分布式水土流失型面源污染模型初探

为研究丘陵山区水土流失与面源污染协同过程机理对丘陵山区环境改善的作用,本研究研发出一种分布式水土流失型面源污染模型,该模型通过耦合多个水土流失型面源污染关键过程模块,从源、流、汇等角度精准刻画水土流失型面源污染过程机理;进而开发了基于优化算法的汇流模块,解决了分布式模型运算效率低等技术问题。本研究利用新模型评价了三峡库区菁林溪流域水土流失型面源污染时空演变规律,并模拟了退耕还林、化肥减量、坡改梯和滨岸缓冲带对水土流失型面源污染的防治效果。结果表明:菁林溪流域年均泥沙、吸附态磷、溶解态磷的负荷量分别为17.23 t·hm^(-2)、1.22 kg·hm^(-2)和0.56 kg·hm^(-2),入河量分别为9032.2 t·a^(-1)、601.3 kg·a^(-1)和541.7 kg·a^(-1),分别占负荷量的54.32%、50.87%和72.99%。不同土地利用类型的吸附态磷负荷强度为坡耕地>林地>水田,溶解态磷负荷强度为坡耕地>水田>林地,表明水土流失型面源污染优先控制区与传统农业面源有所差异。同时,滨岸缓冲带的防控效果最好,可减少25.01%的泥沙量和26.22%的吸附态磷。本模型较好地模拟了水土流失型面源污染及防控措施效果,可为水土流失型面源污染过程机理精准解析和优化防控提供依据。

分布式水文模型对水质监测数据的补充及污染源分析

水质现状监测对水环境影响评价、水环境治理具有重要作用。目前,水质现状监测数据存在监测频率低、监测难度大、影响因素复杂及信息化程度低等问题。为此,采用了分布式水文模型对水质监测数据进行补足,并追根溯源分析污染物来源。以都匀市剑江河流域为例,基于水文气象、下垫面数据及仅有的2010-2014年的四个断面不同步的水质数据,建立SWAT分布式水文模型模拟总磷污染物。结果表明,使用分布式水文模型不仅可以补足剑江河流域四个监测断面同期的总磷数据,还可以追根溯源得出该流域总磷污染主要来源于面源污染,同时可以分析出面源污染的空间分布情况以及不同污染类别的占比,该流域中肥料流失为主要污染源,尤其是丰水年的污染占比高达近66%。

基于GIS和SWMM模型的大清河流域面源污染风险评估

构建“三水统筹”(水资源、水环境、水生态)的北京市水环境承载力评价指标体系,基于层次分析法确定各指标权重,建立了水环境承载力大小的综合指数评价模型。对密云区水环境承载力进行了综合评价,结果表明:密云区水环境承载力综合评价等级为高承载,在北京市处于较高水平;但是水资源与水生态方面仍然存在不足,单项指标评价结果显示,水资源开发利用率、河流连通性分别为中承载、低承载状态,是影响水环境承载力的主要因素。为了进一步提升密云区水环境承载力,提出应通过节水和河流水生态修复等措施,全面改善密云区水资源和水生态状况。同时,应建立完善的水环境承载力监控预警机制,包括定期更新承载力评价结果等,为密云区发展提供应有的指导和引领。

小流域面源污染风险评估研究——基于多分类有序离散选择模型

在目前流域环境污染监测体系基础上,筛选并建立小流域面源污染风险评估指标体系,通过因子分析法提取小流域面源污染风险评估等级的潜在变量,建立基于有序多分类离散选择模型的小流域面源污染风险评估模型,提供具体的风险等级评判计算方法,并利用15个流域的面源污染监测数据对模型进行了实例分析。结果表明,该风险评估模型能够较好地挖掘污染风险等级与影响因子之间的关系,并能够计算评估流域面源污染不同风险程度的概率,同时可利用观测的指标变量表示潜在的指标变量,满足小流域监测资料缺乏的实际情况。相比于其他预测模型,该模型能更好地为小流域面源污染治理提供参考。

基于DPeRS模型的淮河流域氮磷面源污染评估

采用DPeRS模型对淮河流域氮、磷面源污染空间特征进行遥感像元尺度解析,并对“十三五”《重点流域水污染防治规划》中划定的淮河流域235个控制单元进行面源污染优先控制单元分析。结果表明,淮河流域2016年TN和TP面源污染排放量分别为44.99和2.44万t,入河量分别为27.72和1.27万t;空间分布上,淮河流域的东部和南部氮、磷污染程度较为显著,北部污染程度较轻;农田径流型是淮河流域最主要的氮、磷面源污染源,均占到总污染量90%以上,是该流域氮、磷面源污染防治优先控制的污染源,对于TN指标次要影响类型为城镇地表径流,对于TP指标次要影响类型为畜禽养殖;筛选出淮河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为164和185个,面积占比分别为75.3%和85.0%。

