锰渣填埋场渗滤液及周边水体的水化学特征和质量评价

本文在分析锰渣填埋场区渗滤液及周边水体水化学组成的基础上,运用改进的水质量指数(WQI)进行了水质评价,阐述了填埋场渗滤液对下游水体的影响过程。结果表明,研究区渗滤液pH呈中性偏酸性,EC在1 780~44 500μS/cm之间,渗滤液中NH4-N、Mn2+、Mg2+、SO2-4、NO-3的浓度较高,并呈现SO2-4Mn2+Mg2+NH+4-N的特征,并且浓度与堆存时间呈负相关性。填埋场下游水体的重金属浓度微量,但NH4-N和Mn2+浓度较高,均超过GB 3838—2002和GB/T 14848—93规定的限值,其中2014年5月份某地下水的这两个参数分别超标243倍和488倍。改进的WQI指数评价结果显示,地表水的渗滤液水污染指数(LWPI)值在2.89~7.83之间,受影响的地下水为172,说明渗滤液已对锰渣填埋场下游水体造成严重影响。     

Spatial assessment of groundwater quality in Guna Tana landscape

This study focuses on investigating the quality of groundwater for irrigation and drinking water purposes. Spatial distribution of physicochemical and microbiological parameters was assessed from samples collected from springs, hand‐dug wells, and boreholes found the Guna Tana landscape. A total of 70 samples were considered for physical, chemical, and bacteriological water quality determination. The results revealed that most of the groundwater quality index (WQI) values lie between good and excellent. The maximum, minimum, mean, and standard deviation of each water quality parameter were prepared for evaluating groundwater quality. According to the WQI values, more than 83% of the water samples were classified as excellent water for drinking. More than 92% of the water samples showed low sodium hazards for irrigation and about 48% and 46% of the water samples were classified as within the excellent and good water classes for irrigation based on their electrical conductance levels. Therefore, the groundwater that is found in the Guna Tana landscape could be used for drinking and irrigation purposes without any advanced treatment.     

水源水库藻类功能群落演替特征及水质评价

为了解水源水库的藻类功能群落时空演替特征及水质变化,以李家河水库为例, 2018年9月～2019年6月对藻类及水质因子开展连续监测,采用功能类群划分方法对水库藻类进行了识别与分类,探讨了藻类功能群落与水质间关系,并结合WQI指数法进行水质评价.结果表明,本研究共获得藻类56种,隶属于4门28属,可划分为15个功能群类,其中优势藻类功能群落分别为B、 D、 G、 J、 L_0、Mp、 P、 W_1和X_1;李家河水库藻类结构呈现明显的季节性特征,混合期藻密度明显低于分层期,其中混合期的主要功能藻种为小球藻和小环藻,分层期的主要功能藻种为舟形藻和针杆藻.冗余分析(RDA)表明,水温、混合层深度和RWCS指数是驱动藻类演替的主要因子;WQI分析结果显示李家河水体水质为"良好",混合期水质略好于分层期.本研究指出扬水曝气系统可改变藻类功能群落的演替特征,有效改善水源水库水质,保障了饮水供水安全.     

金盆水库暴雨径流时空演变过程及水质评价

为探究西安金盆水库汛期暴雨径流沿程时空演变过程及库区水质响应,对汛期2019年8月初与9月中旬两场暴雨径流上游河道至库区各断面的水质指标进行持续原位监测,并在垂向上采用单因子污染指数法和综合污染指数法对库区进行水质评价.结果表明：汛期暴雨径流连续不同的来流条件会演变成不同的潜入情况,两次径流初期入流量小,水库潜流均经历全断面径流-底部潜流-间层流的过程,在末期,8月初径流库区间层流位置由初期的545~565 m扩大为535~580 m,9月中旬径流潜流位置由初期540~575 m的间层流演变成575 m以下的底部潜流;连续的入流使库区热分层结构削弱,溶解氧得到补充,同时大量颗粒态污染物汇入库区,营养盐在垂向上表现为中层、底层水体高于表层;单因子污染指数表明径流潜流处总磷和高锰酸盐指数值都有一定的增加,末期均超过地表水Ⅲ类水质标准;综合污染指数表明8月初径流中层水质处于中污染,底层则受厌氧与颗粒沉降的双重影响达到重污染,并且在径流一周后达到峰值,而9月中旬的575 m以下的潜流直接导致中层水体处于重污染,底层由于溶解氧的补充处于中污染;汛期通过泄洪洞的排放与分层取水可以有效地保障供水安全.     

中国南方红壤丘陵区湖南水环境时空变化研究

以中国南方红壤丘陵区的典型区域-湖南省为例,利用1990～2000年湘、资、沅、澧四水和洞庭湖区重要断面的水质数据,采用综合污染指数方法和污染分担率方法,研究了湖南省水环境质量时空变化特征,并选取1990～2005年经济和废水排放数据,分析了经济因子与废水排放之间的相互关系,建立湖南省废水排放的库兹涅茨曲线模型。研究结果表明,从时间上看,湖南省的总体水环境污染有加重的趋势;从空间上看,水环境质量是从湖南省的西部向东部恶化。在流域和地区对比中,湘江和位于该流域的株洲市最为严重,总氮和汞是湖南省最主要的污染因子;通过环境库兹涅茨曲线模型模拟表明,湖南水环境与经济发展的关系位于环境库兹涅茨曲线上升段。本研究结果对于改善整个湖南省水环境污染状况,以便采取正确的防治策略具有一定的实践意义。     

