滇中高原水库外源污染负荷贡献解析与环境容量核算

为探究高原型水库上游流域的污染负荷来源及其贡献率,并计算水库的水环境容量,以云南高原柴石滩水库为研究对象,应用排污系数法估算了水库上游流域污染来源,运用水文和水质同步监测资料计算入库污染负荷,采用富营养化模型核算了不同水质目标情景下水库TN和TP的最大容量.结果表明：(1)柴石滩水库及其以上流域主要特征污染物为TN和TP;(2)水库上游流域的COD和TP主要来源于农村面源污染,贡献率分别为49.40%和50.11%; NH⁺₄-N和TN主要来源于城镇生活污染,贡献率分别为45.76%和33.77%;农村面源污染贡献中,陆良县COD和TP贡献率最大,分别为34.82%和36.82%;城镇生活污染贡献中,麒麟区COD、 NH⁺₄-N、 TN和TP贡献率最大,均高达65%.(3)COD、 NH⁺₄-N、 TN和TP污染负荷入河量分别为28 050.90、2 465.16、4 680.54和870.93 t·a^-1,TN和TP污染负荷入库量分...     

北京市面源入河污染物负荷测算方法体系研究

选择北京市城乡接合部南沙河流域为典型区,采用传统面源方法中的输出系数法和EcoHat-NPS模型方法分别计算典型区的面源污染入河负荷量及入河污染浓度,利用一维水质模型实现入河点源和面源污染分离,计算各入河口基于实测的面源浓度推算值,并对输出系数法和EcoHat-NPS模型2种方法测算结果的精度进行对比分析。结果表明:1)输出系数法计算精度一般,EcoHat-NPS模型模拟方法计算精度和稳定性良好,COD、NH₃-N、TP、TN的平均模拟精度R2为0.83、0.94、0.94、0.82,NH₃-N、TP模拟效果较好,COD、TN次之;2)输出系数法计算得到COD、NH₃-N、TN、TP入河量依次为1110.9,70.9,391.8,5.02 t/a;EcoHat-NPS模型方法则依次为1403.34,78,388.2,7.3 t/a;3)EcoHat-NPS模型方法可识别主要的面源污染区域,计算时间尺度灵活,更适用于北京市面源污染测算,在数据进一步精细化后,可推广用于全市面源入河污染物的测算。     

乌伦古湖流域污染负荷估算

根据2012年乌伦古湖流域污染源的调查结果,结合不同类型污染源的产污系数,采用排污系数法估算流域内点源、面源和内源的CODCr、氨氮、TN、TP的污染负荷,分析污染源的贡献率和分区排放特征。结果表明,乌伦古湖流域CODCr、氨氮、TN、TP等污染物的排放量分别为56 383.00、6 821.63、20 453.64和2 538.18 t/a;污染物主要来自面源,且以畜禽养殖、农田径流及水土流失污染为主,特别是畜禽养殖的CODCr和TP的贡献率均超过60%,今后应将畜禽养殖、农田径流及水土流失污染作为重点控制的污染源;污染物排放的主要区域在福海县,该县对流域污染负荷贡献率达45%以上,是污染防治的重点区域。     

洱海流域农业面源污染空间分布特征及分类控制策略

作为典型的高原坝区农业型流域,洱海流域农业面源污染严重,威胁洱海水质.以洱海流域为研究对象,综合数理分析及GIS技术,开展流域农业面源污染负荷分析及评价,使用排污系数法估算了2018年洱海流域农村生活、畜禽养殖业和种植业污染中COD（化学耗氧量）、TN（总氮）、TP（总磷）的排放负荷,并通过等标污染负荷法在GIS空间分析反映流域内污染排放分布情况.结果表明:①2018年洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP的排放量分别为11 188.20、2 752.56和259.33 t.COD排放量主要来自畜禽养殖,TN与TP的排放量均主要来自种植业.②洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP等标污染负荷分别为559.41、2 752.56和1 296.63 m3/a.种植业等标污染负荷在总等标污染负荷中的占比最高,为36.40%,其次是畜禽养殖业,为34.44%.③各乡镇的等标污染负荷差异较大,等标污染负荷范围为（286.16±150.67）m3/a,等标污染负荷强度范围（0.13±0.067）m3/a.④聚类分析结果表明,洱海流域农业面源污染可分为种植业主导型、种植业高污染型、生活污染主导型和畜禽养殖业主导高污染型等4种类型.研究显示:来源于种植业的面源污染是洱海流域水环境保护需要控制的首要污染源,TN是需要控制的首要污染物;排放量与等标污染负荷的空间分布特征均呈流域北部乡镇污染物排放量较高,但流域西部各乡镇排放强度较大的特征;流域内各乡镇防治面源污染需要针对其污染来源特点分别采取推进种养平衡、推广绿色种植、分区控制农田径流以及推进农村生活污水治理等分类控制策略.      

