太湖流域直播水稻田水量平衡分析與徑流污染負荷研究

徐云強，蘇保林*，王紅旗，喬 飛，雷 坤，何璟嫕，李麗芬

（1.北京師范大學水科學研究院 城市水循環與海綿城市技術北京市重點實驗室，北京 100875；2.中國環境科學研究院，北京100012）

我國非點源污染引發嚴重的環境問題，且隨著我國點源污染的治理進程的逐步進行，非點源污染引起的水環境問題日益凸顯[1-3]。近年來，越來越多的觀點認為，非點源污染尤其是農業非點源污染，是我國水質管理中的關鍵[4-6]。從流域層面來看，在太湖、巢湖和滇池等流域，至少50%的水體污染負荷由非點源貢獻[7]。2007年太湖藍藻污染事件讓太湖的生態環境問題成為世界關注的問題[8]，對太湖水質進行治理的2007至2016十年間，太湖平均營養指數為60.8～62.3，太湖水質始終以中度富營養水平為主[9]，未得到根本改善，做好太湖治污、防污工作仍舊任重道遠。太湖地區作為我國重要的糧食生產基地之一，主要采用稻麥輪作雙季種植模式，進行集約化農業生產，主要特點是高投入、高產出[10]。太湖流域農田肥料年用量平均為氮肥 570～600 kg·hm-2，磷肥 79.5～99 kg·hm-2，化肥平均利用率僅為30%～35%[11-12]。過量的化肥施用增加了農業生產成本和農業經濟投入，容易使得土壤中氮磷等營養物質大量流失，造成地表水污染、水體富營養化、地下水污染和非點源污染等一系列環境問題[13-16]，并會增加農田土壤溫室氣體排放[17]。水稻是太湖流域的主要種植作物，水稻生長期間通常保持田面蓄水，水稻田由降雨產流或者人工管理措施排水造成的農業非點源污染不容忽視。

試驗點水稻田水量平衡的研究方法主要有徑流池法、同步觀測法和基于降雨-水位同步觀測的水稻田原位觀測方法。徑流池法和同步觀測法在稻田水量平衡分析和非點源污染負荷計算中已有大量應用[18-19]，但徑流池法適用于具有單一出水口的稻田，且需要建造徑流池，同步觀測法要求水稻田的出水口固定且唯一，多用于試驗站的觀測，對于野外具有多出水口的實際水稻田，兩個方法均有很大的局限性[20]。基于降雨-水位同步觀測的水稻田原位觀測方法[20-22]，在不改變野外水稻田原有出流特征和農業管理措施的條件下，現場觀測計算水稻田徑流污染流失情況。同時，基于降雨、水位可對水稻田的灌溉、產流進行識別。因此，本研究在試驗點水稻田采集降雨、水位、水質同步觀測數據，采用基于降雨-水位原位觀測方法（方法一）和基于降雨-水位的灌溉、產流識別方法（方法二）對水稻田分別進行水量平衡分析和徑流污染負荷計算，得到兩種計算方法的水稻田灌溉水量、徑流水量及徑流污染輸出系數，對兩種方法計算結果進行對比分析并相互驗證，以得到計算水稻田水量平衡和徑流污染負荷的準確方法，為準確、方便計算出水口不固定實際水稻田的徑流污染負荷提供依據和數據支持，并以期科學指導水稻田水肥管理。

1 材料與方法

1.1 試驗點概況

宜興地處江蘇省南端、長江下游南岸，太湖流域湖西區水網平原，屬于北亞熱帶南部季風氣候，多年平均降雨量為1197 mm，多年平均氣溫為15.6℃。殷村港長20.3 km，河道斷面平均寬45 m，屬于洮、滆、太水系，西起滆湖，在竺山匯入太湖，是為了泄洪而開挖的人工運河，年平均徑流總量達11億m3，是太湖西岸主要入湖河流之一[23-25]。2003—2007年，江蘇省15條太湖入湖河流中，殷村港污染物排放量最大，其NH+4-N、TN和TP的入湖量分別占江蘇環湖入湖污染物量的20.1%、17.8%和19.7%[26]。

