北沙河上游流域氮、磷污染风险空间分布特征解析

非点源污染是全球水环境污染治理面临的严峻挑战之一,氮（N）、磷（P）污染是非点源污染重要的组成部分,解析N、P污染风险空间分布特征是非点源污染治理的关键.本研究以北沙河上游流域为例,采用输出系数法综合估算区域不同土地利用类型、畜禽养殖和居民生活的N、P污染负荷,将其视为污染源因子指标以替代潜在非点源污染指数（Potential Non-point Pollution Indicator,PNPI）模型中的土地利用指标,利用改进后的PNPI模型解析该流域N、P污染风险空间分布特征.结果表明：(1)研究区N、P污染风险皆呈东南部居民区高、西北部山区低的空间分布特征;(2)P污染主要源自居民生活,N污染主要源自土地利用输出,各土地利用类型中耕地输出的N、P污染量最多;(3)N、P污染极低风险区面积占比最大,面积占比分别为59%和56%,极高风险区面积占比最小,分别为5%和3%.研究结果有望为北沙河上游流域非点源N、P污染防治提供依据,为流域综合治理提供参考.     

基于不同赋权方法的北运河上游潜在非点源污染风险时空变化特征分析

非点源污染已成为影响水生态环境和人类健康的重要因素之一,而解析非点源污染风险时空变化特征是非点源污染治理的重要前提.基于1980~2020年土地利用数据,采用潜在非点源污染指数（potential non-point pollution index,PNPI）模型探究基于不同赋权方法的北运河上游潜在非点源污染风险时空变化特征.结果表明：①流域潜在非点源污染风险呈东南部高西北部低的空间特征.研究时序内流域潜在非点源污染极高和高风险区面积呈减少趋势,极高和高风险区主要土地利用类型由旱地、水田和果园逐渐变为城镇用地和农村居民地.②均方差决策法、熵值法、变异系数法和专家打分法均得出土地利用指标权重最大,平均权重分别为0.46、0.53、0.45和0.48,而不同赋权方法确定的径流指标和距离指标权重差异较大,得出的各非点源污染风险等级区的面积占比差异也较大.③指数函数法通过构建土地利用指标、径流指标和距离指标的指数函数描述源因子与运输因子之间的关系,输出结果更符合流域非点源污染风险空间分布特征,极低和极高风险区面积占比分别为54.22%和6.23%.以上结果可为流域非点源污染风险分析及治理提供科学参考.     

北运河上游非点源污染风险空间分布特征研究

非点源污染是流域水环境污染的重要原因之一,非点源污染风险分区是有效治理水污染的重要前提.本文采用指数函数法改进潜在非点源污染指数（Potential Non-Point Pollution Index,PNPI）模型基于专家评价法主观赋权的不足,并采用改进后的PNPI模型解析北运河上游流域非点源污染风险空间分布特征.结果表明：①指数函数法通过构建土地利用指标、径流指标和距离指标的指数函数描述污染源因子与运输因子之间的关系,能够直观反映研究区内非点源污染风险的空间分布特征;②研究区2017年非点源污染风险呈现出东南高西北低的空间分布特征,极低、低、中等、高和极高风险区面积占比分别为52.4%、0.5%、12.4%、25.1%和9.6%;③研究区非点源污染极高风险区主要集中在人口密集的东南平原区河道两侧,主要土地利用方式为城镇用地;极低风险区则主要分布在人口稀疏且距离河道较远的西北山区,主要土地利用方式为有林地.PNPI模型模拟结果可为北运河上游流域非点源污染防治和生态清洁小流域分区治理提供科学参考.     

