RY为历史各月份淋溶量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量，XRY为各月份地下淋溶系数。
作为可选地，根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地表径流系数确定各月份地表径流产流量，主要包括：
其中，YCJYS为各月份单次灌溉量预测值；XBY为各月份地表径流系数；YCQBY为各月份地表径流产流量；S为各月份灌溉次数。
可选地，根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量，主要包括：
其中，YCJYS为各月份单次灌溉量预测值；XRY为各月份地下淋溶系数；YCQRY为各月份地下淋溶产流量，S为各月份灌溉次数。
可选地，所述根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，结合各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷量预测值，主要包括：获取目标监测点在历史上多年月份产流浓度数据作为历史产流浓度数据；根据历史产流浓度数据，获取产流浓度月份比率，以计算多年产流浓度月份比率平均值；根据产流浓度月份比率平均值，获取关于产流浓度的月份调节指数；根据关于产流浓度的月份调节指数，并结合历史上每月产流浓度，获取关于产流浓度的多年每月产流浓度序列；对多年每月产流浓度序列进行回归分析，获取产流浓度趋势方程；利用产流浓度趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内各月份不含月份影响的产流浓度值，再分别乘以相应的月份调节指数，确定预设时间段内各月份产流浓度预测值。
可选地，根据各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量、各月份产流氮磷浓度预测值，确定保护地产流氮磷总量预测值，主要包括：
YCYY＝YCQBY×YCCBY+YCQRY×YCCRY
其中，YCYY为保护地各月份产流氮磷总量预测值；YCQBY为各月份地表径流产流量；YCCBY为各月份地表径流产流氮磷浓度预测值；YCQRY为各月份地下淋溶产流量；YCCRY为各月份地下淋溶产流氮磷浓度预测值。
第二方面，本发明实施例还提供一种保护地农用地面源污染排放量预测系统，主要包括数据获取单元、数据预处理单元、产流计算单元，其中：数据获取单元主要用于收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；数据预处理单元用于根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；产流计算单元用于根据所述保护地产流相关预测值确定所述保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将所述保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述保护地农用地面源污染排放量预测方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述保护地农用地面源污染排放量预测方法的步骤。
本发明实施例提供的保护地农用地面源污染排放量预测方法及系统，在农田面源污染发生驱动因素与特征基础上，针对灌溉水量排放量和产流氮磷浓度，分别建立月份地表径流和地下淋溶产流量预测模型以及产流氮磷浓度预测模型，科学预测灌溉量影响的农用地田块尺度面源污染排放量，解决了仅受灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量无法预测的难题，为农业面源污染防治提供了技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种保护地农用地面源污染排放量预测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种灌溉趋势方程构建的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种产流浓度趋势方程构建的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种保护地农用地面源污染排放量预测系统的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了克服仅受灌溉影响的农田田块尺度面源污染排放量无法预测的不足，本发明实施例提供一种基于农田面源污染发生驱动因素与特征基础的仅受灌溉量影响的农田面源污染排放量的预测方法，如图1所示，包括但不限于以下步骤：
步骤S1：收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；
步骤S2：根据保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；
步骤S3：根据保护地产流相关预测值确定保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
