流域污染负荷解析与环境容量研究

以安徽省太平湖流域为例,运用监测、统计数据以及排污系数法对流域内8种污染源的污染排放情况进行全面解析,结合一维水质模型、沃伦威得尔模型以及狄龙模型等水质模型的应用,在流域水质监测的基础上核算了太平湖及主要入湖河流的水环境容量.结果表明, 2011年,太平湖流域污染物入湖量为:COD 3863.75t/a, NH3-N 410.24t/a, TP 51.63t/a;城镇和农村生活污染为太平湖流域的主要污染源,约占流域入湖污染物总量的60%;麻川河和浦溪河流域的污染最严重;流域污染物的排放在空间上呈现较为明显的区域分布,经济发达区域污染相对较严重.在当前水质目标下,太平湖仍有相当大的可用容量;浦溪河、秧溪河和舒溪河流域的氨氮和总磷排放量接近环境容量,需进行总量控制及削减.     

流域污染负荷解析与环境容量研究——以安徽太平湖流域为例

以安徽省太平湖流域为例,运用监测、统计数据以及排污系数法对流域内8种污染源的污染排放情况进行全面解析,结合一维水质模型、沃伦威得尔模型以及狄龙模型等水质模型的应用,在流域水质监测的基础上核算了太平湖及主要入湖河流的水环境容量.结果表明,2011年,太平湖流域污染物入湖量为:COD 3863.75t/a,NH3-N 410.24t/a,TP 51.63t/a;城镇和农村生活污染为太平湖流域的主要污染源,约占流域入湖污染物总量的60%;麻川河和浦溪河流域的污染最严重;流域污染物的排放在空间上呈现较为明显的区域分布,经济发达区域污染相对较严重.在当前水质目标下,太平湖仍有相当大的可用容量;浦溪河、秧溪河和舒溪河流域的氨氮和总磷排放量接近环境容量,需进行总量控制及削减.     

嘉兴市水污染源解析及等标污染负荷评价

研究水环境污染的主要来源及主要污染物,对于区域水污染治理具有重要意义。本文通过分析嘉兴市各类污染物入河量,以及污染物等标排放量的计算,得出了嘉兴市水环境污染的主要污染物和主要污染源。结果表明,嘉兴市面源污染物的入河量大于点源,畜禽养殖是面源污染的主要来源,也是总磷的主要来源。点污染的主要来源是城镇生活,其中,桐乡市污染物入河量最大,各区县的污染物入河量总体服从桐乡市﹥南湖区﹥嘉善县﹥平湖市﹥海宁市﹥秀洲区﹥海盐县的分布。等标污染负荷的方法显示：嘉兴市的主要污染源是畜禽养殖、城镇生活和农田;总氮、氨氮和总磷为主要污染物。     

中国北方某流域不同污染源污染贡献分析研究

研究了中国北方某流域不同污染源的污染贡献,结果表明：COD贡献量点源为719.21 t,农业面源污染为7 488.02 t,农业面源污染是该流域水环境污染的主要来源.农业面源污染物等标污染负荷总量为8 359.44×106 m3/a.不同污染源污染贡献比例：农田化肥占49.24％、畜禽养殖占35.10％、农村生活占14.69％、农作物秸秆仅占0.97％.污染物贡献量比例.TN占56.46％、TP占39.06％、COD仅占4.48％.     

海河流域氮磷面源污染空间特征遥感解析

以MODIS遥感数据为驱动,采用以遥感像元为基本模拟单元的DPeRS（Diffuse pollution estimation with remote semsing）面源污染负荷估算模型,分析了2016年海河流域氮磷面源污染空间分布特征,并对“十三五”《重点流域水污染防治规划》中划定的海河流域172个控制单元进行面源污染优先控制单元分析.结果表明,2016年海河流域总氮（TN）排放量为13.62万t,入河量为2.53万t;总磷（TP）排放量为8152t,入河量为1597t;空间分布上,海河流域中部和南部地区氮磷面源污染较重,其中河北省片区氮磷面源污染物排放量及入河量最大;农田径流型是海河流域氮磷面源污染的主要类型,其次城镇径流影响也较大;筛选出海河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为127和131个,面积占比分别为84.2%和87.0%.     

彰武水库流域农村生活面源污染负荷评估研究

为了明确彰武水库流域农村生活面源污染负荷,运用输出系数法估算了流域农村生活污水、生活垃圾和人体粪尿面源污染物的产生量和入河量,采用等标污染负荷法进行了污染评价,识别出了主要污染源和污染物,以及农村生活面源污染重点防治区域。结果表明:农村生活面源污染入河贡献依次为生活污水、生活垃圾和人体粪尿,污染负荷比分别为61.56%、27.74%和10.70%;污染物入河贡献依次为总氮、氨氮、总磷和COD,总氮和总磷为主要污染物;污染物主要来自于姚村镇、横水镇、城郊乡3个乡镇,其累计产生和入河污染负荷比均超过了50%,为彰武水库流域农村生活面源污染重点防治区域。     

