流域尺度农业磷流失危险性评价与关键源区识别方法

农业非点源磷污染是我国农村水环境面临的严重问题之一,由于非点源污染治理难度大,所以识别流域内磷流失的关键源区成为非点源磷污染评价的主要目的.本文在分析流域尺度磷流失危险与分级方案的基础上,根据Gburek等提出的方法,建立了适合我国北方农业区流域尺度磷流失危险评价、分级与关键源区识别的方法.修正的流域尺度磷分级方案重点选取了8个评价因子,分别赋予不同的权重;每个因子的危险性等级根据我国的行业标准和实际情况进行了调整.评价得到的"高"危险性区域就是流域内磷流失的关键源区.这一分级评价方案考虑了数据的可获得性和评价的定量性,在确定各因子时注重与GIS技术、地统计学等方法的结合,具有较强的可操作性和实用性.

妫水河流域农耕区非点源磷污染危险性评价与关键源区识别

农业非点源磷污染是我国农村水环境面临的严重污染问题,由于非点源污染治理难度大,所以识别流域内磷流失的关键源区成为非点源污染控制的重点.本文在Hughes等的流域尺度磷分级方案的基础上,提出了修正的流域尺度磷分级方案,并运用到官厅水库上游妫水河农耕区的磷元素危险性评价.提出的新方案中包括8个评价因子,每个因子都有3个磷流失危险性等级,各评价因子均确定了定量分析方法.结果表明,从作物的人为管理角度来看,蔬菜地的磷肥管理方式最不合理,发生磷流失的可能性最高.研究区内大部分区域的土壤有效磷含量较高,但土壤侵蚀程度较小.评价结果图显示,研究区内磷流失危险性低的区域所占面积较小.根据评价结果,确定了研究区内磷流失的关键源区,分析了其空间分布特点,并提出了相应的控制管理对策.研究表明修正的流域尺度磷分级方案具有较高的可操作性和实用性.

基于污染迁移转化过程的海河干流天津段污染关键源区及污染类别分析

针对海河流域严重的水环境问题,利用1995—2004年系列数据构建SWAT模型水质模块,率定期和验证期的纳什系数分别为0.70和0.55。依据构建的模型进行污染负荷的时空变化规律分析和关键源区识别,同时计算各类型污染对研究区域和关键源区的贡献率。结果显示:污染负荷与径流量的变化具有很好的一致性;负荷关键源区分布为天津市区西南部和东北部、西青东部、东丽东部、津南和塘沽北部;城镇径流非点源污染负荷对海河流域的贡献率是最高的,达38.6%;其次是点源污染,达31.1%;关键源区中,市区和西青关键源区的关键负荷类型为城镇非点源,贡献率为90.67%;东丽和塘沽关键源区的主要负荷来源是点源,所占的比重为87.91%;东丽和津南关键源区中贡献率最高的为农村生活非点源,占61.29%。

关键源区识别:农业非点源污染控制方法

非点源污染的控制难度大、成本高,必须首先识别流域内的关键源区。对国内外应用的关键源区识别方法从指标筛选、指标体系建立到关键源识别等关键技术环节进行了系统的评述,以促进该方法在我国农业非点源污染控制中的应用。

高原农业流域磷流失风险评价及关键源区识别——以凤羽河流域为例

以Iowa磷指数模型为基础,根据中国高原特征并参考其他磷指数模型评价体系对其进行简化和修正,建立了中国高原农业流域磷指数评价体系,并以洱海源头典型小流域凤羽河流域为例,分别对溶解态磷和颗粒态磷面源流失风险进行了评价及关键源区的识别。结果表明,两种形态的磷流失较高和最高风险区均分布于河流两侧100 m的范围内。溶解态磷流失较高和最高风险区主要为河流中下游的农田区,而颗粒态磷流失较高和最高风险区在河流上游草地和河流中下游的农田区均有分布;溶解态磷流失关键源区为中下游河流两侧100m范围的农田区,颗粒态磷流失关键源区为上中下游河流两侧100 m范围的草地和农田。研究结果为实现流域面源磷流失高效防控奠定了基础,同时表明新建立的磷指数评价体系适用于高原流域开展磷流失风险评价及关键源区识别。

