北京山区植被恢复建设对流域径流量影响研究

植被恢复是山区保持水土资源、恢复生态环境的关键措施.为探究植被恢复对流域产水量的影响,以密云水库集水区红门川森林流域为研究对象,采用Mann-Kendall非参数趋势检验、基于分离评判原理的水文分析法、Zhang(2001)模型等方法,定量分析了1989－2009年间北京山区气候及森林变化对流域径流量的影响.研究结果表明:红门川流域年降水及产流性降水量在研究时段内均呈波动下降趋势(P>0.05);流域年径流呈显著性减少趋势,且年径流量在1998 年前后发生减少突变(P<0.01);气候变化对红门川流域径流减少贡献率为43%,植被恢复建设导致的森林数量及质量变化对流域径流减少贡献率为18.6%,其他人类活动影响贡献率为38.4%.综合比较得知,与植被恢复建设相比,降水减少对山区产水量减少影响更大.研究结果可为北京山区森林流域水土资源规划及管理提供参考.     

基于SWAT模型的青山湖流域氮污染时空分布特征研究

基于SWAT模型构建了青山湖流域的氮负荷模型,利用2005~2011年的径流观测资料和2011年7月15日~8月4日的水质监测资料对模型进行率定和验证.青山湖流域氮污染的主要来源包括农田化肥、农村生活、畜禽养殖、城镇点源及湿沉降,其中对流域出口TN浓度贡献最大的来源是化肥施用,占34.3%.对流域现状氮负荷的时空分布特征进行分析,结果表明:NO3--N流失量的时空分布特征明显,6~9月的流失量最大,占62.5%,空间上中部流失量比西北部自然林区域大,坡面流是NO3--N主要流失途径;有机氮流失量较大的区域主要分布在中部农田比例较高的子流域.研究结果可为流域的氮污染控制和研究提供科学依据.     

黑河流域中下游全境地表-地下水耦合模型与应用

耦合概念性水资源评价与规划模型WEAP和分布式地下水模型MODFLOW,建立需求驱动的黑河流域中下游全境地表-地下水耦合模型,并利用地表水文站点和地下水观测点数据进行模型率定.结果表明,率定期和验证期地表水模拟的纳氏系数>0.7,地下水位模拟的均方根残差<0.80m.应用模型对流域历史水循环反演模拟表明,黑河干流(黑河东枝)2002~2012年水量统一调度使正义峡年均来流较原管理方式增加1.63亿m3(约18%);讨赖河(黑河西枝)因人类活动改变了西部子水系河流水文情势,基本切断了与黑河干流下游尾闾水系的水力联系;黑河东西两枝人类活动和出山口径流变化共同影响着下游狼心山断面径流量,直接导致了居延海之前消失和现在的恢复.     

李玉明获得TV认证功能安全工程师培训资格

<正>中国化学品安全协会功能安全评估专家、TüV认证功能安全专家、中国石化安全工程研究院电器安全研究室副主任李玉明提供的TüV-FSEng课程等所有材料通过德国TüV Rheinland审核,成为TüVFSEng(TüV认证功能安全工程师)培训师。中国石化安全工程研究院因此成为TüV首家具备教师资源和培训课程的中国本土企业,中国化学品安全     

甘南白龙江流域光照资源的气候变化特征

光照资源的变化会对气候和生态环境产生较大的影响。利用1973-2012 年甘肃甘南白龙江流域近40 a 日照时数观测资料,采用气候倾向率等现代统计诊断方法,对甘南白龙江流域光照资源的变化趋势、气候突变等特征进行了分析,结果表明：甘南白龙江流域日照时数呈现出显著增加的趋势,其增幅为33.0 h/10 a,各季节日照时数都呈增加的趋势,其中以春季增幅最明显,夏季最小。这与中国大部分地区日照时数呈现显著减少的特征不同,体现出甘南白龙江流域独特的气候特点及日照时数变化的复杂性。甘南白龙江流域日照时数在1994 年之前以负距平变化为主,1994 年及其之后以正距平变化为主,为光照资源偏多期。甘南白龙江流域年平均日照时数及各季节平均日照时数均发生了增多突变。1983 年为年平均日照时数的增多突变起始年。夏季平均日照时数增多突变发生在20 世纪90 年代末,其余各季平均日照时数增多突变均发生在80 年代。年日照时数异常偏少年份主要发生在20 世纪80 年代,异常偏多仅出现在2002 年。在气候变暖的背景下,甘南白龙江流域≥0.1 mm降水日数的减少可能是引起日照时数增加的主要原因。日照时数与气温、蒸发量均呈显著的正相关。三者在变化趋势上有着很强的一致性。     

福建九龙江流域重金属分布来源及健康风险评价

为研究九龙江流域水体重金属污染水平,在其主要干流及支流采集27个表层水样,分析了Zn、Cu、As、Cr、Pb、Ni和Cd共7种重金属的含量及空间分布特征,利用因子分析方法分析重金属污染物的主要来源,并采用美国环保局推荐的健康风险评价模型对其所引起的健康风险作了初步评价.结果表明,流域水体中Zn的平均浓度最高,为154.893μg/L;As超过地表水Ⅲ类水质标准,超标率为14.81%,超标区域集中位于九龙江下游及河口区.因子分析表明,As、Cr、Cu和Ni的来源主要受各种人为活动影响,Cd、Pb和Zn的来源与成土母质、地球化学作用和农业生产活动有密切的关系.健康风险评价表明,化学致癌物对人体健康危害的个人年均风险远远超过非致癌物的年风险,儿童比成人更易于受到重金属污染的威胁.致癌物Cr和As的个人年均风险值都大于国际辐射防护委员会(ICRP)推荐的最大可接受风险水平5.0×10-5a-1,其中Cr>As;非致癌有毒化学物质通过饮水途径所引起的健康危害的个人年均风险大小为Cu>Pb>Zn>Ni,四者风险水平在10-9~10-10a-1之间,均低于ICRP标准4~5个数量级.     

