因子分析与聚类法的复合模型在水环境评价和管理中的应用

以2001-2003年巢湖监测数据为依据,采用因子分析、聚类分析方法的复合模型进行计算,结果表明:2001-2003年间,影响巢湖水质的污染因子发生了改变,同时定量诊断出水污染因子对巢湖水质的贡献率,合理划分出各类水环境管理区域,并提出相应的水环境管理措施.在巢湖水环境管理分区中,可以大体分为2大类,在各类中可以再细分为几小类,西半巢湖属于重污染,为水环境控制区域,东半巢湖污染相对较轻,为水环境控制和自净区域.结果分析表明,复合模型具有一定的可靠性和准确性,具有一定的参考实用价值.     

松花江吉林段水环境分类管理研究

以松花江吉林段9a的监测资料为依据,采用因子分析和构建水环境分区管理模型对松花江吉林段水环境质量进行分析。采用因子分析方法,识别出河流的水污染成因,依据主成分得分合理划分出各类水环境管理区域,并提出相应的水环境管理措施。结果表明:松花江吉林段主要污染物是高锰酸盐指数、石油类和悬浮物,表现为工业点源污染和水土流失引发的面源污染;在水环境管理分区中,丰满周围区域属于轻污染,为水源保护江段,清源桥———哨口区域属于中度污染状况,为水环境自净江段,哨口———白旗区域属于重污染,为水环境控制江段。另外,针对水环境区域的污染成因和污染因子提出了相应的微观控制措施,为水环境达标治理提供了科学依据。这一工作的开展对于实施河流水环境污染总量控制,实现松花江吉林段水域的科学化分类管理具有一定的参考价值。     

基于SVR的长江经济带水环境承载力评价

基于DPSIRM模型构建区域水环境承载力评价指标体系,并基于SVR模型构建了区域水环境承载力评价模型,利用交叉验证法对SVR模型参数进行优化选择,进一步提高模型预测精度.运用该模型研究了长江经济带2009~2018年的水环境承载力演变趋势及空间差异,结果表明：长江经济带水环境承载力等级整体呈现升高趋势,其中上游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;中游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;下游长三角区域承载等级由I级（重超载）提升到了IV级（弱可承载）.将评价结果与熵权-TOPSIS法的评价结果相比较,相同率达到91.7%,说明SVR模型评价区域水环境承载力可行,评价结果可靠.以下游区域为例,分别对其6个子系统的承载力进行剖析,并运用单因素轮换OAT法对各子系统内的评价指标进行敏感性分析,便于决策者识别指标敏感性.     

沧州市大气自净能力特征分析

利用沧州1975—2018年逐日地面气象观测资料和2013—2018年环境监测资料,采用国标法计算并分析了沧州地区大气自净能力的时空变化特征,探讨了气象要素、污染物指数与大气自净能力之间的关系。结果表明:沧州大气自净能力年变化呈显著减小趋势,气候倾向率为1.05×10~4km~2·a~(-1)·(10a)~(-1),春季3—5月大气自净能力较强, 8月、11月、12月和1月较弱;风速、小风频率年变化与大气自净能力的相关性显著,相关系数分别为0.910、-0.807,风向出现频率与大气自净能力的相关性较差,降水日平均大气自净能力小于非降水日;O_3、CO和SO_2分指数与大气自净能力相关性较好,大气自净能力对区域空气质量变化具有指示意义。     

饮马河流域水环境综合风险时空分布

为评价饮马河流域水环境综合风险,从水环境风险的危险性、暴露性、脆弱性及区域治理能力4个方面构建了饮马河流域水环境综合风险评估体系.选取2000年、2005年、2010年和2015年的水环境数据进行分析,采用水环境污染风险指数法和层次分析法对饮马河流域水环境综合风险进行评估,并绘制了各年度饮马河流域的风险空间分布图,分析了饮马河流域水环境风险空间变化特征.结果表明:2000—2015年,各危险性指标的量化值不断减小;暴露性指标中,耕地面积不断扩大,工业企业个数不断增加,人口密度变化不明显;各脆弱性指标的量化值不断减小;水环境区域治理能力各指标的量化值不断增大.研究显示,2000—2015年,流域内水环境危险性和脆弱性不断降低,暴露性和区域治理能力逐渐升高,水环境风险逐渐降低;其中,长春市一直处于水环境高风险水平,伊通县一直处于低风险水平.      

