本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)污染防治領(lǐng)域，具體涉及一種東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

近年來農(nóng)田普遍增施化肥以及不合理的農(nóng)業(yè)管理措施，致使施用的氮肥以氨揮發(fā)和硝態(tài)氮淋溶形式損失越發(fā)嚴(yán)重。由此所導(dǎo)致對地下水資源污染的問題日益突出。土壤剖面殘留較高的氮素易形成垂直向下運移的風(fēng)險，伴隨灌溉與降水下滲造成地下水污染。如何簡便且準(zhǔn)確的評估面源污染發(fā)生量成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點問題。目前，計算農(nóng)田硝態(tài)氮淋溶的方法一般為通過淋溶盤取淋溶液或測定土壤水勢聯(lián)合溶液養(yǎng)分濃度的方法，計算土壤氨揮發(fā)的方法通常為氣箱抽氣取樣化學(xué)測定法，這兩類測定發(fā)放僅能測定點上數(shù)據(jù)，區(qū)域代表性和時間代表性均很差，且該方法操作復(fù)雜推廣不便。而模型模擬法的優(yōu)勢在于其操作簡單、模擬準(zhǔn)確和代表性廣等優(yōu)點，成為評估和預(yù)測硝態(tài)氮淋溶與土壤氨揮發(fā)的新型方法，目前應(yīng)用較多的模型有l(wèi)eachm(leachingestimationandchemistrymodel)、swat(soilwaterassessmenttool)等，這些模型在綜合分析作物生產(chǎn)和土壤氮素運移結(jié)合方面還有待加強(qiáng)。而rzwqm(rootzonewaterqualitymodel)模型耦合了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理以及環(huán)境影響的模塊，成為預(yù)測和評估農(nóng)田氮素淋溶與土壤氨揮發(fā)的新工具。

rzwqm模型由美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)系統(tǒng)研究所(usda-ars，greatplainsystemresearchunit)于1992年推出的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)作物和環(huán)境管理模型。整合并考慮了作物根區(qū)所有對作物生長的物理、生物和化學(xué)過程的影響。wang等應(yīng)用該模型優(yōu)化污水灌溉條件下冬小麥-夏玉米施肥措施。fang等模擬了不同灌溉制度下作物產(chǎn)量及水分利用效率。已有的研究多側(cè)重于灌溉和水分利用效率研究方面，而國內(nèi)應(yīng)用模型對農(nóng)田施肥過程硝態(tài)氮淋溶和氨揮發(fā)的評估還處于初級階段。由于該模型對田間實測數(shù)據(jù)指標(biāo)要求較高且有覆蓋性，所以根據(jù)實測數(shù)據(jù)對模型參數(shù)率定和驗證后可以在東北農(nóng)區(qū)等數(shù)據(jù)缺乏的區(qū)域進(jìn)行驗證或推廣，為東北集約化農(nóng)區(qū)農(nóng)田硝態(tài)氮淋溶和土壤氨揮發(fā)預(yù)測開辟新的思路和估算方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測方法，本方法能夠簡單準(zhǔn)確地估算東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染各途徑發(fā)生量，進(jìn)而根據(jù)預(yù)測評估結(jié)果，有針對性地研發(fā)技術(shù)措施或調(diào)控農(nóng)藝措施削減農(nóng)田面源污染發(fā)生量，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)生產(chǎn)。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測方法，所述農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測指標(biāo)為玉米單作農(nóng)田土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量，所述土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量在東北集約化農(nóng)區(qū)尺度上的計算方法如下：

y1＝0.7742x-22.438

y2＝0.1705x-10.923

y1-硝態(tài)氮淋溶量kg·hm^-2，x-玉米收獲后硝態(tài)氮殘留量kg·hm^-2；y2-土壤氨揮發(fā)量kg·hm^-2。

本發(fā)明具有積極有益的效果：

本發(fā)明提供的東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測方法能夠根據(jù)施肥量或殘留量測算出農(nóng)田硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量，這兩個指標(biāo)是評價東北平原農(nóng)田面源污染狀況的核心指標(biāo)，進(jìn)而指導(dǎo)每季作物的合理施肥，有效地削減華北農(nóng)區(qū)農(nóng)田面源污染發(fā)生量。

本發(fā)明首次通過模型模擬的方法在東北集約化玉米單作區(qū)通過土壤硝態(tài)氮殘留量與硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量建立相關(guān)性聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)土壤硝態(tài)氮殘留量指標(biāo)能夠綜合的反映全年降水、作物生長、土壤硝態(tài)氮淋溶、土壤氨揮發(fā)等綜合效應(yīng)，與現(xiàn)有農(nóng)田實測土壤淋溶和氨揮發(fā)的技術(shù)相比，本發(fā)明首次提供了一個能夠綜合評估土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量較為準(zhǔn)確的、易于測定的參數(shù)和算法。

