基于SWAT模型的圩区农业非点源污染模拟

以荻泽联圩为研究对象,应用SWAT模型模拟太湖流域典型圩区农业非点源产污规律,建立了研究区域的非点源污染基础信息库,实现了流域的空间参数化过程;将参数化过程中提取的模型参数纳入到数据库中统一管理,按照模型要求建立了数据库字段和参数内容的对应表,解决了模型运行时众多离散单元的自动赋值问题;采用虚拟水库控制技术,解决了SWAT模型在控制出流的圩区中的应用弊端。     

基于SWAT模型的湘江永州流域非点源氮磷污染特征分析

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。     

松花江哈尔滨段主干流常规污染物动态衰减速度系数的测算研究

采用2011—2013年松花江哈尔滨段各断面水质监测数据和老头湾水文数据,运用实测资料反推法和河流一维水质模型对该段干流的COD、BOD5、NH3-N的衰减速度系数K进行测算,结果表明:1—12月朱顺屯—大顶子山的KCOD、KBOD5、KNH3-N分别在0.035 d-1~3.372 d-1、0.368 d-1~5.459 d-1和0.245 d-1~5.600 d-1之间;冰封期各污染物K值小于明水期,夏季(6—8月)K值大于其他季节。以2013年阿什河口下—呼兰河口下河段上、下游各断面的监测数据对测算的各污染物动态K值进行率定,实际监测值与预测浓度年内变化趋势基本一致,相对误差在25%以内,水质验证结果较满意。     

基于水环境数学模型的流溪河环境容量计算

运用SWAT和HEC-RAS模型分别构建流溪河流域水文模型和流溪河水动力水质模型,采用改进的分区达标控制法计算流溪河COD的天然及背景环境容量。结果显示,流溪河的COD天然和背景环境容量分别为53 141.59 t/a和43 988.64 t/a。     

黄河包头段环境中α-HCH的迁移与残留的动态模拟

以黄河包头段作为研究区域,α-HCH作为研究对象,利用稳态假设的逸度方法,建立符合包头段污染特征的微分方程组,利用MATLAB 6.5求出该方程的稳态解和随时间变化的微分解,模拟出环境各相中稳态时各种迁移过程的年迁移量,得出年迁移量大小顺序:水体>悬浮颗粒物>沉积物>大气;该段的α-HCH主要迁移来源为水体迁移和悬浮物迁移,迁移量分别为1.68t/a和1.34t/a;稳态时α-HCH在河流环境中的残留以沉积物为最多,其残留量达38.56kg,与实测结果数量级相吻合,且在沉积物中达到稳态的时间也是最长的,约为53年。     

基于EFDC的长江常州段污水排江浓度场数值模拟

长江感潮河段水流与污染排放引起的浓度场复杂多变,基于EFDC(Environmental Fluid Dynamic Code)模型,采用正交曲线网格拟合自然河道边界,建立了长江常州段的水动力和水质模型。采用现场同步实测资料,与计算结果比对,证明该模型在水动力和水质两个方面都与实测数据吻合较好,满足了实际工程的需要;同时由于长江水流运动较快,一阶降解动力学已经满足了化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)和总磷(TP)浓度计算要求,可以不考虑它们复杂的生化反应过程。     

基于WASP 7模型的水质模拟应用——以淮沭新河东海段为例

应用WASP 7模型的EUTRO子模块对淮沭新河东海段的溶解氧(DO)和化学需氧量(COD)指标进行模拟研究,采用2014年与2015年的水文、水质数据进行模型参数率定,并以2016年1月—2017年9月的水质数据进行验证,验证结果为DO和COD的模拟值与实际值的相对误差分别能控制在15%和10%以内,线性回归分析结论显示相关系数R2均在0.9以上,表明两者的吻合度较高。     

