基于DPeRS模型的淮河流域氮磷面源污染评估

采用DPeRS模型对淮河流域氮、磷面源污染空间特征进行遥感像元尺度解析,并对\"十三五\"《重点流域水污染防治规划》中划定的淮河流域235个控制单元进行面源污染优先控制单元分析。结果表明,淮河流域2016年TN和TP面源污染排放量分别为44. 99和2. 44万t,入河量分别为27. 72和1. 27万t;空间分布上,淮河流域的东部和南部氮、磷污染程度较为显著,北部污染程度较轻;农田径流型是淮河流域最主要的氮、磷面源污染源,均占到总污染量90%以上,是该流域氮、磷面源污染防治优先控制的污染源,对于TN指标次要影响类型为城镇地表径流,对于TP指标次要影响类型为畜禽养殖;筛选出淮河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为164和185个,面积占比分别为75. 3%和85. 0%。     

农业面源污染模型研究进展

综述了农业面源污染模型国内外研究进展,介绍了常用的面源污染模型概念与适用范围,明确“3S”技术与SWAT、AGNPS等模型有机结合是当今面源污染模型的研究热点。提出我国面源污染模型未来研究的重点是围绕水质改善目标,建立面向全流域尺度的面源污染负荷估算方法,构建完整的基础监测数据网络,为建立符合我国流域特性的面源污染模型提供支撑。     

黄河流域甘肃段面源污染估算与空间分析

采用遥感分布式面源污染评估模型（DPeRS）,对2018年黄河流域(甘肃段)面源污染空间分布特征进行分析,具体包括多类型污染量产排特征解析和流域优先管控单元识别。结果表明,污染量上,2018年黄河流域（甘肃段）总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH₃^-N)、化学需氧量(COD_Cr)的面源污染排放负荷分别为65.6,11.8,19.1和77.2 kg/km²,入河量分别为836.7,33.3,220.2和1 353.3 t;空间分布上,氮型(TN和NH₃^-N)排放负荷高值区主要分布在流域中部和东部局部地区,流域大部分地区TP排放负荷均较高,COD_Cr面源污染排放负荷高值区分布较为零散。与排放负荷相比,黄河流域（甘肃段）面源污染入河负荷并不突出,这与该地区水资源量少有密切关系。筛选出黄河流域（甘肃段）面源污染优先控制单元15个,面积占比为85.2%,I类优控单元主要分布在庆阳市、天水市、兰州市和白银市等地区,II类优控单元主要分布在甘南藏族自治州,且TN、TP、NH₃^-N和COD_Cr面源污染优控单元识别结果的平均精度达到80%。     

基于DPeRS模型的渭河典型断面汇水区面源污染评估及污染成因分析

近年来甘肃渭河桦林断面月度水质不稳定达标的问题引起了管理部门的广泛关注,掌握桦林断面汇水范围面源污染现状,对控制流域面源污染和促进水质稳定达标具有重要意义。采用遥感分布式污染估算（DPeRS）面源污染评估模型,对2018年黄河流域甘肃桦林断面汇水区面源污染空间分布特征进行分析,开展多类型污染量产排特征解析。结果表明：农业面源污染量方面,2018年甘肃桦林断面汇水区总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH⁺₄-N）、重铬酸盐指数（COD_Cr）面源污染排放量分别为11 591,2 697,7 141和1 458 t,入河量分别为2 184,512,1347,263 t;空间分布上,氮型（TN和NH⁺₄-N）排放负荷高值区主要分布在陇西县、武山县县段和岷县县段;武山县县段TP排放负荷较为突出;COD_Cr型面源污染高负荷区主要分布在陇西县、渭源县县段和武山县县段。农业面源污染物入河排放负荷空间分布差异明显,氮磷型（TN、NH⁺₄-N和TP）入河高负荷区主要分布在武山县县段、陇西县、临洮县县段;COD_Cr型面源污染入河高负荷区呈分散分布。漳县西部地区水土流失量较高,漳县西部、陇西县和渭源县县段北部局部地区泥沙负荷量较高。枯水期污染治理仍是保障水质稳定达标的关键期,农田径流是渭河桦林断面所在汇水区氮磷型面源污染的首要污染类型,畜禽养殖是COD_Cr型面源污染的首要污染类型。     

农业面源污染治理效果监测与评价——以铜陵市义安区为例

农业面源污染治理效果监测与评价对于衡量农业面源污染治理效果具有重要意义。针对安徽省铜陵市义安区农业面源污染治理项目,按照“污染源—输送途径—受纳水域”的监测思路,确定了各治理工程的监测点位、频次和指标,采用单因子评价法及综合污染指数法分析和评价了各项治理工程的实施效果。结果表明,总氮(TN)为导致研究区农田面源污染的主要污染物,在治理工程建设前的平均超标倍数(Ⅲ类水体标准)达到了1.58倍。治理工程建设完成后,各污染物的浓度削减幅度排序为铵态氮(NH₄⁺-N)>TN>化学需氧量(COD)>总磷(TP)。在畜禽养殖污染治理工程中,各工艺的污染物去除效果排序为厌氧还田工艺>异位发酵工艺>氧化塘工艺。厌氧还田工艺和异位发酵工艺的治理后污染物去除率均高于治理前,氧化塘工艺反之。其中:厌氧还田、异位发酵、氧化塘3种工艺的COD综合去除率分别为44.43%、20.91%、33.70%;厌氧还田工艺的NH+4-N综合去除率最高,为69.66%;异位发酵工艺对应的去除率最高的污染因子为悬浮物(SS),去除率为55.44%;氧化塘工艺的TP综合去除率最高,为74.72%。水产养殖污染治理工程采用的是“三池两坝”工艺,对应的各污染物的去除率排序为TP >TN>SS。基于熵权综合污染指数的农业面源污染状况评价结果显示,项目区在实施农业面源污染治理工程前处于污染状态,在实施农业面源污染治理工程后达到合格状态。研究结果可为长江流域农业面源污染治理效果监测与评价提供参考。     

