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地表水非点源污染负荷计算方法探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
以多年河流统计监测资料为基础,运用两点法,考虑非点源影响,逆推计算,求得地表水非点源污染负荷。以吉林省为例,分析了吉林省4大水系15条河流65个监测断面2000~2004年统计资料,运用两点法确定吉林省主要河流COD衰减系数(K),逆推计算得到吉林省非点源污染负荷为1443.711m3/s,其中松花江水系802.93m3/s,图们江水系108.369m3/s,辽河水系372.392m3/s,浑江、鸭绿江水系160.02m3/s。非点源污染负荷是点源污染负荷的57.14倍,成为吉林省地表水环境主要污染源。 相似文献
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水体污染的首要原因之一是面源污染,地表过多的营养物质通过地表径流进入水体从而产生污染。这里应用RS和GIS技术,结合输出系统模型,对贡井区旭水河流域非点源污染负荷进行多时相空间分布模拟。结果表明:贡井区非点源污染负荷TN、TP由于当地土地开发利用的缘故,从2007年到2009年呈逐渐上升趋势;在空间分布上TN、TP分布呈越来越离散趋势。研究表明:不同土地利用类型对非点源污染负荷的贡献率也存在着显著差异。 相似文献
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渭河水质在较大程度上受非点源污染的影响,因此,有必要对其负荷和比重进行研究。2009年至2010年,对渭河干流关中段咸阳和临潼断面进行了洪水期和非洪水期水质水量同步监测。根据监测结果及水文站实测流量资料,分别采用改进的水文分割法和平均浓度法对两断面的非点源污染负荷进行了计算,分析了非点源污染的特点。结果表明:渭河干流关中段主要污染物为COD、NH3-N和TN,两断面洪水期间各指标的平均浓度基本都小于平时的平均浓度;各指标非洪水期浓度变化总体上小于洪水期浓度变化幅度,量级较大的洪水水质变化幅度相对较小;改进的水文分割法和已被检验并被广泛采用的平均浓度法计算结果符合良好。2009年(枯水年,P=68%)渭河咸阳和临潼站各指标非点源污染所占比例基本在20%~30%左右;2009年渭河干流咸阳-临潼河段污染以点源污染为主,构成比例在80%以上。对比2006年(枯水年,P=69%),2009年临潼站COD、NH3-N和TN年点源负荷分别减少11937t、791t和29t,渭河点源治理取得一定成效;此外,临潼站这两年的污染构成比例基本相同。非点源污染在渭河水污染中占较大比重,其对渭河水质的影响不容忽视。 相似文献
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基于平均浓度法原理,根据黄河中游降雨径流特点,将年内过程分为汛期和非汛期两个阶段,同时将高含沙水流中的污染负荷分为水体中的溶解态污染负荷、泥沙吸附态负荷两部分,提出了多沙河流非点源污染负荷估算模型;根据黄河干流潼关断面1950-2006年实测水沙资料,结合水体、泥沙污染物浓度测定试验,分别计算了潼关断面2006年以及丰水年(P=25%)、平水年(P=50%)、枯水年(P=75%)3种不同代表年型下的非点源污染负荷.结果表明:黄河干流潼关断面年污染负荷以汛期为主,汛期污染负荷以非点源为主;非点源污染负荷中,硝酸盐氮、氨氮以溶解态为主,总磷以吸附态为主;潼关断面非点源污染负荷占全年负荷比例:丰水年时,硝酸盐氮占63.09%,氨氮占61.32%,总氮占87.17%、总磷占89.83%;枯水年时,硝酸盐氮占26.92%,氨氮占24.62%,总氮占67.60%、总磷占71.73%.2006年,硝酸盐氮、氨氮、总氮和总磷非点源污染负荷占全年比例依次为:17%、14%、15%和41%. 相似文献
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非点源污染是导致流域水体水质恶化的关键污染来源之一,为了估算流域非点源污染负荷,本文提出将一维水质模型应用于分离监测断面点源污染负荷和非点源污染负荷的方法,并结合了改进的输出系数法,以CODMn和NH3-N为代表性指标,将该模型应用于潮河下游流域,并与传统的水文分割法结合改进的输出系数法估算非点源污染负荷的结果进行对比。结果表明,一维水质模型结合改进的输出系数法估算流域非点源CODMn和NH3-N污染负荷模拟值的纳什系数均在0.800以上,具有良好的模拟精度,同时避免了水文分割法无法较好地模拟枯水期非点源污染负荷的弊端。该方法在运用SWAT(soil and water assessment tool)模型预测得到水文数据的情况下,能够预测流域非点源污染负荷,作为SWAT模型对COD模拟的补充。 相似文献
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非点源污染作为对可待续农业、地表水和地下水威胁最大的污染源在西方国家已经证明.据统计,在世界范围内,约有30%~50%的地表水被非点源污染物所污染. 相似文献
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Characteristics of Non—Point Source Pollution in the Watershed of Miyun Reservoir,Beijing,China 总被引:1,自引:0,他引:1
