不同尺度流域地表径流氮、磷浓度比较

选择太湖上游为研究对象,采集了1-400 km2不同尺度小流域产出径流TN、TP浓度实测数据,结合前期开展的地表坡面流人工暴雨实验监测结果,开展不同尺度流域水质监测对水体面源污染产出浓度估算影响的比较研究,探讨流域尺度之间入渗、汇流以及伴随的流域生态系统营养盐调节机制的差异．结果表明,流域监测尺度对土地利用面源污染产出浓度估算有较大影响．地表坡面流由于未经过流域汇流过程伴随的下渗滤过与吸附等过程,产出径流TN、TP浓度一般高于小流域．小流域林地生态系统具有较强的入渗机制、接近自然的生态沟谷汇流网络,对面源污染TN、TP有较强的削减作用．农业生态系统较弱的入渗机制、人工沟渠汇流网络对面源污染TN、TP的削减作用较弱．现代农业造成流域面源污染增加不仅仅是因为人类农业活动对流域局部土体及养分的改变,农业生态系统改变流域自然生态系统整体水文过程及营养盐调节机制也是面源污染增加的重要因素之一,恢复小尺度的生态沟谷网络系统对削减流域面源污染具有重要的意义．     

无锡市社会经济发展对水环境的影响

近20年来,太湖流域地区在社会经济快速发展的同时,其生态环境也急剧恶化,特别是水体污染严重,本文分析了无锡市社会经济发展对水环境影响的主要因素与原因,并在分述工业生产、城市化发展、农业生产等对水环境影响的基础上,提出应对目前水环境问题的主要措施：优化并推进产业结构的调整升级、大力提介水资源重复利用、实施污水处理企业化经营以及继续加强环境宣传教育。     

太湖流域湖荡湿地生态系统健康评价

太湖流域湖荡湿地影响着整个流域生态系统的健康运转,是湖泊水体与陆地之间的过渡带,对周边城市的生态环境起到重要的净化调节作用,对太湖流域湖荡湿地生态系统健康进行评价,有利于湖荡湿地的科学管理,从而实现湖荡湿地资源的可持续利用.本文选择太湖流域11个典型的湖荡湿地为研究对象,于2012-2015年开展周年湿地观测季度调查.利用主客观组合赋权方法,结合太湖流域自然条件和社会功能,提出了基于生态可修复性指标的太湖流域湖荡湿地生态系统健康评价体系和方法.结果表明：太湖流域湖荡湿地中生态系统健康等级为优的占27.27%,分别是傀儡湖、尚湖和钱资荡;生态系统健康等级为良的湖荡湿地占9.09%,为长荡湖;中等生态系统健康水平的湖荡湿地居多,占36.36%,分别是阳澄湖、昆承湖、元荡和淀山湖;生态系统健康等级为差的湖荡湿地占18.18%,分别是滆湖、澄湖和宜兴三氿.本研究建立的湖泊生态健康评估体系和湖泊生态健康评价结果对太湖流域湖荡湿地的后续有效管理具有重要的现实意义.     

平原圩区磷素流失过程模拟

圩区是太湖流域平原区的主要地理单元,其磷素流失是造成平原区水污染的重要原因之一,定量模拟圩区磷素流失过程是非点源磷污染控制的重要环节.以太湖流域的典型圩区——尖圩为研究对象,根据物质守恒原理构建圩区磷素流失过程模型,模型考虑了圩区自然降雨、人工灌溉、洪涝排水、地面渗漏、作物需水、水面蒸发、沟渠磷素拦截等过程,充分体现了圩区系统磷素流失特征;通过已有研究案例、实地监测与野外调研相结合的方法确定模型参数;模拟结果表明:(1)与太湖流域平原非圩区相比,圩区的年度磷素流失量较低(-0.17~0.54 kg/(hm2·a)),并且年度差异显著;(2)人工灌溉与自然降雨是圩区磷素输入的主要渠道,其磷素输入量分别为0.27~0.69、1.05~1.19 kg/(hm2·a);水体下渗和洪涝排水是圩区磷素的输出途径,其磷素输出量分别为1.04~1.06、0.65~0.93 kg/(hm2·a).     

Industrial and agricultural effects on water environment and its optimization in heavily polluted area in Taihu Lake Basin, China

The deteriorating water quality in the Taihu Lake Basin has attracted widespread attention for many years, and is correlated with a sharp increase in the quantity of pollutant discharge such as agricultural fertilizers and industrial wastewater. In this study, several factors were selected for evaluating and regionalizing the water environmental capacity by ArcGIS spatial analysis, including geomorphologic characteristics, water quality goals, water body accessibility, water-dilution channels, and current water quality. Then, the spatial optimization of agriculture and industry was adjusted through overlay analysis, based on the balance between industrial space and water environmental capacity. The results show that the water environmental capacity gradually decreases from the west to the east, in contrast, the pollution caused by industrial and agricultural clustering is distributes along Taihu Lake, Gehu Lake and urban districts. The analysis of the agricultural space focuses on optimizing key protected areas of the Taihu Lake Basin, and the shores of Gehu Lake, optimally adjusting the second protected areas of the Taihu Lake Basin, and generally adjusting the urban areas of Changzhou and Wuxi cities. The analysis of industrial space focuses on optimizing the downtowns of Changzhou and Wuxi cities, optimally adjusting key protected areas and second protected areas of the Taihu Lake Basin, and generally adjusting the south and southwest of Gehu Lake. Lastly, some schemes of industrial and agricultural layouts and policies for the direction of industrial and agricultural development were proposed, reflecting a correlation between industry and agriculture and the water environment.     

