本发明专利技术提出一种农田面源污染县域地表径流总氮排放量预测方法，包括步骤：1)通过农田面源污染发生分区，获取不同分区中县级行政区划范围，针对一种分区的县级生物化学检测，获得N年县级地表径流总氮排放量；2)选择N-x年影响地表径流总氮排放量的氮排放量数据，建立与N年地表径流总氮县级预测模型；3)应用地表径流总氮县级预测模型，通过N年影响地表径流总氮排放量的数据，求得第N+x年的地表径流总氮排放量。本发明专利技术提出的方法，针对县域农田面源污染地表径流总氮无法预测的难题，在农田面源污染发生区划的基础上，建立地表径流总氮排放量预测模型，预测农田地表径流总氮排放量，为农业面源污染防治提供技术支撑。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于测量领域，具体设及一种总氮排放量的预测方法。
技术介绍
随着我国农业和农村经济的快速发展，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、磯年排放量已达270. 46万吨和28. 47万吨，分别占全国氮磯排放总量的57. 2%和 67. 4%。 目前用于农田面源污染氮磯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、服PF、ANSWERS等。面源污染物理模型法不仅可W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W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;化ang et al., 2012 ;Niraula et al., 2012; Niraula et al.,2013;吴春玲，2013;邓欧平等，2013)。基于含氮量数据预测总氮排放量 通常是W田块尺度或流域尺度为地理基准，建立生物地球化学循环模型，存在获取数据困 难、计算时间太长的缺陷。 区县是我国最为稳定的行政区划，准确预测县域尺度的总氮排放量对肥料的使用 管理、作物种植均有重要意义。目前，我国还没有县域尺度上农田面源污染预测模型。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。
技术实现思路
针对本领域的不足之处，本专利技术的目的是提供一种农田面源污染县域地表径流总 氮排放量预测方法。 实现本专利技术目的的技术方案为： -种农田面源污染县域地表径流总氮排放量预测方法，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表径流总氮发生分区及各分区设及县级行政区划范围； 2)基于农田生态养分循环理论，选择影响地表径流总氮排放量（SB)因素；种子带 入途径狂T)、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)、灌概带入途径（SG)、枯杆还田途径（JT)、作物收获带出途径狂巧、地下淋溶流失途径 (S幻、氨挥发途径（QH)、氧化亚氮排放途径怕巧和枯杆移除途径（J巧； 3)在一个农田面源污染地表径流排放发生分区内，基于县级区域的生物化学检 巧。，获得第N年分区内各县的农田面源污染造成的地表径流总氮排放量（SB)，及第N年和第 N-X年地表径流总氮影响因素量； 其中，X为1~5的正整数； 4)建立县域N年地表径流总氮与N-X年地表径流总氮影响因素预测模型如下所示： SB=a+bXZT+CXFH+dXFY+eXNG+fXSJ+gXSG+hXJT+iXZS+jXSX+kXQH+1XQP+mXJY (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；影响地表径流 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)在所述数学模型中代入步骤2)求得的a~m的数值、第N年的影响地表径流总 氮排放量的氮排放量数据，求得第化X年的地表径流总氮排放量（SB)。 预测数学模型的步长X可W是1年到5年甚至更长，但超过5年，种植模式、农药 种类等会有较大变化导致预测准确度下降。进一步优选地，所述X为1~3的正整数。 其中，所述的总氮排放量数据中，种子带入途径狂T)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（F巧根据县域 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；灌概 带入途径（SG)通过测定灌概量和灌概用水中含氮量来确定；枯杆还田途径（JT)、枯杆移除 途径（J巧和作物收获带出途径狂巧通过作物播种面积、枯杆还田比例、枯杆移除比例W及 测定枯杆和巧粒中的含氮量求得；地表径流流失途径（SB)通过测定地表径流水量和采集 地表径流水含磯量求得；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怕巧通过测量不同作物氮肥使用过程中 畑3、馬0排放总量确定。 测定地下淋溶水量可采用本申请单位提出的地下淋溶原位收集装置经测定。 其中，所述选择的县级行政区划应属于同一个农田面源污染发生分区，所述农田 面源污染发生分区应为南方湿润区、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。 本专利技术的有益效果在于： 针对县域农田面源污染地表径流总氮排放量无法预测的难题，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，应用马尔科夫方法，提出地表径流总氮影 响因素，建立地表径流总氮排放量预测模型，预测农田地表径流总氮排放量，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是灌概带入途径、7是枯杆还田途径、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和13 是枯杆移除途径。【具体实施方式】 现下实施例来说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。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表径流总氮排放量预 测。 黄淮海半湿润平原区包括黄河、淮河、海河流域中下游的北京、天津、河北、山东、 河南大部W及苏北、晓北、黄河支流的汾渭盆地和长江流域的南阳盆地，共计636个县，耕 地面积2735万公顷，±壤类型W潮上、褐上、栋壤为主。该区地形平坦，肥料投入量高，灌概 条件好。主要考虑肥料和农药淋溶污染，特别是集约化蔬菜种植区；在棉区和露地蔬菜种植 区地膜残留污染较为普遍。 (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表径流总氮排放类型，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年地表径流总氮排放量（SB)和2010年影响因 素氮通量。 其中地表径流总氮影响因素包括种子带入途径狂T)、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（当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种农田面源污染县域地表径流总氮排放量预测方法，其特征在于，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表径流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，选择影响地表径流总氮排放量(SB)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)；3)在一个农田面源污染发生分区内，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地表径流总氮排放量(SB)，及第N年和第N‑x年地表径流总氮影响因素量；其中，x为1～5的正整数；4)建立县域N年地表径流总氮与N‑x年地表径流总氮影响因素预测模型如下所示：SB＝a+b×ZT+c×FH+d×FY+e×NG+f×SJ+g×SG+h×JT+i×ZS+j×SX+k×Q H+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；影响地表径流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)在所述数学模型中代入步骤2)求得的a～m的数值、第N年的影响地表径流总氮排放量的氮排放量数据，求得第N+x年的地表径流总氮排放量(SB)。...
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘申，雷秋良，刘宏斌，翟丽梅，王洪媛，武淑霞，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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