晋江河口水域中COD的自净特征及其成因分析

利用连续１１ａ的水质监测资料和其它有关的监测，调查资料，研究晋江河口水域中ＣＯＤ的短期和长期自净特征。发现盐度梯度是该特征的主要因素。河口水域的这一特征在区域水环境研究方面具有十分重要的意义。     

基于DCSM模型的成都市河流水环境承载力综合评价

根据水污染流动"源头-转化-汇入"过程,综合衡量工业、农业、生活源污染排放对成都市主要河流的环境影响,提出"驱动力D （人口、社会经济发展）-承载源C （工业、农业、生活源污染排放）-承载状态S （污染程度）-管理M （治理污染投资）"4个子系统的DCSM模型,构建包含3层结构26个指标的成都市河流水环境承载力综合评价指标体系.采用投影寻踪模型得到各指标的影响程度,进一步建立区域水环境承载力各评价指标权重,根据最佳投影方向确定成都市主要河流2014—2018年的水环境承载力综合评价特征值,并得到相应评价等级.研究结果表明：影响程度最大的3项指标依次为：工业源COD排放强度、国考断面地表水TP平均浓度、环保投资占GDP的比重;通过对各个指标的权重分析,表明承载状态子系统和承载源子系统对综合评价结果所起作用最为显著,其次是管理子系统,驱动力子系统作用最小;通过评价等级分析,结果表明：2014—2018年成都市河流水环境承载力综合评价指数逐渐增加,评价等级从Ⅲ级（一般,2014—2016年）转变为Ⅱ级（较强,2017—2018年）,说明5年来成都市河流水环境承载力逐步增加.研究表明了基于DCSM模型的成都市河流水环境承载力综合评价结果具有实用性和可行性,可以为城市河流水环境承载力综合评价提供新的研究思路,为水环境规划与管理的科学决策提供依据.     

澜沧江流域水环境综合整治研究

以水体水质功能和自净能力为基础,从便于管理和治理出发,将澜沧江划分为4个水环境功能区,从“管、治、防、用”4方面入手,针对不同的环境问题,围绕各自的水环境功能和水质保护目标,分区进行整治,以抑制水污染恶化的趋势。     

小型河流酚、氰衰减速率K的确定

目前,国内外广泛应用各种水质模型研究污染物在水体中的稀释自净机理,迁移转化规律,以确定不同水质目标下水体的自净能力,一定水文条件下的水环境容量。河流水质模型的建立,无论是对模型识别、参数估计、模型检验等都需要对研究河段水     

本溪市水环境承载力及指标体系

水环境承载力是近年提出的一个新概念，它是用以定量描述水资源和水污染及其有关参数的一个综合指标，其含义为：在一定的自然环境条件和特定的社会经济发展模式下，区域水环境（包括水资源和水污染）对其社会经济发展的支撑能力．水环境承载力是由水环境系统结构决定的，它体现了水环境与人类社会经济活动之间的联系．对一个城市而言，不同的社会经济发展速度规模及不同的水环境治理对策，其水环境承载力各不相同，水环境承载力是区域自然条件、区域经济发展模式（发展的方向和发展的速度）及相应的水资源与水污染防治对策的函数．水环境承载力具有客观性、变动性和可控性三个基本特点，利用水环境承载力可以评判城市水环境对其社会经济发展承载大小．为区域社会经济与水环境协调发展提供决策依据．     

自然水体水环境容量的开发利用途径--生物净化

叙述水环境容量基本概念,明确调查、研究和应用自然水体的生物净化作用对于保护和利用水资源的重大意义。以云南省湖泊水体的污染特征为例,在其水生生态系统中,存在极大的生物净化能力,如对各类生物体的结构稍加调整,即可提高湖泊自身的净化能力,并可获得可观的经济效益。     

