城市小流域面源污染输出特征及污染负荷分类核算研究

以南京市上秦淮片区二横沟小流域为例,在污染源调查的基础上,采用分类法,利用改进后的污染输出系数模型进行流域污染负荷核算,得到外源污染物入河负荷量及各污染源的贡献率。研究结果表明,上秦淮片区二横沟流域内污染物排放负荷总量为COD 229.9 t/a、TN 25.8 t/a、NH3-N 22.4 t/a、TP 1.7 t/a,入河负荷量为COD 47.1 t/a、TN 5.5 t/a、NH3-N 4.6 t/a、TP 0.36 t/a,主要来自面源污染,点源污染较小。其中,生活面源污染年入河贡献率最高,为44.5%,林地面源污染贡献率最低,为0.1%,水产面源、道路面源、水田面源和旱地面源贡献率分别为31.6%、16.2%、6.2%和1.4%。     

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。     

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。     

凤羽河小流域水质氮磷特征及影响因素分析

基于2013年凤羽河流域水质氮磷监测数据,解析流域水质氮磷特征,并分析影响其变化因素。结果表明:凤羽河水质氮磷质量浓度较高出现在3个时段,2月份,TN 0.95 mg/L~2.47 mg/L,以NO_3~--N(55.6%)和DON(32.0%)为主,人类活动是影响的主要因素;5—6月,TN 0.77 mg/L~2.47 mg/L,以NO_3~--N(64.3%)为主,TP 0.08 mg/L~0.70 mg/L,以PP(56.4%)和DTP(43.6%)为主,水稻种植和初期降雨是影响的主要因素;7—9月,TN 0.76 mg/L~3.73 mg/L,以NO_3~--N(47.4%)和PN(35.4%)为主,TP 0.07 mg/L~0.97 mg/L,以PP(74.6%)为主,日降雨量是影响的主要因素。治理凤羽河流域农业面源污染应分时段、分区域调控。     

第二松花江面源污染时空分布规律的研究

第二松花江流域作为松花江干流的主要产水区,其污染年负荷关乎下游水质的安全。面源污染是第二松花江的重要污染来源,采用输出系数法估算面源污染年负荷量,通过流域土地利用类型、社会经济信息等因素,利用有资料年的统计数据,进行面源污染年负荷量在时间、空间上的展布,探寻第二松花江流域面源污染年负荷量的空间分布规律,为水环境管理部门提供理论依据。     

桂林市相思江流域氮磷分布特征解析及空间变化预测

通过2019年6—12月对相思江流域（临桂段）丰水期和枯水期的水质监测分析,并采用主成分分析（PCA）对污染初步溯源和反距离加权插值（IDW）对氮磷质量浓度空间变化插值预测。结果表明：研究区内氮磷污染严重,TN和TP质量浓度范围分别为0.312 mg/L～14.744 mg/L和0.004 mg/L～0.452 mg/L,TN质量浓度枯水期高于丰水期,TP两水期大致相等。研究区内非点源氮磷呈现出明显空间变异性,上游氮磷污染最为严重。农业面源污染中禽畜养殖和生活污水是流域内主要污染因子。     

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%。     

基于LOADEST模型和M-K检验的淮河入洪泽湖氮磷污染通量分析

基于2015—2020年淮河入洪泽湖断面的水文水质数据,利用LOADEST模型建立污染物通量与河流流量之间的统计回归模型,并估算淮河入洪泽湖总氮（TN）、总磷（TP）污染物通量。结果表明,2005—2020年间淮河TN、TP年平均输移通量分别为（4 730.14±1 893.32）t、（257.56.±108.53）t;受流量变幅影响,TN、TP输移通量与河流流量均呈极显著性相关关系（p＜0.01）。采用M-K检验分析发现,研究期间淮河TN和TP的输移通量总体上呈下降趋势,2018年12月后受入湖水量与氮磷浓度双重影响氮磷输移通量下降趋势更为明显。     

高纬区阿什河面源氮和磷污染输出特征

基于阿什河2008—2010年水质监测和流量监测结果,利用改进的埃特金和相关性拟合插值法,补全监测条件限制造成的缺失数据,再利用基流分割法,估算阿什河面源氮和磷污染输出量,分析其污染特征。结果显示:阿什河进入松花江的污染负荷峰值一般出现在3—5月或者7—9月,主要由春汛或夏汛造成,峰值出现时污染来源以面源污染为主。2008—2010年阿什河面源污染输出量表现出TP减少,TN和NH_4~+-N增加的趋势。阿什河年均输出量TN约为5 436.6 t,NH_4~+-N约为3 057.8 t,TP约为554.8 t,其中,点源污染为2 775.8、1 440.7、250.8 t,面源污染为2 660.7、1 630.7、304.1 t,面源污染占总量的50%左右。     

