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11.
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.  相似文献   
12.
北运河上游非点源污染风险空间分布特征研究   总被引:4,自引:3,他引:1  
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.  相似文献   
13.
气候条件是影响绿色屋顶径流调控效益的重要因素,目前国内尚缺乏不同气候区城市绿色屋顶径流调控效益的对比研究.基于北京市区搭建的绿色屋顶在2017—2019年实测降雨-径流数据,率定和验证Hydrus-1D绿色屋顶降雨-径流模型,并采用该模型模拟分析6个不同气候区城市(兰州、北京、沈阳、合肥、上海和深圳)绿色屋顶在不同设计暴雨条件下的降雨-径流过程,定量分析气候条件对绿色屋顶径流调控效益的影响.结果表明:基于Hydrus-1D可准确模拟绿色屋顶径流过程,模型率定与验证的纳什效率系数平均值分别为0.73和0.67;不同气候区城市绿色屋顶径流削减率、洪峰削减率和产流延迟时间随暴雨重现期增加而降低,兰州绿色屋顶的峰现延迟时间随重现期增加明显降低,而其他城市绿色屋顶的峰现延迟时间较短,均在0~2 min;半干旱气候区城市兰州绿色屋顶的径流削减率(23.89%~68.73%)和洪峰削减率(44.15%~88.21%)均明显高于其他湿润、半湿润气候区城市;兰州绿色屋顶的产流延迟时间最高(37~52 min),依次高于北京、合肥、沈阳、上海和深圳.随气候条件由湿润到干旱,绿色屋顶的径流调控效益逐渐提高....  相似文献   
14.
植被对绿色屋顶径流量和水质影响   总被引:4,自引:3,他引:1  
章孙逊  张守红  张英  吴思婷 《环境科学》2019,40(8):3618-3625
植被是绿色屋顶的关键组成部分,也是影响绿色屋顶径流量和水质的重要因素之一.本文基于大花马齿苋(Portulaca grandiflora)、佛甲草(Sedum lineare)、高羊茅(Festuca elata)和无植被(对照组)这4种植被覆盖类型绿色屋顶2017年植物生长特征、降雨和径流过程的监测,及对雨水和各绿色屋顶径流中营养元素(NH_4~+-N、NO_3~--N、NO_2~--N和PO_4~(3-)-P)与重金属(Cr、Cd、Cu和Ni)的浓度检测,定量分析了不同植被覆盖类型对绿色屋顶径流量和污染负荷的影响.结果表明:①大花马齿苋、佛甲草、高羊茅和对照组绿色屋顶的平均径流削减率分别为51. 3%、41. 5%、36. 3%和33. 0%,大花马齿苋绿色屋顶径流削减率显著高于高羊茅和对照组绿色屋顶(P 0. 05);②大花马齿苋和佛甲草绿色屋顶是NH_4~+-N、NO_3~--N、NO_2~--N和PO_4~(3-)-P的汇,且地上生物量更大的大花马齿苋绿色屋顶对营养元素的污染负荷削减率(分别为59. 6%、99. 9%、82. 5%和25. 7%)均高于佛甲草绿色屋顶(分别为52. 5%、89. 3%、75. 3%和7. 8%),而高羊茅和对照组绿色屋顶是NH_4~+-N和NO_2~--N的汇,是NO_3~--N和PO_4~(3-)-P的源;③大花马齿苋、佛甲草、高羊茅和对照组绿色屋顶均是DCd的汇,污染负荷削减率分别为19. 2%、41. 5%、38. 4%和31. 1%,但4组绿色屋顶均是DCr、DCu和DNi的源.  相似文献   
15.
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.  相似文献   
16.