附圖說明

圖1為2009年玉米收獲期不同處理土壤含水量模擬值與實測值。

圖2為2009年玉米收獲期不同處理土壤剖面硝態(tài)氮含量模擬值和實測值。

圖3為2014年玉米收獲期不同處理土壤剖面硝態(tài)氮模擬值和實測值。

圖4為不同處理玉米產(chǎn)量模擬值和實測值。

圖5-1和圖5-2為不同處理硝態(tài)氮以及氨態(tài)氮損失特征。

具體實施方式

以下結(jié)合具體實施例進(jìn)一步闡述本發(fā)明。下述實施例中所涉及的方法，如無特別說明均為常規(guī)方法。

一種東北集約化玉米單作區(qū)農(nóng)田面源污染評價與監(jiān)測方法，解決農(nóng)田硝態(tài)氮淋溶量和土壤氨揮發(fā)量難于直接監(jiān)測的問題，為東北集約化玉米單作區(qū)尺度上農(nóng)田面源污染簡單準(zhǔn)確的評價提供依據(jù)。

收集東北集約化玉米田間試驗3組施氮量梯度田間試驗實測的剖面土壤含水量、剖面土壤硝態(tài)氮含量、作物產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，收集土壤基礎(chǔ)理化性狀數(shù)據(jù)，收集生育期降水量、氣溫等氣象數(shù)據(jù)。

運行rzwqm模型，將基本土壤理化性狀數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2009年玉米季實測數(shù)據(jù)對土壤剖面含水量進(jìn)行率定；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2014年玉米季實測數(shù)據(jù)對土壤剖面含水量進(jìn)行驗證；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2009年玉米季實測數(shù)據(jù)對土壤剖面硝態(tài)氮含量進(jìn)行率定；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2014年玉米季實測數(shù)據(jù)對土壤剖面硝態(tài)氮含量進(jìn)行驗證；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2009年玉米季玉米實測數(shù)據(jù)對作物產(chǎn)量進(jìn)行率定；

運行rzwqm模型，應(yīng)用2014年玉米實測數(shù)據(jù)對作物產(chǎn)量進(jìn)行驗證；

運行rzwqm模型，輸入多種施肥量梯度輸出土壤剖面硝態(tài)氮含量和硝態(tài)氮淋溶量；

運行rzwqm模型，輸入多種施肥量梯度輸出土壤剖面硝態(tài)氮含量和氨揮發(fā)量；

建立土壤剖面硝態(tài)氮含量和硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)關(guān)系；

建立土壤剖面硝態(tài)氮含量和土壤氨揮發(fā)量函數(shù)關(guān)系；

東北集約化玉米單作區(qū)已發(fā)表論文實測硝態(tài)氮淋溶量與建立的函數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確率分析；

東北集約化玉米單作區(qū)已發(fā)表論文實測氨揮發(fā)量與建立的函數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確率分析。

發(fā)明人在東北開展玉米長期定位試驗監(jiān)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，完成了rzwqm模型水分、養(yǎng)分遷移轉(zhuǎn)化模塊的率定和驗證，通過設(shè)置不同施肥量水平，輸出獲得一系列土壤淋溶量和氨揮發(fā)量，以及土壤硝態(tài)氮殘留量，回歸后建立面源污染發(fā)生量與土壤硝態(tài)氮殘留量之間函數(shù)關(guān)系，并進(jìn)行函數(shù)準(zhǔn)確率分析，具體操作如下：

1材料與方法

1.1試驗材料

試驗于遼寧省農(nóng)業(yè)部阜新農(nóng)業(yè)環(huán)境與耕地保育科學(xué)實驗站進(jìn)行。該地區(qū)氣候?qū)儆谥袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，年均溫度為5.3℃。年均降雨量為806.5mm左右，其中主要集中在7～9月份，降雨量占全年總降雨量70％左右。

田間試驗從2009年度開始，本試驗應(yīng)用2009年度玉米季t1、t2、t3實測土壤含水量進(jìn)行模型的水分參數(shù)的率定與驗證，以及養(yǎng)分參數(shù)的率定。2010-2013年實測數(shù)據(jù)缺失。而2014年僅有t1處理土壤養(yǎng)分實測數(shù)據(jù)，所以應(yīng)用該數(shù)據(jù)進(jìn)行養(yǎng)分模塊驗證和同時預(yù)測t2和t3處理土壤養(yǎng)分動態(tài)。田間供試土壤類型為砂壤土，剖面土壤容重變化范圍為1.38-1.51g/cm³，全氮1.23g/kg，速效磷(p2o5)20.3mg/kg，速效鉀(k2o)51mg/kg，有機(jī)質(zhì)26.4g/kg。2009年玉米播前土壤剖面硝態(tài)氮和銨態(tài)氮初始含量見表1。

