专利名称：一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法
技术领域：
本发明属于面源污染管理技术领域，涉及一种简单快捷的农业面源污染的估算方法，尤其涉及一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法。
背景技术：
农业面源污染是指在农田耕作等农业生产活动中，化肥、农药、土壤流失与农业废弃物等，在降水(灌溉)过程中，随着地表径流和地下渗漏等水文过程，携带污染物质流入水体，进而发生污染。我们水资源的时空差异和高强度的农业生产加剧了农业面源污染的程度，在工业点源和生活污染源得到有效的控制下面源的贡献率达到40%-65%，迫切需要对农业面源污染进行有效的估算和管理。现阶段的面源污染研究中，野外实地监测和模型模拟是最为主要的管理评估手段。随着人们对面源污染认识的逐步深入，发现面源具有随机性、广泛性、滞后性、不确定性等特点。进行野外实地监测往往需要长时间尺度和大范围空间尺度的密集监测，劳动强度增大、效率降低、周期延长、成本耗费大，使得基础数据的获得较为困难。因此，野外实地监测在面源污染研究中多数情况下仅是作为一种辅助手段，主要用于各类面源模型的验证和模型参数的校正。模型模拟在进行面源污染的量化研究以及影响评价和污染治理中，是比较直接和有效的研究方法。模型的优势在于可以在不需要野外实地面源污染监测数据的情况下，借助气候、地形、土地利用、农田管理等现成数据，对面源污染进行时间和空间序列上的模拟，可以直观估算面源污染的负荷量及空间分布。模型模拟相较于野外实地监测，有工作量小、基础数据易获取、结果直观可信等优势，但模型模拟也存在自身的缺陷:首先，每一次的模型模拟仍然需要详细的气象、土地利用、水文数据做支撑，在无资料地区的面源污染模拟中，数据是制约模型模拟的瓶颈；2.模型是对现实的近似模拟，由于模型本身的设计和机理缺陷以及各种不确定性因素对模型模拟精度的影响，模型模拟的并不能做到对现实情况百分百的模拟。鉴于这两种面源污染评价方法有其各自的局限性，因此，为了更有效、快速地估算农业面源污染负荷，有必要在野外实地监测和模型模拟之外，建立一种行之有效的便捷的估算方法:在数据详实的典型区域模拟基础上，建立模型磷污染模拟结果与土壤属性空间分布的响应关系，在相似区域通过现有或者实地监测的土壤属性空间分布情况反推农业面源磷污染的负荷。
发明内容
1、目的:本发明的目的是提供一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，根据本发明，在建立土壤属性空间分布与模型模拟的面源污染负荷响应关系的基础上，只需获取区域土壤属性空间分布情况，即可快速有效地预测估算该研究区农业面源污染的负荷。2、技术方案:本发明可通过下述技术方案实现:
本发明一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，该方法具体步骤如下:步骤一:土壤属性空间分布与面源污染负荷响应关系的建立( I)典型小研究区域选择典型小研究区域的选择是本发明实施方案的第一步，也是关键的一步。典型的小研究区应具备以下几项基本特征:①区域较为典型，具备所研究大区域的地形、气候、水文等基本特征，涵盖大区域所有的土壤种类、土地利用种类；②区域气象、地形地貌、水文数据完备，模型模拟精度高现有土壤属性数据齐全或交通便利土壤样品容易获取。同时具有以上三种特征的小区域方能被选为建立土壤属性与面源污染负荷空间分布响应的典型研究区。(2) 土壤属性空间分布小研究区选定之后，需要对研究区内土壤属性的空间分布做详细的分析。数据的收集工作是这一步骤中的核心步骤。一般情况下，在当地的农业部门保存有大量的土壤基础属性数据，这些数据足够做土壤属性的空间分布分析。如果现有资料不全，需要实地对研究区内的土壤进行取样分析。土样的采集方法采用网格布点，在网格内选定干扰较小的典型田块，记录其经纬度、周围地貌、去年种植作物种类和坡度等，并采用S路线进行耕作层土壤的采集。对土壤的基本理化性质及土壤有机质、氮磷等营养元素及重金属元素等土壤属性相关指标进行实验测定。土壤数据测得之后，采用Gis中空间插值方法对土壤属性进行空间插值，获取空间分布信息。空间插值是根据已知的空间数据估计未知空间数据值的数学方法，已经应用于土壤养分空间分异研究的插值方法主要是Kriging插值和BP神经网络法。本研究推荐选用Kriging方法对区域土壤的有机质及氮、磷等属性进行空间插值，得到具有空间连续数据的土壤属性数据层。