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农村生态环境保护是实现乡村振兴不可缺少的一环,是保障农业农村高质量发展的基础。基于"十三五"江苏省农村环境监测体系和2020年全省农村环境质量监测结果,分析了全省农村环境监测现状。指出,江苏省农村环境监测工作存在监测任务较重、基础信息获取难度较大、水环境监测代表性不足、监测指标单一以及对农业面源污染治理成效评估支撑不够等问题;提出,强化部门数据共享与信息整合、完善农村环境例行监测网络、构建农业面源污染监测技术体系、探索特色指标监测研究、加强农村环境监测人才队伍建设等"十四五"江苏省农村环境监测工作建议,以期摸清农业面源污染现状,为全省农村生态环境治理提供技术支撑。 相似文献
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近年来甘肃渭河桦林断面月度水质不稳定达标的问题引起了管理部门的广泛关注,掌握桦林断面汇水范围面源污染现状,对控制流域面源污染和促进水质稳定达标具有重要意义。采用遥感分布式污染估算(DPeRS)面源污染评估模型,对2018年黄河流域甘肃桦林断面汇水区面源污染空间分布特征进行分析,开展多类型污染量产排特征解析。结果表明:农业面源污染量方面,2018年甘肃桦林断面汇水区总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH+4-N)、重铬酸盐指数(CODCr)面源污染排放量分别为11 591,2 697,7 141和1 458 t,入河量分别为2 184,512,1347,263 t;空间分布上,氮型(TN和NH+4-N)排放负荷高值区主要分布在陇西县、武山县县段和岷县县段;武山县县段TP排放负荷较为突出;CODCr型面源污染高负荷区主要分布在陇西县、渭源县县段和武山县县段。农业面源污染物入河排放负荷空间分布差异明显,氮磷型(TN、NH+4-N和TP)入河高负荷区主要分布在武山县县段、陇西县、临洮县县段;CODCr型面源污染入河高负荷区呈分散分布。漳县西部地区水土流失量较高,漳县西部、陇西县和渭源县县段北部局部地区泥沙负荷量较高。枯水期污染治理仍是保障水质稳定达标的关键期,农田径流是渭河桦林断面所在汇水区氮磷型面源污染的首要污染类型,畜禽养殖是CODCr型面源污染的首要污染类型。 相似文献
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浅谈我国农村环境监测 总被引:3,自引:0,他引:3
简述了国家对改善我国农村环境质量政策要求,介绍了全国农村环境质量例行试点监测基本情况,分析了农村环境质量监测存在的能力不足,体系不完善,缺乏代表性等主要问题。提出农村环境监测与农村“以奖促治”结合,以及开展农业面源污染监测的工作思路,以此推进农村环境保护。 相似文献
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滇池东南岸农业和富磷区入湖河流地表径流及污染特征 总被引:6,自引:1,他引:5
应用聚类分析与因子分析方法,通过8次常规监测,对滇池东南岸10条以农业面源和受磷矿开采区影响的入湖河流的地表径流及其水质污染特征进行了分析,并探讨了其空间差异性。在南岸选取降雨过程相同的3条河流,开展暴雨径流监测,探讨污染物在降雨过程中的流失特征。结果表明,新宝象河的平均流量为2.6 m3/s,占总入湖流量的26.5%;总氮、总磷、化学需氧量、悬浮物是滇池的主要污染指标,许多河流均已严重超标。河流水质在空间上可分为3类,具有明显的空间差异性。总氮、总磷、溶解磷、硝态氮对水质污染的贡献率达到了53.636%,氮、磷含量是河流水质污染的主要贡献因子。降雨条件下化学需氧量、悬浮物浓度增长迅速,流量、悬浮物与大多数水质指标均有相关性,磷矿开采对河流水质的影响在降雨条件下更加明显,其悬浮物浓度在降雨条件下比只受农业面源影响的河流最高高出1.9倍。 相似文献
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基于2015—2021年我国农村地表水环境质量监测数据,分析了农村地表水环境质量状况特征;选取农业农村社会经济活动相关参数,与农村地表水中主要超标因子的超标比例进行了相关性分析;以2020年为基准年,对全国31个行政区,涵盖农村地表水水质状况、农业农村活动水平和污染压力、环境容量3个方面的9个指标进行了聚类分析。结果表明,我国农村地表水的变化趋势、季节特点和主要超标因子等表现出明显的农业面源污染特征;乡村人口、农业投入品使用量和经济作物种植比例等参数与主要超标指标具有较强的相关性(R>0.9);聚类分析将全国31个行政区划分为7种不同的农业面源污染类型。提出,应根据不同地区农业面源污染特点,因地制宜地推进标准化规模养殖、畜禽粪污资源化利用、化肥减量行动、高效低风险农药推广等农业面源污染治理措施,进一步加大农村生活污水处理设施建设,同时,完善农村环境质量监测网络,加强农业面源污染监测和评估。 相似文献
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中国农村饮用水水源地水质状况研究 总被引:2,自引:1,他引:1
为了系统评估中国农村饮用水水源地水质变化情况,根据2009—2018年农村饮用水水源地水质监测数据,综合评价和分析了中国农村地表和地下饮用水达标情况、空间分布和主要超标因子等。监测结果表明:10年来,农村饮用水水源地达标率不断提高,这主要得益于地表饮用水水质整体改善;地下饮用水水质达标率持续偏低,且略有变差趋势,与城市地区的差距逐年加大。农村饮用水水源地超标断面和点位在空间上分布较广,主要超标因子相对集中,且表现出与农村和农业面源污染较强的相关性。建议进一步重视农村饮用水水源地(特别是地下饮用水)的保护,加强农村饮用水水源地水质监测,加快农业面源污染防治。 相似文献