氮肥施用梯度試驗設(shè)計3個處理，分別為該地區(qū)傳統(tǒng)習(xí)慣施氮量t1(n240kg/hm²，基肥和大喇叭口期追肥量為1：2)、t2氮肥減量10％(n216kg/hm²)和t3氮肥減量20％(n192kg/hm²)，每個處理3次重復(fù)，每個小區(qū)面積為30.25m²。玉米品種選用當(dāng)?shù)刂髟云贩N遼單28，播種日期4月30日，收獲日期分別為2009年9月27日和2014年9月28日，玉米生長周期125天，試驗區(qū)田間管理為大田管理方式。

土壤樣品采于玉米成熟期(9月20日)。剖面土樣每20cm為一層，共分五層到地下1米采集，每小區(qū)隨機(jī)選取3點用土鉆取土。土樣取回后分別用0.05mol/lcacl2溶液浸提，震蕩40min過濾，用瑞士產(chǎn)foss流動分析儀測定各土層硝態(tài)氮含量，并根據(jù)各層土壤容重將硝態(tài)氮含量換算成0-100cm土體硝態(tài)氮累積量。玉米成熟期采集植株樣品烘至恒重，用于計算和驗證產(chǎn)量。

表1土壤基本理化特征

1.2試驗?zāi)Ｐ秃喗?/p>

rzwqm是美國農(nóng)業(yè)部大平原系統(tǒng)研究所研發(fā)的能夠?qū)ν寥栏鶇^(qū)水質(zhì)、土壤養(yǎng)分運移以及作物生長進(jìn)行綜合模擬模型。rzwqm模型由6個模塊組成：物理模塊、化學(xué)模塊、養(yǎng)分模塊、作物生長模塊、殺蟲劑模塊和管理模塊。其中包括“日”和“時”兩個時間尺度，以“日”為尺度計算離子、肥料、灌溉水、耕地措施，以及潛在蒸散發(fā)和蒸騰量。水分遷移及和營養(yǎng)化學(xué)過程以“時”尺度計算，包括土壤水分的再分配、營養(yǎng)鹽的遷移轉(zhuǎn)化、滲濾、徑流、殺蟲劑淋洗、熱量損耗、實際蒸散量、植物養(yǎng)分吸收過程等；然后再計算殺蟲劑遷移轉(zhuǎn)化過程(本文不涉及)、碳氮遷移轉(zhuǎn)化過程和土壤物質(zhì)平衡過程；最后運行植物生長模塊。rzwqm能夠模擬土壤氮轉(zhuǎn)化的主要過程，包括作物氮殘留、有機(jī)態(tài)的礦化、氮素固定、氮素淋溶、氨揮發(fā)、硝化和反硝化等。模型可以較好的模擬氮素的遷移轉(zhuǎn)化，更加方便快捷的獲得氮素淋溶數(shù)值和評估淋溶情況，以及針對性地實行優(yōu)化施肥措施來削減損失。

在本研究模擬過程匯總涉及的模塊為physicalprocesses、nutrientprocesses、plantgrowthprocesses。模型初始輸入數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)和土壤基本數(shù)據(jù)(如表1)。其中氣象數(shù)據(jù)包括模擬期間日降水、日最高溫、日最低溫、風(fēng)速、相對空氣濕度等；土壤基本數(shù)據(jù)包括0-1m土層每20cm一層的土層容重、田間持水量、土壤ph值、土壤含水率、剖面硝態(tài)氮和銨態(tài)氮初始含量。

1.3模型結(jié)果評價

模型參數(shù)的率定遵循先水分模塊，然后養(yǎng)分模塊，最后作物模塊的順序。模型率定效果的評價是判定參數(shù)優(yōu)化的關(guān)鍵，不同統(tǒng)計指標(biāo)各有優(yōu)缺點，本文在模型參數(shù)率定過程中采用歸一化誤差(均方根差/平均值)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，即不斷改變參數(shù)值以減小模擬結(jié)果和實測結(jié)果的差異，當(dāng)歸一化誤差數(shù)值最小時模型選定的參數(shù)作為最終率定結(jié)果。選用兩個指標(biāo)評價模型運行的結(jié)果：(1)均方誤差(rmse)，屬于絕對誤差指標(biāo)，反映模擬效果的絕對無偏性和極值效應(yīng)；(2)平均相對誤差(mre)，屬于相對誤差指標(biāo)，反映模擬效果的相對無偏性。模型參數(shù)率定和驗證得效果通過rmse和mre體現(xiàn)，當(dāng)rmse達(dá)到最小值，而mre趨近于0，模擬效果較優(yōu)。計算公式如下：

