一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法：通过查阅待研究区域内棉花种植分布资料，确定待研究区域的灰水足迹核算范围；灰水足迹核算范围内确定合适建模区域；分析建模区域棉花种植耗水过程，核算灰水足迹组成部分；根据灰水足迹组成部分，收集建模区域的高程数据、土壤类型数据、土地利用数据、当地气象水文资料、农田管理操作数据，输入SWAT中，划分水文响应单元；将气象数据、作物管理操作等其他属性输入水文响应单元中，利用SWAT构建待研究区域内棉花的灰水足迹量化模型，率定，模拟时间一年，计算待研究区域内以不同物质为指标下的棉花灰水足迹。本发明专利技术能够得到较为准确的待研究区域内棉花作物的灰水足迹。确的待研究区域内棉花作物的灰水足迹。确的待研究区域内棉花作物的灰水足迹。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法


[0001]本专利技术属于水污染评价方法
，更具体的说，是涉及一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法。

技术介绍

[0002]灰水足迹的概念由Hoekstra和Chapagain于2008年提出，定义为将一定的污染负荷稀释到水质标准允许的最大浓度时所需要的淡水量。在国际上，对蓝水足迹和绿水足迹的研究相对较多，对于灰水足迹的研究仍处于刚起步的阶段，对于灰水足迹的定义以及研究方法都需要进一步的完善。近几年来，许多学者从不同的空间尺度对灰水足迹做出了相关研究，包括以全球为研究范围、以国家为研究范围、以不同流域为研究范围。以全球作为核算范围，多以N元素和P元素作为目标，量化灰水足迹。全球尺度下，能够从一个非常宏观的角度显示出水资源的污染状况，可以看到地域差异及从全局上评估全球范围内的淡水资源污染以及潜在污染量。但是由于全球范围各个流域详尽的数据难以获取，导致了计算结果比较粗糙不够准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了克服现有灰水足迹计算方法导致的计算结果粗糙、准确性低的问题，提出一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，用于解决由于作物种类和种植管理方式多样化、详尽数据难以获取等问题导致计算结果准确性低的问题，得到较为准确的核算区域内棉花作物的灰水足迹。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。
[0005]本专利技术基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，包括以下过程：
[0006]步骤1：通过查阅待研究区域内棉花的种植分布资料，确定待研究区域的灰水足迹核算范围；
[0007]步骤2：在灰水足迹核算范围内确定合适的建模区域；
[0008]步骤3：分析建模区域的棉花种植耗水过程，包括气候环境、土壤、种植操作环节，核算灰水足迹组成部分；
[0009]步骤4：根据灰水足迹组成部分，收集建模区域的高程数据、土壤类型数据、土地利用数据、当地气象水文资料、农田管理操作数据，输入SWAT软件中，划分水文响应单元；
[0010]步骤5：将地气象水文资料中的气象数据、农田管理操作数据中的作物管理操作等其他属性输入水文响应单元中，利用SWAT构建待研究区域内棉花的灰水足迹量化模型，进行率定，模拟时间选择一年，根据模拟结果计算待研究区域内以不同物质为指标下的棉花的灰水足迹。
[0011]步骤2中所述的合适的建模区域的确定过程：灰水足迹核算范围内能获得灌区位置与灌溉方式的区域，选定为合适建模区域。
[0012]步骤4中所述的水文响应单元的划分过程：利用SWAT将高程数据、土地利用数据、
土壤类型数据转化为同一坐标，画出建模区域的矢量面，然后将其转化同一坐标的栅格数据，将栅格化后的土地利用数据中的用地类型、土壤类型数据中的土壤、高程数据中的坡度的不同组合进行叠加，划分水文响应单元
[0013]步骤5中所述的棉花的灰水足迹包括棉花的直接灰水足迹和灰水足迹的分布。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的技术方案所带来的有益效果是：
[0015]本专利技术提出的基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，提高了计算精度，相比于传统的淋溶法，SWAT模型综合考虑了地形地貌、土壤条件、气候特征、管理操作等多种因素，可以更准确、清晰的反映出作物生长过程中所产生的面源污染对环境的危害程度以及即将危害环境的程度。计算结果有利于更细致的划分产生污染的区域。
附图说明
[0016]图1是本专利技术基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法的技术路线图；
