CN113011992B - 一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 - Google Patents
一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113011992B CN113011992B CN202110296375.7A CN202110296375A CN113011992B CN 113011992 B CN113011992 B CN 113011992B CN 202110296375 A CN202110296375 A CN 202110296375A CN 113011992 B CN113011992 B CN 113011992B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- factor
- rainfall
- river
- calculating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims abstract description 81
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims abstract description 79
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 74
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 64
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims abstract description 10
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 13
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N ammonia nh3 Chemical compound N.N XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims description 8
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 8
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 claims description 7
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 claims description 6
- 244000144972 livestock Species 0.000 claims description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 244000144977 poultry Species 0.000 claims description 6
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 claims description 5
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 4
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- 238000009395 breeding Methods 0.000 claims description 3
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 3
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 5
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 5
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 3
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 2
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 210000002588 alveolar type II cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 1
- 238000001595 flow curve Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000009736 wetting Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
- Y02A20/152—Water filtration
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其包括获取待研究区域的降水、地形、土壤和社会经济统计等数据；根据待研究区域的降水、地形等数据，将待研究区域划分为若干流域分区；计算各流域分区的污染物排放量和污染物影响因子；对各流域分区的污染物影响因子进行标准化处理；根据标准化处理后的污染物影响因子计算各流域分区的入水体系数；对入水体系数进行校核验证。本发明能够解决现有技术中缺乏能够对大尺度区域内的污染物入河系数进行口径一致地核算的方法的问题，一致性好、计算可靠、范围大。
Description
技术领域
本发明涉及水文与水资源技术领域，具体涉及一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法。
