謝梅香，張展羽※，張平倉，徐金鑫，林慶明

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紫色土坡耕地硝態(tài)氮的遷移流失規(guī)律及其數(shù)值模擬

謝梅香1，張展羽1※，張平倉2，徐金鑫2，林慶明2

（1. 河海大學水利水電學院，南京 210098；2. 長江科學院水土保持研究所，武漢 430010）

為探究紫色土坡耕地硝態(tài)氮遷移流失過程，通過室內(nèi)模擬試驗，并結合數(shù)學模型，研究在不同雨強（0.4，1.0，1.8 mm/min）和坡度（5°，15°，20°）下硝態(tài)氮分別隨地表徑流和壤中流遷移而流失的特征。結果表明：隨地表徑流和壤中流遷移的硝態(tài)氮流失濃度隨時間分別呈現(xiàn)指數(shù)下降和線性上升趨勢；隨壤中流流失的濃度是地表徑流攜帶的19～72倍，在小雨強下壤中流攜帶流失負荷大于隨地表徑流流失負荷，但隨雨強增大，硝態(tài)氮流失負荷通過地表徑流流失的比例由17.3%增大至66.0%，大雨強下硝態(tài)氮主要通過地表徑流流失；與實測數(shù)據(jù)比較分析，有效混合深度模型在隨地表徑流流失的硝態(tài)氮模擬中精度評價指標Nash-Suttcliffe系數(shù)NS和決定系數(shù)2達到0.590和0.826 7，而對流彌散方程在壤中流攜帶硝氮流失的過程模擬中NS和2達到0.792和0.842 6，取得較好的模擬結果。該研究為紫色土坡耕地硝態(tài)氮遷移流失機理研究提供依據(jù)和參考。

硝態(tài)氮；徑流；模型；壤中流；濃度；負荷；有效混合深度；對流彌散

0 引 言

山地丘陵約占到了中國國土面積的2/3[1]，因此坡耕地在中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中占據(jù)了十分重要的地位，其中紫色土坡耕地在三峽庫區(qū)耕地面積中占據(jù)了70%以上[2]。伴隨著農(nóng)業(yè)耕作中大量施用的肥料，加之坡地突出的水土流失問題，污染物的大量遷移流失造成了坡耕地臨近水域嚴重的面源污染問題[3-5]。降雨和地形是影響污染物遷移和流失的重要因素[6-7]，因此降雨強度和坡度作為變量已被廣泛地用于坡耕地氮素流失的研究中[8-10]。其中，硝態(tài)氮因其易溶于水和強流動性的特點而發(fā)生流失得到了更多關注。Jia等[11]通過徑流小區(qū)試驗發(fā)現(xiàn)紫色土坡耕地壤中流是硝態(tài)氮主要的流失方式，流失比重達到90%以上。汪濤等[12]研究表明徑流過程對硝酸鹽淋失有明顯影響，壤中流過程中的硝態(tài)氮淋失量達到了施肥量的22.34%，而地表徑流攜帶的流失負荷只占到了0.62%。研究者們對坡耕地硝態(tài)氮的流失著重于流失負荷總量的比較，對于硝態(tài)氮隨地表徑流（surface flow，SF）和壤中流（subsurface flow，SSF）遷移流失過程中的濃度和負荷動態(tài)變化過程的研究較為少見。

溶質(zhì)在降雨條件下隨地表徑流遷移規(guī)律的數(shù)值模擬已經(jīng)較為成熟[13-16]。20世紀80年代，Ahuja[13]就地表徑流攜帶的溶質(zhì)濃度提出了有效混合深度的概念并建立了溶質(zhì)遷移至地表徑流的有效混合深度模型。王全九和王輝[17]在此基礎上，將土壤入滲考慮在內(nèi)，在有效混合深度模型中嵌套Philip入滲公式[18]，建立了黃土坡面上溶質(zhì)遷移至地表的完全和不完全混合深度模型。這些模型的驗證都是以溴化物作為溶質(zhì)樣本，且對實際污染物氮磷遷移的應用較為廣泛，但在紫色土坡耕地區(qū)域的應用研究較為少見。由于壤中流復雜的產(chǎn)流過程和機理，對于坡耕地壤中流攜帶的硝態(tài)氮流失過程的數(shù)值模擬更是少見，僅DNDC（DeNitrification-DeComposion）模型[19]被改進應用于坡耕地壤中流硝態(tài)氮淋失通量的模擬[7, 20]。因此，本文著重研究坡耕地硝態(tài)氮在降雨過程中分別遷移至地表和地下隨地表徑流和壤中流而流失的動態(tài)過程，改進了隨地表遷移流失的有效混合深度模型以應用于紫色土坡耕地硝態(tài)氮流失的模擬，并結合對流彌散數(shù)學模型對遷移至地下隨壤中流流失過程進行數(shù)值模擬，旨在為建立完整統(tǒng)一的坡耕地硝態(tài)氮流失機制提供參考。

