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典型潮土土體構(gòu)型中的水氮運(yùn)移及縣域尺度環(huán)境風(fēng)險評價

發(fā)布時間:2017-10-19 08:29

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【摘要】:土體構(gòu)型是發(fā)育在土壤剖面尺度上的物理非均質(zhì)現(xiàn)象,是整個土體各層次的分布、排列和組合狀況,一般由自然和人為作用形成;其作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要的立地條件之一,對水分、養(yǎng)分在土壤中的儲存、運(yùn)移以及作物的根系生長都有相當(dāng)重要的影響,同時也在較大程度上決定了農(nóng)田的地力水平和農(nóng)作物產(chǎn)量。本研究依托于中國科學(xué)院STS課題和國家自然科學(xué)基金項目,以中國科學(xué)院封丘農(nóng)業(yè)生態(tài)試驗站內(nèi)實測數(shù)據(jù)和河南省封丘縣1200 km2區(qū)域內(nèi)118組土壤剖面實測數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),結(jié)合以往土壤調(diào)查數(shù)據(jù),分析研究區(qū)垂向土體的土壤質(zhì)地,確定不同土體構(gòu)型的分布狀況;通過實時試驗得到的研究區(qū)土壤理化性質(zhì)、土壤水氮含量等資料,對研究區(qū)土壤水分與氮素時空變化特征進(jìn)行分析并探討其成因;利用Hydrus-1D模型對研究區(qū)土壤水分運(yùn)動和氮素運(yùn)移過程進(jìn)行模擬,并借助于平衡方程和估算模型計算不同土體構(gòu)型中的水量儲存和氮素淋失;對縣域范圍內(nèi)的土體構(gòu)型分布狀況進(jìn)行分析,并用Hydrus-1D軟件對其中分布面積較大的幾種構(gòu)型中的水氮運(yùn)移進(jìn)行數(shù)值模擬,進(jìn)而結(jié)合其它土壤資料和當(dāng)?shù)胤N植方式評估其環(huán)境風(fēng)險。這對封丘縣及黃淮海平原潮土區(qū)的不同土體構(gòu)型水分與氮素環(huán)境風(fēng)險及農(nóng)業(yè)種植改良有重要意義。本研究得出以下主要結(jié)論:(1)通過對中國科學(xué)院封丘生態(tài)農(nóng)業(yè)試驗站內(nèi)典型潮土構(gòu)型0~2 m間的土壤采樣分析,獲取了典型潮土構(gòu)型的垂向土層質(zhì)地分布。封丘站內(nèi)的典型潮土構(gòu)型淺層質(zhì)地偏粗,60~90 cm左右出現(xiàn)一層厚度適中的粘土層,向下質(zhì)地偏中細(xì),屬于黃淮海平原主要土類中比較典型的“蒙金土”構(gòu)型。(2)對中國科學(xué)院封丘生態(tài)農(nóng)業(yè)試驗站內(nèi)試驗地的16個小區(qū)進(jìn)行土壤水氮的長期觀測,得到了一個完整的冬小麥—夏玉米輪作期內(nèi)農(nóng)田土壤含水量與硝態(tài)氮、銨態(tài)氮含量數(shù)據(jù)。土體垂向含水量在時空分布上明顯受到灌溉時間和土體構(gòu)型的影響,在3月至4月、7月至8月出現(xiàn)兩次峰值,60~90 cm處粘土層持水能力較強(qiáng),含水量最高且變化相對平穩(wěn);而硝態(tài)氮含量的兩個峰值出現(xiàn)在施肥和降水之后,淺層硝態(tài)氮含量受施肥的影響較大,中層及以下變化趨勢較為平穩(wěn),60~90 cm處硝態(tài)氮含量一直保持在最高水平。銨態(tài)氮由于自身吸附性質(zhì)在土層中變化并不劇烈,但仍會受到施肥的影響。(3)利用Hydrus-1D軟件對土壤水分和硝態(tài)氮時空變化進(jìn)行數(shù)值模擬,經(jīng)校正與驗證,獲得了擬合度較高的水氮模擬模型。全年0~2 m土體中的水儲量在450~700mm之間,趨勢波動不大,玉米季水儲量大于小麥季,2 m處全年均有水分下滲,且玉米季的下滲量明顯大于小麥季;全年0~2 m土體中硝態(tài)氮累積量均超過50kg/hm2,且累積量隨著施肥量的增大而上升,硝態(tài)氮淋失量隨施肥量增加而增大,玉米季淋失量明顯大于小麥季,2 m處出現(xiàn)了較大的氮素下滲。(4)基于對縣域范圍內(nèi)多個采樣點(diǎn)的土壤粒徑分析,借助垂向?qū)哟胃呕瘓D像及土壤圖,得到縣域范圍內(nèi)土體構(gòu)型分布狀況:縣域0~2 m剖面深度范圍內(nèi),輕壤土與壤土體積占比最大,二者相加超過了50%,其余的依照分布量排序為砂土、粘土和砂壤土;土體構(gòu)型分布概況以中-細(xì)-粗構(gòu)型為最多,分布概率達(dá)到32.31%,其次是中-中-粗、中-中-細(xì)、中-中-中,細(xì)-細(xì)-細(xì),所占比例都超過了10%。(5)利用Hydrus-1D模型對區(qū)域內(nèi)面積占比大的構(gòu)型進(jìn)行變上邊界水氮模擬,灌水(降雨)和施肥量的上升會使土層中水氮儲量上升,下行增強(qiáng),實施少量多次灌溉有助于減緩水分與氮素向2 m以下的滲漏,但在缺少保水保肥層的砂質(zhì)構(gòu)型中,一般的改良措施無法起到很大的作用,2 m以下土層及地下水污染風(fēng)險較大。