近20年来广东省农业面源污染负荷时空变化与来源分析

广东省农业面源污染负荷产生量大,对区域生态环境造成严重影响.采用清单分析法分析了近20年(1999～2019年)广东省农业面源污染负荷时空变化特征,探讨了农业面源污染的来源情况,并分析了农业生产投入强度、农业面源污染负荷和农业面源污染指标的关系.结果表明,近20年广东省农业面源污染总负荷下降6.08%,其中化学需氧量(COD)、总氮(TN)和总磷(TP)的污染负荷增幅分别为-11.88%、 4.99%和26.17%,耕地化肥和农药投入强度分别上升112.19%和60.38%.珠三角地区是广东省农业面源污染负荷最高的地区,其次分别是粤北、粤西和粤东地区.畜禽养殖是COD的主要来源,化肥和畜禽养殖是TN的主要来源,畜禽养殖和水产养殖是TP的主要来源,且水产养殖污染物排放占比呈现出明显上升趋势.不同区域的污染物来源存在一定差异,粤西、粤北和粤东地区COD和TP主要来源是畜禽养殖,TN的主要来源是化肥;珠三角地区水产养殖业成为TN和TP污染负荷的主要来源.广东省面源污染负荷总量下降主要源于城镇化水平的提高和农村人口比例减少.总体而言,广东省面源污染存在时间阶段性变化与空间差异,应当采取全面治理...     

深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响

随着点源污染逐步得到有效控制,面源与截排溢流污染对水环境的胁迫日益突出。基于土地遥感数据、城市排水管网等资料,构建流域—海湾一体化水环境模型,探讨深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响,研究表明：（1）雨季COD、NH₃-N和TP单位面积面源与截排溢流污染负荷分别为17.21 t/km²与10.21 t/km²、0.17 t/km²与0.69 t/km²、0.04 t/km²与0.07 t/km²;（2）面源与截排溢流污染时间上主要集中于大雨及以上等级降水较多的5月和8月,空间上主要分布在截排工程集中、下垫面面积较大且坡度较陡的深圳河、大沙河和新洲河流域;（3）面源与截排溢流水体COD、NH₃-N和TP浓度可达地表水V类标准的3.7倍、18.2倍和8.5倍;（4）雨季COD、NH₃-N和TP浓度高于旱季的区域分别超过深圳湾总面积的40%、60%和65%。     

太湖地区蠡河流域不同用地类型面源污染特征

以太湖上游蠡河流域为研究区,通过对面源污染为主子流域和城镇地表径流进行监测,结合GIS空间分析方法,分析了流域林地、耕地及城镇用地等土地利用类型的面源污染流失特征.结果表明,林地产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为2.987±1.582,1.690±0.349,0.019±0.009mg/L;耕地的产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为9.874±5.146,2.534±2.459,0.185±0.149mg/L;小城镇的产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为7.729,1.790,0.117mg/L.蠡河流域的面源污染COD、TN和TP负荷量分别为919.9,306.0,13.5t/a.     

中国北方某流域不同污染源污染贡献分析研究

研究了中国北方某流域不同污染源的污染贡献,结果表明：COD贡献量点源为719.21 t,农业面源污染为7 488.02 t,农业面源污染是该流域水环境污染的主要来源.农业面源污染物等标污染负荷总量为8 359.44×106 m3/a.不同污染源污染贡献比例：农田化肥占49.24％、畜禽养殖占35.10％、农村生活占14.69％、农作物秸秆仅占0.97％.污染物贡献量比例.TN占56.46％、TP占39.06％、COD仅占4.48％.     

