基于磷指数模型的海河流域农田磷流失环境风险评价

文献类型: 中文期刊

第一作者: 吴汉卿

作者: 吴汉卿;万炜;单艳军;陈延华;李强;李存军;胡海棠;张宝贵

作者机构:

关键词: 农田;模型;面源污染;磷流失;磷指数模型;关键源区;结构方程模型;海河流域

期刊名称: 农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年卷期: 2020 年 014 期

页码: 17-27,327

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 农田面源磷流失是导致水体富营养化的主要原因,识别农田磷流失的关键源区、影响因子是农田面源污染防治的重要环节.该研究以海河流域为研究区,采用磷指数模型,选取土壤有效磷含量、磷肥施用量作为源因子,以土壤侵蚀模数、年径流深、农田和水体间归一化距离指数作为迁移因子,结合GIS技术评估海河流域农田磷流失风险,并利用结构方程模型研究农田磷流失风险指数与各影响因子间关系.结果表明:1)海河流域农田土壤有效磷、磷肥施用量、土壤侵蚀模数、年径流深及归一化距离指数处于中-低、中-高、极低、中-高和高级别风险等级的区域面积占比最高,分别占农田总面积的66.5%、61.1%、99.0%、54.2%和64.8%;2)影响农田磷流失的关键因子为迁移因子,其中关键的迁移因子为年径流深及归一化距离指数;3)源因子与迁移因子间呈极显著负相关(P<0.01),土壤性质(包括土壤质地及有机碳含量等)与源因子呈极显著负相关(P<0.01),与迁移因子呈极显著正相关(P<0.01);4)海河流域农田磷流失关键源区位于黄河北岸的山东省和河北省东南部的平原农耕区、海河流域西北部的山区地带.该研究结果对流域尺度上农田磷流失研究的方法创新有所裨益,可为海河流域农田面源污染防治提供科学参考.

分类号: X820.4%X52

  • 相关文献

[1]高原农业流域磷流失风险评价及关键源区识别——以凤羽河流域为例. 李文超[1,任天志. 2014

[2]高原农业流域磷流失风险评价及关键源区识别--以凤羽河流域为例. 李文超,刘申,雷秋良,翟丽梅,王洪媛,罗春燕,刘宏斌,任天志. 2014

[3]海河流域农田氮磷面源污染的空间分布特征及关键源区识别. 张巧玲,胡海棠,王道芸,邱春霞,李存军,白翠,靖亭亭. 2021

[4]甘肃省农田氮磷流失特征及影响因素研究. 杨虎德,马彦,冯丹妮. 2020

[5]农田养分流失及水生植物吸收再利用研究进展. 盛婧,王子臣,朱普平,陈留根,郑建初. 2016

[6]农村面源污染治理的“4R”理论与工程实践——氮磷养分循环利用技术. 常志州,黄红英,靳红梅,马艳,叶小梅,薛利红,杨林章. 2013

[7]田-沟-塘系统底质磷素赋存特征与释放风险. 夏必青,李思思,庄艳华,刘宏斌,张亮. 2025

[8]基于DNDC模型的环渤海典型小流域农田氮素淋失潜力估算. 李虎,邱建军,高春雨,王立刚. 2012

[9]农田生态系统碳循环模型研究进展和展望. 刘昱,陈敏鹏,陈吉宁. 2015

[10]农田土壤铅、镉含量影响因素地理加权回归模型分析. 李明德,段建南,吴海勇,洪曦. 2013

[11]基于L-THIA模型与3S技术的大亚湾陆域非点源总氮污染研究. 蒋婧媛,徐姗楠,黄洪辉,刘华雪. 2019

[12]应用水土工具模型对水土保持技术与资金评估的研究. 张琛,王俊琳,曹锐. 2014

[13]多情景分析的农业面源污染关键源区识别软件开发及应用. 覃苑,胡海棠,淮贺举,李存军,张巧玲,杨铁利,王佳宇. 2022

[14]因子分析在海河流域石油类污染综合评价中的应用(英文). 戴媛媛,宋文平,郑德斌,汪笑宇,尚晓迪,王立平,马超,张阳,孙学亮. 2014

[15]1998—2017年海河流域水资源变化趋势分析. 高建东,冯棣. 2019

[16]基于GIS的海河流域农田氮磷肥施用环境风险评价. 王道芸,胡海棠,李存军,刘荣,陈梦露. 2019

[17]海河流域种植业非点源污染负荷量估算. 朱梅,吴敬学,张希三. 2010

[18]海河流域农村生活非点源污染负荷量估算及环境风险分析. 朱梅,吴敬学,李瑞波. 2010

[19]海河流域畜禽养殖污染负荷研究. 朱梅,吴敬学,张希三. 2010

[20]海河流域农田节水技术与对策. 李志宏. 2003

作者其他论文 更多>>