漳卫南运河流域非点源污染负荷估算及最佳管理措施优选

制定实施流域TMDL(total maximum daily load)计划的一项关键技术就是借助水文模型量化流域非点源污染负荷,设置BMPs(best management practices),实施非点源负荷削减.采用构建的SWAT模型估算了漳卫南运河流域不同水平年(丰、平、枯)非点源负荷大小,分析了非点源负荷的空间分布特征.丰水年总氮非点源负荷占总负荷的0.07%,总磷非点源负荷占总负荷的27.24%.空间上,流域非点源输出负荷较大的区域主要为具有一定坡度的农业用地和城镇居民用地.对照基准情景非点源输出负荷,通过对47种不同BMPs控制措施的模拟,核算出不同BMPs对8个优先控制子流域的有机氮、有机磷、硝酸盐氮、溶解态磷和矿物磷共5种污染物的削减效率.通过对比分析不同BMPs的费用效益,优选出漳卫南运河流域最佳的总氮和总磷污染物削减措施为修建植被型沟渠,其TN、TP单位削减费用分别介于16.11～151.28元.kg-1和100～862.77元.kg-1之间,该项措施是47种BMPs中最经济有效的.相关研究结果可以为流域非点源污染负荷削减提供科学依据,为流域水环境改善和水生态修复提供技术支撑.     

北运河上游非点源污染负荷模拟与最佳管理措施评估研究

非点源污染是水污染的重要来源之一,揭示非点源污染负荷空间分布特征、筛选并布设最佳管理措施(best management practices,BMPs)对水污染的高效治理有至关重要的意义. 北运河作为北京市重要的排水通道和连接京津冀的重要生态走廊,加强北运河上游非点源污染治理对北运河流域的水质改善至关重要. 然而,当前缺乏针对非点源污染关键源区内布设不同BMPs生态效益评价的研究. 因此,为了解析北运河上游非点源污染空间分布特征,评估关键源区布设不同措施的生态效益,本文基于SWAT模型定量模拟了2019年北运河上游总氮、总磷负荷空间分布特征,并采用单位负荷指数法识别了非点源污染关键源区,同时评估了关键源区布设不同BMPs的总氮、总磷削减效果. 结果表明:①2019年北运河上游流域产生的总氮、总磷负荷分别为126 444.22和12 394.76 kg,呈东南高西北低的空间分布特征,主要来源于城镇用地、耕地和果园等地类. ②北运河上游关键源区分布在东南部17条子流域,占流域总面积的13.16%,产生的总氮、总磷负荷分别占全流域的39.16%和38.10%. ③1/5面积比植被缓冲带的总氮、总磷削减率最高,分别为38.20%和40.37%;2 km河道植草的总氮、总磷削减率最高,分别为19.47%和50.90%;由于关键源区范围内农地面积较小(9.62%),化肥减施措施下污染物削减较低. 研究显示,非点源污染关键源区主要分布在人类活动较多的流域东南部,可通过布设合适的植被缓冲带和河道植草措施,降低关键源区非点源污染负荷.      

密云水库流域非点源污染负荷估算及特征分析

采用改进的输出系数模型,以研究区实测数据为基础,结合基于水文水质资料和文献数据的方法确定输出系数取值,估算了密云水库上游潮河和白河流域平水年(2000年)和丰水年(2010年)的非点源污染负荷.结果表明:①通过对降雨和地形的表征,改进的模型降低了估算误差,总氮、总磷在平水年和丰水年的模拟误差均降低20％以上,可以更精确地模拟污染负荷的时空分布情况.②总氮、总磷负荷量在平水年和丰水年分别为7505.28 t、997.88 t和10022.1 t、1075.6 t,总氮负荷量随降雨径流量的增加而有显著增大,但总磷负荷增加不大,反映出总氮负荷量在不同水文年份中变化显著.③来自流域农业非点源污染的总氮、总磷负荷量占总负荷的85％以上.总磷主要来自于农村生活污染源,占70％以上,2000年与2010年比例变化不大;总氮污染,在2000年主要来自于农村生活,占当年污染负荷总量的31.44％,而2010年主要来自禽类养殖,占当年污染负荷总量的27.27％,反映出10年间经济发展导致主要污染源发生变化.④污染高风险区空间分布的总体特点是“东高西低,局部集中,分布不均,靠近水体”,密云县、赤城县以及丰宁县等人口密度较大、以农业种植和畜禽养殖为主要产业的地区为污染负荷总量较高的区县.     

