城市河流面源污染控制技术

随着点源污染得到逐步治理,面源污染已成为水体污染的主要原因,并有逐渐恶化的趋势.主要讨论城市河流流域范围内的面源污染控制问题,从污染物输送入河前的源头控制和污染物集中入河的末端控制两方面,分别阐述了目前城市河流面源污染控制的技术性措施.     

基于SWAT模型的大凌河流域面源污染模拟影响分析

影响水环境污染的因素很多,随着人们对环保意识的增强,点源污染虽然得到了一定的管理和控制,但面源污染仍然是引起水环境污染主要影响因素。文章运用物理模拟和排污系数计算建立SWAT模型,并进行模型适用性评价及分析,结果表明,R~2、E_(NS)系数均在0.6和0.8以上,SWAT模型可适用于研究大凌河面源污染模型。通过对验证后的SWAT模型模拟不同污染源占流域面源污染的权重比例计算研究,可以得出,农村面源污染、人类生产和生活所产生的TN和TP污染、农业化肥是目前大凌河流域内入湖污染的主要污染源。     

牛栏江流域(昆明段)污染现状调查分析及治理措施

为进一步摸清牛栏江流域(昆明段)污染现状,不断改善牛栏江水质,保障牛栏江—滇池补水工程的补水效果,本文通过对流域内工业污染、城镇生活污染、第三产业污染、农业种植业污染、农村生活源污染、水土流失等污染现状进行调查分析,计算得出点源、面源入河污染负荷,与流域水环境容量相比较,确定达到水质目标需要削减的污染负荷,并提出完善污...     

巢湖圩区农田面源污染负荷估算及治理措施研究

农田面源污染是巢湖流域水环境污染的主要来源之一。以巢湖流域万亩大圩杨柳圩为研究对象,采用入河系数法对圩内污染负荷进行估算分析。结果表明：2020年圩内污染负荷入河总量COD为175.24 t/a, NH₃-N为24.99 t/a, TP为3.2 4 t/a, TN为38.49 t/a,其中农田面源污染负荷入河量COD为50.59 t/a, NH₃-N为10.91 t/a, TP为1.02 t/a, TN为19.83 t/a,分别占总入河量的28.91%、43.66%、31.48%和51.52%;除圩区化肥农药利用率较低之外,沟渠水动力条件差、灌排一体、水生植物群落失衡等也是造成面源污染的重要因素;同时由于圩内净化空间与调蓄空间不足,造成大量污染在汛期随雨水泵送至外河,对周边水质造成严重影响。鉴于此,因地制宜的提出了合理的治理思路与措施,可为平原圩区的农田面源污染治理工程设计提供参考。     

山西省御河流域水环境污染负荷估算及来源

流域水污染负荷估算及污染源解析是流域水环境治理的基础性工作。采用监测和统计数据,综合考虑点源和非点源污染,估算2016年御河流域水污染负荷。在地理信息系统支持下,基于流域数字高程模型和监测断面位置将流域划分为6个控制单元,提出了入河系数的估算方法,分析了各控制单元各类污染源的贡献。结果表明:2016年COD、NH_3-N和TP入河量分别为7 299.52t/a、1 163.56t/a和124.46t/a,其中分别有70.04%、86.45%和68.00%来源于点源污染。污染物主要来自十里河上游和御河上游,未收集的点源是御河最主要的污染源,对COD、NH_3~-N和TP贡献率分别达到46%、80%和49%。研究结果为山西省御河流域水环境治理提供了科学依据。     

大连市复州河流域污染特征与成因分析

为了更全面掌握辽宁省大连市复州河流域水环境现状,切实改善复州河流域水污染问题,文章根据复州河流域内7个国家重点监测断面水质数据,评价其水质类别和达标情况,分析流域污染的时空分布特性和污染成因,并给出相应治理对策。结果显示,复州河流域上游断面水质良好;中、下游断面水质较差,均不达标;蔡房身大桥断面污染最为严重,COD、氨氮、TP浓度均超标,经分析污染来源于污水处理厂尾水、主城区生活和养殖污水的点源排放,以及农业面源污染;松树水库和复州河大桥断面TP浓度超标主要源于农业面源污染。     

飞来峡水利枢纽库区污染源现状调查及评价

2009年对飞来峡水利枢纽库区的污染源（含面源以及点源）开展全面系统的调查,并根据近年的实测数据统计上游流域入库污染物的年平均总量,分析入库主要污染物总量、点源污染以及面源污染的类型以及分布、上游流域和库区范围内点源以及面源污染的贡献率,并对库区的污染源控制提出相应建议。     

济宁市主要污染物入河量分析

本文主要从点源污染和面源污染两个方面来分析济宁市主要污染物入河量。点源污染中,按水资源分区,废污水量排放量和化学需氧量最高的为南四湖上级湖调水水源保护区。按行政分区,济宁市任城区的废污水量排放量、化学需氧量、总氮最高。南四湖污染的主要原因是面源污染,且农村生活和分散式畜禽养殖是主要成因。本次调查结果可为济宁市水域污染带的调查研究提供基础资料和数据支撑,对保护南四湖的生态环境和相关部门制定治理措施具有重要意义。     

辽河流域平原区典型河段沿岸污染入河调查研究

文中对辽河流域沈阳段的污染情况进行了详细的调查研究,指出氨氮和COD(化学需氧量)为面源污染主要污染指标,确定农村生活源、畜禽养殖及农田径流为主要面源污染源,并核算面源和点源的污染物入河量,得出面源污染占污染的主要方面,其中畜禽养殖所占比重最大,为今后辽河流域污染治理防治工作提供理论依据.     