基于改进输出系数模型的非点源污染评估及关键源区识别：以北运河上游流域为例

非点源污染对水生态环境威胁极大,定量解析非点源污染空间分布特征和准确识别关键源区是实现其高效精准治理的基础.输出系数模型广泛应用于非点源污染的模拟,但该模型忽略污染物迁移过程中的损失量,需要进一步改进.以北运河上游流域为例,通过对非点源污染物迁移物理过程的模拟,量化产流、产沙和下渗过程中污染物的损失率改进输出系数模型,并分析Johnes、常用和改进输出系数模型的模拟精度,探究3个输出系数模型对非点源污染空间分布特征和关键源区模拟结果的影响.结果表明：(1)改进输出系数模型模拟误差(-6.79%)明显低于Johnes模型(50.44%)和常用模型(-84.01%),显著提高了非点源污染模拟精度.(2)不同输出系数模型得到的非点源污染空间分布特征和关键源区存在较大差异,改进的输出系数模型模拟结果更符合流域非点源污染特征.流域非点源污染呈西北部低东南部高的空间特征,城镇用地和耕地是主要污染源.(3)基于改进输出系数模型确定的流域非点源污染关键源区主要分布在昌平、沙河、史各庄、温泉乡北部和马连洼街道西部等区域,占流域总面积6.71%.研究可为缺资料地区的非点源污染评估和治理提供更有效的工具支撑...     

巢湖流域非点源磷流失关键源区识别

农业非点源磷污染是水体富营养化的重要原因.识别流域内各类景观中土壤磷向水体流失风险最大的关键源区并加以重点控制是流域非点源磷污染治理的重要手段.以巢湖流域为研究区,尝试采用改进的磷指数法在较大的流域尺度开展非点源磷流失风险评价及关键源区识别.在影响磷流失的污染源因子中增加了土壤磷吸持指数和磷饱和度指标.以反映土壤磷在水土界面迁移能力的差异;在迁移因子中又考虑了污染源与巢湖的距离.以反映污染源对最终受纳水体的影响;同时根据研究区特征及研究尺度对磷指数各指标分级与等级值进行了修改.结果表明,流域土壤磷吸持指数空间差异较小,总体上偏低,具有较高的流失风险;而土壤磷饱和度空间差异较显著,饱和度>25%的高风险区域超过流域面积的40%.巢湖流域非点源磷污染风险指数空间差异显著,风险等级最高(占流域面积5%)的区域分布在主要入湖河流下游的两岸平原地区,应作为磷污染重点控制的关键源区.磷指数法能够快速而方便地识别非点源磷污染的关键源区,应用于较大尺度流域可以从宏观上掌握非点源磷污染的空间差异并实施有效治理.     

面向区域管理的非点源污染负荷估算——以浙江省嵊州市为例

非点源污染对环境造成的影响正逐渐引起重视,高效识别其空间分布是解决非点源污染的首要问题.长三角地区的自然条件和发展强度决定了其具有较高的农业非点源污染风险.本文以浙江省嵊州市为案例区,基于改进的输出系数模型估算非点源污染负荷,在"地块-行政区划-流域分区"不同尺度上分析总氮（TN）、总磷（TP）的空间分布特征.主要结论如下：①地块尺度,TN高值区主要分布于山地丘陵大面积集中的林地和平原区输出系数最高的养殖地块,TP高值区也集中于养殖地块;②行政区划尺度,非点源污染负荷前五的情况为,TN负荷：崇仁镇>长乐镇>甘霖镇>三界镇>黄泽镇,TP负荷：崇仁镇>甘霖镇>三界镇>长乐镇>黄泽镇;③流域分区尺度,TN负荷高值区以长乐江下游和曹娥江干流最为集中,TP负荷高值区分布在长乐江下游.     

北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化分析

非点源污染风险时空分布特征解析和等级分区是有效控制非点源污染的关键.为了弥补PNPI（potential non-point pollution index,潜在非点源污染指数）模型中专家评价法主观赋权的不足,引入均方差决策法,并采用改进后的PNPI模型分析1980-2017年北京市北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化特征,划分潜在非点源污染风险等级.结果表明:①均方差决策法根据土地利用指标、径流指标和距离指标集的数值离散程度确定各指标权重,其结果可体现各指标权重随土地利用类型动态变化的特点.②1980-2017年土地利用指标、径流指标和距离指标的平均权重分别为0.49、0.18、0.33,说明土地利用类型对非点源污染风险相对影响较大.③受土地利用类型空间分布格局影响,北沙河上游流域潜在非点源污染风险呈西北部山区低、东南部平原区高的分布特征.④随着城镇化的推进,潜在非点源污染极高风险区主要土地利用类型由旱地和园地逐渐演变为城镇用地、农村居民地和建设用地.研究显示,非点源污染风险高低与土地利用类型密切相关,可通过土地利用类型的合理布局,降低流域非点源污染风险.      