基于多种方法的长江上游小流域水质综合评价

选取大河和巴关河流域2018—2022年水质监测数据,运用单因子评价法、Spearman秩相关系数法、综合污染指数法和主成分分析法,对流域水质状况、变化趋势及主要污染物特征进行综合评价分析。结果表明:2018—2022年,大河流域水质未达到地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数超过了1,为重污染,下游污染程度较重;营养指标和有机污染物指标存在显著正相关。巴关河流域水质达到了地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数未超过1,为中污染,上游污染程度较重;营养指标、有机污染物指标和重金属指标等均呈现出不同程度的相关性。巴关河流域水质总体优于大河流域。TP、NH₃-N、COD_Mn、COD_Cr和BOD₅是影响大河流域和巴关河流域水质的主要因子,均属于有机型及富营养化污染指标,主要来自生活源和农业源。建议选择适宜的评价方法开展系统性小流域污染溯源,分河段有针对性地开展小流域水环境治理。     

滇池东南岸农业和富磷区入湖河流地表径流及污染特征

应用聚类分析与因子分析方法,通过8次常规监测,对滇池东南岸10条以农业面源和受磷矿开采区影响的入湖河流的地表径流及其水质污染特征进行了分析,并探讨了其空间差异性。在南岸选取降雨过程相同的3条河流,开展暴雨径流监测,探讨污染物在降雨过程中的流失特征。结果表明,新宝象河的平均流量为2.6 m3/s,占总入湖流量的26.5%;总氮、总磷、化学需氧量、悬浮物是滇池的主要污染指标,许多河流均已严重超标。河流水质在空间上可分为3类,具有明显的空间差异性。总氮、总磷、溶解磷、硝态氮对水质污染的贡献率达到了53.636%,氮、磷含量是河流水质污染的主要贡献因子。降雨条件下化学需氧量、悬浮物浓度增长迅速,流量、悬浮物与大多数水质指标均有相关性,磷矿开采对河流水质的影响在降雨条件下更加明显,其悬浮物浓度在降雨条件下比只受农业面源影响的河流最高高出1.9倍。     

北京市水环境非点源污染监测与负荷估算研究

文章对北京全市域范围开展水环境非点源污染监测以及污染负荷估算研究。监测结果表明,天然降雨氨氮、总氮污染程度高;城区典型下垫面降雨径流的有机污染十分严重,其中屋面降雨径流总氮和氨氮污染最严重,路面降雨径流COD和总磷污染最严重;下垫面降雨径流汇入城市排水管网后,由于冲洗下水道中的沉积物,使得水质污染进一步恶化。农业典型小流域面源污染对水质影响也很明显。城市非点源污染负荷估算选用SWMM暴雨径流模型,农业非点源污染负荷模型选用改进的输出系数模型,估算结果表明:城市非点源污染主要来自大气湿沉降、综合用地、路面和屋面等,农业非点源污染主要来自耕地和林地;全市污染物排放总量中,点源排放总量与非点源排放总量基本各占50％左右。为进一步挖掘污染减排空间,完善总量减排体系提供了依据。     

浑太河流域水质达标控制方法研究

结合浑太河流域水资源网络节点图,根据污染物来源、种类及其产生机理,针对计算单元水资源供需平衡预测数据、降雨径流值,分点源、非点源进行规划水平年污染物入河量的预测。根据浑太河流域地形特征、入河污染物降解特性,以水功能区水体纳污能力为计算单元污染物排放总量控制条件,给出基于规划水平年入河污染物变动特性的水质达标控制方法。运用该方法进行浑太河流域水质达标控制:2030年,流域总需水7.4亿立方米,缺水深度在1%以下,COD、NH3-N、TP、TN的入河量分别为28.5×104、2.8×104、3.1×104、4.6×104t,对应的入河控制量分别为9.3×104、0.6×104、0.8×104、0.9×104t,经控制后水功能区目标水质达标率100%。证实了该水质达标控制方法有效、可行。     

Characterization and source apportionment of water pollution in Jinjiang River, China

