测量沼液营养成分含量的方法与流程

本发明涉及农业资源利用技术领域，尤其是涉及一种测量沼液营养成分含量的方法。

背景技术：

我国沼气生产已经开始步入以大型化工程为主的发展阶段，沼渣好人沼液的合理处置与资源化利用成为制约沼气工程经济效益和生态效应的重要瓶颈。沼液含有多种速效养分，可作为农业生产的优质肥源，但是大型沼气工程连续排放出数量巨大的沼液，远远超过沼气工程有效辐射范围内农作物施肥所需的消纳量，非作物生产季节的沼液处置更令诸多沼气生产企业棘手。

沼液资源化利用的首要环节是确定特定企业和批次沼液的主要成分含量。及时掌握沼液中营养成分含量的变化，有助于确定沼液使用的合理数量、沼液浓缩的工艺参数和沼液产品的成分强化。各种沼液主要成分的种类一般比较稳定，但成分含量受发酵生物、发酵原料、发酵季节好人发酵工艺等的影响很大，不但不同沼气工程的沼液成分含量变异巨大，同一沼气工程不同批次和时间出料的沼液成分含量不同，而且沼液出料后的储存条件和时间长短也显著影响沼液成分含量。对于沼气工程运营者或沼液利用企业来说，利用传统的实验室样品分析方法进行沼液成分含量测定，需要对对沼液样品进行物理和化学等预处理，测定耗时耗力，成本昂贵，经常性频繁测定沼液成分几乎不具有可操作性。若能利用沼液中某些容易测定成分的含量预测主要成分的含量则可大大节省时间、人力和费用，具有显著的实践指导意义。

为此，国内外研究者一直致力于寻求简便、快速好人高效的沼液成分分析方法。研究发现，利用鸡粪堆肥过程中电导率(ec)和干物质(dm)含量等基本理化指标变化开发的线性模型可预测氮磷钾(npk)等主要营养元素含量，利用猪粪的酸碱度(ph)值、ec值、总固体物(ts)和dm含量等基本理化指标也可以预测猪粪沼液的营养成分和金属元素含量。然现有沼液成分预测方法和模型存在拟合精度不高、回归公式截距较大。例如，利用ph或ts预测沼液nh4-n含量的线性模型截距为1000mg/l、预测tn、tp和k的模型截距分别为7735mg/l、4149mg/l和5551mg/l，明显妨碍这些模型的预测精度和实用性。考虑到沼液营养成分的多样性和含量的波动性，进一步开发更加精准的沼液成分估计方法和模型势在必行。

有鉴于此，特提出本发明。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种测量沼液营养成分含量的方法，以期至少部分地解决上述技术问题的至少之一。

本发明提供的测量沼液营养成分含量的方法，包括如下步骤：

(a)根据沼液理化指标的平均相关系数，确定表征沼液主要养分含量的简易指标；

(b)以简易指标建立计算沼液主要养分含量的模型。

进一步的，所述步骤(a)中，所述简易指标选自浊度值、色度值、ec值和总氮含量。

进一步的，所述步骤(a)中，所述简易指标选自浊度值和ec值。

进一步的，所述步骤(b)中，所述沼液主要养分含量包括有机质含量、全氮含量、总磷含量和全钾含量。

进一步的，利用浊度值表征沼液主要养分含量的公式为：

有机质(g/l)＝0.0051×浊度值，相关系数0.972；

全氮(g/l)＝0.001×浊度值+0.258，相关系数0.986；

总磷(g/l)＝0.00008×浊度值+0.0394，相关系数0.968；

全钾(g/l)＝0.0002×浊度值+0.3744，相关系数0.872。

进一步的，利用ec值表征沼液主要养分含量的公式为：

有机质(g/l)＝0.18×ec值(ms/cm)^1.5158，相关系数0.907。

全氮(g/l)＝0.0115×ec值(ms/cm)^2.0397，相关系数0.975。

总磷(g/l)＝0.0335×exp{0.13×ec值(ms/cm)}，相关系数0.964。

全钾(g/l)＝0.5785×exp{0.02×ec值(ms/cm)}，相关系数0.924。

进一步的，利用ec值和浊度值估计沼液钾含量的数学模型，全钾(g/l)＝0.5295×exp{0.02×ec值(ms/cm)}+0.00005×浊度值，相关系数0.955。

