珠三角某典型小流域水质时空特征及污染驱动力分析

采用聚类分析法和主成分分析法，对珠三角地区高明河流域水质指标进行数据分析，并采用排污系数法对流域污染负荷进行估算，剖析流域水质时空分布特征，识别主要污染指标，揭示流域水质与污染源的内在联系。结果表明，2020年高明河水质不能稳定达标，上游主要污染因子为COD_Cr，下游主要污染因子为COD_Cr、NH₃-N、TP。高明河流域水质空间差异显著，干流从上游往下游整体呈先改善再恶化再改善的波动趋势。丰水期流域有机污染严重，来源主要为畜禽养殖；枯水期氮污染严重，来源主要为城镇生活源；平水期水质受氮磷营养盐和有机污染综合影响，其中磷来源主要为水产养殖。因此，为改善高明河流域水质，应重点加强对畜禽养殖、城镇生活源、水产养殖污染源的治理与控制。     

赤水河流域水质时空变化特征与趋势

文章基于2008～2017年赤水河流域上游-赤水、中游-茅台、下游-鲢鱼溪断面水质、径流和降雨等水文气象数据,分析了流域水质时空变化特征及其与径流、降雨、白酒工业等影响因素的相关性.结果表明,近10年来,上游断面CODMn、NH3-N和TP的含量均呈下降趋势,而中游和下游断面CODMn、NH3-N呈现增加趋势,只有TP...     

近40年来长江干流水质变化研究

为掌握长江水质状况及其变化趋势,开展1981—2019年长江干流水质变化特征研究.系统总结了39年间长江干流地表水环境监测情况,以COD_Mn、NH₃-N和TP为研究因子,探讨了长江干流水环境质量变化规律;同时,选取有连续监测结果的断面,分析了长江上游、中游和下游不同断面近40年来的水质变化特征.结果表明:①1981—2019年,我国水环境监测迅速发展,长江干流水环境质量监测在监测点位、监测频次、监测项目和水环境质量等方面都发生了较大变化.②长江干流地表水水质总体相对较好,上游水质好于中下游,上游水体中ρ(COD_Mn)、ρ(NH₃-N)和ρ(TP)均低于中下游.③1981—2005年各江段ρ(COD_Mn)和ρ(NH₃-N)年均值变化特征不同,在2006年之后大体呈逐渐降低的变化趋势.④2006年以来,长江干流水质呈好转态势,水体中ρ(COD_Mn)、ρ(NH₃-N)和ρ(TP)均呈逐年下降趋势.⑤近年来,长江干流断面中TP的污染程度高于COD_Mn和NH₃-N,应引起重视.研究显示,政府的相关管理措施对长江干流水质改善具有正面推动作用,极大改善了长江流域总体水质,也促进了长江干流水质的进一步好转.      

贵州黄洲河流域水质时空分布特征及污染源解析

黄洲河是施秉喀斯特世界自然遗产地内重要河流之一。为了解黄洲河水质特征,基于8个样点、7个监测指标、12个月监测数据,采用单因子水质标识指数法、均值型综合污染指数法,结合聚类分析、主成分分析方法对河流水质特征进行分析评价。结果表明:黄洲河TN超标较严重,TP潜在超标性强。遗产地核心区地表水未达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅰ类水质标准,缓冲区未达到Ⅲ类水质标准;丰水期水质最差,枯水期水质最优。丰水期主控因素为TP、NTU和NH₃-N;平水期主控因素为COD_Mn、Chl-a和DO;枯水期主控因素为NH₃-N。流域内主要污染形式为农业面源污染;上游和中游缓冲区居民生活用水和农村散养畜禽排泄物排放污染造成了黄洲河泉眼（Y1）、支流交汇点（Y2）点重污染的现状,而且污染会随河流运移,进入自然遗产地核心区。     

