一种基于GIS的分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法技术

本发明专利技术涉及一种分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法，其步骤包括：1）研究区域基础资料搜集：收集研究区域日降雨量、蒸发量及研究区域的行政区划图、土地利用图和土壤图；2）施肥及田间水分管理基础数据调查；3）相关空间分布栅格图层生成；4）不同土壤类型下稻田田面水氮素浓度动态变化规律测算；对不同壤类型和不同施肥水平下的稻田田面水进行动态监测，并计算其拟合方程参数；5）稻田氮素径流流失负荷计算，包括水量平衡模块、初始浓度计算模块和负荷输出模块三个部分。本方法能反映出非点源产排污系数的时空变化，且所需的基础资料和参数相对较少，模型构建较容易，运行效率较高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种非点源污染负荷估算方法，尤其涉及一种基于GIS的适用于平原地区大尺度稻田氮素径流流失负荷估算的方法。
技术介绍
近年来，随着点源污染逐渐得到治理，非点源污染问题凸显。而农田氮磷流失是非点源污染的最主要组成部分，重视农业非点源污染是国际大趋势。2013年6月5日，国家环保部公布的《2012中国环境状况公报》称，全国超过30％的河流和超过50％的地下水不达标，而其中农业面源污染是无法忽视的罪魁祸首之一。我国农业经济发展中人多地少的矛盾促使农业生产对化肥施用的依赖性极强。化肥农用品的过量施用导致了大量的氮、磷营养物质随着暴雨径流或农事排水进入周边水体，造成水体富营养化。中科院院士朱兆良认为：“在未来几年里，工业和城市生活污水对水质污染的影响将逐渐减小，如果不采取有效措施，由作物种植和畜禽养殖业导致的面源污染，对水质和空气污染的贡献率将日益凸显”。因此，控制农业非点源污染对我国的流域污染治理具有极其重要的意义。目前，有较多的学者对稻田产区的农业非点源污染的负荷进行了估算，主要方法有输出系数法、现场监测法和模型计算法三种。(1)输出系数法通常采用根据地区某种土地利用类型所占的面积及其对应的单位流失系数来估算污染负荷，该方法简便易行，但由于其流失系数通常为单一的经验数值，因而仅用于粗略估算；(2)现场监测法通常在研究区域内选择具有代表性的典型小区，同步监测降雨径流的水量和水质，以小区单位污染负荷来估算整个流域的非点源负荷量，这种方法较为直观，但由于非点源污染存在时空差异性，因而其适用性受到影响；(3)模型计算法是近年来随着“3S”技术的不断成熟而发展起来的。模型计算法可分为机理性模型和非机理性模型两大类。机理性模型的典型代表是SWAT、AnnAGNPS等一系列成熟软件，其本质均为利用“3S”技术为平台，在数字高程模型(DEM)及土地利用图等数据基础上将流域划分若干个集水单元，并根据各种动力学方程和经验公式来模拟污染物的迁移转化，能模拟复杂的非点源产排污机理，但建立模型对各种数据完整性要求很高，而国内数据共享体系不够完善，数据共享存在困难。且由于非点源产排污机理十分复杂，使得对非点源污染过程精确的物理描述几乎不可能。同时人们发现对非点源发生机理无限精细的公式描述非但不能增加模型的精度，反而可能造成更大的误差，而且使模型的输入增加，操作更为复杂，运行成本上升，因此诸如SCS水文模型和通用土壤流失方程(USLE)这样的统计模型仍然被广泛地应用。因此，有必要建立一个由主要影响因素主导的半机理性计算方法，并结合“3S”技术以反映其时空变化，建立一个计算模型，在保证精度的同时也能简便得对农业面源污染负荷进行估算。该方法通过对化肥施入稻田后田面水中污染物的迁移转化进行研究，得出其动态变化规律，并将该规律与降雨—产流模型进行耦合，用于计算降雨过程中的稻田氮磷流失负荷；同时利用“3S”技术，将该模型应用于流域范围内，可以模拟出不同尺度下的稻田产区非点源产排污动态变化规律。