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汉江水质评价的化学计量学研究 总被引:5,自引:1,他引:4
运用因子分析法对汉江各主要水质断面进行水质因子分析及综合评价,通过各主因子的方差贡献及因子得分得出各水质因子的赋权值,从而对所取断面进行水质污染程度的综合评价、分析与排序。同时运用聚类分析法对汉江17个断面的水质污染相似性进行分析,给出分类处理结果。 相似文献
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2017年分3个时期(丰水期、平水期、枯水期)采集妫水河及其支流12个断面表层水样,分析了COD、氨氮、TP、DO、pH值等水质指标,采用单因子评价法、水污染指数法、主成分分析法和模糊综合评价法对水质进行评价,根据4种水质评价方法的评价结果,分析4种方法在小流域河流评价中的适用性。结果表明:目前妫水河12个断面中S2、S10和Z2 3个断面水质较差,基本属于地表Ⅴ类水,污染程度为重度污染;其他9个断面水质等级为地表Ⅳ类水,污染程度为中度污染;中段世园会段水质较好,优于上段和下段,主要污染指标为COD;妫水河主要污染源于农业和生活,枯水期水质优于平水期和丰水期。水污染指数法更适合小流域水体水质的定性定量评价,且计算方便简单。 相似文献
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分析了《地表水环境质量评价办法(试行)》在应用过程中显现的问题,提出了增加地区特征污染物污染情况说明,补充水质状况定性评价特殊情况说明和变化趋势评价方法的判断优先级别,明确数据修约方式、检出限以下测值的评价方法及水质类别不同而标准限值相同的指标评价方法等建议。 相似文献
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环境质量评价方法的优选 总被引:1,自引:0,他引:1
为了选了最适宜的环境质量评价方法,用密切值法,灰色关联度法和贴近度法分别对同类水质进行评价,结果表明,密切值法适合评价污染较重的水质,它能反同各点位的污染状况对环境质量的影响因素。 相似文献
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通过在拉萨市垃圾填埋场周边布设4个监测井,于2017—2018年采样分析24项地下水水质指标,并运用单因子指数、综合评价法、污染指数P_(ki)法、等标污染负荷比法等对地下水污染状况进行评价。结果表明:地下水水质在良好—优良范围内;单项污染指数1的有pH值、铅,相比背景井地下水水质有所下降;填埋场周边地下水污染程度呈轻污染,主要受到影响的指标为pH值、高锰酸盐指数、阴离子表面活性剂、铅、氟化物。 相似文献
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基于熵权的物元分析法在底泥污染评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《环境研究与监测》2017,(3)
根据熵权法确定评价指标权重,利用物元分析方法对运河杭州段底泥污染进行综合评价,评价结果与密切值法、属性识别法进行对比。结果表明,基于熵权的物元分析法的评价结果与密切值法的评价结果基本一致,与属性识别法的评价结果存有差异。通过分析各评价指标在底泥各层的污染情况及对底泥污染的综合影响,说明基于熵权的物元分析法进行底泥污染评价是合理可行的,且评价结果直观、准确可靠。同时本研究为底泥污染类型评价提供了新的思路和方法。 相似文献
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改进密切值法在阳澄湖水质评价中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以阳澄湖水质分析为例,利用改进密切值法分别对其东、中、西3个湖区湖体水质进行评价。结果表明,在复杂的湖泊生态系统水质评价中,该方法不仅具有模型构建简便灵活、计算量小、结果直观的特点,而且区别于以往笼统的将不同时段、不同区域湖体水质判断为某一类标准的评价模式,能够客观准确地分析不同时空的水质分布规律,预判水质变化趋势,同时区别于将污染指标等权处理或忽略指标权重的评价方式,通过引进熵权法计算权重判断主要污染因子,使湖泊生态系统水质评价结果更真实合理。 相似文献
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基于BP神经网络的齐齐哈尔地区地下水水质评价 总被引:8,自引:0,他引:8
阐述了人工神经网络基本原理,介绍了BP网络的地下水水质评价模型.在传统的评价方法基础上,根据各评价因子对环境和人类影响程度不同,给水质监测指标分组,从实用角度对水质进行评价.与传统评价方法相比,该评价模型在某评价因子数值极大的情况下,也能准确反映地下水的污染情况,并且通过GIS技术利用评价结果得到地下水水质分布图,从空间反映地下水水质变化规律. 相似文献
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选取大河和巴关河流域2018—2022年水质监测数据,运用单因子评价法、Spearman秩相关系数法、综合污染指数法和主成分分析法,对流域水质状况、变化趋势及主要污染物特征进行综合评价分析。结果表明:2018—2022年,大河流域水质未达到地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数超过了1,为重污染,下游污染程度较重;营养指标和有机污染物指标存在显著正相关。巴关河流域水质达到了地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数未超过1,为中污染,上游污染程度较重;营养指标、有机污染物指标和重金属指标等均呈现出不同程度的相关性。巴关河流域水质总体优于大河流域。TP、NH3-N、CODMn、CODCr和BOD5是影响大河流域和巴关河流域水质的主要因子,均属于有机型及富营养化污染指标,主要来自生活源和农业源。建议选择适宜的评价方法开展系统性小流域污染溯源,分河段有针对性地开展小流域水环境治理。 相似文献