巢湖流域非点源磷流失关键源区识别

农业非点源磷污染是水体富营养化的重要原因,识别流域内各类景观中土壤磷向水体流失风险最大的关键源区并加以重点控制是流域非点源磷污染治理的重要手段.以巢湖流域为研究区,尝试采用改进的磷指数法在较大的流域尺度开展非点源磷流失风险评价及关键源区识别.在影响磷流失的污染源因子中增加了土壤磷吸持指数和磷饱和度指标,以反映土壤磷在水土界面迁移能力的差异;在迁移因子中又考虑了污染源与巢湖的距离,以反映污染源对最终受纳水体的影响;同时根据研究区特征及研究尺度对磷指数各指标分级与等级值进行了修改.结果表明,流域土壤磷吸持指数空间差异较小,总体上偏低,具有较高的流失风险;而土壤磷饱和度空间差异较显著,饱和度>25%的高风险区域超过流域面积的40%.巢湖流域非点源磷污染风险指数空间差异显著,风险等级最高(占流域面积5%)的区域分布在主要入湖河流下游的两岸平原地区,应作为磷污染重点控制的关键源区.磷指数法能够快速而方便地识别非点源磷污染的关键源区,应用于较大尺度流域可以从宏观上掌握非点源磷污染的空间差异并实施有效治理.

基于关键源区识别的饮用水水源保护区划研究

准确划定饮用水水源保护区是实现饮用水安全精细化管理的重要前提.基于源头削减和全过程协同管理的思路,将GIS平台、Arc SWAT模型、成本-效益分析技术相结合,以贵州省红枫湖饮用水水源保护区为例,通过对近5年(2010—2014年)水污染负荷特征进行模拟,识别影响水环境污染控制的关键源区,在此基础上划定水源保护区.结果表明:(1)研究区总氮、总磷污染负荷主要来源为农业面源,其中农业种植和畜禽养殖的负荷贡献分别达到89.7%和91.8%,总氮和总磷负荷高风险区主要集中在流域西北部地势较高且农业耕作活动频繁区域;(2)污染控制措施的成本效益分析表明,测土配方施肥、1°~15°坡耕地等高植物篱、保护性耕作、植被缓冲带的成本-效益比较高,在该区域水环境污染控制中具有较高的推广应用价值;(3)基于水污染关键源区识别结果,划定饮用水源四级风险区,其中一级、二级风险区总面积为97.6 km^2,仅占原饮用水水源一、二级保护区面积的41.4%,可削减总氮、总磷负荷的60%~70%,所需的搬迁成本仅为原划定方案的35%.研究结果可为我国中西部人口密度大且逐水而居的地区饮用水水源保护区及管控政策的制订提供理论基础和技术参考.

南水北调中线工程水源区老鹳河流域农业非点源污染关键源区识别

识别关键源区可以为非点源污染的优先管理和控制提供决策依据。本次研究以南水北调中线工程水源区老鹳河流域为研究区,比较全面地考虑了氮磷流失的主要影响因素,建立了老鹳河流域农业非点源污染关键源区识别模型,进行流域农业非点源污染风险评价和污染关键源区识别。结果表明,流域内处于高风险区以上的地区占流域总面积的13.4%,主要分布于老鹳河中上游地区,相对集中分布于老鹳河干流及其支流沿河地区,零星分布于西峡境内东部和北部局部,为该流域地表水环境农业非点源污染的关键源区。其中,污染风险最高的区域只占流域总面积的3.75%,可划定为重点关键源区进行重点治理,同时应兼顾污染风险次之的区域。基于GIS的指标体系法能够快速而方便地识别流域非点源污染高风险区域并量化污染风险大小,从宏观上掌握非点源污染的空间分布特征并实施有效管理和治理。