太湖流域面源污染现状及控制途径

分析太湖流域面源污染现状,归纳面源入河路径,采用流域社会经济资料对面源污染负荷进行定量研究,据此提出加强农业节水、减少农田养分投入、进行地表径流和渗漏养分的生态拦截等面源污染控制措施。     

河流上下游控制断面非点源污染特征的分析

为了深入研究河流上下游断面非点源污染的特征及其变化,以及同一断面不同年份的非点源污染特征,以渭河的支流沣河上游大峪口断面和中游秦渡镇断面为研究对象,根据两控制断面2009-2011三年的非点源污染水质水量同步实测资料,运用平均浓度法估算非点源污染负荷,并结合河流断面控制流域的土地情况、人类活动等情况,分析了河流上下游控制断面的非点源污染特征。结果表明:非点源污染是沣河的主要污染源,河流上游区域非点源污染负荷所占比重大于下游区域;河流上下游断面非点源浓度基本相当,下游点源浓度大于上游;下游COD、TP和NO2—N的非点源负荷量是上游的10~20倍;人类活动所产生的点源排放对中下游河流水质影响更大。     

乡村河流生态的保护途径 ——流域非点源污染防治

随着点源污染控制的加强,非点源污染逐步成为我国乡村流域污染物构成的主体。在分析乡村流域非点源污染主要类型以及非点源污染对乡村河流生态系统影响的基础上,提出建立流域层面上的农村非点源污染管理模式,着重分析了最佳管理措施BMPs相关技术并建立了在流域层面上管理乡村河流的工作步骤,该工作流程有助于建立乡村非点源污染防治规划的框架体系。     

辽河源头区流域农业非点源污染负荷估算

近年来,非点源污染已成为我国水体污染的主要来源,其中又以农业非点源贡献最大。为探究辽河源头区流域农业非点源污染程度,运用排污系数法估算1999-2009年流域非点源污染负荷进行估算,对COD、TN、TP和氨氮的污染负荷变化趋势进行分析,应用等标污染负荷法对流域农业非点源污染状态进行评价。结果表明:1999-2009年辽河源头区流域农业非点源污染COD,TN,TP,NH3-N平均入河总量分别为35 899.67,10 402.40,1 258.56,4 306.22t/a。从不同污染物看,TN是辽河源头区流域面源污染的主要污染物,占污染物比重的47.21%。从不同污染源分析,畜禽养殖的污染负荷比为70.56%,远远超过另外三种类型的非点源污染负荷的总和,畜禽养殖污染是辽河流域非点源污染的主要来源,农村生活源的污染负荷比为19.33%,高于种植业及水产养殖业。从流域不同地区看,梨树、公主岭、东辽、双辽4市县对流域污染贡献较大,是辽河源头区流域的主要污染区域。     

基于小波分析的水电站动荷载识别

结合西龙池水电站厂房的实际振动观测资料,利用小波分析提取出水力脉动荷载的时频信号,并利用遗传算法识别出该荷载的瞬时最大值。基于FFT变换的识别进行对比分析,说明了小波分析在水电站动荷载识别中的意义和必要性。研究结果可为今后深入探讨水电站结构的振源形式和动力计算分析提供参考。     

基于SWAT模型的小清河流域总氮输出模拟研究

小清河流域工业和农业发达,点源和非点源污染均比较严重,致使河流总氮含量严重超标,对下游河口及莱州湾的水生态与环境产生了深刻影响。本文基于实测径流和总氮资料,对小清河流域SWAT模型进行了校准和验证,在此基础上,模拟和分析了流域2008-2013年总氮负荷的时空特征,并对其污染来源进行了甄别。研究结果表明:小清河流域总氮的年输出量与年径流量趋势总体一致,表现出明显的年际特征,总氮负荷多年均值为38.0×103t。空间上,各子流域的总氮输出量均较高,其中,位于农业发达的寿光市和章丘市、工企业较多的邹平县、人口密度大的济南市区等区域的子流域总氮输出量最高。流域总氮负荷主要来自非点源污染源,其中,农业施肥引起的氮素流失和畜禽养殖的污水排放对流域总氮输出的贡献分别为32.5%和29.5%,另外,工业和城镇污水的氮排放量也较高,分别占流域总氮输出量的19.4%和16.5%。为此,须结合点源和非点源污染源对小清河流域氮污染物进行总量控制和削减。     

