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。

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。

苏南城区土地景观格局与河流水质关联分析

以2021年溧阳城区土地利用和骨干河道6个水质断面逐月监测数据为基础,以监测断面为中心建立缓冲区,采用缓冲区划分、景观格局指数计算和冗余分析方法(RDA),探讨4个不同空间尺度缓冲区的土地利用结构、景观格局指数与水质的关联关系。

多元线性回归模型在河流水质预测中的应用

为实现基于水质自动监测数据对未来水质数据的快速预测预报,以水质自动监测数据为基础,结合统计学基本原理,基于多元线性回归模型建模,将前一日自动监测数据作为自变量,后一日各污染源因子浓度作为因变量,研究建立河流水质预测模型的变化响应关系。通过对模型的检验和校正,在试验断面上,基本达到了快速预测预警的效果,模型在实际预测中效果较好。该方法所需数据较少,预测快速,准确及时,因此,该方法可作为辅助手段应用于实际水质监测预警工作。

改进的综合污染指数法在河流水质评价中的应用

为探索计算简便且能定性定量评价河流水质的方法,构建了改进的综合污染指数法。以北方某城市河流为研究对象,基于2015-2022年环境质量评价断面监测数据,运用主成分分析法,科学确定主要影响指标,计算综合污染指数并开展了评价。结果表明:研究区河流水质状况逐年改善,由“十二五”末的重度污染改善至轻度污染,属有机与营养盐复合污染类型,水质变化可分为快速改善和稳定改善2个阶段。评价结果在定性评价方面与单因子评价结果基本一致,在定量评价方面与河流水质指数评价结果趋势基本一致。改进的综合污染指数法可利用较少的评价指标,既能对水质定性评价及识别主要污染指标,又能定量反映水质变化,可作为传统评价方法的有益补充。

不同排水体制下城市河流水质对滨岸带用地变化的响应

[目的]探讨城市不同排水体制地区河流水质对滨岸带用地变化的响应,为以水环境提升和生态修复为目标导向的城市河流滨岸带规划和开发提供科学参考。[方法]以上海市苏州河为例,基于2018年水质与土地利用数据,运用生态景观格局结合冗余分析方法,定量探究河流水质在不同排水体制、不同滨岸带宽度上对用地变化的响应关系。[结果]①由自排区至强排区,苏州河滨岸用地结构、水质体现出明显时空差异,汛期水质(4—10月)劣于非汛期,自排区水质整体优于强排区;②自排区滨岸带水域、农业用地景观斑块密度在100—600 m的宽度上显著影响水质变化;③强排区滨岸带生态用地比例和斑块优势度是影响水质变化的关键因素,生态用地景观指数分别在100—1200 m的滨岸带宽度上对水质产生显著影响;④滨岸带用地在强排区1200 m宽度上对水质变化解释能力最大(56.9),且解释能力总体高于自排区。[结论]自排区与强排区河流滨岸带对水质空间变化影响的关键变量存在显著差异,强排区滨岸带景观要素对水质变化影响的程度较自排水区更强,范围更大。

广州市河流水质状况变化趋势分析

基于2019—2022年广州市河流水质调查,本文重点分析广州市河宽5 m以上的河流水质状况变化趋势。结果表明,2022年,1 223条河流中,劣Ⅴ类比例相比2019年大幅下降21.9个百分点,优良比例上升9.6个百分点;氨氮(NH_(3)-N)和总磷(TP)平均浓度较2019年分别下降52.3个百分点和41.1个百分点,主要定类指标由NH3-N转变为溶解氧(DO);广州市北部区域水质较好,中心城区和西部区域水质较差。本研究可以为“十四五”时期广州市持续打好水污染防治攻坚战提供参考。

河流水质连续监测及水质综合评价方法研究

水体环境的不断变化对于人类健康、生态系统和可持续发展具有重要的影响。随着城市化和工业化的不断推进,河流水体受到各种污染源的影响,传统的定点抽样方式已经难以全面准确地反映水质状况的动态变化。本文分析了河流水质连续监测的方法的实施及水质综合评价方法的具体实施策略,以某河流水域为例,通过应用水质综合监测的方式评估该河流水域的水质综合情况,旨在为河流水质监测与管理提供技术性参考意见。

面源污染对河流水质影响的分析与估算

面源污染是指分散在城市、农田和工业区等广泛范围内的多种污染源,对河流水质产生重要影响的污染形式。本文通过分析面源污染对河流水质的影响机制,综合运用数学模型和实测数据,对面源污染对河流水质的估算进行探讨。研究发现,面源污染导致河流富营养化、水体富集有机物和重金属等,对生态系统和人类健康构成潜在风险。因此,采取有效的面源污染防治措施是保护河流水质的关键。

城市河流水质治理关键技术

一、成果研究背景随着我国经济的快速发展,城镇化进程加快,许多城市水体已受到严重污染,黑臭问题突出。水体黑臭成因复杂,污染类型繁多,一定程度上也加大了治理技术选择的难度。针对今年承揽的海口福创溪、福州水治理、江宁科学园污水厂生态湿地修复和海口市五源河水环境综合治理四个项目特点,公司开展了城市河流水环境治理与水质修复技术研究.

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。

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。

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.

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。