Multiple linear regression models of urban runo pollutant load and event mean concentration considering rainfall variables

Rainfall is an important factor in estimating the event mean concentration (EMC) which is used to quantify the washed-o pollutant concentrations from non-point sources (NPSs). Pollutant loads could also be calculated using rainfall, catchment area and runo coe cient. In this study, runo quantity and quality data gathered from a 28-month monitoring conducted on the road and parking lot sites in Korea were evaluated using multiple linear regression (MLR) to develop equations for estimating pollutant loads and EMCs as a function of rainfall variables. The results revealed that total event rainfall and average rainfall intensity are possible predictors of pollutant loads. Overall, the models are indicators of the high uncertainties of NPSs; perhaps estimation of EMCs and loads could be accurately obtained by means of water quality sampling or a long term monitoring is needed to gather more data that can be used for the development of estimation models.     

太湖流域洪涝灾害初探

太湖流域地处长江三角洲的核心区域,三面临江滨海,一面环山,北抵长江,东临东海,南滨钱塘江,西以天目山、茅山等山区为界,流域面积36900 k㎡.太湖流域是全我国经济最发达、大型城市最密集的地区之一.2008年,太湖流域人口5007万人,占全国的3.8%,GDP达33109亿元,占全国的11.0%.,人均GDP6.6万元,是全国的2.9倍.然而该区洪涝灾害频发,给太湖流域造成了巨大的经济损失,因此深入研究太湖流域洪涝灾害特征对于进一步加强防灾减灾措施工作以及流域经济的稳定发展具有重要意义.     

环球扫描

亚洲洪灾泛滥源于生态系统遭破坏 气候变化可能令亚洲降雨量猛增,但专家指出,生态系统被破坏是更直接导致洪灾的因素。大面积的毁林,将湿地转变为农田或在湿地上修建城市,在自然排水系统中倾倒垃圾等都加剧了洪水的影响。     

中国南方地区近60 a来降雨量与降雨侵蚀力时空变化研究

基于南方地区9个省份41个气象站点1956~2015年共60 a逐日降雨量资料,采用线性回归、Kriging插值等方法分析了南方地区降雨量和降雨侵蚀力的时空变化特征。结果表明:南方地区降雨以侵蚀性降雨为主,且比较集中,区域强降雨事件出现的频次在增加。南方地区年均降雨侵蚀力变化范围在3 477.30~24 878.65 MJ·mm/(hm~2·h·a)之间,平均值为9 919.93 MJ·mm/(hm~2·h·a),总体由南往北逐渐减少的分布规律。在季节分布上降雨侵蚀力主要集中在夏季。60 a来南方大部分地区年降雨侵蚀力均呈上升趋势,其中海南、浙江、江西3省上升趋势较为明显,说明这些地区面临较大的土壤侵蚀潜在压力。     

基于SRTM DEM的月降雨量空间插值研究

在水文模型的实际应用中,常需要根据雨量站观测值来合理地模拟降雨的空间分布。选取清江流域为研究对象,利用ArcGIS地统计模块中的反距离权插值法、径向基插值法、克里格插值法和引入高程、坡度、坡向等地形信息的协克里格插值法对该流域1998年4～9月的月降雨实测值进行空间插值。在插值之前,通过数据探索性分析掌握降雨的空间分布特征,以便提高插值精度。插值结果表明：应用协克里格方法,在考虑高程、坡度、坡向等影响要素的条件下,降雨空间插值效果更优。     

青岛大气降水中金属浓度、溶解度及其来源解析

利用2020年6月至2021年6月期间在青岛地区采集到的42场降水共计54个样品,分析了雨水中Al、Fe、Zn、Cu、Pb、Ni、Cd和V等8种金属元素的浓度、溶解度、来源和影响因素.除Al、Fe和V主要来自自然源外,其余金属元素受自然源和人为源的综合影响,浓度变化较大.其中,常量元素浓度ρ（Al）和ρ（Fe）的平均值为（710.9±969.4）μg·L^-1和（409.1±503）μg·L^-1;微量元素浓度ρ（Zn）、ρ（Ni）、ρ（Cu）、ρ（Pb）、ρ（V）和ρ（Cd）的平均值分别为（71.7±37.9）、（8.9±14.4）、（7.5±8.5）、（1.8±2.3）、（1.6±1.6）和（0.1±0.1）μg·L^-1.金属元素的溶解度特征与浓度不同,微量元素的溶解度普遍高于常量元素,Ni、Cu、Zn和Pb的溶解度较高,分别为（44.8±28.2）%、（36.2±28.3）%、（34±28.6）%和（14.1±11.8）%;Al和Fe的溶解度较低,分别为（6.5±11.8）%和（6.1±15.8）%.在连续降水过程中,金属元素的浓度和溶解度变化较复杂.由于Al和Fe在大气气溶胶中本底值较高,从降水初期到降水中期,Al和Fe的浓度平均值没有明显变化,在这8种元素浓度总和中占比增加1%~3%,而微量元素浓度明显下降,Cu和Cd浓度下降约80%.当降雨量>20 mm时,Al和Fe的浓度迅速降低,相较于初期下降约1/3,而此时Zn、Cu和Pb等元素的去除率基本饱和,金属元素总去除率为20%~60%.除Al外,其余元素的溶解度均随降雨量增大而呈现先升后降的趋势,与降水频次、降雨量和金属来源等因素有关.青岛地区降水中的金属元素的来源从高到低依次为二次气溶胶和生物质燃烧（37.28%）、海盐气溶胶（29.21%）、扬尘（17.91%）、船舶及石油工业（8.36%）和汽车尾气排放及其它活动（7.24%）.     