妫水河流域农业非点源污染负荷估算与分析

本文利用改进的输出系数模型对妫水河流域农业非点源污染负荷进行了估算,并且分别通过三分法,即分区、分类、分期的方法对结果进行了分析。结果表明:(1)2017年妫水河流域农业非点源污染物TN和TP的负荷量分别为1 402 214.9 kg/a,279 629.1 kg/a;(2)流域内各乡镇TN和TP的负荷量差异较大,旧县镇、永宁镇所贡献的TN、TP负荷量最多且单位负荷强度最大,属于重点治理区域;(3)流域内对TN的贡献最大的污染源为农业种植,对TP的贡献最大的污染源为农村生活污染,这两个污染源属于优先控制的污染源;(4)TN、TP负荷与降雨量呈现正相关关系,降雨冲刷是导致的污染物负荷增加的一个主要因素。农业非点源污染的三分研究结果为妫水河流域非点源污染治理与农业结构调整提供了科学依据。     

基于SWAT模型的陕西沣河流域非点源污染模拟

随着工业点源的大幅治理和农业的快速发展,陕西沣河流域非点源污染负荷在总负荷中所占比重日益加大。本文应用SWAT模型,对沣河流域的径流、泥沙及营养盐污染负荷的产输出过程进行模拟计算。利用沣河干流秦渡镇水文站2001-2006年的实测月径流、泥沙和污染物数据进行了模型的率定和验证。验证结果表明:模型在沣河流域具有较好的适应性,可用于流域非点源污染的模拟计算。流域非点源污染产出时空分布结果表明:非点源负荷产出集中在汛期;流域中部长安区的五星、滦镇、子午地区,以及流域西部户县的草堂镇和秦渡镇,是非点源污染产出的关键区域。流域非点源污染控制措施效果模拟表明:采取水土保持措施、改进化肥施用方式、合理减少施肥量可以有效减少流域非点源污染负荷。     

Estimation of non-point source pollution loads with flux method in Danjiangkou Reservoir area,China

The estimation of non-point source pollution loads into the Danjiangkou Reservoir is highly significant to environmental protection in the watershed. In order to overcome the drawbacks of traditional watershed numerical models, a base flow separation method was established coupled with a digital filtering method and a flux method. The digital filtering method has been used to separate the base flows of the Hanjiang, Tianhe, Duhe, Danjiang, Laoguan, and Qihe rivers. Based on daily discharge, base flow, and pollutant concentration data, the flux method was used to calculate the point source pollution load and non-point source pollution load. The results show that: (1) In the year 2013, the total inflow of the six rivers mentioned above accounted for 95.9% of the total inflow to the Danjiangkou Reservoir. The total pollution loads of chemical oxygen demand (COD_Mn) and total phosphorus (TP) from the six rivers were 58.20 × 10³ t and 1.863 × 10³ t, respectively, and the non-point source pollution loads were 39.82 × 10³ t and 1.544 × 10³ t, respectively, indicating that the non-point source pollution is a major factor (with a contribution rate of 68.4% for COD_Mn and 82.9% for TP). (2) The Hanjiang River is the most significant contributor of pollution loads to the Danjiangkou Reservoir, and its COD_Mn and TP contribution rates reached 79.3% and 83.2%, respectively. The Duhe River took the second place. (3) Non-point source pollution mainly occurred in the wet season in 2013, accounting for 80.8% and 90.9% of the total pollution loads of COD_Mn and TP, respectively. It is concluded that the emphasis of pollution control should be placed on non-point source pollution.     

基于输出系数模型的洞庭湖流域面源污染分析

为分析洞庭湖流域面源污染情况,在分析统计洞庭湖流域土地分类利用情况的基础上,借助GIS平台和遥感技术,采用输出系数模型,计算了洞庭湖流域2008年面源污染负荷量,并将流域内农药、化肥的使用折算成面源污染负荷与模型结果进行对比验证。计算结果表明,模型模拟结果与折算分析成果较一致,湘江流域和环湖区对洞庭湖面源污染负荷的贡献最大,污染负荷强度最高。     

澎溪河流域土地利用对非点源污染时空分布影响

基于流域DEM、土地利用和土壤数据构建澎溪河流域非点源污染SWAT模型,采用2009~2014年逐日实测资料进行模型的率定验证,模型率定期和验证期的决定系数R2和Nash-Sutcliffe效率系数ENS均在0.7以上,模拟结果可靠。利用所建模型分析了澎溪河流域不同土地利用类型的非点源污染负荷的时空分布。结果表明,流域非点源污染负荷年际分布不均,2010~2014年中2011年TN和TP负荷最大,分别为2 655.17 t和167.14 t;不同土地利用类型的氮磷负荷均集中在流域南部及沿河地势低洼区;在流域坡度和土壤类型相同的情况下,耕地的负荷最大,TN和TP的年均负荷分别为1 631.47 t和146.34 t。