CN112305182A - 水库氮素污染的多级源解析可视化***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水库氮素污染的多级源解析可视化***及方法,包括以下步骤:根据水库保护区内DEM与污染源,对入库河流汇水区进行分区分级;检测库区和各级分区之间汇水节点的氮素和其他水质指标,建立分区氮素指纹图谱;基于受体模型,逐级估算不同分区对库区水体氮素的贡献率,利用计算机可视化图像处理,在视觉上更直观的在地图上展示库区周边河流的氮素指标分区贡献率。
Description
技术领域
本发明涉及水体氮素污染源解析,具体说是一种水库氮素污染的多级源解析可视化***及方法。
背景技术
氮素污染及其造成的水体富营养化是水库水质保障的重要难题。我国大型水库氮素污染严重,氮素存在多来源、叠加污染的问题。氮素污染源解析是实现水库分区管理、分级治理的重要途径。
氮素污染源解析方法主要是通量估算法和同位素溯源法。
通量估算法,是明确汇水区内污染源,统计污染源的氮素组分总浓度,与排出口或河流断面的水流量乘积,得到瞬时或平均排放量,从而估算各小流域或同类型污染源对水库氮素的贡献率。但是该方法受水流量影响大,国内外研究模型均显示,在径流量出现极值情况下,氮素通量估算会出现显著的偏差。此外,氮素组成在自然水体中存在相互转化,也会影响通量计算的结果。
同位素溯源法,是利用氮素的同位素丰度,定量标记不同污染源的氮素排放量;也可以共同不同污染源的氮素同位素丰度,反向计算不同污染源氮素的贡献率。但是,同位素方法同样受水流量影响,加之污染源氮素丰度不稳定,检测费用高,该方法不是适宜做常规管理使用的源解析方法。
综上所述,针对现有氮素源解析方法的不足,在汇水区分区分级的基础上,根据“源”和“汇”关系的转换,采用受体模型,估算各级分区对库区氮素污染的贡献率,可有效解决汇水区流量常年波动导致的源解析定量准确性差的问题以及展示不直观的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种水库氮素污染的多级源解析可视化***及方法。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案:
水库氮素污染的多级源解析可视化***,包括汇水区划分模块(H)、参数监测模块(M)、信息处理模块(I)、可视化模块(V);
所述汇水区划分模块,用于按照汇流节点划分库区内河流汇水区并标记,将划分和标记的结果数据发送给所述可视化模块;
所述参数监测模块,用于通过在汇水节点采集水样、通过传感器检测氮素和水质参数信息,发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块,用于筛选其接收的氮素和水质参数信息、建立指纹图谱,将各参数指标代入受体模型,逐级计算该河流对应分区内的氮素贡献率参数,发送给可视化模块;
所述可视化模块,用于接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
所述汇水区划分模块包括分区划分单元、分区标记单元;
所述分区划分单元,用于读取DEM地理高程图像、根据河流汇水流向划分汇水区;根据污染源的类型及空间位置分布,归并类型相同且位置相邻的汇水区;
所述分区标记单元,用于根据河流流向的空间关系,对当前分区进行定级并标记在地图上的所属划区内;标记形式为M-N;其中,M为汇水区等级,“-”为分隔符,N为当前等级下的汇水区编码,M-N表示第M等级的汇水区N。
所述信息处理模块(I)包括指纹图谱单元(IS)、模型计算单元(IP);
所述指纹图谱单元,包括参数筛选子单元和指纹图谱单元;所述参数筛选子单元用于对氮素和水质参数信息进行筛选、量纲归一化处理;所述指纹图谱单元用于根据归一化后的各指标参数值建立指纹图谱;
所述模型计算单元,用于将上述氮素和水质参数指标代入受体模型,生成该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块。
所述可视化模块(V)包括数据储存单元(VS)、二维展示单元(VD);
所述数据储存单元,用于分类存储库区内河流汇水区划分结果和分区标记、指纹图谱单元建立的指纹图谱、模型计算单元生成的分区内氮素贡献率数据;
所述二维展示单元,用于在地图上圈画河流汇水区边界轮廓和显示分区标记,用于在二维坐标系上显示指纹图谱;用于将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内。
所述氮素和其他水质指标包括:
氮素指标包括总氮TN、氨氮NH4 +-N、硝氮NO3 --N、亚硝氮NO2 --N;
其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
水库氮素污染的多级源解析可视化方法,包括以下步骤;