北京市面源入河污染物负荷测算方法体系研究

选择北京市城乡接合部南沙河流域为典型区,采用传统面源方法中的输出系数法和EcoHat-NPS模型方法分别计算典型区的面源污染入河负荷量及入河污染浓度,利用一维水质模型实现入河点源和面源污染分离,计算各入河口基于实测的面源浓度推算值,并对输出系数法和EcoHat-NPS模型2种方法测算结果的精度进行对比分析。结果表明:1)输出系数法计算精度一般,EcoHat-NPS模型模拟方法计算精度和稳定性良好,COD、NH₃-N、TP、TN的平均模拟精度R2为0.83、0.94、0.94、0.82,NH₃-N、TP模拟效果较好,COD、TN次之;2)输出系数法计算得到COD、NH₃-N、TN、TP入河量依次为1110.9,70.9,391.8,5.02 t/a;EcoHat-NPS模型方法则依次为1403.34,78,388.2,7.3 t/a;3)EcoHat-NPS模型方法可识别主要的面源污染区域,计算时间尺度灵活,更适用于北京市面源污染测算,在数据进一步精细化后,可推广用于全市面源入河污染物的测算。     

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...     

洞庭湖水环境污染状况与来源分析

在对洞庭湖水环境污染状况评价与时空变化规律分析的基础上,探讨了洞庭湖的特征污染物及主要来源。结果表明:2008年洞庭湖Ⅴ类及劣V类水质达78.6%,东洞庭湖和洞庭湖出口的营养级别达轻度富营养,总体水质呈现由入湖口水域到湖体水域到出湖口水域,水质逐渐改善的特点;洞庭湖的特征污染物为总磷和总氮;磷污染物主要来源于洞庭湖区、沅江和湘江;氮污染物主要来源于湘江,洞庭湖区氮磷污染主要来源于农业面源和城镇生活污染。     

珠江三角洲地区城镇生活污染源调查及其排污总量核算

 综合运用资料收集、典型调查、补充监测与系数核算相结合的方法,针对珠江三角洲地区城镇生活污染源(58座城镇污水处理厂和770个入河(海)排污口)开展了污染源调查与排污总量核算研究.核算结果显示,研究区域内8个城市城镇生活污染源的污水产生量为39.64亿t,主要污染物产生量分别为CODCr90.79万t/a、BOD543.53万t/a、氨氮10.32万t/a、总氮13.55万t/a、总磷1.42万t/a;排放量分别为CODCr62.58万t/a、BOD531.89万t/a、氨氮7.32万t/a、总氮10.26万t/a、总磷0.998万t/a.从排放去向上看,直排近岸海域的污水量占16.9%;排入西江、北江及其汇合后形成的三角洲网河的污水量占43.2%;排入东江水系的污水量为占27.1%.     

黄河支流非点源污染物(N、P)排放量的估算

为了估算黄河支流域非点源污染物的排放量,为今后黄河流域的治理提供科学的依据,对黄河流域的6个子流域(渭河流域、泾河流域、洛河流域、无定河流域、窟野河流域、黄甫川流域)进行了水样、土样和泥沙样的采集分析;结合6个子流域的多年水文资料,利用已经被证明了的平均浓度法对黄河6个子流域的氮磷污染物进行了定量描述,估算出各个流域的氮磷排放量.结果表明,95%的全磷、大于53%的全氮来自于非点源污染,非点源污染是造成黄河污染的主要原因.各流域非点源污染的发生具有明显的地域分异特征.硝态氮主要来自于渭河,铵态氮主要来自于泾河,其次是渭河.从全氮看,绝大部分氮来自于渭河和泾河.全磷则主要来自于泾河,其次是渭河.泾河和渭河是6条河流中对黄河污染物排放量贡献最大的2条河流.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

大治河有机污染源分析及防治对策

根据历年来大治河水质监测资料,分析了大治河水污染的特征是有机污染型。通过对大治河水源保护区域内的污染源调查,结果表明,有机污染中既有点污染源的贡献,但主要来源于非点污染源。后者的污染负荷是前者的54倍。因而提出了为改善和提高大治河水质的若干对策意见。     

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.      

感潮河网降雨径流污染空间分析与模拟

为了探究茅洲河流域感潮河网面源污染空间分布特征和降雨径流污染规律,基于空间分析、统计分析与流域水动力-水质耦合模拟方法,对典型降雨情景下河网水质情况进行模拟分析,提出基于水质改善目标的生态补水点位空间布局优化策略.研究表明,层次聚类凝聚算法和K-均值法迭代组合可以较好地实现面源污染分级与分类;茅洲河各支流中,石岩渠、松岗河中上游等河道（段）由于面源污染负荷相对较高且缺乏生态补水,雨后水质恢复缓慢;基于补水总量不变原则,对生态补水方案进行局部优化,优化结果可使雨后受污染重点河道（段）水质恢复速度加快一倍以上,提高了流域水质的整体稳定性.研究结论可为进一步认识茅洲河流域水污染特征、实现流域水环境精细化管理提供支撑.     