背景技术
在农业生产发展迅速的同时，农作物种植使用的化肥、农药以及畜禽粪便产生量等明显增加，加剧了农业面源污染，污染物通过地表径流、排水沟渠和地下渗漏等方式进入附近水体，进而造成水体污染，农业面源污染是目前水环境污染物的主要来源。农业面源污染物以及同类污染物的不同形态之间在污染物的产生、运移及消减等机理过程中存在较大的差异性，同时受地理位置、水文、气象以及人为活动等因素的影响，在不同条件下同一种农业源的产污系数与入水体系数也体现了较大的时空异质性，使得污染物入水体的核算方法困难重重。
现有入河系数测算研究目前仅限于局部流域，未能覆盖不同的典型流域。由于农业面源污染物传输过程的空间异质性强，不宜简单地将少量的小尺度精细化模拟或实测结果向大尺度区域或全国推广运用。而对大范围区域，如全国范围的生态环境状况进行评估，以便进行管理和决策，就需要取得大尺度区域口径一致的核算成果。
发明内容
本发明针对现有技术中的上述不足，提供了一种能够解决现有技术中缺乏能够对大尺度区域内的污染物入河系数进行口径一致地核算的方法的问题的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法。
为解决上述技术问题，本发明采用了下列技术方案：
提供了一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其包括如下步骤：
S1、获取待研究区域的降水、水质、DEM、土地利用、土壤质地、土壤类型和社会经济数据；
S2、根据待研究区域的降水、地形数据，将待研究区域划分为若干流域分区，计算各流域分区的污染物排放量；其中，所述污染物分别为总磷、总氮、氨氮；
S3、根据待研究区域的数据，计算各流域分区的污染物影响因子；其中，所述污染物影响因子包括降雨驱动因子、地形驱动因子、地表径流驱动因子、地下水径流因子和植物截留因子；所述污染物影响因子的计算方法为：
S3-1、降雨驱动因子的计算方法为：
，
其中，r i为第i个流域分区内的全区当年平均降雨量，为待研究区域的年均降雨量，/>为流域分区内第j个栅格的年均降雨量，/>为流域分区内的全区年均降雨量，L为通过水质监测站点数据得到的流域出口农业源污染物实际入水负荷量；对计算得到的降雨驱动因子数值进行标准化处理；
S3-2、地形驱动因子的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的平均坡度，/>为计算流域栅格的平均坡度，可通过查表得到，d为常量；对计算的地形因子数值进行标准化处理；
S3-3、当污染物为总氮或氨氮时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
式中，S max为流域最大蓄水量，Q为一次降雨实际产生的地表径流量，通过SCS-CN模型计算得到，P t为总降雨量，是地表径流开始前的降雨初损量，/>取值0.2，CN为径流曲线数，可通过查表得到；
当污染物为总磷时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
TI=0.46×Q+0.54×A，
式中，A为土壤流失量；
对计算的地表径流因子数值进行标准化处理；
S3-4、地下水径流因子LI的计算方法为：
，
其中，P a为流域分区的年降雨量，P d为流域分区的非汛期降雨量，CN为标准径流曲线数；对计算的地下水径流因子数值进行标准化处理；
S3-5、植物截留因子RI的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的林草地的截留效率，/>为第i个流域分区内的平均坡度，与/>取值相同，对计算的植物截留因子数值进行标准化处理；
S4、根据标准化处理后的污染物影响因子计算各流域分区的入水体系数；
S5、对入水体系数进行校核验证，当入水体系数满足验证计算时，即得到待研究区域中各流域的综合入水体系数；当入水体系数不满足验证计算时，调整污染物影响因子，重复S3至S4，直到入水体系数满足验证计算。
本发明提供的上述基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法的主要有益效果在于：
本发明通过将待研究区域划分为若干流域分区，并将降雨、土地利用、土壤、污染物等基础数据与流域分区结合，通过对数据进行标准化处理，计算得到污染物运移的污染物影响因子，进而得出农业污染物的入水体系数。通过各种流域农业源污染物入河系数的确定，最终形成一套入河系数查算表，为以后方便快捷计算农业源污染物入河量服务。本方法所需收集的数据较少，并且所选用的数据能够较容易通过查表和查官方数据得到，数据来源、计算方法和数据处理方法统一，能够在大范围内推广使用，并使得结果具有可比性和一致性。并能便于应用在大范围区域，如全国范围的生态环境状况进行评估，以便进行进一步地管理和决策。
附图说明
图1为本发明基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
如图1所示，其为本发明基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法的流程图。
本发明的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法包括如下步骤：
S1、获取待研究区域的降水、水质、DEM、土地利用、土壤质地、土壤类型和社会经济数据。
研究区的DEM数据可通过中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台GDEMV2下载得到的30m×30m 分辨率数字高程数据，通过GIS软件，对DEM重采样后得到1km×1km的栅格流域，并在DEM数据基础上提取流域坡度、坡长。
待研究区域内各雨量站的降雨数据，可通过查阅各流域水文年鉴得到所需雨量站的逐日降雨量数据，利用GIS软件对年降雨量和日降雨量采用距离平方反比法进行空间插值，得到区域多年平均降雨量以及年、日降雨量的1km×1km栅格数据。
