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1.
多模型方法在非点源污染负荷中的应用展望   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
对非点源污染进行定量化和有效控制的方法是通过非点源污染负荷模型对各类非点源的形成、迁移转化以及负荷量进行模拟。然而,流域非点源污染模型的不确定性是单一模型模拟污染负荷面临的重大挑战。借鉴多模型方法在降低水文模型不确定性方面的优越性,通过分析水文模型与非点源污染模型的相通性,提出多模型方法在非点源污染负荷中应用的基本思路并分析了多模型方法在非点源污染负荷估算中面临的挑战,总结了多模型方法在非点源污染负荷应用中的重点和难点问题。  相似文献   
2.
消落带是河流、湖泊和水库特有的一种现象,也是水陆生态系统间物质能量转换最活跃、最重要的区域,消落带的淹水-落干的频率和时间对消落带有机质和营养盐的形态转化与水界面的交换过程有重要影响.在密云水库的平水期(3月),对内湖消落带有机质、氮、磷含量分布进行调查,研究不同高程、土地利用和土壤深度的情况下,有机质和各营养盐含量的分布情况及相关关系,计算有机质和各营养盐在各高程下的储量,为消落带氮磷入库风险负荷量的评估,维护密云水库的水质安全提供依据.结果表明,密云水库内湖消落带有机质、总磷、总氮、氨氮、硝态氮、亚硝态氮和无机磷含量分别为23.15±13.65 mg/g、0.17±0.09 mg/g、1.44±0.81 mg/g、10.86±3.54μg/g、8.07±2.73μg/g、0.41±0.71μg/g、9.09±4.18μg/g;土地利用情况对总氮、氨氮和硝态氮含量影响较大,而对有机质和总磷含量分布没有显著影响;在垂直分布上,有机质、总磷和总氮含量有随土壤深度增加而降低的趋势;利用相关分析得出有机质和土壤水分是影响氮、磷转化的重要因素;133~146 m高程范围内有机质、总磷和总氮的储量分别为5324.07、59.56和414.02 t.密云水库内湖消落带是有机质和营养盐的重要贮存库.  相似文献   
3.
1990年以来北京密云水库主要水环境因子时空分布特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据19902011年密云水库共12个监测点的月监测资料,采用聚类分析研究各监测点水环境相似性及空间分布特征,采用因子分析识别影响水质的主要因子并评价各采样点的综合水质.通过绝对主成分多元回归分析,获得汛期和非汛期各因子对各水质指标的贡献率.利用季节性Kendall检验及流量调节检验对密云水库库区水化学特征和水质状况时空分布特征进行了研究.结果表明:汛期水质主要受到农业营养物质的影响,其次为生物化学因素和有机物的影响.非汛期水质主要受到农牧业排放因素的影响,其次为人类活动和生物化学因素的影响.因子得分综合评价显示,汛期辛庄桥、内湖和大关桥综合水质较差,潮河、库西和白河综合水质较好.非汛期辛庄桥、石佛桥和大关桥综合水质较差,库东、套里和恒河综合水质较好.主要水质指标的年际变化规律不同,但最终都趋于平稳.与潮河、白河入库水质变化相比,库区水质变化趋势较小,上游入库水质和库区水质都整体趋好.除白河入库的总氮和总磷外,其他监测指标的变化趋势经流量调节前后基本一致,表明流量并不是引起水质趋势变化的主要因素,水质的变化主要是由于污染源变化而引起.  相似文献   
4.
SPARROW模型研究及应用进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
SPARROW(SPAtially Referenced Regressions On Watershed attributes)模型是由美国地质调查局开发的一个基于空间的计算流域营养物质污染负荷的非线性回归模型。它使用机理函数和空间分布模块来计算流域的污染负荷,从而弥补了许多经验回归模型的缺陷。基于模型的特性,其在流域污染负荷核算、水质响应模拟、采样点空间优化、流域最大日最大污染负荷计算与水环境管理等方面有较好的应用前景。对SPARROW模型的机理、结构、输入输出变量、应用现状及在我国的应用发展前景和可能的问题进行了全面阐述和讨论,并对SPARROW模型的改进模型—贝叶斯-SPARROW模型进行简要介绍。以期为该模型在中国水环境管理中的应用提供参考。  相似文献   
5.
基于贝叶斯模型平均的径流模拟及不确定性分析   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
水文模型是模拟水循环过程重要手段,依靠单个模型进行模拟往往存在很大的不确定性,使通过多模型进行组合模拟成为必然趋势。选取3个集总式水文模型应用贝叶斯模型平均(BMA)进行流域月径流量的多模型模拟,采用期望最大化算法推求BMA分布参数以得到BMA均值模拟序列和90%不确定性区间。以武烈河实测数据为例进行分析,结果表明:BMA方法既能通过均值模拟提供更高精度的模拟效果,还可通过不确定性置信区间定量评价模型结构不确定性,为径流模拟提供丰富信息。  相似文献   
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