黄河流域水环境问题研究现状、挑战与展望

黄河流域生态保护和高质量发展是国家重大发展战略,保护黄河是事关中华民族伟大复兴和永续发展的千秋大计.近年来,黄河流域水环境质量明显改善,但有限的水资源和脆弱的生态系统使得黄河流域水环境保护仍面临巨大的挑战.科学诊断黄河流域重大水环境问题是新时期治理黄河的前提和关键.本文围绕黄河流域水环境问题诊断这一主题,聚焦黄河流域断面水质改善的核心需求,首先分析黄河流域水环境现状,发现黄河流域整体水质持续向好,但干支流水质改善不同步,流域主要污染指标时空差异显著,中下游和部分支流污染严重;其次梳理国内外相关研究进展和主要挑战,总结断面水质提升所需的核心理论与技术,如水环境承载力评价、污染排放清单构建与水环境模型模拟等方面的应用与发展趋势,发现黄河流域存在气候变化影响下水沙变化大、现有排放清单分辨率不足、水环境模拟缺乏多尺度污染排放-断面水质响应关系研究等问题,难以支撑未来精细化水环境管理.对黄河流域水环境研究的未来发展进行了展望,建议未来在以下几个方面开展进一步研究,包括气候变化下黄河流域水环境承载力研究、黄河流域高分辨率排放清单构建、多尺度污染排放与断面水质响应关系.     

SPARROW模型及其应用研究进展

SPARROW模型是由美国地质调查局开发的一个基于流域空间属性的估算污染物负荷、浓度等的非线性回归模型。由于模型通过质量守恒来约束污染物的传输,并以统计学的方法实现变量参数的校准,因而SPARROW模型在量化污染物的传输过程中具有足够高的精确度与合理性。总体来看,SPARROW模型在流域污染源及环境因子分析、水质评估与模拟、监测管理优化等方面发挥出了重要作用,并被广泛地应用于国内外的不同流域。针对SPARROW模型在不确定性分析中存在的自相关问题,贝叶斯分析的引入优化了模型在不确定性方面的评估。目前,SPARROW模型在国内流域中以估算总氮、总磷、COD等污染物负荷为主要应用。随着国内相关数据的积累以及共享程度的提高,其应用范围将会愈加广泛。     

流域空间统计模型SPARROW及其研究进展

SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes流域属性基于空间的回归模型)是美国地质调查局(USGS)开发的经验统计和地表过程相结合的流域空间统计模型。模型通过对河流水质数据和流域属性建立空间回归实现污染负荷产生和迁移的定量化。模型的最大特色是其空间特性非常显著,可以将上游的营养盐污染源数据和下游的营养盐负荷数据联系起来,同时可以将河流中的水质监测数据或污染物通量数据和流域的空间属性特征(比如土地利用类型、河网、大气沉降等)联系起来。模型除了一般水质模型所具有的水质模拟和流域污染源的分析功能外,还可在模拟过程中对流域中每个污染源、流域属性和污染物迁移过程对水质监测结果的影响进行显著性检验。文章简要介绍了SPARROW模型的结构和原理、功能和应用发展前景。     

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

基于SPARROW模型的面源污染模拟研究进展

随着点源污染的有效控制,面源污染逐渐成为我国水环境治理亟须解决的问题。但是,由于面源污染物的来源及其传输过程难于监测,因此需要使用模型模拟的方法进行评估分析。对面源污染模拟常用的统计模型方法和机理模型方法的分析比较发现,空间属性回归模型(SPAtially referenced regressions on watershed attributes,SPARROW)在利用统计学方法的同时,考虑了简单的水文传输过程,是一种介于简单统计模型与复杂机理模型之间的实用模型模拟方法。通过对该模型在污染溯源模拟与分析、流域变化预测分析和管理措施评估等方面的综述,得出结论如下:1) SPARROW模型模拟所需的数据相对较少,难度适中,十分符合我国流域人为干扰严重且监测数据相对不足的管理特点;2) SPARROW模型以空间模拟为主,可以基于目标水体的污染物负荷对上游流域的污染贡献进行溯源分析,并为面源污染的模拟研究提供技术支持。3) SPARROW模型可以在不确定性分析、时间分辨率和空间差异性等方面进行优化改进,进而实现更为广泛的应用。     

我国东部河流水文水质对气候变化响应的研究

基于A2和B2气候变化情景,采用统计降尺度模型SDSM,将由3个国际上流行的大气环流模式GCMs(Had CM3、CSIRO-Mk2和CGCM2)模拟的未来我国东部长乐江流域的气温和降水,与水土评价模型SWAT相耦合,分析了该流域水文水质对气候变化的响应,并比较了3个大气环流模式模拟结果的异同.结果表明,所有气候情景下,TN浓度有明显的升高趋势;TP浓度有增有减,总体上仍呈微弱增加趋势.河川径流呈微弱减少趋势,而营养物负荷量呈微弱增加趋势,说明该流域水文水质状况受气温升高的影响大于降水微弱增加的影响.另外,在不同的气候变化情景下,年内径流和营养物负荷变化情况存在较大差异.研究结果可为理解河流水环境对气候变化的响应及其应对管理提供理论依据.     

水质模型研究进展及发展趋势

水环境数学模型的研究按照时间可以划分为3个阶段,对每个阶段的特点以及应用最广泛的WASP模型进行了简单叙述.介绍了国内的研究学者在水质模型研究方面所取得的成果,并说明水质模型未来的6个发展趋势:人工智能和水质模型的结合,多介质环境生态综合模型,不确定性水质模型的研究;模糊数学的应用,水质模型与"3S"的结合,流域管理模型的产生.     

