西藏拉鲁湿地水质综合状况时空变化特征及污染源分析

依据2019年1月（枯水期）、5月（平水期）和7月（丰水期）西藏拉鲁湿地的采样点数据,利用改进后的内梅罗污染指数评价方法,研究不同时期拉鲁湿地水质综合状况时空变化特点,分析大致的污染物来源。结果表明,湿地不同水体环境指标浓度均表现为降低趋势,其NH₃-N、TP、COD和TN的平均值处于随时间推移呈现降低的趋势,而水体pH和DO的平均值表现为随时间变化先升高再降低的趋势;湿地在平水期和丰水期的水质情况比枯水期表现更为良好。枯水期,东北部表现为Ⅱ类水质,其余地区皆为Ⅰ类水质,其水质综合状况区域分布特点为由东北部向西部逐渐变好;平水期和丰水期,整体水质表现为Ⅰ类水质。枯水期,TN与NH₃-N存在极显著正相关（P<0.01）;平水期,TP与NH₃-N存在显著正相关（P<0.05）,TN与NH₃-N存在极显著正相关（P<0.01）;丰水期,TN与NH₃-N存在极显著正相关（P<0.01）。从枯水期到丰水期,西藏拉鲁湿地水体中DO、NH₃-N、...     

贵州草海底泥-上覆水中氮磷含量时空分布特征

为促进贵州高原湿地草海的可持续发展,改善草海水环境状况,恢复草海保护区的湿地功能,研究了草 海在丰水期和枯水期的底泥及上覆水的氮磷时间和空间分布特征,并以叶地表水环境质量标准曳作为评价依据对草 海水质进行评价。结果表明,两个时期草海底泥TN 和TP 呈现中等程度的空间变异性。丰水期草海底泥TN 的空间 特征是S 区跃N 区跃E 区,丰水期和枯水期底泥碱解氮含量为S 区跃N 区跃E 区;丰水期底泥有效磷含量分布规律为E 区跃N 区跃S 区,枯水期底泥有效磷含量为E 区跃S 区跃N 区。丰水期和枯水期草海底泥TN、碱解氮含量由南至北逐渐 升高,西至东逐渐升高。草海的东水域区的各项指标数值都比西水域区高。草海底泥及上覆水中主要是草海周边农 田化肥、周边村落畜禽养殖所产生的粪尿和居民的生活污水。应重视农业生产中对废弃物和废水排放量的限制。     

改进内梅罗污染指数法和模糊数学法对昭君岛湿地水质的评价及应用比较

为准确客观地反映湿地水环境情况,分别运用改进内梅罗污染指数法及模糊数学法对昭君岛湿地的平水期、枯水期、丰水期水质进行评价,以2015-2016年昭君岛湿地水质监测数据为基础,选取总氮、总磷、氨氮、化学需氧量(COD)为水质影响因子,两种方法的评价角度不相同但评价结果基本一致,即平水期及枯水期水质优于丰水期,各影响因子均有不同程度超标现象,湿地水质无法满足Ⅲ类水体功能要求,相关部门需加强湿地水体污染防治。     

倒水河红安段污染物时空变化特征及水质评价

为了解倒水河红安段水质污染情况,以倒水河红安段为研究对象,通过水质监测,结合综合污染指数评价法,分析倒水河红安段水质时空变化特征及水质污染情况.主要的研究结果如下:倒水河红安段流域水体中COD、NH3-N、TP的浓度分别为5.92～24.56、0.06～3.52、0.00～0.99 mg/L,枯水期超标现象最严重,多出现在中下游的城关镇、高桥镇和八里湾镇.对倒水河红安段干流上的13个监测断面进行水质评价,发现倒水河红安段在枯、丰、平3个水期均存在不同程度的超标情况,其中以枯水期水质最差,丰水期和平水期较好.     

丹江口水库水质评价及水污染特征

在南水北调中线工程通水前夕,为了解丹江口库区水质状况及影响库区水质的主要污染因子,于2014年平水期(5月)、丰水期(8月)、枯水期(12月)对库区内26个点位表层水样进行采集,分别采用单因子评价法、综合污染指数法和主成分分析法对库区水质进行评价。单因子评价结果表明,TN对水质评价结果有重要影响,参与评价时库区水质为Ⅳ类或Ⅴ类。综合污染指数法评价结果表明,库区水质整体处于中污染,平水期水质优于枯水期和丰水期,且丹江库区(DK)水质劣于汉江库区(HK);总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(CODMn)及生化需氧量(BOD5)为库区的主要污染因子。主成分分析法结果表明,库区水质主要受溶解氧(DO)、TN、BOD5及CODMn的影响;DK各点位主成分得分均值高于HK各点位主成分得分均值,也说明HK水质整体上略优于DK水质。     

