[发明专利]一种基于土壤属性空间分布的农业面源磷污染估算方法

说明书

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

（1）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；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