不同降雨-径流过程中农业非点源污染研究

以大宁河流域为研究区域,应用SWAT模型进行了流域农业非点源污染负荷的模拟计算。利用巫溪水文站2000～2004年的实测日径流和泥沙数据进行模型的调参计算,验证结果表明模型适用于大宁河流域。利用验证后的模型分析了不同降雨-径流条件下非点源污染的产输出特性。结果表明:降雨量对径流污染负荷有较大的影响,年内丰水段,非点源污染物浓度峰值和径流峰值同步出现;年内平水段,泥沙浓度、有机氮浓度和径流峰值同步出现,硝酸盐浓度峰值滞后于径流峰值出现时间;年内枯水段,非点源污染物浓度滞后于径流峰值度出现时间;降雨—径流与污染物浓度之间存在着密切的线性相关关系。     

土地利用/覆盖变化对长江上游非点源污染影响研究

在国内外相关研究的基础上,利用输出系数模型,结合RS和GIS技术,对长江上游的非点源污染负荷进行了空间模拟和负荷估算.模拟结果表明,在不考虑流域损失的前提下,由于土地利用造成的非点源污染负荷TN总量从20世纪70年代的123万t下降至2000年的116万t,基本呈逐年减少的趋势,由土地利用造成的TP的变化趋势与TN基本相同,从70年代的3.7万t下降到2000年的3.5万t左右.就省份、土地利用类型和水系而言,四川省、种植用地和草地以及金沙江水系和嘉陵江水系对长江上游的非点源污染贡献较大.在非点源污染负荷强度上,重庆市和嘉陵江水系单位面积负荷最高,是今后应重点治理的地区.结果表明,该模型可以对长江上游这样的超大尺度空间的非点源污染进行较好的空间模拟.     

香溪河流域土地利用格局演变对非点源污染的影响研究

以分布式模型SWAT为研究工具,在气候、土壤等因素不变的情况下,模拟了三峡库区香溪河流域土地利用格局演变对于非点源污染的影响.研究结果表明,自20世纪80年代至2007年,研究区由土地利用所造成的非点源污染TN总体呈减少趋势,4种土地利用情景下模拟得到的年均非点源污染TN分别为1 841.60、824.86、1 790...     

湖泊水质参数空间分析中异常值的识别与处理

异常值的存在对湖泊水质参数局部估计精度产生重要影响 ,制约了地统计学在湖泊水质研究中的应用。文章以太湖为例 ,介绍了在湖泊水质参数研究中的三种异常值识别和处理的方法。应用这些方法可以有效地降低异常值的影响水平     

湖泊水质参数空间优化估算的原理与方法

 地统计学是近几十年发展起来的一门处理空间数据的数学方法,在地学方面的应用已日趋成熟.近年来,环境学的研究开始借鉴其理论,开辟了环境学研究的新方向.本文着重阐述了区域化变量理论和克立格法在湖泊水质参数分析研究中的应用,并对湖泊水质参数空间优化估算的方法进行了探讨.     

RS、GIS在内陆湖泊水质研究中的应用

:遥感 (RS)、地理信息系统 (GIS)技术的综合应用在许多研究领域广泛推广并日渐成熟 ,表现出广阔的发展前景。将 RS、GIS相结合 ,综合应用于内陆湖泊水质的监测和分析 ,充分体现了其快速、经济、高效的强大优势。本文首先回顾了一般监测方法的特点及局限性 ,主要讨论了 RS、GIS的特点及在内陆湖泊监测和分析中的优势所在。最后提出了此领域的发展方向展望     

天津地区表层土壤多环芳烃含量的中尺度空间结构特征

应用地统计学技术对全天津地区表层土壤中 16种优控多环芳烃含量和土壤理化参数进行了空间结构分析 .结果显示 ,各组分浓度均存在中尺度的空间自相关性 .多环芳烃浓度的空间结构存在明显的各向异性 .大气运移和土壤TOC含量可能是影响土壤多环芳烃浓度空间结构特征的重要环境因素 .     

天津表层土壤PAHs分子标志物参数的空间特征

 以天津地区为例,在选取分子标志物的基础上,应用地统计学方法探讨了多种多环芳烃(PAHs)分子标志物的空间特征,并在此基础上探讨污染源空间分布状况.结果表明,分子标志物的计算和空间分布的模拟,可以帮助识别复杂情况下污染来源的分布情况.通过对天津地区表层土壤PAHs 6种分子标志物参数空间分布的研究,发现天津地区主要的PAHs污染源是煤燃烧源,在天津绝大部分地区都有分布.而石油源和交通污染源主要分布在中部和滨海地区,2 种污染源有一定的重叠.在远郊县的边界地区,有一定的木柴污染源分布.     

应用GIS分析太湖水质的污染现状

随着空间技术和计算机技术的日益发展，地理信息系统（GIS）作为一门技术，不但在地学方面有了较为广泛的应用，而且在环境部门也越来越显出其优势性。以水质采样监测的大量第一手资料为基础，应用GIS工具，对太湖水质的污染现状进行了分析，并对此进行解释提出了可能的解决办法。     

湖泊水质参数空间最优估计精度分析

在湖泊研究中,往往要了解污染的空间分布状况,其核心是空间最优估计问题.本文在阐述了克立格方差特点的基础上,以太湖为例,对湖泊水质参数空间最优估计的精度问题进行了分析.结果显示,估计精度受变差函数、各采样点的空间配置关系等因素的影响.空间结构直接决定着估计精度的大小,而与各信息采样点的值的大小无关.