辽河流域重点行业产污强度及节水减排清洁生产潜力

基于环境统计数据,分析了辽河流域重点工业行业单位产值的新鲜用水量,COD_Cr和NH₃-N等的产生强度,并与松花江、海河、淮河流域及全国平均水平进行对比,研究了其产污特征. 建立了情景分析模型,预测了2015年在经济保持一定增长率、重点工业行业产污强度保持不同水平情景下的流域总污染物产生水平. 结果表明,2008年辽河流域工业新鲜用水强度,COD_Cr和NH₃-N产生强度均低于全国同期工业平均水平,也低于松花江、海河和淮河流域水平. 造纸及纸制品业COD_Cr产生强度为全国平均水平的5.04倍;黑色金属冶炼及压延加工业与化学原料及化学制品制造业COD_Cr产生强度、医药制造业COD_Cr和NH₃-N产生强度也较高,表明这些行业的清洁生产潜力较大. 根据辽河流域污染物产生量削减潜力情景分析,其中的高方案比较合理. 该方案下,2015年COD_Cr和NH₃-N产生量预计比2008年分别减少14%和9%,表明该方案有利于污染排放总量的削减.      

湘江流域水质特征及水污染经济损失估算

基于2008~2016年湘江流域内40个监测站点10项参数的月观测资料,运用水质指数法分析流域水质时空分异特征,并采用主成分分析和多元线性回归分析识别影响流域水环境演变的主要因素.在此基础上将水质、水量与水资源价值结合起来,利用改进的污染损失率法和模糊数学法,构建污染价值损失模型,定量估算流域水污染经济损失.结果表明,湘江流域水质总体以优为主,2008~2011年水质变差,2011年后水质逐渐改善,2015~2016年改善状况较为明显.在季节尺度上,枯水期水质最差,丰水期和平水期接近.流域主要污染物是Hg、Pb、TP、NH₄⁺-N和COD_Mn.经济发展是影响流域水质变化的主要驱动因素.污染价值损失结果表明,长沙和郴州损失量最大,湘潭、株洲和衡阳次之,娄底损失最小.在年际尺度上,2013年污染损失最高（297.04亿元）,2008年最低（66.53亿元）,总体上2008~2016年污染损失在波动中增加.     

晋江金鸡闸断面面源污染负荷及水质敏感期的确定

晋江金鸡闸断面是泉州市重要饮用水取水口断面,其水质安全对实现区域经济社会发展具有重要意义. 以晋江金鸡闸断面水文水质监测资料为基础,借助水文统计及降雨径流与面源污染关系分析,提出确定不同水平年典型污染物质量浓度年际及年内变化的方法,进而确定面源污染负荷和水质敏感期. 结果表明:从枯水年到丰水年,COD_Mn、NH₃-N、TP的面源污染贡献率随降雨径流量的增多而增大,分别为30%~74%、53%~61%、39%~62%;ρ(NH₃-N)和ρ(TP)的年均值随降雨径流量的增大而减小,ρ(COD_Mn)与降雨径流量关系不密切. 在丰水年、偏丰年及平水年ρ(COD_Mn)、ρ(NH₃-N)、ρ(TP)的年均值变化均较小,而在偏枯年和枯水年变化较大;三者年内变化规律相近,ρ(NH₃-N)和ρ(TP)的峰值一般出现在3月、4月,并且峰值大小与年降雨径流量呈反势,ρ(COD_Mn)峰值及与年降雨径流量关系不明显. 除3月、4月外,ρ(COD_Mn)、ρ(NH₃-N)大多达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅱ类水质标准限值,而ρ(TP)基本达到Ⅲ类水质标准限值.      

基于MIKE 11的河网区域小型闸坝调控的水质响应模拟研究

闸坝运行是流域开发和利用中河流调节的主要形式之一,它改变了河流自然结构、流水过程及其相关环境.然而,目前很少有关于河网区域小型闸坝运行对水环境影响的分析.本研究利用MIKE11建立一维水动力与水质模型,以无锡市主要的污染物高锰酸盐指数,氨氮为指标,模拟闸坝调控模式下与无闸坝情景下无锡河网水质响应.研究表明：多个小型闸坝运行对河网区域内河流水质产生了负面影响,使城市河流高锰酸盐指数(COD_Mn)和氨氮(NH₃-N)浓度都有所上升;其中,闸坝调控对区域内河流上游水质的负面影响更为明显,对下游的则相对较小.在多小型闸坝运行下,河流上游的COD_Mn和NH₃-N总体浓度分别上升了12.89%和11.11%,下游的二者浓度分别上升了5.38%和7.27%.研究结果可为今后小型闸坝群的生态调控以及相关水环境响应研究提供了理论支撑和新思路.     