土壤分布、土壤质地数据可通过查阅全国土壤志、各省土壤志、中国土壤数据库、国家土壤信息服务平台及全国1：100万数字化土壤图等得到。
土地利用类型遥感数据对将通过Landsat TM/ETM/OLI遥感影像进行人机交互目视解译得到。
社会经济数据来自各省市区县的统计年鉴，包括居民人口数量、家禽牲畜养殖数量、农田种植、化肥农药施用数据。
S2、根据待研究区域的降水、地形数据，将待研究区域划分为若干流域分区，计算各流域分区的污染物排放量。
一般的，污染物分别为总磷污染物、总氮污染物、氨氮污染物，其污染物排放量的计算方法不同。因此后续污染物相关计算中，均是针对总磷污染物、总氮污染物、氨氮污染物中的一种，单独进行计算。
划分流域分区的方法为将全国水资源分区边界范围和国家河道分级数据与DEM地形图像数据结合，将待研究区域划分为若干流域分区。
其中，全国水资源分区边界范围和国家河道分级数据可通过查阅《中华人民共和国河道管理条例》，并与待研究区域对应的省市级水资源分区数据结合得到。
进一步地，计算各流域分区的污染物排放量的计算方法为：
S=F ，
其中，S为污染物排放量，F为单位面积的污染物产生量，为污染物排污系数，F和都通过查表得到基于1km/>1km栅格的值。
由于农业源污染物主要来源是居民生活、畜禽养殖和农田、林草地等的化肥农药三个方面，因此可以根据区域的土地利用、统计数据等计算农村/城镇生活、畜禽养殖、农田种植和林草地的污染物排放量。
其中，污染物排污系数通过查询《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》、《第一次全国污染源普查畜禽养殖业产排污系数与排污系数手册》和《第一次全国污染源普查农业污染源肥料流失系数手册》等表得到。
S3、根据待研究区域的数据，计算各流域分区的污染物影响因子。
污染物影响因子包括降雨驱动因子、地形驱动因子、地表径流驱动因子、地下水径流因子和截留因子。
具体的，污染物影响因子的计算方法为：
S3-1、降雨驱动因子的计算方法为：
，
其中，r i为第i个流域分区内的全区当年平均降雨量，为待研究区域的年均降雨量，/>为流域分区内第j个栅格的年均降雨量，/>为流域分区内的全区年均降雨量，L为农业面源污染物年入水体量，可通过监测数据得到，由于r i和L的函数关系可以通过回归分析得到，由此可以计算降雨驱动因子/>的取值。
在实际操作中，利用GIS软件，将流域分区内多个雨量站的数据，分别计算需要年份的年降雨量和日降雨量，再采用距离平方反比法进行空间插值，得到流域多年平均降雨量，年降雨量和日降雨量1km×1km栅格数据，代入计算公式得到降雨驱动因子。对计算的降雨驱动因子数值进行标准化处理。
S3-2、地形驱动因子的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的平均坡度，/>为典型流域基本测算单元的平均坡度，可通过查表得到，d为常量。
具体的，d的取值方法为：建立流域坡度与农业源污染物排放量的关系式，对污染物排放量与坡度值分别获取其lg函数值，并对获取的函数值做拟合线性关系式就得到公式中的d值。
通过建立流域坡度与农业源污染物排放量的关系式，对污染物排放量与坡度值分别获取其lg函数值，并对获取的函数值做拟合线性关系式得到公式中的d值，进而计算得到地形驱动因子。对计算的地形驱动因子数值进行标准化处理。
S3-3、当污染物为总氮污染物或氨氮污染物时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
式中：S max为流域最大蓄水量，Q为一次降雨实际产生的地表径流量，P t为总降雨量，是地表径流开始前的降雨初损量，单位均为mm，/>取值0.2。一般的，在北方干旱区，产流模式主要为超渗产流方式，可通过采用SCS-CN模型计算地表径流值。
为计算S值，引入径流曲线数CN，CN值能综合反映降雨前流域下垫面特征，无量纲，范围在1-100之间，其值越大表明其蓄水能力越小。
进一步地，CN值的计算方法为：根据土壤稳定下渗率、土壤质地等确定土壤水文组后，查SCS手册得到不同土地利用状况下一般湿润程度的CN值。
根据前5d降雨量将土壤前期湿度条件（AMC）划分为3个等级：AMCⅠ为干旱情况，AMCⅡ为一般情况，AMCⅢ为湿润情况。根据查得的CN值（CN2）利用下式计算CN1和CN3：
前期土壤湿度等级划分
根据研究区的土壤水文特性以及耕种作物等选取CN值，得到S值，降雨量数据在降雨驱动因子中有计算，这样通过公式得到各污染物的地表径流驱动因子。
进一步地，当污染物为总磷污染物时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
TI=0.46×Q+0.54×A，
式中，A为土壤流失量。
其中，土壤流失量的计算方法为：
，
其中，A为土壤年均流失量，单位是t•km-2•a-1，TI为地表径流驱动因子，R为年降雨侵蚀因子，单位是MJ•km-2•a-1，K为土壤可蚀性因子，单位是t/MJ；L为坡长因子，s为坡度因子，C为植被与管理因子，P为水土保持措施因子，这四个因子无量纲。
进一步地，土壤年均流失量A的计算方法包括：
S3-3-1、年降雨侵蚀因子R的计算方法为：
，
式中：P anu为年降雨量，单位为mm，P i为月降雨量，单位为mm，i为月份，取值为1至12。在实际操作中，利用GIS软件，得到区域年降雨量和月降雨量1km×1km栅格数据，从而计算得到的区域的单年度的R因子栅格值。
S3-3-2、土壤可蚀性因子K的计算方法为：
通过土壤质地以及土壤类型遥感数据、中国土壤数据库中区域所在省的土种数据库，查询典型流域土壤物理性质和养分，即获得有机质含量，根据其颗粒级配组成和有机质，查询得到不同流域分区的K因子。
S3-3-3、坡长因子L、坡度因子s的计算方法为：
，
式中：l为坡长，单位为m；θ为地面坡度；m为指数。根据区域栅格的坡度θ取m值（坡度根据DEM利用GIS软件提取），并计算Ls的值。为方便计算，一般将L和s结合起来计算，Ls一般取值0至7之间。
