北京长河湾流域径流非点源污染总量估算

针对北京城区流域径流非点源污染问题,选择典型流域--长河湾作为研究对象,采用源类型方法对汇入该流域的雨水水质进行分析,估算单场降雨径流的污染负荷,从而推算出流域的年径流污染负荷总量,并建立了径流污染主要水质指标之间的量化关系.结果表明,道路及屋面径流雨水中主要污染物(CODer、SS、TN、TP)之间存在良好的相关性;长河湾流域的径流非点源年污染负荷总量巨大,对城区水系构成了严重威胁.     

深圳石岩水库流域降雨径流污染冲刷规律

以深圳市宝安区石岩水库流域为例,对流域内6条主要入库支流在不同雨强条件下的降雨径流和水质变化过程进行了连续同步监测,以COD和NH3-N为例,建立并验证了6个子流域非点源污染负荷累积模型和降雨径流污染物冲刷过程模型,分析和比较了各子流域非点源污染强度和污染物冲刷过程特征。监测与模型研究结果表明,7~8 d的干旱时间能累积起流域内最大可能非点源污染负荷累积量的80%;由于各子流域城市化程度、垃圾管理与水土保持水平不同,流域内非点源污染程度、产生原因与冲刷过程在空间上差别很大。     

非点源污染对北京城区典型流域水质影响的研究

针对北京城区流域非点源污染问题,选择典型水体——长河湾流域为研究对象,在综合考虑雨水干管污染物输送规律及污染物在河道中迁移转化影响等因素的条件下,研究了降雨径流非点源污染对水体水质冲击负荷的影响及无降雨径流汇入时流域底泥对水体水质造成的内源污染。结果表明,地表形成径流30min后流域各监测点水中COD_(Cr)、TN、TP等典型污染物的含量水平均远超过地表水Ⅲ级标准,底泥产生的内源污染是长河湾水体水质难以得到根本改善的主要原因。     

AnnAGNPS模型在太湖流域丘陵区适用性研究

太湖流域位于长江三角洲南缘,其富营养化和水污染日趋严重的现象已成为国内外广泛关注的环境问题。目前流域的农业非点源污染比较突出,尤其是湖岸周围的丘陵区,农业活动频繁且距离太湖较近,在降雨条件下随径流流失的农田营养盐是太湖非点源污染物的重要来源。结合实测资料及利用ArcGIS、ArcView等GIS软件,建立太湖流域典型丘陵区（梅林小流域）AnnAGNPS模型数据库,将非点源污染模型AnnAGNPS运用于研究区,进行农业非点源污染数值模拟,结果表明,预测结果与实际观测结果基本相符,相关程度较高,认为该模型可用于太湖典型丘陵区,因而该模型在太湖典型丘陵区非点源污染研究方面具有一定的应用价值。     

太湖典型小流域磷素流失特征分析

以宜兴梅林小流域为研究对象,采用数理统计和系统分析的方法,对典型降雨事件中不同种土地利用类型的磷素流失特征进行分析。结果表明,非点源污染物的流失总量和污染物的质量浓度依赖于降雨过程的产流特征和复杂的下垫面要素特征;不同土地利用类型上的磷素流失随降雨程度的不同而不同,旱地地区表面的磷素最容易随降雨流失,而植被较密林地的磷素流失缓慢;林地等植被覆盖较好下垫面的磷素主要以PO4－P的形态随降雨径流输出;土地的施肥程度、有机腐殖质等对磷素流失的影响不同,地表的扰动程度也直接决定磷素流失的特征。建议根据土地利用类型,通过工程和非工程措施对不同降雨阶段的磷流失特征进行调控,以减少太湖流域的非点源磷素污染。     

城镇径流污染控制技术路线构建与应用效果分析——以太湖流域城镇为例

近年来,由于我国城镇化加快带来的城市不透水下垫面比例逐年升高,降雨径流污染愈发严重.为了有效削减城市径流污染负荷,亟需建立适用于我国不同城区特点的降雨径流污染控制技术路线.通过分析太湖流域典型城区降雨径流污染特征,发现老城区的污染物负荷大于新城区与规划区和工业区,是径流污染控制重点区域.以太湖流域城市径流污染需求和难点...     

