多径流出口水稻田非点源污染试验研究及验证

为验证一种水稻田非点源污染原位观测方法的准确性和适应性,以北京市上庄镇某试验水稻田为例,应用原位观测方法分别在水稻田进水口附近（4#观测点）和出水口附近（2#观测点）安装水位计观测稻田水深,利用同步观测的降雨数据以及田内5个采样点定期采集的水质数据,进行非点源污染试验研究,探究基于同一块水稻田不同位置的水深观测数据是否对该方法的应用产生影响.结果表明:①晒田期间,由于4#观测点处于相对低洼的位置,其水深数据显示4 d的无水期,与实际晒田时间相符,而2#观测点水深数据显示10 d无水.②基于2#、4#观测点水深数据得到总蒸散发和渗漏损失、总径流量以及灌溉量的相对偏差分别为1.3%、1.0%、1.8%;应用原位观测方法估算出该水稻田的灌溉量在2 620~2 710 m3之间.③基于2#、4#观测点水深得到的TN、NH₄+-N、NO₃--N、TP、COD_Cr输出系数的相对偏差在0.8%~8.0%之间.研究显示:水位计安装位置对原位观测方法应用的影响不大,且主要体现在晒田期的水深观测,建议将水位计安装在稻田相对低洼处,以确保能够完整地监测水稻生长季的水深变化;应用该方法能准确识别水稻田的径流量和灌溉量,对具有多个径流出口的水稻田非点源污染试验具有较好的准确性和适应性.      

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

平原河网地区农村生活污染入河机制

以太滆运河流域前黄镇和雪堰镇为研究区,设计农村生活非点源污染调查问卷,采用随机抽样的方法,调查了39个行政村中85个自然村的农村生活污染情况。通过对问卷的统计分析得到了厕所使用类型的比例、化粪池中上清液和固体残渣的去向以及生活垃圾处置等信息。在对农村生活污染进行分类的基础上,估算出该地区农村生活污染入河系数为:CODCr,6.6%～13.3%;TN,18.1%～18.6%;TP,8.2%～12.5%。     

不同灌溉模式下水稻田径流污染试验研究

为探讨不同灌溉模式下水稻田的产流规律和污染状况,为水稻灌区的农田水管理提供科学依据,本研究在常州市金坛和溧阳两地的野外水稻田开展非点源污染源试验,分别采用深水淹灌和干湿交替节水灌溉模式.在水稻生长季内,通过安装水位计和雨量计采集田面水水位和降雨信息,针对两种灌溉模式采取不同的方法计算径流量和氮磷流失负荷.结果表明,深水淹灌模式下,27场次降雨下有5场产生出流,还有1次人工排水造成了非点源污染,该灌溉模式下水稻田TN输出系数为49.4 kg·hm~(-2),TP输出系数为1.0 kg·hm~(-2);干湿交替节水灌溉模式下,最大降雨量达到95.1 mm时仍未发生产流.水稻田产流受到水稻需水量和灌排措施的影响,与田面水水位、降雨量和最低田埂高度直接相关;相较于传统的淹灌模式,干湿交替节水灌溉模式能明显减低由于降雨或者人工排水造成的非点源污染.     

太滆运河流域葡萄园径流污染规律分析

选择常州市太滆运河流域的葡萄园开展非点源污染类型源试验,监测葡萄园的降雨、产流及产污过程,计算次降雨平均浓度(EMCs),并结合施肥等葡萄园管理措施分析葡萄园径流污染特征及影响因素.结果表明,EMCs与平均降雨强度总体上呈负相关关系,而且不同场次降雨的EMCs差异很大；对于同一场次降雨,径流的产生滞后于降雨,污染物浓度也随径流过程而不断变化.污染物流失是一个复杂的过程,受降雨量、降雨强度、施肥等诸多因素的影响.     

城市水环境控制单元污染物入河量估算方法

在资料不全且无法进行试验的地区,为了估算污染物进入目标水体的负荷,需要充分利用易获得的数据.使用污染源普查数据和土地利用数据,同时考虑距离对污染物入河过程的影响,来估算水环境控制单元内的污染物入河量.大辽河水环境控制单元营口段是以城区污染为主的城市水环境控制单元,以大辽河水环境控制单元营口段为例估算控制单元内污染物入河量,并进行分析.结果表明使用污染源普查数据和土地利用数据,在根据距离考虑入河系数的情况下能够较准确的估算出污染物入河量,可以为后期进行水环境容量核定工作提供基础数据,同时为城市规划管理者提供制定减排政策的依据.     

水稻田非点源污染原位试验研究

为了研究野外水稻田的非点源污染,本试验采取一种新的原位观测方法:即在不改变水稻田原有出流特征前提下,在水稻生长季采集田面水水位和降雨信息,通过水位变化曲线计算水稻田每日的蒸散发和渗漏损失量,再根据水量平衡关系计算径流量.观测期间定期采集田面水测定总氮(TN)、总磷(TP)浓度,根据径流量和浓度估算非点源污染流出负荷量.试验选取北京市海淀区上庄镇某村水稻田试验田块,通过1年的试验观测得到在生长季内的37场降雨中共有9场降雨产生了出流.另外,还有2次人工排水和1次农田回归流形成了非点源污染.经计算试验区水稻田每个生长季TN输出系数为8.8 kg·hm-2,TP输出系数为0.47 kg·hm-2.该观测方法针对具有多出水口且最低田埂高度动态变化的野外水稻田的非点源污染观测具有较强的可操作性.     

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

环境监测全过程管理信息系统的研究与开发

考察了环境监测日常业务流程并将其划分为７个步骤，分析了数据流，在此基础上提出一套技术方案，推荐了实现全过程管理的技术关键，给出了厦门市环境监测全过程管理信息系统的开发实例。该系统已经用于生成环境质量报告书要求的各类报表，管理污染信息和生成各类地理图形，效果良好。     

密云水库及其流域营养物集成模拟的情景分析研究

在密云水库水环境模拟预测集成模型的支持下,考察了不同点源、非点源污染负荷控制措施对水库水质的影响和作用,制定了4个情景方案.基础情景分析表明,密云水库TN超标严重,TP相对较好,叶绿素浓度超过10μg/L的区域主要集中在潮河库区,而且面积较大.情景1、情景2和情景3是考虑了不同点源、非点源管理措施后的密云水库水质状况.结果表明,营养负荷的下降能显著地改善水体水质,尤其是磷负荷的降低可有效地制约藻类生长,叶绿素浓度显著降低,超过10μg/L的区域缩小甚至消失.这一结论说明了加强密云水库流域及周边地区工业、生活和畜禽养殖等点源和农业非点源污染控制对改善密云水库水质的有效性和必要性.