試驗點水稻田為江蘇省宜興市的野外水稻田，位于殷村港入太湖下游的周鐵鎮，地理位置見圖1。水稻田采用直播水稻方式，灌溉模式為間歇灌溉，屬于干濕交替節水灌溉模式，水稻田一次灌水后，田面水水層變淺至低水位甚至到無水狀態后，再進行下一次灌溉，在保證水稻生長的同時，周期循環灌溉，灌溉周期為5～7 d左右。試驗點水稻田水位變化過程線及水稻生長時期劃分見圖2。

試驗田基本管理措施為，在6月上旬播種，10月末收割，水稻生長期近150 d。現場監測時間為2017/06/26至2017/10/14，計111 d，其中06/26至07/02為幼苗期，07/03至07/31為分蘗期，08/01至09/13為拔節孕穗期（其中09/06—09/13為抽穗揚花期），09/14至10/14為成熟期。水稻田底肥施用復合肥（16%、16%、16%）30 kg，分蘗初期施用尿素追肥12.5 kg，拔節孕穗期初期施用穗肥復合肥（16%、0%、12%）30 kg。

1.2 數據收集

水稻生長期間采集水稻田水位信息和降雨信息。試驗點水稻田塊較平整，在試驗田進水口一側靠近田埂處安裝L99-WL水位記錄儀，儀器探頭距離底部淤泥約20 mm處，定期檢測以防止探頭被阻塞而影響記錄，水位計高度在整個水稻生長監測期內位置不變，設定儀器記錄間隔為30 min。在試驗田附近按要求安裝L99-YL雨量記錄儀1臺，采集降雨過程數據，設定儀器記錄間隔為10 min。

水稻監測期內，在試驗點水稻田距離水位記錄儀1 m左右定點采集水樣，每周定期采樣2次，水樣采集后運送至實驗室進行檢測。檢測指標包括：TN-N、、TP、和CODMn。TN測定采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測定采用水楊酸分光光度法，測定采用酚二磺酸分光光度法，TP測定采用鉬酸銨分光光度法采用抗壞血酸還原-磷鉬藍比色法，CODMn測定采用酸性高錳酸鉀法。

圖1 試驗點水稻田地理位置Figure 1 Geographic position of the study paddy field

圖2 水稻田生長期劃分、水位變化過程線和降雨分布Figure 2 Growing period division，water depth and precipitation hydrograph of the paddy field

1.3 水稻田水量平衡分析

1.3.1 基于降雨-水位原位觀測方法

判斷水稻田發生徑流污染的前提是水稻田田面水發生出流，流出的田面水即會造成徑流污染。水稻水量平衡的主要影響因素包括：降雨量、蒸散發滲漏損失、灌溉水量和徑流水量。水稻田水量變化通過水位變化體現，我們可以建立水稻田水量平衡公式，如

式（1）[27]：

式中：ΔH為水稻田水位變化量，mm；P為日降雨量，mm；Rin為水稻田人工灌溉水量，mm；（E+F）為蒸散發和滲漏損失量，mm；Rout為水稻田出流水量，mm。

根據水量平衡公式（1），通過降雨量、田面水水位、蒸散發和滲漏損失量計算前后兩日水位變化量，由此判斷徑流量，如式（2）[20，22]：

式中，Pi為第i日降雨量，mm；（Ei+Fi）為第i日蒸散發和滲漏損失量，mm；Hi為第i日水稻田水位，mm；Hi+1為第i+1日水稻田水位，mm；ΔRi為水稻田第i日的農田進水量和出水量之差，mm；Rout，i為水稻田第i日的農田出水量，mm；Rin，i為水稻田第i日的農田進水量，mm。

∑Rout，i為水稻田生長季的徑流總量，mm；∑Rin，i為水稻田生長季總灌溉水量，mm。

1.3.2 基于降雨-水位的灌溉、產流識別方法

水稻田水量變化包括入流水量和消耗水量，水稻田入流水量包括自然降雨和人工灌溉，水稻田消耗水量包括蒸散發滲漏損失量和徑流水量，徑流水量包括人工排水產流量、降雨產流量和回歸流產流量。

（1）水稻田入流水量

水稻田進水量主要包括人工灌溉和降雨，降雨量可通過雨量計測量得到，∑Pi為水稻田生長季的總降雨量。人工灌溉水稻田時，水位過程線會出現明顯的上升拐點，灌溉結束時達到此次最高灌溉水位，之后水位逐步下降，典型的水稻田人工灌溉水位變化過程線見圖3，人工灌溉前后水位差即為人工灌溉水量，見公式（3）：

