镇江城市径流颗粒粒径分布及其与污染物的关系

为了解城市中不同粒径颗粒物对于径流中污染物的影响,2006年3月在镇江城市不同功能区地表采集了沉积物样品和径流样品,分析了颗粒物的粒径分布和污染物浓度.结果表明,晴天条件下道路沉积物主要由粒径＜250μm的颗粒组成;降雨初期主要为＜5μm的颗粒物随径流迁移,随降雨历时的延长较大颗粒开始随径流迁移,降雨期间随地表径流迁移主要为小于150μm的颗粒物,特别是5～40μm粒径段的颗粒要特别予以关注;同时污染物浓度也由降雨初期的高浓度逐渐下降并趋于稳定.明确了径流中污染物的主要输出形态,并通过分析不同降雨历时污染物与固体悬浮物和颗粒粒径的相关性探明了径流污染物形态输出的原因,从而为城市非点源污染的管理以及控制方法的选择提供科学依据.     

SWMM 模型在城市不透水区地表径流模拟中的参数识别与验证

为了研究城市不透水下垫面的降雨径流过程和污染负荷,以屋面为例,选择径流管理模型SWMM,采用独立场次实测数据,应用基于不确定性分析的HSY算法和Monte Carlo采样方法对模型中的水文水力和水质参数进行识别和验证.结果表明,地表不透水区径流模型中主要包含6个关键参数,分别为不透水区初损填洼深度(S-imperv)、不透水区曼宁系数(N-imperv),指数累积方程中的最大可能累积值(max buildup)、累积常数(rate constant),指数冲刷方程中的冲刷系数(coefficient)和冲刷指数 (exponent).水文水力参数的识别可以最小二乘法偏差作为目标函数,水质参数的识别可以场次污染负荷和污染物峰值浓度作为目标函数.参数识别结果为N-imperv0.012～0.025, S-imperv 0～0.7, max buildup 15～30, rate constant0.2～0.8, coefficient0.01～ 0.05, exponent1.0～1.2.参数的区域灵敏度由大到小排序为 coefficient、S-imperv、N-imperv、max buildup、exponent、rate constant.识别后的参数可以通过模型验证,但是在模拟一些雨型特殊的降雨径流污染物浓度曲线时,仍然存在一定的困难.     

多层渗滤介质系统去除城市雨水径流有机污染物

以屋顶和机动车路面雨水径流污染物为研究对象,设计了用于去除雨水径流污染物的多层渗滤介质系统,进行污染雨水净化效果的试验研究.结果表明,系统对屋顶和机动车路面雨水径流有机污染物有明显的去除效果,CODMn平均去除率为80%左右,出水浓度小于4mg·L-1,达到了地表水Ⅱ类水质标准;BOD5的去除率达50%以上,出水值达到了地表水Ⅱ类水质标准;同时,系统的净化能力主要发生在垫层及地基土层0.3m以内,污染严重的机动车路面径流在土柱底部也能达到很好的去除效果;"砂砾科"垫层对CODMn和BOD5,的去除效果稍好于"无砂混凝土"垫层.     

合流制排水系统降雨径流污染物的特性及来源

在昆明市典型合流制排水小区对降雨径流进出水水量、水质进行了研究,旨在揭示城市区域合流制排水系统中降雨径漉不同来源的污染物特性及各个污染源的比倒.分别监测了合流制排水系统日常污水以及4场降雨期间小区出口断面、街道、屋顶、庭院降雨径流的水量、水质.结果表明,人为干扰是影响城市径流污染物输出强度的主要因素,城市下垫面降雨径流污染物输出浓度顺序为:道路>庭院>屋顶,道路是城市面源污染的关键源区;道路次降雨径流量约25%,却产出了40%～80%的污染物,而屋顶次降雨径流量约50%,却仅有4%～30%的污染物负荷.合流制排水系统中管道沉积物在降雨期间的迁移是重要的污染源,4场降雨中管道沉积物的TN、TP、SS、COD和BOD5的污染贡献率在30%以上.降雨强度是影响管道沉积物输出的重要因素,在高强度降雨下,管道沉积物污染贡献率高50%以上.在不同的降雨特性条件下,合流制排水系统主导污染源有所不同.     

镇江城市降雨径流营养盐污染特征研究

城市降雨径流污染是城市水体水质恶化的主要原因之一,为了分析降雨径流的污染特征,从2006-05开始,选择镇江具有代表性的土地使用功能对其降雨径流水质进行监测,分析了径流中固体悬浮物和营养盐的变化特征.结果表明,镇江不同功能区中5～40 μm粒径的固体悬浮物体积分数最大;商业区径流污染物浓度很高,其中SS浓度高达978 mg/L,是城市面源污染的主要来源;降雨初期的30 min径流污染物浓度很高,随降雨历时的延长污染物浓度逐渐下降并趋于稳定;溶解态氮、颗粒态磷和固体悬浮物是径流中污染物输出的主要形态;通过分析固体悬浮物与其他污染物的相关性,发现固体悬浮物是径流中营养盐吸附的载体,去除固体悬浮物是治理镇江降雨径流污染的有效途径.     

