基于大数据手段进行化肥用量核算的技术探索

基于大数据手段进行化肥用量核算的技术探索

王慧

内蒙古生态环境大数据有限公司，内蒙古自治区呼和浩特市，010020

摘要：农业面源污染日益受到重视，化肥用量为衡量农业面源污染的标准之一。化肥核算方式为播种面积与平均施肥强度的乘积，目前播种面积多以统计数据为准，平均施肥强度通过万户调查得到。传统调研方式效率低、强度大，且结果存在误差。因此，本文提出运用大数据手段进行化肥用量核算，通过遥感解译技术和开发农户小程序的方式分别获取农作物种植面积和平均施肥强度，从而进行指定区域的化肥用量准确核算。

关键词：化肥用量核算，遥感解译，农户调查小程序，数据分析

农业面源污染，也被称为农业非点源污染，是在农业生产活动过程中，不同类型污染物在降雨和径流等自然条件的作用下从土壤进入水体，从而引起受纳水体污染的过程[1]。国外对于农业面源污染的研究较早，我国从20世纪80年代开始研究农业面源[2]。据统计，全球30%~50%的湖泊、流域等受面源污染的影响，其中农业面源的污染贡献率[3]最大。对我国而言，耕地面积在世界排名第三，化肥使用量为全球第一[4]，化肥的过量使用造成农业面源污染。农业面源污染对土壤、水环境以及人体健康均会带来不同程度的影响。

河套灌区位于内蒙古自治区，是我国重要的商品粮基地，全国重要的农牧产品产区[5]，也是全亚洲最大的一首制自流引水灌区。河套灌区的农业生产长期施用化肥，带来一定的农业面源污染，影响周边的生态环境。因此科学调查区域化肥用量，为核算农业面源提供数据支撑尤为重要。

1 目前化肥用量核算技术路线及存在的问题

1.1 技术路线

农作物的单位面积施肥量与其对应播种面积的乘积，得到该农作物的施肥量，将区域内不同农作物的施肥量加和，即可估算出该区域的化肥总用量[6]。目前的化肥用量核算方式为，农牧工作人员每年对农户进行走访调查，调查农户当年的农作物种植面积及对应的施肥量，再根据播种面积的统计数据计算出全市的化肥使用总量。技术路线如图2-1。

图1-1  目前化肥核算技术路线

1.2 存在的问题

根据万户调查和统计数据计算化肥使用量，可得到调查区域不同农作物的化肥使用量，并根据化肥使用量的变化趋势有针对性的采取管控措施。但采用传统的调查方式存在一定的问题。

万户调查通常在每年冬季农闲期间进行，因其与种植期时间间隔较长，很多农户的填报量均为估计值，在一定程度上影响了最终结果的准确性；另一方面，对于面积来说，统计数据是采用层层上报的方式进行，难免会因人为因素产生一定的误差，且统计局有统计数据，农牧局有农情数据，二者之间也有不一致性，在数据源头出现多套数据，也就导致了最终计算结果的不准确和说不清。因此想要说清化肥用量，就要从源头获取准确的数据源。

2 大数据手段探索

运用大数据手段进行化肥用量核算，是指在农作物种植面积和农户施肥强度两个方面从源头获取准确数据，服务于精准监管。具体技术路线如图3-1所示。

图2-1 基于大数据技术核算化肥用量的技术路线图

2.1 农作物种植类型及面积解译

为避免多套数据的产生，且确保农作物面积准确，提出用遥感解译卫星影像的方式进行耕地地块及农作物的识别。

以巴彦淖尔为例，2018年，利用研究区域内0.8m的高分辨率遥感影像数据作为区分范围内耕地与林地园地的基础数据，之后收集2019年3月与2019年6月16m的中分辨率遥感影像数据，作为各农作物识别的时序影像数据。

以国产高分一号、高分二号影像为基本影像进行预处理及遥感解译，得到研究区域农作物种植面积的监测成果统计，2018年全市农作物分布类型见图2-2，解译类型包括小麦、玉米、向日葵、大棚以及未种植。采用遥感解译方式，可识别精确到乡镇、旗县甚至行政村的农作物种植类型和面积。

图2-2 巴彦淖尔市农作物种植分布类型图

2.2 农作物平均施肥强度数据采集与分析

    传统问卷调查采用人工入户登记并手工录入、人工核算的方式，需要投入大量的人力成本、工作效率较低、易受多方面因素制约且结果存在一定误差。因此，本文提出开发农户调查小程序的思路，服务于化肥使用量的准确核算。

2.2.1 信息采集

开发农户调研小程序，以信息填报、数据分析为主。填报的内容包括两个方面：农户基本情况，包括所在位置、农户信息、调查区域灌溉条件等；农户种植的农作物类型及对应的种植面积、化肥使用量和产量等。

2.2.2 数据分析服务

小程序作为数据采集的载体，为数据分析提供了必要的基础和条件。农户通过小程序上报的数据进入到数据中心进行统一管理，最终根据不同的应用主题输出不同的数据产品。可提供的数据分析服务包括：按照不同需求统计农作物的种植面积、平均施肥强度、施肥量以及产量，分析农户用肥习惯和规律；基于数据分析，小程序端判断所填报施肥量属于正常还是偏高/低，并弹出提示；统计不同管控措施的施用范围，分析采取措施前后施肥量的变化； 同时可结合测土配方数据，分析土壤条件，得出该区域的土壤最适宜种的农作物。

通过小程序填报并且数据分析，减少目前人工调查统计分析数据的工作强度，从而指导实际生产，服务于宏观调控。

3 结论

运用大数据手段进行化肥用量核算，通过遥感解译获取农作物的种植面积，小程序填报得到平均施肥强度，最终通过数据分析核算指定区域的化肥用量。采用这种方式，保证数据获取途径准确科学的同时，减少工作强度，提高工作效率，可作为有效的工作方式得以推广和运用。

参考文献

[1] 朱康文,陈玉成,杨志敏,等.基于文献定量法的农业面源污染风险评估研究动态[J],生态与农村环境学报,2020,36(4);425-432.

[2] 娄和震,吴习锦,郝芳华,等.2020.近三十年中国非点源污染研究现状与未来发展方向探讨[J].环境科学学报,40(5);1535-1549.

[3] 吴用.内蒙古河套地区流域非点源污染模拟及区域污染物总量控制研究[D].内蒙古农业大学,2017.

[4] 陈红金,刘晓霞,虞铁俊.浙江省化肥施用现状分析及减量对策探讨[J].浙江农业科学,2020,61(4):737-739.

[5] 芦千文,崔红志.内蒙古巴彦淖尔市提高农牧产品质量的探索与启示[J].中国发展观察,2020,113-116.

[6] 侯萌瑶,张丽,王知文,等.中国主要农作物化肥用量估算[J].农业资源与环境学报,2017.34（4）：360-367.

作者简介：王慧（1987-），女，籍贯：内蒙古呼和浩特市，民族：蒙古族，职称：中级工程师，学历：硕士研究生，研究方向：环境污染防治。

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