式中，Hp為人工灌溉結束時刻最高水位，mm；Hq為人工灌溉開始時刻前水位，mm；Il為此次人工灌溉水量mm。

∑Il為水稻田生長季的總人工灌溉水量，mm。

（2）水稻田徑流水量

水稻田產流主要包括人工排水、降雨產流和灌溉回歸流。水稻不同生長時期對水位有不同要求，如果水稻田內水位過深，需要進行適當的人工排水。人工排水時，水位過程線出現較明顯的下降拐點，水位快速降低，見圖4，人工排水前后水位差即為排水量，見公式（4）：

式中：Hm為人工排水開始時刻水位，mm；Hn為人工排水結束時刻水位，mm；Dj此次人工排水量，mm。

∑Dj為水稻田生長季的總人工排水水量，mm。

最低田埂高度是決定水稻田是否產流的重要指標，可通過水稻田水位和最低田埂的差值計算水稻田產流量。降雨時，水位過程線呈上升趨勢，如果降雨量過大，則水稻田內水位超過最低田埂高度發生溢流現象，造成徑流污染，典型降雨時水位變化過程線如圖5。當水稻田水位達到最低田埂高度產流后，如果降雨持續，則水稻田水位基本維持在最低田埂高度的深度，由此可判斷水稻田最低田埂高度（Ht），見圖5。水稻田水位升高達到最低田埂高度時刻起，至水稻田水位降低到最低田埂高度時刻止，此段時間內的降雨為降雨產流，見公式（5）：

圖3 人工灌溉時水位變化Figure 3 Water depth hydrograph with an artificial irrigation

圖4 人工排水時水位變化過程線Figure 4 Water depth hydrograph with an artificial drainage

式中：ΔRk為場次降雨的降雨產流量，mm；Pk為場次降雨中水稻田水位升高達到最低田埂高度時刻降雨量，mm；Pk+1為場次降雨中水稻田水位升高至最低田埂高度后下一時刻降雨量，mm；Pz為場次降雨中水稻田水位降低至最低田埂高度時刻降雨量，mm。

∑ΔRk為水稻田生長季降雨產流場次的總降雨產流量。

人工灌溉時，水稻田水位快速升高，水位在開始灌溉時刻出現較明顯的上升灌溉拐點，逐漸至最高灌溉水位，之后水位逐漸下降，見圖3。過量灌溉也可造成水稻田回歸流產流，即如果灌溉水量過大使田面水水位超過最低田埂高度，發生溢流現象。灌溉過程中，水稻田水位升高達到最低田埂高度時刻起，至此次灌溉水稻田達到的最高水位時刻止，此段時間內的灌溉水量為灌溉回歸流產流，見公式（6）：

式中：ΔRw為場次灌溉時的回歸流產流量，mm；Hx為人工灌溉水稻田水位升高達到最低田埂高度時刻時水位，mm；Hy為此次灌溉水稻田達到的最高水位,mm；Ht為最低田埂高度，mm。

∑ΔRw為水稻田生長季灌溉場次的總灌溉回歸流產流量。

1.4 蒸散發滲漏損失分析

水稻生長季內記錄的水位變化過程線能很好地反映試驗水稻田的水量變化過程。根據水稻田水量平衡的主要影響因素，在沒有降雨和人工管理措施（人工灌溉和人工排水）干預的情況下，水稻田水位變化僅由蒸散發和滲漏損失造成，水位呈平穩下降趨勢，得到簡化的水量平衡公式（7）：

因此，可以選定這樣的水位過程線擬合求解得到1 d或連續幾天內的蒸散發滲漏損失量。在有降雨或者人工管理措施干預的時間段，無法通過水位變化過程線擬合求解蒸散發和滲漏損失值。但水稻同一生長時間段內，水稻生長狀況近似，且相同天氣情況下，蒸散發和滲漏損失值接近，因此，可以通過前后幾日的蒸散發和滲漏損失量擬合求解得到。進而可求得水稻生長期總蒸散發滲漏損失量[總（E+F）]。