流域水污染物总量分配模型研究

为了改善水环境质量,从便于行政管理角度出发,对流域水污染物总量分配主线和分配模型进行研究,提出以流域—行政区—污染源作为总量分配主线,确定分配权重,建立分配指标体系,运用Delphi-AHP、基尼系数法和等比例分配法,建立流域—行政区污染物最大允许排放量分配及调整模型,行政区—污染源现状削减量分配模型,并以晋城市丹河流域为案例,对建立的总量分配模型进行实例研究。     

滇池双龙流域不同土地利用方式下土壤侵蚀与土壤养分分异

在滇池双龙流域选取耕地、撂荒地、草地和林地4种土地利用方式,分别取0～40 cm土壤样品,测定样品中的137Cs比活度及w(TN)、w(TP)、w(TOC),同时根据土壤有机质中δ13C(稳定性碳同位素丰度)的剖面分布特征,分析不同土地利用方式对该流域土壤侵蚀程度、土壤养分分异及有机质来源和变化的影响. 结果表明:①耕地、撂荒地、草地和林地土壤的137Cs比活度分别为0.65、0.21、3.92和0.61 Bq/kg,土壤侵蚀模数大小表现为耕地>撂荒地>林地>草地. ②不同土地利用方式下,土壤剖面w(TOC)、w(TN)和w(TP)的平均值差异显著(P<0.001);w(TOC)表现为草地＞林地＞耕地＞撂荒地,w(TN)表现为草地＞耕地＞林地＞撂荒地,w(TP)表现为耕地＞草地＞林地＞撂荒地;各种土地利用方式土壤剖面养分质量分数均随土壤深度增加呈降低趋势. ③耕地、撂荒地、草地和林地土壤的δ13C平均值分别为-22.28‰±1.49‰、-23.29‰±0.24‰、-26.32‰±0.25‰和-25.94‰±0.22‰,推断该区域土壤有机质主要来源于陆生C₃植物. 土壤剖面δ13C的变幅差异反映了土壤有机质分解程度的强弱,δ13C变化规律表现为耕地＞林地＞草地＞撂荒地. ④土壤侵蚀模数越大,w(TOC)和w(TN)越低,草地和林地土壤侵蚀程度较低,土壤养分流失量较小,更有利于土壤质量的改善和流域水环境的保护.      

区域性气候变化对长江中下游流域植被覆盖的影响

利用2000─2010年MODIS EVI(增强型植被指数)数据和气候资料,对长江中下游流域区域性气候变化对植被覆盖的影响进行了综合研究. 结果显示:①2000—2010年间长江中下游流域植被覆盖度呈上升趋势,EVI年均值从0.302增至0.318,增幅达5.57%,增长主要出现在春季. 各植被类型中,常绿阔叶林、落叶阔叶林、混交林和人工农田植被覆盖度增加最为显著. ②研究区整体植被覆盖较好,但地域差异较大, EVI高值区分布在东南部南岭、武夷山、九岭山一带;中部江河湖泊区、长江两岸大型城市周边区域植被覆盖较差. ③气温是植被覆盖变化的主要影响因子,尤其春季表现最为显著;由于常年降水充沛,研究区降水量对植被覆盖影响程度不及气温;日照时数仅在夏季对当月植被覆盖有一定影响;相对湿度对植被覆盖影响较低,但在秋季对植被覆盖影响时间较长,可持续3个月. ④气候变化对自然植被覆盖的影响主要表现在湖南省和湖北省西部;对湖南省中部和安徽省中北部地区人工农田植被的影响较显著. ⑤空间相关性研究表明,长江中下游流域植被覆盖度增加除与自然条件改善有关外,国家近年来实施的各项生态工程也起到了积极的作用.      

铀在地表水中的主要迁移形式及其沉淀条件的模拟计算——以四川沱江流域绵远河为例

通过对沱江流域绵远河地表水系中化学成分分析,考察了铀及其他元素含量的空间分布特征.利用热力学方法计算了地表水系中U的迁移形式,及水体中不同U络合物的活度及比例.结果表明,地表水中铀主要以UO2(CO3)2-2形式迁移和存在,其次为UO2(CO3)0、UO2(CO3)4-3和UO2(OH)2.沱江流域绵远河水系自上游至下游各样品中U络合物活度百分比组成基本相同,U的溶解和迁移形式类似,物化性质(温度、压力、pH值、Eh等)没有发生明显变化.通过对影响U沉淀的物理化学条件的热力学计算,分析了铀在表生水体中的沉淀条件,较高的pH、Eh值将有利于U络合物在水系中稳定存在和迁移,而较低的pH、Eh值将会使水系中的U发生沉淀.