CN117314019B - 一种农业面源污染产生量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于农业污染评估技术领域，涉及一种农业面源污染产生量评估方法，其包括以下步骤：收集基础数据；划分子流域网格单元；计算子流域网格单元农药化肥换算系数；计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数；计算历史农业面源污染产生量数据；划分降雨场景；建立农业面源污染产生量回归模型；训练不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型；基于当年的降雨数据和农药化肥销售数据，使用训练后的农业面源污染产生量回归模型对当年的农业面源污染产生量进行评估。其无需收集土地性质、作物性质、种植面积、土地高程等较难收集的数据，仅通过降雨量及农药化肥销售量进行农业面源污染产生量的评估，极大地降低了数据收集难度。
Description
技术领域
本发明属于农业污染评估技术领域，涉及一种农业面源污染产生量评估方法。
背景技术
农业面源污染是水污染的一个重要来源，农业面源污染管理是水环境管理的重要组成部分。为了更好地实现对水环境的管理，需要对农业面源污染产生量进行评估。
传统的农业面源污染产生量评估方法主要依赖水文模型，或者基于基础遥感监测数据及地面监测数据针对农业面源产生量进行评估。但是，上述评估方法，一直以来由于其评估所需数据量较大，土地性质、作物性质、种植面积、土地高程等数据收集起来实时性较差等，因此一直难以支持日益增长的农业面源污染产生量评估需求，实时性和灵活性上难以满足需求。
因此，针对上述现有技术中存在的缺陷，需要研发一种新型的农业面源污染产生量评估方法。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明提出一种农业面源污染产生量评估方法，其无需收集土地性质、作物性质、种植面积、土地高程等较难收集的数据，仅通过降雨数据及农药化肥销售数据进行农业面源污染产生量的评估，极大地降低了数据收集难度。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种农业面源污染产生量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集基础数据：收集研究区域的历史降雨数据和历史农药化肥销售数据；
划分子流域网格单元：根据研究区域的地理条件、水系分布情况和土地情况将研究区域划分为不同的子流域网格单元；
计算子流域网格单元农药化肥换算系数：根据子流域网格单元的种植作物类型，划分并量化其农药化肥换算系数；
计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数：根据子流域网格单元的农业作业人员施肥施药习惯，计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数；
计算历史农业面源污染产生量数据：基于所述子流域网格单元农药化肥换算系数、农药化肥销售量和实际使用量的转化系数、农药化肥的产污系数以及历史农药化肥销售数据得到历史农业面源污染产生量数据；
划分降雨场景：根据年降雨量大小划分研究区域的降雨场景；
建立农业面源污染产生量回归模型：针对不同的降雨场景，基于农药化肥销售数据和农业面源污染产生量数据得到不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型；
利用收集的历史农药化肥销售数据和计算的历史农业面源污染产生量数据训练不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型；
基于当年的降雨数据和农药化肥销售数据，使用训练后的不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型对当年的农业面源污染产生量进行评估。
优选地，所述农业面源污染产生量回归模型具体为：
Y= kX+ c，
式中，Y为农业面源污染产生量，X为农药化肥销售量，k和c为模型系数。
优选地，所述划分子流域网格单元具体包括：
划分小流域：结合地理信息系统，基于数字高程模型提取研究区域的流域水系，随后设定流域阈值以及流域出口点，并基于所述流域阈值和流域出口点将研究区域划分成多个小流域；
划分子流域网格单元：划分出小流域之后，依据土地利用、土壤类型和坡度将小流域划分为多个子流域网格单元。