1.5 水稻田非點源污染負荷計算

試驗點水稻田野外試驗中，很難實時檢測每一場次徑流時的污染物濃度，因此通過定期采集水樣測定水稻田污染物濃度的方法，得到水稻生長季的污染物濃度變化過程線，結合計算的水稻田產流情況，如果產流當日進行水質檢測，則采用當日污染物濃度，如果產流當日未采集水樣，則利用距離產流日最近的前后兩次檢測水質中間差值計算當日污染物濃度，徑流量與污染物濃度相乘計算得到污染物次徑流的污染負荷，進而求和得到水稻田生長季非點源污染的負荷量。場次產流污染負荷計算見公式（8）：

式中：Li為場次產流時的污染負荷，mg·m-2；ΔRi為場次產流出水量，mm；Ci為場次產流污染物濃度，mg·L-1。

∑Li為水稻田生長季某種污染物質的總污染負荷量，mg·m-2。

2 結果與分析

2.1 水稻田蒸散發與滲漏損失

圖5 降雨產流時水位變化過程線Figure 5 Water depth hydrograph with a rainfall runoff

周鐵鎮水稻田現場監測111 d，選取水位穩定下降時間段擬合求解得到38 d的蒸散發和滲漏損失值，其中，幼苗期5 d，分蘗期12 d，拔節孕穗期18 d，成熟期3 d。根據水稻同一生長時期、相同天氣情況前后幾日的蒸散發和滲漏損失值，插值計算得到水稻生長季總（E+F）為1087.2 mm，其中有水期總（E+F）為1 045.5 mm，水稻田水位、蒸散發和滲漏損失量見圖6。

2.2 水量平衡分析和徑流計算

水稻田6月上旬播種至幼苗期之間為播種期，期間進行稻田泥漿化及稻田播種后灌溉，以保持田間濕潤為主，田間不發生產流；10/14之后為水稻成熟期末期，不再進行灌溉，稻田內無水。水稻田監測時間為2017/06/26至2017/10/14，水量平衡分析未包括以上兩個時期。

試驗點水稻田分別于分蘗前期（07/06—07/08）、分蘗中期（07/15—07/22）和分蘗末期及拔節孕穗期初期（07/30—08/03）進行了3次曬田，3次曬田時間分別為2 d、7 d和4 d，通過水稻田曬田，可達到控制水稻無效分蘗、鞏固有效分蘗、增強水稻根系活力向下生長、抑制病蟲危害等作用，適度曬田配合適宜的穗肥施用還可以提高水稻的氮肥利用效率和產量[28-29]。除3次曬田期、拔節孕穗期末期及大部分水稻成熟期稻田水位較低外，水稻田水位大部分時刻均保持在20 mm以上，采用兩種方法分別進行水稻田水量平衡分析及徑流統計。

2.2.1 方法一水量平衡分析

方法一計算試驗點水稻田灌溉水量及日徑流量見表1和表2，根據公式（2），得到水稻田生長季徑流總量（包括降雨產流、人工排水和回歸流）為303.2 mm，灌溉總水量為866.9 mm，生長期總降雨水量為463.7 mm，因此周鐵鎮試驗點水稻田生長季入流總水量為1 330.6 mm。

2.2.2 方法二水量平衡分析

（1）水稻田入流水量

水稻田進水量主要包括自然降雨和人工灌溉，水稻生長季總降雨水量為463.7 mm。根據公式（3）得到水稻田灌溉情況見表3，水稻田生長季共灌溉12次，每次灌溉時間為1.5～4 h，平均灌溉時間為3.0 h，總灌溉水量為907.6 mm。因此，水稻田入流水量為1 371.3 mm。方法二與方法一識別的灌溉次數相差1次，計算的灌溉水量相差4.5%，兩種方法計算的灌溉水量可用于灌溉水量的對比分析。

表1 方法一計算水稻田灌溉水量統計Table 1 Statistics of irrigation volume of the paddy field with method one

圖6 水稻田水位、蒸散發和滲漏損失變化過程線Figure 6 Water depth and evapotranspiration&infiltration hydrograph of the paddy field

表2 方法一計算水稻田徑流量統計Table 2 Statistics of runoff volume of the paddy field with method one