黄河内蒙古段环境容量及总量控制研究的初步探讨

水环境容量是制定水污染防治规划的基础，研究自治区重要流域水环境容量，是科学地实施以总量控制为目标，制定自治区环境与经济协调发展规划的依据。本研究将在河流断面不同水期水质常年监测的基础上，经过实施确定不同流域的水质模型参数，最终确定出流域内水环境质量，提出各区域水环境总量控制目标。     

基于地理信息系统的清河流域污染源排放特征及水环境监控能力分析

针对清河流域水环境管理的需求,通过野外调查和环境统计获取相关数据,应用GIS和GPS技术,建立流域污染源地理信息系统数据库,在此基础上,对清河流域污染源排放特征及流域水环境监控能力现状进行了研究。结果表明：在清河流域,废水污染源主要集中在支流小清河和寇河流域,典型行业包括牲畜屠宰、食品加工、缫丝加工等;污染源在线监控和河流水质断面监测能力均无法满足流域水环境管理的需要,在清河流域的水环境管理中,应将小清河流域和寇河流域作为重点水质控制单元进行管理,在小清河和寇河入清河干流处增设水质监测断面。     

HSPF水文水质模型应用研究综述

HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran)模型采用FORTRAN语言编写,以Stanford水文模型为基础,能够综合模拟径流、土壤流失、污染物传输、河道水力等过程,并大量应用于气候变化与土地利用变化的流域水环境效应情景模拟.该模型是半分布式水文水质模型的优秀代表,在国外得到广泛的应用.HSPF模型包括PERLND、IMPLND与RCHRES等3个主要模块,分别实现对透水地段、不透水地段与地表水体的水文水质模拟.总体来看,HSPF模型在国外水文、水质过程模拟,以及涉及气候变化和土地利用影响的情景分析中发挥重要作用,但是国内该模型的应用非常有限.HSPF模型存在的主要问题包括:①模型中某些方案和算法还有改进和完善的空间;②模型对数据输入要求较高,模拟的精度受到空间和属性等数据的限制;③模型只限于均匀混合的河流、水库和一维水体模拟,对于复杂流域或水体的模拟研究,需要与其它模型整合以解决更加综合的问题.目前,针对发展与完善HSPF模型的研究仍在继续,包括模型平台开发、模型功能扩展、模型校正方法研究、参数敏感性研究等方面.随着我国基础数据的积累及共享程度的提高,HSPF模型在我国的应用也将更加广泛.     

Identifying water resources management strategies in adaptation to climate change under uncertainty

In this study, an integrated simulation-based allocation modeling system (ISAMS) is developed for identifying water resources management strategies in response to climate change. The ISAMS incorporates global climate models (GCMs), a semi-distributed land use-based runoff process (SLURP) model, and a multistage interval-stochastic programming (MISP) approach within a general framework. The ISAMS can not only handle uncertainties expressed as probability distributions and interval values but also reveal climate change impacts on water resources allocation under different projections of GCMs. The ISAMS is then applied to the Kaidu-kongque watershed with cold arid characteristics in the Tarim River Basin (the largest inland watershed basin in China) for demonstrating its efficiency. Results reveal that different climate change models corresponding to various projections (e.g., precipitation and temperature) would lead to changed water resources allocation patterns. Variations in water availability and demand due to uncertainties could result in different water allocation targets and shortages. A variety of decision alternatives about water allocations adaptive to climate change are generated under combinations of different global climate models and ecological water release plans. These findings indicate that understanding the uncertainties in water resources system, building adaptive methods for generating sustainable water allocation patterns, and taking actions for mitigating water shortage problems are key adaptation strategies responding to climate change.     

Assessing high impacts of climate change: spatial characteristics and relationships of hydrological ecosystem services in northern Japan (Teshio River watershed)

Ecosystem services (ESs) provide information on the tendency of ecosystems to reach and form a state of equilibrium. The process of ES changes is important in order to identify the climate change-related causes that occur regionally to globally. ES-based management plays an important role in mitigation strategies for the negative impact of global climate change on ecosystem. Therefore, it is necessary to evaluate spatial characteristics and relationships among these multiple services from different spatial scales which could aid in multiple ES sustainable development from local to global scales. In this study, we developed a framework for analyzing the spatial characteristics and interactive relationships of multiple ESs. We analyzed the spatial distributions of six hydrological ESs that are important in the northernmost part of Japan (Teshio River watershed) by using hydrology and nutrient model (Soil and Water Assessment Tool, SWAT) under baseline climate conditions and climate change derived from the global circulation model (GCM). We then explored the spatial characteristic scales of ESs by multiscale analysis (lacunarity estimation) to reveal provision flow and spatial distribution characteristics for hydrological ESs. We observed a strong relationship between the spatial characteristics of land uses and ES provision. The spatial characteristics of individual hydrological ESs were totally different and had different spatial homogeneity and cluster (indicated by initial lacunarity index and lacunarity dimension). The results also showed trade-offs between inorganic nutrient retention (provision ESs) and organic nutrient and sediment retentions (regulating ESs), and synergies between organic nutrient retention and sediment retention under all climate change scenarios. The different stakeholders will take different mitigation programs (e.g., establishing riparian vegetation, planning nutrient management practices, and integrating climate change model into systematic conservation planning of ESs) to avoid negative impacts of climate change on ESs. Application of this proposed framework to study the spatial characteristics and relationships of hydrological ESs under climate change could provide understanding on the impact of climate change on ES changes and solutions to mitigate strategies to cope with those changes in the future.