基于L-THIA模型的四川省濑溪河流域非点源污染负荷分析

非点源污染是造成流域水环境恶化的重要原因之一,掌握非点源污染的时空分布特征是流域水环境污染防治和流域综合管理的基础性工作.为落实国家《水污染防治行动计划》,四川省启动了濑溪河等流域综合治理达标方案编制工作,探明濑溪河流域非点源污染负荷及其分布特征是该方案编制的前提.以四川省境内濑溪河流域为研究区域,基于GIS（地理信息系统）,利用L-THIA（long-term hydrologic impact assessment,长期水文影响评价）模型,基于2015年土地利用地图数据、土壤水文数据以及长时间序列（2009—2014年）逐日降雨数据,调整模型参数,使模型模拟径流量符合水文站监测数据,进而模拟2014—2015年流域内的非点源污染负荷空间分布.L-THIA模型模拟得到濑溪河流域径流量约为5.10×108 m3,和控制水文站实测径流量相比,模型模拟相对误差为5%,表明模型模拟质量较好,模拟结果可信度较高.结果表明,流域内TP、NH₃-N、COD_Cr非点源污染负荷分别为204.10、353.12、5 162.53 t;农业用地对研究区的非点源污染影响最大,林地最小;根据濑溪河水系分布特点将研究区划分为16个控制单元,各控制单元TP、NH₃-N、COD_Cr的空间分布特征及比例相似,研究区非点源污染平均负荷强度为3.72 t/km2,TP、NH₃-N、COD_Cr的输出范围分别为（0.08~0.15）（0.14~0.27）（2.19~3.89）t/km2.研究显示,流域非点源污染产生量的估算和空间分布特征的揭示为编制濑溪河流域水污染治理方案提供了科学参考.      

基于响应场的线性规划方法在长江口总量分配计算中的应用

河口区污染源总量分配由于计算的复杂性而受到较多的关注. 以长江口及毗邻海域为例,研究基于响应场的线性规划方法在污染源总量分配计算中的应用. 主要步骤:通过水动力水质模型计算各污染源在单位负荷下的响应场,建立污染源与水质之间的响应关系;构建总量分配计算的优化目标和约束方程,采用线性规划方法,计算污染物环境容量;考虑污染源之间的公平性原则,进行污染源总量分配. 选取有代表性的水文设计条件,完成对COD_Mn,NH₃-N,无机氮和活性磷酸盐的总量分配计算. 在给定的设计水量、水质目标、排污口位置和分配原则等条件下,得到COD_Mn,NH₃-N,无机氮和活性磷酸盐的最大允许入海量分别为200.8×104,16.9×104,22.6×104和1.8×104 t.      

洞庭湖水质因子的多元分析

年1—12月在洞庭湖湖区采集360个水样,测定pH、ρ(DO)、ρ(BOD₅)、ρ(TP)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(NH₃-N)、ρ(TN)、粪大肠菌群及ρ(Chla). 采用主成分分析法对采样断面水质因子进行分析. 结果表明:虞公庙、鹿角断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(BOD₅)、ρ(TP)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(TN)、ρ(NH₃-N)及ρ(Chla);南嘴、目平湖、横岭湖和万子湖断面水质主要影响因子为ρ(TP);小河嘴断面水质主要影响因子为ρ(TP)、ρ(BOD₅)和ρ(Chla);东洞庭湖断面水质主要影响因子为ρ(BOD₅)和ρ(Chla);岳阳楼和洞庭湖出口断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(NH₃-N)和ρ(TN). 主成分综合得分对各断面水体受污染程度排序为虞公庙>鹿角>东洞庭湖>岳阳楼>洞庭湖出口>南嘴>横岭湖>目平湖>小河嘴>万子湖.      