青铜峡灌区典型排水沟水污特征解析

以2009年青铜峡灌区排水沟实测流量和污染物浓度为基础,结合典型排水沟纳污现状调查及灌区灌溉与排水特点,对比点源污染和非点源污染的浓度和负荷特征,对典型排水沟污染物来源进行解析.结果表明,青铜峡灌区典型排水沟农田排水期盐分、氨氮、总磷月平均浓度依次为1 124、8.59、0.48 mg.L-1,非农田排水期盐分、氨氮、总磷月平均浓度分别为1 952、18.13、4.15 mg.L-1,农田排水期月平均输出盐分、氨氮、总磷负荷为20 896、90.35、5.80 t,非农田排水期月平均输出盐分、氨氮、总磷负荷分别为7 842、67.81、21.38 t.其中,第一排水沟水污过程与农田灌溉排水周期具有很好的一致性,表明第一排水沟以农田灌溉排水和农业非点源污染为主;第三排水沟、银新沟等则在承接农田灌溉排水的基础上,接纳了较多的点源污染,表现出点源与非点源综合污染并以点源污染为主导的污染特征.     

深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响

随着点源污染逐步得到有效控制,面源与截排溢流污染对水环境的胁迫日益突出。基于土地遥感数据、城市排水管网等资料,构建流域—海湾一体化水环境模型,探讨深圳湾流域面源与截排溢流污染特征及其对水环境的影响,研究表明：（1）雨季COD、NH₃-N和TP单位面积面源与截排溢流污染负荷分别为17.21 t/km²与10.21 t/km²、0.17 t/km²与0.69 t/km²、0.04 t/km²与0.07 t/km²;（2）面源与截排溢流污染时间上主要集中于大雨及以上等级降水较多的5月和8月,空间上主要分布在截排工程集中、下垫面面积较大且坡度较陡的深圳河、大沙河和新洲河流域;（3）面源与截排溢流水体COD、NH₃-N和TP浓度可达地表水V类标准的3.7倍、18.2倍和8.5倍;（4）雨季COD、NH₃-N和TP浓度高于旱季的区域分别超过深圳湾总面积的40%、60%和65%。     

湟水河流域水质时空变化特征及其污染源解析

基于2012—2014年水质数据,综合应用多元统计分析与一维水质模型(Qual2Kw),系统分析了湟水河水质时空变化及其污染物来源.结果表明:湟水河河流水质主要受化学需氧量、生化需氧量、铜、六价铬、水温、溶解氧、总氮、氨氮等8项水质指标影响,且氨氮和总氮污染严重;湟水河水质时间上可划分为3个时段:时段1(6—10月)、时段2(5月和11月)和时段3(12月—4月),时段1水质明显优于时段2和时段3,湟水河水体受工业生活排放污水的影响显著,面源污染对河流水质的影响低于点源污染;空间上可分为3大区段:湟水河上游、中游和下游,中游西宁市段污染较重;基于Qual2Kw模型的污染物贡献比例计算结果揭示了湟水河民和桥断面的氨氮负荷主要来源于扎马隆(S2)-西钢桥(S3),总氮主要来源于报社桥(S5)-小峡桥(S6),其中支流点源是氨氮的主要污染源,普通点源即城镇生活污水和工业废水排放是总氮的主要污染来源,上游干流农田地表径流、畜禽养殖废水、农村生活污水等污染源氨氮、总氮排放也不容忽视.研究结果可以为湟水河流域水环境管理提供科学依据.     

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。     

北京市清河水体非点源污染特征

为揭示城市水体非点源污染特征,以北京市清河流域为研究对象,于2013年8月—2014年12月对流域不同河段河水、雨水、降雨前后河水、降雨径流以及不同下垫面（居民区、商业区、绿地、街道、农田）的土壤或降尘中主要污染物进行了采样分析.结果表明:清河水体污染严重,大部分污染物浓度均超过GB 3838—2002《地表水环境质量标准》的V类标准,营养盐浓度甚至超过GB 18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A排放标准.河水主要污染物浓度远高于雨水污染物浓度,长期来看,受雨水影响较小.丰水期河水ρ（TDP）（TDP为溶解性总磷）显著高于枯水期和平水期,而丰水期ρ（TDN）（TDN为溶解性总氮）却低于枯水期和平水期（P < 0.05）,ρ（COD_Mn）和ρ（NH₄+-N）在3个水期没有显著差异.与降雨前相比,降雨后河水ρ（TDN）显著降低,ρ（TDP）却显著升高（P < 0.05）,ρ（COD_Mn）、ρ（NH₄+-N）在降雨前后没有显著差异.研究显示,清河流域的降雨径流增加了河水外源磷输入,磷的初期冲刷效应最为显著,且水体磷的非点源特征明显,而氮主要来源于生活污水排放,受非点源影响较小,清河水体COD_Mn、NH₄+-N则同时受点源和非点源的影响.