其中，保护地农用地的目标监测点的选取可以是多个，并通过收集的各个监测点的历史数据平均值，确定为虚拟的理想目标监测点处的历史数据。其中，保护地历史产流相关数据主要包括：历史灌溉量、历史单次径流量、历史单次淋溶量和历史产流氮磷浓度数据。可以通过调取气象监测站数据库中存储了多年的各个月份的历史数据，获取历史降水量，并从监测点历史数据中获取各历史年份中每个月份内与该历史降水量相对应的单次径流量、单次淋溶量和产流氮磷浓度数据后，统计出历史灌溉产流相关数据，对此本发明实施例不作具体地限定。
灌溉量是指通过渠、沟、管系输配水控制方法人工对单位目标点的施灌水量，以mm为单位。单次径流量是指在一次降水事件中，当降水或融雪强度超过土壤下渗速度时，产生径流并逐渐汇集，形成地表径流的水量。单次淋溶量是指在一次降水事件中，土壤和肥料中的营养物质(本发明实施例中主要指氮素和磷素)随降水向下运移至作物根系活动层以下，不能被作物吸收利用导致的农田淋溶水量。产流量是指灌溉驱动形成径流或淋溶的那部分水量，以mm为单位；在本发明实施例中的产流浓度数据是指在灌溉过程中，形成径流或淋溶的水量中氮素、磷素的浓度。
本发明实施例所提供的保护地农用地面源污染排放量预测方法，在获取到目标监测点处的历史灌溉量、历史单次径流量、历史单次淋溶量和历史产流氮磷浓度数据等数据后，根据上述保护地历史产流相关数据，预测在未来预设时间段内每个月在该农用地的对应于每个历史数据的预测值，为以后的污染排放量预测提供数据依据，主要包括：获取未来预设时间段内各月份的地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量、各月份产流氮磷浓度预测值等保护地产流相关预测值。
进一步地，根据预测的各月份的地表径流产流量与各月份地表径流产流氮磷浓度预测值的乘积、各月份地下淋溶产流量与各月份地下淋溶产流氮磷浓度预测值的乘积，进行加和获取到保护地各月份产流氮磷总量预测值。
需要说明的是，未来预设时间段可以为下一个年份、下一个年份中的多个月份(例如，6、7、8三个月等)，或者下两个年份等。其具体的时间长度大小可以根据实际情况进行调整，本发明实施例对此不作限定。最后，将预测的保护地产流氮磷总量预测值作为被监测的保护地农用地的污染排放量。
本发明实施例提供的保护地农用地面源污染排放量预测方法，在农田面源污染发生驱动因素与特征基础上，针对灌溉水量排放量和产流浓度，分别建立月份地表径流和地下淋溶产流量预测模型以及产流氮磷浓度预测模型，科学预测降雨和灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量，解决了受灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量无法预测的难题，为农业面源污染防治提供了技术支持。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，步骤S2中所述的根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值，具体包括但不限于以下步骤：
步骤S21：根据历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值；
步骤S22：根据历史降水量、历史灌溉量和历史单次径流量确定各月份地表径流系数；
步骤S23：根据历史降水量、历史灌溉量和历史单次淋溶量确定各月份地下淋溶系数；
步骤S24：根据各月份单次降水量预测值、各月份地表径流系数确定各月份地表径流产流量；
步骤S25：根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量；
步骤S26：根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，结合各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷量预测值。基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在步骤S21中所述的根据历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值，主要包括但不限于以下步骤：收集目标监测点在历史上多年月份灌溉量作为所述历史灌溉量；根据历史上多年月份灌溉数据，获取每月的灌溉月份比率，以计算出年月份灌溉比率平均值；根据年月份灌溉比率平均值，获取灌溉月份调节指数；根据所述灌溉月份调节指数，获取关于灌溉量的多年每月灌溉量序列；对多年每月灌溉量序列进行回归分析，获取灌溉趋势方程；利用灌溉趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量；根据预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量与所述灌溉月份调节指数，确定预设时间段内的各月份灌溉量预测值。
作为一种可选实施例，上述根据历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值，主要实施步骤也可以是：
收集目标监测点在历史上多年月份灌溉量作为所述历史灌溉量；基于滑动平均法，根据历史上多年月份灌溉数据，获取中心化滑动平均灌溉值；将历史上每月灌溉量除以所述中心化滑动平均灌溉值，获取每月的灌溉月份比率；确定多年灌溉月份比率平均值并除以平均的年月份灌溉比率，获取灌溉月份调节指数；将历史上每月灌溉量除以所述灌溉月份调节指数，获取关于灌溉量的多年每月灌溉量序列；基于一元线性模型对多年每月灌溉量序列进行回归分析，获取灌溉趋势方程；利用灌溉趋势方程，根据下一年的月份序列，获取下一年份各月份不含月份因素的灌溉量；根据下一年份各月份不含月份因素的灌溉量与所述灌溉月份调节指数，确定下一年的各月份灌溉量预测值。
