2016-2020年珠海市金湾区集中式饮用水水源地环境质量变化特征

根据2016—2020年珠海市金湾区集中式饮用水水源地的监测数据,采用单因子评价法、综合污染指数法和综合营养状态指数法对金湾区黄绿背水库、爱国水库和木头冲水库环境质量变化趋势及特征进行分析评价。结果表明,2016年3个水库的综合污染指数最高,水质最差,超标因子为总磷,除了2016年黄绿背水库超出《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类标准外,其他年份和其他水库水质均达相应水功能区标准; 2016—2020年3个水库水质总体呈好转趋势,但改善趋势不显著,影响水质的主要因子为溶解氧、总磷、化学需氧量和五日生化需氧量; 3个水库水质的综合营养状态指数在10～24范围内,均处于贫营养状态,未呈现富营养化。     

环境质量评价方法的优选

为了选了最适宜的环境质量评价方法，用密切值法，灰色关联度法和贴近度法分别对同类水质进行评价，结果表明，密切值法适合评价污染较重的水质，它能反同各点位的污染状况对环境质量的影响因素。     

基于超标风险改进的加拿大水质指数及其应用

将三角模糊数和超标风险度引入加拿大水质指数(CCME-WQI),建立了能够反映超标风险的改进型CCMEWQI。改进后的CCME-WQI通过计算水质指标的超标隶属度与超标风险,可实现对水质不确定性与超标风险的综合考量。在此基础上,评价了重庆市某水库2016—2019年水质状况。结果显示:改进后的CCME-WQI的评价结果较仅反映最差指标类别的单因子评价法的评价结果更为全面、客观。基于超标风险改进的CCME-WQI考虑了即将超标但尚未超标的水质因子存在的风险,在结果显示上比改进前的CCME-WQI更为全面、严格,更适用于评价一段时间内的水体污染程度和超标状态。     

在评价微污染水体中均值污染指数评价方法和活性污染指数评价方法的比较

针对均值污染指数评价方法在微污染水体环境质量评价上存在的缺陷,提出新的改进方法即活性污染指数法进行评价.根据吉林省白城市月亮湖水库2001～2005年监测结果,同时利用这两种方法进行评价,结果显示活性污染指数法评价白城市水库水质更客观和真实有效.     

基于熵权的综合指数法在地表水水质评价中的应用

将2010年至2015年乐安河水质监测值同地表水环境质量标准相结合,建立了样本--标准矩阵,通过引进熵权法确定权重,应用综合指数法对乐安河地表水水质进行综合评价。结果表明:乐安河乐平段三个断面(戴村-上游、桃园-中游、韩家渡-下游)除2014年的韩家渡断面为Ⅲ类,其他从2010年至2015年水质都是Ⅱ类以上,水质总体上良好。该研究改进了传统的地表水水质评价方法,计算过程更简便,评价结果合理。     

不同水质评价方法在漕桥河的应用与分析

选择单因子指数法、综合指数评价法及模糊综合评价法对漕桥河2008年—2011年的水质进行评价，并结合评价结果对3种评价方法进行分析比较。结果表明，采用模糊综合评价方法可以正确、全面地反映漕桥河的水质状况。     

改进密切值法在阳澄湖水质评价中的应用

以阳澄湖水质分析为例,利用改进密切值法分别对其东、中、西3个湖区湖体水质进行评价。结果表明,在复杂的湖泊生态系统水质评价中,该方法不仅具有模型构建简便灵活、计算量小、结果直观的特点,而且区别于以往笼统的将不同时段、不同区域湖体水质判断为某一类标准的评价模式,能够客观准确地分析不同时空的水质分布规律,预判水质变化趋势,同时区别于将污染指标等权处理或忽略指标权重的评价方式,通过引进熵权法计算权重判断主要污染因子,使湖泊生态系统水质评价结果更真实合理。     

近五年东海县地表水质量状况及趋势研究

通过对2010—2014年东海县地表水例行监测数据的分析,应用综合污染指数法对其进行评价,并运用秩相关系数法预测其变化趋势。结果表明,2014年东海县地表水整体水质状况良好。2010—2014年,东海县地表水整体水质呈不显著上升趋势,西双湖水库、石安河、龙梁河呈现显著上升趋势,英疃水库水质呈不显著下降趋势。     

W值水质评价法在册田水中的应用

采用W值水质评价法对册田水库水质进行全面评价。此方法不仅能表示出所监测项目的项数、超标项数及项目，而且能反映出水体的污染水平。方法简单、直观。     

水质变化趋势的综合评价模型

采用模糊集对分析方法，综合评价了某自来水厂1982年—1987年水质动态变化趋势，评价结果与密切值法得出的结论基本一致，实例分析表明，模糊集对模型的评价信息量多，评价结论合理、可靠，是一种简单而实用的评价方法。     

新疆干旱区地表水环境质量变化趋势分析

为了研究新疆干旱区地表水的水环境质量变化趋势,基于2011—2019年新疆地表水的水质监测数据,运用综合污染指数法、Daniel趋势检验等方法,对新疆地表水环境质量变化趋势进行分析。研究结果发现,新疆地表水水质变化稳定,部分流经城市河流及纳污水库水质污染程度有所减轻。     