汇水区划分模块按照汇流节点划分库区内河流汇水区并标记,将划分和标记的结果数据发送给所述可视化模块;
参数监测模块通过在汇水节点采集水样、通过传感器检测氮素和水质参数信息,发送给所述信息处理模块;
信息处理模块筛选其接收的氮素和水质参数信息、建立指纹图谱,将各参数指标代入受体模型计算该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块;
可视化模块接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
所述汇水区划分模块执行以下步骤:
分区划分单元读取DEM地理高程图像、根据河流汇水流向划分汇水区;根据污染源的类型及空间位置分布,归并类型相同且位置相邻的汇水区;
分区标记单元根据河流流向对当前分区进行定级并标记在地图上的所属划区内;标记形式为M-N;其中,M为汇水区等级,“-”为分隔符,N为当前等级下的汇水区编码,M-N表示第M等级的汇水区N。
所述信息处理模块执行以下步骤:
指纹图谱单元,包括参数筛选子单元和指纹图谱单元;参数筛选子单元对氮素和水质参数信息进行筛选、量纲归一化处理;指纹图谱单元根据归一化后的各指标参数值建立指纹图谱;
模型计算单元将上述氮素和水质参数指标代入受体模型,生成该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块。
所述可视化模块执行以下步骤:
数据储存单元分类储库区内河流汇水区划分结果和分区标记、指纹图谱单元建立的指纹图谱、模型计算单元生成的分区内氮素贡献率数据;
二维展示单元在地图上圈画河流汇水区边界轮廓和显示分区标记,在二维坐标系上显示指纹图谱,将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内。
所述氮素和其他水质指标包括:
氮素指标包括总氮TN、氨氮NH4 +-N、硝氮NO3 --N、亚硝氮NO2 --N;
其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
本发明具有以下优点及有益效果:
本发明在水库汇流区的分区分级基础上,筛选氮素和其他水质指标,构建氮素指纹谱图,以各级分区的“源”和“汇”关系的转换,采用受体模型,估算各级分区对库区氮素污染的贡献率,可有效解决汇水区流量常年波动导致的源解析定量准确性差的问题以及展示不直观的问题。
附图说明
图1为本发明专利实施的流程图;
图2为实施例1中汇水区分区分级结果图;
图3为实施例1中各级分区之间的汇水节点位置图;
图4为实施例1中1-1区的指纹图谱;
图5为实施例1中各分区总氮贡献率的可视化地图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
水库氮素污染的多级源解析可视化***,包括汇水区划分模块(H)、参数监测模块(M)、信息处理模块(I)、可视化模块(V);
所述汇水区划分模块,用于按照汇流节点划分库区内河流汇水区并标记,将划分和标记的结果数据发送给所述可视化模块;
所述参数监测模块,用于通过在汇水节点采集水样、通过传感器检测氮素和水质参数信息,发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块,用于筛选其接收的氮素和水质参数信息、建立指纹图谱,将各参数指标代入受体模型计算该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块;
所述可视化模块,用于接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
一种水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)汇水区划分模块根据水库保护区内DEM与污染源,对入库河流汇水区进行分区分级;
(2)参数监测模块检测各级分区之间的汇水节点的氮素和其他水质指标;
(3)信息处理模块建立氮素指纹图谱,基于受体模型,逐级估算不同分区对库区水体氮素的贡献率。
(4)可视化模块接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
所述汇水区划分模块对入库河流汇水区进行分区分级,包括以下步骤:
1)依据水库保护区内DEM,采用SWAT软件,初步划分汇水区,
2)根据工业污水、城镇污水、规模化畜禽养殖、农村污水、种植业、分散畜禽养殖等污染源空间分布,将同类型且空间关联的汇水区归并;
3)根据河流流向的空间关系,对分区进行定级,河水直接入库的分区定为1级,汇水直接流入1级区的分区定为2级,以此类推;
4)同等级的不同分区,则按照此模式进行编码M-N,(M是级别代码,M=1,2,3……;N是同等级分区代码,N=1,2,3……)。