涪江流域农业非点源污染空间分布及污染源识别

采用输出系数模型,借助地理信息系统技术,对涪江流域的农业非点源污染进行了模拟,分析了流域非点源污染的空间分布特征,并对主要污染源进行了辨识,以期为流域非点源污染控制与管理提供决策支持.研究表明,2010年研究区农业非点源总氮污染负荷为9.11×104t,全区平均负荷强度为3.10 t.km-2;农业非点源总氮负荷总量最主要分布在旱地、绵阳市和缓坡区,农业非点源总氮负荷强度的高负荷区为旱地、德阳市和缓坡区;农业用地的化肥流失是污染的首要污染源,贡献率为62.12%,其中旱地的化肥流失是最主要来源,贡献率为50.49%.可见,改进粗放的农业耕作方式、积极推进"退耕还林"、合理处理养殖废水、集中收集农村生活污水等是研究区非点源污染有效的控制措施.     

潮河流域非点源污染控制关键因子识别及分区

将GIS技术、ArcSWAT模型与分析技术相结合,以农耕养殖程度较高的北京密云水库上游潮河流域为研究区,通过对流域近20年非点源污染负荷时空变异情况进行模拟,识别影响非点源污染流失的关键因子,进行非点源污染控制区划.结果表明,总氮和总磷年均负荷量分别为563.3,28.7t/a,氮磷负荷空间分布特征表现为:丰水年以地势较高且农业耕作活动频繁区域为主,平水年和枯水年表现为靠近河道的农业用地与畜禽养殖区为主.采用多因素方差分析11种不同因素对流域非点源污染负荷的影响程度表明,施肥量是影响氮磷输出的最主要的因子,坡长、土壤类型、土地利用方式及坡度是影响氮磷输出的次重要因子;针对潮河流域长期传统耕作以及化肥过量施用的现状,土壤有机磷的含量也会对总磷的输出产生一定的影响.潮河流域可划分为3个污染控制区,第1类:污染控制区(以近河道耕种区为主,面积186.74km²),第2类:污染治理区(农村生活及畜禽养殖区为主,面积23.09km²),第3类:生态修复区(高坡度强降雨区为主,面积1365.25km²).该研究结果可有效提升流域非点源污染治理的效率,为水源地流域环境保护提供参考.     

密云水库流域非点源污染负荷估算及特征分析

采用改进的输出系数模型,以研究区实测数据为基础,结合基于水文水质资料和文献数据的方法确定输出系数取值,估算了密云水库上游潮河和白河流域平水年(2000年)和丰水年(2010年)的非点源污染负荷.结果表明:①通过对降雨和地形的表征,改进的模型降低了估算误差,总氮、总磷在平水年和丰水年的模拟误差均降低20％以上,可以更精确地模拟污染负荷的时空分布情况.②总氮、总磷负荷量在平水年和丰水年分别为7505.28 t、997.88 t和10022.1 t、1075.6 t,总氮负荷量随降雨径流量的增加而有显著增大,但总磷负荷增加不大,反映出总氮负荷量在不同水文年份中变化显著.③来自流域农业非点源污染的总氮、总磷负荷量占总负荷的85％以上.总磷主要来自于农村生活污染源,占70％以上,2000年与2010年比例变化不大;总氮污染,在2000年主要来自于农村生活,占当年污染负荷总量的31.44％,而2010年主要来自禽类养殖,占当年污染负荷总量的27.27％,反映出10年间经济发展导致主要污染源发生变化.④污染高风险区空间分布的总体特点是“东高西低,局部集中,分布不均,靠近水体”,密云县、赤城县以及丰宁县等人口密度较大、以农业种植和畜禽养殖为主要产业的地区为污染负荷总量较高的区县.     

