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Journal of Environmental Management:精密测量院面源污染研究团队在国家尺度稻田氮素动态模拟与流失防控方面取得新进展
编辑:青促会   时间:2022-3-29

稻田面源污染氮素流失是水体富营养化的重要来源。田面水是降雨和人为排水驱动下稻田氮素径流流失的“起点”。田面水总氮(TN)浓度变化普遍符合一级动力学(Ct=C0·e-kt),受当地环境背景和人为农艺管理的影响,其初始浓度(C0)和衰减系数(k)具有时空异质性,从而导致基于单点试验获取的参数无法实现环境和人为管理变化条件下的田面水氮素动态模拟。作为稻田氮素流失的重要初始条件,田面水氮素动态模拟可以科学指导氮素流失风险识别、预警与应急调控,减少多点监测的人力物力成本。

针对上述问题和需求,中国科学院精密测量科学与技术创新研究院面源污染研究团队联合中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,基于多点研究系统解析了稻田田面水氮素动态变化规律,提出了国家尺度稻田田面水氮素动态模拟方法,揭示了稻田氮素流失防控关键期以及影响初始浓度和衰减系数的关键因子。结果表明:1)施肥后7天是稻田氮素流失防控的关键期,第7天田面水TN浓度普遍降低80%-95%;在我国三大水稻主产区,长江流域TN浓度最高,其次为东北稻区和东南沿海;不同生育期衰减系数k表现为穗肥期>分蘖期>基肥期;除穗肥期东南沿海稻区平均衰减系数高于长江流域和东北稻区外,基肥期和分蘖期衰减系数k均表现为长江流域(0.33;0.31)>东南沿海(0.24;0.29)>东北平原(0.22;0.23)(图1)。2)施氮量、土壤pH、土壤有机质含量、土壤质地是影响初始浓度C0和衰减系数k变化的关键因子,通过定量表达C0和k改进一级动力学方程,构建了分区、分生育期的日尺度田面水氮素动态变化模型;基于69个单点精度验证,决定系数R2为0.64-0.93,模拟结果时空分布均与多点监测结果一致,该模型在国家尺度不同水稻产区和生育期应用良好(图2)。3)基于新方法实现了国家尺度稻田田面水氮素逐日动态变化模拟(图3)。以基肥期前7天为例,施肥后第1天TN浓度较高的地区主要分布在施肥量高的长江流域,施肥后第2天起东北稻区较低的衰减速率导致其TN浓度偏高;施肥后第7天全国田面水TN浓度平均降低约90%。结合降雨和农艺措施分析,长江流域施肥量大与降雨量大耦合,氮素流失的潜在风险最高,需针对关键期重点防控;东北稻区TN浓度偏高,但降雨量小,合理控制人为排水可有效减少氮素损失。

上述研究成果以“Improved estimation of nitrogen dynamics in paddy surface water in China”为题发表于环境科学与生态学TOP期刊Journal of Environmental Management上(IF=6.789),精密测量院阮舒荷博士为第一作者,庄艳华副研究员(2018年会员)、杜耘研究员为共同通讯;同时授权发明2项。该研究得到国家重点研发计划、湖北省自然科学基金(杰出青年项目)、国家自然科学基金、中国科学院青年创新促进会等项目资助。

成果:

Shuhe Ruan, Yanhua Zhuang*, Liang Zhang, Sisi Li, Jingrui Chen, Weijia Wen, Limei Zhai, Hongbin Liu, Yun Du*. Improved estimation of nitrogen dynamics in paddy surface water in China. Journal of Environmental Management, 2022, 312: 114932. 文章链接:https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.114932

庄艳华; 张亮; 刘宏斌; 翟丽梅; 范先鹏; 李旭东; 胡万里; 张富林; 陈静蕊. 基于稻田面源污染关键风险时期的田沟塘联合调控方法, 发明, 专利号: ZL 201810389822.1, 授权时间: 2020.12.3.

庄艳华; 张亮; 刘宏斌; 翟丽梅; 杜耘. 面向用户的稻田水量水质远程调控方法, 发明, 专利号: ZL201710605360.8, 授权时间: 2020.5.8.

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图1 基于多点试验的中国稻田田面水TN变化特征:a-c分别为东北稻区、长江流域和东南沿海水稻种植区田面水TN浓度;d.水稻三大主产区田面水总氮衰减系数k图片2.jpg


图2 基于多点数据验证的改进的一级动力学模型精度:a.基肥期;b.分蘖肥期;c.穗肥期


图片3.jpg

图3 国家尺度稻田田面水TN浓度时空分布模拟:a-g分别为施肥后1-7天


 

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