基于时间序列法的滇池流域新宝象河污染风险预测

入湖河流是滇池流域主要污染物的输送途径,为减少入湖污染负荷,需保证入湖断面水质达标。以新宝象河入湖河口2005—2017年的水质数据为基础,使用描述统计方法分析年度水质波动,采用单因素方差分析法对水温、降雨、污染物浓度进行季节性差异分析,并应用时间序列法对多年水质情况建立模型。结果表明,入湖污染最严重的时间是2007年,之后除总氮外其他污染物浓度迅速下降,直至2014年入湖河口水质达到地表水Ⅳ类标准,满足了规划的要求。河流的水温和区域降雨量具有显著的季节差异性,污染物浓度受降雨、回补水等各种因素的影响,总体呈现春季较高、秋季较低的现象。时间序列模型预测结果显示CODCr超标风险最大,为了预防超标的情况出现,提出了相应的防控措施,包括提升旁路治理能力、优化湿地调蓄、启动面源拦截等。     

水葫芦大面积种植对滇池浮游植物的影响研究

对滇池水葫芦大面积种植区域开展了浮游植物群落结构和细胞丰度变化的调查研究,经过数据统计分析发现水葫芦大面积种植对水体浮游植物种群种类组成影响不显著,但对蓝藻生长具一定的抑制作用,对绿藻和硅藻可能具一定促进作用。     

基于SOM和多元分析的滇池沉积物污染特征空间模式研究

联合运用层次聚类分析(HCA)、判别分析(DA)和自组织映射神经网络(SOM)3种数值方法,对滇池2008—2010年17个底泥监测点位(10个常规点位及7个新增点位)9种污染物进行空间差异性和相似性分析,并评价各指标在空间的分布特征及监测点代表性.结果表明:滇池沉积物整体污染程度为草海>外海中部及南部>外海北部.As、Hg、Pb、Cd、Cu和Zn污染最严重的点位是断桥;草海中心的凯氏氮污染最严重,其他指标污染水平仅次于断桥;Cr和TP污染最严重的点位是新增点位盘龙江2;海埂是全局污染最轻的点位.现有的常规监测点位对整体污染特征的代表性较弱,建议取消异质性最低的白鱼口、观音山西、观音山东和罗家营站点;考虑污染特征和监测点位空间分布的均匀性,建议将盘龙江2、海埂和马料河设为常规监测点位.     

应用水培蔬菜净化滇池富营养水体分析研究

通过对福保乡水培蔬菜示范区的进出口水体中营养物质氮、磷、COD、氨氮等指标的监测数据分析,研究水培蔬菜净化滇池富营养化水体的作用、效果、水环境的改善以及由此带来的经济和景观价值。     

滇池流域花卉蔬菜废弃物对湖泊水质影响的模拟研究

选择流域内6种代表性的蔬菜、花卉秸秆,研究其对滇池水质的影响。结果表明：在相同水平的秸秆投加量下,TN、TP负荷量在秸秆投入水中约45d和30d左右均达到最大值,花卉秸秆在水体中TN、TP的总释放量明显高于蔬菜秸秆;水体TN、TP含量与秸秆投加量均成显著正相关。花卉、蔬菜秸秆进入滇池水后的最大潜在污染负荷量分别为：花卉秸秆的TN污染负荷为54.11g/kg,TP污染负荷为23.19g/kg;蔬菜秸秆的TN污染负荷为41.16g/kg,TP污染负荷为13.56g/kg。随意弃置堆放的花卉蔬菜秸秆对滇池水体可能存在的潜在面源污染负荷TN、TP极大值分别为12815.43 t和5290.51 t。     

滇池湖滨蔬菜种植区土壤污染物生态风险评价

选取典型滇池湖滨蔬菜种植区——昆明福保村为研究对象,进行土壤污染物生态风险分析,结合污染物空间分布规律研究,解析污染物来源。结果表明,土壤多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs）、有机氯（Organic Chlorine Pesticides,OCPs）、酞酸酯（Phthalic Acid Esters,PAEs）类污染物残留水平较低,但重金属含量相对较高,存在一定生态风险;区域内的印刷厂、造纸厂、彩印厂是土壤污染物的主要来源;滇池湖滨蔬菜种植区土壤环境质量尚为清洁,能够保障蔬菜产品品质安全。     

滇池湿地生态系统服务功能价值评估

滇池湿地的直接使用价值包括物质生产价值、供水价值、休闲娱乐价值和科研文化价值;间接使用价值包括生物栖息地功能价值、调节气候功能价值、降解污染功能价值、涵养水源价值和侵蚀控制功能价值。采用机会成本法、影子工程法、替代市场法及生态价值法等评价方法,计算出滇池湿地的各项服务功能总价值为78．778亿元,其中直接使用价值50．116亿元,间接价值为28．662亿元。     

滇池流域水资源问题与对策研究

近年来滇池流域水资源矩缺,水质污染问题突出,严重制约流域社会经济的可持续发展.对流域水资源问题进行分析研究,探讨了滇池保护治理的措施和对策.     

滇池入湖河道水环境治理技术与工程示范效果年浅析

对国家863计划滇池入湖河道水环境治理技术与工程示范效果年取得的阶段性成果进行了浅要的分析.     

Development and application of a two-dimensional water quality model for the Daqinghe River Mouth of the Dianchi Lake

Water quality models are important tools to support the optimization of aquatic ecosystem rehabilitation programs and assess their efficiency. Basing on the flow conditions of the Daqinghe River Mouth of the Dianchi Lake, China, two-dimensional water quality model was developed in the research. The hydrodynamics module was numerically solved by the alternating direction iteration (ADI) method. The parameters of the water quality module were obtained through the in situ experiments and the lab analyses that were conducted from 2006 to 2007. The model was calibrated and verified by the observation data in 2007. Among the four modelled key variables that were water level, CODcr, NH3-N and PO4-P, the minimum value of the coefficient of determination (CoD) was 0.69, which mean the model performed reasonably well. The developed model was then applied to simulate the water quality changes at the downstream cross-section assuming that the designed restoration programs were implemented. According to the simulated results, the restoration programs could cut down the loads of CODcr and PO4-P about 15%, however, they would have very little effect on the NH3-N removal. Besides, the water quality at the outlet cross-section would be still in class V (3838-02), indicating more measures should be taken to further reduce the loads. The study demonstrated the capability of water quality models to support aquatic ecosystem restorations.