基于GWLF模型的于桥水库入库河流水文模拟及氮磷负荷估算

流域模型技术应用是当前开展面源污染防治的重要工具,而水文过程的准确模拟是进行污染负荷估算的首要环节和关键步骤。为了弄清近年来于桥水库入库河流氮、磷输入负荷,选取GWLF模型对水平口子流域的水文过程进行模拟,首先利用2006—2018年气象、水文资料率定模型水文参数,然后将参数推广到整个流域,对2019—2020年3条主要入库河流流量进行模拟,最后乘以相应河流断面的总氮、总磷浓度估算氮磷输入负荷。结果显示:GWLF模型适用于研究区的水文过程模拟,校准期和验证期的纳氏系数分别为0.89和0.91,平均相对误差分别为12.2%和13.1%;2020年总氮入库负荷为3 977.0 t,其中引滦调水贡献占57.0%,3条入库河流共贡献43.0%;总磷入库负荷为48.8 t,其中引滦调水贡献占68.6%,3条入库河流共贡献31.4%。GWLF模型输入数据需求量较少,模型参数较少,模拟效果较好,适用于中小型流域的水资源和水环境管理,具有一定的推广应用前景。     

基于CA-Markov模型的艾比湖流域平原区景观格局动态模拟预测

利用“3S”技术及CA-Markov模型,按照是否实施跨流域调水工程2种预案情况,以2005年为起始时刻,对新疆艾比湖流域平原区2020年景观格局进行模拟预测。结果显示：在调水工程未实施的情况下,2020年研究区的生态环境将进一步恶化,其突出表现为艾比湖湖泊水面将持续萎缩、裸露湖底盐漠面积进一步扩大,水资源短缺及生态环境恶化的结果将严重制约研究区社会经济的发展;在调水工程实施的情况下,2020年研究区内艾比湖湖泊水面将稳定增加至800 km^2以上、裸露湖底盐漠面积相应有所减少,生态环境恶化趋势得到改善,区域水资源短缺问题将有所缓解,可有效地促进研究区内社会经济的发展。     

基于QUAL2K模型的鹤壁卫河水质模拟预警研究

水质预报预警对于防范水污染、降低水污染风险及其带来的损失、保障用水安全及水环境质量等具有重大意义。提出了一种基于QUAL2K模型的水质模拟预警方法,包括水质模拟预测、预警指数计算和警情确定,以海河流域鹤壁市卫河为例进行实证研究。研究结果表明:基于QUAL2K模型模拟精度分别为COD 97.7%、NH_3-N 98.5%,水质模拟效果较好;所选河段预警时段内COD基本处于无警和轻警2个级别,氨氮大多是巨警,浓度严重超标,是导致监测断面预警指数高的主要原因。     

松花江流域水生态环境质量评价研究

采用生物完整性指数(IBI)法评价松花江流域的水生态环境质量。对25个候选生物参数进行敏感度分析、Pearson相关性分析,最终筛选出由总分类单元数、EPT分类单元数、EPT密度、敏感种分类单元比例、敏感物种数量、Hilsenhoff生物指数(HBI)6个核心参数构成的IBI评价指标。采用95%分位数法建立了IBI评价标准,将IBI评价结果划分为5个等级:大于35.84为优,26.88~35.84为良好,17.92~26.88为一般,8.96~17.92为较差,小于8.96为很差。结果表明,建立的IBI评价方法适用于松花江流域水生态环境质量评价,松花江流域各位点30.0%生物状况为优和良好,23.3%为一般;46.7%为较差和很差,说明流域内近一半区域的水生态质量存在不同程度的受损。流域生境质量主要处于一般-良好的状态;水质处于轻度污染。     

松花江流域水生态环境中生物与生境和化学要素间的关联 性研究

利用2012年松花江流域生物、生境和水质的调查数据,采用生物完整性指数(IBI)评价松花江流域的水生态环境质量,并着重对IBI评价结果与生境质量、水质间的关系及生物与生境和化学参数间的相关关系进行了分析。结果表明,松花江流域IBI评价结果与其生境质量存在显著正相关,与水质评价结果基本一致。生境质量及大多数生境参数均与多项生物参数间存在显著/极显著的相关关系;其次,COD、CODMn、BOD5、TN、TP等超标化学因子也与多项生物参数存在显著/极显著的相关关系,说明生境受损和有机污染压力是引起松花江流域水生态环境质量变化的主要压力。为恢复和改善松花江流域的水生态质量,研究建议针对流域生境质量和超标化学污染开展相应的保护和控制措施。     

