[1]王 凯,王延华,朱国伟,等.南京建邺区城市黑臭水体特征及其影响评价[J].南京师范大学学报(工程技术版),2020,20(03):071-80.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2020.03.012]
 Wang Kai,Wang Yanhua,Zhu Guowei,et al.Characteristics and Evaluation of Urban Malodorous Riverin Jianye District,Nanjing[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2020,20(03):071-80.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2020.03.012]
点击复制

南京建邺区城市黑臭水体特征及其影响评价
分享到:

南京师范大学学报(工程技术版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
20卷
期数:
2020年03期
页码:
071-80
栏目:
环境科学与工程
出版日期:
2020-09-15

文章信息/Info

Title:
Characteristics and Evaluation of Urban Malodorous Riverin Jianye District,Nanjing
文章编号:
1672-1292(2020)03-0071-10
作者:
王 凯1王延华2朱国伟1屈森虎3
(1.南京师范大学环境学院,江苏 南京 210023)(2.南京师范大学地理科学学院,江苏 南京 210023)(3.南京市建邺区环境监测站,江苏 南京 210019)
Author(s):
Wang Kai1Wang Yanhua2Zhu Guowei1Qu Senhu3
(1.School of Environment,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)(2.School of Geography,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)(3.Jianye District Environmental Monitoring Station of Nanjing,Nanjing 210019,China)
关键词:
建邺区水质评价单因子评价法综合污染指数法时空差异
Keywords:
Jianye Districtwater quality assessmentsingle factor assessment methodcomprehensive pollution index methodspatial-temporal differences
分类号:
X824
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1292.2020.03.012
文献标志码:
A
摘要:
城市黑臭水体直接影响人民生产生活,为研究南京市建邺区水体黑臭状况及其时空差异特征,比较了2017年和2018年建邺区30条河流和2个湖泊的水质数据. 运用单因子评价法和综合污染指数法对城市黑臭水体进行分析. 单因子评价法结果表明,氨氮浓度和总磷浓度是建邺区河湖水质的限制性因子. 综合污染指数法结果表明,2017年建邺区72%的水体属于重度污染和轻度污染. 2018年由于采用控源截污、内源治理和生态修复等技术措施,水质评价结果显示69%的河道为清洁和较清洁. 区域差异研究发现建邺区南部河流水质较好,中部次之,北部较差,原因可能是北部和中部城市化水平较高,人为活动对河湖水质影响较大. 该时空差异研究结果可为建邺区黑臭水体的治理提供支撑.
Abstract:
Urban malodorous river directly affects people’s production and life. In order to study the water health status and its spatial and temporal differences in Jianye District of Nanjing,the water quality monitoring data of 30 rivers and 2 lakes in Jianye District in 2017 and 2018 were compared. Single factor assessment method and comprehensive pollution index method were applied to evaluate the water quality of urban malodorous river. The single factor assessment indicated that the first restrictive factors of water quality were NH+4-N and TP. In 2017,72% of river courses in Jianye District were mildly polluted and heavily polluted. Through the use of technical measures such as source control,endogenous management and ecological restoration,water quality assessment results in 2018 showed that 69% of the river was clean and relatively clean. According to regional differences,the water quality of the river in Jianye District is the best in the south,the second in the middle and the worst in the north. The regional difference study found that the water quality in the southern part of Jianye District was the best,followed by the middle rivers and then the northern rivers,probably because of the higher levels of urbanization and human activities in the north and middle of Jianye District. The results can provide a support for the treatment of malodorous river in Jianye District.

参考文献/References:

[1] 尹海龙,徐祖信. 我国单因子水质评价方法改进探讨[J]. 净水技术,2008,27(2):1-3.
[2]解莹,李叙勇,王慧亮,等. 滦河流域上游地区主要河流水污染特征及评价[J]. 环境科学学报,2012,32(3):645-653.
[3]罗芳,伍国荣,王冲,等. 内梅罗污染指数法和单因子评价法在水质评价中的应用[J]. 环境与可持续发展,2016,41(5):87-89.
[4]潘荦,黄晓荣,魏晓玥,等. 三种常用水质评价方法的对比分析研究[J]. 中国农村水利水电,2019,61(6):51-55.
[5]赖建平,周文斌,王毛兰. 综合水质标识指数法在鄱阳湖水质评价中的应用[J]. 人民长江,2013,44(9):84-87.
[6]孙涛,张妙仙,李苗苗,等. 基于对应分析法和综合污染指数法的水质评价[J]. 环境科学与技术,2014,37(4):192-197.
[7]伊元荣,海米提·依米提,王涛,等. 主成分分析法在城市河流水质评价中的应用[J]. 干旱区研究,2008,25(4):497-501.
[8]李俊,卢文喜,曹明哲,等. 主成分分析法在长春市石头口门水库水环境质量评价中的应用[J]. 节水灌溉,2009,34(1):15-17.
[9]秦天玲,候佑泽,郝彩莲,等. 基于主成分分析法的武烈河流域水质评价研究[J]. 环境保护科学,2011,37(6):102-105.
[10]刘臣辉,吕信红,范海燕. 主成分分析法用于环境质量评价的探讨[J]. 环境科学与管理,2011,37(3):183-186.
[11]刘琰,郑丙辉,付青,等. 水污染指数法在河流水质评价中的应用研究[J]. 中国环境监测,2013,29(3):49-55.
[12]杨浩,张国珍,杨晓妮,等. 基于模糊综合评判法的洮河水环境质量评价[J]. 环境科学与技术,2016,39(增刊1):380-386.
[13]梁媛,许健,麻林. 利用模糊综合评判法分析由太湖引水后黄浦江水质的变化[J]. 甘肃农业大学学报,2014,56(1):116-120.
[14]潘峰,付强,梁川. 模糊综合评价在水环境质量综合评价中的应用研究[J]. 环境工程,2002,21(2):58-60.
[15]王小焕,邵景安,王金亮,等. 三峡库区长江干流入出库水质评价及其变化趋势[J]. 环境科学学报,2017,37(2):554-565.
[16]秦昌波,郑丙辉,秦延文,等. 渤海湾天津段海岸带水环境质量灰色关联度评价[J]. 环境科学研究,2006,19(6):94-99.
[17]宋国浩. 人工神经网络在水质模拟与水质评价中的应用研究[D]. 重庆:重庆大学,2008.
[18]杨芳,原松. 基于BP神经网络的水环境质量评价模型的研建[J]. 人民长江,2008,54(23):46-48.
[19]宋日文. 单因子评价法和改进的灰色关联度在水质评价中的应用[J]. 陕西水利,2018,87(3):109-113.
[20]李茜,张建辉,林兰钰,等. 水环境质量评价方法综述[J]. 现代农业科技,2011,40(19):285-287.
[21]郭晶,王丑明,黄代中,等. 洞庭湖水污染特征及水质评价[J]. 环境化学,2019,38(1):156-164.
[22]花瑞祥,张永勇,刘威,等. 不同评价方法对水库水质评价的适应性[J]. 南水北调与水利科技,2016,40(4):183-189.
[23]杨娅楠,王金亮,陈光杰,等. 抚仙湖流域土地利用格局与水质变化关系[J]. 国土资源遥感,2016,28(1):159-165.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2019-12-30.
基金项目:国家自然科学基金项目(41673107).
通讯作者:朱国伟,副教授,研究方向:资源环境经济学与可持续发展. E-mail:gwzhu@njnu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2020-09-15