太湖上游流域下垫面因素对面源污染物输出强度的影响

应用流域断面监测、GIS的流域空间分析等手段建立太湖上游地区流域基础数据,通过多元逐步回归和冗余分析(redundancy analysis, RDA)手段,研究了太湖上游流域下垫面要素对流域出口污染物输出影响特征以及不同要素影响的相对强度,提取了影响太湖上游流域面源污染产出的主要下垫面因素并分析各小流域水质控制性要素的空间特征.研究结果表明,流域面源污染与下垫面要素具有很大的相关性,其中流域土地利用对面源污染产出的影响最为显著,其次是流域土壤特征、流域坡度,流域面积的影响最小;影响流域面源污染输出变化的控制性因素为居民用地、耕地面积比例和流域平均坡度,对水质数据进行解释的显著性和重要性水平均较高,能解释59.5%的流域水质信息、98.6%的下垫面特征-水质指标关系信息,且在不同小流域中这3个因素对流域水质影响的贡献率不同.     

基于L-THIA模型的四川省濑溪河流域非点源污染负荷分析

非点源污染是造成流域水环境恶化的重要原因之一,掌握非点源污染的时空分布特征是流域水环境污染防治和流域综合管理的基础性工作.为落实国家《水污染防治行动计划》,四川省启动了濑溪河等流域综合治理达标方案编制工作,探明濑溪河流域非点源污染负荷及其分布特征是该方案编制的前提.以四川省境内濑溪河流域为研究区域,基于GIS（地理信息系统）,利用L-THIA（long-term hydrologic impact assessment,长期水文影响评价）模型,基于2015年土地利用地图数据、土壤水文数据以及长时间序列（2009—2014年）逐日降雨数据,调整模型参数,使模型模拟径流量符合水文站监测数据,进而模拟2014—2015年流域内的非点源污染负荷空间分布.L-THIA模型模拟得到濑溪河流域径流量约为5.10×108 m3,和控制水文站实测径流量相比,模型模拟相对误差为5%,表明模型模拟质量较好,模拟结果可信度较高.结果表明,流域内TP、NH₃-N、COD_Cr非点源污染负荷分别为204.10、353.12、5 162.53 t;农业用地对研究区的非点源污染影响最大,林地最小;根据濑溪河水系分布特点将研究区划分为16个控制单元,各控制单元TP、NH₃-N、COD_Cr的空间分布特征及比例相似,研究区非点源污染平均负荷强度为3.72 t/km2,TP、NH₃-N、COD_Cr的输出范围分别为（0.08~0.15）（0.14~0.27）（2.19~3.89）t/km2.研究显示,流域非点源污染产生量的估算和空间分布特征的揭示为编制濑溪河流域水污染治理方案提供了科学参考.      

基于LUCC的南四湖流域面源污染输出风险评估

基于1990-2015年土地利用和统计数据,运用输出风险模型、CA-Markov模型及回归模型,结合GIS技术,对南四湖流域的1990-2015年间土地利用覆盖变化情况和面源污染输出风险空间变化情况进行分析,模拟了2020年土地利用变化和输出风险空间分布。结果表明：研究期间,南四湖流域主要的土地利用类型为耕地和建设用地,共占总研究面积的85%以上;TN、TP有明显的风险变化对比,TN风险值分布在0~0.65,TP风险值约在0~0.12之间,氮为流域内主要污染物;在1990-2005年间,TN风险呈先增加后减少的趋势,2010年之后急剧增大。TP风险随着时间的增加一直下降;从空间分布上来看,风险较高的污染区多位于南四湖区以西的平原地带,南四湖东部的山地地区污染风险型较低,多为低风险污染区。较2015年,2020年的未利用地面积变化不大,除建设用地数量增加外,其他用地面积均有不同幅度的减少,TN风险略有减小,TP风险变化不大。为了控制研究区域面源污染的发展,相关部门需把提高农业科技、减少肥料施用作为当下的工作重心,从源头上控制污染发生。     