Characterizing water quality and identifying potential pollution sources could greatly improve our knowledge about human impacts on the river ecosystem. In this study, fuzzy comprehensive assessment (FCA), pollution index (PI), principal component analysis (PCA), and absolute principal component score–multiple linear regression (APCS–MLR) were combined to obtain a deeper understanding of temporal–spatial characterization and sources of water pollution with a case study of the Jinjiang River, China. Measurement data were obtained with 17 water quality variables from 20 sampling sites in the December 2010 (withered water period) and June 2011 (high flow period). FCA and PI were used to comprehensively estimate the water quality variables and compare temporal–spatial variations, respectively. Rotated PCA and receptor model (APCS–MLR) revealed potential pollution sources and their corresponding contributions. Application results showed that comprehensive application of various multivariate methods were effective for water quality assessment and management. In the withered water period, most sampling sites were assessed as low or moderate pollution with characteristics pollutants of permanganate index and total nitrogen (TN), whereas 90 % sites were classified as high pollution in the high flow period with higher TN and total phosphorus. Agricultural non-point sources, industrial wastewater discharge, and domestic sewage were identified as major pollution sources. Apportionment results revealed that most variables were complicatedly influenced by industrial wastewater discharge and agricultural activities in withered water period and primarily dominated by agricultural runoff in high flow period.     

太湖氮磷大气干湿沉降时空特征

为了探索太湖氮磷营养盐干湿沉降特征及对太湖营养盐输入的贡献，于2011年不同季节采集太湖不同位点的大气干湿沉降样品，分析干湿沉降中氮（N）和磷（P）的形态和沉降量。研究结果表明，输入太湖的磷以干沉降为主，而氮以湿沉降为主。在太湖干沉降中总无机氮（TIN）占总氮（TN）的77.1%，溶解性磷（DIP）占总磷（TP）的77.9%。干沉降中TIN主要以NH+4-N为主。西太湖是TN与TP通过大气干湿沉降输入太湖的最高湖区。太湖全年大气TN沉降总量为20 978 t，TP沉降总量为1 268 t，因此，氮磷大气干湿沉降是太湖营养盐输入的重要来源之一。     

Investigation of urban water quality using simulated rainfall in a medium size city of China

Road-deposited sediment (RDS) is an important environmental medium for impacting the characteristics of pollutants in stormwater runoff; it is of critical importance to investigate the water quality of urban environments. The paper develops a rainfall simulator as an important research tool to ensure homogeneity and reduce the large number of variables that are usually inherent to urban water quality research. The rainfall simulator was used to experiment runoff samples from typical residential and traffic areas in the Zhenjiang. The data show that land use is one of the major factors contributing to the difference in the pollutants concentration in the RDS. The maximum mean EMC for TN, TDN, TP, and TDP at residential area was 5.52, 3.07, 1.65, and 0.36 mg/L, respectively. The intense traffic area displayed the highest metal concentrations. Concentrations of runoff pollutants varied greatly with land use and storm characteristics. The correlation of pollutant concentrations with runoff times was another predominant phenomenon. Peaks in pollutants concentration occurred at 1 and 10 min during the whole storm event. A concentration peak that correlates with a peak in runoff flowrate correlates with rainfall intensity. The pollutant loadings (kilograms per hectare) in the Zhenjiang were 11.39 and 55.28 for COD, 8.42 and 57.48 for SS, 0.11 and 0.88 for TN, 0.02 and 0.14 for TP, 0.02 and 0.09 for Zn, and 0.01 and 0.04 for Pb. The higher rainfall contribute to the higher pollutant loading at the residential and intense traffic areas, as a result of the pollutant loadings direct dependence on rainfall intensity. The results confirmed that the rainfall simulator is a reliable tool for urban water quality research and can be used to simulate pollutant wash-off. These findings provide invaluable information for the development of appropriate management strategies to decrease nonpoint source contamination loading to the water environment in urban areas.     

基于GWLF模型的于桥水库入库河流水文模拟及氮磷负荷估算

流域模型技术应用是当前开展面源污染防治的重要工具,而水文过程的准确模拟是进行污染负荷估算的首要环节和关键步骤。为了弄清近年来于桥水库入库河流氮、磷输入负荷,选取GWLF模型对水平口子流域的水文过程进行模拟,首先利用2006—2018年气象、水文资料率定模型水文参数,然后将参数推广到整个流域,对2019—2020年3条主要入库河流流量进行模拟,最后乘以相应河流断面的总氮、总磷浓度估算氮磷输入负荷。结果显示：GWLF模型适用于研究区的水文过程模拟,校准期和验证期的纳氏系数分别为0.89和0.91,平均相对误差分别为12.2%和13.1%;2020年总氮入库负荷为3 977.0 t,其中引滦调水贡献占57.0%,3条入库河流共贡献43.0%;总磷入库负荷为48.8 t,其中引滦调水贡献占68.6%,3条入库河流共贡献31.4%。GWLF模型输入数据需求量较少,模型参数较少,模拟效果较好,适用于中小型流域的水资源和水环境管理,具有一定的推广应用前景。     

基于3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。