三峡库区石盘丘小流域氮磷输出形态及流失通量

小流域作为三峡库区非点源污染源头,是缓解水体水质恶化的重点防控对象.在三峡库区选取具有多种土地利用类型的石盘丘小流域为研究对象,对流域出水口断面水量水质进行连续监测,分析了小流域氮、磷污染物随降雨径流流失的浓度及形态变化特征,并计算小流域的污染物流失通量,分析影响氮、磷养分流失的主要人为和自然因素,对农业非点源污染特别是三峡库区的农业非点源污染研究具有相当重要的现实意义.结果表明,流域降雨量随季节变化明显,降雨多分布在4～6月,为小流域氮、磷流失的主要输出时期,占全年总氮、总磷负荷的58.94%和67.60%.石盘丘小流域年径流总量为8.02×10⁴ m³,总氮年流失通量为5.04 kg·hm^-2,其中以硝态氮(2.54 kg·hm^-2)为流失主体;输出总磷为0.534 kg·hm^-2,可溶性总磷(0.422kg·hm^-2)占总磷流失通量的79.00%.因此,对于石盘丘小流域来说,需要注意防范施肥和降雨期重合时水田氮磷流失.     

基于降雨事件监测的非点源污染对灞河水质的影响

在对灞河马渡王水文站断面5次降雨事件过程和2次非洪水过程监测的基础上,分析了灞河流域非点源污染对灞河水质的影响.结果表明:降雨过程期间,COD、总氮、氨氮、硝氮、亚硝氮、总磷指标监测平均值均小于非洪水期监测平均值.各指标负荷输移速率随时间的变化趋势和径流量变化趋势大体相同,即先逐渐增大达到峰值,再逐渐变小;各指标浓度随时间的变化规律大致为:COD、硝氮、总氮浓度先增大后减小;亚硝氮为先减小后增大,总磷的变化规律不明显.总氮、硝氮的浓度峰和负荷输移速率峰均接近或滞后于流量峰;COD的浓度峰接近或滞后于流量峰,而负荷输移速率峰接近或超前于流量峰;总磷、氨氮的浓度峰和负荷输移速率峰均接近或超前于流量峰;而亚硝氮的浓度峰变化规律不明显,负荷输移速率峰接近或超前于流量峰.采用平均浓度法计算了各指标的非点源污染平均浓度及负荷:2009年灞河流域马渡王断面COD、总氮、氨氮、总磷的非点源污染负荷分别为8707.28,723.63,245.52,43.07t.2009年灞河流域马渡王断面NSP负荷COD、总氮、氨氮、总磷所占总负荷相应的比例分别为31.86%、32.69%、42.21%、34.42%.由此可见,非点源污染在灞河水污染中占有较大比重,其对于灞河水质的影响不容忽视.     

基于SWAT模型的黑河流域不同土地利用情景的非点源污染研究

以卫星遥感影像为基础,运用GIS与环境模型(SWAT2000)相结合的技术手段和景观生态学的研究方法,探讨了黑河流域土地利用与非点源污染的关系;从土地利用恶化与改善出发,对模型进行水量、泥沙和营养负荷部分的参数率定和验证并分析其在黑河流域的适用性,在此基础上通过对不同土地利用情景下非点源污染负荷的定量化分析,研究了土地利用/土地覆被变化对黑河流域非点源污染的影响过程.结果表明,随着流域林地面积的增加,流域径流深逐渐减少,水土流失量逐渐减少.从而使得流域产沙量也相应减少.林地的非点源污染单位负荷为:氮0.67kg·hm-2·a-1,磷0.11 kg·hm-2·a-1;耕地的单位负荷为:氮8.85 kg·hm-2·a-1,磷4.2kg·hm-2·a-1;当流域全部为林地时.总氮与总磷的负荷量分别为99.001t和17.145t.在2000年土地利用情景下总氮与总磷的负荷量分别为173.334t和38.653t;随着对植被的破坏,即土地恶化,会导致流域非点源污染的急剧增加;反之,随着退耕还林、水源涵养林保护工程的实施,流域水环境会得到极大的改善.     