1 材料與方法

1.1 供試土樣

試驗用土采集自湖北省秭歸縣王家橋小流域坡耕地中距地表0～40 cm處土層，土壤粒徑分布為，砂粒（>0.05 mm）占54.72%，粉粒（0.002～0.05 mm）占40.19%，黏粒（<0.002）占5.09%。根據(jù)中國制土壤質(zhì)地分類法，該土壤分類屬于紫色壤土，是一種具有大孔隙和強入滲能力質(zhì)地疏松的土壤，由紫色頁巖風化而覆蓋在巖石上形成獨特“巖土二元結構”，導致其壤中流極為發(fā)育[3]。王家橋流域地處長江三峽庫區(qū)，坡耕地資源豐富，屬于典型的亞熱帶季風氣候，夏季高溫多雨，且多為歷時短的強降雨，年均降雨量達到1 100 mm, 年平均蒸發(fā)量794.6 mm。采集的土樣經(jīng)風干后過10 mm篩，裝好備用。

1.2 試驗設計

試驗于湖北省長江科學院水土流失實驗室內(nèi)進行，采用室內(nèi)固定的模擬降雨器進行降雨模擬，降雨強度由終端控制臺設定，試驗前進行雨強的率定，降雨均勻度達到80%。降雨器通過泵抽取蓄水池的自來水（氨氮0.073 mg/L，硝氮1.174 mg/L和總氮7.125 mg/L）進行降雨噴灑，降雨高度為9 m。降雨器下放置移動式鋼制土槽，土槽長200 cm，寬50 cm，深50 cm，坡度通過液壓裝置調(diào)整。本次試驗共設置3個雨強，分別為0.4，1.0，1.8 mm/min，降雨時長為60 min；3個坡度，分別為5°，15°，20°，雨強和坡度兩兩組合，共9個處理，每個處理重復2次。在土槽底部設置10 cm厚的相對不透水層（圖1），來模擬紫色土坡耕地壤中流的形成機理，在槽內(nèi)壁鋪塑料紗網(wǎng)防止邊界效應。然后將供試土樣分層裝入土槽，每5 cm為一層進行壓實，控制容重為1.35 g/cm3，并將每層表面打毛，以防止分層，共裝土40 cm。為保證初始土壤養(yǎng)分含量和含水率基本一致，試驗開始之前給土壤表面均勻灌溉10 mm尿素濃度為500 mg/L的自來水。土槽中均勻設置觀測點，在灌水后利用TDR和土壤溶液采集器分別進行土壤含水量率和土壤養(yǎng)分測定，當測定結果顯示各觀測點的土壤含水率和養(yǎng)分含量大體一致后，開始降雨試驗。在土槽坡腳處設兩處V形集流槽，分別位于距地表0和40 cm處，用于收集地表徑流和壤中流。

1.3 數(shù)據(jù)采集與分析

對于地表徑流，產(chǎn)流初期每2 min接1次樣，產(chǎn)流穩(wěn)定后每5 min接1次樣。對于壤中流，從產(chǎn)流開始到結束每隔6～10 min接1次樣。記錄接樣時間并讀取接好的樣品體積，帶回實驗室，將樣品靜置，取上層清液倒入干凈的聚乙烯瓶中，放入冰箱內(nèi)于4 ℃保存，在48 h內(nèi)完成硝態(tài)氮濃度的分析。硝態(tài)氮濃度采用化學間斷分析儀（SmartChem 200, Alliance, France）進行測定。流失負荷的計算根據(jù)公式為

流失濃度及負荷相關值利用Excel進行計算，用Origin繪制數(shù)據(jù)圖，用SPSS軟件中的LSD方法對地表徑流和壤中流攜帶流失的硝態(tài)氮在95%的置信區(qū)間（< 0.05）進行顯著性分析。