优选地，计算子流域网格单元农药化肥换算系数时，将子流域网格单元中使用某种农药化肥的农作物种植面积占研究区域中使用某种农药化肥的农作物种植面积的比例作为该子流域网格单元农药化肥换算系数。
优选地，在划分降雨场景时，根据年降雨量大小将研究区域的降雨场景划分为丰水年、平水年和枯水年。
优选地，所述不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型包括丰水年农业面源污染产生量回归模型、平时年农业面源污染产生量回归模型和枯水年农业面源污染产生量回归模型。
与现有技术相比，本发明的农业面源污染产生量评估方法具有如下有益技术效果中的一者或多者：
1、本发明无需收集土地性质、作物性质、种植面积、土地高程等较难收集的数据，仅通过降雨数据及农药化肥销售数据等易收集的数据进行农业面源产生量的评估，极大地降低了数据收集难度。
2、本发明采用的农业面源污染产生量回归模型建立迅速，不需要特别复杂及专业的模型调参，建模方法简单、方便，从而便于使用。
附图说明
图1为本发明的农业面源污染产生量评估方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，实施例的内容不作为对本发明的保护范围的限制。
特定区域的地理条件在短时间内不会发生改变，其降雨冲刷、土壤渗流等因素在短时间内也不会产生剧烈变化；农药降解、稀释、消融等物理化学特性不会突变。因此，影响农业面源污染产生量剧烈波动的主要因素在降雨及农药化肥的使用。因此，基于上述设想，本发明提供一种农业面源污染产生量评估方法，其通过建立与农药化肥销售量和降雨量相关的农业面源污染产生量回归模型，仅通过降雨数据及农药化肥销售数据等易收集的数据进行农业面源产生量的评估，极大地降低了数据收集难度。
图1示出了本发明的农业面源污染产生量评估方法的流程图。如图1所示，本发明的农业面源污染产生量评估方法包括以下步骤：
一、收集基础数据。
在本发明中，收集的基础数据包括研究区域的历史降雨数据和历史农药化肥销售数据。
其中，所述历史降雨数据可以从研究区域的气象站点的监测数据中获得。所述历史农药化肥销售数据可以从研究区域的农药化肥销售网点的销售数据中获得。
为了获得更好的评估效果，在本发明中，优选地，收集历史上10年以上的相关数据。
由此可知，本发明无需收集土地性质、作物性质、种植面积、土地高程等较难收集的数据，仅通过降雨数据及农药化肥销售数据等易收集的数据进行农业面源产生量的评估，极大地降低了数据收集难度。
二、划分子流域网格单元。
研究表明，子流域对氮、磷等污染物以及泥沙有较大的影响。因此，本发明通过将研究区域划分为多个子流域网格单元，可以提高评估的精度。
可以根据研究区域的地理条件、水系分布情况和土地情况将研究区域划分为不同的子流域网格单元。具体划分时，可以采用现有的子流域网格单元划分方法。
在本发明中，所述划分子流域网格单元具体包括：
1、划分小流域。
结合地理信息系统（GIS软件），基于数字高程模型（DEM）提取研究区域的流域水系。随后设定流域阈值以及流域出口点，并基于所述流域阈值和流域出口点将研究区域划分成多个小流域。
2、划分子流域网格单元。
划分出小流域之后，依据土地利用、土壤类型和坡度将小流域划分为多个子流域网格单元。
也就是，在划分出小流域之后，再将小流域划分为多个具有相同土地利用、土壤类型、坡度的区域，并将具有相同土地利用、土壤类型、坡度的区域称为子流域。
考虑到相邻地方的土地利用、土壤类型、坡度都可能不会完全相同，为了避免将子流域网格单元划分的过于细小，本发明中，将土地利用、土壤类型和坡度的差值在10%以下的区域，都认定为具有相同土地利用、土壤类型和坡度的区域，也就是，都属于同一个子流域网格单元。
三、计算子流域网格单元农药化肥换算系数。
前面收集到的历史农药化肥销售数据为整个研究区域的销售数据，由于进行了子流域网格单元划分，需要将该研究区域的农药化肥销售数据换算成子流域网格单元的农药化肥销售数据，因此需得出子流域与研究区域之间的换算系数，也就是，子流域网格单元农药化肥换算系数。
在本发明中，根据子流域网格单元的种植作物类型，划分并量化其农药化肥换算系数。其具体量化原理如下：将子流域网格单元中使用某种农药化肥的农作物种植面积占研究区域中使用某种农药化肥的农作物种植面积的比例作为该子流域网格单元农药化肥换算系数。
比如，对于某一子流域网格单元，其使用甲类化肥的农作物种植面积是研究区域中使用甲类化肥的农作物种植面积的十分之一，则种植该农作物的子流域网格单元的甲类化肥销售量为该研究区域甲类化肥销售量的十分之一，即该子流域甲类化肥的换算系数为0.1。