（2）水稻田徑流水量

水稻田產流主要包括人工排水、降雨產流和灌溉回歸流。根據公式（4）得到水稻田人工排水情況見表4，人工排水主要發生在幼苗期、分蘗期和成熟期，共計5次，人工排水總量為183.5 mm。分蘗末期及拔節孕穗期初期（07/30—08/03）4 d曬田期通過水位自然落干進行曬田，沒有進行人工排水。06/26—07/02為幼苗期，要求田間有一定水位且水位不能太深（不能淹沒幼苗），06/26灌溉時水位較高，06/30—07/02連續降雨使稻田水位較高，因此06/26、07/03分別進行了適當排水。

表3 方法二識別水稻田灌溉情況統計Table 3 Statistics of irrigation volume of the paddy field with method two

表4 水稻田人工排水情況統計Table 4 Statistics of drainage volume of the paddy field

根據圖5，得到水稻田最低田埂高度為97.5 mm。根據公式（4）得到水稻田降雨產流情況見表5，有2場次降雨發生降雨產流，主要為08/16暴雨發生降雨產流，降雨總產流量為16.5 mm。

過量灌溉時，會造成水稻田溢流（回歸流），根據公式（6）得到水稻田灌溉回歸流情況見表6，12場次灌溉中有5場次灌溉發生回歸流產流，回歸流總產流水量為44.0 mm。回歸流產流主要發生在拔節孕穗期后期（08/24、08/30）和成熟期（09/14），此3次灌溉水量較大，與水稻生長后期灌溉頻率降低、灌溉水量增大有關，產生了大部分的回歸流。

表5 水稻田降雨產流情況統計Table 5 Statistics of precipitation volume of the paddy field

方法二計算得到水稻田生長季徑流總量為244.0 mm。

2.2.3 兩種計算方法水量平衡對比分析

水稻田入流總量減去徑流總量為出入流差值，根據水量平衡原理，應該等于生長季有水期總（E+F）值。兩種計算方法得到的水量平衡關系比較見表7，方法一計算的灌溉水量為866.9 mm，入流總量為1 330.6 mm，徑流總量為303.2 mm，出入流差值為1 027.2 mm，與有水期總（E+F）值1 045.5 mm的水量虧損值為18.1 mm，占入流總量的1.4%，占總（E+F）的1.7%；方法二的灌溉水量為907.6 mm，入流總量為1 371.3 mm，徑流總量為244.0 mm，出入流差值為1 127.3 mm，與有水期總（E+F）值1 045.5 mm的水量虧損值為81.8 mm，占入流總量的6.0%，占總（E+F）的7.8%。方法一的水量平衡關系準確，誤差在2%以內，方法二水量平衡關系存在一定誤差，誤差在6%～8%之間。兩種方法計算的灌溉水量接近，差值占比為-4.5%，主要差值項為計算的徑流總量，差值為59.2 mm。兩種方法相比，方法一計算的水量虧損值更接近于0，因此方法一在水稻田水量平衡分析中具有更好的適用性和準確性。

表6 水稻田灌溉回歸流情況統計Table 6 Statistics of irrigation return flow of the paddy field

2.3 污染輸出負荷計算

試驗點水稻田不同形態N、P及CODMn濃度變化見圖7，污染物濃度均為在7/10之前較高、7/10之后濃度降低的趨勢，這與水稻種植使用基肥、幼苗期及分蘗初期施用追肥有關，水稻在生長期前期，養分吸收能力有限，較多的營養物質會溶解在稻田田面水中。拔節孕穗期初期施用穗肥，但污染物濃度未明顯升高，一方面與穗肥施用量較少有關，另一方面在于水稻此時吸收養分能力增大，會從田面水中吸收較多的養分。

表7 兩種方法的水量平衡分析對比Table 7 Comparison analysis of water balance between method one and method two

圖7 水稻田田面水不同形態N、P及CODMn濃度Figure 7 N，P and CODMnconcentration in surface water of the paddy field

結合水稻田水質濃度變化線，分別應用水量平衡計算方法一和方法二得到的徑流水量計算水稻田生長季的污染輸出系數。采用方法一計算得到TN、的輸出系數分別為 9.11、2.22、1.35、0.45、0.27 kg·hm-2和 19.83 kg·hm-2；方法二得到的各指標輸出系數總體較方法一偏大，TNP和CODMn的輸出系數分別為12.04、2.26、1.03、0.36、0.19 kg·hm-2和22.81 kg·hm-2，兩種方法計算得到水稻田污染輸出系數對比見圖8，各污染物輸出系數中，PO3-4-P的輸出系數相差最大，達到39.6%，其次NO-3-N輸出系數相差30.6%，之后依次為TP、TN和CODMn，輸出系數均在10%～20%以內，NH+4-N輸出系數相差最小為1.7%。總體比較兩種計算方法得到的污染物輸出系數相差范圍，在可接受的范圍內。