S3-3-4、植被与管理因子C的计算方法为：
，
式中，A'为有作物生长小区的土壤流失量，A 1为无作物生长小区的土壤流失量，单位均为t/hm2，R为年降雨侵蚀因子。一般的，有作物覆盖的耕地上的土壤流失量通常是非常小的。依据土地利用遥感数据，对不同地类进行C因子计算，得到对应流域分区内C因子值。
S3-3-5、水土保持措施因子P的取值为采取专门措施后的土壤流失量与采用顺坡种植时土壤流失量的比值。这一值可通过查询Wischmeier and Smith给出的P值参考表得到。
对计算的地表径流因子数值进行标准化处理。
S3-4、地下水径流因子LI的计算方法为：
，
其中，P a为流域分区的年降雨量，P d为流域分区的非汛期降雨量，CN为标准径流曲线数，取值同上面地表径流驱动因子；
一般的，地下蓄渗/地下水径流因子是指土壤水分随土壤剖面的下渗能力，以此作为污染物在土壤坡面的迁徙驱动因子。通过土壤水分的下渗能力与污染物负荷强度的乘积近似描述污染物的实际下渗量。对计算的地下水径流因子数值进行标准化处理。
S3-5、植物截留因子RI的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的林草地的截留效率，/>为第i个流域分区内的平均坡度。平均坡度在地形驱动因子中有计算，不同植物类型对农业源污染物（总氮、氨氮、总磷）的截留效率不同，详细取值可通过查询截留效率表得到。
一般的，植物截留因子只需要计算林地和草地的截留因子取值，其他土地利用类型按照无截留效率处理，统一赋值为“1”，且不参与标准化过程。基于1km×1km的栅格，计算植物截留因子RI，表示流域上某一点的污染物向水体传输过程中受到传输距离、林草、水面缓冲系统截留的可能性。对计算的植物截留因子数值进行标准化处理。
S4、根据标准化处理后的污染物影响因子计算各流域分区的入水体系数。
入水体系数的计算公式为：
所得入水体系数为流域基本测算单元农业源污染物入水体系数，即各流域分区内1km×1km栅格内的污染物入水体系数。
S5、对入水体系数进行校核验证，当入水体系数满足验证计算时，即得到待研究区域中各流域的综合入水体系数；当入水体系数不满足验证计算时，调整流域分区的划分，重复S3至S4，直到入水体系数满足验证计算。
具体的，校核验证的方法为：
S5-1、通过水质监测站点数据获取待研究区内站点控制流域的农业源污染物入水体负荷量L，代入验证公式：
，
得到通过农业源污染物入水体负荷量计算得到实际入水体系数；
S5-2、通过污染物影响因子计算推定入水体系数的计算公式为：
；
S5-3、计算实际入水体系数和推定入水体系数/>的相对误差，当两者之间的相对误差不超过50%，就通过验证；
否则重新计算，然后再与实际入水体系数进行比较，直到符合标准。
上面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (7)
1.一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取待研究区域的降水、水质、DEM、土地利用、土壤质地、土壤类型和社会经济数据；
S2、根据待研究区域的降水、地形数据，将待研究区域划分为若干流域分区，计算各流域分区的污染物排放量；其中，所述污染物分别为总磷、总氮、氨氮；
S3、根据待研究区域的数据，计算各流域分区的污染物影响因子；其中，所述污染物影响因子包括降雨驱动因子、地形驱动因子、地表径流驱动因子、地下水径流因子和植物截留因子；所述污染物影响因子的计算方法为：
S3-1、降雨驱动因子的计算方法为：
，
其中，r i为第i个流域分区内的全区当年平均降雨量，为待研究区域的年均降雨量，/>为流域分区内第j个栅格的年均降雨量，/>为流域分区内的全区年均降雨量，L为通过水质监测站点数据得到的流域出口农业源污染物实际入水负荷量；对计算得到的降雨驱动因子数值进行标准化处理；
S3-2、地形驱动因子的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的平均坡度，/>为计算流域栅格的平均坡度，可通过查表得到，d为常量；对计算的地形因子数值进行标准化处理；
S3-3、当污染物为总氮或氨氮时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
式中，S max为流域最大蓄水量，Q为一次降雨实际产生的地表径流量，通过SCS-CN模型计算得到，P t为总降雨量，是地表径流开始前的降雨初损量，/>取值0.2，CN为径流曲线数，可通过查表得到；
当污染物为总磷时，地表径流驱动因子TI的计算方法为：
TI=0.46×Q+0.54×A，
式中，A为土壤流失量；
对计算的地表径流因子数值进行标准化处理；
S3-4、地下水径流因子LI的计算方法为：
，
其中，P a为流域分区的年降雨量，P d为流域分区的非汛期降雨量，CN为标准径流曲线数；对计算的地下水径流因子数值进行标准化处理；
S3-5、植物截留因子RI的计算方法为：
，
其中，为第i个流域分区内的林草地的截留效率，/>为第i个流域分区内的平均坡度，与/>取值相同，对计算的植物截留因子数值进行标准化处理；
S4、根据标准化处理后的污染物影响因子计算各流域分区的入水体系数；
S5、对入水体系数进行校核验证，当入水体系数满足验证计算时，即得到待研究区域中各流域的综合入水体系数；当入水体系数不满足验证计算时，调整污染物影响因子，重复S3至S4，直到入水体系数满足验证计算。
2.根据权利要求1所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，降水数据来自各流域水文年鉴或研究区内雨量站；
水质数据来自各监测站点；
DEM数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台，GDEMV2 30m×30m 分辨率数字高程数据；
土地利用遥感数据来自网上数据平台；
土壤质地以及土壤类型遥感数据来自中国土壤数据库；
社会经济数据来自各地的统计年鉴，包括人口数量、家禽牲畜养殖数量、化肥农药施用数据；
