北京城市主干道降雨径流污染负荷分析

为了解城市主干道径流污染特征,于2018年6—9月对北京城市主干道降雨径流进行取样监测,运用EXCEL和SPSS软件统计分析径流污染物TSS、EC、COD、TN、TP、Zn和Ni之间的污染特性,并在此基础上估算污染物年污染负荷.研究结果表明,北京城市主干道径流水质为劣Ⅴ类;污染物浓度与降雨量、平均降雨强度、降雨历时和雨前干期长度存在一定的相关关系,依据冲刷作用与稀释作用的强弱变化,相关性有一定变化;用TSS和EC表征污染物在径流中的存在状态,发现COD、TN、Zn和Ni在径流中主要以溶解态存在,TP主要以颗粒吸附的形式存在;据实际监测数据估算,北京城市主干道年污染负荷TSS、COD、TN、TP、Zn和Ni分别为3273.15、266.86、16.24、1.89、0.097和0.008 kg·hm~(-2)·a~(-1).城市主干道径流污染特征研究可以为城市道路径流污染防控与管理提供科学依据.     

哈尔滨市融雪径流中重金属污染空间分布及源解析

根据2018年哈尔滨市融雪径流中重金属(Fe、Pb、Cr、Cd、Hg和Zn)监测数据,结合气象数据,运用暴雨洪水管理模型(SWMM)构建了城市融雪过程水文及水质模型.对各排水口及汇水区融雪径流产出量、单位面积重金属负荷量进行了计算,并在此基础上分析了融雪径流中重金属污染的空间分布特征及主要来源.结果表明:在采集的融雪径流样品中,Fe浓度最大,平均值为4.95 mg·L~(-1);Hg浓度最小,平均值为0.542μg·L~(-1);Pb浓度变化范围最大,在32.14～254.36μg·L~(-1)之间;Hg浓度变化范围最小,为0.038～0.841μg·L~(-1).在空间分布上, Fe、Pb、Cr、Cd和Zn 5种重金属浓度的高值区均分布在人口密集的居民区、商业区及主要交通道路周围.排水口重金属污染产出量与径流量成正比,总产出量FePbCrCdHgZn. Zn产出量由高到低的排放口依次为马家沟、阿什河、松北区排放口、何家沟、道里区排放口和道外区排放口,其它5种重金属产污量总体呈现阿什河马家沟何家沟松北区排放口道里区排放口道外区排放口的趋势.Fe的单位面积负荷总量最大,为2405.94μg·m~(-2);Pb和Cr次之,为36.36μg·m~(-2)和14μg·m~(-2).主成分分析结果表明哈尔滨市春季融雪径流中重金属的主要来源依次为工业源、生活与机动车源和燃煤源,贡献率分别为43.237%、23.598%和12.012%.     

水源水库暴雨径流过程水体锰的迁移及其影响

针对西安金盆水库2017年汛期出现的锰浓度超标问题,对水库上游至主库区沿程多个监测点垂向锰浓度及其赋存形态进行监测,研究暴雨径流对水中锰含量的影响以及径流中锰的形态,估算单次典型暴雨径流过程水库水体锰的汇入、输出与沉积量,根据实测数据与计算结果,从运行调度角度提出了暴雨时期高浊、高负荷径流入库的规避方案.结果表明,强降雨过程引起的高浊径流汇入显著增加了西安金盆水库水体总锰浓度,导致水库水质严重恶化,2017年10月12日至2017年10月14日单次降雨径流总锰的输入负荷为9. 11 t,泄洪和出水输出的总锰为6. 22 t,净沉积量(锰)为1. 47 t.水库上游沿程水体锰含量及形态变化表明,连续降雨过程对土壤的冲刷和侵蚀作用导致大量颗粒态污染物随径流汇入水体,占水体中总锰的质量分数大于70%,铁锰氧化物结合态为其主要形态.通过与不同粒径范围的颗粒进行相关性分析,颗粒态锰粒径约为2～20μm.暴雨径流入库时期采取泄洪排浊的措施可以有效减小锰的污染负荷,降低供水安全风险.     