不同类型坡面小区降雨径流污染特征初步分析

丹汉江流域是南水北调中线工程的重要水源区。本文对丹汉江水源区的商洛市商南县西河小流域14个径流小区,安康市汉滨区余姐河流域7个径流小区,共计21个径流小区自然降雨下的径流污染特征进行了试验研究。分析了径流小区在不同坡度和长度下的TN、TP以及COD等污染物流失特征。结果表明,坡度及长度均对污染物流失有不同程度的影响。其中随着坡度增大,营养物流失严重,而径流小区长度的增加同样会增加非点源污染物的浓度。     

北江飞来峡库区典型流域非点源污染特征分析及模拟

为分析飞来峡库区典型流域非点源污染状况,开展社岗流域场次降雨径流水量水质监测试验,采用平均浓度法估算非点源污染负荷量,分析各场次降雨径流污染物特征并计算非点源污染贡献率,应用SWAT模型进行径流及非点源污染模拟。结果表明,径流量对SS、BOD_5等浓度和负荷量均有较强的主导作用,TN、NH_3-N等初期冲刷效应较为明显,污染物负荷量与径流量的相关性好于污染物浓度与径流量的相关性,各污染物的非点源污染贡献率均达到80%以上。SWAT模型径流模拟的率定期和验证期效率系数分别为0.85和0.73,表明所构建的SWAT模型精度良好。在污染物率定期,雨强较大的典型日污染物模拟效果最佳,污染物相对误差基本在10%以内,而在雨强较小时,TN、TP等均出现较大程度的低估现象;在污染物验证期,由于该时期正处于春耕施肥期,TN、TP模拟结果相对误差较大,且均为低估。总体而言,SWAT模型模拟精度良好,基本能反映该流域非点源污染状况,可为飞来峡库区流域的非点源污染模拟与控制提供参考。     

基于水文分割法的鄱阳湖入湖非点源污染研究

为研究鄱阳湖流域非点源污染情况,选取鄱阳湖入湖主要河流为研究对象,利用各河流入湖控制站对流域径流量及水质进行同步监测,借鉴水文分割法的原理,应用非点源污染负荷估算公式,探求径流氮、磷负荷入湖规律。结果表明：2008年赣江、抚河、信江、饶河、修水等五河及博阳河、西河入湖氨氮和总磷的污染负荷(溶解态)为入湖非点源污染物的主要来源,占总入湖负荷的68%～76％;在空间分布上,入湖五河中赣江对入湖非点源污染负荷的贡献占绝对优势。根据分析结果,鄱阳湖的水污染治理应主要针对非点源污染,且重点在赣江流域。     

漓江流域上游非点源污染负荷估算

采用径流分割法(丰枯径流差值法)、降雨量差值法和径流量差值法,基于2005—2014年各月水文和水质数据,进行漓江流域上游非点源污染负荷量的估算。结果表明,径流分割法的非点源污染负荷计算精度最高,丰枯水期污染物负荷差值和流量差值的拟合方程决定系数在0.88以上;基于径流分割法的污染物总负荷计算值和实测值的决定系数在0.91以上,计算值与实测值的结果接近。与氨氮和高锰酸盐指数相比,不同方法计算的总磷非点源污染比例呈现较强的稳定性。径流分割法的计算结果显示,2005—2014年高锰酸盐指数的非点源比例平均值为0.70,氨氮的非点源比例平均值为0.73,总磷的非点源比例平均值为0.74,说明非点源污染对漓江流域上游水质的贡献率较高。     

Monitor-based evaluation of pollutant load from urban stormwater runoff in Beijing.

As a major pollutant source to urban receiving waters, the non-point source pollution from urban runoff needs to be well studied and effectively controlled. Based on monitoring data from urban runoff pollutant sources, this article describes a systematic estimation of total pollutant loads from the urban areas of Beijing. A numerical model was developed to quantify main pollutant loads of urban runoff in Beijing. A sub-procedure is involved in this method, in which the flush process influences both the quantity and quality of stormwater runoff. A statistics-based method was applied in computing the annual pollutant load as an output of the runoff. The proportions of pollutant from point-source and non-point sources were compared. This provides a scientific basis for proper environmental input assessment of urban stormwater pollution to receiving waters, improvement of infrastructure performance, implementation of urban stormwater management, and utilization of stormwater.     