与传统的单一输出系数法相比，该方法更能反映出非点源产排污系数的时空变化；另外，与机理性模型相比，本方法的所需的基础资料和参数相对较少，模型构建较容易，运行效率较高。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于GIS的分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法。为了实现上述目的，本专利技术的的估算方法包括如下步骤：1)研究区域基础资料搜集收集研究区域内研究时间范围内的不同气象站点的日降雨量、蒸发量及研究区域的行政区划图、土地利用图和土壤图；2)施肥及田间水分管理基础数据调查根据预先制定的实地调查和空间分析方案，在研究区域开展施肥及田间水分管理基础数据调查，调查内容包括稻田氮肥施用量、施肥时间、不同田块稻田排水口高度和实时田面水高度；所述的实地调查和空间分析方案的制定参见《空间抽样与统计推断》；3)相关空间分布栅格图层生成根据步骤2)中的调查结果，确定研究区域的稻田施肥时间、稻田排水口高度和实时田面水高度的概率分布函数，并在GIS中分别生成符合各自概率分布函数的随机栅格图层；同时，对步骤2)中得到的不同调查点位的氮肥施用量进行空间插值，得到氮肥施用量的空间分布栅格图层；4)不同土壤类型下稻田田面水氮素浓度动态变化规律测算选择该地区所有水稻土亚类中所占比例最大的土种作为代表该类型水稻土的试验土壤，各土种分别建立试验小区，按照预先制定的氮素浓度监测分析方案，定期对不同氮肥施用量下的各试验小区中田面水所含氮素浓度进行取样分析；所述的氮素浓度监测分析方案的制定参见《水和废水监测分析方法·第四版》；获得稻田田面水氮素浓度动态变化数据后，分别对不同土壤类型下的污染物浓度数据进行拟合，拟合方程如下：Csn=(A×F+b)e-k×n+c]]>式中：n为降雨距离施肥的天数，单位为d；为施肥n天后降雨前田面水中污染物浓度，单位为mg/L；F为氮肥施用量，单位为kg/hm2；A、b、k、c为常数；5)稻田氮素径流流失负荷计算稻田氮素径流流失负荷计算以栅格为计算基本单元，将不同栅格图层的对应栅格值按日步长进行迭代运算；每次迭代均包含水量平衡、初始浓度计算和负荷输出模块三个部分，各模块均以第n-1天的各个参数作为第n天的输入数据，结合第n天的降雨量、蒸发量数据，按照模块内预设的公式计算第n天的各个参数，并生成包含新值的栅格图层，其对应的栅格值又作为第n+1天的各个公式的输入数据，依次循环，直至计算结束；第1日的计算以步骤1)中的各种基础资料和步骤3)中得到栅格图层为当日计算公式的输入数据；所述的水量平衡模块、初始浓度计算模块和负荷输出模块内预设的公式如下：5.1水量平衡模块：水量平衡的各计算公式如下：径流量：当HRn>(Hmax-Hn)]]>时，HRfn=HRn-(Hmax-Hn)]]>当HRn≤(Hmax-Hn)]]>时，HRfn=0]]>灌溉水量：当(Hn+HRn-HRfn-Hen)<Hmin]]>时，HIn=Hmax-(Hn+HRn-HRfn-Hen)]]>当(Hn+HRn-HRfn-Hen)≥Hmin]]>时，HIn=0]]>田面水初始高度：当n＝0时，Hn+1=H0当n>0时，Hn+1=Hn+HRn-HRfn-Hen+HIn]]>式中：Hmax为稻田排水口高度，单位为m；Hmin为农事管理中稻田最低水深，取值为2，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GIS的分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法，其特征在于包括如下步骤：1)研究区域基础资料搜集收集研究区域内研究时