基于ArcGIS的阜阳市农业面源COD输出特征研究

发布时间：2020-05-19 05:45

【摘要】：本文采用输出系数法确定了阜阳市各县区农业面源COD污染负荷,研究了流域内农业面源COD污染贡献及COD负荷时空分布特征,并结合地形图、土地利用图和水系图,探究了在水域、居民用地、林地、园地和耕地等不同土地利用方式下,COD浓度与不同土地利用类型景观格局指标的相关性。通过引入降雨、地形、地表径流和地下蓄渗影响因子,研究了其对入水体系数的影响。得出的结论如下:(1)临泉县农业面源污染负荷为阜阳市最高,选取临泉县为主要研究对象。临泉县内河流不同监测点不同时期COD浓度变化差异较为明显,3-7月份COD污染较为严重。(2)COD浓度与COHESION_居民用地呈显著负相关(P≤0.05);COD浓度与ENNMN_林地呈显著正相关(P≤0.05);COD浓度与PD_园地和COHESION_园地呈显著正相关(P≤0.05),与SHAPEMN_园地呈极显著正相关(P≤0.01),表明居民用地越分散,林地隔离度越大,园地形状复杂程度越高,对流域内COD浓度的影响也越大。COD浓度与水域和耕地景观格局指标无显著相关性。对COD浓度与不同土地利用方式景观环境因子作主成分分析,得到8个主成分,可以解释93.996%的方差。(3)本文引入降雨、地形、地表径流和地下蓄渗影响因子对入河系数的影响,建立了临泉县农业面源COD污染负荷年入河量和年均降雨量的回归方程,函数具有较好的拟合度(R~2=0.7494),通过ArcGIS空间分析模块进行插值计算得到研究区域内农业面源COD入河系数影响因子,不同年份农业面源COD入河系数影响因子的取值有很大的差异,同一年份不同地区的也存在空间分异性。改进前后观测期内模拟结果相对偏差从6.21降到了0.21,整体上提高了估算结果的准确性。图[39]表[32]参[92]
【图文】：

图 1 农业面源产生和迁移过程Figure 1 Agricultural non-point source generation and migration process2 农业面源污染输出特征

安徽理工大学硕士学位论文估算了化学需氧量、氨氮、总磷的污染入河负荷，结果表明，，2015 年凯江村非点源污染入河化学需氧量、氨氮、总磷总量分别为 4906.71、1074.02.50t；农村生活源对化学需氧量和氨氮的入河贡献率最大，畜禽养殖源对总磷贡献率最大。
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：X71;X52

【参考文献】

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本文编号：2670433