农业非点源污染预测模型
ARCSWAT模型使用
ARCSWAT模型使用ARCSWAT（Agricultural Non-Point Source Pollution and Watershed Assessment Tool）是一种水文地质模型，用于评估洪水径流、土壤侵蚀和非点源污染等问题，并为水资源管理和土地利用规划提供支持。
以下是使用ARCSWAT模型的一般步骤：1.地理数据准备：收集包括数字高程模型（DEM）、土地利用/覆盖、土壤类型和气象数据等地理信息系统（GIS）数据，并进行预处理。
这些数据将用于模型的输入。
2.模型参数设定：根据研究区域的特点设置ARCSWAT模型的各种参数，包括降雨-径流转化系数、植被覆盖系数和各种河道和土壤特性参数。
3.模型运行：通过输入地理数据和参数设定，运行ARCSWAT模型以模拟研究区域的水文过程。
模型将计算径流量、土壤侵蚀、植物蒸散发和非点源污染负荷等。
4.模型验证：使用实测数据和已知水文事件来验证ARCSWAT模型的准确性和可靠性。
模型的输出与现场观测数据进行比较，以评估其预测能力。
5.土地利用规划和管理决策：通过模型的输出结果，评估不同土地利用和河道管理方案对水资源和水环境的影响，并从中选择最佳方案。
使用ARCSWAT模型可以对水资源和水环境进行综合评估和管理。
它提供了一种量化的工具，用于研究区域的水文循环、土壤侵蚀、氮磷流失和水质等问题的分析。
ARCSWAT模型的应用广泛，可以用于研究农业区域的水资源管理、城市雨水管理、水库水源管理和环境保护等。
然而，ARCSWAT模型的使用需要一定的专业知识和技能。
首先，需要熟悉地理信息系统和水文学的基本原理和方法。
其次，需要对模型的参数设定进行合理选择，并根据研究区域的特点进行调整。
最后，对模型输出结果进行解释和分析，以及制定相应的规划和管理措施。
总之，ARCSWAT模型是一种有效的工具，用于评估和管理土地利用对水资源和水环境的影响。
它为农业、城市和环境领域的决策者提供了决策依据，用于制定合理的管理方案和政策措施。
第八讲 SWAT的非点源污染模拟
N 2 O N , 1 N 4 s t H rN ,2 N 2 st O T r T
➢硝态氮：
N 3 s tN , r 2 O N 2 s t 1 r f O N 4 r 1 H a a l a g T e T
25
磷元素
➢ 磷循环和氮循环相似。藻体死
4
模型概述
➢ SWAT模拟流域内泥沙、藻类、溶解氧、有机污染、多种 不同形式的氮、磷以及农药等污染物质的运移与转换。物 质循环模型可以分为非点源污染模块、河道水质模块以及 湖泊水库水质模块。据统计，目前已在国际期刊上发表相
关文献近200篇，中国知网收录文献292篇。
非点源污染
可可 溶溶 性性 氮磷
淋洗作用： pstf,wsh = frwsh·pstf
降解作用： psts,ly,t = psts,ly,0·exp[-kp,sol·t] 16
病原菌运移
病原菌的来源：
SWAT仅概念性地模拟两种菌群，一种为可长久生存的，一种为相 对短命的。病原菌来自于绿肥(动物粪便），SWAT的肥料类型数据库 中有各种绿肥的含菌量参数。在施肥过程中，病原菌也一同施入， 并在植物叶面和表层10mm的土层中进行分配。另外可通过点源输入。
1、水中：降解、挥发、底泥沉降、出流； 2、底泥中：降解、再悬浮、解吸附、掩埋；
滞蓄水体中（仅水库，过程与主河道基本一致）
挥发
流入
流出
水体
溶液态 吸附 微粒态
扩散
再悬浮 沉降
分解
底泥
溶液态 吸附 微粒态
分解
15 掩埋
农药的地表水体循环
叶面施药 挥发
降解
表层和亚表层施药 挥发
冲洗 入渗
产流带走
ARCSWAT模型使用