作为另一可选实施例，下一年份中各月份灌溉量预测值的获取方法，可以采用以下步骤实现：
1)历史灌溉数据的获取：获取在目标监测点处多年份各月份的灌溉量数据JY。
2)灌溉中心化滑动平均值的获取：从某年第1个月灌溉量开始4项滑动平均至第4个月灌溉量，获得4项滑动平均值。然后对每两个4项滑动平均值进行中心化滑动平均，获得中心化滑动平均值。按上述方法，对中心化滑动平均值再进行迭代4项滑动平均，直至迭代终止，获取到中心化滑动平均灌溉值。
3)灌溉月份比率的获取：用每月灌溉量除以中心化滑动灌溉量平均值，即获得灌溉月份比率。
4)灌溉月份调节指数的获取：多年的灌溉月份比率平均值，除以总的平均年月份比率，获得灌溉月份调节指数。
5)灌溉月份成分分离：用每月灌溉用量分别除以相应的灌溉月份调节指数，即获取分离月份因素后的多年每月灌溉量序列。
6)灌溉趋势方程构建：利用一元线性模型进行回归分析，得到分离月份因素后的序列对应的线性趋势方程，即获取灌溉趋势方程。如图2所示，是利用本方法对某西北干旱半干旱平原区农田面源污染地表径流总氮排放量预测过程中所获取的下一年份各月灌溉量预测值，进行灌溉趋势方程构建的示意图，所获取的线性趋势方程为y＝0.6162x+3.0696，决定系数R2＝0.1799。
7)灌溉预测：根据线性的灌溉趋势方程，输入相应月份序列，即可以求得下一年份各月份不含月份因素的灌溉量。
8)将各月份不含月份因素的灌溉量乘以相应的月份调节指数，即可以求得最终的灌溉预测值YCJYS。
如表1所示，是根据上一步骤中的灌溉趋势方程所获取的某西北干旱半干旱平原区农田的下一年份各月灌溉量预测值列表：
表1下一年份各月灌溉预测值列表
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，步骤S22中所述的根据历史灌溉量和历史单次径流量确定各月份地表径流系数，主要包括：
XBY＝BY/GY
其中，BY为历史各月份径流量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量；XBY为各月份地表径流系数。
步骤S23中所述的根据历史灌溉量和历史单次淋溶量确定各月份地下淋溶系数，包括：
XRY＝RY/GY
其中，RY为历史各月份淋溶量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量，XRY为各月份地下淋溶系数。
具体地，在本发明实施例中，首先，收集监测点历史上多年单次径流量、淋溶量及与之对应的历史灌溉量，分别针对各个月份，获得各月份地表径流系数XBY和地下淋溶系数XRY。
可选地，表2为对上述实施例中的某西北干旱半干旱平原区农田面源污染地表径流总氮排放量预测过程中，所获取的下一年份各月产流系数列表：
表3下一年份各月产流系数
| 月份 | 地表径流系数(％) | 地下淋溶系数(％) |
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 |
| 5 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 12.0 |
| 7 | 0 | 13.0 |
| 8 | 0 | 11.4 |
| 9 | 0 | 7.11 |
| 10 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 |
基于上述实施例的内容，可选地，步骤S24所述的在获取地表径流系数以及地下淋溶系数后，则可以实现对于各月份地表径流产流量的预测计算，包括：
其中，YCJYS为各月份单次灌溉量预测值；XBY为各月份地表径流系数；YCQBY为各月份地表径流产流量；S为各月份灌溉次数。
进一步地，步骤S26中所述的根据各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量，主要包括：
其中，YCJYS为各月份单次灌溉量预测值；XRY为各月份地下淋溶系数；YCQRY为各月份地下淋溶产流量，S为各月份灌溉次数。
具体地，根据模拟的下一年份灌溉量，分别根据各自月单次灌溉量，对应到各月份地表径流系数XBY和各月份地下淋溶系数XRY，核算得出各个月份地表径流单次产流量和地下淋溶单次产流量，累加则可以获得各月份地表径流产流量YCQBY和地下淋溶产流量YCQRY。
可选地，表3为对上述实施例中的某西北干旱半干旱平原区农田面源污染地表径流总氮排放量预测过程中，所获取的下一年份各月产流量预测值列表：
表3下一年份各月产流量预测值
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，步骤S26中所述的根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，主要包括但不限于以下步骤：获取目标监测点在历史上多年月份产流浓度数据作为历史产流浓度数据；根据历史产流浓度数据，获取产流浓度月份比率，以计算多年产流浓度月份比率平均值；根据产流浓度月份比率平均值，获取关于产流浓度的月份调节指数；根据关于产流浓度的月份调节指数，并结合历史上每月产流浓度用量，获取关于产流浓度的多年每月产流浓度序列；对多年每月产流浓度序列进行回归分析，获取产流浓度趋势方程；利用产流浓度趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内各月份不含月份因素影响的产流浓度值；根据预设时间段内各月份不含月份因素影响的产流浓度值与关于产流浓度的月份调节指数，确定预设时间段内各月份产流浓度预测值。