高塔熔体造粒生产硝基复合肥工艺危险性分析

针对多起硝酸铵燃爆事故进行了调研,在此基础上对高塔熔体造粒生产硝基复合肥工艺的危险因素进行了分析,并且对此工艺涉及的物料进行了热危险性实验研究;根据调研、分析、研究的结果,提出了保障高塔熔体造粒生产硝基复合肥工艺安全生产的改造建议和生产控制参数。     

降雨时间分辨率对SWAT水文模拟的影响

分别基于13个雨量站的日降雨量和小时降雨量,在率水流域建立SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型,对基于不同降雨时间分辨率的SWAT模型进行独立的参数率定和验证,在此基础上分析降雨时间分辨率对率水流域SWAT模拟性能的影响.结果表明,降雨输入的时间分辨率对率水流域SWAT模型的水文模拟性能有显著影响.小时降雨输入SWAT模型的纳什系数（NSE）和决定系数（R²）在率定期分别为0.89、0.90,在验证期分别为0.86、0.88,均显著高于日降雨输入SWAT模型对应的模型评价统计量值.究其原因,小时降雨输入SWAT模型对于峰值流量的模拟要明显优于日降雨输入SWAT模型.建议应在不同气候与自然环境条件的流域内开展类似的降雨时间分辨率对水文模型模拟性能的影响研究.     

黄河源区积雪变化时空特征及其与气候要素的关系

基于1979~2016年积雪深度数据和同期气象站点的降水、气温观测资料,分析了黄河源区年均雪深和积雪天数的时空间演变规律,采用弹性系数法和相关性分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律.结果表明,黄河源区积雪期集中在11月到次年4月,源头以及西北高山区积雪初日较早,终日较迟,同时也是年均雪深高值区,积雪天数较长.研究期（1979~2016）内黄河源区面均降水量呈现不显著的减少趋势,下降率为-2.43mm/10a,气温显著上升.面均年均雪深和积雪天数都呈现下降趋势,但趋势在0.05水平上不显著.积雪天数对积雪期降水、气温的弹性系数分别为0.513和-1.347,年均雪深的弹性系数分别为0.696和-0.219,高山寒冷的研究区上游的年均积雪对降水、气温变化更为敏感.降水减少是黄河源区积雪天数下降的主要影响因素,贡献率约为77.2%.积雪期降水和气温对年均雪深变化的贡献率分别为43.7%和56.3%.降水对黄河源区西部和北部年均雪深变化的贡献率较高,在南部和东部气温是影响年均雪深的优势因素.     

径流溶解性有机物对生物滞留介质去除Cu2+和Pb2+的影响

分别以惰性介质（土、砂）和强化介质（给水厂污泥、铁锰复合氧化物）为研究对象,考察道路径流溶解性有机物（DOM）存在对生物滞留介质吸附去除Cu²⁺和Pb²⁺过程的影响,并揭示其主要响应组分及作用机制.结果表明,径流DOM、DOM各分子量组分和各化学组分均可抑制惰性生物滞留介质对Cu²⁺和Pb²⁺的吸附去除,促进强化生物滞留介质对两者的吸附去除;其中,径流DOM中<1kDa分子量组分和亲水性组分对惰性介质吸附去除Cu²⁺和Pb²⁺的抑制作用最明显、对强化介质吸附去除Cu²⁺和Pb²⁺的促进作用也最明显,是影响生物滞留介质对Cu²⁺和Pb²⁺吸附过程的关键DOM组分.<1kDa分子量组分存在使砂介质对Cu²⁺和Pb²⁺的吸附量减少了62.96%和83.70%,使铁锰复合氧化物介质对Cu²⁺和Pb²⁺吸附量增加了81.16%和4.67%;亲水性组分存在使土介质对Cu²⁺和Pb²⁺的吸附量最高减少了41.43%和69.12%,使给水厂污泥介质对Cu²⁺和Pb²⁺的吸附量最高增加了32.35%和39.06%.     