其中，n是觀測值的個數(shù)，qi表示第i個觀測值，pi表示第i個觀測值的模擬值。

2結(jié)果與分析

2.1模擬精度檢驗

影響模型水分輸出的參數(shù)主要有田間含水量，土壤蒸散發(fā)系數(shù)等，氮素運移模塊包括土壤化學(xué)量，微生物群落等，分別采用試錯法反復(fù)調(diào)試，使模擬值和實測值最大程度接近。其中土壤含水量率定過程rmse最大值為0.96cm³/cm³，mre最大為9％；硝態(tài)氮率定過程rmse最大值為4.40mg/kg，mre最大為68.60％；2014年硝態(tài)氮驗證過程rmse最大值為6.15mg/kg，mre最大為39.47％。模擬結(jié)果尚在可接受模擬誤差之內(nèi)。

2.2模型含水量率定與驗證

2009年玉米季收獲期t1處理下20、40、60、80和100cm土壤剖面含水率分別為10.39％、11.16％、10.89％、11.63％、11.81％，在t2處理下每一層土壤剖面含水率分別為10.54％、11.26％、10.95％、11.68％、11.93％，在t3處理下每一層土壤剖面含水率分別為10.63％、11.29％、11.15％、11.73％、11.98％。土壤含水量率定rmse值分別為0.96、0.51、0.65、0.90和0.81，mre分別為9％、-4％、6％、8％和7％。不同處理下土壤實測剖面水分含量均隨土層深度增加無明顯變化趨勢，統(tǒng)計分析表明，模型可以較好地率定當(dāng)?shù)氐耐寥榔拭嫠趾俊?/p>

2.3模型土壤硝態(tài)氮含量率定與驗證

2009年玉米季收獲期t1處理下20、40、60、80和100cm土壤剖面硝態(tài)氮含量分別為15.82mgkg^-1、12.11mgkg^-1、8.84mgkg^-1、4.62mgkg^-1和3.80mgkg^-1，在t2處理下每一層土壤剖面硝態(tài)氮含量分別為13.62mgkg^-1、5.69mgkg^-1、4.85mgkg^-1、3.32mgkg^-1、2.51mgkg^-1，在t3處理下每一層土壤剖面硝態(tài)氮含量分別為14.78mgkg^-1、4.79mgkg^-1、2.01mgkg^-1、2.33mgkg^-1、1.54mgkg^-1。t2處理驗證施氮量在210mgkg^-1下硝態(tài)氮在土壤中的運移情況。土壤硝態(tài)氮率定rmse值分別為4.40mgkg^-1、3.59mgkg^-1、3.83mgkg^-1、2.37mgkg^-1和1.91mgkg^-1，mre分別為-29.14％、35.51％、68.60％、12.90％和-20.15％。土壤硝態(tài)氮率定結(jié)果與實測值變化趨勢相同(圖2)。統(tǒng)計分析表明，模型可以良好的模擬土體硝態(tài)氮運移特征。

為了驗證模型的準(zhǔn)確性和適用性，利用2014年硝態(tài)氮濃度進(jìn)行模型驗證和預(yù)測。圖3為2014年玉米季收獲期硝態(tài)氮在土壤中的運移情況，而且利用t2和t3處理進(jìn)行模型預(yù)測研究。在t1處理下，土壤剖面硝態(tài)氮模擬值分別為7.66mgkg^-1、6.34mgkg^-1、11.40mgkg^-1、6.67mgkg^-1、1.96mgkg^-1。每一土層均方誤差rmse分別為1.37mgkg^-1、2.21mgkg^-1、0.77mgkg^-1、0.17mgkg^-1和2.71mgkg^-1。每一土層平均相對誤差mre分別為5.96％、11.62％、-2.25％、-0.84％和46.08％。土壤硝態(tài)氮在處理t1驗證可接受的結(jié)果下，對t2和t3進(jìn)行預(yù)測分析，結(jié)果分析表明，2014年，模型相對于2009年數(shù)據(jù)平均rmse值為6.15mgkg^-1、1.36mgkg^-1、1.41mgkg^-1、0.57mgkg^-1和1.64mgkg^-1。mre分別為-28.73％、18.90％、39.47％、5.83％和24.97％?？梢栽趖2和t3處理硝態(tài)氮濃度下仍然可以較好的對當(dāng)?shù)孛恳煌翆悠拭嬷邢鯌B(tài)氮含量進(jìn)行預(yù)測。