石溪水库水环境容量研究

分析了江西宜春石溪水库的水环境状况,运用沃伦威德尔模型和狄龙模型等水库水环境容量计算方法,对石溪水库COD Mn、NH 3-N、TN、TP的水环境容量进行了计算。结果表明:石溪水库2012年水质为Ⅳ类,营养状态为中营养,入库的污染物量超出其自净能力。将水环境容量按照Ⅲ类和Ⅱ类水标准分为近期目标和远期目标,按近期目标CODM n、NH 3-N、TN、TP的超标率分别为7.6%、86.1%、121.1%、40.7%。在此基础上,分析了石溪水库水污染原因,提出了水污染控制方案。     

1961~2019年黄河流域大气自净能力指数变化特征分析

利用2015~2019年环境空气质量监测数据和黄河流域73个站点1961~2019年的气象观测资料,对11个站点的大气自净能力指数的适用性及其与环境空气质量之间的关联性进行了验证,并分析了黄河流域大气自净能力指数的时空变化特征及影响因子.结果表明,1961~2019年黄河流域大气自净能力指数整体呈下降趋势,下降速率为每10a下降0.18t/（d×km²）,平均值为4.44t/（d×km²）,且在1969年达到最大值,为5.32t/（d×km²）,2011年达到最小值,为3.81t/（d×km²）;黄河流域73个站点中有64个站点大气自净能力指数呈下降趋势,50个站点呈显著和极显著下降趋势.从年内变化看出,黄河流域大气自净能力指数最高值出现在4月,为5.30t/（d×km²）,最低值出现在1月,为3.48t/（d×km²）.在年空间分布上,黄河流域大气自净能力指数分布以青海西南部,山东、四川大部分地区,内蒙古、宁夏以及甘肃少部分地区,陕西西安,山西的五寨和右玉等大气自净能力较好,大气自净能力指数在4.69~7.18t/（d×km²）,其余地区大气自净能力相对较差.影响因子中,混合层高度与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.63（n=4307）;小风日数与大气自净能力指数呈极显著负相关,相关系数为-0.78（n=4307）,日平均风速³2.5m/s的日数及日平均风速³5.5m/s的日数与大气自净能力指数均呈极显著正相关,相关系数分别为0.78和0.55（n=4307）;降水日数与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.18（n=4307）,中雨及以上日数与大气自净能力指数呈显著正相关,相关系数为0.03（n=4307）,黄河流域小雨对大气自净能力的影响明显高于中雨.逐步回归分析显示,大气自净能力指数主要受日平均风速³2.5m/s的日数、降水日数和混合层高度的综合影响,其中,日平均风速³2.5m/s的日数对大气自净能力指数的贡献率最大,其贡献为正.     

基于二维水动力水质模拟下水环境容量的求解研究

由于受到适用条件有限、计算烦琐等方面的限制,目前许多水环境容量计算方法难以得到广泛应用,采用了影响系数法,在二维水动力水质模拟的基础上,以下边界上最大浓度点为控制点,计算区域的水环境容量,并对长江仪征工业用水区的水环境容量进行了计算,得出该河段环境容量为17 969.2t/a.该方法计算简单,且综合考虑了控制点的浓度,污染源位置,河流水文,水力学特性等多种因素,是一种非常有效且值得推广的计算方法,可为该区域水资源保护规划提供依据.     

水环境承载力方法研究

文章给出水环境承载力概念,以及对现有的水环境承载力研究方法进行分析,提出基于水量水质相关法的水环境承载力计算模型,并对其进行实证研究。结果表明,将水量水质相关法应用于水环境承载力的研究,具有建模方便、直观简单的特点,为水环境承载力研究提供了一种新途径。     

微生物在水体自净中的作用:以清潩河为例

为了研究微生物在水体自净中发挥的作用,采用降解系数来表征水体对COD、NH3-N、TN和TP的自净能力,使用氯化汞灭活微生物作为对照组,将降解系数分为综合降解与生物降解.在清潩河3个特征河段进行原位降解系数测算实验,并选取典型河段进行微生物高通量检测.结果表明:1)河道内微生物主要类群为小梨形菌属、热单胞杆菌属等常见的...     