流域侵蚀产沙模型与农业面源污染模型研究综述

土壤侵蚀和农业面源污染是普遍存在的一种现象。国外对于侵蚀产沙的研究开始较早,目前已经有一些成熟的分布式产沙模型,而且有一些成熟的分布式产沙模型已经耦合了农业面源污染模型。国内对侵蚀产沙模型的研究起步较晚,农业面源污染模型只有一些统计型模型,尚没有侵蚀产沙和农业面源污染相结合的模型。系统评述了当前的侵蚀产沙模型和农业面源污染模型,并对存在的问题、今后的发展方向及GIS、RS技术在该领域的应用等提出了一些看法。

基于分布式认知理论的农户面源污染治理支付意愿影响因素

分析农户个体支付意愿是测算农村面源污染治理经济价值的重要基础,而确定农村面源污染治理的生态经济价值则是将农业生产外部性进行内部化的必要措施.从农户微观个体角度出发,在剖析农户认知影响因素层级关系基础上,构建以分布式认知理论为核心的农户面源污染治理支付意愿的理论分析框架.在此基础上结合陕西关中地区531份微观调研数据,运用双栏模型对农户面源污染治理的支付意愿与意愿支付水平的这一连续决策过程进行实证检验.结果表明:(1)具有面源污染治理支付意愿的农户数量为267,占样本总数的50.30%,意愿支付金额均值为1469.77元·hm^(-2);依据调研样本意愿支付水平期望值可以测算出,2020年陕西省面源污染治理经济价值总额约为57.91亿元.(2)农户面源污染治理支付意愿会受到个人力、地域力和文化力的综合影响,各个维度作用力影响相差无几;农户面源污染治理的意愿支付水平主要会受到文化力因素的影响,个人力与地域力产生的影响十分有限.(3)按照收入水平进行分组回归的结果表明,个人力与文化力维度的影响因素在低收入群体中对于支付意愿具有较为显著的影响,但难以促成意愿支付水平的提升.

遥感在农业面源污染中的应用研究

遥感作为农业面源污染的重要研究方法,主要是因为遥感具有尺度大、效率高、可重复性强、经济性好等一系列特有的优点,遥感与传统的研究方法相结合具有实际的应用。介绍了遥感在农业面源污染监测、估算和评价以及预报预测中的研究应用。遥感在农业面源污染监测中的应用主要体现在利用遥感对农业面源污染进行调查、农田水体污染和农田土壤污染进行监测。利用遥感来获取农业面源污染中的水文、土地、地形、气象和农业生产活动5大类重要数据,对水环境进行监测和评价主要是通过水体及其污染物的光谱特性,遥感对农田的地表光谱进行观测,能够了解农田土壤污染的来源、性状和程度。而遥感与模型和GIS结合能够对农业面源污染进行定量估算,也能够对农业面源污染内部的复杂规律进行评价研究,"3S"技术在农业面源污染模型中的集成应用,使得模型和各种管理措施两者能够相结合,用于非点源污染的预测预报,为治理农业面源污染提供了有力的依据。

农业面源污染立体遥感监测体系构建设想

农业面源污染已成为河流湖库污染的重要来源。然而,农业面源污染成因复杂,从监测、评估到管理、治理都存在很多不确定性问题。本文对目前我国农业面源污染监测现状和问题进行了系统梳理,提出了"以遥感监测为主、地面校验为辅"的农业面源污染立体遥感监测评估新思路,以期为"十四五"及更长时间我国农业面源污染监督治理提供技术支撑。

气候变化对营口地区农业面源污染影响的定量评估研究

结合SWAT模型,定量分析气候变化对营口地区农业面源污染的影响。研究结果表明:气候变化对区域农业面源污染有显著影响,其中温度升高2℃,其总氮含量减少11.4%,总磷含量减少11.6%,降水增加10mm,其总氮含量增加17.9%,总磷含量增加18.7%。研究结果对于应对气候变化区域水资源安全规划具有重要的参考价值。

长江上游流域土地利用对面源污染影响及其差异

基于遥感与地理信息系统技术,对比分析了长江上游流域2000—2006年土地利用变化;利用输出系数模型,计算了土地利用引起的面源污染负荷,并从面源污染TN和TP负荷量、负荷强度和不同来源等角度,综合分析得出长江上游流域土地利用变化对面源污染影响及其差异。2000—2006年,长江上游流域耕地面积减少约1.10×104km2,林地面积增加约1.10×104km2,其他土地利用变化很小,表明西部大开发以来,天然林资源保护、长江防护林和退耕还林等工程实施效果明显。长江上游流域土地利用造成的TN和TP负荷量2000年分别为114.14×104t和3.39×104t,2006年分别为111.21×104t和3.31×104t。四川省西北部雅砻江中游流域、大渡河上游流域、岷江上游流域和贵州省北部乌江中游流域,2000—2006年面源TN和TP负荷显著减少。