西藏拉鲁湿地不同时期水质现状及污染评价

采用现场调查和室内分析相结合的方法,于2018年12月（枯水期）与2019年5月（丰水期）分别分析了拉鲁湿地的水质,并采用改进的内梅罗污染指数法对2个时期的水质现状进行了评价。结果表明:在枯水期,TN、TP和NH₃-N分别为0.157~26.797,0.003~4.259,0.197~24.084 mg/L;pH、电导率和溶解氧分别为6.99~9.55,72.85~583.50μS/cm和1.83~12.84 mg/L。在丰水期,TN、TP和NH₃-N分别为0.077~3.104,0.004~0.228,0.005~0.094 mg/L;pH、电导率和溶解氧分别为6.94~9.27,129.90~512.87μS/cm和1.12~12.18 mg/L。拉鲁湿地枯水期水体的电导率平均值低于丰水期,但枯水期的溶解氧、pH、TN、TP、NH₃-N和COD的平均值高于丰水期;电导率与pH呈极显著负相关（P<0.01）,与NH₃-N和TP呈极显著正相关（P<0.01）。改进的内梅罗污染指数法表明拉鲁湿地枯水期水质大部分为Ⅴ类,其受污染区域主要分布在东北部,丰水期水质主要为Ⅰ和Ⅲ类,其水质污染区域主要分布在中南部。     

垃圾填埋场地下水水质评价及变化特征分析——以滇西某生活垃圾填埋场为例

以某垃圾填埋场地下水监测为例,全面分析评价其地下水水质特征及水质变化趋势,为研判垃圾填埋场渗滤液渗漏情况和地下水污染情况提供科学依据。首先通过单因子指数法计算各项指标的环境质量指数,定量化评价各监测点水样中的水质污染项目及其污染超标倍数;在此基础上,利用Nemero公式计算综合指数F,得出定性化水质综合评价结果;然后,通过选取具有代表性的监测点位,对两年监测中有普遍超标的水质项目进行水质变化趋势分析。结果表明：从2021年和2022年每个季度共计8批水质监测数据看,2021年地下水监测中超标的指标主要有TH、TDS、COD_Mn、NH₃-N、VP、Cr⁶⁺、FCB和Mn,而2022年在此基础上超标指标有所增加,主要为重金属元素;上下半年水质超标指标存在一定差别,且排水井中超标的水质指标制约了扩散井和监视井中的超标指标;排水井的水质全年均为极差,扩散井的水质总体上为较差,而监视井水质波动较大;三类监测井的COD_Mn和Cr⁶⁺表现为更好的协同性,而排水井的TH、TDS和NH_...     

2016—2019年长江流域水质时空分布特征

为掌握“十三五”以来长江流域的水环境质量时序变化和空间分布特征,基于国家生态环境监测网2016—2019年长江流域615个可比断面监测数据,从流域主要污染特征、主要超标指标浓度时空变化等方面分析了长江流域水质变化情况.结果表明:2016—2019年,长江流域水质总体好转.依据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》评价,Ⅰ~Ⅲ类水质断面比例上升7.2百分点,劣Ⅴ类下降2.8百分点.TP、NH₃-N和COD是长江流域的主要超标指标,2019年三者的浓度较2016年分别下降了28.3%、35.0%和8.0%;从流域不同级别河流来看,三者浓度在干流均为最低;从干流来看,三者浓度较高的断面主要分布在长江中游;TP和COD污染主要来自面源,NH₃-N主要来自点源.研究期间,TP对长江流域水环境污染贡献最大,其断面超标率一直排在首位.针对流域水质分布特征,建议继续加强流域内TP防控,重点加强中游污染治理;同时,优化流域产业结构,进一步改善流域水质和生态环境质量.      