重庆市河堰村景观改变对水环境的影响

为了研究农村景观改变对水环境的影响,选取重庆市河堰村为研究对象,运用SWMM水文模拟软件,分析了研究区域的景观变迁与水量、水质变化的相互关系;通过访谈当地居民,分析了土地利用与景观变化对水环境的影响机制。认为(1)散点状的居民点分布模式与"村村通公路,户户通水泥"的农村道路建设以及庭院硬质化导致农村不透水表面面积迅速增加,缩短了雨水汇流时间并加速了污染物向水体的转移。(2)山体开发和现代农田水利工程的建设,如水库、山坪塘和排灌沟渠等的建设导致水体自净能力降低,加重了水体污染。(3)地表硬质化与河床沟渠化加速了水过程从而加速水环境的破坏。(4)人水关系由"我"、"你"变成"我"、"它",农民在卫生意识上升的同时缺乏相应的环保意识。     

1950年以来鄱阳湖流域水沙变化规律及影响因素分析

运用Mann-Kendall趋势检验法和回归分析等方法,对鄱阳湖流域赣江外洲站、抚河李家渡站、信江梅港站、饶河虎山站和修水万家埠站1950~2012年径流量和1956~2012年输沙量的变化进行了系统分析,并探讨了水沙变化的原因。研究结果表明:(1)鄱阳湖流域五大河流水沙的趋势变化特征相异,除李家渡站径流无明显趋势变化外,其余各站均呈不显著的增加趋势(未超过α=0.05显著性检验临界值);外洲站、梅港站和李家渡站输沙量呈减少的趋势变化,且1985年以后呈显著的减少趋势,而虎山站和万家埠站输沙量在1965~1999年呈不显著的增加趋势,1999年以后才开始减少;(2)入湖总水量呈不显著的增加趋势,发生突变的年份为1992年;入湖总沙量呈显著的减少趋势,发生突变的年份为1996年,入湖总沙量突变滞后于入湖总水量;(3)流域径流量变化主要受降雨量的影响,而输沙量变化主要受水土保持和水库建设等人类活动的影响,且水库拦沙是鄱阳湖流域输沙量减少的主要原因。     

Examining Modeling Approaches for the Rainfall‐Runoff Process in Wildfire‐Affected Watersheds: Using San Dimas Experimental Forest

Wildfire can significantly change watershed hydrological processes resulting in increased risks for flooding, erosion, and debris flow. The goal of this study was to evaluate the predictive capability of hydrological models in estimating post‐fire runoff using data from the San Dimas Experimental Forest (SDEF), San Dimas, California. Four methods were chosen representing different types of post‐fire runoff prediction methods, including a Rule of Thumb, Modified Rational Method (MODRAT), HEC‐HMS Curve Number, and KINematic Runoff and EROSion Model 2 (KINEROS2). Results showed that simple, empirical peak flow models performed acceptably if calibrated correctly. However, these models do not reflect hydrological mechanisms and may not be applicable for predictions outside the area where they were calibrated. For pre‐fire conditions, the Curve Number approach implemented in HEC‐HMS provided more accurate results than KINEROS2, whereas for post‐fire conditions, the opposite was observed. Such a trend may imply fundamental changes from pre‐ to post‐fire hydrology. Analysis suggests that the runoff generation mechanism in the watershed may have temporarily changed due to fire effects from saturation‐excess runoff or subsurface storm dominated complex mechanisms to an infiltration‐excess dominated mechanism. Infiltration modeling using the Hydrus‐1D model supports this inference. Results of this study indicate that physically‐based approaches may better reflect this trend and have the potential to provide consistent and satisfactory prediction.