(3)典型区面源污染SWAT模型模拟通过对有关当地部门和农户的调查，补充整理有关农业生产资料，包括区域农业生产状况、灌排方式、施肥方式以及社会经济条件等；收集研究区农业气象方面的资料，为数据分析提供背景气象资料；运用环境遥感技术，解译Landsat TM数据获得研究区土地利用图，分析区域内各种土地利用的空间分布特征，建立模型所需的土地利用数据库；以中科院南京土壤所提供的1:100万土壤类型分布图为基础，结合现场土壤样品试验，建立模型所需土壤数据库。在模型数据库建立之后，运用分布式水文模型SWAT作为面源模拟工具，将土壤属性、土地利用和气象等数据输入模型系统，进行适当的参数率定和调整之后，对研究区的面源磷污染负荷进行时空分布模拟。(4) 土壤属性与面源污染负荷空间分布响应关系建立由于农业面源污染的主要来源是水田和旱田，将这两种土地利用类型占主要优势的子流域的各土壤属性与模型模拟的面源污染结果相对应，利用主成分分析的方法找出可以能为估算面源磷污染提供最多信息量的几种属性，以此为依据建立土壤属性空间分布与面源污染之间的响应关系。步骤二:待估算区域土壤样品采集与检测同步骤一中的(2)相似，通过历史数据收集和现场实验，得出步骤一(4)中筛选出的土壤属性的空间分布情况。步骤三:农业面源污染负荷估算根据筛选出的土壤属性的空间分布与响应关系估算出研究区域的面源磷污染负荷。步骤一的(4)中筛选出了提供面源污染信息量最多的几种土壤属性，通过步骤二中测得的土壤属性分布规律，可以估算出该区域面源污染的状况。3、优点及功效:本发明一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，其优点是:其一，这种方法只需建立响应关系，即可将之推广到相似区域的面源污染估算中，简单方便；其二，这种方法只需现场采集并检测土壤属性即可快速估算面源污染的负荷；其三，这种估算方法不完全基于简单的数字模拟，有更深层的机理分析，结果较为准确。
图1为基于土壤属性空间分布的农业面源污染估算方法的流程框2为水田子流域面源磷污染负荷与土壤属性关系示意3为旱田子流域面源磷污染负荷与土壤属性关系示意4为面源磷污染负荷与土壤0_20cm总磷相关性示意5为面源磷污染负荷与土壤0_20cm锌相关性示意6为面源磷污染负荷与土壤20_40cm铬相关性示意7为面源磷污染负荷与土壤20_40cm铜相关性示意图
具体实施例方式本发明提出的面源污染估算方法，是一种从当前土壤属性出发，通过结合土壤属性与模型模拟的污染负荷结果的响应关系，快速估算面源污染负荷的方法。见图1，本发明一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，该方法具体步骤如下:步骤一:本案例选择东北地区典型的商品粮生产基地八五九农场内阿布胶河小流域作为实例分析。在本实例中土壤属性的获取主要来自农场土壤的历史资料整理和现场土壤样品采集。现场样品采集以农场范围内1.5km的网格布点，一共采集了 30个点各两层(0-20cm, 20_40cm)的土壤样品，分析检测有效磷(Available phosphorus, AP)、总磷(Totalphosphorus, TP)、总氮(Total nitrogen, TN)、总钾(Total K, TK)等八个物理属性。通过结合农场历史土壤数据，对土壤属性进行空间插值，得到土壤属性的空间分布特征。分别通过遥感解译，资料收集及农户调查，建立SWAT模型模拟所需的土壤、土地利用、气象、农田管理数据库，在参数率定与验证的基础上运用模型对该区域的面源磷污染负荷进行时空分布模拟，分别输出矿物质磷(Sediment P)、有机磷(Organic P)、总磷(TP)的模拟结果，得到此三种形态磷污染负荷的空间分布情况。鉴于分两层的8种土壤属性的统计过程较繁复，需要从中筛选出最能影响面源磷污染的因子；又加之面源污染的主要来源是水田和旱田。最终以模型划分的子流域作为研究的最小单元，将这两种土地利用类型占主要优势的各子流域的模型模拟结果与土壤属性空间分布数据进行主成分性分析，以此为基础，挖掘出影响磷污染的主要土壤属性。分析结果表明:前两个主成分在水田和旱田的表层总共贡献了 86.3%,87.2%的信息量，在次表层(20-40cm)分别贡献了 64.5%和73.4%的信息量(见图2、图3)。在水田部分，表层的AP、TP、SOC、Zn属性能用以估算面源磷污染，在次表层Cu、Cr、SOC可作为可靠的估算因子；在旱田部分，TP、Zn可以作为表层的估算因子，Cu、Cr、AP是次表层的主要贡献因子。总体来看，表层的TP和Zn，次表层的Cu和Cr可以作为快速估算该区域面源污染的土壤属性。通过对筛选出来的4种属性与面源磷污染两种形态的相关关系可以验证主成分分析的结果，这4种属性均与面源磷污染有着较高的相关性(见图4-图7)，也就是说在该区域及相似区域只需要获取表层的TP和Zn，次表层的Cu和Cr的数据就能大致地估算出该区域的面源磷污染负荷。步骤二:待估算区域土壤样品采集与检测同步骤一中的(2)相似，通过历史数据收集和现场实验，得出步骤一(4)中筛选出的土壤属性的空间分布情况。步骤三:农业面源污染负荷估算根据筛选出的土壤属性的空间分布与响应关系估算出研究区域的面源磷污染负荷。步骤一的(4)中筛选出了提供面源污染信息量最多的几种土壤属性，通过步骤二中测得的土壤属性分布规律，可以估算出该区域面源污染的状况。这里，只需得到如步骤一中获得的某研究区的表层的TP和Zn，次表层的Cu和Cr的分布数据，即可获取该区域面源污染磷负荷的空间分布情况。