浏阳河长沙段CODMn、NH3-N和TP综合降解系数研究

采用现场水团追踪法,研究了浏阳河长沙段COD_Mn、NH₃-N和TP的综合降解系数与河段水流流速之间的相关关系,并通过河段历史水文和水质监测数据对所建立的相关方程进行了验证.结果表明,浏阳河长沙段COD_Mn、NH₃-N和TP的综合降解系数与流速之间呈明显的线性相关关系,相关方程形式分别为K（COD_Mn）=0.037+0.635v、K（NH₃-N）=0.059+0.315v和K（TP）=0.004+0.140v.所建立的线性相关方程对研究河段COD_Mn、NH₃-N和TP浓度预测结果的决定系数均大于0.90、相对均方根误差均小于0.10.受风浪作用、紊动水流和弯道环流的影响,当流速小于0.35m/s时,顺直河段的污染物综合降解系数均大于弯曲河段的污染物综合降解系数;当流速大于0.46m/s时,弯曲河段污染物综合降解系数均大于顺直河段的污染物综合降解系数.研究成果对浏阳河长沙段水质管理与水环境保护具有重要的参考价值.     

典型肥料生产场地氨氮分布特征及风险控制目标确定

为探究肥料生产场地的NH₃-N（氨氮）分布特征及环境风险,以我国某肥料生产场地为研究对象,在场地调查基础上,对场地土壤和地下水NH₃-N的空间分布进行分析,并以人体健康和场地地下水为保护对象分别讨论了土壤NH₃-N风险控制目标值的计算方法.结果表明:①目标场地土壤中w（NH₃-N）为0.03~15 000 mg/kg,水平方向上高值区集中分布于核心生产区及原辅料堆场,垂向上总体表现为由上至下随深度增加呈先逐步升高后降低的趋势,并且富集于人工填土与原状粉质黏土交界处,粉质黏土阻碍NH₃-N向下迁移,并随地层结构变化其迁移深度不同.②场地上层滞水和潜水中ρ（NH₃-N）分别为19.10~3 320和0.03~219 mg/L,超标率分别为100%和57.89%,并且地下水与土壤的NH₃-N在水平空间分布上具有重叠特征.③因NH₃-N主要通过呼吸吸入挥发性气体产生暴露,并且仅有经呼吸暴露的毒性参数,故采用《污染场地风险评估技术导则》中经呼吸暴露途径的非致癌效应风险控制值计算模型来计算土壤NH₃-N的控制目标,通过代入场地实测土壤K_d（土-水分配系数）,得到居住用地下的土壤NH₃-N控制目标值为9 195 mg/kg;若考虑保护地下水水质安全,据三相或两相平衡模型耦合NH₃-N在包气带衰减和地下水稀释作用,当目标场地地表无积水的入渗条件下得到的控制目标值为6 203 mg/kg;当地层从上至下呈饱和含水条件时,土壤NH₃-N控制目标为811 mg/kg.计算值可用作不同场地进行土壤NH₃-N风险管控的参考目标,实际应用中可结合不同地块环境条件、不同受体和保护目标,选择相应的风险控制值对场地进行风险管控.此外,土壤和地下水的NH₃-N污染控制均可考虑采用工程措施和制度控制来进行.      

SWAT模型下“十三五”中期污染减排措施及气象条件对岷江流域水环境改善贡献

基于SWAT构建了岷江流域分布式水文和污染负荷模型,模拟水文变化过程的效率系数超过0.6,模拟污染物浓度的效率系数超过0.5,能够有效模拟岷江流域2015-2018年的水文、污染浓度和通量变化过程。通过模型计算分析了岷江流域主要污染物排放量变化、《水污染防治行动计划》不同减排措施及气象驱动条件对岷江流域水环境改善贡献。结果表明:岷江流域11个国考断面COD、NH₃-N、TP排放量分别下降8%、13%和12%,其中8个考核断面废水排放量上升,主要污染物排放量降低,其中点源强度下降,密度上升;岷江流域中段排放强度高、减排量同样凸显,成都市对岷江出境断面污染物排放及减排贡献均高于眉山市;各项减排措施中,城镇生活污染治理对污染物减排及通量降低占主导作用,对COD_Mn、NH₃-N、TP通量减排分别贡献53%、71%、81%;生活源减排贡献大于工业源减排,点源减排贡献率大于面源污染减排;污染减排措施对凉姜沟断面COD_Mn、NH₃-N和TP浓度变化的贡献率分别为20.7%、26.8%和34.4%。     