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采用DPeRS模型对淮河流域氮、磷面源污染空间特征进行遥感像元尺度解析,并对"十三五"《重点流域水污染防治规划》中划定的淮河流域235个控制单元进行面源污染优先控制单元分析。结果表明,淮河流域2016年TN和TP面源污染排放量分别为44. 99和2. 44万t,入河量分别为27. 72和1. 27万t;空间分布上,淮河流域的东部和南部氮、磷污染程度较为显著,北部污染程度较轻;农田径流型是淮河流域最主要的氮、磷面源污染源,均占到总污染量90%以上,是该流域氮、磷面源污染防治优先控制的污染源,对于TN指标次要影响类型为城镇地表径流,对于TP指标次要影响类型为畜禽养殖;筛选出淮河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为164和185个,面积占比分别为75. 3%和85. 0%。 相似文献
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北京市水环境非点源污染监测与负荷估算研究 总被引:6,自引:1,他引:5
文章对北京全市域范围开展水环境非点源污染监测以及污染负荷估算研究。监测结果表明,天然降雨氨氮、总氮污染程度高;城区典型下垫面降雨径流的有机污染十分严重,其中屋面降雨径流总氮和氨氮污染最严重,路面降雨径流COD和总磷污染最严重;下垫面降雨径流汇入城市排水管网后,由于冲洗下水道中的沉积物,使得水质污染进一步恶化。农业典型小流域面源污染对水质影响也很明显。城市非点源污染负荷估算选用SWMM暴雨径流模型,农业非点源污染负荷模型选用改进的输出系数模型,估算结果表明:城市非点源污染主要来自大气湿沉降、综合用地、路面和屋面等,农业非点源污染主要来自耕地和林地;全市污染物排放总量中,点源排放总量与非点源排放总量基本各占50%左右。为进一步挖掘污染减排空间,完善总量减排体系提供了依据。 相似文献
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为科学开展监测井评估,选择井口保护装置/井口状况、井管内径、上部井管保存状态、是否串层、井结构保存状态、井的连通性6个指标,建立监测井维护评估和监测井功能评估方法,构建地下水环境监测井评估体系。监测井维护评估最终的评估结果分为无需修复、修复和报废,用于指导地下水环境监测井维护管理,使之满足长期监测要求;监测井功能评估最终的评估结果分为监测功能良好、监测功能一般和不具有监测功能,用于判定监测井的监测功能状况,是否可以执行当前监测任务。研究可为健全地下水环境监测网络,规范开展地下水环境监测提供技术支撑。 相似文献
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采用遥感分布式面源污染评估模型(DPeRS),对2018年黄河流域(甘肃段)面源污染空间分布特征进行分析,具体包括多类型污染量产排特征解析和流域优先管控单元识别。结果表明,污染量上,2018年黄河流域(甘肃段)总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH3-N)、化学需氧量(CODCr)的面源污染排放负荷分别为65.6,11.8,19.1和77.2 kg/km2,入河量分别为836.7,33.3,220.2和1 353.3 t;空间分布上,氮型(TN和NH3-N)排放负荷高值区主要分布在流域中部和东部局部地区,流域大部分地区TP排放负荷均较高,CODCr面源污染排放负荷高值区分布较为零散。与排放负荷相比,黄河流域(甘肃段)面源污染入河负荷并不突出,这与该地区水资源量少有密切关系。筛选出黄河流域(甘肃段)面源污染优先控制单元15个,面积占比为85.2%,I类优控单元主要分布在庆阳市、天水市、兰州市和白银市等地区,II类优控单元主要分布在甘南藏族自治州,且TN、TP、NH3-N和CODCr面源污染优控单元识别结果的平均精度达到80%。 相似文献
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滨海新区在大力发展工业的同时,面临水资源紧缺与水环境恶化等问题,基于2020年至2021年滨海新区内15个监测站位的丰水期、枯水期实测数据,通过改进型加拿大水质指数模型对滨海新区地表水进行水质评价,在水质评价的基础上,利用相关性分析与绝对主成分-多元线性回归模型分析影响地表水水质状况的污染源。15个水质监测站位水质评价结果表明:丰水期水质指数为32.27~82.80,良好水质站位1个,中等水质站位6个,较差水质站位7个,差等水质站位1个;枯水期水质指数为47.28~81.36,良好水质站位1个,中等水质站位12个,较差水质站位2个。污染源分析结果表明:丰水期中,污染源为生活污水、农业面源污染、养殖尾水点源污染;枯水期中,主要污染源为工业废水、生活污水、养殖尾水面源污染。 相似文献
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将农业面源污染风险区划入生态保护红线中,防范由此导致的饮用水水源富营养化现象,是值得深入探讨的科学问题。以南水北调中线重要水源地丹江口水库流域十堰段为例,基于农业面源污染风险区的识别,通过情景分析探讨生态保护红线优化方法,改善区域生态环境,推动绿色发展。结果表明:将农业面源污染极高风险区划入生态保护红线,区域氮、磷流失削减率可分别达35.9%和26.33%,在一定程度上增强了生态系统连通性,且人口生态压力指数较小(0.23),可统筹生态效益和经济效益的发展。研究结果有望为存在农业面源污染风险的丘陵山区提供一种红线优化新思路。 相似文献
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根据2021年5月—2022年4月合溪新港河流水量、水质(TN和TP)的同步监测数据,利用通量模型核算了合溪新港污染物(TN和TP)通量。通过测算合溪新港TN、TP通量与断面降雨强度、水质的响应关系,分析了该区域的污染类型及特点,为后期水质污染调查及通量研究提供了新思路。结果表明:合溪新港流量与降雨量存在明显相关关系,在强降雨期(7—8月)水体流量最高,占监测周期总流量的57.77%;少雨期则流量最低,且会出现湖水倒灌现象(11—12月)。通过分析合溪新港TN、TP通量与流量、水质的相关关系,确定了该流域污染类型为点源污染及农业面源污染共存的混合型污染,且在高强度降雨时污染物负荷量较大。综上,可针对农业面源污染对该流域治理提出相关对策,建立农业面源污染防治体系,以有效降低TN和TP污染物的入湖通量,减少太湖TN和TP污染物负荷量。 相似文献