所述待研究区域的数据为通过GIS软件，对待研究区域获取的降水、水质、DEM、土地利用、土壤质地、土壤类型和社会经济数据进行划分，得到待研究区域对应的1km×1km栅格数据。
3.根据权利要求2所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，划分流域分区的方法为将全国水资源分区边界范围和国家河道分级数据与DEM地形图像数据结合，将待研究区域划分为若干流域分区。
4.根据权利要求3所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，所述计算各流域分区的污染物排放量的计算方法为：
S=F ，
其中，S为污染物排放量，F为单位面积的污染物产生量，为污染物排污系数，F和/>都通过查表得到基于1km/>1km栅格的值。
5.根据权利要求1所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，所述土壤流失量的计算方法为：
，
其中，R为年降雨侵蚀因子，K为土壤可蚀性因子，L为坡长因子，s为坡度因子，C为植被与管理因子，P为水土保持措施因子。
6.根据权利要求5所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，所述土壤流失量的计算方法包括：
S3-3-1、年降雨侵蚀因子R的计算方法为：
，
式中：P anu为年降雨量，P i为月降雨量，i为月份，取值为1至12；
S3-3-2、所述土壤可蚀性因子K通过土壤质地、土壤类型遥感数据、中国土壤数据库中区域所在省的土种数据库查得；
S3-3-3、所述坡长因子L、坡度因子s的计算方法为：
，
其中，l为坡长，θ为地面坡度，m为指数；
S3-3-4、所述植被与管理因子C的计算方法为：
，
式中，A'为有作物生长小区的土壤流失量，A 1为无作物生长小区的土壤流失量，R为年降雨侵蚀因子；
S3-3-5、所述水土保持措施因子P通过查表得到。
7.根据权利要求1所述的基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法，其特征在于，所述校核验证的方法为：
S5-1、通过水质监测站点数据获取待研究区内站点控制流域的农业源污染物入水体负荷量L，代入验证公式：
，
得到通过农业源污染物入水体负荷量计算得到实际入水体系数；
S5-2、通过污染物影响因子计算推定入水体系数的计算公式为：
；
S5-3、计算实际入水体系数和推定入水体系数/>的相对误差，当两者之间的相对误差不超过50%，就通过验证；
否则重新计算，然后再与实际入水体系数进行比较，直到符合标准。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110296375.7A CN113011992B (zh) | 2021-03-19 | 2021-03-19 | 一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110296375.7A CN113011992B (zh) | 2021-03-19 | 2021-03-19 | 一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113011992A CN113011992A (zh) | 2021-06-22 |
| CN113011992B true CN113011992B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=76403312
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110296375.7A Active CN113011992B (zh) | 2021-03-19 | 2021-03-19 | 一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113011992B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113688528A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-23 | 生态环境部南京环境科学研究所 | 平原河网区农业源污染物入水体负荷量核算方法及系统 |
| CN113723703A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-11-30 | 东莞理工学院 | 基于多源数据融合和深度学习的水质预测方法及其系统 |
| CN113723704B (zh) * | 2021-09-07 | 2023-04-18 | 东莞理工学院 | 一种基于连续和分级混合数据的水质快速预测方法 |
| CN114662930B (zh) * | 2022-03-24 | 2023-03-24 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种农业面源污染风险识别方法及电子设备 |
| CN115952246B (zh) * | 2022-11-29 | 2023-07-04 | 中国环境科学研究院 | 基于网格的厂界污染物测算展示方法及系统 |
| CN116883221B (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-19 | 成都清源水环境治理有限公司 | 一种流域生态监测方法 |