间范围内的不同气象站点的日降雨量、蒸发量及研究区域的行政区划图、土地利用图和土壤图；2)施肥及田间水分管理基础数据调查根据预先制定的实地调查和空间分析方案，在研究区域开展施肥及田间水分管理基础数据调查，调查内容包括稻田氮肥施用量、施肥时间、不同田块稻田排水口高度和田面水高度；所述的实地调查和空间分析方案的制定参见《空间抽样与统计推断》；3)相关空间分布栅格图层生成根据步骤2)中的调查结果，确定研究区域的稻田施肥时间、稻田排水口高度和田面水高度的概率分布函数，并在GIS中分别生成符合各自概率分布函数的随机栅格图层；同时，对步骤2)中得到的不同调查点位的氮肥施用量进行空间插值，得到氮肥施用量的空间分布栅格图层；4)不同土壤类型下稻田田面水氮素浓度动态变化规律测算选择该地区所有水稻土亚类中所占比例最大的土种作为代表该类型水稻土的试验土壤，各土种分别建立试验小区，按照预先制定的氮素浓度监测分析方案，定期对不同氮肥施用量下的各试验小区中田面水所含氮素浓度进行取样分析；所述的氮素浓度监测分析方案的制定参见《水和废水监测分析方法·第四版》；获得稻田田面水氮素浓度动态变化数据后，分别对不同土壤亚类下的污染物浓度数据进行拟合，拟合方程如下：Csn=(A×F+b)e-k×n+c]]>式中：n为降雨距离施肥的天数，单位为d；为施肥n天后降雨前田面水中污染物浓度，单位为mg/L；F为氮肥施用量，单位为kg/hm2；A、b、k、c为常数；5)稻田氮素径流流失负荷计算稻田氮素径流流失负荷计算以栅格为计算基本单元，将不同栅格图层的对应栅格值按日步长进行迭代运算；每次迭代均包含水量平衡、初始浓度计算和负荷输出模块三个部分，各模块均以第n‑1天的各个参数作为第n天的输入数据，结合第n天的降雨量、蒸发量数据，按照模块内预设的公式计算第n天的各个参数，并生成包含新值的栅格图层，其对应的栅格值又作为第n+1天的各个公式的输入数据，依次循环，直至计算结束；第1日的计算以步骤1)中的各种基础资料和步骤3)中得到栅格图层为当日计算公式的输入数据；所述的水量平衡模块、初始浓度计算模块和负荷输出模块内预设的公式如下：5.1水量平衡模块：水量平衡的各计算公式如下：径流量：当HRn>(Hmax-Hn)]]>时，HRfn=HRn-(Hmax-Hn)]]>当HRn≤(Hmax-Hn)]]>时，HRfn=0]]>灌溉水量：当(Hn+HRn-HRfn-Hen)<Hmin]]>时，HIn=Hmax-(Hn+HRn-HRfn-Hen)]]>当(Hn+HRn-HRfn-Hen)≥Hmin]]>时，HIn=0]]>田面水初始高度：当n＝0时，Hn+1＝H0当n>0时，Hn+1=Hn+HRn-HRfn-Hen+HIn]]>式中：Hmax为稻田排水口高度，单位为m；Hmin为农事管理中稻田最低水深，取值为2，单位为m；Hn为第n天田间田面水初始高度，单位为m；为第n天降雨量，单位为m；为第n天径流水深，单位为m；为第n天蒸发量，单位为m；为第n天灌溉水深，单位为m；Hn+1为第n+1天田面水初始高度，单位为m；H0为初始田面水高度，单位为m；5.2初始浓度计算模块：各栅格单元按照对应规则，利用步骤4)中对应的拟合方程计算第n天降雨开始时水稻田表水层的氮素浓度5.3负荷输出模块第n天的稻田径流流失量计算公式如下：Qn=A[CRnHRfn+Hn(Csn-CRn)(1-e-HRfnHmax)]]]>式中：Qn—稻田污染物流失量，单位为g；A—稻田面积，单位为m2；—第n天降雨开始时水稻田表水层的氮素浓度，单位为mg/l；Hn—第n天田面水初始高度，单位为m；为第n天径流水深，单位为m；为第n天雨水中污染物浓度，取值为1，单位为mg/l；Hmax为稻田排水口高度，单位为m。施肥后n天内累计负荷计算公式如下Q=Σi=0nQn]]>式中：Q为为施肥后n天内累计负荷流失量，单位为g。...