2.4作物產(chǎn)量模型參數(shù)率定與驗證

模型對不同施氮量下土層進(jìn)行準(zhǔn)確的參數(shù)率定和驗證后，對作物產(chǎn)量進(jìn)行了驗證和預(yù)測。三次施氮量對作物產(chǎn)量的影響如圖4所示，模型對2009年的對三個處理的產(chǎn)量預(yù)測均小于實測值。不同施氮量處理情況下不同重復(fù)之間實測產(chǎn)量分為8202kghm^-2、9151.5kghm^-2和7537.5kghm^-2，并且在t2處理下的玉米產(chǎn)量達(dá)到最高，分別超過t1和t3處理產(chǎn)量10.37％和17.64％。作物產(chǎn)量情況沒有按照施氮量多少而產(chǎn)生明顯遞減結(jié)果，但是在模型模擬中產(chǎn)量仍然具有隨施氮量降低而降低的趨勢。2014年模型對不同施氮處理進(jìn)行了驗證和預(yù)測，在相對于t2和t3處理下硝態(tài)氮的驗證之后，對t2和t3處理進(jìn)行了模型產(chǎn)量預(yù)測，并且呈遞減趨勢，相對于t1產(chǎn)量分別降低了15.38％和22.65％。模擬結(jié)果范圍偏差在可接受范圍內(nèi)。

2.5模型拓展應(yīng)用

2.5.1不同處理土壤硝態(tài)氮淋溶量和氨揮發(fā)量預(yù)測

模型對不同施氮量下土層進(jìn)行參數(shù)率定和驗證，確定模型主要參數(shù)后保持不變，通過不同施氮量情況對單玉米季土層1米以下的硝態(tài)氮淋溶情況進(jìn)行了預(yù)測(圖5-1和圖5-2)。從圖5-1和圖5-2可以看出，因降雨和土壤淋失關(guān)系，導(dǎo)致硝態(tài)氮淋溶量隨施氮量減少而減少。三個氮素運移處理作物全生育期下的土壤淋溶量分別為52.81、46.56和40.62kghm^-2，分別占處理施氮量的22.0％、21.5％和21.2％。驗證結(jié)果在可接受范圍之內(nèi)。

模型同時可以模擬在不同施氮量處理下土壤中的氨態(tài)氮的揮發(fā)量，通過模型對土壤氨揮發(fā)情況進(jìn)行預(yù)測(圖5)。在三個處理條件下，氨態(tài)氮揮發(fā)與田間施氮量呈正相關(guān)關(guān)系，均隨施用氮素減少而減少。結(jié)果顯示，不同處理下的土壤氨揮發(fā)量分別占三個處理總施氮肥量的2.13％、1.75％和0.49％。總體揮發(fā)量較小，部分原因由于當(dāng)?shù)赝寥赖膒h值呈弱酸性，模擬結(jié)果較符合當(dāng)?shù)赝临|(zhì)和氨態(tài)氮揮發(fā)情況，預(yù)測結(jié)果較為準(zhǔn)確并在可接受范圍之內(nèi)。

2.5.2不同施肥量條件下模型預(yù)測

(1)建立面源污染發(fā)生量預(yù)測評估函數(shù)

通過模型的預(yù)測功能，得到不同施肥量條件下土壤硝態(tài)氮累積量的對應(yīng)淋溶量和氨揮發(fā)量，回歸得到如下函數(shù)：

y1＝0.7742x-22.438(r²＝0.9832,n＝10)

y2＝0.1705x-10.923(r²＝0.9433,n＝13)

y1-硝態(tài)氮淋溶量(kg·hm^-2)，x-玉米收獲后硝態(tài)氮殘留量(kg·hm^-2)；y2-氨揮發(fā)量(kg·hm^-2)。

表2預(yù)測條件下硝態(tài)氮以及氨態(tài)氮損失特征

(2)建立的函數(shù)準(zhǔn)確率分析

通過東北集約化玉米種植區(qū)，參考8篇相關(guān)文獻(xiàn)中18組梯度數(shù)據(jù)計算淋溶函數(shù)準(zhǔn)確率為67％。參考3篇相關(guān)文獻(xiàn)中5組梯度數(shù)據(jù)計算氨揮發(fā)準(zhǔn)確率71％。

表3硝態(tài)氮淋溶量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率驗證

表4氨揮發(fā)量函數(shù)關(guān)系準(zhǔn)確率驗證