权利要求
1.一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，其特征在于:该方法具体步骤如下: 步骤一:土壤 属性空间分布与面源污染负荷响应关系的建立 (1)典型小研究区域选择 典型小研究区域的选择是实施方案关键的一步；典型的小研究区应具备以下几项基本特征:①区域较为典型，具备所研究大区域的地形、气候和水文基本特征，涵盖大区域所有的土壤种类、土地利用种类；②区域气象、地形地貌、水文数据完备，模型模拟精度高；③现有土壤属性数据齐全或交通便利土壤样品容易获取；同时具有以上三种特征的小区域方能被选为建立土壤属性与面源污染负荷空间分布响应的典型研究区； (2)土壤属性空间分布 小研究区选定之后，需要对研究区内土壤属性的空间分布做详细的分析；数据的收集工作是这一步骤中的核心步骤，一般情况下，在当地的农业部门保存有大量的土壤基础属性数据，这些数据足够做土壤属性的空间分布分析；如果现有资料不全，需要实地对研究区内的土壤进行取样分析，土样的采集方法采用网格布点，在网格内选定干扰较小的典型田块，记录其经纬度、周围地貌、去年种植作物种类和坡度，并采用S路线进行耕作层土壤的采集；对土壤的基本理化性质及土壤有机质、氮磷营养元素及重金属元素的土壤属性相关指标进行实验测定；土壤数据测得之后，采用GIS中空间插值方法对土壤属性进行空间插值，获取空间分布信息；空间插值是根据已知的空间数据估计未知空间数据值的数学方法，已经应用于土壤养分空间分异研究的插值方法主要是Kriging插值和BP神经网络法；推荐选用Kriging方法对区域土壤的有机质及氮、磷等属性进行空间插值，得到具有空间连续数据的土壤属性数据层； (3)典型区面源污染SWAT模型模拟 通过对有关当地部门和农户的调查，补充整理有关农业生产资料，包括区域农业生产状况、灌排方式、施肥方式以及社会经济条件；收集研究区农业气象方面的资料，为数据分析提供背景气象资料；运用环境遥感技术，解译Landsat TM数据获得研究区土地利用图，分析区域内各种土地利用的空间分布特征，建立模型所需的土地利用数据库；以中科院南京土壤所提供的1:100万土壤类型分布图为基础，结合现场土壤样品试验，建立模型所需土壤数据库；在模型数据库建立之后，运用分布式水文模型SWAT作为面源模拟工具，将土壤属性、土地利用和气象数据输入模型系统，进行参数率定和调整之后，对研究区的面源磷污染负荷进行时空分布模拟； (4)土壤属性与面源污染负荷空间分布响应关系建立 由于农业面源污染的主要来源是水田和旱田，将这两种土地利用类型占主要优势的子流域的各土壤属性与模型模拟的面源污染结果相对应，利用主成分分析的方法找出可以能为估算面源磷污染提供最多信息量的几种属性，以此为依据建立土壤属性空间分布与面源污染之间的响应关系； 步骤二:待估算区域土壤样品采集与检测 同步骤一中的(2)相似，通过历史数据收集和现场实验，得出步骤一(4)中筛选出的土壤属性的空间分布情况； 步骤三:农业面源污染负荷估算根据筛选出的土壤属性的空间分布与响应关系估算出研究区域的面源磷污染负荷；步 骤一的(4)中筛选出了提供面源污染信息量最多的几种土壤属性，通过步骤二中测得的土壤属性分布规律，估算出该区域面源污染的状况。
全文摘要
一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法，该方法有三大步骤步骤一土壤属性空间分布与面源污染负荷响应关系的建立，包含典型小研究区域选择、土壤属性空间分布、典型区面源污染SWAT模型模拟和土壤属性与面源污染负荷空间分布响应关系建立；步骤二待估算区域土壤样品采集与检测；步骤三农业面源污染负荷估算。根据本发明，在建立土壤属性空间分布与模型模拟的面源污染负荷响应关系的基础上，只需获取区域土壤属性空间分布情况，即可快速有效地预测估算该研究区农业面源污染的负荷。它在面源污染管理技术领域里具有较好的应用前景。
文档编号G06F19/00GK103106347SQ201310061140
公开日2013年5月15日 申请日期2013年2月27日 优先权日2013年2月27日
发明者欧阳威, 黄浩波, 郝芳华, 郭波波, 王雪蕾 申请人:北京师范大学