屋顶占据大量城市不透水面,实施生态屋顶建设,有利于缓解城市化造成的生态和环境问题.在北京市区搭建不同类型生态屋顶(绿色屋顶、蓝色屋顶和蓝-绿屋顶),基于对2019年雨季降雨特征、各类生态屋顶径流量以及径流中营养盐和重金属浓度的监测,计算不同生态屋顶径流污染负荷和径流水质指数(RQI),定量对比分析不同类型生态屋顶径流的综合水质差异.结果表明,在2019年雨季,各生态屋顶均表现出良好的雨水滞留能力,平均径流削减率在75.7%~78.9%之间,且不同生态屋顶的径流削减率无显著差异(P>0.05);相较雨水,各生态屋顶均为NH+4-N、 DZn和DCd的汇,累积负荷削减率分别在63.8%~96.4%、68.6%~90.7%和39.8%~54.5%之间,但均为NO-3-N、 DCr、 DFe和DNi的释放源;蓝色屋顶是DCu的汇(累积负荷削减率为21.9%),但对雨水径流中PO3-4-P的累积负荷无明显影响,而绿色和蓝-绿屋顶均为PO3-  相似文献   
17.
不同配置绿色屋顶径流水质特征及综合评价   总被引:1,自引:1,他引:0  
绿色屋顶是海绵城市建设的重要措施之一,但植被和基质等配置因素对其径流水质的综合影响尚不清楚,这限制了绿色屋顶的推广.通过在北京市区搭建3种植被类型[佛甲草(Sedum lineare)、大花马齿苋(Portulaca grandiflora,马齿苋)和无植被(对照)]、3种基质类型[田园土、改良土和轻质生长基质(轻质基)]和2种基质厚度(15 cm和10 cm)的12个绿色屋顶,基于2019年雨季降雨特征、各绿色屋顶径流量以及径流中营养盐和重金属浓度的监测,构建绿色屋顶径流水质指数(RQI)定量分析不同绿色屋顶配置对径流水质的综合影响.结果表明,植被可提高绿色屋顶径流削减率和有效降低径流中NO3--N的浓度,佛甲草和马齿苋绿色屋顶的RQI接近,径流水质均优于对照绿色屋顶;基质材料显著影响绿色屋顶径流削减率和径流中污染物浓度,轻质基绿色屋顶的径流削减率最低且径流中NH4+-N、DFe、DMn和DZn的浓度均值最高,其径流水质劣于改良土和田园土绿色屋顶;基质厚度为15 cm的绿色屋顶径流削减率更高,其径流水质优于10 cm的绿色屋顶.研究结果可为绿色屋顶设计及径流水质综合评价提供科学依据.  相似文献   
18.
黄壤坡面土壤分离速率研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
黄壤坡面侵蚀是长江中上游泥沙的主要原因之一,因此对该地区的土壤分离过程的量化研究对土壤侵蚀机理研究的深入和水土流失防治具有一定的理论和实践意义。通过变坡水槽冲刷实验,研究了黄壤坡面土壤分离速率与坡度、流量及主要水动力参数间的关系,探寻模拟土壤分离过程的最优参数。试验结果表明:土壤分离速率与流量、坡度和多个水动力学参数都呈正相关关系。坡度和流量的幂指数均>1,表明二者在实验测定范围内对土壤分离速率有叠加增大作用。水流功率(R2=0.93)与土壤分离速率拟合方程的决定系数最高,表明用水流功率来描述土壤分离速率能获得更多有效信息。当单位水流功率>0.281 m/s后,土壤分离速率随其增大而剧烈增加。但是径流剪切力(与土壤分离速率的决定系数为R2=0.83)值的计算只需获得坡度和水深等数据,水流功率值的计算不仅要采集坡度和水深等数据,还要获得流速等获取难度相对较大的数据。因此,采用径流剪切力来描述土壤分离较水流功率更为方便,而采用水流功率来估算土壤分离速率更为精确。  相似文献   
19.
利用SWAT模型对北运河上游流域进行模拟分析,评估了 4类10项24种山水林田湖草生态治理措施对氮负荷的削减效果及山水林田湖草系统治理措施效果.结果表明,径流率定及验证纳什系数(NSE)>0.50,相对误差(PBIAS)≤±40%,泥沙量、氮负荷总体PBIAS≤±40%,SWAT模型对径流、泥沙、总氮的模拟值与实测值展...  相似文献   
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