ARCSWAT模型使用ARCSWAT (Agricultural non-Point Source Pollution Watershed Assessment Tool) 模型是一种常用于评估农业非点源污染的水域评估工具。
本文将介绍ARCSWAT模型的基本原理、使用方法和应用领域。
ARCSWAT模型是美国农业部（USDA）和环境保护局（EPA）联合开发的一个用于模拟和评估农业非点源污染物运输和水质的决策支持系统。
该模型基于SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 模型，增加了农业管理和非点源污染扩散的模块。
ARCSWAT模型能够模拟农场、小流域和水族区域的土壤侵蚀、氮磷迁移、农药利用和非点源污染物负荷等环境过程。
1.水文组件：模拟降雨、蒸腾、径流等水文过程。
2.水质组件：模拟污染物的产生、迁移和去除过程。
3.土壤侵蚀组件：模拟植被覆盖、土壤侵蚀和沉积过程。
4.作物生长组件：模拟作物的生长、需水、生物量和农药应用等过程。
5.辅助数据库：提供地理、土壤、土地利用和观测数据等输入。
使用ARCSWAT模型进行评估首先需要进行模型参数化。
模型参数的获取可以通过野外实测、文献数据和专家知识等渠道获得。
然后，需收集和整理相关的输入数据，如流域地理和气象数据、土壤特性、土地利用和作物管理参数等。
接下来，使用ArcGIS等地理信息系统软件进行数据预处理，将输入数据转换为模型能够接受的格式。
最后，设定模拟运行的时间段和相关参数，运行模型获得模拟结果。
ARCSWAT模型的应用领域主要包括农业非点源污染控制和水资源管理。
通过模拟土壤侵蚀和水质的输运过程，可以评估不同农业管理措施对农田和水资源的影响。
模型可以用于研究减少农业面源污染的最佳管理实践，制定农田管理政策，提高农业生产的可持续性。
此外，ARCSWAT模型还可以用于评估气候变化对水资源和非点源污染的影响，指导水资源管理和环境规划。
农业非点源污染模型研究概况
２ １ 国外研 究现状 ．
将 农业非 点 源污染 负 荷模 型 与 ３ Ｓ技术 结合 、 与水 质 模 型对接 用 于流域 水质 管理 成为 农业 非 点 源研 究 的 新生 长点 。其 中李 怀恩 等提 出 的机理 性 流域 暴 雨 径 流 响应模 型 占有重要 地位 ， 要求 参 数 少 、 用 范 围 它 应 但该 集总 式模 型不 易解 释非 点源 污染 在 流域 内的 放 污 水 ） 比较 ， 点 源 污 ２ ２ 国 内研 究现 状 集 相 非 染 的 主要 特点 有 ： 生态 环境影 响广泛 ； 生 具有 随 对 发 我 国基本 上 在 进 入 ８ Ｏ年代 以 来 才 逐 渐认 识 到
机性 ； 污染 物 来 源 和排 放 点 不 固定 ， 放 具 有 间 歇 非点 源污 染 问题 的重 要 性 。 １８ 排 ９０～１９ ９０年我 国的非
性； 污染 负荷 时 空变 化 幅 度 大 ； 测 、 制 和 处 理 困 监 控
点源 污染 研究 仅是 农业非 点 源 的宏 观 特 征 与污染 负
难 而复 杂…。非 点源 污染 ， 由于 涉及 范 围 广 、 制 难 荷定 量计 算 模 型 的初 步 研 究 。９ 控 ０年 代 以来 ， 药 、 农 化肥 型模 式在 农 业 非 点 源 污染 中 占距 了重 要 地 位 。 度大， 目前 已成为影 响水 体环境 质量 的重 要 污染源 。
１ 前
言
８ 代 以来 ， 表 模 型 有 ： 业 管 理 系 统 中 的 ０年 代 农 化学 污染 物 径 流负 荷 和 流 失 模 型 （ Ｒ Ａ ］用 于 Ｃ Ｅ Ｍ） 、 农业 非点 源 管理和 政策 制定 的农 业非 点 源 污染 模 型 （ Ｇ Ｐ Ｊ 农 田 尺 度 的 水 侵 蚀 预 测 预 报 模 型 Ａ Ｎ Ｓ） 、 （ Ｐ） 、 ＷＥ Ｐ ］流域 非点 源 污染 模 拟模 型 （ Ｎ ＷＥ Ｓ ｎ Ａ Ｓ Ｒ ）］ 进入 ９ ０年代 ， 与非 点 源污 染 管理 模 型 和非 点 源
SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用
SWAT模型及其在水环境非点源污染研究中的应用引言水环境的非点源污染是全球范围内环境污染的重要问题之一。
由于非点源污染的随机性和分散性，对其进行精确的监测和预测是一项具有挑战性的任务。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种被广泛应用于水资源管理和环境保护领域的模型，其在水环境非点源污染研究中发挥着重要作用。
本文将就SWAT模型的原理及其在水环境非点源污染研究中的应用进行探讨，并结合实际案例分析SWAT模型的实际效用。
一、SWAT模型原理SWAT模型是美国农业部开发的一种集成水文和生态模型，主要用于评估土地利用变化对流域水文水质的影响。
SWAT模型基于物理机理和经验关系，能够模拟流域内地表径流、土壤水分含量、植被生长、氮磷输移和含沙量等过程，是一种集成了气候、土壤、植被、地形、水文和管理措施等多种因素相互作用的水文生态过程模拟工具。
SWAT模型的核心是将流域划分为大小不等的子集，然后对每个子集进行水文过程的模拟。
模型输入主要包括气象数据、土地利用数据、土地管理措施、地形数据等。
模型输出主要包括流域内径流量、水质、土壤侵蚀、植被生长等信息。
SWAT模型采用了土地利用-土壤分类系统（LULC）和土地利用管理措施（LUM）来描述土地利用的分布和管理措施的变化。
模型还能够考虑降雨、蒸发蒸腾、径流、土壤湿度、植被生长、土壤侵蚀、氮磷输移等多种水文生态过程。
二、SWAT模型在水环境非点源污染研究中的应用1. 地表径流和非点源污染模拟地表径流是流域水文循环的一个重要组成部分，也是非点源污染的主要扩散途径。
SWAT模型利用流域内不同土地利用类型和土壤类型的特性参数，能够准确地模拟地表径流过程，并结合水质模块对流域水体中的污染物扩散进行模拟。
通过SWAT模型的模拟可以评估不同土地利用和管理方式对地表径流和非点源污染的影响，为流域水资源保护和管理提供支持。
2. 氮磷输移模拟氮磷是农业生产中常见的污染物，对水环境造成严重的影响。
基于SWAT模型的非点源污染模拟研究及应用的开题报告
基于SWAT模型的非点源污染模拟研究及应用的开题报告1.研究背景随着经济的快速发展，水环境污染问题日益突出，其中非点源污染是水环境污染的重要形式之一。
非点源污染是指来自于农业、城市、工业和土地利用活动等人类活动和自然过程的污染，这些污染物经由降雨、地表径流、地下水流等途径以非分散、分散、扩散的形式输入地表水体和地下水体中，对水环境造成污染和破坏，致使环境质量状况得到恶化，给人类健康和生态环境带来威胁。
因此，对非点源污染的研究成为了当前水环境保护中的重点问题。
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 模型是美国联邦政府资助的一个连续时间河川流域水文模型，适用于非点源污染的研究。
该模型是一个物理过程模型，通过描述土壤、植被、水文和水质进程的相互作用和反馈机制来模拟流域内水文和水质响应。
SWAT模型已经成为国际上研究非点源污染和生态系统服务的重要工具。
2.研究目的本文旨在研究基于SWAT模型的非点源污染模拟，并应用于某一流域的污染模拟研究。
具体研究目的包括：（1）对SWAT模型的原理进行研究，掌握模型的建模方法和模拟过程。
（2）通过对SWAT模型中水文水质模块的构建，实现非点源污染的模拟和预测功能。
（3）选取某一流域进行非点源污染模拟研究，并评估其污染程度和可能的影响。
