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西苕溪干流水体、悬浮物和表层沉积物中营养盐分布特征与水质评价 总被引:1,自引:0,他引:1
了解不同介质的营养盐分布可以全面掌握河流的环境现状。为了调查西苕溪干流的营养盐分布特征和水质现状,沿着干流采集了11个点位的水体、悬浮物和表层沉积物样品,并对水体、悬浮物和表层沉积物中的营养盐特征进行了分析,拟为苕溪流域的水污染防治提供基础数据。研究表明:整个西苕溪干流,水体和沉积物中总氮(TN)和总磷(TP)浓度均存在丰水期明显高于枯水期的季节变化特征,水体中总氮的浓度均超出地表水环境质量Ⅴ类的标准,显示氮污染是西苕溪流域的特点。相关性分析结果表明,悬浮物中的TN和有机质(OM)呈极显著性正相关(r=0.974,p0.01);水体中的TN和悬浮物的各营养盐指标之间的相关性均达到了极显著水平,但沉积物营养盐指标与水体的TN和TP相关性不明显,显示沉积物并不能很好反映流域水质的现状。 相似文献
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目前,对地表水体荧光溶解性有机质(Fluorescent Dissolved Organic Matter,FDOM)三维激发发射矩阵(Excitation-Emission Matrices,EEMs)数据的解析仍旧存在挑战.本文结合原始EEMs和从中分离的荧光平行因子分析(Parallel Factor Analysis,PARAFAC)组分,利用自组织映射图(Self-Organizing Maps,SOM),开展了基于传统EEMs-SOM和新型PARAFAC-SOM神经网络模型的复杂荧光数据解析能力对比研究,以此探索和改进EEMs多元解析方法技术体系.模型以已发表论文原始数据为基础构建,研究对象为南太湖重要入湖河流东苕溪水系.结果显示:EEMsSOM模型需依赖常规"摘峰法"对各荧光峰做出主观判断,不能有效识别重叠荧光峰,且人为割裂多激发共发射荧光物质峰之间的联系,从而弱化分析结果的实际环境意义,但神经元的模式荧光光谱可视化效果较佳,且操作简便,耗时较少;PARAFAC-SOM模型克服了上述缺陷,可清除EEMs中的噪声或无用信息,大幅降低输入变量数(从1742个降至4个),缩减运算时间,较大地改善了输出结果的准确性,获得无损可靠且实际环境意义较强的结果,但该法的PARAFAC预处理要求较高,工作量较大;两类模型解析结论大体一致,对前期研究进行了全新的阐述和补充,且生动揭示了FDOM在多级河流水体中的空间赋存变化规律及河流的动态污染过程.综上,推荐在今后研究中综合使用两类优势互补的模型以实现对EEMs的深度解析. 相似文献
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西苕溪支流河口水体营养盐的特征及源贡献分析 总被引:5,自引:3,他引:2
支流是干流营养物质的重要贡献源,也是流域水污染控制的关键区域.为探明西苕溪营养物质来源,有效控制该流域的水质污染,对西苕溪支流河口水质的时空变化特征及营养盐的输出通量进行了分析,利用PMF源解析模型对西苕溪10条典型支流的污染源贡献进行了定量解析.结果表明,中下游支流的TN、TP浓度高于上游支流,枯水期TN、TP浓度均值是4.25 mg·L~(-1)和0.11 mg·L~(-1),丰水期对应浓度均值为3.15 mg·L~(-1)和0.09 mg·L~(-1),枯水期高于丰水期,其时空变化较显著;支流水体的氮磷形态组成各不相同,反映支流流经区域周围土地利用的差异.污染源解析结果显示,影响西苕溪支流营养盐的污染源有农田径流、养殖废水和生活污水三类,在丰水期和枯水期,上游支流营养盐中农田径流的贡献率是40%和35%,中游养殖废水贡献率是33%和30%,而枯水期的生活污水则比丰水期贡献较多营养盐.因此,在整治改善西苕溪流域水质时,应考虑营养物的时空变化特点和支流周边环境. 相似文献
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城镇化地区水文过程实验观测与模拟——以太湖西苕溪流域安吉实验小区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
城镇化的发展使不透水面积不断增加,往往导致地区的水文过程发生较为明显的改变。以太湖上游西苕溪流域内的安吉城镇化实验小区为例,在对研究流域50多a长系列水文气象资料和区域城镇化特征作较详细分析的基础上,结合2005~2008年短时间尺度降雨径流观测实验,通过雨量、水位以及下垫面等数据分析,选用Storm Water Management Model这一暴雨洪水管理模型对该地区的典型洪水过程进行了模拟,对其降雨径流规律进行了分析。结果表明:该模型对该区域的模拟效果较好,误差较小,可以用于该城镇化地区的降雨径流过程模拟和洪水规律定量分析;分析该实验小区降雨径流过程可知,城镇化使该地区洪水上涨过程明显加快,6场典型洪水的峰型系数均值为305,洪峰流量增大而滞时缩短,较快的汇流速度使该地区的防洪压力较大。实验观测方法及模拟分析成果将有助于对太湖地区小流域城镇洪水过程特征与规律的认识,对我国东部城镇地区的防洪、规划与管理也具有重要的借鉴意义 相似文献
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基于土地利用/覆被情景分析的长期水文效应研究——以西苕溪流域为例 总被引:5,自引:0,他引:5