圖8 兩種計算方法水稻田污染輸出系數Figure 8 Comparison of pollution export coefficient of the paddy field between method one and method two

3 討論

3.1 水稻田水量平衡分析

應用方法二的關鍵點之一在于最低田埂高度的確定，在水稻種植過程中，會根據農業生產管理的需要調整水位，水稻田最低田埂高度是動態變化的，徑流出口可能會有多個。試驗點水稻田最低田埂高度根據降雨產流判斷判定，現場測量值為100 mm，與08/16降雨產流確定值97.5 mm接近，但徑流沖刷等原因會降低最低田埂高度，使得判斷的最低田埂高度值在08/16附近較為準確，相隔較遠日期的水稻生長中后期則可能存在較大誤差。方法二按統一最低田埂高度值計算，則會造成降雨產流和灌溉回歸流偏小，從而使得計算的出流總量偏小。

對兩種方法計算的徑流進行對比分析，方法一、方法二分別計算有14、12次徑流，其中9次徑流時間能夠相吻合。方法一計算的徑流發生時間有時超過1 d，現實中是存在的。方法二計算的回歸流在方法一中為次天產流，與方法一采用日均水位計算產流量有關。06/30方法二計算降雨產流1.9 mm，方法一未產流，可能與最低田埂高度變化有關。判斷產流次數的差異主要在于方法一的第四次、第五次、第七次和第十四次產流，4次徑流量均相對不大，日產流量均較小，而方法二均未產流，方法二對徑流量較小場次產流判斷可能存在較大誤差。結合水量平衡分析結果，認為方法一在水稻田水量平衡分析具有更高的適應性和準確性。

兩種方法計算的灌溉水量相近，均較準確，因此，方法二可用于灌溉水量計算的對比分析。方法一計算了稻田徑流總量和徑流次數，后續研究中，可結合降雨及人工管理措施情況，對每次產流進行人工排水、降雨產流、回歸流的識別判斷及進一步分析。最低田埂高度是影響水稻田產流的直接因素，因此，在水稻不同生產時期結合水稻田產流時水位及人工灌排水措施，進行水稻田最低田埂高度判斷是后續研究的重點。

3.2 水稻田污染輸出系數分析

對試驗點水稻田的TN、TP輸出系數與太湖流域水稻田徑流污染情況及第一次全國污染源普查農田的輸出系數進行比較，見表8，兩種計算方法得到的TN、TP輸出系數均在合理范圍內，結合水量平衡分析結論，降雨-水位原位觀測方法（方法一）應用于水稻田水量平衡分析和非點源污染負荷計算可信度較高。

4 結論

（1）通過水稻田水位穩定下降斜率計算水稻田蒸散發滲漏損失，得到水稻田生長季總（E+F）值為1 087.2 mm。

（2）水稻田水量平衡分析中，方法一、方法二計算的水量虧損值分別為18.1 mm和81.8 mm，分別占入流總量的1.4%和6.0%，方法一在水稻田水量平衡分析中更準確。應用方法一得到試驗點水稻田灌溉水量為866.9 mm，入流總量為1 330.6 mm，徑流總量為303.2 mm。

（3）水稻田徑流污染負荷計算中，應用方法一計算得到試驗水稻田TNCODMn的輸出系數分別為 9.11、2.22、1.35、0.45、0.27kg·hm-2和 19.83 kg·hm-2，計算的污染物輸出系數在合理的范圍內。

表8 太湖流域水稻田污染輸出系數對比（kg·hm-2）Table 8 Comparison analysis of pollution export coefficient of the paddy field in Taihu Lake basin（kg·hm-2）

（4）方法二徑流水量計算誤差與最低田埂高度判斷及徑流量較小場次產流識別難度有關。兩種方法計算的灌溉水量相近，方法二可用于灌溉水量的對比分析。應用基于降雨-水位原位觀測方法（方法一）進行水稻田水量平衡分析和徑流污染負荷核算具有較好的準確性和適應性。