所述参数监测模块检测库区和各级分区之间汇水节点的氮素和其他水质指标,包括以下步骤:
1)检测指标包括氮素指标和其他水质指标,其中,氮素指标包括总氮(TN)、氨氮(NH4 +-N)、硝氮(NO3 --N)、亚硝氮(NO2 --N);其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
2)上述检测指标数据均可采用传感器采集,传感器获取的各指标检出下限不得高于《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)推荐分析方法的测定下限;
3)传感器布设在库区和各级分区之间的汇水节点。
所述信息处理模块的指纹图谱单元建立氮素指纹图谱,包括以下步骤:
1)根据检测结果的变异程度筛选指标,检测结果变异系数大于15%,可作为氮素指纹图谱的指标;
2)指纹图谱既要包括氮素指标,也要包括其他水质指标,但不要求包括上述全部指标。
3)指纹图谱中指标,通过10x(x∈整数)倍数增缩,数值统一到0-1的范围内;
4)倍数增缩后,进行标准化,构建指纹图谱。
所述信息处理模块的模型计算单元采用的受体模型,具体是指:
正定矩阵因子分解法(positive matrix factorization,PMF)和非负约束因子分析法(factor analysis with non-negative constraints,FA-NNC),两个基于受体模型的源解析方法可任选其一。
所述信息处理模块的模型计算单元逐级估算不同分区对库区水体氮素的贡献率,包括以下步骤:
1)库区作为“汇”,1级区作为“源”,估算1级区对库区的贡献率;1级区作为“汇”,2级区作为“源”,估算2级区对1级区的贡献率;以此类推;
2)逐级折算后,估算各区对库区氮素的贡献率。
所述可视化模块(V)包括数据储存单元(VS)、二维展示单元(VD);
数据储存单元分类储库区内河流汇水区划分结果和分区标记、指纹图谱单元建立的指纹图谱、模型计算单元生成的分区内氮素贡献率数据;
二维展示单元在地图上圈画河流汇水区边界轮廓和显示分区标记,在二维坐标系上显示指纹图谱,将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内。
实施例1
本实施例选择大伙房水库上游的社河汇水区作为研究区域。社河与浑河、苏子河一并是大伙房水库的重要水量和氮素来源。
本实施例中一种水库氮素污染的多级源解析方法,具体实施步骤是:1)根据水库保护区内DEM与污染源,对入库河流汇水区进行分区分级;2)检测库区和各级分区之间汇水节点的氮素和其他水质指标,建立氮素指纹图谱;3)基于受体模型,逐级估算不同分区对库区水体氮素的贡献率。
步骤一、对入库河流汇水区进行分区分级,具体如下:
(1)要求区域的DEM数据为30m分辨率的高程数据,获取数据具体为GDEMDEM 30M;采用SWAT软件中的水文分析工具,将社河汇水区划分为6个小流域作为分区单元。
(2)根据社河汇水区工业污水、城镇污水、规模化畜禽养殖、农村污水、种植业、分散畜禽养殖等污染源空间分布,将同类型且空间关联的汇水区归并,最终形成了4个分区;
(3)根据河流流向的空间关系,对分区进行定级,4个分区共分为3级;
(4)根据编码规则,4个区的编号分别为1-1、2-1、3-1和3-2,可以利用可视化模块在相应划区内圈画划区边界轮廓以及显示上述编号(见图2)。
步骤二、检测库区和汇水节点的氮素和其他水质指标,构建氮素指纹图谱,具体如下:
(1)检测指标包括氮素指标和其他水质指标,其中,氮素指标包括总氮(TN)、氨氮(NH4 +-N)、硝氮(NO3 --N)、亚硝氮(NO2 --N);其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
(2)采用多水质参数在线监测仪,对上述检测指标数据进行在线获取,获取的各指标数据检出下限均低于《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)推荐分析方法的测定下限;
(3)在库区和各级分区之间的汇水节点(见图3),在2018年6-8月,每间隔2周采集数据一次,共采集数据35个。
(4)根据检测结果的变异程度筛选指标,检测结果变异系数大于15%的总氮、硝氮、总磷、pH、电导率,可作为氮素指纹图谱的指标;
表1指标检测结果变异系数
检测指标 | 水样数量 | 变异系数 | 是否为图谱指标 |
总氮(mg/L) | 35 | 22% | 是 |
氨氮(mg/L) | 35 | 13% | 否 |
硝氮(mg/L) | 35 | 28% | 是 |
亚硝氮(mg/L) | 35 | 14% | 否 |
总磷(mg/L) | 35 | 30% | 是 |
pH | 35 | 18% | 是 |