| CN117314019B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-04-12 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 一种农业面源污染产生量评估方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104143048A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-11-12 | 中国水利水电科学研究院 | 一种农田面源污染物入河量的计算方法及装置 |
| CN104732069A (zh) * | 2015-02-27 | 2015-06-24 | 中国水利水电科学研究院 | 一种变入河系数计算污染物入河量的方法 |
| CN106250666A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-12-21 | 中国水利水电科学研究院 | 一种灌溉系统发达区湖泊氮磷污染负荷模拟方法 |
| CN111784052A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种城市面源污染入河负荷量预测方法 |
| CN111882182A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-11-03 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种适用于灌区的农业非点源污染风险诊断方法 |
| CN112001610A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-27 | 裴晓菲 | 农业面源污染的处理方法及装置 |
-
2021
- 2021-03-19 CN CN202110296375.7A patent/CN113011992B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104143048A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-11-12 | 中国水利水电科学研究院 | 一种农田面源污染物入河量的计算方法及装置 |
| CN104732069A (zh) * | 2015-02-27 | 2015-06-24 | 中国水利水电科学研究院 | 一种变入河系数计算污染物入河量的方法 |
| CN106250666A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-12-21 | 中国水利水电科学研究院 | 一种灌溉系统发达区湖泊氮磷污染负荷模拟方法 |
| CN111784052A (zh) * | 2020-07-03 | 2020-10-16 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种城市面源污染入河负荷量预测方法 |
| CN111882182A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-11-03 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种适用于灌区的农业非点源污染风险诊断方法 |
| CN112001610A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-27 | 裴晓菲 | 农业面源污染的处理方法及装置 |
Non-Patent Citations (10)
| Title |
|---|
| 《基于环境承载力的环渤海经济活动影响监测与调控技术研究》项目组.《环渤海污染压力和海上响应的统筹调控研究》.海洋出版社,2015,第466页. * |
| 中国环境监测总站.《水环境质量预报预警方法技术指南》.中国环境出版集团,2020,第262页. * |
| 关于农业面源污染物入河系数测算技术路线与关键方法的探讨;耿润哲;殷培红;周丽丽;王萌;;环境与可持续发展(02);第 28-32页 * |
| 农业非点源污染关键源区识别方法研究进展;李振炜;于兴修;姚孝友;井光花;;生态学杂志;20111215(12);第251-258页 * |
| 汉江中下游土壤侵蚀及颗粒态非点源磷负荷研究;沈虹;张万顺;彭虹;;水土保持研究(05);第5-10页 * |
| 河流氮磷污染过程的小波分析及其环境影响因子定量表征;金亚楠;《中国优秀硕士学位论文数据全文库 工程科技Ⅰ辑》;第11，34-39页 * |
| 流域尺度非点源总氮输出系数改进模型的应用;庞树江;《农 业 工 程 学 报 》;20171001;第213-220页 * |
| 王全九 ; 杨婷 ; 刘艳丽 ; 赵光旭 ; 张鹏宇 ; .土壤养分随地表径流流失机理与控制措施研究进展.农业机械学报.2016,(06),第72-87页. * |
| 苕溪流域农业非点源污染风险评估研究;孙作雷;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》;20151215;第36-57页 * |
| 重庆市坡耕地植被覆盖与管理因子 C值计算与分析;唐寅等;《水土保持学报》;第24卷(第6期);第53-59页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113011992A (zh) | 2021-06-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113011992B (zh) | 一种基于标准数据的流域农业面源污染入河系数测算方法 | |
| CN113011993B (zh) | 基于标准数据的农业污染源入水体负荷量测算方法 | |
| Yang et al. | Spatiotemporal patterns and source attribution of nitrogen load in a river basin with complex pollution sources | |