广东淡水河下游流域水质时空变化特征

【目的】以广东重点整治河流淡水河下游流域为研究对象,探究其主要支流污染物的时空动态变化特征。【方法】通过遥感影像判读结合实地调研的方法,针对广东淡水河下游各支流流域不同土地利用功能区域河段布置监测点,开展断面水质逐月实地监测,利用单因子评价法、综合污染指数法和距平系数法等对其水质时空变化特征进行评价分析。【结果】淡水河下游主要支流中,除麻溪水外,其他支流汇水断面各监测指标均明显高于源头水质,总氮是主要污染因子;研究期间区域水体的氨氮达标率从 69.70% 提升至 79.17%,化学需氧量的达标率从 68.94% 提升至 70.08%。在年内变化上,麻溪水综合污染指数波动较小,大沥水波动较为剧烈,在 1 月、4 月、11 月和 12 月时明显高于其他月份,氨氮贡献占比达到 15%~37%,与总氮同为大沥水流域的重要水污染物;而各支流枯水期总氮污染指数均明显高于丰水期,但总磷污染指数则略低于丰水期,总体上各支流枯水期的综合污染指数高于丰水期;在空间上,淡水河西岸支流水质优于东岸,工业区、城镇生活区和农村居民区分别对流经河段的总氮、氨氮和总磷产生较大影响。【结论】淡水河下游西岸麻溪水水质整体较优,东岸大坑水、沙田水和大沥水水质相对较差,各支流综合污染指数年内变化无明显规律,工业、城镇及农村居民点附近河段污染指数高于其他河段。     

内梅罗污染指数法综合评价自贡市釜溪河水质现状

根据釜溪河5处河流断面的环境监测数据,利用单因子评价法和内梅罗污染指数法对釜溪河水质进行综合评价。结果表明,氨氮、总磷、总氮、粪大肠菌群超标严重,其中粪大肠菌群成为最主要的污染因子,其余各指标均轻微超标或不超标。丰水期,釜溪河水质总体达标,枯水期的水质严重不达标。     

基于APCS-MLR模型的九洲江广东段不同水期水质变化特征及污染来源解析

为探究九洲江广东段水质变化特征及其污染来源,选取了2021—2022年九洲江营仔国考断面自动站逐日水质数据,利用相关性分析、绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）模型对九洲江不同水期水质特征及污染来源进行了研究。结果表明：九洲江营仔断面丰水期水质相对较差,高锰酸盐指数、总磷和浊度相较枯水期显著升高,溶解氧、pH相较枯水期显著下降;不同水期水质指标相关性存在一定差异,与枯水期相比,丰水期pH、溶解氧和浊度与其他水质指标的相关性有所增加,而高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮指标间的相关性有所减小;枯水期畜禽养殖源+城镇生活源对总磷、氨氮和总氮的绝对贡献率分别为58.47%、48.71%和44.14%,未识别污染源对高锰酸盐指数、水温、pH和电导率的绝对贡献率分别为63.08%、59.48%、54.90%和52.65%;丰水期农业面源+城镇面源对总氮、总磷和高锰酸盐指数的绝对贡献率分别为51.96%、41.38%和34.78%,气象因子对溶解氧、pH和氨氮的绝对贡献率分别为55.66%、40.75%和31.87%。综合来看,九洲江广东段水质指标枯水期主要受畜禽养殖源+城镇生活源和未识别污染源的影响,丰水期主要受农业面源+城镇面源和气象因子影响,故九洲江广东段水质管控不仅要加强畜禽养殖污染治理、城镇污水管网完善,还应注重保障生态流量、削减汛期面源污染等工作。     

基于PCA的巢湖抱书河污染源解析研究

针对巢湖抱书河流域16个监测断面的COD、NH_3-N、TP,利用单因子指数法和综合污染指数法进行了枯水期、平水期和丰水期的水质评价。结果表明,枯水期COD超地表V类水标准断面占比为50%,NH_3-N为75%,TP为25%,平水期分别为100%、75%、100%,丰水期为81.25%、62.5%、75%,总体水质属于Ⅴ类和劣Ⅴ类水;综合污染指数评价结果,枯水期监测断面轻度污染占比6.25%、中度污染占比43.75%、重度污染占比43.75%、严重污染占比6.25%,平水期重度污染占比43.75%、严重污染占比56.25%,丰水期重度污染占比31.25%、严重污染占比68.75%,枯水期水质略优于平水期和丰水期;对NH_3-N、TP、COD、pH、DO、浊度、电导率指标进行了主成分分析,结果显示,氮磷为水质恶化的主要污染源。     

松花江哈尔滨城区段汇入支流水质污染评价及影响因素分析

为了解松花江哈尔滨城区段汇入支流水质污染现状,以一级支流发生渠、马家沟、何家沟和运粮河为研究对象,监测分析枯水期、丰水期DO、CODcr、BOD5、TP和TN等主要水质,应用单因子水质标识指数法和综合水质标识指数法评价研究区域水质污染状况,揭示水质指标时空分布特征,分析其主要影响因素。结果表明,研究区域污染较严重,约76.0%监测断面水质类别为Ⅴ类及以上,47.9%监测断面水质类别为劣Ⅴ类及以上;时空分布差异性明显,水体污染程度枯水期丰水期,其中发生渠、马家沟、何家沟污染情况体现为中、上游下游,运粮河污染情况体现为中游上游和下游,主要影响因素是工业废水、集中式排污口的污水排放、农田径流。研究结果为松花江哈尔滨城区段河流管理、城市生态环境治理与保护提供科学依据。     

白色污染

随着世界经济的快速发展,白色污染的问题日益严重,引起了全球的关注.简述了白色污染的危害、现状以及防治的措施.     

Marine pollution

In the editorial, "Marine pollution" (8 January 1971, page 21), the value given for the concentration of mercury found in tuna (paragraph 2, line 10, 0.5 x 10-6 part per billion) is incorrect. The correct value is 500 parts per billion.