电导率(S/m) | 28 | 25% | 是 |
铁(mg/L) | 28 | 15% | 否 |
锰(mg/L) | 28 | 17% | 否 |
(4)指纹图谱既要包括氮素指标,也要包括其他水质指标,但不要求包括上述全部指标;
(5)指纹图谱中指标,通过10x(x∈整数)倍数增缩;总氮×100、硝态氮浓度×101、总磷浓度×102、电导率×10-2、pH×10-1,倍数增缩后,指标数值统一到0-1的范围内;
(6)倍数增缩后,对指纹图谱中指标进行标准化,构建指纹图谱(以1-1区的指纹图谱为例,图4)。当地图上点击1-1区,还可显示1-1区的指纹图谱。
步骤三、逐级估算不同分区对库区水体氮素的贡献率,具体如下:
(1)本发明选择的受体模型是非负约束因子分析法(factor analysis with non-negative constraints,FA-NNC),开展源解析定量的贡献率估算;
(2)以库区作为“汇”,1-1区作为“源”,估算1-1区对库区的贡献率;
(3)以1-1区作为“汇”,2-1区作为“源”,估算2-1区对1-1区的贡献率;
(4)以2-1区作为“汇”,3-1区和3-2区作为“源”,估算3-1区和3-2区对2-1区的贡献率;
(5)估算各区对库区氮素的贡献率。
由于大伙房水库还存在浑河与苏子河的氮素输入,因此,社河汇水区对大伙房水库的总氮和硝氮的总贡献率分别约为41.2%和44.6%。
表2各区对库区氮素的贡献率
氮素指标 | 1-1区贡献率 | 2-1区贡献率 | 3-1区贡献率 | 3-2区贡献率 |
总氮 | 20 | 17.3 | 0.5 | 3.4 |
硝氮 | 21.6 | 18.8 | 0.5 | 3.7 |
将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内,如图5所示,为以总氮贡献率为例的视觉直观效果图。利用计算机可视化图像处理,可以在视觉上更直观的在地图上展示库区中某一河流的氮素指标分区贡献率。
以上内容是结合具体的优先实施案例对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于此。在不脱离本发明构思的前提下,还可做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.水库氮素污染的多级源解析可视化***,其特征在于,包括汇水区划分模块(H)、参数监测模块(M)、信息处理模块(I)、可视化模块(V);
所述汇水区划分模块,用于按照汇流节点划分库区内河流汇水区并标记,将划分和标记的结果数据发送给所述可视化模块;
所述参数监测模块,用于通过在汇水节点采集水样、通过传感器检测氮素和水质参数信息,发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块,用于筛选其接收的氮素和水质参数信息、建立指纹图谱,将各参数指标代入受体模型,逐级计算该河流对应分区内的氮素贡献率参数,发送给可视化模块;
所述可视化模块,用于接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
2.按照权利要求1所述的水库氮素污染的多级源解析可视化***,其特征在于,所述汇水区划分模块包括分区划分单元、分区标记单元;
所述分区划分单元,用于读取DEM地理高程图像、根据河流汇水流向划分汇水区;根据污染源的类型及空间位置分布,归并类型相同且位置相邻的汇水区;
所述分区标记单元,用于根据河流流向的空间关系,对当前分区进行定级并标记在地图上的所属划区内;标记形式为M-N;其中,M为汇水区等级,“-”为分隔符,N为当前等级下的汇水区编码,M-N表示第M等级的汇水区N。
3.按照权利要求1所述的水库氮素污染的多级源解析可视化***,其特征在于,所述信息处理模块(I)包括指纹图谱单元(IS)、模型计算单元(IP);
所述指纹图谱单元,包括参数筛选子单元和指纹图谱单元;所述参数筛选子单元用于对氮素和水质参数信息进行筛选、量纲归一化处理;所述指纹图谱单元用于根据归一化后的各指标参数值建立指纹图谱;
所述模型计算单元,用于将上述氮素和水质参数指标代入受体模型,生成该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块。
4.按照权利要求1所述的水库氮素污染的多级源解析可视化***,其特征在于,所述可视化模块(V)包括数据储存单元(VS)、二维展示单元(VD);
所述数据储存单元,用于分类存储库区内河流汇水区划分结果和分区标记、指纹图谱单元建立的指纹图谱、模型计算单元生成的分区内氮素贡献率数据;
所述二维展示单元,用于在地图上圈画河流汇水区边界轮廓和显示分区标记,用于在二维坐标系上显示指纹图谱;用于将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内。