[0017]图2是水文响应单元的水文循环过程；
[0018]图3是南疆尉犁县棉区灰水足迹分布(以TN计)；
[0019]图4是南疆尉犁县棉区灰水足迹分布(以TP计)；
[0020]图5是南疆尉犁县棉区灰水足迹分布(以COD计)。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的描述。提供下述实施例是为了更好地进一步理解本专利技术，并不局限于所述最佳实施方式，不对本专利技术的内容和保护范围构成限制，任何人在本专利技术的启示下或是将本专利技术与其他现有技术的特征进行组合而得出的任何与本专利技术相同或相近似的产品，均落在本专利技术的保护范围之内。
[0022]本专利技术针对传统计算结果准确性低这一问题，提出一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，基于SWAT模型改进计算方法，综合考虑了地形地貌、土壤条件、气候特征、管理操作等多种因素，可以更准确、清晰的反映出作物生长过程中所产生的面源污染对环境的危害程度以及即将危害环境的程度。如图1所示，具体实现过程如下：
[0023]步骤1，通过查阅待研究区域内棉花的种植分布资料，确定待研究区域的灰水足迹核算范围。
[0024]步骤2，在灰水足迹核算范围内确定合适的建模区域：灰水足迹核算范围内能获得灌区位置与灌溉方式的区域，选定为合适的建模区域。
[0025]步骤3，分析建模区域的棉花种植耗水过程，包括气候环境、土壤、种植操作等环节，核算灰水足迹组成部分。通过分析棉花种植过程中建模区域的气候环境、土壤、种植操作等环节中以壤中流、下渗入地下水、田间地表径流等形式产生的灰水足迹，定性核算灰水足迹的组成部分。
[0026]步骤4，根据灰水足迹组成部分，收集建模区域的高程数据、土壤类型数据、土地利用数据、当地气象水文资料、农田管理操作数据等，输入SWAT软件中，利用SWAT将高程数据、土地利用数据、土壤类型数据等栅格数据转化为同一坐标，画出建模区域的矢量面，然后将其转化同一坐标的栅格数据，将栅格化后的土地利用数据中的用地类型、土壤类型数据中的土壤、高程数据中的坡度的不同组合进行叠加，划分水文响应单元。水文响应单元是模型
计算的最小单元，也是模拟水文循环的基础单元。本模型使用的是索莫尼水文循环，在该循环中首先将流域划分为水文响应单元，以此来反映不同作物、土壤类型的差异，之后再以水文响应单元为载体，通过模型模拟包括植被和土壤、地表水和地下水在内的水文循环过程，分别预测出各水文响应单元的径流量，最后再演算获取流域的总径流量以获取灰水足迹，如图2所示。
[0027]步骤5，将地气象水文资料中的气象数据、农田管理操作数据中的作物管理操作等其他属性输入水文响应单元中，利用SWAT构建待研究区域内棉花的灰水足迹量化模型，进行率定，模拟时间选择一年，根据模拟结果计算待研究区域内以不同物质为指标下的棉花的灰水足迹，包括棉花的直接灰水足迹和灰水足迹的分布。
[0028]本专利技术基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，拟解决棉花作物缺乏可靠的水足迹量化方法、无法进行低水足迹棉花认证这个问题。分别收集气候环境、土壤、种植操作等数据资料，并利用DEM高程数据、土壤类型数据、土地利用数据、当地气象水文资料、农田管理操作数据等等使用土壤和水评估工具SWAT，依据棉花种植过程的耗用水机理，构建研究区域内棉花的灰水足迹量化模型，核算出以不同物质为指标下(TN、TP、COD)的棉花灰水足迹。本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SWAT的棉花的灰水足迹计算方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1：通过查阅待研究区域内棉花的种植分布资料，确定待研究区域的灰水足迹核算范围；步骤2：在灰水足迹核算范围内确定合适的建模区域；步骤3：分析建模区域的棉花种植耗水过程，包括气候环境、土壤、种植操作环节，核算灰水足迹组成部分；步骤4：根据灰水足迹组成部分，收集建模区域的高程数据、土壤类型数据、土地利用数据、当地气象水文资料、农田管理操作数据，输入SWAT软件中，划分水文响应单元；步骤5：将地气象水文资料中的气象数据、农田管理操作数据中的作物管理操作等其他属性输入水文响应单元中，利用SWAT构建待研究区域内棉花的灰水足迹量化模型，进行率定，模拟时间选择一年，根据模拟结果计算待研究区域内以不同物质为指标下的棉花的灰水...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏，王宇辰，罗娜，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：