1823年太湖流域极端雨涝事件的重建和特征分析

清道光三年(1823年)太湖流域发生了严重的雨涝灾害。利用《管庭芬日记》保存的降水信息复原了海宁地区逐月降水量,进而综合日记、档案和地方志中天气、雨情、水情、灾情等记录系统梳理太湖流域由春至秋的降水过程、水位变化和水灾分布特征,并探讨此次大涝的天气气候背景。主要得到以下结论:1)该年太湖流域雨期长,集中降水始于2月16日,到9月22日才基本结束,流域由春至秋大致经历10次降水集中期和10场暴雨过程。海宁汛期5月、6月、7月、9月雨日和雨量尤多,较平湖地区1954~2009年分别增加52.2%~72.7%和100.5%~321.5%,5月、汛期和年降水量重现期均达到200年一遇。2)本年的梅雨期相对典型,海宁6月7日入梅,较常年提前8天,春雨梅雨无明显间歇;7月4日出梅,梅期雨日23天,梅期长27天,梅雨量571.9mm,梅雨降水异常偏强,期间至少有3场暴雨过程。3)流域汛期水位历经3次显著上涨阶段,8月7~14日台风暴雨期间太湖以东地区水位普遍达到峰值,吴江地区洪水位估算为4.38m,接近1954年和1999年最大值。4)水灾持续约4个月,主要分布于流域中东部低平原区,以阳澄淀泖区、东苕溪一带灾情最重,雨带长期维持、梅期降水异常偏强、台风接连入侵和太湖下泄水道年久淤塞致使排涝功能萎缩是流域性大涝的重要原因。5)流域1822/23年冬季、春季早期气温与常年相仿,但期间天气复杂多变,气温冷暖波动频繁,春季后期温度偏低。     

厄尔尼诺事件对太湖流域降水的影响

为了揭示1951~2016年厄尔尼诺事件影响下太湖流域夏季(6~8月)降水特征,分析了厄尔尼诺事件开始年与结束年的降水状况。结果表明:太湖流域降雨与厄尔尼诺事件存在一定的关系:(1)弱强度厄尔尼诺事件起始年的6月与6~8月、结束年的6月与7月降水均以正常、大旱与极旱为主;中等强度厄尔尼诺事件起始年的6月与6~8月以正常与大涝为主,结束年同时段以正常、偏旱与大旱为主;(超)强厄尔尼诺事件起始年6月以正常或大旱为主,8月以正常或大涝为主,结束年刚好相反。(2)(超)强厄尔尼诺起始年的夏季,西太平洋副热带高压面积偏小,位置偏东,而结束年的夏季,西伸脊点加强西伸,利于太湖流域降雨偏多。(3)(超)强厄尔尼诺起始年的全年编号台风以偏少为主,登陆台风正常略偏少,但事件的起始年夏季6~8月编号台风却以偏多为主,结束年秋季9~11月登陆台风以偏多为主;结束年6月降雨偏多,登陆台风向秋季集中,易造成流域持续洪涝,对防洪产生不利影响。     

典型降水预报ANN多指标优选——以太湖湖西区为例

为提高多种典型人工神经网络应用于降水预报的精度与稳定性并做出优选,对太湖流域湖西区丹徒、丹阳、金坛、溧阳、宜兴5站的年降水量时间序列建立基于组成成分分析的人工神经网络模型,并通过平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差及合格率4项评价指标对比分析预报效果。该模型采用Mann-Kendall法、秩和检验法、谱分析法进行组成成分分析;建立BP网络、小波神经网络、RBF网络、GRNN网络及Elman网络模拟并预测随机成分,与确定性成分叠加得年降水量预报结果。在湖西区的研究结果表明,基于组成成分分析的人工神经网络模型的拟合及预测精度高于原始人工神经网络和线性自回归模型,GRNN网络的预测精度与稳定性高于其他4类神经网络。     

2020年汛期降水特点及成因简析

我国是典型的季风气候国家,降水主要集中在夏半年,4—9月的降水量约占年总量的80%,中东部主要雨带的位置随着季节的进程南北移动,进而影响中东部地区旱涝分布格局。2020年汛期(3月28日-9月8日),我国天气气候形势异常复杂,随着夏季风的加强,主雨带向北推进,受降水量偏多影响,我国中东大部地区出现了阶段性的洪涝,长江、淮河、黄河、海河、松花江、太湖流域的降水量均较常年同期明显偏多,其中长江和黄河流域6—8月降水量为1961年以来最多,淮河和太湖流域为次多。