兴凯湖流域农业非点源污染关键源区识别与防治对策研究

采用污染指数法,在RS及GIS技术支持下,实现兴凯湖流域农业非点源关键源区识别。研究结果表明,高污染风险区即关键源区主要集中在知一镇、白泡子乡、兴凯湖乡和柳毛乡4乡镇接壤地区及杨木乡西南部,其原因是坡耕地范围广,易发生水土流失,且畜禽养殖污染及化肥污染严重,在强降雨条件下对湖泊易造成高污染威胁;中度污染风险面积占研究区大部,主要由畜禽养殖污染及化肥污染造成;低污染风险主要集中在八五七农场南部及兴凯湖农场大部,该区域地势平坦低洼,是其他区域污染的汇集区,在强降雨径流条件下,对湖泊仍存在潜在污染威胁。RS及GIS技术提高污染指数模型计算精度,使模型更符合区域非点源污染发生及迁移规律,可以更好满足农业非点源污染治理及水环境规划需要。

基于地形指数的流域非点源磷素输出关键源区识别

以非点源污染形式输出的磷素是导致水体富营养化的主要原因,识别流域磷素输出的关键源区并进行重点整治是控制流域非点源磷素污染的重要手段。以修正的磷指数法为基础,引入地形指数因子,建立了流域非点源磷素输出风险评价方法,并以位于江淮丘陵区的西源流域为例开展了磷素输出风险评价,识别了该流域磷素输出的关键源区。结果表明,西源流域磷素输出关键源区主要集中在下游河道、沟渠两侧农田区域,占流域总面积的8%。

缺资料小流域非点源磷素输出关键源区识别方法初探

为控制水体污染,改善水质,最大效率地降低磷素污染,迫切需要寻找非点源磷素流失的关键源区。采用半定量、经验性的流域尺度磷素流失危险分级方案,通过分析确定以土地利用类型为源因子,以坡度和区域至河流的距离为迁移因子,最大限度地识别缺资料小流域非点源磷素输出关键源区,并以辽宁社河农业小流域为例,通过GIS技术探索小流域磷素流失的关键源区。结果表明,社河流域大部分区域地表径流磷素流失风险等级为低,该部分区域面积占流域总面积的80%;河流两侧大部分农田非点源磷素流失风险等级属于中,该部分区域面积占流域总面积的13%;非点源磷素输出高风险等级的区域占流域总面积的7%,主要分布在流域内坡度较大、与河流距离较近的山区旱地和丘陵旱地等区域。需要对磷素输出关键源区域加强土地管理,降低非点源磷素负荷输出。

辽河源头区流域农业非点源污染风险评价与关键源区识别

在农业非点源污染研究中,确定农业非点源污染的关键源区是开展有针对性研究和控制农业非点源污染的首要问题之一。采用GIS和地统计学为技术手段,在综合分析辽河源头区流域农业非点源风险的源因子和迁移因子的基础上,筛选出影响辽河源头区流域非点源污染的主要因子,建立识别辽河源头区流域农业非点源污染风险程度的指标体系,确定权重并划分因子等级,生成指标体系中各因子的30 m×30 m栅格图,,采用多因子综合分析法计算非点源污染风险等级,对农业非点源污染风险进行定量化评价,确定流域内非点源污染发生风险高的区域为关键源区,并针对关键源区内最易产生污染物的地段和部位提出反映辽河源头区非点源污染特征的管理控制措施。结果表明:流域中农业非点源污染高风险区即关键源区占全流域面积的21.77%,主要集中在辽河源头区东北部、中部以及东南部丘陵区,大部分为流域中的农田和坡耕地区域,其人口密度、畜禽养殖量以及施肥量都偏高。

基于SWAT模型的典型农业小流域氮污染时空分布特征及关键源解析

水资源恶化、水体富营养化严重威胁生态环境健康,农业活动所产生的氮是造成水污染的主要原因之一.本研究以句容水库农业流域为研究对象,基于实地监测数据验证了SWAT模型模拟当地氮污染的适用性,并分析了氮素负荷的时空分布特征及其关键源.结果表明:硝态氮(NO_(3)^(-)-N)和总氮(TN)的年均入库量分别为9.98和27.22 t.时间尺度上,入库氮素负荷量年际呈现“M”型波动趋势;年内主要集中在汛期(69月),汛期氮素负荷量占到全年的84%以上.空间尺度上,径流NO_(3)^(-)-N负荷量和TN负荷量均呈现“局部集中,临近水体”的分布特征,主要集中在农田占比高的地区.流域入库TN负荷量主要来源是农田施肥,贡献率达49.60%.研究结果可为当地流域氮污染控制提供理论依据.