城市道路径流的排污特征

为了解城市道路径流污染物的排放特征,于2013年6~9月期间,观测了北京市区内环路降雨径流污染的状况,并分析了径流中颗粒物、氮和磷的排放特征及其关系,在此基础上评估了氮、磷和颗粒物的负荷.结果表明道路径流中颗粒物主要是1~10μm粒径的为主,占60%,道路径流中89%的氮是以溶解态排放(粒径小于0.45μm),80%的磷是以颗粒态排放.根据电导率(EC)和总悬浮颗粒物(TSS)与总氮(TN)和总磷(TP)相关性关系,EC和TSS可分别作为城市道路降雨径流溶解态氮和颗粒态磷污染程度的指示指标.据估算,北京环路径流中颗粒物、氮和磷污染物单位面积年负荷分别为16 725.69、1 777.91和24.23 mg·(m2·a)-1.道路径流污染物的排放特征为城市非点源污染的管理及其降雨径流污染物控制方法的选择提供了科学依据.     

辽河流域非点源污染空间特征遥感解析

应用遥感技术研究了辽河流域非点源污染发生特征.将环境卫星遥感数据耦合非点源(non-point Source,NPS)污染负荷估算模型,探索基于遥感像元尺度的非点源污染估算方法,目的是分析2010年辽河流域非点源污染特征,从而明确非点源污染的重点防治区和防治措施,为辽河流域水环境污染防治提供技术支持.结果表明,2010年辽河流域总氮排放量为10.3万t,总磷排放量为0.68万t,化学需氧量排放量为13.1万t,氨氮排放量为1.8万t;目前,对于辽河流域主要的非点源污染类型为农业面源;2010年辽河流域面源污染对水质污染的贡献率表现为总氮67.4%,总磷76.4%,化学需氧量39.4%和氨氮21.9%;空间分布上辽河流域的南部是污染最严重的地区,其次是东北部.本研究结合遥感技术发展了以遥感像元为基本模拟单位的非点源污染负荷估算方法,明确了2010年辽河流域的非点源污染产生量和空间分布特征,为辽河流域污染治理防治工作提供了理论依据.     

基于输出系数法及土地利用方式识别的营养盐空间负荷解析—以十堰市为例

在过去的几十年里,我国氮肥和磷肥的施用量增长显著。然而,过量的营养物质也导致内陆和沿海水域水体富营养化问题。氮、磷营养盐的控制通常被认为是减少湖泊富营养化和蓝藻水华的重要组成部分。目前,准确识别营养物质的来源和定量分析过量营养物质浓度在空间上的表现仍需要特别关注。根据十堰市污染物统计及生态环境部门相关监测数据,通过输出系数法及土地利用方式识别,分析了氮、磷营养盐来源及其空间负荷分布。结果表明：十堰市总氮、总磷均主要来源于面源,占比分别为81.84%和80.08%,点源占比较小。其中总氮污染负荷主要来源于农田径流污染源,占45.72%,其次是干湿沉降污染源,占11.43%;总磷污染负荷也主要来源于农田径流污染源,占30.51%,其次是水土流失污染源,占22.28%。总氮入河负荷强度最高为22.71 t/km²,总磷入河负荷强度最高为5.22 t/km²。

     

基于改进输出系数模型的云南宝象河流域非点源污染负荷估算

本文引入降雨、地形因子(α、β)对经典的输出系数模型(ECM)进行改进,基于1999~2010年云南宝象河流域气象、水文、社会经济等数据,利用改进的输出系数模型(IECM)对该地区(位于滇池的东北部,绝大部分在官渡区内,西北部少部分在盘龙区内)的非点源污染负荷进行估算.结果显示,2008年宝象河流域非点源氮、磷污染的所占比例(分别为74.2%和68.0%)要显著高于点源氮、磷污染的所占比例(分别为25.8%和32.0%).氮污染中,不同非点源的贡献率依次为土地利用类型>大气沉降>农村生活>畜禽养殖;磷污染中,不同非点源污染的贡献率为土地利用类型>农村生活>大气沉降>畜禽养殖.宝象河流域的非点源氮污染比例要高于整个滇池流域,非点源磷污染比例与滇池流域较为接近.与实际观测值比较,IECM对TN、TP负荷的估算值的平均相对偏差分别为15%和-6%,ECM对TN、TP负荷的估算值的平均相对偏差分别为54%和17%.这表明改进的输出系数模型(IECM)提高了结果的准确性,可以为滇池流域的污染(尤其是非点源污染)负荷估算提供参考方法.     