【技术特征摘要】
1.一种基于GIS的分布式稻田氮素径流流失负荷估算方法，其特征在于包括如下步骤：
1)研究区域基础资料搜集
收集研究区域内研究时间范围内的不同气象站点的日降雨量、蒸发量及研究区域的行政
区划图、土地利用图和土壤图；
2)施肥及田间水分管理基础数据调查
根据预先制定的实地调查和空间分析方案，在研究区域开展施肥及田间水分管理基础数
据调查，调查内容包括稻田氮肥施用量、施肥时间、不同田块稻田排水口高度和田面水高度；
所述的实地调查和空间分析方案的制定参见《空间抽样与统计推断》；
3)相关空间分布栅格图层生成
根据步骤2)中的调查结果，确定研究区域的稻田施肥时间、稻田排水口高度和田面水
高度的概率分布函数，并在GIS中分别生成符合各自概率分布函数的随机栅格图层；同时，
对步骤2)中得到的不同调查点位的氮肥施用量进行空间插值，得到氮肥施用量的空间分布
栅格图层；
4)不同土壤类型下稻田田面水氮素浓度动态变化规律测算
选择该地区所有水稻土亚类中所占比例最大的土种作为代表该类型水稻土的试验土壤，
各土种分别建立试验小区，按照预先制定的氮素浓度监测分析方案，定期对不同氮肥施用量
下的各试验小区中田面水所含氮素浓度进行取样分析；所述的氮素浓度监测分析方案的制定
参见《水和废水监测分析方法·第四版》；
获得稻田田面水氮素浓度动态变化数据后，分别对不同土壤亚类下的污染物浓度数据进
行拟合，拟合方程如下：
Csn=(A×F+b)e-k×n+c]]>式中：n为降雨距离施肥的天数，单位为d；为施肥n天后降雨前田面水中污染物浓
度，单位为mg/L；F为氮肥施用量，单位为kg/hm2；A、b、k、c为常数；
5)稻田氮素径流流失负荷计算
稻田氮素径流流失负荷计算以栅格为计算基本单元，将不同栅格图层的对应栅格值按日
步长进行迭代运算；每次迭代均包含水量平衡、初始浓度计算和负荷输出模块三个部分，各
模块均以第n-1天的各个参数作为第n天的输入数据，结合第n天的降雨量、蒸发量数据，

\t按照模块内预设的公式计算第n天的各个参数，并生成包含新值的栅格图层，其对应的栅格
值又作为第n+1天的各个公式的输入数据，依次循环，直至计算结束；第1日的计算以步骤
1)中的各种基础资料和步骤3)中得到栅格图层为当日计算公式的输入数据；
所述的水量平衡模块、初始浓度计算模块和负荷输出模块内预设的公式如下：
5.1水量平衡模块：
水量平衡的各计算公式如下：
径流量：
当HRn>(Hmax-Hn)]]>时，
HRfn=HRn-(Hmax-Hn)]]>当HRn≤(Hmax-Hn)]]>时，
HRfn=0]]>灌溉水量：
当(Hn+HRn-HRfn-Hen)<Hmin]]>时，
HIn=Hmax-(Hn+HRn-HRfn-Hen)]]>当(Hn+HRn-HRfn-Hen)≥Hmin]]>时，
HIn=0]]>田面水初始高度：
当n＝0时，
Hn+1＝H0当n>0时，
Hn+1=Hn+HRn-HRfn-Hen+HIn]]>式中：Hmax为稻田排水口高度，单位为m；Hmin为农事管理中稻田最低水深...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁新强，孙笑笑，傅朝栋，赵越，朱思睿，王知博，徐丽贤，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33