注：R為降雨強度，mm×min-1；CSF為地表徑流攜帶的溶質(zhì)濃度，mg×L-1；CSSF為壤中流攜帶的溶質(zhì)濃度，mg×L-1；hm為有效混合深度，cm；JU和JD分別表示土壤層向上和向下遷移的通量，mg×cm-2·min-1；a為坡度，（°）。

2 數(shù)值模擬

本文根據(jù)試驗數(shù)據(jù)進行數(shù)學模型的構建和評估，數(shù)值模擬主要由土壤表層中溶質(zhì)向上遷移至地表徑流和溶質(zhì)向下遷移至下層土壤隨壤中流發(fā)生流失2部分組成。

2.1 理論模型

2.1.1 硝態(tài)氮隨地表徑流流失模型

對于紫色土坡耕地硝態(tài)氮隨地表徑流遷移流失的數(shù)值模擬，采用有效混合深度模型

式中h為有效混合深度，cm；為流失溶質(zhì)濃度，mg/L；0為初始遷移至地表徑流的溶質(zhì)濃度，mg/L；θ為飽和含水率，cm3/cm3；ρ為土壤容重，g/cm3；為土壤吸附系數(shù)，cm3/g；為降雨強度，cm/min；為降雨時刻，min；t為地表產(chǎn)流時刻，min。

Ahuja[21]在研究中表明有效混合深度會隨著時間而變大，且增大速度會隨時間而減小。在之前的研究中，Ahuja等[13,22]在利用32P元素和溴化物進行試驗時得到混合層深度變化的趨勢，混合深度隨著雨滴不斷地擊打土壤表面而逐漸增大，當雨水在土壤表面形成穩(wěn)定的徑流時在土壤表面形成一層密封水層，阻礙了混合深度增大，故增大速率變小。因此，本文中我們將有效混合深度進行改進，建立符合Ahuja[21]提出的變化的有效混合深度 模型

式中′為降雨時長，min；0為初始混合深度，cm；h為基本混合參數(shù)，cm。將式(3)代入式(2)中得到本文修正的隨地表徑流遷移流失的溶質(zhì)濃度模型

2.1.2 硝態(tài)氮隨壤中流流失模型

對于溶質(zhì)在土壤中的遷移過程，本文根據(jù)傳統(tǒng)的對流彌散數(shù)學模型進行數(shù)值模擬

式中為土壤體積含水率，cm3/cm3；為降雨時刻，min；D為彌散系數(shù)，cm2/min；為土壤中硝態(tài)氮溶液質(zhì)量濃度，mg/cm3；q為水流通量，cm/min；r為空間坐標，=1，2，1，2，11=D，12=D。

對式（5）偏微分方程的求解，在HYDRUS-2D[23]軟件中通過構建和試驗規(guī)模一致的有限單元網(wǎng)格，利用HYDRUS-2D嵌套的物理化學平衡傳輸模塊對硝態(tài)氮在土壤中遷移的對流彌散方程進行數(shù)值計算，在模型的壤中流出口處設置相應的觀測點得到壤中流中攜帶的溶質(zhì)濃度。計算過程中的參數(shù)取值如表1所示，ρ的數(shù)值采用裝土時的容重1.35 g/cm3；θ和θ的值根據(jù)實測的土壤粒徑分布由Rosetta模型賦予初值，在模擬過程中進行調(diào)整修正；值由線性等溫吸附法進行確定；D和D分別是硝態(tài)氮的縱向彌散度和在自由水中的擴散系數(shù)，在數(shù)值模擬過程中根據(jù)模擬結果反向推導確定。

2.2 模型驗證與評估

除了通過實測值與模擬值的圖形直觀對比外，本文還采用平均絕對誤差（mean absolute error，MAE），均方根誤差（root mean square error，RMSE），Nash-Suttcliffe系數(shù)NS3個精度指標來進行模型模擬結果精度的評估，其表達式分別為

表1 數(shù)值模擬中的參數(shù)

注：ρ為土壤容重，θ為飽和含水率，θ為剩余含水率，為土壤吸附系數(shù)，D為硝態(tài)氮縱向彌散度，D為硝態(tài)氮自由水中的擴散系數(shù)。

Note:ρis soil bulk density,θis saturated water content,θis residual saturated water content,is the soil adsorption rate,Dis longitudinal dispersity of nitrate,Dis molecular diffusion coefficient in free water of nitrate.

