极端天气下三峡库区土地利用对河流水质的多时空尺度影响

为探究极端天气下流域内水质对土地利用的响应关系,本研究基于不同空间尺度(1000 m河段缓冲区、500 m河岸带缓冲区及子流域)的土地利用指数以及旱季(2019年11月)、雨季-洪水期(2020年7月)和雨季-干旱期(2022年8月)的水质数据,探究流域内土地利用对水质的多时空尺度影响,从而得到保护流域水质和规划流域内土地利用格局的最佳时空尺度和对水质影响最显著的预测因子。研究表明:(1)流域水质受极端天气影响,降雨会增强水体的稀释能力,高温会加快水中微生物反应速率,具体表现为雨季-洪水期的水质较好,雨季-干旱期次之,旱季较差。(2)土地利用对水质指标的影响存在时空尺度效应,土地利用在子流域和旱季尺度下对河流水质影响最显著。(3)不同土地利用指数对流域水质影响存在差异,耕地、林地、斑块密度、最大斑块指数和边缘密度是影响水质指标最显著的解释变量。其中林地与多数水质指标具有负相关关系,建设用地、耕地、斑块密度与较多水质指标存在正相关关系。本研究结果为合理规划土地利用格局以及保护河流水质提供科学依据,对三峡库区环境可持续发展及生态保护具有一定意义。

基于两层分解和极限学习机的河流水质预测

针对城市河流水质中的化学需氧量和高锰酸盐指数无法有效预测的问题,提出一种基于两层分解方法和极限学习机的河流水质预测方法。引入改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble EMD,ICEEMDAN)分解原始水质时间序列,分频处理子分量为高频分量和低频分量,加入变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对高频分量进行二次分解,建立关于所有分量的极限学习机(extreme learning machine, ELM)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测模型,将各分量预测值线性相加得到最终的预测结果。以苏州市水道的水质数据集作为样本进行实验,上述方法得出化学需氧量和高锰酸盐指数的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为0.076、0.158、2.674%和0.182、0.193、0.673%,在识别和分析关键水质参数方面的稳健性优于其它对比模型,克服了集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)重构过程中出现的模态混叠问题,特别是在高频分量情况下,能够做到预测更加有效。

2010~2021年重庆市主要河流水质时空变化特征分析

重庆市地处三峡库区,是长江上游的重要生态屏障区,揭示其地表水水质变化特征对评估长江生态环境变化具有重要意义,然而目前其大范围、长时间尺度的地表水质特征分析还较为欠缺。基于2011~2021年重庆市主要流域中的18条河流,共44个河流监测断面的11 a水质数据,采用单因子分析法和水质类别比例法对水质变化进行分析。结果表明:①重庆市河流水质情况整体较好,Ⅰ~Ⅲ类水质断面占比从2012年开始逐渐上升并趋于稳定,水质状况评价均为优。②总体河流水质在汛期与非汛期变化趋势大致相同,但非汛期Ⅳ~劣Ⅴ类水质断面占比低于汛期,整体非汛期水质更好。③川江流域段下游水质明显好于上游,整体上自三峡水库2010年达到175.00 m蓄水位以来,川江流域的水质一直维持较好状态,水质类别多维持在Ⅱ类,实现了国定目标。④不同流域之间水质存在一定差异,水质最好的为嘉陵江流域,其次是涪江、川江和乌江流域。⑤川江、嘉陵江和涪江流域在汛期的水质状况比非汛期差,而乌江流域在两个时段水质状况变化一致。通过对重庆市地表河流进行长时间序列的水质评价,可为河流水资源保护及治理提供参考,以期提升市域水环境质量,促进城市的可持续发展。

基于指数平滑的ARIMA模型预测河流水质研究

依托于上海市嘉定区横沥河2009年~2022年高锰酸盐指数和总磷数据,构建ARIMA模型并预测未来数值,加入指数平滑预处理,对比处理前后ARIMA模型表现。结果表明:ARIMA模型对高锰酸盐指数预测结果相对较为准确,对总磷预测结果相对误差较大。指数平滑预处理能增强ARIMA模型拟合度和预测精度,相较于单一ARIMA模型,指数平滑-ARIMA模型表现明显改善,可将高锰酸盐指数和总磷预测模型拟合优度R^(2)分别提高0.511和0.397,显著降低总磷预测值相对误差,最大可减少52.94%。

水土流失对河流水质的影响及其综合治理措施

水土流失会对河流水质产生显著影响,其中包括增加河流中的悬浮物质、提高营养盐浓度、促进有害物质和重金属的积累及改变河流的生态系统和生物多样性。这些影响主要由自然因素,如降雨、地形和土壤类型,以及人为因素如过度开发、不当耕作和滥伐森林造成。为了更好地理解这些影响及其原因,文章通过对河流水质实施了监测与评估,提出了综合治理措施,以恢复和改善受水土流失影响的河流水质。