基于GIS的乡镇级洪涝水淹风险研究

洪涝灾害是最严重的自然灾害之一。乡镇排水系统差,相关数据与技术受限,脆弱性高,亟需技术支持。空间信息技术在洪涝灾害研究中主要采用被动遥感与GIS,但被动遥感数据获取困难,以灾后评估为主。提出了一种基于GIS的乡镇级洪涝水淹风险分析方法,服务于洪涝灾前评估;以湖北省随州市何店镇为研究区,主要应用开源数据资料,根据历史降雨、土壤和地形等特征分析不同重现期的降雨与积水过程,划分水淹风险等级,并提供避险建议。结果表明,研究成果基本符合实地调研情况,能够较准确地反映研究区水淹风险,可为乡镇级洪涝灾害科学决策提供有效的数据与技术支持。     

水文气象因素对东南山区水库硅藻异常增殖的影响

硅藻异常增殖是影响我国许多水库水质安全的生态灾害.为揭示水库硅藻异常增殖的影响因素,以我国东南丘陵地区大(Ⅱ)型水库天目湖沙河水库为例,基于8年逐月浮游植物群落结构及相关环境因子的监测,分析了硅藻(Bacillariophyta)及其优势属生物量与温度、降雨、水位、营养盐等环境因子之间的关系.结果表明,春季硅藻及其优势属的生物量主要受温度的影响,与水文、营养盐关系较弱;不同硅藻优势属与水温的关系差异较大:针杆藻(Synedra)的最佳生长温度为27℃,小环藻(Cyclotella)与曲壳藻(Achnanthes)的最佳生长温度为19℃,直链藻(Melosira)适合在低温下生长,生物量随温度升高而降低;硅藻生物量与环境因子的多元统计分析表明,硅藻总生物量、针杆藻和曲壳藻等优势属生物量峰值与降雨量显著性正相关(P0.05),小环藻生物量峰值与总磷、降雨量和水位显著性正相关,而与换水率显著性负相关,直链藻生物量峰值与总磷显著性正相关.年度硅藻峰值强度可以用降雨量强度和时间、冬春季的积温和溶解性总磷浓度等综合因素拟合预测.研究表明,对于我国东南丘陵山区中营养水平的水库而言,硅藻优势属的异常增殖事件受水文气象因素异常事件的影响较大,相比较而言对氮磷营养盐响应偏弱;在防控水库硅藻异常增殖灾害方面,除了积极开展流域营养盐削减措施之外,应当密切关注极端天气综合影响,采取相应的水文调节措施,开发切实有效的灾害预警技术.     

广州市PM_(10)与气象要素的关系分析

广州的PM10污染状况较为严重.PM10是大气颗粒物中对环境和人体健康危害最大的一类,PM10与医院就诊率、呼吸器官疾病发病率乃至死亡率等关系密切.PM10污染与气象条件关系密切,研究气象条件对PM10污染的影响,对改善城市空气质量条件有重要意义.文章利用2001～2004年广州市PM10和同期地面气象要素的监测资料,定量分析PM10与降雨量、相对湿度、平均温度和气压之间的关系:不同等级的降雨对PM10污染均有一定的清除作用;PM.0日平均质量浓度的改变量随着降雨量的增大而增大;1mm降雨量对PM10的清除能力按春、夏、秋、冬依次递增.春、夏、秋三个季节均为当日平均相对湿度低于季平均相对湿度时容易出现PM10污染天气,冬季则相反.春、秋两季均为当日平均气温在季平均值附近徘徊时,较易出现PM10污染,冬季则相反,夏季较少出现PM10污染.较高气压下PM10污染日的出现频率明显高于非污染日.     

锦州市2005-2006年环境空气质量现状分析

根据锦州市2005年1月1日至2006年12月31日的环境空气质量监测资料,对锦州市每日的空气质量水平和可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮的月平均值和年平均值、空气质量级别、首要污染物等指标进行了统计分析.结果表明,锦州市的空气污染状况与冬季采暖和大尺度的天气现象如季风和降雨量等密切相关.