进一步的，利用ec值估计沼液总氮和总磷含量的数学模型，总氮含量(g/l)＝0.0115×ec值(ms/cm)^2.0397和总磷含量(g/l)＝0.0335×exp{0.13×ec值(ms/cm)}；

利用浊度值估计沼液有机质和总磷含量的数学模型，有机质含量(g/l)＝0.0051×浊度值和总磷含量(g/l)＝0.00008×浊度值+0.0394；

利用ec值和浊度值估计沼液钾含量的数学模型，全钾含量(g/l)＝0.5295×exp{0.02×ec值(ms/cm)}+0.00005×浊度值。

进一步的，所述沼液选自以畜禽为原料的沼液或以植物为原料的沼液，优选为畜禽为原料的沼液，进一步优选为牛粪沼液、鸡粪沼液和猪粪沼液，更进一步优选为牛粪沼液。

进一步的，所述步骤(a)中，所述沼液理化指标选自浊度值、色度值、ec值、全氮含量、含固率、总磷含量、总钾含量、有机质含量和ph值。

本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

(1)利用两种简单易测的物理指标代替分析沼液营养成分的传统化学方法，具有简便省时和降低成本的效益，可进行大量、快速测定，为沼气工程正常运行及沼液合理利用提供主要养分含量数据，有利于沼液资源化利用、减少沼气工程的二次污染。参照沼液有机质和氮磷钾分析的一般收费标准(35元/指标)，采用本方法可减少分析时间85％，降低分析成本90％以上。

(2)建立的以ec值和浊度值为自变量估算沼液有机质和氮磷钾含量的5个数学模型具有较高估算精度和可靠性，对同批次沼液养分含量估计的准确度可达95％以上。

(3)本发明快速、简便和低成本的特点大大提高了沼液主要营养成分频繁检测在的经济和技术可行性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是ec值与有机质(g/l)的相关性；

图2是ec值与总氮(g/l)的相关性；

图3是ec值与总磷(g/l)的相关性；

图4是ec值与钾(g/l)的相关性；

图5是浊度值与有机质(g/l)的相关性；

图6是浊度值与总氮(g/l)的相关性；

图7是浊度值与总磷(g/l)的相关性；

图8是浊度值与钾(g/l)的相关性。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。

为了有助于更清楚的理解本发明，下面将结合实施例和对比例对本发明的技术方案进行进一步地说明。

实施例

(一)表征牛粪沼液主要养分含量的简易指标确定

对来自甘肃省某大型沼气企业的6个批次牛粪沼液进行了理化性状分析，结果显示：不同批次沼液的理化指标之间相关性较差，任意采样时间所得的指标值或不同批次沼液的指标均值均无法可靠的表征任意批次沼液的养分含量。

对其中3个批次牛粪液的9个理化指标(浊度值、色度值、ec值、全氮(tn)含量、含固率、总磷(tp)含量、总钾(k)含量、有机质(om)含量和ph值)进行回归分析，发现在36对相关性较强的关系中，23对为线性关系、8对为指数关系、5对为幂函数关系，同一批次沼液的各指标间(ph除外)相关性远远高于不同批次沼液的指标间相关性。

把相同批次牛粪沼液配制成不同浓度时，各指标(特别是养分含量指标)之间相关性进一步提高，即使在截距为0的情况下，有机质(om)与总氮(tn)和钾(k)含量、tn与总磷(tp)、tp与钾(k)含量之间存在显著正相关关系(表1)。

表1某沼气企业同批次牛粪沼液养分含量相关性

分析9个指标与其它指标间的平均相关系数发现，浊度值、色度值的平均相关系数最高(在0.95以上)，ec值(ms/cm)、全氮含量(g/l)、含固率(％)、总磷含量(g/l)和钾含量(g/l)平均相关系数居中(在0.90-0.92间)，ph值和有机质含量(g/l)与其它指标的平均相关系数最低，在0.90以下(表2)。一些易测指标与其它指标具有较高相关性，主要养分(有机质与npk)含量间相关性也较好(相关系数在0.90以上)，表明利用某些简单易测指标来估计或预测牛粪沼液的主要养分含量具有可行性。