河流水质监测技术在水环境保护中的应用研究

本文旨在系统探讨不同河流水质监测技术的特点、优势及其在水环境保护中的应用,以期为保护河流生态环境、维护人类健康与安全提供理论依据。本文以常见的河流水质监测技术为出发点,探讨了其应用原理和技术特点,并分析了河流水质监测技术在水环境中的应用优势。接着探讨了河流水质监测技术在评估水环境质量、追踪污染源和预防突发事件中的具体应用,针对应用特点提出了做好水源取样、建立监测网络和引入先进技术等提高河流水质监测技术应用效果的有效策略。

河流水质监测中的质量管理体系优化研究

本文针对河流水质监测质量管理体系进行分析,探讨当前监测流程、数据准确性与时效性、人员与设备配置等方面现状,提出针对性优化方案。引入现代监测技术,简化监测流程,提升人员素质与合理配置设备,构建高效准确水质监测质量管理体系。 城市化进程加快,河流水质污染问益严重。需加强河流水质监测,确保水质安全。但现有水质监测质量管理体系在监测效率、数据准确性等方面仍存在诸多不足,难以满足当前水质监测需求。本文对河流水质监测质量管理体系优化研究,提高监测效率和数据准确性,为河流水质保护提供有力保障。

探讨河流水质环境例行监测的质量控制与保证措施

本文主要探讨河流水质环境例行监测的质量控制与保证措施,首先,介绍水环境和河流水质环境监测的原理。其次,详细阐述河流水质环境例行监测流程。最后,分析了河流水质环境质量控制与保证措施,确保河流水质环境监测质量。

生态修复对河流水质改善与排污控制的作用

通过恢复退化的生态系统和实施有效的管理措施实现生态修复,对于改善河流水质和控制排污发挥着至关重要的作用。本文探讨了生态恢复的定义和重要性,总结了其在恢复河岸带、增强生物多样性和实施最佳管理实践以减轻污染方面的作用,并讨论了生态恢复的具体措施,包括河岸带管理、湿地恢复和污染控制。生态恢复有助于河流生态系统的保护和可持续管理。

河流水质时空变化及其受土地利用影响的研究——以深圳市主要河流为例

从深圳市的现实研究需求出发,在对地表水体主要水质指标因子分析的基础上,研究了深圳市境内五个集雨面积大于100 km2的河流近10年的水质时空变化特征。然后结合5个流域的土地利用详查数据,应用统计分析和空间分析方法论证了流域内土地利用类型与河流水质关键指标之间的相关关系。研究结果表明,从1996-2004年深圳市5个主要河流的有机物污染程度有不断增加的趋势,不同时间段内5个流域的耕地、园地和建设用地的数量对相应河流水质的有机物污染有明显的正效影响作用。因此为了制定和实施合理的水环境保护对策,需要对流域内土地利用结构进行优化调整,以期构建流域尺度上水土资源协调发展的可行预案。

基于未确知信息的河流水质模拟预测研究

基于河水流速、污染物综合衰减系数等参量信息不确定性的特点,提出了运用未确知数学理论进行河流水质模拟预测的未确知数学模型。该模型不仅能得到以区间形式表示的河流污染物预测浓度,也能获得各浓度可能值区间对应的主观可信度,这为水污染控制系统规划和水环境管理决策提供了更为丰富、科学的浓度信息。实例研究表明,运用未确知数学理论进行河流水质模拟预测,理论上是可行的,预测结果是可靠的。

流溪河流域景观空间特征与河流水质的关联分析

人类活动影响或改变流域景观空间结构,并有可能对河流水质产生不同程度的影响,以流溪河流域为研究区,分析流域景观空间格局特征与水质指数之间的相关关系。将流域划分为27个子流域,采集水样分析水质状况,所选用的水质指标有氨氮(NH3-N)、硝态氮-亚硝态氮(NO3-N+NO2-N)、总磷(TP)、化学需氧量(CODCr)。结果表明:1)该流域土地利用结构与水质具有显著相关性,其中居住用地对水质的影响作用最强,林地对河流水质具有净化功能,与水质指标之间的关系表现为负相关,园地与水质指标关系具有不确定性;2)流域景观特征从上游到下游之间表现为城市化增强的梯度,水质状况响应这个梯度变化表现为上游优于下游,人类活动及城市化发展引起的土地利用变化及土地管理方式对水质变化有显著影响;(3)景观破碎度与水质呈现显著正相关性,是影响水质的重要指标,景观聚集程度和斑块形状复杂程度与水质有负相关关系;子流域尺度和河岸带尺度景观空间特征对水质的影响差异不明显。

河流水质监测和评价的生物学方法

结合理化分析,从生物学的角度对河流水质进行监测和评价,可以综合反映出河流的水环境质量.综述了利用水生生物进行河流水质监测和评价的原理、特点、分类及一些主要研究方法的发展趋势,旨在为快速、准确地评价河流健康和流域管理提供参考.