作为一种可选实施例，上述根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，结合各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷量预测值，其实施步骤可以是：
获取所述目标监测点在历史上多年月份产流浓度数据作为历史产流浓度数据；基于滑动平均法，根据历史产流浓度数据，获取中心化滑动平均产流浓度值；将历史上每月产流浓度除以中心化滑动平均产流浓度值，获取产流浓度月份比率；确定多年产流浓度月份比率平均值并除以平均的年月份产流浓度比率，获取关于产流浓度的月份调节指数；将历史上每月产流浓度用量除以关于产流浓度的月份调节指数，获取关于产流浓度的多年每月产流浓度序列；基于一元线性模型对多年每月产流浓度序列进行回归分析，获取产流浓度趋势方程；利用产流浓度趋势方程，根据下一年的月份序列，获取下一年份的各月份不含月份因素的产流浓度值；根据下一年份各月份不含月份因素的产流浓度与关于产流浓度的月份调节指数，确定下一年的各月份产流浓度预测值。
作为另一可选实施例，下一年的各月份产流氮磷浓度预测值的获取方法，可以采用以下步骤实现：
1)历史产流浓度数据的获取：获取目标监测点的多年份月份产流浓度数据FYN。
2)产流浓度中心化滑动平均值的获取：从某年第1个月的产流浓度数据开始4项滑动平均至第4个月产流浓度数据，获得4项滑动平均值。然后对每两个4项滑动平均值进行中心化滑动平均，获得中心化滑动平均值。
3)产流浓度月份比率的获取：用每月产流浓度施用量除以中心化滑动产流浓度平均值，获得产流浓度月份比率。
4)产流浓度月份调节指数获取：多年的产流浓度月份比率平均值，除以总的平均年月份比率，获得月份调节指数。
5)产流浓度月份成分分离：用每月产流浓度分别除以相应的月份调节指数，得到分离后的多年每月产流浓度序列。
6)产流浓度趋势方程的构建：用一元线性模型进行回归分析，得到分离月份因素后的序列对应的线性趋势方程。
如图3所示，是利用本方法根据对上述实施例中所述的某西北干旱半干旱平原区农田面源污染地表径流总氮排放量进行预测过程中，所获取的多年每月产流氮浓度序列，进行产流氮浓度趋势方程构建的示意图，所获取的线性趋势方程为y＝0.0129x+0.2055，决定系数R2＝0.2055。
7)产流浓度预测：根据产流浓度线性趋势方程，输入相应月份序列，可以求得下一年份各月份不含月份因素的产流浓度值，再乘以相应的月份调节指数，就可以求得最终的产流浓度预测值。
如表4所示，是根据上一步骤中的产流氮浓度趋势方程所获取的某西北干旱半干旱平原区农田的下一年份各月产流氮浓度预测值列表：
表4下一年份各月产流氮浓度预测值列表
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，步骤S3中所述的根据各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量、各月份产流氮磷浓度预测值，确定保护地产流氮磷总量预测值，主要包括：
YCYY＝YCQBY×YCCBY+YCQRY×YCCRY
其中，YCYY为保护地产流氮磷总量预测值；YCQBY为各月份地表径流产流量；YCCBY为各月份地表径流产流氮磷浓度预测值；YCQRY为各月份地下淋溶产流量；YCCRY为各月份地下淋溶产流氮磷浓度预测值。
具体地，产流总量预测的方法可以是：根据下一年各月份产流量预测值、产流氮磷浓度预测值，进行相乘获得产流氮磷总量预测。
如表5所示，是根据上一步骤中的下一年份各月产流氮浓度预测值列表，所计算的下一年份各月产流氮总量预测列表：
表5下一年份各月产流氮总量预测列表
本发明实施例提供一种保护地农用地面源污染排放量预测系统，如图4所示，包括但不限于：数据获取单元1、数据预处理单元2、产流计算单元3，其中：数据获取单元1主要用于收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；数据预处理单元2主要用于根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；产流计算单元3主要用于根据所述保护地产流相关预测值确定所述保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将所述保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
具体地，本发明实施例提供的保护地农用地面源污染排放量预测系统在具体运用过程中的执行步骤包括但不限于：
(1)灌溉数据获取：利用数据获取单元1获取监测点多年份月份灌溉数据。
(2)灌溉中心化滑动平均值获取：在数据预处理单元2中，从某年1月灌溉量开始4项滑动平均至4月灌溉量，获得4项滑动平均值。依次迭代获取所有的4项滑动平均值，然后对每两个4项滑动平均值进行中心化滑动平均，依次迭代获得最终的中心化滑动平均值。
(3)灌溉月份比率获取：在数据预处理单元2中，用每月灌溉量除以中心化滑动平均值，获得灌溉月份比率。
(4)灌溉月份调节指数获取：将多年的灌溉月份比率平均值除以总的平均年月份比率，获得月份调节指数。
(5)灌溉月份成分分离：用每月灌溉用量除以月份调节指数，得到分离后的多年每月灌溉量序列。
(6)灌溉趋势方程构建：用一元线性模型进行回归分析，得到分离月份因素后的序列对应的线性趋势方程。