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Characterization and source apportionment of water pollution in Jinjiang River, China 总被引:1,自引:0,他引:1
Haiyang Chen Yanguo Teng Weifeng Yue Liuting Song 《Environmental monitoring and assessment》2013,185(11):9639-9650
Characterizing water quality and identifying potential pollution sources could greatly improve our knowledge about human impacts on the river ecosystem. In this study, fuzzy comprehensive assessment (FCA), pollution index (PI), principal component analysis (PCA), and absolute principal component score–multiple linear regression (APCS–MLR) were combined to obtain a deeper understanding of temporal–spatial characterization and sources of water pollution with a case study of the Jinjiang River, China. Measurement data were obtained with 17 water quality variables from 20 sampling sites in the December 2010 (withered water period) and June 2011 (high flow period). FCA and PI were used to comprehensively estimate the water quality variables and compare temporal–spatial variations, respectively. Rotated PCA and receptor model (APCS–MLR) revealed potential pollution sources and their corresponding contributions. Application results showed that comprehensive application of various multivariate methods were effective for water quality assessment and management. In the withered water period, most sampling sites were assessed as low or moderate pollution with characteristics pollutants of permanganate index and total nitrogen (TN), whereas 90 % sites were classified as high pollution in the high flow period with higher TN and total phosphorus. Agricultural non-point sources, industrial wastewater discharge, and domestic sewage were identified as major pollution sources. Apportionment results revealed that most variables were complicatedly influenced by industrial wastewater discharge and agricultural activities in withered water period and primarily dominated by agricultural runoff in high flow period. 相似文献
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为精准治理流域非点源氮磷污染,基于SWAT模型,运用本地区第二次全国污染源普查数据和2000—2019年流域水文、水质数据,开展湘江永州流域非点源氮磷污染模拟。结果表明:湘江永州流域建立的SWAT模型具有较好的模拟效果,流域2005—2019年的总氮月均污染负荷为383.40~17 998.70 t/m;总磷月均污染负荷为64.62~567.86 t/m,总氮和总磷各月污染负荷均与各月降雨量呈显著相关关系;农田和林地是本流域总氮、总磷污染负荷总量最大的2种用地类型,但两者之间单位面积输出的污染负荷强度却相反,林地对流域水污染防控具有正面效应,农田种植面源污染是非点源氮磷污染治理的重点。 相似文献
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基于阿什河2008—2010年水质监测和流量监测结果,利用改进的埃特金和相关性拟合插值法,补全监测条件限制造成的缺失数据,再利用基流分割法,估算阿什河面源氮和磷污染输出量,分析其污染特征。结果显示:阿什河进入松花江的污染负荷峰值一般出现在3—5月或者7—9月,主要由春汛或夏汛造成,峰值出现时污染来源以面源污染为主。2008—2010年阿什河面源污染输出量表现出TP减少,TN和NH_4~+-N增加的趋势。阿什河年均输出量TN约为5 436.6 t,NH_4~+-N约为3 057.8 t,TP约为554.8 t,其中,点源污染为2 775.8、1 440.7、250.8 t,面源污染为2 660.7、1 630.7、304.1 t,面源污染占总量的50%左右。 相似文献