（4）寻找对流域污染物治理的有效措施，并提出相应的治理建议。
3.研究内容（1）SWAT模型原理及应用。
介绍SWAT模型的原理、构建和基本应用，以及其在非点源污染研究中的重要作用。
（2）SWAT模型中水文水质模块的构建。
建立SWAT模型中水文水质模块的参数，包括流域的地形、土壤类型、植被覆盖、降雨径流、水质变化等，实现非点源污染的模拟和预测。
（3）流域的环境数据获取。
获取流域的降雨、气温、蒸散发、土壤类型和植被覆盖等环境数据，用于流域模拟和分析。
（4）流域非点源污染模拟。
将所得的降雨、土壤、植被、水文和水质数据输入SWAT模型中进行模拟分析，得到流域内污染物质量浓度、输送通量、污染物汇集区等信息。
SWAT模型
sed 11.8(Q q peq areahru ) 0.56 K C P LS CFRG
sed为泥沙日产量,ton；Q为表面径流量，mm/ha；qpeq为地表径流峰值流速， m3/s；areahru为水文响应单元面积（ha）；K为土壤侵蚀系数；C为作物经营 管理系数；P为水土保持系数；LS为地形系数；GFRG为粗糙系数。
陕西科技大学
马斯京根方程
马斯京根法将河道看成柱体和楔体的组合
V为河道水量m3,qin为上游流量m3/s,qout为下游流量m3/s，K为河道贮水时 间s, X为衡量河段出流与入流相互关系的权重因子，Lch为河道长度Km，v为 流速m/s.
陕西科技大学
土壤侵蚀与泥沙输运模块
在SWAT中，对由降雨及地表径流产生的流沙量的计算采用MUSLE （Modified version of universal soil loss equation），即改进通用土壤流失方 程。改进了流沙产量预测的准确度，并且可以预测单次降雨事件中的产沙量
Ea
第i天蒸发量mmH2O, 第i天壤中流量mmH2O,
表示第i天地表径流量mmH2O,
Wseep 第i天的下渗量mmH O, 2
Qlat
Qgw
第i天的基流量mmH2O,
陕西科技大学
二、河道水文过程
在SWAT中，曼宁方程用来计算流量和流速，马斯京根方程用来模拟水流 在河道中的应用 曼宁方程
q为流道流量，m3/s。A为 过水断面面积，m2。R为 水力半径，m。Slp为底面 坡度。n为河道曼宁系数。 v为流速，m/s
物理概念模型
输入参数简单
计算效率高
可以对流域 进行长期模拟
陕西科技大学
模型结构
SWAT模型实验方法
农业非点源污染农业非点源污染数据采集方法一：采样准备1、采样安排a)水样的采集与监测项目的确定。
确定采集水样的位置，能够反映非点源污染的特征。
同时，人力能够到的地方，而且监测指标能够反映非点源污染的特点。
b)采样时间、采样频率的安排为了更好的了解污染物的年间变化，在11年和12年，原则上应以月单位进行水样采集，一旦出现天气突变情况，随时根据情况调整时间。
c)除了特殊实验目的外（如研究雨季连续降雨），应当尽量排除前一场降雨对实验的影响，以免造成实验数据分析的困难。
由于目前还无法实现自动采样，所有水样都依靠人工进行采集。
在实验过程中，根据实验情况调整采样时间，采样频率。
2、采样点的空间设置为了研究污染物的空间变化，本次研究选择的土地类型包括：水田，旱田，居民点，草地等。
实验的水质采样点根据小流域的出口入口及土地利用类型等水污染影响因素确定。
利用GPS定点采集水样。
3、实验方法由于氮、磷是农业面源污染的重要原因，所以应利用GPS定点采样，N、P、COD、BOD等。
每项测定方法：a)总氮：b)总磷：c)COD：d)BOD：e)……农业非点源污染数据采集方法二：SWAT模型需要输入主要农作物的播种、施肥、灌溉等作物管理措施，可模拟流域内农业面源污染的负荷。
而其中的数据通过查阅辽宁省统计年鉴得出流域内的化肥使用情况，并对化肥进行折纯，得出TN、TP作为基肥加入到模型中。
