横山水库底泥重金属含量及其生态风险评价

为了解宜兴市横山水库底泥中重金属含量现状,于2019年7月与2020年11月采集了共23个点位的底泥样品,文章分析了8种重金属(Cr,Ni,Cu,Zn,As,Cd,Pb和Hg)含量并评价了其潜在生态风险。结果显示,对于横山水库底泥重金属含量,除Cr外的其他7种重金属含量均高于太湖流域底泥重金属背景值,空间上体现为北部及中心区集水区域表层底泥8种重金属含量均相对较高,西部库区较小范围内的表层底泥铬(Cr)和镉(Cd)的含量较高,而东南部库区的重金属含量较低。典型点位重金属含量的垂向分布均表现为随底泥深度的增加而逐渐降低的趋势。重金属潜在生态风险指数值为74.3~236,处于中风险或低风险水平。

国内水利工程防洪防汛现状及其在水库工程管理工作中的应用

洪涝灾害是人类社会最常见的自然灾害,作为水源地供水保障体系之一的水库,地理位置多分布在易发生洪涝灾害的山区。水库与堤防等水利工程基础设施具有保障能源安全、防洪、供水等功能。防汛不利不仅会对人类社会的经济发展和人类的生命财产安全造成巨大的损失。本文基于总结中国水利工程防洪现状,以横山水库为例,对水库的防洪调度管理提出相关建议,供管理人员决策时参考应用。

横山水库水文化内涵与建设的思考

梳理出横山水库的水文化内涵就是横山水库建设管理中的国家意志、民族精神、用水智慧和治水技术,总结出山水融合、时代产物、工程兴利的主要特点。通过大力推进水文化建设,以水利工程为载体,弘扬传统文化,凝结水文化理念,努力打造横山水库品牌。

宜兴市横山水库底泥内源污染及释放特征

为弄清宜兴市横山水库底泥内源污染及释放特征,对水库典型断面进行采样分析.结果表明,横山水库表层沉积物中的总氮、总磷和有机质的平均含量分别为2778 mg·kg^-1、899 mg·kg^-1和3.1%,内源污染严重,且水库下游沉积物的污染程度高于水库上游.磷形态分析结果表明,铁结合态磷(Fe-P)和铝结合磷(Al-P)是沉积物中的主要结合态磷,分别占总磷的质量分数为28%和39%.底泥活性磷(弱吸附态磷、有机磷以及铁磷之和)平均含量为255 mg·kg^-1,占总磷的质量分数为38%.底泥氮磷平均释放速率分别为18.0 mg·(m^2·d)^-1和0.60 mg·(m^2·d)^-1.相关性分析结果表明,沉积物有机质含量与磷酸根、氨氮、二价铁的扩散释放通量相关性显著(P<0.05),说明沉积物中有机质的矿化可能是底泥氮磷释放的主要影响因素.

华东地区优质低养护水库护坡草种筛选及其适应性评价

以不同来源的假俭草(Eremochloa ophiuroides)、狗牙根(Cynodon dactylon)等暖季型草坪草优良品系为材料,以生产上常用的沟叶结缕草(Zoysia matrella)和本地假俭草为对照,通过对其在横山水库大坝背水坡进行为期两年的适应性、养护水平及坪用质量的综合评价,以期筛选出低养护护坡草种。综合评价结果表明:3个草种中,假俭草成坪速度较快、修剪和除草次数最少、根系深度较深、均一性最好、坪用质量较高,是理想的低养护护坡草种。而在提供试验的11份材料中,通过对所有材料的综合评价和聚类分析,发现E039具有极低的修剪和除草次数,最高的坪用质量,较快的成坪速度和较深的根系,且其均一性好、青绿期长、养护费用低,是适合苏南及以南地区理想的低养护护坡草坪新品系。

小型水利工程管理体制改革的探索

本文以宜兴市小型水库管理体制改革为例,从小型水利工程管理体制改革的指导思路和基本原则出发,分析了存在问题,提出了应对措施,探索小型水利工程管理体制改革工作中的具体做法。

基于高密度电法探测与渗流监测的土石坝渗漏隐患综合研判

渗漏病害为土石坝中常见病害,但由于渗漏通道位于坝体内部,难以掌握其具体位置。高密度电法在土石坝渗漏隐患探测已逐步应用。对已安装渗流监测设施的土石坝,可借助其渗流监测资料与现场检查成果,对高密度电法的探测成果进行解释,可对大坝内部的渗漏隐患情况进行综合判断。以某水库为例,采用高密度电法中的温纳装置进行现场探测,通过分析反演图像找到潜在可能的渗漏通道,并通过渗流监测数据加以综合研判。结果表明,将高密度电法与渗流监测成果结合使用,能够有效发现渗漏隐患,在大坝渗漏隐患探测中具有良好的效果。

基于灰狼优化算法的混凝土坝变形监控模型

大坝变形是能够体现混凝土坝实际状况最为可靠的指标之一,通过对大坝变形监测资料进行建模分析是反映混凝土坝运行性态、寻求变形内在规律建立的有效途径,并可运用数学模型对变形进行预测预报。为提高模型建立和变形预测的准确性,提出一种基于灰狼优化算法的混凝土坝变形监控模型,并通过工程实例分析,与常规逐步回归方法建立统计模型和BP神经网络结果进行对比,基于灰狼优化算法建立的监控模型精度更高、预测效果更佳,体现出灰狼算法在建立变形统计模型中求解精度和稳定性上优越性,为混凝土大坝变形分析和预测提供了新借鉴方法。

基于卡尔曼滤波的土石坝渗流安全监控模型

土石坝渗流观测数据中包含着监测系统本身噪声和外界干扰的影响,卡尔曼滤波算法可以去除数据中的测量噪声,还原真实数据,是一种对系统状态进行最优估计的算法.在建立传统统计监控模型基础上,引入卡尔曼滤波算法.滤波过程中状态向量即为监控模型的回归系数,观测方程为监控模型本身,通过对模型的优化达到对测量值的最优估计.该优化模型精度比传统最小二乘回归统计模型更高,并在工程实例中得到验证;当需要处理较多数据时,该优化模型建模效率明显高于最小二乘法.