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基于2019年和2020年鄱阳湖流域降水及水质监测数据,利用线性倾向估计法和累积距平法对2020年汛期暴雨情景下的湖区及入湖河流开展水质时空分布特征及污染成因分析,量化湖区地表水水质评价指标在不同降水量级情景下的响应。结果表明:①从时间上看,TP为主要超标污染物。2020年汛期,出湖口水质为Ⅲ类的月份占比同比上升8.3%,有机污染强度同比显著加重,暴雨情景下的指标浓度变幅大于非汛期降水情景。②从空间上看,湖区水质自南向北改善明显。入湖支流汛期水质主要受有机污染强度增加的影响而有所下降,TP浓度在南部入湖口和出湖口变幅较小,NH3-N浓度与场次降水量存在强正相关性,污染负荷变化对场次暴雨量的累积响应较同步且迅速。③降水量级会影响污染来源结构。暴雨洪水的稀释作用可能是湖区水质年内波动的主要控制因素,暴雨可能导致湖体出现富营养化。 相似文献
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杭州市钱塘江干支流水质多元统计分析 总被引:2,自引:0,他引:2
运用多元统计方法分析了杭州市钱塘江干支流上26个断面的水质监测指标。利用系统聚类分析方法将断面所在河流分为3组,与钱塘江流域污染空间分布现状基本一致。对各组水质的主成分分析表明,第1组河流水质以有机污染为主,水体中氮、磷营养盐浓度较高,水体污染程度较轻,污染来源相对单一;第2组河流水体受有机物、重金属、石油类等多个污染指标的影响,水体水质较第1组差,污染来源相对复杂;第3组河流水体既有一般有机污染,也有重金属、有毒有害物质的污染,水体水质污染严重。 相似文献
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利用世界银行贷款灌溉农业二期项目江苏省项目区水环境评价 总被引:1,自引:0,他引:1
对利用世界银行贷款灌溉农业二期项目(1998年2002年)江苏省项目区的水环境进行了监测与评价。项目实施期间,对地表灌溉用水河段监测结果表明,各监测河段参评指标的单项污染指数及综合污染指数均小于1,地表灌溉水不构成单项指标污染和综合污染,其水质符合农业灌溉用水水质要求;对地表灌溉退水河段监测结果表明,退水河段中仅有部分监测指标比灌溉用水中的相应指标有所升高,但不构成综合污染,退水水质仍能满足其他地区农业灌溉用水水质要求;对地下灌溉水测井的监测结果表明,有个别地下灌溉井单项指标超标,但所测井的综合污染指数均远远小于l,对地下水环境未造成不利影响。 相似文献
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为全面掌握汉江襄阳城区段沿程水质变化情况,合理制定相应保护措施,基于2018—2022年汉江襄阳城区段出入境断面及支流水质监测数据,对汉江襄阳城区段水环境质量、变化趋势和相关特征开展综合分析评价。结果表明,2018—2022年汉江襄阳城区段入境与出境断面水质状况总体为优,但出境断面氨氮、总磷、总氮的质量浓度较入境断面均有明显增高,主要支流唐白河、清河及南渠的汇入对出境断面水质影响较大。2018—2021年汉江襄阳城区段出入境断面主要监测指标质量浓度分布表现为丰水期>枯水期,2022年表现为枯水期>丰水期。汉江襄阳城区段水质氮污染贡献明显高于磷污染,仍以氮污染为主,水质中氮主要以游离氨和铵盐以外的形式存在。相关性分析结果表明,入境断面与出境断面中氨氮、总氮与各指标相关性差别较大,总磷、溶解氧与各参数间的相关性基本一致。研究结果可为制定汉江水环境改善及污染防治措施提供科学依据。 相似文献
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地下水环境质量评价方法很多,目前,我国在环境质量评价方面采用了“等标型”、“均权型”、“权重型”、“超标型”等指数评价法,这些方法都是纯迭加的方法,在分级上采用绝对数值,未能考虑水质变化的过渡性及各污染指标之间的相关性和不同采样点在污染特征方面的相似性,因而掩盖了某些本质上的差异。 近年来有不少人用模糊数学方法对水质评价作了一些研究工作,我们也曾用模糊聚类及综合评判方法,选用有代表性水质监测点资料,对乌鲁木齐地区地下水环境质量作了评价,结果与实际基本相符。但由于上述工作大都建立在由查德和田中创立的基于模糊等价关系聚类分析原理的基础上,而在水质污染的分类中,各个污染指标之间的关系,通常是相容关系,不满足传递性,不能 相似文献
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在花溪区思雅河大学城段布设10个采样点,监测pH值、温度(T)、悬浮物(SS)、化学需氧量(COD)、氨氮(NH_3-N)、总磷(TP)和细菌总数(TPC)等指标,并采用单因子指数法、综合指数法和模糊综合法3种方法对水质进行评价。结果表明:河流主要污染指标为COD,且增势最明显,TPC和NH_3-N测定值的RSD均超过1,比其他指标变异程度更大;COD和TPC春冬季测定值高于夏秋季,NH_3-N测定值秋季最低,TP季节变化不明显,而冬季测定值较其他季节更稳定;思雅河大学城段水质较差,上游水质等级为Ⅳ类,中下游为劣Ⅴ类,主要污染源自农业和高校生活用水;3种方法中,模糊综合法更适用于小流域河流水质的定性定量评价,评价结果更加科学合理。 相似文献