博斯腾湖风险源识别与污染预警系统-研究

博斯腾湖风险源识别与污染预警系统-研究

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1、新疆农业大学硕士学位论文第1章绪论1.1研究目的与意义由于发展经济的迫切需求,我国流域沿岸建设了一批技术含量低、能耗物耗高、环境污染严重的企业,致使大量的污水排入河流,导致水质急剧恶化,水污染事故频发,而且突发性特大水污染事件爆发时间越来越短,持续时间越来越长,流域污染范围越来越广,程度越来越严重,已严重威胁到人们的身体健康和经济的可持续发展。高速增长的中国已进入“水污染事故密集暴发阶段”,2005年,中石油吉林石化公司发生污染物泄露事故,事故产生的硝基苯等有机污染物流入松花江,引起群众慌乱和跨境污染问题。2007年,太湖蓝藻集中暴发,

2、鱼虾大量死亡,居民生活饮用水受到严重威胁,随后,滇池、巢湖蓝藻也相继暴发。2012年,广西龙江河镉污染事件中,镉泄漏量约20吨,污染事件波及河段长达300多公里,泄露量之大在国内历次重金属环境污染事件中都属罕见,沿江居民及下游柳州市百万居民的饮水安全受到严重威胁。博斯腾湖流域包括焉耆盆地及其外围山区和塔里木河下游段以北的大部分地区,流域有和静县、和硕县、焉耆县、博湖县和库尔勒市及新疆生产建设兵团所属21~30团的10个农业团场。博斯腾湖流域是巴州工农业生产的重要聚集区域,全州经济总量的80%以上来自该流域。2011年,博斯腾湖流域生产总

3、值实现125.6亿元,增长36.4%;全社会固定资产投资241.79亿元,增长115.7%;城镇居民人均可支配收入15534元,增加2218元;农民人均纯收入8364元,增加1300元。然而,博斯腾湖流域社会经济的快速发展使得流域污染物产生量、入湖量和污水排[1]放量日益增加,点源污染与面源污染逐年加剧。资料表明,CODMn和TP入湖量比1987年增加了10余倍,TN入湖量比1987年增加了近8倍,盐分入湖量比1987年增加了6倍多。导致博斯腾湖CODMn、TN接近Ⅲ类,TP、氨氮浓度逐年增加,矿化度自2002年以来多数年份超过1g/L

4、,到2010年全湖平均达到1.47g/L,其水质每5~10年下降一1博斯腾湖风险源识别与污染预警系统研究个等级,致使博斯腾湖水体持续咸化。目前,博斯腾湖已丧失了饮用水源地服务功能,[2][3]湖泊已由淡水湖泊转为微咸湖,富营养化程度和水体污染程度有加剧的趋势。基于上述情况,对博斯腾湖入湖风险源进行有效识别与风险预警,是环境管理模式由“常态管理”向“风险管理”转变的主要途径。本文首先构建了博斯腾湖平面二维水动力模型和水质模型。应用计算模型对博斯腾湖水动力和主要污染物进行模拟预测,分析不同风向、风速对湖泊流场结构的影响,为进一步研究湖泊水动

5、力和污染物的输移扩散提供理论依据,为博斯腾湖的近期和远期环境保护规划、环境管理等提供科学依据。其次本研究通过调查分析博斯腾流域环境风险源的基本特征,结合环境风险评价的相关理论和方法,根据博斯腾湖流域环境风险源的实际情况,构建了博斯腾湖流域环境风险源识别技术体系。最后本文针对博斯腾湖传统的风险源管理系统中缺乏空间实体定义能力、空间关系查询能力、情景预测分析能力等问题,将GIS技术与水动力模型、水质响应预测数学模型、环境风险源识别技术、风险源数据库管理系统相结合,集成为博斯腾湖流域风险源识别与预警系统,既能够弥补地理信息系统不能进行复杂分析

6、和运算的缺点,又能弥补原有数据库系统和水环境数学模型在空间查询和显示上的不足,实现风险源的输入、定位、显示、储存、管理和预警功能,为风险源的管理提供技术支持和决策信息,保障博斯腾湖流域的水质及水生态安全。1.2国内外研究进展1.2.1水环境模型研究进展水环境数学模型是指水体中的污染物随水流在迁移过程中因水动力和生物化学等[4]因素的影响而发生的物理、化学和生物反应,用数学公式来描述和模拟的一种方法。它是水环境科学领域研究的内容之一,同时也可以为水环境管理、规划、决策和控制提[5]供技术支持。2新疆农业大学硕士学位论文第一个水质模型是由美

7、国科学家斯特里特(Streeter)和费尔普斯(Phelps)于1925[6]年提出的氧平衡模型,即经典的Streeter–Phelps水质模型。之后研究学者们在此基础上推导出BOD—DO耦合模型并将其应用于水质预测等方面。随着计算方法的不断提高和对生物化学机理认识的逐渐深入,氨氮、亚硝酸氮、有机氮等因素被考虑到模型中,[7][8]如Loucks-Lynn模型,Thomann模型等。20世纪70年代,计算机的快速发展使水质模型的研究取得长足进展,水质模型结构发展为多个线性系统,计算方法从空间维数的[9]一维发展到二维,如O’Conner

8、模型等。20世纪80年代以后,水质模型在许多方面都有了迅猛发展。模型的状态变量由单一介质变为多介质、由静态量化到动态模拟、模型维数由零维发展为多维,3S技术、人工神经网络、模糊数学等多种新技术也被引入水[1

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