海河流域农田氮磷面源污染的空间分布特征及关键源区识别

【目的】分析海河流域农田氮磷面源污染及对水质影响的空间分布特征,并识别关键源区,以期为该流域面源污染治理提供参考依据。【方法】基于InVEST营养物传输率模型和产水量模型,估算了海河流域农田氮磷入河负荷、河流断面氮磷入河通量和潜在氮磷径流质量浓度,结合GIS空间热点分析、水文网络分析识别面源污染关键源区。【结果】海河流域2015年氮磷入河负荷分别为2.41 kg/hm^(2)和0.56 kg/hm^(2),入河总量达3.4934万t和0.8077万t,潜在氮、磷径流质量浓度分别为5.97、1.47 mg/L,约55%的河段超过地表V类水质TN、TP标准。农田氮磷污染呈明显的沿西北部山区向中南部平原方向上升的分布特征;农田氮磷入河负荷和潜在氮磷径流质量浓度的空间分布差异明显,前者高值分布在徒骇马颊河水系、漳卫河水系、子牙河水系,后者高值分布在徒骇马颊河全线、黑龙港运东河中下游、大清河支流和子牙河上游部分河段;流域水系上游或支流的潜在氮磷径流质量浓度普遍高于干流。热点区面积分别占14.45%、16.02%,贡献入河总量的23.39%、27.71%。【结论】海河流域农田氮磷面源污染较严重,西北部山区地区的污染程度低于中南部平原地区,以流域中南部、石家庄和秦皇岛的周边地区为关键源区。

基于小流域产流特征的磷流失关键源区识别

以密云区石匣小流域为研究区,根据不同降雨类型,采用超渗产流机制的径流曲线模型(SCS-CN)和蓄满产流机制的变源曲线模型(CN-VSA)进行产流特征分析,并利用磷指数模型识别不同产流机制下石匣小流域的磷流失关键源区。结果表明:1)中雨量、高雨强的降雨类型导致的超渗产流机制,使流域的东部、南部土壤较为湿润的区域以及流域的东北部和西部的易产流的耕地区域产流量较高,产流量介于15~30 mm,产流面积约占整个流域面积的14.2%;北部林地区域产流量较低,产流量低于15 mm,产流面积约占整个流域面积的85.8%;2)低雨量、低雨强的降雨类型导致的蓄满产流机制,使流域几乎所有区域不出现产流,产流量低于15 mm的区域面积占比达99.9%;高雨量、中雨强降雨类型导致的蓄满产流机制,使水库及流域水系周围产流量最高,产流量高于30 mm,其区域面积占14.6%、产流量介于15~30 mm之间的区域面积占17.7%、产流量低于15 mm的区域面积占67.7%;3)该研究区土壤侵蚀程度较弱,部分地区产流量较高,存在较高产流风险;4)超渗产流机制下,石匣小流域南部有磷流失风险,约占1.4%的面积;蓄满产流机制下,石匣小流域南部及北部有磷流失风险,约占2.3%的面积,蓄满产流机制下的磷流失风险较大。总体来说,石匣小流域磷流失风险较低,研究区域的南部靠近密云水库附近的区域为磷流失关键源区,需重点治理。