农业非点源污染数据采集方法三：对非点源污染负荷估算得出数据农村非点源污染调查分析的主要对象为农业人口数量、农村综合污水、化肥农药使用和分散式饲养畜禽废水等。
非点源污染过程复杂，影响因素众多，对非点源污染负荷的估算也有很多途径。
（1）生活污水考虑到乡村没有集中的城镇下水道系统，因此将村中人口产生的生活污染源这算为有机肥输入到模型中。
本次研究应采用最新版本的人口普查中人口数据，列出流域中各乡镇排污当量数《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》（国务院第一次全国污染普查领导小组办公室，2008-3）并对清河凡河流域农村生活污水污染现状进行调查研究。
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第23卷第5期2007年5月农业工程学报T r ansactions of the CSA E V ol.23 N o.5M ay 2007农业非点源污染预测模型研究进展王少丽1,2,王兴奎1,许 迪2(1.清华大学水沙科学教育部重点实验室,北京100084; 2.中国水利水电科学研究院水利研究所,北京100044)摘 要:农业非点源污染是一种间歇发生、随机性、突发性、不确定性很强的复杂过程,因此,模型化研究一直是非点源污染研究领域的一个核心内容。
该文回顾了农业非点源污染预测模型的发展,简要阐述了国外农田尺度和流域规模尺度农业非点源污染模拟模型的功能和研究进展,对中国非点源污染预测、模型发展及存在问题进行了论述,提出从农业生产和水环境保护的角度去探讨污染物运移特征和定量预测模型,结合3S 技术,并考虑非点源污染的不确定性将是今后非点源污染模型研究的主要内容之一。
关键词:农业非点源;污染;预测模型;地理信息系统中图分类号:X 592 文献标识码:A 文章编号:1002-6819(2007)5-0265-07王少丽,王兴奎,许 迪.农业非点源污染预测模型研究进展[J ].农业工程学报,2007,23(5):265-271.Wang Shaoli,W ang Xing kui,Xu Di.A dv ances in the predictio n mo dels of ag ricultural non-point so urce pollution [J ].T r ansa ct ions of t he CSA E,2007,23(5):265-271.(in Chinese with English abst ract)收稿日期:2006-08-15 修订日期:2007-02-12基金项目:国家自然科学基金重点项目(50639040);水利部“948”计划技术创新与转化项目(C T200404)作者简介:王少丽(1963-),女,江苏无锡人,教授级高工,博士生,主要从事农田灌排理论与技术、农业水环境保护方面的研究。
北京中国水利水电科学研究院水利研究所,100044。
Email:s haoliw @iw h 0 引 言近年来,随着工业点源污染控制水平的提高,非点源污染已经成为水环境污染的主要来源。
在各种非点源污染引起的水环境污染问题中农业非点源污染最为普遍,并构成当今世界水质恶化的第一大威胁,农业非点源污染具有影响因素多、发生的随机性大、危害范围广、污染物排放种类和数量不确定、污染负荷时空差异性显著等特点,使得农业非点源污染的研究与防治工作比点源污染更为困难。
农业非点源污染是由化肥、农药、畜禽粪便,以及水土流失经降雨径流、淋溶和农田灌溉回归水进入水体而造成的。
影响农业非点源污染的因素众多,如土壤质地、土地利用类型、施肥种类及方法和时间、耕作方法、降雨强度和降雨量等。
