《農業面源氮、磷污染的數據驅動模擬及不確定性研究》是依託西南大學，由馬黎華擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：農業面源氮、磷污染的數據驅動模擬及不確定性研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：馬黎華
- 依託單位：西南大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
農業面源氮、磷污染是造成水體富營養化的關鍵因素，結合不確定性分析和數據驅動模型的科學方法，可以探索實現對其有效預測。本項目以三峽庫區中部王家溝小流域為研究區域，開展農業面源氮、磷污染的數據驅動模擬及不確定性研究，內容包括：①基於多年統計數據，結合影響因素假設和因子分析等方法，分析外部環境因素與農業面源氮、磷污染的回響關係，揭示導致區域氮、磷污染變化的主要驅動力，確定數據驅動模型的輸入項；②基於誤差分析理論和蒙特卡羅不確定性分析方法，定量評估由於輸入項變化造成的模擬預估的不確定性，對不同模型進行重組和最佳化，建立數據驅動模型；③設定不同輸入項的情景方案，預估環境變化包括農業面源污染防控政策調整等措施的相對貢獻，揭示區域農業面源氮、磷污染對變化環境的適應機制。結果將對加深小流域農業面源氮、磷污染機理的科學認識以及實現三峽庫區水體的農業非點源污染的有效防控具有有重要科學意義
結題摘要
中國總氮、總磷排放大部分來自農業面源污染物，三峽庫區次級河流中總磷、總氮、有機物等污染物有52%~59%來自農業面源污染。本研究關注影響因素的變化引起農業面源氮、磷污染變化，研究結果對於實現農業生態安全和區域農業經濟的可持續發展具有重要的科學意義和實用價值。項目收集整理了流域基本資料庫，開展了小流域農戶問卷調查工作，獲取了《農村經濟報表》等多年統計數據；根據農村農業面源污染主要來源即農田化肥施用，禽畜的分散養殖以及農村生活用水三方面，結合王家溝小流域梯級分類種植以及生活區位置分布的特性，收集並獲取了王家溝小流域表層土壤TN，TP數據。採用統計方法對調查問卷中農戶特徵的項目進行分析，建立基於農戶特徵分析的農業面源污染的人工神經網路BP模型；設計MonteCarlo過程，結合已經建立的模型進行輸入項的不確定性分析（敏感性分析）。基於TN，TP數據，建立小流域農業面源氮、磷污染的輸出係數模型，得到王家溝小流域的農業面源氮磷污染TN，TP輸出的估算值。結果表明：① 耕地面積的差異會直接導致化肥施用量的差異，而減少化肥施用量的農戶意願和其受教育程度對於改變化肥施用模式方面都有積極的影響。② TN呈現一種下部高於上部和中部的梯級分布趨勢，主要表現是下部水稻田的總氮含量最高；TP的空間分布總體上呈現中部高於上部和下部的梯級分布趨勢，中部玉米地的總磷含量最高。不同土地利用類型的TN分布規律：水稻田（中游＞下游＞上游）＞玉米地（中游＞上游＞下游）＞桑園（上游＞下游）；TP分布規律：玉米地（中游＞上游＞下游）＞桑園（上游＞下游）＞水稻田（中游＞上游＞下游）。③ 綜合選取的污染物輸出係數和三種土地利用類型在流域內的總面積估算全流域總氮、總磷負荷水平表明流域的總氮負荷水平明顯高於總磷，結果可以為王家溝小流域的農戶們施肥用量、均勻性以及肥料類型提供參考。