四、计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数。
在本发明中，根据子流域网格单元的农业作业人员施肥施药习惯，计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数。
比如，经过走访得知某子流域网格单元的农业作业人员基本上会一次性购买2年甲类化肥，用于后两年的农业种植，则该子流域网格单元的甲类化肥的销售量和实际使用量的转化系数为0.5。
由此，通过上述步骤一至四，可得到子流域网格单元的农药化肥实际使用量。例如，甲类化肥某年的区域销售量为X1吨，上年的区域销售量为X2吨，甲类化肥在某子流域网格单元的换算系数为a，转化系数为b，则某子流域网格单元某年的甲类化肥实际使用量如下：
y = a*b*(x1+x2)。
将a*b概化为统一的换算系数m，则上述公式可简化为如下形式：
y = m*(x1 + x2)。
五、计算历史农业面源污染产生量数据。
在本发明中，基于所述子流域网格单元农药化肥换算系数、农药化肥销售量和实际使用量的转化系数、农药化肥的产污系数以及历史农药化肥销售量得到历史农业面源污染产生量数据。
例如，某研究区域共划分了两个子流域网格单元，通过前述步骤得到这两个子流域网格单元对应的氮肥统一转算系数为m1，m2，某年氮肥的使用量为x1，上年的使用量为x2，根据《农业源产排污系数手册》查询得到该研究区域氮肥的产污系数为n，则该研究区域的氮肥导致的农业面源污染产生量为：
z=n*m1*(x1 + x2) + n*m2 * (x1 +x2) = n*(m1 + m2)*(x1 +x2)。
六、划分降雨场景。
不同的降雨强度下，对于同样的研究区域，假定其他基础数据保持不变，其降雨量和农业面源污染产生量数据是非线性，因此，为了保证评估结果的准确性，本发明根据年降雨量大小将研究区域划分为不同的降雨场景。
在本发明中，在划分降雨场景时，根据年降雨量大小将研究区域的降雨场景划分为丰水年、平水年和枯水年。
具体场景的划分方法如下：
例如，某研究区域多年平均降雨量为461.18mm；降雨保证率为20%时，降雨量为535.7mm；降雨保证率为50%时，降雨量为453.5mm；降雨保证率为75%时，降雨量为395.5mm。根据三种典型保证率划定降雨量的偏丰线、偏平线和偏枯线。其中，降雨保证率为降雨量在对应毫米以上的时间占比。根据上述3个降雨保证率划分出对应丰水年，平水年，枯水年。
七、建立农业面源污染产生量回归模型。
针对不同的降雨场景，基于农药化肥销售数据和农业面源污染产生量数据得到不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型。
在本发明中，所述农业面源污染产生量回归模型具体为：
Y= kX+ c，
式中，Y为农业面源污染产生量，X为农药化肥销售量，k和c为模型系数。
由此可知，本发明采用的农业面源污染产生量回归模型建立迅速，不需要特别复杂及专业的模型调参，建模方法简单、方便，从而便于使用。
同时，在本发明中，由于将将研究区域的降雨场景划分为了丰水年、平水年和枯水年，因此，所述不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型包括丰水年农业面源污染产生量回归模型、平时年农业面源污染产生量回归模型和枯水年农业面源污染产生量回归模型。
八、利用收集的历史农药化肥销售数据和计算的历史农业面源污染产生量数据训练不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型。
根据收集到的历史降雨数据，可以确定是属于丰水年、平水年还是枯水年，并将收集到的历史农药化肥销售数据及其对应的历史农业面源污染产生量数据按照丰水年、平水年和枯水年划分为三组，分别对丰水年农业面源污染产生量回归模型、平时年农业面源污染产生量回归模型和枯水年农业面源污染产生量回归模型进行训练。
在训练时，将所述收集的历史农药化肥销售数据和计算的历史农业面源污染产生量输入Y= kX+ c中，经过多次拟合，可以获得对应的模型系数k和c，由此获得训练后的农业面源污染产生量回归模型。
九、基于当年的降雨数据和农药化肥销售数据，使用训练后的不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型对当年的农业面源污染产生量进行评估。
具体地，基于当年的降雨数据确定当年的降水场景是属于丰水年、平水年还是枯水年，并基于当年的降水场景将当年的农药化肥销售数据输入训练后的对应降雨场景的农业面源污染产生量回归模型对当年的农业面源污染产生量进行评估。在训练后的农业面源污染产生量回归模型中，模型系数k和c是已知的，因此，只需要输入当年的农药化肥销售数据，即可得到当年的农业面源污染产生量。