3 結果與分析

3.1 硝態(tài)氮流失濃度和負荷

由圖2可以看出，不同雨強及坡度條件下隨地表徑流遷移的硝態(tài)氮濃度隨時間都呈明顯的指數(shù)型下降趨勢，在產(chǎn)流初期流失濃度急劇下降，而后逐漸趨于穩(wěn)定。同一雨強下，坡度越大，硝態(tài)氮濃度衰減速率越大；同一坡度下，雨強越大，硝態(tài)氮濃度衰減速率越大。

由圖3可見，壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度實測數(shù)據(jù)的誤差值要遠遠大于圖2中誤差值，由此可見壤中流過程的復雜性和不確定性。除了在小坡度（5°）小雨強（0.4 mm/min）下，其他處理下隨壤中流流失的硝態(tài)氮濃度隨時間大致都呈增長的趨勢。對比地表徑流和壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度，如表2所示，同一處理下壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度要顯著（<0.05）大于隨地表徑流流失的硝態(tài)氮濃度。各個處理下，隨壤中流流失的濃度是地表徑流攜帶的硝態(tài)氮濃度的19～72倍。除此之外，雨強越小，壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度越大。

圖4可以看出隨地表徑流和地下壤中流發(fā)生的累積硝態(tài)氮流失負荷隨時間都呈現(xiàn)出線性增長的趨勢。雨強越大，地表硝態(tài)氮流失速度越大，但隨壤中流流失的硝態(tài)氮負荷在小雨強0.4 mm/min時表現(xiàn)出最大的增長速度。再結合表2中各處理下的流失負荷均值，硝態(tài)氮在小雨強時通過地下流失的負荷要大于通過地表流失的負荷，且差異顯著（<0.05）；當雨強達到1.0 mm/min時，分別通過地表和地下流失的負荷相近，差異不顯著；當雨強達到最大1.8 mm/min時，由地下流失負荷小于由地表流失負荷，差異顯著(<0.05)。在小雨強下壤中流攜帶流失負荷大于隨地表徑流流失負荷，但隨雨強增大，硝態(tài)氮流失負荷通過地表徑流流失的比例由17.3%增大至66.0%，大雨強下硝態(tài)氮主要通過地表徑流流失。

圖2 隨地表徑流流失的硝態(tài)氮濃度實測值與模擬值對比

圖3 隨壤中流流失的硝態(tài)氮濃度實測值與模擬值對比

表2 各處理下硝態(tài)氮的流失濃度及負荷

注：不同的字母代表地表徑流和壤中流在0.05水平上存在顯著差異。

Note: Different letters indicate significant difference at 0.05 level between surface and subsurface flow.

圖4 不同處理下硝態(tài)氮累積流失負荷

3.2 數(shù)值模擬

3.2.1 地表流失模擬

由圖2可以直觀地看出，隨地表徑流遷移的硝態(tài)氮濃度的模擬值與實測值在小雨強時顯示出十分吻合的變化過程，2分別達到了0.955 5，0.920 9和0.954 9，在表3中，Nash-Suttcliffe系數(shù)NS在小雨強時，5°，15°和20°坡度下分別達到了0.832，0.690和0.919，說明模擬結果好，MAE和RMSE值也在較為合理的范圍之內(nèi)。當雨強增大，模擬結果精度也隨之下降，主要原因在于，大雨強下初始流失濃度的實測值較小，且硝態(tài)氮濃度迅速下降至穩(wěn)定值，實測濃度衰減過程不明顯，因此模型模擬的指數(shù)型下降趨勢與實測值之間存在較大誤差。當NS值為負值時，說明模擬效果較差，但NS僅是評估模擬結果中的一個組成部分，結合MAE和RMSE值以及2，在雨強為1.0和1.8 mm/min時，MAE和RMSE值都接近最優(yōu)值0，而2也分別到達0.8和0.5上下，模擬結果可以接受。圖5a中，對于地表流失濃度的模擬值和實測值的散點圖，經(jīng)過線性回歸，兩者之間的線性擬合關系線= 0.999 6-0.267 5，2為0.826 7，與1∶1線十分接近，且MAE、RMSE、NS分別為0.872 mg/L、1.009 mg/L、0.590，總體來說，修正的有效混合深度模型在紫色土坡耕地硝態(tài)氮隨地表徑流遷移流失的模擬中顯示出了較好的模擬結果。