新疆棉农对农业面源污染防治的态度和支付意愿研究

农业面源污染问题已经成为我国面临的最严重的环境污染问题之一,农户对农业面源污染防治的态度和支付意愿研究,对于政府制定相关政策措施意义重大。分别采用李克特五点量表、条件价值评估法、多元有序Logistic模型回归等方法对(1)棉农对农业面源污染防治的态度,(2)棉农对农业面源污染防治的支付意愿(WTP),(3)影响棉农支付意愿的社会经济因素进行研究。结果表明:新疆棉农对农业面源污染防治的态度非常积极,但是当与自身利益相冲突时,则趋向于以牺牲环境为代价;新疆每户棉农对农业面源污染防治的支付意愿是113.96元/年,49.64%的被调查者选择的支付区间是[12,60)元/年,累计百分比占70.65%;农户的教育水平和是否参加过农业专业合作组织是新疆农户农业面源污染防治支付意愿的主要影响因素。基于此,得出结论并提出相应的对策建议。

黄河流域甘肃段面源污染估算与空间分析

采用遥感分布式面源污染评估模型(DPeRS),对2018年黄河流域(甘肃段)面源污染空间分布特征进行分析,具体包括多类型污染量产排特征解析和流域优先管控单元识别。结果表明,污染量上,2018年黄河流域(甘肃段)总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH_(3)-N)、化学需氧量(COD_(Cr))的面源污染排放负荷分别为65.6,11.8,19.1和77.2 kg/km^(2),入河量分别为836.7,33.3,220.2和1353.3 t;空间分布上,氮型(TN和NH_(3)-N)排放负荷高值区主要分布在流域中部和东部局部地区,流域大部分地区TP排放负荷均较高,COD_(Cr)面源污染排放负荷高值区分布较为零散。与排放负荷相比,黄河流域(甘肃段)面源污染入河负荷并不突出,这与该地区水资源量少有密切关系。筛选出黄河流域(甘肃段)面源污染优先控制单元15个,面积占比为85.2%,I类优控单元主要分布在庆阳市、天水市、兰州市和白银市等地区,II类优控单元主要分布在甘南藏族自治州,且TN、TP、NH_(3)-N和COD_(Cr)面源污染优控单元识别结果的平均精度达到80%。

GIS技术在农业面源污染研究中的应用

地理信息系统(GIS)技术具有分析速度快、智能化、可视化和信息化的优点,利用GIS技术研究农业面源污染问题已经成为近年来研究农业面源污染的一大趋势。本文阐述了基于GIS在农业面源污染研究中的主要应用技术,包括农业面源数据处理与管理、时空分布与空间差异性、GIS信息系统开发、大数据可视化、模型模拟、污染风险评估及预警预测等,并提出了GIS技术在农业面源污染控制和治理应用方面的发展趋势和研究方向。

基于逆建模技术的淮河干流长台关-息县段入河污染负荷评估

以淮河上游长台关-息县段为研究对象,以2008年为算例,根据研究区域汇流特征,建立分布式源模型,基于贝叶斯统计方法进行逆建模,利用断面水质序列实测资料,测算区域入河污染负荷及主要水质因子降解系数。结果表明:淮河上游长台关-息县段NH3-N、COD入河污染负荷总量分别为1.7万t/a、8.9万t/a;受主要入流面源污染负荷季节性影响,NH3-N入河污染负荷为657.55～2 014.99 t/月,COD入河污染负荷为3897.73～13311.83 t/月;研究区域水体环境NH3-N、COD降解系数分别为0.356/d、0.202/d,NH3-N、COD负荷模拟值和实测值的相关系数分别为0.943、0.979。

天津市机动车污染评估方法

依据城市机动车空气污染评价方法确立了天津市空气污染物机动车污染的评价体系。该评价体系具有准确性、先进性和实用性,采用科学的方法估算天津市城区机动车排气污染物的排放浓度及总量对环境空气污染的分担率。科学地给出了天津市现阶段机动车污染的现状及发展趋势,为环境保护决策提供了科学依据。

基于DPeRS模型的海河流域面源污染潜在风险评估

运用DPeRS(diffuse pollution estimation with remote sensing)模型对海河流域面源污染物的空间分布特征和污染来源进行遥感像元尺度解析,结合地表水质评价标准,构建了面源污染潜在风险分级方法,评估了海河流域面源污染潜在风险.结果表明:污染量上,海河流域总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4^+-N)和化学需氧量(COD)面源污染排放负荷分别为429.2、25.7、288.3和1017.0 kg·km^-2,入河量分别为2.5万t、1597.2 t、1.7万t和6.6万t;污染类型上,农田径流是海河流域最主要的氮磷型(TN、TP和NH4^+-N)面源污染源,对于COD指标,城镇生活是首要污染类型,其次为畜禽养殖;空间分布上,海河流域中部和南部地区面源污染负荷较高,此区域也是该流域面源污染高风险集中分布区,氮磷型面源污染高风险区域分布相对较为集中,化学需氧量型则较为零散;海河流域有36%以上的区域存在氮磷型面源污染风险,有2.94%的区域存在化学需氧量型面源污染风险.