长江口海域黄色物质光吸收特性

研究了长江口海域黄色物质(CDOM)的光吸收特性,分析了CDOM浓度、光谱斜率Sg及其与盐度的关系,最后探讨了研究海域CDOM的来源.结果表明:长江口表层水CDOM的吸收系数α(440)变化范围为1.152～8.751 m-1 ,平均为4.9282 m-1,Sg值的范围分别为0.0034～0.014 nm-1,平均值为0.0168 nm-1,盐度与α(440)线性相关性明显(R2 = 0.9952).长江口区黄色物质的来源为长江径流.     

一种大气质量评价方法的改进及应用

将模糊数学应用于上海指数法 ,在评价函数中引入半梯形隶属函数和倍斜率隶属函数 ,提出模糊上海指数法 ;将此法应用于延安市的大气质量评价工作 ,与欧几里德贴近度法和上海指数法的评价结果进行比较表明 ,模糊上海指数法的评价结果是科学合理的。     

干旱地区森林对流域径流的影响

森林对流域径流的影响包括森林对流域径流形成机制的影响、森林对流域径流量的调节以及森林对流域径流水质的影响3个方面。论文根据作者在黄土高原和北京土石山区多年研究的结果，并结合国内同行在森林水文方面的研究成果，就干旱地区森林对流域年总径流量、洪峰流量、枯水径流以及径流水质等方面的影响作了概括。结果表明，在干旱地区随着森林植被覆盖率的增加，流域年总径流量减少；森林植被可以大幅度地减小小流域的暴雨洪峰流量；森林植被覆盖率越高，枯水径流量随之增加；森林可以在很大程度上改善流域径流水质。根据干旱地区森林植被可以减少流域年径流总量的研究结果，初步估算目前我国干旱地区林业生态工程建设（包括天然林）的生态用水量为160亿m3左右。由于森林植被对流域径流影响的复杂性和尺度依赖性，森林在区域（或大流域）尺度的水文功能评价仍有待于进一步深入研究。     

Development and Operational Testing of a Super‐Ensemble Artificial Intelligence Flood‐Forecast Model for a Pacific Northwest River

Coastal catchments in British Columbia, Canada, experience a complex mixture of rainfall‐ and snowmelt‐driven contributions to flood events. Few operational flood‐forecast models are available in the region. Here, we integrated a number of proven technologies in a novel way to produce a super‐ensemble forecast system for the Englishman River, a flood‐prone stream on Vancouver Island. This three‐day‐ahead modeling system utilizes up to 42 numerical weather prediction model outputs from the North American Ensemble Forecast System, combined with six artificial neural network‐based streamflow models representing various slightly different system conceptualizations, all of which were trained exclusively on historical high‐flow data. As such, the system combines relatively low model development times and costs with the generation of fully probabilistic forecasts reflecting uncertainty in the simulation of both atmospheric and terrestrial hydrologic dynamics. Results from operational testing by British Columbia's flood forecasting agency during the 2013‐2014 storm season suggest that the prediction system is operationally useful and robust.     

Calibration and Verification of SWMM for Low Impact Development

The Storm Water Management Model was used to simulate runoff and nutrient export from a low impact development (LID) watershed and a watershed using traditional runoff controls. Predictions were compared to observed values. Uncalibrated simulations underpredicted weekly runoff volume and average peak flow rates from the multiple subcatchment LID watershed by over 80%; the single subcatchment traditional watershed had better predictions. Saturated hydraulic conductivity, Manning's n for swales, and initial soil moisture deficit were sensitive parameters. After calibration, prediction of total weekly runoff volume for the LID and traditional watersheds improved to within 12 and 5% of observed values, respectively. For the validation period, predicted total weekly runoff volumes for the LID and traditional watersheds were within 6 and 2% of observed values, respectively. Water quality simulation was less successful, Nash–Sutcliffe coefficients >0.5 for both calibration and validation periods were only achieved for prediction of total nitrogen export from the LID watershed. Simulation of a 100‐year, 24‐h storm resulted in a runoff coefficient of 0.46 for the LID watershed and 0.59 for the traditional watershed. Results suggest either calibration is needed to improve predictions for LID watersheds or expanded look‐up tables for Green–Ampt infiltration parameter values that account for compaction of urban soil and antecedent conditions are needed.