圖5 硝態(tài)氮流失濃度的模擬值與實測值散點圖

3.2.2 地下流失模擬

由圖3可以看出對于各處理下壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度流失過程的模擬與實測值變化趨勢大體一致，但2最大值為0.870 1，最小值為0.116 1，波動較大，這一方面與實測值存在較大誤差有關，另一方面也與模擬過程中參數(shù)的取值有關。表3中顯示的NS值在各雨強各坡度下也表現(xiàn)出正負值的波動性，表明壤中流攜帶流失的硝氮濃度的模擬結果與其實際流失過程一樣具備復雜性和不確定性。圖5b顯示的壤中流攜帶的硝態(tài)氮濃度的模擬值與實測值的散點圖進行線性回歸后，得到= 0.991 5+3.786 3，2為0.842 6，與1:1線也十分接近，且MAE、RMSE、NS分別為9.889 mg/L、13.084 mg/L、0.792，說明擬合結果較好。雖然地下流失模擬結果的MAE，RMSE值是地表流失模擬結果的10倍以上，但是因為地下流失的硝態(tài)氮濃度是地表流失濃度的19～72倍，所以表3中各處理下的誤差值都在允許范圍之內(nèi)。對比硝態(tài)氮隨地表徑流流失和壤中流流失的模擬結果，針對不同雨強和坡度，地表的模擬精度隨雨強增大而減小，而地下的模擬精度則呈現(xiàn)出波動和不確定性，但總體上來看模擬精度都是滿足要求的。

表3 硝態(tài)氮流失過程數(shù)值模擬精度評價

4 討 論

4.1 硝態(tài)氮隨地表徑流流失特征及數(shù)值模擬

綜合降雨試驗實測數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬結果可以發(fā)現(xiàn)，坡耕地隨地表徑流遷移的硝態(tài)氮濃度隨時間呈指數(shù)型趨勢下降，說明從徑流發(fā)生到穩(wěn)定的過程中，其攜帶的硝態(tài)氮濃度在減小并趨于穩(wěn)定。主要原因在于降雨在坡面形成徑流的過程中，初始階段土壤表面未到達飽和，徑流較大程度地在混合深度內(nèi)攜帶土壤中溶質(zhì)發(fā)生流失；等地表徑流達到穩(wěn)定，土壤表面含水量達到飽和，徑流與地表之間形成了一層封閉隔離層[24]，減弱了土壤表層混合深度內(nèi)溶質(zhì)向地表徑流遷移，與王全九[17]、Yang等[25]的研究結果相近。坡度越大，降雨在土壤表面停留的時間越短，從而徑流攜帶的溶質(zhì)濃度就會越小。雨強越大，雨水就會更快速地充滿土壤表面的凹陷并在土壤表面形成一層密封水層，從而阻礙了混合深度中的溶質(zhì)向地表徑流遷移。對于紫色土坡耕地硝態(tài)氮隨地表徑流遷移的數(shù)值模擬，在前人的研究基礎上[16-17, 21]構建了隨時間增長的有效混合深度模型，結果表明模擬結果能較好地擬合實測數(shù)據(jù)。Armstrong等[4]通過土槽試驗研究地表徑流中的氮素遷移的動力學特征時發(fā)現(xiàn)，硝態(tài)氮的濃度變化過程在重復處理之間的誤差明顯小于其他氮素，類似地，在本研究中地表徑流中硝態(tài)氮濃度誤差值十分小，同時也增強了數(shù)值模擬結果的可靠性。Yang等[25]在他們的研究中表明有效混合深度模型對于硝態(tài)氮的模擬結果要差于鉀和磷元素的模擬，硝態(tài)氮模擬值與觀測數(shù)據(jù)的決定系數(shù)只達到了0.57，差于本研究中的模擬結果（2= 0.826 7）。

