查干湖汇水区面源污染风险识别及管控

面源污染是我国流域面临的主要水环境问题,为了识别面源污染高风险区和潜在风险路径,实现流域水环境保护,以查干湖水质目标为约束条件,构建4类关键“源”景观.选取高程、坡度、土地利用类型、污染强度、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离、距水体距离等8个评价因子构建阻力面,对查干湖汇水区面源污染风险区和风险路径进行识别,提出管控分区和治理措施.结果表明:①查干湖汇水区关键“源”景观有4类,分别为面源污染单位面积高负荷区、坡度>3°区域、污染传输通道和临湖区域,面积共126.33 km2.②查干湖汇水区面源污染高风险区即面源污染重点管控区,占汇水区总面积的27.10%,主要位于乾安灌区有字泡区域、查干湖及周边泡沼沿岸.区内现有耕地不再增加,同时对坡度较大的区域退耕还湿、退耕还草,并设置污染降解设施.③查干湖汇水区面源污染较高风险区即面源污染一般管控区,占汇水区总面积的20.23%.该区鼓励开展有机农业,发展生态旅游.④查干湖北岸和东南岸、库里泡周边设置一定宽度的植被缓冲带,汇水区设置生态降解渠道333.41 km,生态湿地节点9个.研究显示,污染排放强度是查干湖汇水区面源污染风险的主要威胁因素,需要重点加强查干湖汇水区乾安灌区有字泡、湖区北岸及东南岸的面源污染管控.      

洱海流域农业面源污染空间分布特征及分类控制策略

作为典型的高原坝区农业型流域,洱海流域农业面源污染严重,威胁洱海水质.以洱海流域为研究对象,综合数理分析及GIS技术,开展流域农业面源污染负荷分析及评价,使用排污系数法估算了2018年洱海流域农村生活、畜禽养殖业和种植业污染中COD（化学耗氧量）、TN（总氮）、TP（总磷）的排放负荷,并通过等标污染负荷法在GIS空间分析反映流域内污染排放分布情况.结果表明:①2018年洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP的排放量分别为11 188.20、2 752.56和259.33 t.COD排放量主要来自畜禽养殖,TN与TP的排放量均主要来自种植业.②洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP等标污染负荷分别为559.41、2 752.56和1 296.63 m3/a.种植业等标污染负荷在总等标污染负荷中的占比最高,为36.40%,其次是畜禽养殖业,为34.44%.③各乡镇的等标污染负荷差异较大,等标污染负荷范围为（286.16±150.67）m3/a,等标污染负荷强度范围（0.13±0.067）m3/a.④聚类分析结果表明,洱海流域农业面源污染可分为种植业主导型、种植业高污染型、生活污染主导型和畜禽养殖业主导高污染型等4种类型.研究显示:来源于种植业的面源污染是洱海流域水环境保护需要控制的首要污染源,TN是需要控制的首要污染物;排放量与等标污染负荷的空间分布特征均呈流域北部乡镇污染物排放量较高,但流域西部各乡镇排放强度较大的特征;流域内各乡镇防治面源污染需要针对其污染来源特点分别采取推进种养平衡、推广绿色种植、分区控制农田径流以及推进农村生活污水治理等分类控制策略.      

多径流出口水稻田非点源污染试验研究及验证

为验证一种水稻田非点源污染原位观测方法的准确性和适应性,以北京市上庄镇某试验水稻田为例,应用原位观测方法分别在水稻田进水口附近（4#观测点）和出水口附近（2#观测点）安装水位计观测稻田水深,利用同步观测的降雨数据以及田内5个采样点定期采集的水质数据,进行非点源污染试验研究,探究基于同一块水稻田不同位置的水深观测数据是否对该方法的应用产生影响.结果表明:①晒田期间,由于4#观测点处于相对低洼的位置,其水深数据显示4 d的无水期,与实际晒田时间相符,而2#观测点水深数据显示10 d无水.②基于2#、4#观测点水深数据得到总蒸散发和渗漏损失、总径流量以及灌溉量的相对偏差分别为1.3%、1.0%、1.8%;应用原位观测方法估算出该水稻田的灌溉量在2 620~2 710 m3之间.③基于2#、4#观测点水深得到的TN、NH₄+-N、NO₃--N、TP、COD_Cr输出系数的相对偏差在0.8%~8.0%之间.研究显示:水位计安装位置对原位观测方法应用的影响不大,且主要体现在晒田期的水深观测,建议将水位计安装在稻田相对低洼处,以确保能够完整地监测水稻生长季的水深变化;应用该方法能准确识别水稻田的径流量和灌溉量,对具有多个径流出口的水稻田非点源污染试验具有较好的准确性和适应性.      