沱江流域总氮面源污染负荷时空演变

根据四川省沱江流域水环境受总氮（TN）面源严重污染的现状,采用排污系数法估算2007~2017年该流域来自各面源污染源的TN污染负荷,并利用空间重心统计法和空间分析技术揭示沱江流域TN污染负荷时空分布特征及转移趋势,以期为相关部门精准防控和预警沱江流域面源污染提供理论依据.结果表明,2007~2017年畜禽养殖污染源对整个流域的TN污染负荷贡献率每年均在45%以上,是TN面源污染的主要污染源.农村生活和农村生活垃圾污染源的贡献率呈逐年减少趋势,农田固废和农田径流污染源的贡献率则呈增加趋势.TN总污染负荷总体呈下降趋势,2010年污染负荷最大,达到5.7×10⁴ t,2017年最小,为4.69×10⁴ t.污染负荷在空间上的异质性变化及降雨径流的不均匀分布驱使畜禽养殖、农田固废类和农田径流污染源的TN污染负荷重心由西北向东南方向移动,流域东南部是畜禽养殖、农田固废类和农田径流TN污染的重点防控区域.东南部各区县的农业人口大量向城市人口转化,进而驱动农村生活和农村生活垃圾污染源的TN污染负荷重心由东南向西北方向转移,其转移范围高达66.35 km²,由此确定的最小边界圆是污染源污染负荷变化的重点识别区域,沱江流域西北部则是农村生活和农村生活垃圾TN污染的重点防控区域.本研究拓展了环境科学领域对流域污染负荷时空演变的探究方法,对于改善水环境质量,促进流域经济可持续发展具有重要意义.     

基于DPeRS模型的海河流域面源污染潜在风险评估

运用DPeRS（diffuse pollution estimation with remote sensing）模型对海河流域面源污染物的空间分布特征和污染来源进行遥感像元尺度解析,结合地表水质评价标准,构建了面源污染潜在风险分级方法,评估了海河流域面源污染潜在风险.结果表明：污染量上,海河流域总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH₄⁺-N）和化学需氧量（COD）面源污染排放负荷分别为429.2、25.7、288.3和1017.0 kg ·km^-2,入河量分别为2.5万t、1597.2 t、1.7万t和6.6万t;污染类型上,农田径流是海河流域最主要的氮磷型（TN、TP和NH₄⁺-N）面源污染源,对于COD指标,城镇生活是首要污染类型,其次为畜禽养殖;空间分布上,海河流域中部和南部地区面源污染负荷较高,此区域也是该流域面源污染高风险集中分布区,氮磷型面源污染高风险区域分布相对较为集中,化学需氧量型则较为零散;海河流域有36%以上的区域存在氮磷型面源污染风险,有2.94%的区域存在化学需氧量型面源污染风险.     

长江经济带农业废水面源污染与农业经济增长的脱钩关系

推进农业废水面源污染与农业经济增长的脱钩,是实现长江经济带农业经济高质量发展的迫切要求,因此,本文测算分析了2011~2016年长江经济带农业废水中氨氮、化学需氧量、总磷、总氮排放量与农业经济增长的脱钩关系及其演化趋势,结果表明：长江经济带农业废水面源污染总脱钩指数的变动幅度较小且小于0,但2015~2016年各污染源脱钩程度有所恶化;分省统计结果方面,四川农业废水中氨氮和化学需氧量排放脱钩为扩张性负脱钩,贵州、江苏、江西、上海、云南以及重庆化学需氧量排放为绝对脱钩,污染物排放绝对脱钩的省市主要位于长江经济带中游;农业废水面源污染的氨氮、化学需氧量排放的异质性空间边界溢出效应较明显,而总磷、总氮排放同质性溢出效应较明显;农业废水面源污染排放物的Moran’s I随距离升高,但随着空间边界地理距离的拉大,长江经济带农业废水面源污染的空间溢出效应脉冲式递减;氨氮、化学需氧量、总氮和总磷的排放对农业经济增长的长期影响呈U型趋势,影响效应贡献最大的为化学需氧量,其次为氨氮,总磷和总氮的影响较小,而总磷的影响持续为正.     

太湖流域漕桥河污染物来源特征

基于对太湖流域漕桥河小流域主要污染物来源构成和污染特征的分析,对污染物入河量进行了计算和修正. 结果表明:漕桥河的COD_Cr入河总量为1 639.9 t/a,主要来源于工业污染和城镇生活污染;氨氮入河总量为174.6 t/a,主要来源于农业面源和工业污染;总氮和总磷入河总量分别为491.0和34.7 t/a,主要来源于农业面源和城镇生活污染. 同时,针对河网地区水系错综复杂的特性,将客水污染纳入污染源范畴,核定客水量,为有效改善河流水环境质量提供了依据.      