4.2 硝態(tài)氮隨壤中流流失特征及數(shù)值模擬

相較于地表徑流攜帶的硝態(tài)氮流失過程，隨壤中流流失的硝態(tài)氮濃度在重復處理之間表現(xiàn)出較大的差異，且未隨雨強及坡度大小呈現(xiàn)統(tǒng)一規(guī)律，原因在于壤中流產(chǎn)流過程的復雜性以及降雨在坡耕地中入滲遷移的不確定性[26-27]。在本次試驗中，除了在雨強0.4 mm/min和坡度5°下硝態(tài)氮濃度隨時間呈現(xiàn)出明顯下降的趨勢，其余處理下硝態(tài)氮濃度都大致呈現(xiàn)出增長的態(tài)勢，說明硝態(tài)氮在土壤中隨水遷移累積而發(fā)生流失，一方面是因為硝酸鹽的可溶性和極強的流動性[11, 28]，另一方面降雨在土壤中逐漸入滲淋洗土壤中的硝態(tài)氮，使得硝態(tài)氮濃度在地下出流中的濃度逐漸增大。在雨強0.4 mm/min和坡度5°時，由于硝態(tài)氮初始濃度較大，降低了后續(xù)出流濃度的增長趨勢。在壤中流攜帶硝態(tài)氮流失過程的數(shù)值模擬中，利用傳統(tǒng)研究溶質(zhì)運移的對流彌散方程進行模擬并用HYDRUS-2D軟件進行求解，模擬結果相較于地表的模擬結果較差，這與實際觀測到的數(shù)據(jù)存在誤差有關，其次，在模擬過程中一些分子擴散系數(shù)等參數(shù)無法通過實際測量得到，需要根據(jù)模擬結果來反向推導較為適合的參數(shù)值[29-30]，但總體上模擬結果能滿足基本流失規(guī)律的描述。

4.3 硝態(tài)氮通過地表徑流及壤中流流失特征對比

在本次試驗中，坡度對硝態(tài)氮流失的影響沒有統(tǒng)一的規(guī)律，這與前人的研究結果相似[8-9, 31]。對于隨地表徑流和壤中流流失硝態(tài)氮的差異，與地表徑流和壤中流產(chǎn)流特點存在一定的關系，地表徑流的流速要明顯大于壤中流，因此相同時間內(nèi)地表徑流的產(chǎn)流量就會顯著大于壤中流，從而對地表溶質(zhì)濃度起到了一個稀釋作用[32]，造成地表徑流攜帶的硝態(tài)氮濃度要遠小于壤中流攜帶的濃度。就壤中流而言，流量小，攜帶的氮濃度高，不存在稀釋效應，而流失的硝態(tài)氮主要依靠土壤中的水運移攜帶而發(fā)生。前人研究[9, 11]表明坡耕地壤中流在小雨強下更為發(fā)育，因此小雨強下壤中流攜帶流失的硝態(tài)氮濃度就會大于大雨強下流失的濃度。小雨強下地表徑流流速小，流量少，攜帶的總的硝態(tài)氮負荷就會少且流失速度也變小，但壤中流在小雨強下的流速大，攜帶的硝態(tài)氮濃度高，流失負荷和流失速率就相應增大。因此，對于地表發(fā)生的硝態(tài)氮流失負荷主要受地表徑流量控制，而壤中流攜帶流失的硝態(tài)氮負荷主要取決于其流失濃度的大小。

5 結 論

1）紫色土坡耕地的硝態(tài)氮隨地表徑流遷移流失濃度隨時間呈指數(shù)型下降趨勢，徑流初期急劇下降，而后趨于穩(wěn)定；而對于隨壤中流流失的硝態(tài)氮，除小雨強小坡度（0.4 mm/min和5°）外，硝態(tài)氮濃度隨時間大體呈增長趨勢，且重復間誤差較大；由壤中流流失的硝態(tài)氮的濃度是隨地表徑流流失濃度的19～72倍，硝態(tài)氮通過地表和地下流失的負荷隨時間都呈現(xiàn)線性增長趨勢。

2）隨著雨強和坡度增大，隨地表徑流流失的硝態(tài)氮的濃度的衰減速度隨之增加，小雨強下硝態(tài)氮主要通過壤中流發(fā)生流失，而大雨強下則主要通過地表徑流流失，而坡度對硝態(tài)氮流失的影響無統(tǒng)一的規(guī)律。

3）有效混合深度模型在紫色土硝態(tài)氮隨地表徑流流失的數(shù)值模擬中的平均絕對誤差、均方根誤差、Nash- Suttcliffe系數(shù)和決定系數(shù)2分別為0.872 mg/L，1.009 mg/L，0.590，0.826 7；對流彌散方程在模擬紫色土壤中流攜帶硝態(tài)氮濃度的變化過程中平均絕對誤差、均方根誤差、Nash-Suttcliffe系數(shù)和決定系數(shù)2分別為9.889 mg/L，13.084 mg/L，0.792，0.842 6，總體上均取得較好的模擬結果。