5.按照权利要求1-4中任一项所述的水库氮素污染的多级源解析可视化***,其特征在于,所述氮素和其他水质指标包括:
氮素指标包括总氮TN、氨氮NH4 +-N、硝氮NO3 --N、亚硝氮NO2 --N;
其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
6.水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于,包括以下步骤;
汇水区划分模块按照汇流节点划分库区内河流汇水区并标记,将划分和标记的结果数据发送给所述可视化模块;
参数监测模块通过在汇水节点采集水样、通过传感器检测氮素和水质参数信息,发送给所述信息处理模块;
信息处理模块筛选其接收的氮素和水质参数信息、建立指纹图谱,将各参数指标代入受体模型计算该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块;
可视化模块接收上述各模块输出的数据,在地图上进行叠加可视化展示。
7.按照权利要求6所述的水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于,所述汇水区划分模块执行以下步骤:
分区划分单元读取DEM地理高程图像、根据河流汇水流向划分汇水区;根据污染源的类型及空间位置分布,归并类型相同且位置相邻的汇水区;
分区标记单元根据河流流向对当前分区进行定级并标记在地图上的所属划区内;标记形式为M-N;其中,M为汇水区等级,“-”为分隔符,N为当前等级下的汇水区编码,M-N表示第M等级的汇水区N。
8.按照权利要求6所述的水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于,所述信息处理模块执行以下步骤:
指纹图谱单元,包括参数筛选子单元和指纹图谱单元;参数筛选子单元对氮素和水质参数信息进行筛选、量纲归一化处理;指纹图谱单元根据归一化后的各指标参数值建立指纹图谱;
模型计算单元将上述氮素和水质参数指标代入受体模型,生成该河流对应分区内的氮素贡献率参数发送给可视化模块。
9.按照权利要求6所述的水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于,所述可视化模块执行以下步骤:
数据储存单元分类储库区内河流汇水区划分结果和分区标记、指纹图谱单元建立的指纹图谱、模型计算单元生成的分区内氮素贡献率数据;
二维展示单元在地图上圈画河流汇水区边界轮廓和显示分区标记,在二维坐标系上显示指纹图谱,将氮素贡献率参数以强深浅弱的不同着色叠加显示在地图上相应库区的河流汇水区内。
10.按照权利要求6-9中任一项所述的水库氮素污染的多级源解析可视化方法,其特征在于,所述氮素和其他水质指标包括:
氮素指标包括总氮TN、氨氮NH4 +-N、硝氮NO3 --N、亚硝氮NO2 --N;
其他水质指标包括总磷、pH、电导率、铁、锰。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116912445A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 湖南省水务规划设计院有限公司 | 一种城乡供水三维动态可视化方法 |
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Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
刘丽雅等: "浑河傍河区地下水氮污染来源贡献研究", 《岩土工程技术》 * |
孙阳等: "三峡水库氮磷污染贡献率估算", 《重庆大学学报(自然科学版)》 * |
孟利等: "基于PCA-APCS-MLR的地下水污染源定量解析研究", 《中国环境科学》 * |
谢汝芹等: "于桥水库富营养化时间特征及污染源解析", 《水资源与水工程学报》 * |
郭书海等: "水生态功能区划流程:双关系树框架与概念模型", 《应用生态学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116912445A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 湖南省水务规划设计院有限公司 | 一种城乡供水三维动态可视化方法 |
CN116912445B (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-05 | 湖南省水务规划设计院有限公司 | 一种城乡供水三维动态可视化方法 |
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