(7)灌溉预测：根据灌溉线性趋势方程，带入相应月份序列，可以求得下一年份各月份不含月份因素的灌溉量，再乘以相应的月份调节指数，就可以求得最终的灌溉预测值YCJYS。
(8)地表径流系数获取：利用数据获取单元1收集监测点历史上多年单次径流量及对应灌溉量，分别针对各个月份，获得各月份地表径流系数XBY。
(9)地下淋溶系数的获取：利用数据获取单元1收集监测点历史上多年单次淋溶量及对应灌溉量，在数据预处理单元2中分别针对各个月份，获得各月份地下淋溶系数XRY。
(10)产流量预测：在数据预处理单元2中，根据模拟的下一年份降水量和灌溉量，分别根据各月单次灌溉量，对应到各月份地表径流系数XBY和各月份地下淋溶系数XRY，核算得出各个月份地表径流单次产流量，进而累加获得各月份地表径流产流量YCQBY和地下淋溶产流量YCQRY。
(11)产流氮磷浓度数据的获取：利用数据获取单元1获取监测点多年份月份产流氮磷浓度数据FYN。
(12)产流氮磷浓度中心化滑动平均值获取：从某年第1个月的产流浓度数据开始4项滑动平均至第4个月产流浓度数据，获得4项滑动平均值。然后对每两个4项滑动平均值进行中心化滑动平均，获得中心化滑动产流浓度平均值。
(13)产流氮磷浓度月份比率获取：用每月产流浓度除以中心化滑动平均值，获得产流浓度月份比率。
(14)产流氮磷浓度月份调节指数获取：用多年的产流浓度月份比率平均值，除以总的平均年月份比率，获得月份调节指数。
(15)产流浓度月份成分分离：用每月产流浓度分别除以相应的月份调节指数，得到分离后的多年每月产流浓度序列。
(16)产流氮磷浓度趋势方程构建：用一元线性模型进行回归分析，得到分离月份因素后的序列对应的线性趋势方程。
(17)产流氮磷浓度预测：根据产流浓度线性趋势方程，结合相应月份序列，可以获取下一年份各月份不含月份因素的产流浓度，再分别乘以相应的月份调节指数，就可以求得最终的浓度预测值。
(18)产流氮磷总量预测：在产流计算单元3中，根据下一年各月份产流量预测值、产流浓度预测值，进行相乘获得产流总量预测。
本发明实施例提供的污染排放量预测系统，在农田面源污染发生驱动因素与特征基础上，针对灌溉量和产流氮磷浓度，分别建立月份地表径流和地下淋溶产流量预测模型以及产流氮磷浓度预测模型，科学预测灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量，解决了仅受灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量无法预测的难题，为农业面源污染防治提供了技术支持。
需要说明的是，本发明实施例提供的保护地农用地面源污染排放量预测系统，在具体执行时，可以基于上述任一实施例所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法来实现，对此本实施例不作赘述。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(communication interface)520、存储器(memory)530和通信总线(bus)540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行保护地农用地面源污染排放量预测方法，该方法包括：收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；根据保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；根据保护地产流相关预测值确定保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的保护地农用地面源污染排放量预测的方法，该方法包括：收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；根据保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；根据保护地产流相关预测值确定保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的以执行保护地农用地面源污染排放量预测方法，该方法包括：收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；根据保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；根据保护地产流相关预测值确定保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，包括：
收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；
根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；
根据所述保护地产流相关预测值确定所述保护地产流氮磷总量预测值，并将所述保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
2.根据权利要求1所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，
所述保护地历史产流相关数据包括历史灌溉量、历史单次径流量、历史单次淋溶量和历史产流氮磷浓度数据；
所述各月份的保护地产流相关预测值包括各月份地表径流产流量、各月份地下淋溶产流量、各月份产流氮磷浓度预测值和各月份产流氮磷量预测值。
