未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法

本发明属于流域面源污染评估与管理，涉及一种流域面源氮污染关键源区预测方法，尤其涉及未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法。

背景技术：

1、在农业集约化、城镇化和工业化快速发展的背景下，为保证粮食安全，大量氮肥和农药被广泛用于农业生产。然而，过量的农业投入导致氮素污染物在降雨、融雪或灌溉作用下从土壤向水体扩散，对水环境造成了严重污染，因此农业面源氮污染已经成为全球水环境恶化的主要原因，受到了广泛关注。农业面源氮污染具有随机性大、分布广泛、多因素影响、形成机制复杂和潜伏滞后等特点，致使面源氮污染治理方面还存在着诸多不确定性和复杂性。特别是在未来气候变暖日益剧增背景下，流域面源氮污染流失负荷模拟及关键风险区识别成为了研究热点之一。

2、气候变化对农业面源氮污染流失的影响较为复杂，一方面，气候条件变化影响农业水热资源和流域污染物流失过程；农业水热资源的变化也在改变农田空间格局；同时，农业水热资源变化与农田空间格局均直接或间接地作用于土壤有机碳分解和储存，从而对流域面源氮污染流失产生影响，上述一系列的协同变化使流域面源氮污染流失具有鲜明的复杂性和时空差异性。虽然目前常用的swat模型和dndc模型可以分别较好的模拟流域面源氮污染流失负荷和土壤有机碳含量，但是由于缺乏耦合农业水热资源、农田空间格局和土壤有机碳变化的综合方法，目前该领域不能准确地预测未来气候变化条件下多因素协同变化对面源氮污染流失的影响，无法准确识别流域面源氮污染关键源区。

3、鉴于以上背景，为了更准确、高效地估算未来气候变化条件下流域面源氮污染负荷，建立一种考虑气候变化、气候变化影响下农业水热资源变化、农田空间格局变化和土壤有机碳含量变化等多种因素综合影响下的农业流域面源氮污染关键风险区预测方法。选取典型农业流域进行未来气候变化下农业水热资源变化的预测模拟，将所得农业水热资源空间分布预测数据运用于农田空间格局和土壤有机碳含量预测，并综合考虑气候变化、农业水热资源变化、农田空间格局变化和土壤有机质变化的影响，进行流域面源氮污染负荷的估算，预测流域面源氮污染流失关键源区，从而更为准确的评价未来气候变化条件下农业生产对流域水环境安全的影响。

技术实现思路

1、发明的目的是提供一种考虑未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，根据本发明，通过耦合swat模型和dndc模型，基于未来气候变化对农业水热资源的影响，模拟未来农田空间格局变化和土壤有机碳空间变化，从而准确模拟未来流域面源氮污染流失负荷，快速有效的评估农业活动对流域水环境安全的影响。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案如下：未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，方法如下：

3、步骤一：利用asd降尺度模型预估未来气候变化下的农业水热资源变化

4、步骤二：利用农业水热资源变化数据预测流域农田空间格局变化

5、先建立用于预测流域农田空间格局变化的多源数据库，将多源数据库各数据输入swat模型，模拟得到研究区多个水文指标，以期间农田空间格局空间变化为基础数据，基于logistic regression分类算法构建以农业水热资源为主要环境影响因子的流域农田空间格局变化预测模型，使用大于等于10℃活动积温δt10的空间变异算法来预测模拟未来气候变暖引起的潜在的农田空间格局变化，当δt10大于200℃时，旱地转化为稻田；

6、步骤三：模拟未来农业水热资源和农田空间格局变化下的流域土壤有机碳含量空间变化

7、将步骤一获取的未来农业水热资源和步骤二获取的未来农田空间格局作为输入数据，耦合研究区施肥管理、灌溉管理、秸秆还田措施及耕作措施数据，利用dndc模型，对研究区流域耕层土壤有机碳含量进行模拟预测；

8、步骤四：模拟未来农业水热资源、农田空间格局和土壤有机碳协同变化下流域面源氮污染流失负荷

9、将步骤一获取的农业水热资源、步骤二获取的农田空间格局和步骤三获取的土壤有机碳含量作为输入数据，利用swat模型对研究区流域面源氮污染流失空间变化进行模拟预测；