辽宁太子河流域非点源氮磷负荷模拟分析

以辽宁太子河流域为研究区,为定量估算该区非点源氮磷污染负荷,经过实地调研和资料收集后,利用单位负荷法和SWAT模型相结合的方法对流域进行1997~2008年径流、泥沙和营养盐输出的模拟研究,进行了多参数、多目标和多站点详细的参数率定和模拟验证,最后分析了非点源氮磷负荷的时空分布规律.结果表明:径流模拟效果较好,泥沙和营养盐模拟结果符合要求,模型在太子河流域适用性较好,可以模拟分析该地区的非点源污染负荷问题;1997~2008年年均总氮和总磷负荷为17357.43t和7110.91t,氮磷负荷的时空分布受降雨径流过程的影响,汛期(6~9月)负荷总量占全年的77.76%和80%;负荷强度的空间差异较大,全流域多年平均值为13.20,5.41kg/hm2,流域内污染负荷关键源区是灯塔市和辽阳县.     

滇池宝象河流域氮磷流失空间格局解析

有效控制氮磷流失量是水质持续改善的关键因素,定量解析流域氮磷流失量对于氮磷污染精准控制至关重要.宝象河作为滇池流域最主要的入湖河流之一,对滇池水质的影响极为重要.该研究基于第二次全国污染源普查数据,建立了宝象河流域高分辨率的氮磷排放清单,通过构建宝象河LODEST模型估算流域氮磷非点源污染入河系数,并对宝象河流域的氮磷流失量及其空间格局进行解析.结果表明:①2018年宝象河流域TN和TP的排放量分别为1 456.92、191.16 t,流域内种植业非点源是最大的污染源,其次是城镇生活点源和未收集点源.②2018年宝象河干海子断面TN和TP的径流通量分别为270.49和11.19 t,非点源入河系数分别为0.297和0.048.③2018年宝象河流域TN和TP流失量分别为432.28和18.57 t,氮磷流失空间格局呈显著的空间异质性,流域内TN和TP流失强度总体呈外高内低的分布,农业污染为主的子流域氮磷流失最为严重.该研究提出的氮磷流失量估算方法较好地揭示了流域氮磷流失空间分布规律,论证了降雨和地形的不均匀性是造成流域氮磷流失量呈显著空间异质性的重要因素.研究成果可为滇池流域入湖污染负荷控制与削减工程提供重要的科学依据,同时能够为宝象河流域水环境的精准控污和精细管理提供有效的决策支撑.      

What drives the change of nitrogen and phosphorus loads in the Yellow River Basin during 2006-2017?

The Yellow River Basin (YRB) plays a very important role in China's economic and social development and ecological security. In particular, the ecosystem of the YRB is sensitive to climate change. However, the change of nutrient fluxes in this region during the past years and its main driving forces remain unclear. In this study, a hydrologic model R System for Spatially Referenced Regressions on Watershed Attributes (RSPARROW) was employed to simulate the spatio-temporal variations in the fluxes of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) during the period of 2006-2017. The results suggested that the TN and TP loads increased by 138% and 38% during 2006-2014, respectively, and decreased by 66% and 71% from 2015 to 2017, respectively. During the period of 2006-2017, the annual mean fluxes of TN and TP in the YRB were in the range of 3.9 to 591.6 kg/km²/year and 1.7 to 12.0 kg/km²/year, respectively. TN flux was low in the upstream area of the Yellow River, and presented a high level in the middle and lower reaches. However, the flux of TP in Gansu and Ningxia section was slightly higher than that in the lower reaches of the Yellow River. Precipitation and point source are the key drivers for the inter-annual changes of TN loads in most regions of the YRB. While the inter-annual variations of TP loads in the whole basin are mainly driven by the point source. This study demonstrates the important impacts of climate change on nutrient loads in the YRB. Moreover, management measures should be taken to reduce pollution sources and thus provide solid basis for control of nitrogen and phosphorus in the YRB.     

汉丰湖流域农业面源污染氮磷排放特征分析

为把握汉丰湖流域农业面源污染现状,探明其首要污染源和重点控制区域,应用排污系数法估算了汉丰湖流域2015年种植业源、畜禽养殖业源和农村生活源TN、TP污染物的贡献量,利用GIS空间分析法研究了其排放的空间分布特征.结果表明,2015年汉丰湖流域农业面源污染TN和TP的总负荷量分别为2721.42 t和492.04 t;等标污染负荷量以南河子流域最大,汉丰湖子流域最小;不同类型农业面源等标污染负荷总量差异很大,以肥料源和畜禽养殖源为主要来源,其中肥料源等标污染贡献率为76.92%,是汉丰湖流域首要污染源;各乡镇中,敦好镇、铁桥镇和白桥镇的等标污染负荷量较高,均高于350 m³·a^-1,为重点控制乡镇.等标污染负荷评价及聚类分析结果表明,汉丰湖流域农业面源有种植业源-畜禽养殖源复合主导型、肥料源-畜禽养殖源复合主导型、种植业源严重污染型和肥料源复合主导型这4种污染类型.     