3.根据权利要求2所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值，包括：
根据所述历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值；
根据所述历史灌溉量和历史单次径流量确定各月份地表径流系数；
根据所述历史灌溉量和历史单次淋溶量确定各月份地下淋溶系数；
根据所述各月份单次灌溉量预测值、各月份地表径流系数确定各月份地表径流产流量；
根据所述各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量；
根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，并结合各月份地表径流和地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷总量预测值。
4.根据权利要求3所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述历史灌溉量获取各月份单次灌溉量预测值，包括：
收集所述目标监测点在历史上多年月份灌溉量作为所述历史灌溉量；
根据所述历史上多年月份灌溉数据，获取每月的灌溉月份比率，以计算出年月份灌溉比率平均值；
根据所述年月份灌溉比率平均值，获取灌溉月份调节指数；根据所述灌溉月份调节指数，获取关于灌溉量的多年每月灌溉量序列；
对所述多年每月灌溉量序列进行回归分析，获取灌溉趋势方程；
利用所述灌溉趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量；
根据所述预设时间段内的年份各月份不含月份因素的灌溉量与所述灌溉月份调节指数，确定所述预设时间段内的各月份单次灌溉量预测值。
5.根据权利要求3所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述历史灌溉量和历史单次径流量确定各月份地表径流系数，包括：
XBY＝BY/GY
其中，BY为所述历史各月份径流量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量；XBY为所述各月份地表径流系数。
6.根据权利要求3所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述历史灌溉量和历史单次淋溶量确定各月份地下淋溶系数，包括：
XRY＝RY/GY
其中，RY为所述历史各月份淋溶量；GY为根据所述历史灌溉量确定的历史各月份灌溉量，XRY为所述各月份地下淋溶系数；
所述根据所述各月份单次灌溉量预测值、各月份地表径流系数确定各月份地表径流产流量，包括：
其中，YCJYS为所述各月份单次灌溉量预测值；XBY为所述各月份地表径流系数；YCQBY为所述各月份地表径流产流量；S为各月份灌溉次数。
7.根据权利要求3所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述各月份单次灌溉量预测值、各月份地下淋溶系数确定各月份地下淋溶产流量，包括：
其中，YCJYS为所述各月份单次灌溉量预测值；XRY为所述各月份地下淋溶系数；YCQRY为所述各月份地下淋溶产流量，S为各月份灌溉次数。
8.根据权利要求3所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据历史产流氮磷浓度数据获取各月份产流氮磷浓度预测值，并结合各月份地表径流产和各月份地下淋溶产流量获取各月份产流氮磷总量预测值，包括：
获取所述目标监测点在历史上多年月份产流浓度数据作为所述历史产流浓度数据；
根据所述历史产流浓度数据，获取产流浓度月份比率，以计算多年产流浓度月份比率平均值；
根据所述产流浓度月份比率平均值，获取关于产流浓度的月份调节指数；
根据所述关于产流浓度的月份调节指数，并结合历史上每月产流浓度，获取关于产流浓度的多年每月产流浓度序列；
对所述多年每月产流浓度序列进行回归分析，获取产流浓度趋势方程；
利用所述产流浓度趋势方程，根据预设时间段内的月份序列，获取预设时间段内各月份不含月份因素的产流浓度值，再分别乘以相应的月份调节指数，以获取所述各月份浓度预测值。
9.根据权利要求8所述的保护地农用地面源污染排放量预测方法，其特征在于，所述根据所述各月份地表径流产流量、所述各月份地下淋溶产流量、所述各月份产流氮磷浓度预测值，确定保护地产流氮磷总量预测值，包括：
YCYY＝YCQBY×YCCBY+YCQRY×YCCRY
其中，YCYY为所述保护地各月份产流氮磷总量预测值；YCQBY为所述各月份地表径流产流量；YCCBY为所述各月份地表径流产流氮磷浓度预测值；YCQRY为所述各月份地下淋溶产流量；YCCRY为所述各月份地下淋溶产流氮磷浓度预测值。
10.一种保护地农用地面源污染排放量预测系统，其特征在于，包括：数据获取单元、数据预处理单元、产流计算单元；
所述数据获取单元用于收集保护地农用地在目标监测点处的保护地历史产流相关数据；
所述数据预处理单元用于根据所述保护地历史产流相关数据确定在未来预设时间段内各月份的保护地产流相关预测值；
所述产流计算单元用于根据所述保护地产流相关预测值确定所述保护地农用地的保护地产流氮磷总量预测值，并将所述保护地产流氮磷总量预测值作为所述保护地农用地的污染排放量。
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