区域尺度黄河流域面源污染负荷特征与来源解析

掌握黄河流域甘肃段面源污染负荷特征及其来源,是在区域尺度上提升水环境污染治理水平的重要基础。基于DPeRS面源模型,从农田径流、城镇径流、畜禽养殖、农村生活、水土流失5大污染类型,选取TN、TP、NH₃-N和COD 4个污染指标,对甘肃黄河流域9个市(州)58个县(区)面源污染进行污染负荷估算、污染来源解析及空间分布分析。结果表明:从模型估算结果看,2018年整个流域TN、TP、NH₃-N和COD面源污染排放负荷均值分别为65.6,11.8,19.1,77.2 kg/km2。从区域尺度分析,甘肃黄河流域TN、TP面源污染负荷最高的区域均是兰州市安宁区,分别占整个流域总负荷的10.83%和5.16%;NH₃-N和COD面源污染负荷最高的区域均是临夏回族自治州临夏市,分别占整个流域总负荷的26.23%和56.56%。从污染产生来源分析,TN、TP、NH₃-N和COD的首要污染来源分别为农田径流、水土流失、农田径流和畜禽养殖。从空间分布分析,黄河流域各县(区)面源污染总负荷呈中间高两边低的分布特征,污染负荷较重的区域主要集中在黄河兰州段、大夏河临夏段、渭河天水段等局部区域。     

红壤丘陵区小流域典型土地利用的面源氮磷输出特征

科学识别不同土地利用方式下的径流污染输出特征是治理流域面源污染的前提.以南方红壤丘陵地区小流域为例,野外实地观测对比了不同降雨特征下林地、种植用地和建设用地的水文过程和面源污染物输出过程.结果表明,土地利用方式影响着地表径流的水文水质过程,典型降雨下3类用地类型产流时间及产流累积雨量的特征为：建设用地（9 min,2.0 mm）、种植用地（35 min,11.4 mm）和林地（108 min,24.0 mm）;而3种用地类型的总悬浮物（TSS）、总氮（TN）和总磷（TP）的污染物浓度、形态、氮磷比变化及输出强度等污染输出过程特征也呈现明显差异.典型降雨下不同用地类型具有相似的污染输出阶段,径流初期的TSS、TN和TP质量浓度均偏高,之后逐步趋于稳定;产流过程的前30 min贡献TSS、TN及TP负荷的范围均在23%~43%之间.年尺度下,各用地类型对TN和TP负荷的贡献率及单位面积负荷比存在明显差异,表现为种植用地污染负荷贡献最高（57%和45%）,而建设用地单位面积负荷比最高（9.50~12.50）.结果亦表明小流域面源污染关键源区的分布具有时空动态变化特征,由汇水单元内的用地类型组成和年降雨特征等综合决定;随着次降雨量的增加,主要贡献源由建设用地向种植用地动态转变,治理时需要根据关键源区的分布特征及下垫面产流过程规律进行针对性生态拦截.     

北京密云水库石匣小流域空间数据库的初步建立

将地理信息系统引入本区非点源污染研究。利用Arcview地理信息系统进行重点小流域的地形地貌三维分析。运用卫星遥感影象,经解译处理得到研究区土地利用现状及其空间分布数据,对石匣小流域的非点源污染现状进行研究,建立一个包含非点源污染信息的数据库。利用GIS空间分析能力,综合分析数字高程模型(DEM)、坡度、土地利用、各种分级专题图,研究它们之间的相互关系,确定流域非点源污染的分布规律及重点控制区。     

三峡库区非点源污染氮磷负荷时空变化及其来源解析

三峡库区是我国重要水源保护区,也是长江流域经济迅速发展区域之一.非点源污染是库区水环境恶化的主要原因,因此研究库区非点源污染状况对于区域的生态安全以及可持续发展具有重要意义.研究采用改进输出系数模型,估算库区1990~2015年的非点源氮磷污染负荷总量,分析非点源氮磷污染的时空变化特征,并通过计算各污染源的贡献率确定主要污染来源.结果表明,氮磷污染负荷量在空间上均呈现库区腹地高,库尾次之,库首最低的分布特征;氮磷污染负荷总量在时间上均呈现先增加后降低的趋势,在2000年达到最高值,2015年降到最低值;各污染源对氮磷污染负荷量的贡献率按从大到小依此为：土地利用、农村生活以及畜禽养殖;其中,旱地这种土地利用类型是非点源氮磷污染的主要来源.     