多情景分析的农业面源污染关键源区识别软件开发及应用

为解决农业面源污染关键源区识别过程中情景单一、数据量大、涉及环节多,以及模型复杂、操作繁琐和治理效果不明确等问题,采用GIS技术结合InVEST的产水量与营养物传输率模型,构建可进行农业面污染关键源区识别与治理模拟的信息系统。设计了基于入河负荷、潜在径流浓度、负荷与产水量比值3种不同情景下的关键源区识别功能,模拟了3种情景下关键源区的分布状况;整合了InVEST的产水量、营养物传输率和流失负荷等模型;设计了面源污染关键源区治理模拟功能,可直观展示3种情景下识别出的关键源区的治理效果;并以海河流域为例,应用该软件对农田总氮(TN)面源关键源区进行了识别和模拟治理。结果表明:1)基于入河负荷情景下识别出的关键源区较为分散,分布在除永定河与子牙河水系外的大部分水系;基于潜在径流浓度情景下的关键源区分布较为集中,多分布在流域中部至南部,其余分布在东南部;基于负荷与产水量比值情景下识别出的关键源区分布高度集中,分布在流域中部至南部。2)基于潜在径流浓度、负荷与产水量比值情景在TN、总磷(TP)模拟治理中的效果接近,且明显优于基于入河负荷情景;结合软件中设定的基于入河负荷、潜在径流浓度、负荷与产水量比值3种情景进行分析,能降低复杂地理环境带来的影响,提高面源污染关键源区的识别效率,提升面源污染关键源区治理决策的科学性,具有实用性。

基于SWAT模型的绍兴市非点源氮关键源区识别

为解决大尺度城市非点源污染的定量难题,引入SWAT分布式水文模型,借助流域边界确定法,将绍兴市的非点源污染问题转化为流域非点源污染问题,并利用2011年月水质监测数据,对模型的参数进行了率定,氨氮和总氮在校准期与验证期的相对误差均低于30%,说明建立的SWAT模型满足研究区非点源污染的定量精度。以1992年~2011年降水为驱动,对流域尺度的非点源进行了分布式模拟,利用地统计学分析方法(Geography Statistic Method,GSM)分析了绍兴市非点源氮的时空分布特征,识别出了非点源氮污染关键源区,为绍兴市非点源污染的削减与控制提供依据。

泰州地区非点源污染关键源区识别

非点源污染对水生态、水环境影响很大,识别流域的关键源区并进行整治是控制流域非点源污染的重要方法。以磷指数模型为基础,提出以土地利用类型为源因子、以区域至水体距离为迁移因子的半定量非点源污染流失风险评价模型,结合GIS空间分析技术识别泰州地区非点源污染关键源区。结果表明:泰州地区大部分区域非点源污染流失风险等级为中高风险,低风险区域主要集中在兴化市西北部和和通南地区,非点源污染输出的关键源区分布在城市、建制镇、村庄等人类活动强度大的区域以及主要河道的两侧区域内。对非点源污染输出的关键源区需重点治理,严格控制污染输出。

基于SWAT模型的沙塘川流域非点源氮磷污染特征及关键源区识别

湟水是黄河上游最大的支流,沙塘川流域是湟水重要且具有代表性的支流。通过建立SWAT非点源污染模型,研究沙塘川流域氮磷非点源污染特征,并识别面源污染发生的关键源区,对湟水流域水污染治理具有重要意义。研究结果表明:沙塘川进入湟水河的非点源总氮污染负荷为236.77 t·a^(-1),非点源总磷污染负荷为51.02 t·a^(-1);非点源总氮和总磷负荷均呈现丰水期>平水期>枯水期的规律;非点源总氮负荷从沙塘川流域上游至下游逐渐增大,在中上游流域东部负荷明显高于西部;非点源总磷负荷主要集中在沙塘川上游东部地区和下游地区;非点源总氮的关键源区为13、15、16、17和19号子流域,非点源总磷的关键源区为11、12、13和19号子流域,本研究结果可为典型流域非点源污染防控与治理提供科学依据。

长江流域氮磷污染物的空间分布特征及关键源区识别研究

通过SWAT模型将长江流域划分为13个子流域,分析氮磷污染物的空间分布特征与关键源区识别。实证研究表明,氮污染物的主要污染源是畜禽养殖和化肥施用,在总排放量中占比分别为32.19%和30.32%;磷污染物的主要污染源是畜禽养殖,在总排放量中占比为34.7%;氮污染物与产流属于显著正相关关系,与产沙呈不显著相关,说明流域中氮污染物负荷的形态主要为溶解态;磷与产流、产沙均属于显著正相关关系,说明该流域中磷污染物负荷的形态主要为吸附态;丰水期是形成氮磷污染物的主要时期,决定氮磷污染的严重程度,降雨量多的月份会导致土壤侵蚀情况加剧,提高了氮磷污染物的负荷量。