河道硬化对傍河地下水源补给结构及范围的影响

为研究傍河地下水的水均衡状况,以及傍河水源井群补给范围受河道硬化的影响,选取张家口盆地的Y傍河地下水源地为研究对象.采用数值模拟法建立研究区地下水数值模型,通过水均衡分析探究河道硬化对傍河地下水水均衡状况造成的影响;利用MODPATH对水源井群进行质点反向示踪模拟,获得井口质点向前追踪1 000 d的补给范围,对比水源井群补给范围并结合历史与近期水质数据分析河道硬化造成的影响.结果表明:①傍河地下水水均衡情况显示,主要的补给项为边界流入和降雨入渗,二者补给量分别为208.04×103与35.91×103 m3/d,占比分别为82.88%与14.31%;主要的排泄项为边界流出与地下水开采,二者排泄量分别为152.12×103与95.40×103 m3/d,占比分别为60.60%与38.01%.②河道硬化对傍河地下水水均衡的影响表现为河水对地下水的入渗量减少了46.79×103 m3/d,入渗量减幅为86.91%,且地下水停止了对河水的排泄,补给范围地下水水位下降了2~6 m.③河道硬化对傍河水源井群补给范围的影响表现为井群1 000 d的补给范围沿河流方向上减少了271 m,垂直河流的最宽距离增加了210 m,面积增加了0.77 km2,补给区域向远离河岸的方向发生偏移.④河道硬化对傍河地下水水质影响表现为河道硬化后傍河地下水pH、总硬度、氨氮浓度等均下降,有效减少了地表水污染物的入渗,但地下水的化学环境发生改变,潜在风险增加.研究显示,河道硬化极大地阻碍了河流与地下水之间的相互作用,严重影响了傍河地下水源的补给量和补给范围,使水源井群的补给区域发生偏移,给傍河地下水水源安全带来新的潜在风险.      

典型胶合板制造企业VOCs排放特征

通过苏玛罐采样和GC-MS/FID分析系统,测定了山东地区典型胶合板制造企业的VOCs排放特征.结果表明,烷烃（13.81%~39.16%）、含氧VOCs（5.68%~36.06%）和芳香烃（3.58%~48.12%）是热压和涂胶工艺主要排放成分,废气排口以含氧VOCs（6.49%~83.88%）排放为主,不同工艺环节的特征VOCs组分各有不同;烯炔烃（27.12%~39.38%）和芳香烃（32.47%~45.63%）是热压工艺和涂胶工艺的高OFP组分,废气排口则以含氧VOCs（52.82%）对O₃生成贡献最大;基于SOAP评估,各环节均以芳香烃类化合物（97.08%~98.03%）为主要活性组分;测得山东地区胶合板制造行业VOCs排放因子为0.89g VOCs/m³胶合板.     

基于模拟-优化方法的地下水污染源溯源辨识

以抚顺市某煤矸石堆放场为研究区,根据研究区的实际条件建立地下水污染质运移模拟模型,预测地下水污染质未来时空变化特征.基于正演预报结果构建了假想例子,应用模拟-优化方法对地下水污染源源强及场地的渗透系数进行反演识别.为减小优化模型反复调用模拟模型所产生的计算负荷,分别采用Kriging方法和BP神经网络方法建立了模拟模型的替代模型.最后运用模拟退火法求解优化模型,得到反演识别结果.研究表明：应用Kriging方法建立的替代模型输出结果的平均相对误差为0.3%;应用BP神经网络方法建立替代模型的输出结果平均相对误差为1.5%,应用两种替代模型对污染源源强识别的相对误差均小于0.5%,对场地两个参数分区渗透系数识别的相对误差均不大于5%.综上,应用Kriging方法建立的替代模型精度高于BP神经网络方法,利用基于两种替代模型的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行同步识别精度可以满足实际需求,是有效可行的.     

抚河南昌段重金属空间分布特征及来源分析

为分析抚河南昌段流域水体中重金属空间分布特征及可能来源,2019年08月在抚河南昌段共采集了23个地表水样及8个地下水样,对水体中的重金属V、Mn、Ba、Fe、Sr、Zn及类金属元素As进行了测定.结果表明,水体中不同重金属空间分布特征总体趋势一致,即中下游地区高于上游地区,污染特征空间差异性为中等及以上.地表水中V、Fe、Mn的平均浓度超过《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）集中式生活饮用水特定项目标准限值;地下水中类金属元素As平均浓度超过《地下水质量标准》（GBT14848-2017）Ⅲ类水质标准.多元统计分析表明Sr、Ba、Mn可能主要来源于人类生产、生活污染物的排放,Fe、V、Zn可能主要来源于农业渔业及交通污染,类金属元素As主要来源于沿岸及河流底部淤泥及岩石碎屑.     