乐清湾海水养殖环境水质质量时空变化及富营养化状况评价

本文分析了2016－2018年乐清湾养殖区水体中pH、温度、盐度、溶解氧（dissolved oxygen,DO）、叶绿素（chlorophyl A,Chl a）、氨氮（ammonia nitrogen,NH₄-N）、亚硝酸盐氮（nitrite nitrogen,NO₂-N）、硝酸盐氮（nitrate nitrogen,NO₃-N）、可溶性磷酸盐（soluble active phosphors,DIP）等海水水质质量指标,并研究了其水质质量状况。通过单因子污染指数法的评价结果表明,乐清湾养殖区的pH、温度、盐度、DO等指标均符合国家二类水质标准。与其他海域养殖区比较,DO浓度处于偏低状态;而DIN和DIP的浓度较高。利用水质质量富营养化指标分析法（the analysis of water quality eutrophication index,TRIX）,本研究发现乐清湾养殖区的水质富营养指标值较大,处于较高的富营养化状态。通过主成分分析（principal component analysis,PCA）可知,第一主成分相关指标主要是NO₂-N、NH₄-N、DIP、温度以及NO₃-N,且NH₄-N、NO₃-N、DIN与TRIX之间存在良好的正相关关系。     

牛栏江污染物源解析与空间差异性分析

牛栏江-滇池补水是缓解滇池生态用水短缺的重要工程,对牛栏江流域主要污染源与空间差异性的识别分析,将有助于进一步改善牛栏江的水质. 采用CFA(对应分析)对牛栏江流域污染源进行解析识别,结果表明流域内TN、NH₃-N(氨氮)等污染物主要来源于嵩明县境内,TP、氟化物等污染物主要来源于寻甸县境内. 在CFA分析的基础上,采用HCA(层次聚类分析)和SOM(自组织映射神经网络)对4个监测点、10种污染物指标进行分析,以识别空间分布的差异性和相似性,并且评价各指标的空间分布特征及监测点代表性. 结果表明:4个监测点中,TP、氟化物、砷化物、Vph(挥发酚)在寻甸县境内的七星桥污染最严重;TN、NH₃-N在牛栏江上游嵩明县境内的四营污染最重. 结合流域污染负荷调查可知,寻甸县的磷负荷最大,占流域总负荷的58.73%,七星桥的TP污染贡献大于其他3个监测点,与七星桥TP污染最为严重相符合. 该研究结果可为牛栏江流域实施进一步的分段治理提供决策支撑.      

基于控制单元划分的大辽河流域污染物空间分布及来源解析

为明确大辽河流域污染物特征及污染物来源,建立“流域—控制单元—行政区”空间拓扑关系,对2019年大辽河流域国控断面水质情况、各控制单元内污染物入河量及空间分布特征进行分析。结果表明：1)大辽河流域28个水质监测断面中,逐月水质均能达到《水污染防治行动计划》中考核目标的占29%,超标污染物以COD、NH₃-N为主,超标断面中,COD、NH₃-N主要来源为城镇生活源、农村生活源和分散式畜禽养殖,TP主要来源于不同土地利用类型污染源和城镇生活源;2)2019年COD、NH₃-N、TN、TP污染物入河量分别为59 195.5、3 115.5、18 229.7、538.3 t/a,从污染源贡献上看,总体呈现为城镇生活源>农村生活源>分散式畜禽养殖污染源>不同土地利用类型(含林地、草地、耕地、城镇用地)污染源>工业源>规模化畜禽养殖污染源;3)污染物入河量空间分布均呈现中部>西南部>东北部,其中控制单元C3、C6、C8、C11、C13、C15、C17是重点管控单元,以上重点管控单元中,COD...