基于SWAT模型的观澜河流域城市面源污染负荷量化及影响效应评估

随着我国城市区域污水收集、截污系统的完善与水质净化厂出水标准的提高,点源污染逐步得到控制,城市面源污染对河流水质的影响越来越凸显。针对当前城市内河流集水区域城市面源污染负荷难以量化、对水体水质影响效应难以解析等问题,以深圳市观澜河流域为研究对象,通过对流域的现场勘察调研与地表累积物采样研究,来修正流域土地利用类型数据与SWAT模型的城镇数据库,构建流域城市面源污染评价模型。结果表明:SWAT模型城镇数据库中地表沉积物最大累积量(DIRTMX)、地表沉积物中总氮含量(TNCONC)、地表灰尘累积半饱和时长(TNALF)与地表灰尘总磷含量(TPCONC)对TN与TP负荷的模拟最为敏感;建立的SWAT模型对观澜河流域径流量、TP与TN模拟验证期的纳什效率系数(ENS)分别为0.79、0.7、0.67,决定系数(R2)分别为0.81、0.77、0.81,模型拟合结果较好。应用SWAT模型分析了2018年观澜河流域TN和TP的城市面源污染时空分布特征:TN和TP输出最高值为13.31~14.91 t·km^-2和1.69~1.86 t·km^-2;8月份观澜河流域降雨径流污染最为严重,TN和TP负荷分别为2.15 t·km^-2与0.24 t·km^-2。上述评估结果可为区域城市面源污染的负荷量化与影响效应评估提供参考。

基于遥感的饮用水源地农业面源污染负荷估算

近年来,农业面源污染(NPS)造成的水环境污染越来越严重、影响饮用水的安全,引起业内广泛关注。本文选取柴河饮用水源地二级保护区为研究对象,通过对当地居民进行问卷调查,提出一个新的机制性的方法来评估NPS的污染源(农业种植、畜禽养殖和农村生活)。利用动态平衡方程N污染=N流失+(1-α)N人+(1-β)N畜禽来分析TN、TP的动态变化和估算NPS总负荷。畜禽养殖和农村生活污染负荷评估采用排污系数法。此外,农业种植污染中施用化肥是一个重要的来源。利用遥感数据结合物候学理论,采用分类决策树法对作物进行分类并提取作物信息,确定作物类型。再建立归一化植被指数NDVI和不同作物产量之间的估产模型,施用肥料量可由此核算出来。结果表明,作物类型对遥感数据敏感,作物遥感估产模型的决定系数(R2)为0.91和0.64。由农业种植产生的TN和TP是最大的污染负荷,分别为205.9和61.61 t·a-1,这表明,农业种植是NPS的主要来源。研究成果有助于指导柴河饮用水源保护区的管理和降低下游水体受到污染的风险,达到恢复生态环境的成效。

浦阳江流域(浦江县段)面源污染模型估算及河流生态缓冲带重点区域识别

以浦阳江流域(浦江县段)为研究区,从流域面源污染空间特征入手,提出浦阳江流域岸边带建设的重点区域。采用DPeRS面源污染负荷估算模型,具体分析了2018年浦阳江流域面源污染负荷空间分布特征,并采用面向对象方法提取了岸线和河流生态缓冲带土地覆盖类型,以汇水区为单元,结合面源污染估算结果识别了浦阳江流域河流生态缓冲带重点区。结果表明:浦阳江流域中部和中北部地区面源污染排放负荷较高,面源污染入河负荷高值区主要集中于中下游地区;该流域31个汇水区中,TN和NH_(4)^(+)-N重点汇水区有17个,主要分布在流域的中部和东北部;TP和COD重点汇水区有12个,集中分布于流域中部;浦阳江流域河流生态缓冲带范围内,植被类型和非植被类型面积占比分别为65.49%和34.51%,其中耕地面积占比29.36%,建筑用地占比11.89%;综合浦阳江流域面源污染重点汇水区和河流生态缓冲带现状遥感提取结果,筛选出的重点区包括下游地区的7号汇水区和中游地区的18~25号汇水区所在的河流生态缓冲带。今后,可针对其重点区域设计生态防护工程,也应结合源头减量、过程拦截、末端消纳与资源循环利用的防控策略,综合削减面源污染物入河量。