10、步骤五：计算未来流域面源氮污染风险指数，对流域面源氮污染风险等级进行划分

11、基于步骤四获取的各子流域面源氮流失负荷，按升序对子流域编号，绘制面源污染负荷累计负荷曲线，根据累计负荷百分比，将各子流域的氮磷流失风险共划分为七级；

12、步骤六：识别未来气候变化条件下流域面源氮污染关键源区

13、将分类后的面源污染流失等级划分导入arcgis，实现未来气候变化条件下流域面源氮污染流失风险的空间可视化，利用空间分析功能来研究流域中农田格局变化对流域水环境安全的影响，识别流域面源氮污染流失关键源区。

14、上述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，所述的农业水热资源变化是水热资源因子的变化，水热资源因子包括降水和气温，计算方法如下所示：

15、

16、

17、式中，ri为降水量，ti为气温，αo、βo为asd降尺度模型初始参数，αj、βj为第j个预报因子的模型参数，ρij为预报因子，n为预报因子的数量，σi为模型误差；预报因子选取逐日海平面气压、850hpa位势高度场、850hpa纬向风场、500hpa纬向风场、地面纬向风场、850hpa经向风场、500hpa经向风场、地面经向风场、850hpa比湿场、500hpa比湿场、地面比湿场、地面绝对湿度场；

18、上述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，所述的流域农田空间格局变化的多源数据库包括：研究区的气象数据库、农业管理措施数据库、模型土壤数据库、农田分布格局基础数据库、流域dem数据库。

19、上述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，δt10的计算方法为：

20、δt10＝d×[δt-(l-l0)×lg]-d×(e-e0)×eg

21、式中，δt10是增温引起的大于等于10℃活动积温差；d是作物生长季天数；δt是点(l0,e0)处增加的温度(℃)；l是研究区纬度空间数据；l0是旱田最低海拔处的纬度值；lg是气温纬向梯度值(0.7℃/1°)；e是研究区高程数据(m)；e0是研究区基础农田空间格局图中旱田最低海拔处的高程值(m)；eg是气温垂直梯度值(0.6℃/100m)。

22、上述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，

23、流域总氮负荷和不同流失路径过程中氮流失负荷计算如下：

24、

25、norg,i＝(corg,i×si×δ)/(100×asub,i)

26、nsurf,i＝qsurf,i×cmob,i×ksurf,i

27、nlat,i＝qlat,i×cmob-lat,i×klat,i

28、tn表示总氮流失量，i表示子流域编号，norg,i表示子流域i中以有机态的形式随泥沙流失的氮量，kg/ha；nsurf,i随地表径流流失的氮量，kg/ha；nlat,i随侧向流流失的氮量，kg/ha。

29、corg,i表示子流域i随泥沙流失的有机态氮浓度，kg/mm；si表示子流域i中某一时段(日、月、年)泥沙流失量，t；asub,i表示子流域i的面积，ha。

30、nsurf,i表示随地表径流流失的氮量，kg/ha；qsurf,i表示某一时段(日、月、年)地表径流量，mm；cmob,i表示表层土壤里流动水体中的氮素浓度，kg/mm；ksurf,i表示土壤10mm表层氮素的渗流系数。

31、nlat,i表示随侧向流流失的氮量，kg/ha；qlat,i表示某一时段(日、月、年)通过侧向流流失的水量，mm；cmob-lat,i表示土壤里侧向流水体中的氮素浓度，kg/mm；klat,i表示不同土层氮素的渗流系数，土壤10mm表层氮素系数与ksurf,i相等，土壤10mm表层以下土层氮素渗流系数为1。

32、上述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，各子流域的氮流失风险共划分为七级：分别为7级低风险源区，累积负荷百分比≤20％；6级低风险源区，20％<累积负荷百分比≤40％；5级低风险源区，40％<累积负荷百分比≤60％；4级潜在风险源区，60％<累积负荷百分比≤70％；3级关键源区，70％<累积负荷百分比≤80％；2级关键源区，80％<累积负荷百分比≤90％；1级关键源区，90％<累积负荷百分比≤100％)。

33、本发明具有以下有益效果：

34、本发明所述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，以耦合swat和dndc模型为基础，能够实现对未来气候变化条件下流域面源氮污染流失负荷的估算，并有助于反映流域面源氮污染流失的时空异质性，也有助于未来流域水环境保护。

35、本发明所述的未来气候变化影响下农业面源氮污染关键源区的预测方法，充分考虑了未来气候变化条件下农业水热资源变化对农田分布格局和土壤有机碳含量的影响，以及模拟多因素协同变化条件下流域面源氮污染流失负荷，可以快速有效的识别未来气候变化条件下流域面源氮污染流失的关键源区，可为未来流域水环境的科学管理提供指导和帮助。