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1.
池塘养殖是农业源污染的重要来源之一,尤其在水网密布、渔业发达的太湖流域,控制池塘养殖过程中氮、磷、化学需氧量等污染物的排放,对于减轻水体富营养化程度、恢复水质健康、维持地区社会经济可持续发展具有重要意义.基于野外采样、入户调查、遥感解译等多种手段,结合GIS软件技术,对太湖流域池塘养殖污染物的排放进行了估算.结果表明,20142015年太湖流域总氮、硝态氮、铵态氮、总磷、可溶性磷、COD Cr的年排放量分别为6.1×10^6、1.1×10^6、1.7×10^6、1.3×10^5、1.1×10^5和8.0×10^7 kg.其中鱼类池塘养殖排放系数分别为69.5、12.4、20.1、1.6、1.3和919.8 kg/hm 2;虾类池塘排放系数分别为3.0、0.5、0.9、0.07、0.06和39.3 kg/hm^2;蟹类池塘排放系数分别为6.4、1.2、1.9、0.2、0.1和84.9 kg/hm^2.太湖流域池塘养殖各类污染物排放分布特征为位于太湖西北部、南部和东北部的大部分地区池塘养殖污染物排放较高,位于太湖东部和太湖西南部的池塘养殖污染物排放较低.池塘养殖业发达、饲料肥料投入高、养殖密度大等是造成该流域池塘养殖污染物排放较高的主要原因.针对太湖流域池塘养殖减排治理,建议推行合理的池塘污染治理管理政策与策略,综合考虑饲料利用率与投放量、养殖面积、养殖密度、养殖生物生态混养,以及一些科学养殖管理措施和净化养殖废水的技术措施等.  相似文献   
2.
水资源恶化、水体富营养化严重威胁生态环境健康,农业活动所产生的氮是造成水污染的主要原因之一.本研究以句容水库农业流域为研究对象,基于实地监测数据验证了SWAT模型模拟当地氮污染的适用性,并分析了氮素负荷的时空分布特征及其关键源.结果 表明:硝态氮(NO3-N)和总氮(TN)的年均入库量分别为9.98和27.22 t.时...  相似文献   
3.
对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点(POI, Point of Interest )作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。  相似文献   
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