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.     

区域尺度黄河流域面源污染负荷特征与来源解析

掌握黄河流域甘肃段面源污染负荷特征及其来源,是在区域尺度上提升水环境污染治理水平的重要基础。基于DPeRS面源模型,从农田径流、城镇径流、畜禽养殖、农村生活、水土流失5大污染类型,选取TN、TP、NH₃-N和COD 4个污染指标,对甘肃黄河流域9个市(州)58个县(区)面源污染进行污染负荷估算、污染来源解析及空间分布分析。结果表明:从模型估算结果看,2018年整个流域TN、TP、NH₃-N和COD面源污染排放负荷均值分别为65.6,11.8,19.1,77.2 kg/km2。从区域尺度分析,甘肃黄河流域TN、TP面源污染负荷最高的区域均是兰州市安宁区,分别占整个流域总负荷的10.83%和5.16%;NH₃-N和COD面源污染负荷最高的区域均是临夏回族自治州临夏市,分别占整个流域总负荷的26.23%和56.56%。从污染产生来源分析,TN、TP、NH₃-N和COD的首要污染来源分别为农田径流、水土流失、农田径流和畜禽养殖。从空间分布分析,黄河流域各县(区)面源污染总负荷呈中间高两边低的分布特征,污染负荷较重的区域主要集中在黄河兰州段、大夏河临夏段、渭河天水段等局部区域。     

北京市北沙河小流域非点源氮、磷负荷估算与源解析

选取北京市北沙河小流域为研究对象,将非点源污染物分为溶解态和吸附态2类,采用降水径流模型〔径流曲线数模型(SCS-CN)〕、土壤侵蚀模型〔修订的通用土壤流失方程(RUSLE)〕和污染物输出负荷模型,对北沙河小流域非点源氮、磷负荷进行估算,探讨不同土地利用类型产生的氮、磷负荷的空间分布特征。结果表明:北沙河小流域非点源总氮年均负荷为0.625 t/(km²·a),其中溶解态氮为0.190 t/(km²·a),吸附态氮为0.435 t/(km²·a);总磷年均负荷为0.118 t/(km²·a),其中溶解态磷为0.011 t/(km²·a),吸附态磷为0.107 t/(km²·a)。总氮年均负荷较高的3种土地利用类型为农村用地〔0.855 t/(km²·a)〕、林地〔0.713 t/(km²·a)〕和未利用地〔0.619 t/(km²·a)〕;总磷年均负荷较高的3种土地利用类型为草地〔0.238 t/(km²·a)〕、林地〔0.126 t/(km²·a)〕和未利用地〔0.115 t/(km²·a)〕。北沙河小流域氮、磷流失主要以吸附态为主,因此应重点控制流域的土壤侵蚀和水土流失,降低吸附态氮、磷负荷。     

洱海北部入湖河流水质特征及其对北部湖区的影响

基于2016—2018年罗时江、弥苴河、永安江及洱海北部湖区监测数据分析,探讨洱海北部入湖河流污染变化特征及对北部湖区的影响。结果表明:1）"北三江"监测断面总磷、COD、氨氮浓度整体稳定在GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅱ—Ⅲ类标准限值内,年内污染物浓度变化表现出典型的农业面源污染特征,且受流域内产业模式等的综合影响;2）研究期间,河流首要污染物为TN,旱季次要污染物为COD,雨季为TP。雨季入湖负荷高于旱季,弥苴河污染负荷大于罗时江、永安江。"北三江"入湖TN和TP污染负荷分别占洱海允许负荷的50.1%和59.7%;3）入湖河流的磷元素输入是洱海北部湖区磷污染的重要来源。北部湖区污染物浓度对氮、磷入湖污染负荷相关性次月强于当月,响应存在延迟。筛选环境友好型种植模式,控制"北三江"氮磷入湖负荷,有利于保护洱海水环境。