| Lam et al. | Modelling point and diffuse source pollution of nitrate in a rural lowland catchment using the SWAT model | |
| Parajuli et al. | Comparison of AnnAGNPS and SWAT model simulation results in USDA‐CEAP agricultural watersheds in south‐central Kansas | |
| Casalí et al. | Runoff, erosion, and water quality of agricultural watersheds in central Navarre (Spain) | |
| Green et al. | Hydrologic evaluation of the soil and water assessment tool for a large tile-drained watershed in Iowa | |
| Moriasi et al. | Effects of the resolution of soil dataset and precipitation dataset on SWAT2005 streamflow calibration parameters and simulation accuracy | |
| Ni et al. | Evaluation of the impacts of BMPs and tailwater recovery system on surface and groundwater using satellite imagery and SWAT reservoir function | |
| Wei et al. | Evaluating nitrate and phosphorus remediation in intensively irrigated stream-aquifer systems using a coupled flow and reactive transport model | |
| CN105009768A (zh) | 一种流域尺度氮素化肥最大允许投入量的确定方法 | |
| CN104361523A (zh) | 一种基于gis的分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法 | |
| Li et al. | Effects of different slopes and fertilizer types on the grey water footprint of maize production in the black soil region of China | |
| Li et al. | Research on optimal control of non-point source pollution: a case study from the Danjiang River basin in China | |
| Mahzari et al. | Using SWAT model to determine runoff, sediment yield and Nitrate loss in Gorganrood watershed, Iran | |
| CN104933626A (zh) | 流域农业面源污染物沟渠削减系数计算方法 | |
| Brzozowski et al. | Application of SWAT model to small agricultural catchment in Poland | |
| Guo et al. | Identification method and application of critical load contribution areas based on river retention effect | |
| Bekiaris et al. | Application of the SWAT (soil and water assessment tool) model in the Ronnea catchment of Sweden | |
| CN117494419A (zh) | 一种多模型耦合的流域水土流失遥感监测方法 | |
| Cau et al. | Assessment of alternative land management practices using hydrological simulation and a decision support tool: Arborea agricultural region, Sardinia | |
| Granlund et al. | Testing the INCA model in a small agricultural catchment in southern Finland | |
| Tian et al. | Integration of monthly water balance modeling and nutrient load estimation in an agricultural catchment | |
| Frederiksen et al. | Development and application of a parsimonious statistical model to predict tile flow in minerogenic soils | |
| CN113361114B (zh) | 一种基于径流路径的多尺度面源污染物入河系数测算方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |