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关键词：
上海,都市农业区域,果园,土壤氮素,地统计学,空间变异性,空间分布
发表时间：
2013-03-01 13:57:22
摘要: 为解决水环境规划中经常碰到的污染源数据缺失问题, 以水质数学模型为基础, 通过污染源-水质响应关系, 建立了从水质监测数据推算污染源负荷的计算方法. 主要步骤包括: 通过水质模型建立污染源负荷和水质数据之间的响应关系; 提出估算污染源负荷的优化目标和约束方程; 优化问题求解, 评估污染源负荷估算效果, 确定污染源负荷. 同时, 以东莞市为例, 对该市用水量和污染源特征进行了分析, 并采用圣维南方程, 建立了一维河流水质模型. 最后以东莞市2005年水质调查数据为基础, 对比实测水质数据和模型模拟结果, 对东莞市2005 年的污染源负荷进行了评估. 结果表明, 东莞2005 年生活和工业污染源CODC r排放量为25. 2 @ 104 t, 其中, 生活源占60. 4%, 工业污染源占39. 6%. 东莞污染源负荷估算结果能够较好地反映当时条件下的水质变化过程.
污染源负荷核定是水环境规划的一项基础工作, 只有对污染源负荷有比较准确的了解, 才能制订出合理的污染控制方案和措施(夏青等, 1990) .在实际工作中, 污染源调查面临着很大的困难, 这是由于污染源数量众多、来源复杂, 通过对每一个污染源进行污水量和污染物浓度进行监测来核定污染源负荷, 既不经济也不现实(傅国伟等, 1985) .如果让企业自行申报, 除调查周期比较长、不能满足规划所需要的时效性外, 由于企业在污染源方面的知识比较欠缺以及存在故意多报或瞒报等因素,也会降低污染源负荷调查的有效性( 于晶等,2005) .
虽然污染源的直接调查存在诸多困难, 然而水质调查却相对容易. 由于污染源和水质之间存在着因果关系, 利用水质调查数据来反推污染源负荷,可对已有污染源数据的准确性进行评估. 目前, 通
过测定环境中污染物浓度来估计污染源负荷, 在大气和土壤的污染源解析中得到了十分广泛的应用(张长波等, 2007; 方璇等, 2007; 易慧等, 2007) , 然而有关水环境污染源解析的研究报道还较少, 而采用的方法也主要为多元统计方法( 王晓琳等,2007) . 与多元统计方法相比, 水质模型在建立污染
源负荷和水质数据之间的响应关系方面具有明显的优势, 且污染物在河流等水环境系统中的迁移转化与其在大气、土壤环境中相比具有更为确定的边界. 因此, 通过水质模型估算水环境污染源负荷具
有一定的可行性.
鉴于此, 本文拟采用水质模型估计污染源负荷的大小, 通过水质模型建立污染源-水质响应关系,确定污染源估算的优化目标, 进行污染源的优化计算. 同时, 重点考虑克服模型参数与污染源负荷之
间的相关关系, 使估算结果尽可能准确. 最后以东莞市2005年水质调查数据为基础, 对东莞市2005年的污染源负荷进行评估, 以期对已有污染源数据的准确性进行评估, 并为核定污染源负荷提供新思路.
过测定环境中污染物浓度来估计污染源负荷, 在大气和土壤的污染源解析中得到了十分广泛的应用(张长波等, 2007; 方璇等, 2007; 易慧等, 2007) , 然而有关水环境污染源解析的研究报道还较少, 而采用的方法也主要为多元统计方法( 王晓琳等,2007) . 与多元统计方法相比, 水质模型在建立污染
源负荷和水质数据之间的响应关系方面具有明显的优势, 且污染物在河流等水环境系统中的迁移转化与其在大气、土壤环境中相比具有更为确定的边界. 因此, 通过水质模型估算水环境污染源负荷具
有一定的可行性.
鉴于此, 本文拟采用水质模型估计污染源负荷的大小, 通过水质模型建立污染源-水质响应关系,确定污染源估算的优化目标, 进行污染源的优化计算. 同时, 重点考虑克服模型参数与污染源负荷之
间的相关关系, 使估算结果尽可能准确. 最后以东莞市2005年水质调查数据为基础, 对东莞市2005年的污染源负荷进行评估, 以期对已有污染源数据的准确性进行评估, 并为核定污染源负荷提供新思路.
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