例如，基于当年的降雨数据确定当年的降水场景属于丰水年，则将当年的农药化肥销售数据输入训练后的丰水年农业面源污染产生量回归模型中对当年的农业面源污染产生量进行评估；基于当年的降雨数据确定当年的降水场景属于平水年，则将当年的农药化肥销售数据输入训练后的平水年农业面源污染产生量回归模型中对当年的农业面源污染产生量进行评估；基于当年的降雨数据确定当年的降水场景属于枯水年，则将当年的农药化肥销售数据输入训练后的枯水年农业面源污染产生量回归模型中对当年的农业面源污染产生量进行评估。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制。本领域的技术人员，依据本发明的思想，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (4)
1.一种农业面源污染产生量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集基础数据：收集研究区域的历史降雨数据和历史农药化肥销售数据；
划分子流域网格单元：根据研究区域的地理条件、水系分布情况和土地情况将研究区域划分为不同的子流域网格单元；
计算子流域网格单元农药化肥换算系数：根据子流域网格单元的种植作物类型，划分并量化其农药化肥换算系数；
计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数：根据子流域网格单元的农业作业人员施肥施药习惯，计算子流域网格单元农药化肥销售量和实际使用量的转化系数；
计算历史农业面源污染产生量数据：基于所述子流域网格单元农药化肥换算系数、农药化肥销售量和实际使用量的转化系数、农药化肥的产污系数以及历史农药化肥销售数据得到历史农业面源污染产生量数据；
划分降雨场景：根据年降雨量大小划分研究区域的降雨场景；
建立农业面源污染产生量回归模型：针对不同的降雨场景，基于农药化肥销售数据和农业面源污染产生量数据得到不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型；
利用收集的历史农药化肥销售数据和计算的历史农业面源污染产生量数据训练不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型；
基于当年的降雨数据和农药化肥销售数据，使用训练后的不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型对当年的农业面源污染产生量进行评估；
所述农业面源污染产生量回归模型具体为：
Y= kX+ c，
式中，Y为农业面源污染产生量，X为农药化肥销售量，k和c为模型系数；
计算子流域网格单元农药化肥换算系数时，将子流域网格单元中使用某种农药化肥的农作物种植面积占研究区域中使用某种农药化肥的农作物种植面积的比例作为该子流域网格单元农药化肥换算系数。
2.根据权利要求1所述的农业面源污染产生量评估方法，其特征在于，所述划分子流域网格单元具体包括：
划分小流域：结合地理信息系统，基于数字高程模型提取研究区域的流域水系，随后设定流域阈值以及流域出口点，并基于所述流域阈值和流域出口点将研究区域划分成多个小流域；
划分子流域网格单元：划分出小流域之后，依据土地利用、土壤类型和坡度将小流域划分为多个子流域网格单元。
3.根据权利要求1所述的农业面源污染产生量评估方法，其特征在于，在划分降雨场景时，根据年降雨量大小将研究区域的降雨场景划分为丰水年、平水年和枯水年。
4.根据权利要求3所述的农业面源污染产生量评估方法，其特征在于，所述不同降雨场景的农业面源污染产生量回归模型包括丰水年农业面源污染产生量回归模型、平时年农业面源污染产生量回归模型和枯水年农业面源污染产生量回归模型。
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-
2023
- 2023-11-28 CN CN202311599700.2A patent/CN117314019B/zh active Active
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117314019A (zh) | 2023-12-29 |
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