2001-2015年松花江流域水污染变化特征研究

利用2001-2015年松花江流域国家监测网30个可比断面监测数据,从流域和断面水质变化、各项指标超标情况和浓度变化、污染负荷等方面分析了松花江流域水质变化情况。结果表明,松花江流域水质总体呈好转趋势,特别是2007年以来有比较明显的改善。该流域长期以来主要污染指标为高锰酸盐指数、石油类、五日生化需氧量和氨氮。高锰酸盐指数、石油类和五日生化需氧量污染均有明显改善,但氨氮污染改善不明显。在继续加强COD排放总量控制的基础上,有效削减氨氮排放是促进松花江水质改善的重点。     

第二松花江面源污染时空分布规律的研究

第二松花江流域作为松花江干流的主要产水区,其污染年负荷关乎下游水质的安全。面源污染是第二松花江的重要污染来源,采用输出系数法估算面源污染年负荷量,通过流域土地利用类型、社会经济信息等因素,利用有资料年的统计数据,进行面源污染年负荷量在时间、空间上的展布,探寻第二松花江流域面源污染年负荷量的空间分布规律,为水环境管理部门提供理论依据。     

松花江哈尔滨段藻类植物分布及其与环境因子的关系

松花江哈尔滨段流域是哈尔滨市重要的水源地,也是松花江重要的组成部分,其生态环境问题一直受到国内外学者密切关注,且近年来松花江哈尔滨段水体改善程度较为明显,流域内水体变化程度越来越受到相关学者和民众的重视,研究松花江哈尔滨段水体变化趋势意义明显。该研究的创新性在于运用典范对应分析(CCA)探究藻类植物与环境因子变化的关系,并运用欧洲硅藻数据库(EDDI)验证主要环境因子的准确性。国内现行的一些常规理化指标单独评价水体质量较为单一,不能更好地满足现行的水环境管理要求,并且对于水环境的变化反应效果及准确度较低。该研究运用相关理化指标数据和藻类植物的种类及丰度等的年际变化,实现从单一理化指标评价改善为理化和生物指标双重评价,从而更加具体地反映出松花江哈尔滨段水体状况的变化趋势。     

黑龙江省松花江流域河流中高锰酸盐指数非点源污染负荷分析

采用3种方法分析黑龙江省松花江流域高锰酸盐指数非点源污染的负荷。分析结果显示,非点源污染造成的松花江流域高锰酸盐指数负荷约为70%;松花江流域支流源头属于高高锰酸盐指数河段,本底值约为5mg/L,河流流经1000Km非点源污染会增加高锰酸盐指数约1mg/L;松花江流域河流中高锰酸盐指数含量高的主要原因是流域内土壤有机质含量高。     

松花江流域大型底栖动物生物完整性指数构建及其适用性

利用生物完整性指数评价河流健康状态,对于水环境管理决策具有重要的实践意义。基于大型底栖动物构建生物完整性指数(B-IBI),并评价松花江流域的水生态系统健康状况。在松花江主要干支流设定37个采样点,分别于2016年6、9月进行环境因子和大型底栖动物调查研究。最终从28个候选参数中确定了种类总数、摇蚊种类数、敏感种百分比、Hilsenhoff指数、Marglef指数作为核心参数构建B-IBI。通过0～10赋分法,计算得到了松花江流域全部采样点的生物完整性评价得分。结果显示,松花江流域内60%区域生物状态存在不同程度的损害。另外,B-IBI能够综合反映松花江大型底栖动物群落多样性、生境质量、理化水质等,具有一定的适用性。     

松花江底栖动物分布规律及与理化评价差异研究

2012—2015年对松花江干流11个断面21个点位进行底栖动物群落监测,在7种单一指数评价的基础上运用简单的叠加法进行综合评价,并与常规理化监测与评价进行了比较。结果显示,与2012年相比,2013年松花江干流底栖动物物种较丰富,各点位评价结果有所提升;2015年摆渡镇-同江段多为清洁等级,水环境生态质量稳中趋好,下游改善明显。结果显示,生物学评价与理化评价存在明显的差异,在水质改善的过程中生物学评价更灵敏、更显著。