采用常规的监测手段定量估算某一时段内非点源污染负荷量,受客观条件的限制而难以大面积采用,因此,模型化研究一直是非点源污染研究领域一个活跃的分支。
目前,利用模型对非点源污染问题进行模拟研究是广泛使用的方法之一,一方面对非点源污染机理的进一步认识促进了非点源污染模型的快速发展;另一方面模型的发展又加强了非点源污染机理的进一步认识。
利用数学模型可以有效解决非点源污染的随机性和观测点的不确定性,可以模拟各类非点源污染的形成、运移、输出等过程,从而为地表水资源的合理开发和利用提供决策依据,并使地表水环境保护措施的实施更加科学化和定量化。
1 农业非点源污染预测模型的发展描述农业非点源污染预测的模型可大致分为3大类:经验性模型、确定性(机理)模型和随机模型。
经验性模型不考虑溶质运移的机制或动力学特征,如早期的非点源污染模型研究始于土地利用对河流水质产生影响的认识,其方法往往依据因果分析和统计分析来建立统计模型,并以此建立污染负荷与流域土地利用或径流量之间的统计关系[1],这类模型对数据的需求比较低,表现了较强的实用性和准确性,但是由于它们难以描述污染物运移的路径与机理,使得这类模型的进一步应用受到了较大的限制。
自20世纪70年代中后期以来,随着对农业非点源污染物理化学过程研究的深入和对其运移过程的广泛监测,机理模型逐渐成为非点源污染模型开发的主要方向,即依据达西定律和连续原理建立的对流-弥散方程,对整个系统及其内部发生的复杂转化运移过程进行定量描述,评估土地利用的变化及不同的管理技术措施对污染负荷和水质的影响,通常由降雨径流过程(水文过程)、土壤侵蚀过程和化学物质转化运移3个主要过程组成,其中著名的有综合水文、侵蚀和污染物运移过程的农田尺度模型CREAM S ,GLEAMS ,LEACHM ,DRAINMOD-N ,RZWQM ,EPIC 等,这些模型在美国和加拿大广为应用,对于指导农业生产,减少农业活动对水体的污染起着积极的作用。
20世纪90265年代以来,随着计算机技术的飞速发展和地理信息系统(GIS)技术在流域研究中的广泛应用,GIS技术与非点源污染模型的结合成为该研究领域中的热点问题。
一些功能强大的超大型流域模型被开发出来,这些模型集空间信息处理、数据库技术、数学计算、可视化表达等功能于一身,使得非点源污染模型的应用性能和精度都大为提高。
其中比较著名的有美国农业部农业研究所开发的AGNPS和美国国家环保局开发的SWAT,BASINS等模型。
随机模型近20年来才逐渐发展起来,并越来越受到重视和广泛应用。
国外在这方面的研究较多,而国内应用随机方法建模和预报的研究才刚刚起步[2]。
随机模型以对流-弥散方程为基础,考虑到模型中的参数存在较大的空间变异性和某些变量存在的时间变异性,参数或边界条件处理为随机变量,模型的运行结果将得到输出变量的一个统计分布或范围。
其中,Jury提出的传递函数模型具有较完备的理论基础[3],将溶质在土壤孔隙中复杂运移现象作为随机过程处理,不考虑溶质在田间土壤中运移的微观机制,其特点是根据地表加入的浓度输入函数,转化成田间土壤中运移溶质浓度的函数。
2 国外农业非点源污染预测模型研究2.1 农田尺度模型农田尺度规模的定义为:单一的土地利用,相对均一的土壤质地,降雨空间分布均匀,简单的管理措施,如保护耕作或梯田。
农田尺度模型虽然未考虑气候条件、农田土地利用、土壤质地、水土管理措施等的空间变异性,但对于一定的气候、土地利用和土壤质地条件,它能够准确地描述和评价不同农业管理措施条件对土壤侵蚀和污染物转化运移过程的影响效果,是以GIS为基础研究大尺度规模分布式参数模型建模的基础,所以,至今农田尺度机理模型的发展和应用仍受到众多研究者的重视。
以下简要描述较为有代表性的模型。