万峰湖水体浮游植物调查及富营养化评价

通过2016年枯水期和丰水期对万峰湖水库浮游植物及水质理化指标采样分析,并应用综合营养状态指数对其水质营养状态进行评价。结果表明,万峰湖枯水期主要以硅藻为主,丰水期以绿藻和甲藻占优势;水体水质处于中营养化状态。相关性分析表明,浮游植物丰度在枯水期与各理化指标相关性不显著,在丰水期与DO、TP呈正相关,与IMn、Chla呈显著正相关。典范对应分析(CCA)表明,TN、SD和pH值是影响该水域浮游植物分布格局的重要因子,且CCA排序图较好显示了浮游植物分布和环境因子之间的关系。     

通过监测浮游植物评价红旗水库水质现状和发展趋势

在“十五”期间通过水质生物学评价指标——浮游植物来评价红旗水库水质的现状，同时通过“九五”和“十五”浮游植物种类和数量的变化及“十五”的5年的变化来分析红旗水库水质的变化发展趋势．通过评价、对比，得出红旗水库水质属于轻污一中污染水体，并有稍微恶化的趋势，但是仍然符合饮用水源地标准.     

黔江区饮用水源地水质模糊综合评价研究

采用模糊综合评价模型的最大隶属及加权平均原则对黔江城区饮用水水源地(小南海水库、城北水库和洞塘水库)水质进行评价,并将评价结果与常规单因素分析法、富营养化评价的结果作对比分析。研究表明,采用最大隶属原则评价显示3个水源地的水质基本保持在Ⅱ类以上,采用隶属度加权平均原则评价水质结果为1.47级,而单因子评价结果显示3个水源地水质结果均为Ⅲ类以上。另外,模糊综合评价结果与富营养化评价结果相一致,说明模糊综合评价模型评价结果更直观、连续。     

灰色关联分析法在水质评价中的应用

提出了等标分极标准的概念,进而利用等标分级标准和待评价水质样本各组分等标污染指数作灰色关联分析,得到一组待评价水质样本对于各级等标分极标准的关联度,按关联度最大将待评价的水质样本归入相应的水质级别中,用该方法对新疆某水库水质进行了评价,通过与模糊综合评判法和灰色聚类法评价结果对比发现:用灰色关联分析法评价水质,既具有模糊综合评判法和灰色聚类法的优点,又弥补了其不完善之处,评价结果比较符合实际状况,且更具有可比性。     

二滩水库水质污染及富营养化的评价分析

为更准确掌握四川二滩库区水污染情况,科学评估水库水质,根据2016-2019年度水质逐月环境监测数据资料,对二滩水库三个断面的水质污染状况及营养化状态进行了分析,结果表明库区综合污染指数下降,综合营养指数显示二滩水库的营养化程度由中营养化向贫营养化转变,出库断面水质略优于入库断面。     

海门市长江水厂饮用水源地富营养化调查及污染防治对策研究

采用综合营养状态指数法对2008年至2011年海门市长江水厂饮用水源地水质状况进行评价，结果表明，该水源地已呈现出富营养化的发展趋势。结合饮用水源地现状，必须采取控制外源和内源的排放、恢复生态系统等措施，遏止水体富营养化，确保人民群众的饮用水源安全。     

拉萨垃圾填埋场地下水环境质量影响分析研究

通过在拉萨市垃圾填埋场周边布设4个监测井,于2017—2018年采样分析24项地下水水质指标,并运用单因子指数、综合评价法、污染指数P_(ki)法、等标污染负荷比法等对地下水污染状况进行评价。结果表明:地下水水质在良好—优良范围内;单项污染指数1的有pH值、铅,相比背景井地下水水质有所下降;填埋场周边地下水污染程度呈轻污染,主要受到影响的指标为pH值、高锰酸盐指数、阴离子表面活性剂、铅、氟化物。     

基于PCA的区域环境质量综合评价及应用实例研究

区域环境质量综合评价是"十二五"期间环境综合分析的发展方向。基于主成分分析理论,借助SPSS软件,对山东省某市2003—2008年空气环境质量进行综合评价。结果表明,该市的空气环境质量远优于二级标准,总体处于良好水平。对大汶河水质进行综合评价,结果表明,寨子桥、东周水库和王台大桥3个监测断面水质较好,角峪和大汶口监测断面的水质较差,有机污染物是造成大汶河水质污染的主要原因。以上结果均与实际拟合度较好,PCA法是环境质量综合评价中一种简单易行的有效方法。     

改进主成分分析与多元回归融合的汉丰湖水质评估及预测

基于2015—2017年汉丰湖水质监测数据,采用改进主成分分析和多元回归相融合的评价方法对水环境质量状况进行评价。先对水质主要影响因素采用改进主成分分析作降维处理并计算主成分得分值,再对选定的主成分作多元线性回归处理得到水质预测回归模型,并用于研究区水质的评估预测。结果表明:选出的4个主成分因子其累积方差贡献率达到87.3%,实现了数据结构的简化;同时,改进主成分回归预测值总体上更趋近于实测值,其预测结果的相对误差最大值4%,而常规方法预测结果的相对误差最大值接近10%,体现出该方法所建模型具有较高的预测精度。