【關(guān)鍵詞】:土體構(gòu)型 水氮運(yùn)移 Hydrus-1D模型 縣域尺度 風(fēng)險評價
【學(xué)位授予單位】:青島大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:S151.9;X820.4
【目錄】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 緒論10-17
  • 1.1 研究目的及意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
  • 1.2.1 土體構(gòu)型的定義及分類11-12
  • 1.2.2 土體構(gòu)型對土壤中水氮遷移的影響12-14
  • 1.2.3 土體構(gòu)型產(chǎn)生的農(nóng)學(xué)及環(huán)境效應(yīng)14-15
  • 1.3 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線15-17
  • 第二章 試驗材料及方法17-27
  • 2.1 研究區(qū)概況17-18
  • 2.2 試驗設(shè)計18-22
  • 2.2.1 供試土壤及土體構(gòu)型18-20
  • 2.2.2 試驗處理20-22
  • 2.3 數(shù)據(jù)獲取及模型模擬22-27
  • 2.3.1 采樣及測試方法22-25
  • 2.3.2 Hydrus-1D模型原理25-27
  • 第三章 典型潮土構(gòu)型及其土壤水分動態(tài)模擬27-52
  • 3.1 典型潮土構(gòu)型及其剖面特征27-30
  • 3.2 剖面土壤水分時空動態(tài)分布30-35
  • 3.2.1 剖面土壤水分初始含水量30-32
  • 3.2.2 剖面土壤水分時間動態(tài)分布32-33
  • 3.2.3 剖面土壤水分空間動態(tài)分布33-35
  • 3.3 基于Hydrus-1D模型的土壤水分運(yùn)動模擬35-52
  • 3.3.1 模型的建立35-38
  • 3.3.2 土壤水分動態(tài)模型率定與驗證38-48
  • 3.3.2.1 基于小麥季的模型率定38-43
  • 3.3.2.2 基于玉米季的模型驗證43-48
  • 3.3.3 土壤水分儲量與平衡分析48-52
  • 3.3.3.1 土壤水儲量變化狀況48-50
  • 3.3.3.2 土壤中水量平衡狀況50-52
  • 第四章 典型潮土構(gòu)型的土壤氮素動態(tài)模擬52-74
  • 4.1 土壤氮素時空動態(tài)特征52-63
  • 4.1.1 剖面土壤氮素初始值分布52-55
  • 4.1.2 剖面土壤硝態(tài)氮時間動態(tài)分布55-57
  • 4.1.3 剖面土壤硝態(tài)氮空間動態(tài)分布57-61
  • 4.1.4 剖面土壤銨態(tài)氮時空動態(tài)分布61-63
  • 4.2 基于Hydrus-1D模型的土壤氮素運(yùn)動模擬63-74
  • 4.2.1 模型的建立63-65
  • 4.2.2 土壤氮素動態(tài)模型率定與驗證65-71
  • 4.2.2.1 基于小麥季的模型率定65-68
  • 4.2.2.2 基于玉米季的模型驗證68-71
  • 4.2.3 土壤硝態(tài)氮累積與淋失狀況71-74
  • 第五章 縣域尺度土體構(gòu)型空間分布及其環(huán)境風(fēng)險評估74-113
  • 5.1 封丘縣域內(nèi)土體構(gòu)型的三維空間分布74-85
  • 5.2 主要土體構(gòu)型中土壤水氮運(yùn)移過程分析85-94
  • 5.3 縣域尺度下不同土體構(gòu)型的環(huán)境預(yù)測與風(fēng)險評估94-113
  • 5.3.1 不同土體構(gòu)型對水氮運(yùn)移的影響94-98
  • 5.3.2 上邊界條件變化下的水氮運(yùn)移預(yù)測98-107
  • 5.3.3 不同構(gòu)型風(fēng)險評估及水氮優(yōu)化管理107-113
  • 第六章 結(jié)論與展望113-116
  • 6.1 結(jié)論113-114
  • 6.2 存在的不足與展望114-116
  • 參考文獻(xiàn)116-123
  • 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目及研究成果123-124
  • 致謝124-125


本文編號:1060089

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