三峡水库典型支流不同时期的水质污染特征及其影响因素

为探究三峡水库特殊调度运行模式下支流水质分布特征及其主要影响因素,以库区一级支流香溪河和神农溪为例,于2018年7月（汛期）和10月（蓄水期）现场采样分析,利用水质指数（WQI）法进行水质评估和水质特征分析,并综合三维水动力观测资料、干支流水量交换分析识别水质变化的驱动因素.结果表明：①影响香溪河和神农溪WQI的主要参数为TN、NH₄⁺-N,且两支流WQI在7月为63~69,水质一般;10月为74~82,水质良好.水质在10月显著好于7月（p<0.01）,两支流间的WQI无显著差异（p>0.05）;另外,WQI在中间段要大于近河口和近上游段.②长江干流倒灌水体对支流水质的好坏起主导作用.汛期倒灌强度小但倒灌水体营养盐浓度较大,会增加支流营养盐浓度;蓄水期倒灌强度大但倒灌水体营养盐浓度较小,会稀释支流营养盐浓度.③支流流域面源污染协同加剧支流水质污染.汛期降雨驱动了面源污染的增加,在多因素共同作用下支流库湾TN、NH₄⁺-N在7月的累积量高于10月.研究结果可为当地水环境管理和治理提供方向,丰富大型河道型水库水环境演变相关科学认识.     

Development of a water quality loading index based on water quality modeling

Water quality modeling is an ideal tool for simulating physical, chemical, and biological changes in aquatic systems. It has been utilized in a number of GIS-based water quality management and analysis applications. However, there is considerable need for a decision-making process to translate the modeling result into an understandable form and thereby help users to make relevant judgments and decisions. This paper introduces a water quality index termed QUAL2E water quality loading index (QWQLI). This new WQI is based on water quality modeling by QUAL2E, which is a popular steady-state model for the water quality of rivers and streams. An experiment applying the index to the Sapgyo River in Korea was implemented. Unlike other WQIs, the proposed index is specifically used for simulated water quality using QUAL2E to mainly reflect pollutant loading levels. Based on the index, an iterative modeling-judgment process was designed to make decisions to decrease input pollutants from pollutant sources. Furthermore, an indexing and decision analysis can be performed in a GIS framework, which can provide various spatial analyses. This can facilitate the decision-making process under various scenarios considering spatial variability. The result shows that the index can evaluate and classify the simulation results using QUAL2E and that it can effectively identify the elements that should be improved in the decision-making process. In addition, the results imply that further study should be carried out to automate algorithms and subsidiary programs supporting the decision-making process.     

CCME WQI在入海河流(鳌江)感潮河段水质评价中的应用

水质指数(WQI)在环境保护的日常工作中发挥了重要作用。以鳌江为例,运用加拿大环境部长理事会水质指数(CCME WQI)方法,选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷、石油类、氟化物、阴离子表面活性剂、粪大肠菌群10项水质监测项目,评估了入海河流干流感潮河段4个监测断面的地表水环境质量,并对CCME WQI与最差因子法以及CCME WQI优缺点进行比较和分析。研究结果显示,2014年埭头、江屿、方岩渡、江口渡监测断面水质分别为良好、较差、中等、中等。与传统水质评价最差因子法比较,运用CCME WQI评价结果容忍度较高,更贴近实际水质状况。CCME WQI量化形式为属地流域环境管理带来便利。监测断面水质目标和参评项目对CCME WQI评价结果起决定性作用。针对CCME WQI在实际应用中存在的问题给出了建议。     

苏州古城区水体污染时空分异特征及污染源解析

利用2012年苏州古城区30个监测断面的11个水质指标数据,综合运用水质指数模型(WQI)、层次聚类(HCA)、后退式判别(DA)、因子分析(FA)、绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)及GIS平台系统分析了旅游城市苏州古城区河网水体污染物时空分异特征及污染源解析.结果表明:①苏州古城区内城河及外围河道水体的CCME WQI值介于40~74之间,其中,66.67%的监测点水环境遭到严重破坏,主要集中在内城河河道;②系统聚类分析将采样时间分为1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段;将采样点分为2类,从空间上反映了古城区内城河与外围河道的污染程度;③采样时间和采样点聚类分析结果的判别分析交叉验证,正确率分别达到88.1%和78.5%;表征时间差异性用了7个指标,分别为总氮(TN)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、水温(T)、高锰酸盐指数(COD Mn)、藻密度(Algae density)、叶绿素(Chl),表征空间差异性用了5个指标,分别为总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、浊度(Turb)、水温(T);显著性指标的时空差异性比较明显;④古城区内城河河道在1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段内的因子分析分别提取4、3和4个因子,累积解释方差分别为83.64%、72.67%和77.98%;古城区外围河道在全年内的因子分析提取了3个因子,累积解释了62.28%的总方差;因子分析表明,古城区内城河及外围河道主要为氮、磷等营养物质污染及夏季藻类爆发的问题,与古城区外围河道相比内城河河道的污染更为严重,应优先开展治理;内城河氮、磷污染除了有来自生活、餐饮旅游等第三产业的污染外,还受到降雨地表径流及河道底泥释放的非点源污染影响;⑤绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)表明,总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(COD Mn)主要来自城市生活及餐饮旅游等第三产业污水.研究结果可为苏州古城区河道水环境改善治理提供参考.