太湖流域农村面源污染治理现状与前景研究

分析了太湖流域农村面源污染现状、调查方法、治理技术及过往的环境管理经验,指出近年来的治污工作虽然有效控制了城镇点源污染,但对经济基础相对薄弱的乡村地区面源污染的治理效果仍然不佳.基于太湖流域农村面源污染治理在技术层面已经形成的以分散式污水处理设施净化乡村生活污水、以径流截污工程治理暴雨径流污染、以源头减排和污染截留技术治理农业生产污染的系统化体系,提出了将面源污染治理与农村产业优化、基建升级、高标准农田建设、生态湿地推广等目标相结合,在多要素协同/权衡的思路下加强环境治理技术与政治经济领域融合等研究展望.     

铜陵市义安区农业面源污染现状调查与评价

通过对铜陵市义安区7个乡镇的农田、养殖及农村生活污染源的调查,采用等标污染负荷法进行评价,应用ArcGIS软件作聚类分析,研究该区域农业面源污染来源及其负荷空间特征。结果表明：农业面源污染排放量为3 739.50 t,农村生活、畜禽养殖为重点污染源,其排放量分别为1 705.36 t、1 55855 t,污染负荷分别为45.61%、41.67%。在COD、TN、TP 3个主要评价因子中重点污染物是COD,其次是TN,污染负荷率分别为87.55％、10.95%。在各乡镇中西联镇、天门镇、顺安镇的农业面源污染排放量较高,分别为818.86 t、772.26 t、740.12 t,污染负荷分别为21.90%、20.65%、19.79%。     

合肥市环巢湖地区种植业面源污染监测与评价

通过2016—2018年在合肥市环巢湖5个县区主要农田周边沟渠中采集水样,监测农田氮磷流失浓度,并评价该区域种植业面源污染状况.结果表明,这3年该区域种植业TN、TP流失的平均质量浓度分别为3.48 mg/L、0.602 mg/L,均高于地表水Ⅴ类水质标准.2016年与2017年TN、TP浓度差异不大,2018年较前两...     

舒城县丰乐河小流域农业面源污染现状调查与评价

使用问卷调查法对舒城县丰乐河小流域农业面源污染现状进行实地调研,采用等标污染负荷法对流域区域内千人桥镇和桃溪镇的农业种植污染、畜禽养殖污染与农村生活污染进行综合分析。研究表明,在舒城县丰乐河小流域两个乡镇的农业面源污染排放源中,种植业TN、TP的排放量为4578 t,污染负荷率为2075%;畜禽养殖业COD、TN、TP的排放量为2659 t,污染负荷率为1205%;农村生活源COD、TN、TP的排放量为14828 t,污染负荷率为6720%。在选择的3个评价因子中,COD的污染负荷率最高（6947%）,其次为TN（2822%）,TP最低（231%）。农村生活污染是该小流域农业面源污染物的主要来源,也是农业面源污染控制的重点。     

农业面源污染对我国农村地表水的影响与对策研究

基于2015—2021年我国农村地表水环境质量监测数据,分析了农村地表水环境质量状况特征;选取农业农村社会经济活动相关参数,与农村地表水中主要超标因子的超标比例进行了相关性分析;以2020年为基准年,对全国31个行政区,涵盖农村地表水水质状况、农业农村活动水平和污染压力、环境容量3个方面的9个指标进行了聚类分析。结果表明,我国农村地表水的变化趋势、季节特点和主要超标因子等表现出明显的农业面源污染特征;乡村人口、农业投入品使用量和经济作物种植比例等参数与主要超标指标具有较强的相关性(R>0.9);聚类分析将全国31个行政区划分为7种不同的农业面源污染类型。提出,应根据不同地区农业面源污染特点,因地制宜地推进标准化规模养殖、畜禽粪污资源化利用、化肥减量行动、高效低风险农药推广等农业面源污染治理措施,进一步加大农村生活污水处理设施建设,同时,完善农村环境质量监测网络,加强农业面源污染监测和评估。     

扩散电化学法现场测定高湿度烟气中低浓度二氧化硫能力的 研究

根据目前定电位电解法出现的问题,对扩散电化学法测定固定污染源高湿度烟气中低浓度二氧化硫的能力展开研究。结果显示,扩散电化学法测定值与参比值保持较好的一致性,说明该方法不受固定污染源烟气浓度、湿度以及负压等因素的影响,对高湿烟气中低浓度二氧化硫具备较强测定能力,非常适合该状况下SO₂的现场测定。但是方法也受传感器制约,适用范围受到限制。