苏州河生态恢复初期自净能力的综合评估方法

利用苏州河水的化学及生物学参数,以及水样对几种添加化学品的降解延滞期及降解率,综合评估了水体自净能力,并探讨了苏州河生态恢复初期自净能力的评估方法。对比2008年上、下游水样对醋酸钠、苯酚、苯胺、二甘醇、乙二醇、三聚乙醛等6种化学品的降解情况,比较分析了2006年及2008年两年度间苏州河自净能力的变化。相对2006年而言,2008年水体的氧化还原电位急剧下降,上、下游水体对化学品降解能力整体减弱,三聚乙醛降解能力的减弱尤为明显,降解率从2006年的77.82%和88.73%降至2008年的35.83%和65.86%。在外部有机物输入量无明显变化的情况下,上游的好氧异养菌数由2006年的4.7×104CFU/mL降为2008年的2.2×103CFU/mL。2008年苏州河上游水体对化学品(二甘醇除外)降解能力较下游水体更弱,且延滞期长。与2006年相比,2008年苏州河水体的自净能力整体减弱,上游水体自净能力的损失更为明显。     

典型山地城市河流营养元素空间分布特征及影响因素分析:以重庆市清水溪为例

城市地表水水环境问题严重制约城市的进一步发展和市民对美好生活的向往,因此广受社会各方关注.由于地形特殊,与平原城市相比,山地城市地表水水环境特征及污染问题有其自身特点.在2019年8月和10月两次通过采集位于重庆市主城区典型山地城市河流——清水溪干支流地表水和干流河底沉积物,并监测地表水、沉积物样品中碳、氮和磷等营养元素以及其它基本理化指标.结果表明,现阶段清水溪地表水属劣Ⅴ类,在综合污染指数评价体系中属严重污染级别.在所有水质指标中,NH⁺₄和TP超标最为严重.清水溪地表水水质呈现出支流优于干流、降雨期优于非降雨期的时空分布特征.污染源、尾水/支流汇入和河流自净能力共同决定了营养元素在清水溪干流地表水中的空间分布规律.源头污水直排和中下游的污水溢流等点源污染是清水溪干流地表水最主要的污染源,面源污染对水质的影响有限,河底沉积物在河流处于不同的水量条件下会发生营养元素“汇”与“源”间的相互转化,体现出内源污染的复杂性.支流/污水处理站尾水汇入的稀释作用,以及由于山地河流地表水中高DO导致其较高的自净能力,使得干流地表水水质向下游有逐步改善的趋...     

合肥市水环境承载力评估

从经济、人口、资源和技术管理等角度分析了影响水环境承载力的因素,结合研究区的特点确定了评价的指标体系.采用向量模法对合肥市2000年-2007年的水环境承载力进行评估.结果表明:合肥市的水环境承载力水平较低,但总体呈逐年上升趋势,评价值由2000年的0.027增加到2007年的0.077.在主要的水资源支持因素中,经济发展和技术管理因素对水环境的贡献增长速度最快,而自然资源因素则是主要的不稳定因素.为了协调经济发展和环境保护,提高水环境承载力,开源节流,提高水资源量是维持水环境承载力的重要途径之一.     

太湖氮、磷自净能力的实验与模型模拟

于2011年9月对太湖竺山湖开展了1次湖区实验,根据质量平衡原理,通过进出竺山湖湖区河道以及竺山湖湾心、湾口水量、水质测量,弄清了竺山湖湖区营养物质进出以及消纳规律,从而为完善水量-水质模型参数提供依据,也为进一步研究太湖水体自净能力提供了基础资料.采用EcoTaihu模型模拟了太湖营养物质的循环以及自净能力,根据竺山湖湖区实测结果对模型进行了验证,实验得到竺山湖湖区总氮年自净能力为1 979 t,总磷年自净能力为119 t,通过EcoTaihu模型计算得到竺山湖总氮年自净能力为1 911 t,总磷年自净能力为116 t,实测数据和模型较为吻合.模型计算结果表明,2006、2008、2010年太湖氮元素自净能力分别为4.00、4.27、4.11万t.2006、2008、2010年太湖磷元素自净能力分别为1 566、1 798、1 712 t.