农业非点源污染物在水塘景观系统中的空间变异性研究

农业非点源污染是流域不同景观结构对降雨的一种综合响应过程，景观格局影响非点源污染物的产生和运移。本文研究安徽鲍家塘子流域中水田、秧田、水塘、荒地、沟渠等不同土地利用类型的总磷(TP)、速效磷(DRP)在土壤中的空间分布，以及降雨径流过程中TP、DRP、溶解态总磷(DTP)、悬浮物(TSS)在多水塘景观结构中的动态变化。结果表明：养分在流域不同景观组分土壤中的空间变化，是人为干扰景观异质性的综合结果；磷素输出以颗粒态磷(TP-DTP)为主，在不同景观中具有显著性差异；施肥水田是最主要的“源”景观，在降雨径流过程大量释放养分和悬浮物；水塘、荒地、没有施肥水田持留养分和悬浮物，是流域的“汇”景观，水塘有效地持留颗粒态磷；水塘系统中的沟渠是非点源污染物的主要运移通道。因此，通过对流域土地利用和景观格局的优化调整，达到对流域景观中养分过程的有效管理，实现对农业非点源污染的控制。     

仙女湖流域农业面源总氮和总磷入河污染负荷分析

农业水价综合改革是缓解水资源短缺、推进节水农业发展的重要途径。自2016年下半年起,南京市江宁区率先开展农业水价综合改革试点工作,取得了显著成效。立足于江宁区实际情况,从改革具体措施、问题及成效入手,分析总结了江宁区农业水价综合改革过程中的经验与教训,并提出了相关对策和建议,为下一步更好地常态化开展农业水价改革工作提供参考借鉴。     

基于多种方法的太湖综合水质评价比较

水污染是太湖主要的水环境问题之一,准确合理地评价太湖水质状况对该地区水环境治理具有至关重要的作用。利用单因子水质标志指数法、综合水质标志指数法、改进的综合水质标志指数法及基于污染物权重的灰色关联分析法对2004—2013年典型断面的水质进行评价,水质单项指标评价表明太湖东部及东南部污染较严重且主要污染物为NH3-N,与该地区水体富营养化现状一致,综合水质评价表明近年来太湖水质呈逐年转好的趋势;对比研究结果表明,综合水质标志指数和改进的综合水质标志指数更接近太湖水质的真实情况,其中改进的综合水质标志指数法考虑了最差污染因子对综合水质的影响,克服了单项指标算术平均带来的误差,能真实反映流域的污染状况,为水环境治理工作提供更可靠的依据。     

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。     

基于GIS技术的农村非点源污染分析——以渠县境内巴河州河汇流断面上游区域为例

为了有效地分析巴河州河汇合口(渠县境内)以上流域非点源污染问题,应用GIS技术进行水文分析(水系提取、流域划分)以及污染源的空间分异分析。基于评估区的水环境污染现状,选取城镇居民生活污水、农村居民生活污水、城镇地表径流、集中式畜禽养殖、化肥污染五大污染源,采用源强系数法和输出系数法进行COD、TN、TP 3种污染物的流失量计算,并分析其污染负荷,。结果表明:(1)评估区的91.93%的负荷来源于为农村居民生活污水、化肥污染、和城镇居民生活污水,最主要的污染源为农村居民生活污水。(2)评估区重点治理乡镇为三汇镇。研究成果较为清晰地分析出研究区非点源污染的分布情况,指出了需要重点治理的地域和污染源。     

江苏太湖流域降雨径流年际变化分析

以江苏太湖流域（1956—2012）降雨为基础,分析江苏太湖流域径流及时空变化特征,研究该流域降雨径流的年际年内变化及两者的变化关系。结果表明：降雨径流都呈增长趋势。降雨平均每10年增加29mm,径流平均每10年增加26mm;降雨在年内季节分配上,夏季、冬季呈加大趋势,春季、秋季呈减小趋势;加大的降水年内分配的不均导致径流在年内分配的更加不均匀,径流集中在汛期,汛期径流量约达年径流量的84．8％,加大了某季节内的洪水、干旱风险。     

基于最大日负荷量的流域污染控制措施——以太湖新孟河流域为例

以最大日负荷量（TMDL）计划理念为基础,利用太湖新孟河流域水文水质、污染源资料,对照水功能区的水质要求,对基于月水平的流域最大日负荷量进行了计算分析,提出了基于TMDL值的污染控制措施。结果表明：该流域全年TMDL值变化幅度较大,面源为该区域水质的主要污染源;面源污染负荷量在不同月份差异明显;根据污染物削减量的计算结果提示,并非每个月都要按照统一的削减标准进行排污控制,可根据TMDL计划科学利用和调控水环境容量,既促进环境保护又推动社会经济的和谐发展。