松花江哈尔滨江段高锰酸盐指数的遥感反演

以松花江哈尔滨江段高锰酸钾指数为研究对象,于2012年7月14～15日,测定了11个断面31个采样点的高锰酸钾指数数据,同步获取了采样点水质高光谱反射率数据,使用相关性统计分析和多元非线性回归分析方法,用其中21个样点数据构建反演模型,得到模型决定系数(R2)为0.890,用10个样点数据进行验证,得到预测值的均方根误差(RMSE)为0.439 mg·L-1,平均绝对偏差(MAD)为0.365 mg·L-1,平均绝对偏差率(MADR)为8.43%.     

松花江哈尔滨段主干流河网水动力模型构建及在城市防洪预警决策中的应用

为满足城市防洪预警决策的需要,根据松花江流域的水动力特点,结合遥感影像及数字高程数据,利用Delft3D模型对松花江哈尔滨段主干流的水动力情况进行了模拟。利用老头湾水文监测站2013年的实测数据对模型模拟结果进行了验证,计算水位和实测水位的最大水位差为0.36 m,模型能较好的呈现该江段的水动力情况。由于受降水量、地形等因素的影响,在枯水期时,水深基本上在4.7 m左右,丰水期时,水深增加到5.8 m左右。无论枯水期还是丰水期,松花江哈尔滨段上下游水位差较小,基本上趋近于零。松花江哈尔滨段水流平稳,单向流动,少有回流、涡旋等现象。     

大庆典型区域湿地水体污染物迁移变化特征研究

目前对于天然湿地水体污染物迁移变化规律的研究还不全面。大庆区域湿地面积较大,但石油开采所产生的含油废水以及其他生产和生活的废水进入湿地,对该区域湿地水环境产生了较大的影响。对大庆区域湿地水体自净效果及变化状况进行研究,对揭示该湿地生态系统健康状况变化有着重要意义。为此,按不同季节对湿地系统不同典型位置(进水处、出水处、中间部位),采集水样、湿地植物芦苇(Phragmiteshirsuta)与湿地土壤,考察了大庆湿地不同时空条件下的湿地水质情况以及湿地植物芦苇、土壤的变化情况。结果表明:湿地系统夏季污染最严重,污染程度从高到低依次为夏、秋、春,春季综合污染指数最低为13.11。TN的综合污染指数最高为14.05,5项水质指标综合污染指数从高到低顺序依次为TN、COD、含油量、NH4+-N、BOD5。湿地对水体污染物去除主要发生在湿地前部区域。在监测期间,湿地前部区域去除的TN的量占整个湿地区域去除TN量的71.86%,湿地前部区域去除的COD的量占整个湿地区域去除COD量的77.51%,湿地前部区域去除的NH4+-N的量占整个湿地区域去除NH4+-N量的56.46%,湿地前部区域去除的含油量占整个湿地区域去除含油量的79.91%,湿地前部区域去除的BOD5的量占整个湿地区域去除BOD5量的53.57%。湿地系统对湿地水体污染物的降解是沿湿地水流方向逐渐降低的,湿地自净效果明显。植物通过吸收直接去除部分氮、磷,而且在生长季节作用更明显。在湿地前部区域植物生长效果略好于后部,对氮、磷吸收也略高于后部,这正与湿地系统对污染物的降解是沿湿地水流方向逐渐降低相吻合。另外,湿地土壤能够吸附水中一些污染物质,湿地植物与土壤都对水中污染物的去除发挥重要作用。     

哈尔滨市融雪径流中重金属污染空间分布及源解析

根据2018年哈尔滨市融雪径流中重金属(Fe、Pb、Cr、Cd、Hg和Zn)监测数据,结合气象数据,运用暴雨洪水管理模型(SWMM)构建了城市融雪过程水文及水质模型.对各排水口及汇水区融雪径流产出量、单位面积重金属负荷量进行了计算,并在此基础上分析了融雪径流中重金属污染的空间分布特征及主要来源.结果表明:在采集的融雪径流样品中,Fe浓度最大,平均值为4.95 mg·L~(-1);Hg浓度最小,平均值为0.542μg·L~(-1);Pb浓度变化范围最大,在32.14～254.36μg·L~(-1)之间;Hg浓度变化范围最小,为0.038～0.841μg·L~(-1).在空间分布上, Fe、Pb、Cr、Cd和Zn 5种重金属浓度的高值区均分布在人口密集的居民区、商业区及主要交通道路周围.排水口重金属污染产出量与径流量成正比,总产出量FePbCrCdHgZn. Zn产出量由高到低的排放口依次为马家沟、阿什河、松北区排放口、何家沟、道里区排放口和道外区排放口,其它5种重金属产污量总体呈现阿什河马家沟何家沟松北区排放口道里区排放口道外区排放口的趋势.Fe的单位面积负荷总量最大,为2405.94μg·m~(-2);Pb和Cr次之,为36.36μg·m~(-2)和14μg·m~(-2).主成分分析结果表明哈尔滨市春季融雪径流中重金属的主要来源依次为工业源、生活与机动车源和燃煤源,贡献率分别为43.237%、23.598%和12.012%.     

松花江哈尔滨段水环境质量评价及污染源解析

为全面了解松花江流域哈尔滨段的水质污染状况,根据2015年松花江流域哈尔滨段丰水期、平水期和枯水期的水质监测数据,采用主成分分析（PCA）对水质污染现状进行综合评价,并根据主成分分析计算得到的相关数据进行APCS-MLR（绝对主成分多元线性回归分析）,量化主成分对各污染物的贡献率.在评价过程中,充分利用ArcGIS软件对不同断面水质状况进行可视化表征,展现水环境质量的空间特征,更加直观地表达水质的区域差异性.结果表明:松花江哈尔滨段水体的主要污染物包括COD_Cr、TN和NH₃-N,丰水期第1主成分对其贡献率分别为69.97%、69.18%、74.23%,平水期为22.91%、22.21%、37.57%,枯水期为83.77%、83.60%、83.09%;6个断面中,朱顺屯断面的水质优于其他断面的水质,上游水质优于下游水质;研究水体水质总体上表现为丰水期优于枯水期.研究表明,污染物主要受到生活污水和该江段沿岸石化、汽车和造纸企业工业废水排放的影响.污染物主要来源于阿什河口内和呼兰河口内断面,干流水体水质优于支流水体.