透水/不透水格局特征对汇水单元径流污染的影响

深入揭示透水/不透水下垫面格局特征（组成、位置和比例等）对城市地块汇水单元地表径流及污染产生能力的影响,对减轻城市内涝及控制面源污染具有重要意义.利用景观格局指数分析透水/不透水下垫面格局特征与地表径流总量（Q）、溶解态污染物累积负荷（L_d）和颗粒态污染物累积负荷（L_p）之间的关系.结果表明：①表征破碎度的斑块密度（PD）与最大斑块指数（LPI）分别与Q和L_d呈正、负相关,PD与L_d呈显著正相关（r=0.59,P<0.05,以COD计）,LPI与L_d呈显著负相关（r=-0.60,P<0.05,以COD计）;②表征复杂度的景观形状指数（LSI）和平均斑块形状（MSI）分别与Q和L_p呈正、负相关性,LSI与L_p呈显著正相关（r=0.61,P<0.05,以TP计）,MSI与L_p呈极显著负相关（r=-0.62,P<0.01,以TP计）;③表征聚散度的内聚力指数（COHESION）和分散指数（SPLIT）分别与Q和L_d呈负、正相关性,COHESION与L_d呈显著负相关（r=-0.59,P<0.05,以COD计）,SPLIT与L_d呈显著正相关（r=0.6,P<0.05,以COD计）;④在城市小尺度透水面格局规划上,适量减少细小规则斑块的散乱分布,增加较大的不规则斑块或斑块群,对有效调控地表径流及污染有积极影响.通过透水/不透水面的破碎度、复杂度和聚散度与汇水区单元径流产生和污染输出的相关性分析,以期从格局特征（面积、距离和形状等）考虑合理配置LID设施调控径流污染提供新思路.     

成都市冬季3次灰霾污染过程特征及成因分析

基于成都市大气环境超级观测站气态污染物和PM_2.5中组分在线监测数据,对2019~2020年成都市3次灰霾污染过程气象要素和组分特征进行分析,采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5污染来源及变化趋势,剖析各污染过程成因.结果表明：① 3次污染过程均发生在相对湿度和温度持续上升,风速和边界层高度持续降低的不利气象条件下,日均相对湿度均大于70%,日均温度均大于8℃,日均风速均低于0.8 m ·s^-1,日均边界层高度均低于650 m;② 3次污染过程中主要组分均为NO₃^-、OC、NH₄⁺和SO₄^2-,其中NO₃^-质量浓度和占比污染时段较清洁时段增长倍数均高于其他组分,分别增加了1.47~2.09倍和0.22~0.35倍,NO₃^-是成都市冬季PM_2.5污染的关键组分;③ 3次污染过程SOR均值为0.40,NOR均值为0.27,SO₂和NO_x的二次转化程度较高,SO₂向SO₄^2-转化以夜间非均相氧化反应为主,NO_x向NO₃^-转化以非均相水解反应为主;④ 3次过程变化特征略有不同,过程Ⅰ呈现出明显的二次硝酸盐主导的特征,过程Ⅱ PM_2.5浓度上升过程中主要受燃煤排放影响,PM_2.5浓度高值时段主要受NO₃^-影响,过程Ⅲ总体仍为二次硝酸盐主导的特征,但部分污染时段化石燃料燃烧源排放有所增加;⑤二次硝酸盐、二次硫酸盐、机动车和燃煤源为研究期间主要污染来源,PM_2.5浓度与二次硝酸盐贡献率正相关,与扬尘源贡献率负相关.     

郑州市少数民族运动会期间O3及VOCs污染特征的演变和评估

基于近地面观测的常规污染六参数、气象数据和在线VOCs数据,以臭氧及其前体物VOCs为研究重点,评估了民运会期间采取的污染管控措施对郑州市空气质量的影响.结果表明,2019年民运会管控期间污染物六参数相较上年同期均呈现降低趋势,其中PM_2.5和PM₁₀浓度分别降低了16.2%和25.1%,但是臭氧日最大8 h浓度均值的降幅仅为3.7%,且臭氧为首要污染物的天数超过90%.就臭氧前体物VOCs而言,民运会期间PAMS浓度（26.21×10^-9）低于历史同期;利用PMF模型解析出6个因子,依次为机动车尾气（28%）、LPG（21%）、燃烧（16%）、工业（15%）、溶剂（15%）和植物排放（5%）;空气保障期间,对燃烧源和工业源的管控较为明显.