在本研究中，對于隨地表徑流和壤中流遷移流失的硝態(tài)氮濃度變化過程分別進行了數(shù)值模擬，但是該數(shù)值模型無法對地表徑流和壤中流產(chǎn)流過程進行模擬，使得養(yǎng)分流失負荷無法得到數(shù)值模擬和驗證，同時，對于地表和地下養(yǎng)分流失過程的數(shù)值模型的耦合也較為欠缺，在未來的工作中，應加強上述2個方面的工作，為建立完整統(tǒng)一的紫色土坡耕地養(yǎng)分流失機制提供參考。

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Law of nitrate transfer and loss in purple sloping farmland and its numerical simulation

Xie Meixiang1, Zhang Zhanyu1※, Zhang Pingcang2, Xu Jinxin2, Lin Qingming2

(1.210098,; 2.430010,)

The nitrate transfer and loss plays a critical role in groundwater contamination. Specially, the purple soil sloping field accounts for large areas of farmlands in China and the nitrate transport and loss in purple soils causes serious pollution towards waterbodies. To research the transfer and loss of nitrate in sloping field of purple soil, we conducted laboratory experiments using soil tanks and artificial rainfall device to study nitrate loss features by surface flow (SF) and subsurface flow (SSF) subjected to various precipitation intensities and slope gradients. In this study, 3 precipitation intensities (0.4, 1.0, 1.8 mm/min) coupled with 3 slope gradients (5°, 15°, 20°) were used, and totally 9 treatments were conducted with 2 repetition. Besides, numerical modelling approach was also applied to investigate the nitrate transfer and loss characteristics of purple soil in sloping field. The modified effective mixing depth model and convective-dispersion equation were applied in simulations of nitrate loss via SF and SSF, respectively, with the effective mixing model was modified by a time-increasing effective mixing depth and convective-dispersion equation was solved by HYDRUS-2D software. The results showed: 1) exponential decrease between nitrate concentration and time through SF and linear increment through SSF. 2) The loss concentration of nitrate in SSF was 19-72 folds more than that in SF, and the nitrate loss cumulative loss loads through SF and SSF both presented linear increments with time. Additionally, the variabilities of measured nitrate concentration in SSF were much larger than that in SF. 3) The nitrate loss load presented linear increment over time subjected to all treatments and the proportion of nitrate loss load in SF increased with increasing precipitation intensities. As a result, the loss load of nitrate was mainly through SF in response to large precipitation intensity, but nitrate loss was mainly through SSF subjected to low precipitation intensity. In detail, the proportion of nitrate loss through SF increased from 17.3% to 66.0% as response to increasing rainfall intensity from 0.4 to 1.8 mm/min. 4) The precipitation intensity was a very influential factor for nitrate nitrogen loss, while the impact of slope gradient on nitrate loss showed no consistent pattern. 5) The linear regressions between model prediction results and experimental data and evaluation index of accuracy for simulation results both revealed good agreements for nitrate transfer and loss through SF and SSF, respectively. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), coefficient of Nash-SuttcliffeNSand2reached 0.872 mg/L, 1.009 mg/L, 0.590 and 0.826 7, respectively, for nitrate loss via SF. Similarly, the MAE, RMSE,NSand2of prediction for subsurface nitrate loss reached 9.889 mg/L, 13.084 mg/L, 0.792 and 0.842 6, respectively. This study provided better understanding for nitrate transfer and loss mechanism of purple soil in sloping farmland.

nitrates; runoff; models; subsurface flow; concentration; load; effective mixing depth; advection-dispersion

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.19.019

S157

A

1002-6819(2018)-19-0147-08

2018-02-07

2018-07-08

江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目（KYCX18_0596）；國家自然科學基金資助項目（51579069；41101521）

謝梅香，博士生，主要從事污染物遷移研究。 Email：jsdyxmx@163.com

張展羽，博士生導師，主要從事灌溉排水理論及技術研究。Email：zhanyu@hhu.edu.cn

謝梅香，張展羽，張平倉，徐金鑫，林慶明. 紫色土坡耕地硝態(tài)氮的遷移流失規(guī)律及其數(shù)值模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2018，34(19)：147－154. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.19.019 http://www.tcsae.org

Xie Meixiang, Zhang Zhanyu, Zhang Pingcang, Xu Jinxin, Lin Qingming. Law of nitrate transfer and loss in purple sloping farmland and its numerical simulation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(19): 147－154. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.19.019 http://www.tcsae.org