饮用水源地非点源风险遥感提取及定量评估

基于高空间分辨率卫星数据,以面向对象分类方法结合人工解译方法获得我国25个典型湖库型饮用水源地保护区的非点源风险空间分布,并基于水源地非点源风险指数(NPPRI)对非点源风险进行定量评价. 结果表明,我国典型水源地一级保护区与二级保护区内居民点、开采用地、农田类用地等非点源风险普遍存在,部分水源地还存在水产养殖、旅游用地、畜禽养殖等风险源. 在监测的25个水源地中,水源地非点源风险隐患为高、较高、偏高、中度、低的比例分别为12%、4%、44%、20%、20%,风险隐患中度及以下的为40%,偏高及以上的为60%,说明水源地中非点源风险隐患总体明显. 另一方面,25个水源地中,非点源风险指数最大为42.0,最小为0.8,表明全国水源地非点源风险现状差异较大,需引起重视. 水源地非点源风险的大小与保护区面积没有正相关关系,各水源地非点源风险程度在全国的空间分布没有明显的空间分布格局,而主要和水源地与城市距离、当地相关部门对水源地重视程度、配套的管理措施及历史状况等因素相关.      

海河流域农业面源污染潜在风险识别方法

在综合分析农业面源污染风险源汇因子的基础上,筛选出影响海河流域农业面源污染的8个主要因子（年降水量、溶解态面源污染物入河系数、吸附态面源污染物入河系数、年植被覆盖度、坡度、土壤可侵蚀性因子、农田氮表观平衡量和农田磷表观平衡量）,建立了农业面源污染潜在风险识别指标体系,采用多因子综合分析法对海河流域农业面源污染潜在风险等级进行评价,并与DPeRS模型风险识别结果进行偏差分析.结果表明,海河流域有61.91%的区域存在农业面源污染潜在风险,集中分布在流域的中部和南部地区,高风险区主要分布在北京市东南部、天津市中部、流域山东段东北部和河南段南部等区域;与DPeRS模型识别结果对比验证,显示同一风险等级面积相差不超过12%,且高风险级别面积相差仅为0.12%,97.17%以上的区域均为偏差小或无偏差,表明该识别方法具有与DPeRS模型法同等水平的农业面源污染潜在风险识别精准度,可实现区域农业面源污染潜在风险的快速、高效识别.     

春季潘家口水库沉积物-水界面氮磷赋存特征及迁移通量

以春季潘家口水库沉积物为研究对象,分析了水库整体营养盐污染现状及内源释放特征.通过高分辨率间隙水采样器（HR-Peeper）获得沉积物间隙水,以此分析营养盐垂向分布特征及空间差异性;以原柱样沉积物静态释放试验获取沉积物-水界面营养盐迁移通量,并分析了潘家口水库内源负荷特征.结果表明：库区沉积物营养盐释放风险较高,TN、TP含量分别为3701.59~8221.28和756.28~1696.15mg/kg.通过C/N比确定2017年以前的网箱养殖残留的饲料和鱼粪是水体富营养化的主因.原柱样静态释放结果表明,NH₄⁺-N、NO₃^－-N、NO₂^－-N、SRP交换通量分别为23.71~156.80,-7.37~-161.78,1.64~33.4和0.56~2.86mg/（m²·d）,潘家口水库内源负荷相对较高.该结果与水库本身的高有机质及氮磷赋存量、生物分解耗氧及春季逐步提高的水温有关,导致营养盐加速释放进入上覆水柱.潘家口水库的内源负荷能够加速水库的富营养化进程,应采取措施控制潘家口水库内源负荷.