表2某沼气企业同批次牛粪沼液9个理化指标的平均相关系数

在平均相关系数较高的浊度值、色度值、ec值和总氮含量4项中，总氮含量的测定方法较复杂、过程较繁琐，虽然用于估计沼液浓度的可靠性较好，但其本身测定费时、费力。测定色度值的稀释法过程简单，但结果判断受人为因素的影响较大。所以，这二个指标作为估计沼液养分含量的简易指标可行性不强。

ec值(ms/cm)与主要养分指标的相关系数均在0.90以上(图1-4)，其与有机质含量、全氮含量、总磷含量和全钾含量的相关系数分别为0.907、0.975、0.964和0.924，是可用于估计牛粪沼液养分含量的较好简易指标。

浊度值与沼液主要养分指标的平均相关系数为0.950(图5-8)，其与有机质、全氮、总磷含量的相关系数分别为0.972、0.986和0.968，但与全钾含量的相关系数较低(仅为0.866)，亦可作为预测牛粪沼液主要养分含量(全钾含量除外)简易指标的较理想选择。

(二)估计牛粪沼液主要养分含量的模型

综合考虑沼液各指标的测定易难程度、可靠性及其与主要养分含量的相关性，ec值、浊度值和色度值与主要养分含量间的平均相关系数及指标测定方法的可靠性，我们认为浊度值和ec值是可用于表征沼液有机质和氮磷钾含量的适宜指标，不但测定方法较简单，而且可利用仪器进行大量快速测定，受操作人员主观判断影响小，测定结果较可靠。

利用浊度值表征沼液主要养分含量的公式为：

有机质(g/l)＝0.0051×浊度值，相关系数0.972。

全氮(g/l)＝0.001×浊度值+0.258，相关系数0.986。

总磷(g/l)＝0.00008×浊度值+0.0394，相关系数0.968。

全钾(g/l)＝0.0002×浊度值+0.3744，相关系数0.872。

利用ec值表征沼液主要养分含量的公式为：

有机质(g/l)＝0.18×ec值(ms/cm)^1.5158，相关系数0.907。

全氮(g/l)＝0.0115×ec值(ms/cm)^2.0397，相关系数0.975。

总磷(g/l)＝0.0335×exp{0.13×ec值(ms/cm)}，相关系数0.964。

全钾(g/l)＝0.5785×exp{0.02×ec值(ms/cm)}，相关系数0.924。

考虑到利用这两个简易指标估测沼液总钾含量的相关系数都不够高(未达到0.95)，利用线性规划方法建立以ec值和浊度值为自变量的二元一次模型。

全钾(g/l)＝0.5295×exp{0.02×ec值(ms/cm)}+0.00005×浊度值，相关系数可达到0.955。

(三)模型的验证

为了检验以上模型估测牛粪沼液主要成分含量的精度，我们利用来自甘肃省三个大(中)型沼气工程的6个沼液样品进行验证。实测各样品主要成分含量(表3)，利用沼液电导率(ec)值和浊度值(tv)估计的6个样品主要营养成分含量(表4)。对模型估算值和实测值进行回归分析结果显示，利用电导率(ec)值可以很好的估计沼液有机质、总氮和总磷含量，利用浊度值可以较好的估计沼液有机质和总磷含量，利用线性规划方法整合ec值和浊度值进行钾含量预测的精度显著高于利用两个简易指标单独预测的结果，预测值和实测值的相关系数达到0.965(表5)，表明本研究所建立的利用ec值和浊度值估测沼液主要养分含量的方法和模型具有较高准确度和可靠性，ec值和浊度值可作为表征沼液主要养分含量的简易指标。

表3模型检验所用沼液样本主要成分含量

表4利用ec值和浊度值估计的沼液养分含量

表5利用ec值和浊度值估计的沼液养分含量与实测值的相关性

综上所述，可以单独利用ec值估计牛粪沼液总氮和总磷含量，估算模型分别为：总氮含量(g/l)＝0.0115×ec值(ms/cm)^2.0397和总磷含量(g/l)＝0.0335×exp{0.13×ec值(ms/cm)}。可单独利用浊度值估计牛粪沼液有机质和总磷含量，估算模型分别为：有机质含量(g/l)＝0.0051×浊度值和总磷含量(g/l)＝0.00008×浊度值+0.0394。估计牛粪沼液钾含量宜采用以ec值和浊度值为自变量的二元一次方程：全钾含量(g/l)＝0.5295×exp{0.02×ec值(ms/cm)}+0.00005×浊度值。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。