太湖流域河流水质状况对景观背景的响应

为探索流域水质对景观背景的响应,以太湖流域为研究对象,在0.5—24 km共9个尺度上运用冗余分析研究了土地利用、河网密度、降水量、地形等景观背景因子与河流水化学指标的关系。结果表明:2006—2010年太湖流域河流水质状况总体较差,但整体有逐渐改善的趋势,超标水质指标主要包括总磷(TP)、氨氮(AN)、生化需氧量(BOD)、化学需氧量(COD)和溶解氧(DO),上游地区主要表现为林区和平原水网区的差异,下游地区主要表现为河段上下游间的差异。河流水质受到多种景观背景因子的综合影响,并表现出尺度依赖性和区位差异性。AN、TP、DO在流域上游与聚落用地正相关,在下游则与耕地、河网密度正相关。COD、BOD在流域上游主要与自然湿地负相关,与人工湿地正相关,在下游则与坡度负相关,与河网密度正相关。总方差贡献率在上下游表现出一致的尺度依赖特征,均在较小(0.5—1 km)和较大(16 km)两个尺度上具有较高的解释能力。自然湿地和坡度,河网密度和耕地分别为上游、下游地区在较小和较大尺度上解释能力最高的景观因子。

赣江流域土地利用方式对河流水质的影响

赣江是鄱阳湖的最大支流,是鄱阳湖水污染物的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江水质的影响和鄱阳湖的水环境保护具有重要意义。基于2012年对赣江7个主要支流NH+4-N、TP、CODMn和DO浓度的每月测定结果,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江流域河流水质的影响。研究结果表明,子流域的土地利用方式对TP的影响大于缓冲区;对CODMn的影响在丰水期大于缓冲区,在枯水期小于缓冲区;对NH+4-N的影响在丰水期与缓冲区接近,在枯水期小于缓冲区;DO受土地利用方式的影响较小。水田中的丘陵水田是赣江水体TP和丰水期CODMn的主要来源;平原水田是枯水期CODMn的主要来源。居民建设用地中的城镇用地是赣江水体TP、NH+4-N和丰水期CODMn的主要来源,农村用地是CODMn的主要来源。水域中的水库坑塘是赣江水体TP和丰水期NH+4-N、CODMn的主要来源。

流域尺度上的景观格局与河流水质关系研究进展

利用景观生态学原理研究流域尺度上土地利用及其空间格局对河流水质的影响,已成为流域环境研究中的热点问题。在综合评价国内外土地利用变化与河流水质关系研究的基础上,阐述了景观格局在流域水环境研究中的重要性,并根据国内外研究进展,对景观格局与水质关系的研究方法和手段进行了分类分析,同时也对流域尺度上的景观-水质模型研究进展也进行了分析总结,最后指出了景观格局与水质关系研究的核心问题和未来研究的热点方向。

污染河流水质净化与生态修复技术及其集成化策略

如何选用和集成适宜的技术实施污染河流的水质净化与生态修复,以及如何评价其工程措施的效果,是污染河流治理实践中面临的难题。分析了我国河流水质污染及生态破坏的现状、特点及其成因,总结了污染河流水质净化与生态修复技术的国内外研究进展。并对各种技术的特点及其对不同类型河流的适用性进行了剖析。探讨了污染河流水质净化与生态修复技术的选择原则与集成化策略,在分析我国北方河流的物理结构与生态特点的基础上,提出了以生物/生态技术为核心的污染河流水质净化与生态修复综合技术方案。还就污染河流水质净化与生态修复工程效果的评价方法和健康河流评价指标进行了探讨。

粒子群优化算法在确定河流水质参数中的应用

将粒子群优化(PSO)算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据,以及确定河流水质参数的函数优化问题。分别就粒子数目和待估水质参数的初始取值范围对算法运算过程的影响进行了数值实验。结果表明:①PSO算法能够有效地应用于求解分析河流水质试验数据,确定水质参数的函数优化问题;②粒子数目的多少对迭代次数、运算时间和算法是否收敛有一定的影响,在粒子数目较大的情况下,可以保证运算过程收敛;③待估参数初始猜测值的选取范围对迭代次数也有一定的影响,选取范围越大,需要的迭代次数越多。最后,指出了需要进一步研究的问题。

河流水质的预测模型研究

东江惠州－东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况，提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州－东岸段水质预测建模方法，给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法，在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基，且无局部极值问题。仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度，且方法简便、适用对象广泛。

利用混沌优化算法确定河流水质模型参数

应用混沌序列优化算法求解分析一维河流水团示踪试验数据 ,确定水质参数的函数优化问题。就算法控制参数对细搜索次数的影响进行了数值实验。结果表明 :( 1)该算法可以有效地应用 ;( 2 )过大的序列长度不能有效地缩短计算时间 ;( 3 )粗搜索次数对算法的收敛性影响不大 ;( 4 )