论文以太湖上游的西苕溪流域为研究区,通过土地利用变化模型CLUE-S对未来15年土地利用/覆被变化的空间格局进行模拟,并在此基础上,应用长期水文影响模型L-THIA模拟分析1985年、2002年以及未来15年后3种土地利用情景对地表径流的长期影响,并识别不同土地利用方式转换水文效应的敏感性。结果表明:①在相同的降雨条件下,2017年土地利用情景下年均径流深度较1985年增加61.6mm,且土地利用变化对月径流的影响在春季尤为显著,同时,土地利用变化的水文响应程度,以枯水年响应最强,丰水年响应最弱;②不同土地利用方式转换产生的水文效应存在较大差别,以林地向建设用地转换的水文效应最为敏感,其次是耕地向建设用地、林地向耕地的转换,最后为耕地向林地的转换。文中采用水文模型与土地利用变化模型相耦合的方法,可为土地利用变化水文效应的分析提供新的思路和参考。 相似文献
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基于RICEWQ-EXAMS模型的东苕溪流域稻田用药的水生生态及健康风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
构建了东苕溪流域水稻地表水暴露场景,对国外已广泛应用的稻田-地表水暴露评价模型( RICEWQ-EX-AMS)进行二次开发,并应用构建的场景和开发的模型对东苕溪流域稻田常用农药品种进行水生生态风险评价和健康风险评价.结果表明,在所评价的10种东苕溪流域常用农药品种中,除草剂氟乐灵对藻具有急性高风险,杀虫剂硫丹对鱼既具有急性高风险,又具有慢性风险,阿维菌素对溞具有急性高风险,氟铃脲对溞既具有急性高风险,又具有慢性风险,其余品种对鱼、溞和藻的急慢性风险均较低.运用传统评价法和风险评价模型计算法得出了相一致的结论,即所评价的10个农药品种对人体健康均无风险,该评价结果与所评价农药的实际风险表现较吻合.认为所构建的场景、模型能较好地用于东苕溪流域稻田农药品种的风险评价. 相似文献
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东苕溪水体氮、磷形态分析及其空间差异性 总被引:5,自引:0,他引:5
于2009~2011年在东苕溪开展了4次全流域野外调研,系统分析了东苕溪水体氮、磷形态特征及其空间差异性.东苕溪可分为上游、中-上游、中-下游3个河段,分别具有山溪性河流、城镇影响河流、平原型河道特征.结果表明,水体中氮以溶解态为主,硝态氮(NO3--N)是溶解态总氮(DTN)的主要形态;颗粒态磷比例略高,溶解态总磷(DTP)的相对贡献沿程降低.溶解态有机氮(DON)、磷(DOP)分别占DTN和DTP比例的22%、42%,且TN与DON、TP与DOP之间显著正相关.中-上游河段的氨氮(NH4+-N),DOP和溶解性正磷酸盐(PO43--P)含量最高且电导率与NH4+-N、DOP之间存在显著正相关,表明城镇污、废水排放影响水体氮、磷含量及形态特征;浊度与各形态磷之间均存在极显著正相关,河段下游开矿、行船及挖沙引起的矿质颗粒输入或沉积物再悬浮是磷素的重要来源,但水体中部分溶解态磷吸附在矿质颗粒表面形成胶体物质,导致中-下游河段DTP略有降低. 相似文献
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西苕溪流域径流对土地利用变化的空间响应分析 总被引:4,自引:2,他引:2
针对流域土地利用变化所引起的径流空间变异问题,论文以太湖上游西苕溪流域为例,基于SWAT模型(Soil and Water Assessment Tool)模拟的不同土地利用情景下月尺度径流过程,通过GWR模型(Geographically weighted regression)在空间上定量评估了土地利用/覆被变化对流域径流过程的影响。结果表明:径流变化在流域空间分布上存在一定非平稳性,其与子流域内面积变化较大的土地利用类型相关性显著,其中城镇用地影响最大,林草地和耕地影响次之。径流变化对城镇用地的空间响应关系表现为由上游到下游逐渐增强,而对林草地和耕地的响应关系表现为从流域上游到下游逐渐减弱。对比发现,多因子GWR模型相对于单因子GWR模型更适合综合分析径流对土地利用/覆被变化的空间响应关系。 相似文献
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水生甲虫(昆虫纲,鞘翅目)群落结构受多种环境因素的制约.西苕溪中上游流域38个样点共发现水生甲虫12科36个分类单元.优势属是长角泥甲科的Stenelmis属和扁泥甲科的Psephenoides属,出现频度分别为30和22,但有29属的出现频率不大于5.典范对应分析(CCA)表明,鞘翅目群落组成受荫蔽度、总氮、电导率和栖境质量影响最大.样点环境指标聚类结果与CCA结果一致,样点被分为3组.从第1组至第3组,水体中的总氮(2.80→3.52 mg/L)和化学需氧量(14.5→20.29 mg/L)明显上升,荫蔽度(18→6)明显降低.第1组(18个分类单元)和第3组(16个分类单元)的水生甲虫种类组成差异极显著(P<0.01),第2组水生甲虫多样性最高(26个分类单元).Macronychus,Zaitzevia,Scirtes,Stenocolus,Berosus,Laccobius和Ectopria属可作为清洁水体指示生物,Hydrocassis和Ancyronyx属是重污染水体指示生物.图3表4参16 相似文献
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