1)CREAMS(Chem icals,Runoff and Erosio n fr om Agr icultural M anag ement System s)是由美国农业部于1980年提出的一个连续模拟模型,它首次对非点源污染的水文、侵蚀和污染物运移过程进行了系统的综合,奠定了非点源污染模型发展的里程碑[4]。
模型用于预测农田单元径流、侵蚀、来自农业活动的化学物质运移,可以预测单次暴雨事件或长时期的平均效果。
径流计算采用径流曲线法(SCS曲线法);土壤剖面的水流运动采用简单的水量平衡方法,土壤含水量超过田间持水量时产生重力水流;土壤侵蚀采用USLE方法;化学物质将氮、磷和杀虫剂损失分为溶解态和沉积态,沉积态中还考虑了富集因子。
模型最大的优点是不需要现场数据校正,而是按现有的参数和一些估计值就可以运用,使模型的运行费用大大降低。
2)GLEAM S(Gro undw ater Loading Effects of Ag ricultural Management Systems)为农业管理模型CREAM S的改进[5]。
模型用于评价农业管理措施对农药、营养物质可能的淋洗、田间管理决策对地下水质的影响,以及田间地表径流和土壤流失动态。
模型包括3个子模型:水文、沉积/侵蚀量和化学物质运移。
化学物质运移子模型进一步分为农药和营养物。
营养物子模型包括主要的氮过程:矿化、氨化、固化、挥发、硝化、反硝化、植物吸收、豆科植物的氮固定、径流和侵蚀的氮损失、根区以下的渗漏损失,以及磷过程:矿化、植物吸收、径流、泥沙和渗漏损失量。
3)DRAINM OD-N用于研究农田非饱和区一维垂向土壤水氮运移,及饱和区二维垂向和侧向的土壤水氮运移,已经广泛应用于北美和其他地方。
模型适用于湿润地区浅地下水位条件,可以研究多年的土壤水动态和氮素的转化运移[6,7]。
模型仅考虑土壤中简单的氮循环,控制过程包括降雨沉淀、氮肥溶解、有机氮的净矿化、反硝化、根系吸收、地表径流损失和地下排水硝态氮损失,未考虑氨挥发和硝化过程。
模型的主要输入参数包括气象、土壤、作物、排水系统设计管理和氮素运移参数。
最新版本的DRAINM OD-N-II已经拓展为可以描述有机肥料氮的转化和运移。
4)LEACHM(Leaching Estimation and Chem istry M odel)用于研究农田非饱和区域水和溶质的运动、传输、植物吸收和化学反应[8],由LEACHN、LEACHP和LEACHC3部分组成。
LEACHN用于氮和磷的转化和运移模拟;LEACHP用于农药运移和降解模拟; LEACHC用于无机化学离子运动的模拟,如Ca、M g、Na、氯化物、硫酸盐、钾等。
LEACHM要求的土壤参数包括土壤物理特性、容重、土壤颗粒分布、土壤持水特性;也要求有机肥或化学肥料中的氮含量和磷酸盐含量、日最大和最小温度、降雨量和蒸腾量。
模型以天为时间步长,一个作物生长季节,也可应用于多年的模拟。
5)RZWQM(Roo t Zone Water Quality M odel)用于模拟农田土壤-作物-大气系统中主要的物理、化学和生物过程,可以模拟地下水位的变化和暗管排水条件,作物系统管理措施对土壤水、营养物质和农药运移的影响效果[9]。
土壤水运动按小时计算,包括土壤水再分配、化学元素的运移、入渗和径流、农药淋洗、热运动、实际蒸发和蒸腾量、植物氮吸收、积雪的运动动态。
模型将植物残体分为快和慢两种降解形式,将土壤有机物质分为快、中、慢3个降解池,模型也研究3类微生物:异养生物、自养生物和厌氧性生物。
各降解池之间的转化266农业工程学报2007年 是复杂的,模型结果对这些降解池的动态非常敏感。
6)EPIC(Er osion/Productivity Impact Calculator)最初被发展用于评价土壤侵蚀对农业生产力的影响,并且预测田间土壤水、营养物质、农药运动和它们的组合管理决策对土壤流失、水质和作物产量的影响[10]。