大清河小流域城郊型面源污染现状与对策研究

文章以昆明市主要排污河道之一的大清河入滇池的小流域为研究对象,针对小流域范围内城郊型面源污染状况,通过详细的问卷调查和实地采样分析,初步得出研究区污染物产生的来源、产生特点和发生量。结果表明:生活污水排放、地表径流产污、农田排水是该研究区氮、磷污染物排放的三大来源;其中,总氮排放量有54.7%来源于生活污水,25.9%来源于农田化肥流失;总磷排放量有61.5%来源于生活污水,24.8%来源于地表径流。滇池周边地区面源污染物来源和特征有别于滇池全流域的各污染类型比值,面源污水已成为城郊区面源污染物的主要来源,是控制之要点。因地制宜,就地处理城郊型的农村生活污水,科学平衡施肥,降低地表径流排污浓度,是城郊型滨湖带小流域面源污染治理成功的关键。     

青铜峡灌区典型排水沟水污特征解析

以2009年青铜峡灌区排水沟实测流量和污染物浓度为基础,结合典型排水沟纳污现状调查及灌区灌溉与排水特点,对比点源污染和非点源污染的浓度和负荷特征,对典型排水沟污染物来源进行解析.结果表明,青铜峡灌区典型排水沟农田排水期盐分、氨氮、总磷月平均浓度依次为1 124、8.59、0.48 mg.L-1,非农田排水期盐分、氨氮、总磷月平均浓度分别为1 952、18.13、4.15 mg.L-1,农田排水期月平均输出盐分、氨氮、总磷负荷为20 896、90.35、5.80 t,非农田排水期月平均输出盐分、氨氮、总磷负荷分别为7 842、67.81、21.38 t.其中,第一排水沟水污过程与农田灌溉排水周期具有很好的一致性,表明第一排水沟以农田灌溉排水和农业非点源污染为主;第三排水沟、银新沟等则在承接农田灌溉排水的基础上,接纳了较多的点源污染,表现出点源与非点源综合污染并以点源污染为主导的污染特征.     

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.      

湟水河流域水质时空变化特征及其污染源解析

基于2012—2014年水质数据,综合应用多元统计分析与一维水质模型(Qual2Kw),系统分析了湟水河水质时空变化及其污染物来源.结果表明:湟水河河流水质主要受化学需氧量、生化需氧量、铜、六价铬、水温、溶解氧、总氮、氨氮等8项水质指标影响,且氨氮和总氮污染严重;湟水河水质时间上可划分为3个时段:时段1(6—10月)、时段2(5月和11月)和时段3(12月—4月),时段1水质明显优于时段2和时段3,湟水河水体受工业生活排放污水的影响显著,面源污染对河流水质的影响低于点源污染;空间上可分为3大区段:湟水河上游、中游和下游,中游西宁市段污染较重;基于Qual2Kw模型的污染物贡献比例计算结果揭示了湟水河民和桥断面的氨氮负荷主要来源于扎马隆(S2)-西钢桥(S3),总氮主要来源于报社桥(S5)-小峡桥(S6),其中支流点源是氨氮的主要污染源,普通点源即城镇生活污水和工业废水排放是总氮的主要污染来源,上游干流农田地表径流、畜禽养殖废水、农村生活污水等污染源氨氮、总氮排放也不容忽视.研究结果可以为湟水河流域水环境管理提供科学依据.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

黄河流域甘肃段工业行业水污染物空间排放特征

为研究黄河流域甘肃段工业废水污染的空间排放特征,运用系统聚类法,构建水污染物空间分类模型,引入污染综合评价指数,测算空间关联特征,揭示黄河流域甘肃段工业水污染物排放空间集聚效应.结果表明,2017年黄河流域甘肃段总工业企业数量为7 224家,企业类型以小型和微型为主.化学需氧量（COD）排放主要集中在安定区、麦积区和西固区,氨氮（NH⁺₄-N）、总氮（TN）和总磷（TP）排放主要集中在西固区、安宁区和红古区,农副食品加工业、酒/饮料和精制茶制造业、化学原料和化学制品制造业及电力/热力生产和供应业是主要贡献源.黄河流域甘肃段57个县区可分6种污染类型,水环境污染综合评价指数在空间整体上存在明显空间正相关,高值簇和低值簇集聚现象显著.研究结果可为管理部门制定差异化的水环境管控对策,实行分区分级的精细化管理提供科学支撑.