Nitrogen and phosphorus are the major nutrients to cause eutrophication to degrade water quality of the Miyun Reservoir,a very important drinking water source of Bijing,China,and they are mainly from non-point sources.The watershed in Miyun County was selected as the study region with a totoal area of 1400km^2.Four typical monitoring catchments and two experimental units were used to monitor the precipitation,runoff,sediment yield and pollutant loading related to various land uses in the meantime.The results show that the total nutrient loss amounts of TN and TP are 898.07t/a,and 40.70t/a,respectively,in which nutrients N and P carried by runoff are 91.3% and 77.3%,respectively.There is relatively heavier soil eroson in the northern mountain area whereas the main nutrient loss occurs near the northeast edge of the reservoir.Different land uses would influence the loss amounts of non-point source pollutants.The amount of nutrient loss from the agricultural land per unit is highest,that from forestry comes next that from grassland is lowest.However,due to the variability of land use areas,agricultural land contributes a lot to TP and forestry lands to TN. 相似文献
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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。 相似文献
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Congguo TANG Congqiang LIU 《中国地球化学学报》2006,25(B08):141-142
The amount of pollution from non-point sources flowing in the streams of the Wujiang River watershed in Guizhou Province, SW China, is estimated by a GIS-based method using rainfall, surface runoff and land use data. A grid of cells, 100 m in size, is laid over the landscape. For each cell, mean annual surface runoff is estimated from rainfall and percent land use, and expected pollutant concentration is estimated from land use. The product of surface runoff and concentration gives expected pollutant loading from that cell. These loadings are accumulated going downstream to give expected annual pollutant loadings in streams and rivers. By dividing these accumulated loadings by the similarly accumulated mean annual surface runoff, the expected pollutant concentration from non-point sources is determined for each location in a stream or river. Observed pollutant concentrations in the watershed are averaged at each sample point and compared to the expected concentrations at the same locations determined from the grid cell model. In general, annual non-point source nutrient loadings in the Wujiang River watershed are seen to be predominantly from the agricultural and meadow areas. 相似文献
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利用矢量数据结构的地理信息系统(GIS)软件和模拟模型集成开发流域面源污染管理系统.以上海市苏州河流域为例,通过土地利用类型、土壤类型、子流域等图层的叠加,将流域空间分割为一系列不规则的矢量多边形,并将这些矢量多边形作为非点源模拟的空间单元;利用组件式地理信息系统平台MapX、Surfer等,设计和开发了无缝集成的苏州河面源管理信息系统的结构、功能和数据库组成,并初步建立了可运行的苏州河流域面源管理信息系统.在系统的支持下,可有效地实现流域面源污染负荷估算、面源污染指数评价、单位面源负荷的等值线绘制以及面源污染的总量控制等功能.所开发的系统,既是面源污染专业软件开发的有益尝试,同时也是流域数字化环境管理的有益探索. 相似文献