CN116108662B - 一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 - Google Patents
一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116108662B CN116108662B CN202310078442.7A CN202310078442A CN116108662B CN 116108662 B CN116108662 B CN 116108662B CN 202310078442 A CN202310078442 A CN 202310078442A CN 116108662 B CN116108662 B CN 116108662B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pollution
- consumption
- period
- emission
- urban
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 111
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 111
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 title claims abstract description 111
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 29
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 26
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 25
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims description 24
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 claims description 23
- 125000003275 alpha amino acid group Chemical group 0.000 claims description 18
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 13
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 241000208125 Nicotiana Species 0.000 description 1
- 235000002637 Nicotiana tabacum Nutrition 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Consolidation Of Soil By Introduction Of Solidifying Substances Into Soil (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明的人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,包括生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块;所述生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块平行独立;本发明的技术方案,揭示了人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动情况,从居民生活直接排放影响、居民消费间接影响多方面考虑,所得结果的精确度更高,可参考性更高,为人口规模和城镇化变化驱动下的流域磷污染负荷变化预测打下基础。
Description
技术领域
本发明涉及环境评价领域,尤其涉及一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型。
背景技术
城镇化也称为城市化,1867年西班牙工程师A.Serda在其著作的《城市化基本理论》中最早提出,用来描述“乡村”向“城市”演变的过程。20世纪,“城镇化”这一名词已经被世界范围内的多数学者接受。目前,城镇化还没有一个非常明确的定义,不同学科从不同的角度对其进行解释,经济学强调城镇化是“农村经济”向“城镇社区”转化的过程;社会学认为城镇化是人类的行为、生活方式由“农村社区”向“城镇社区”转化的过程;地理学强调的是“人口、产业”等由“乡村地域”向“城镇地域”的转化和集中过程;人口学强调乡村人口转化为城镇人口的过程。按照《国家标准城市规划术语标准》中定义,城市(城镇)是指以非农产业和非农业人口聚集为主要特征的居民点,城镇化是人类生产和生活方式由乡村型向城市型转化的历史过程,表现为乡村人口向城市人口转化以及城市不断发展和完善的过程。通常用“城镇化水平”来衡量一个区域城镇化发展程度。
从城镇化的内涵可以看出,城镇化的过程实际上是乡村型向城市型转化的过程,这一过程的重要表现为人口从农村迁到城镇,同时人口总体规模也在同步变化。随着,人口从农村向城市集中,其先前从事的农村生产、生活方式也相应的向城镇生产、生活方式转变。由于一定时期内,农村居民和城镇居民生产、生活方式的差异,城镇化必然导致环境污染负荷的变化。
基于此,人口城镇化对环境污染物排放量的影响需要从多方面进行考虑,人口城镇化过程中,人口规模和结构在空间上发生相应改变,伴随人口规模和结构的改变,生产、生活方式也相应改变,会带来不同的环境效应;
目前,还未见有人口城镇化对其流域磷污染影响的研究公开,难以明确人口城镇化与其流域磷污染的实际关系,从而导致进一步的分析研究较为不便。
因此,本领域的技术人员致力于开发一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,以解决上述现有技术的不足。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明所要解决的技术问题是目前还未见有人口城镇化对其流域磷污染影响的研究公开,难以明确人口城镇化与其流域磷污染的实际关系,导致进一步的分析研究较为不便的缺陷问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,包括生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块;所述生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块平行独立;所述人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,如式1所示,
式(1)中,
Lre为一定时间居民生活、消费驱动下的污染负荷;
Ll、Lc分别为居民生活、消费引起的污染排放量;
au为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
βu、βr分别为城镇、农村居民消费排放系数;
P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
分别为城镇和农村污染处理设施对总磷的去除率;
从时期“s”到时期“t”,居民生活和消费驱动引起的污染物排放变化,如式(2)所示,
式(2)中,
ΔLre为一定时期内居民生活和消费驱动下污染物排放变化量;
ΔLl为一定时期内城镇化过程中生活方式变化引起的污染负荷变化;
ΔLc为一定时期内城镇化过程中居民消费驱动下的污染负荷变化;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
ηt、ηs分别为t、s时期人口城镇化率;
分别为t、s城镇居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s农村居民人均消费污染排放系数;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,如式(3)所示,
式(3)中,
ΔLre为一定时间居民生活、消费驱动下的污染负荷变化量;
au为城镇居民人均生活总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活总磷排放系数;
βu、βr分别为城镇、农村居民消费排放系数,P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
分别为城镇和农村污染处理设施对总磷的去除率;
所述生活排放直接驱动模块包括居民生活磷污染直接排放负荷,通过城镇居民和农村居民人均排放系数计算,如式(4)所示,
式(4)中,
L1为区域内居民生活污染排放负荷;
au为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
θu城市生活污水处理率;
城镇污染处理设施污染物去除率;
θr农村生活污水处理率;
农村污染处理设施污染物去除率;
从时期“s”到时期“t”,生活方式差异引起的污染物排放,如式(5)所示,
式(5)中,
ΔL1为区域内生活驱动下总磷负荷变化量;
分别为t、s时期生活污染排放量;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
分别为t、s时期城镇居民人均生活磷排放系数;
分别为t、s时期农村居民人均生活污染总磷排放系数;
分别为t、s时期城市生活污水处理率;
分别为t、s时期城镇污染处理设施污染物去除率;
分别为t、s时期农村污染处理设施污染物去除率;
在其他条件不变的情况下,流域内城镇化率每增加1%,居民生活磷污染负荷变化量,如式(6)所示,
式(6)中,
ΔL1为区域内生活驱动下总磷负荷变化量;
P为人口总数;
au为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
θu城市生活污水处理率;
城镇污染处理设施污染物去除率;
θr农村生活污水处理率;
农村污染处理设施污染物去除率;
所述居民消费间接驱动模块包括通过投入产出理论来分析单位消费的污染排放,建立居民消费间接驱动模型;
所述居民消费间接驱动模型具体为,一定时期内,封闭流域内消费引致的污染排放等于城镇居民消费和农村居民消费引起的污染排放之和,如式(7)所示,
Lc=CYu+CYr=βuPu+βrPr=P[ηβu+(1-η)βr]=P[η(βu-βr)+βr] (7)
式(7)中,
Lc为居民消费引起的污染排放量;
Yu、Yr分别为城镇、农村居民消费向量;
βu、βr分别为城市、农村居民人均消费排放系数;
Pu、Pr分别为流域内城镇和农村居民总数;
P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
所述βu、βr、Yu、Yr由下式可得,
Lu=CYu;Lr=CYr (8)
式(8)、(9)、(10)中,
Lu、Lr分别为城市、农村居民消费引起各部门的污染排放总量;
Yu、Yr分别为城市、农村居民消费n×1向量;
βu、βr分别为城市、农村居民消费排放系数;
Su、Sr分别为城市、农村居民人均消费结构;
Pu、Pr分别为流域内城镇和农村人口总数;
C为单位产品消费引起的生产污染排放系数向量;
从时期“s”到时期“t”,居民消费引起的污染物排放,如式(11)所示,
式(11)中,
ΔLc为一定时期内居民消费改变引起的污染负荷变化;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
ηt、ηs分别为t、s时期人口城镇化率;
分别为t、s城镇居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s农村居民人均消费污染排放系数;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,如式(12)所示,
ΔLC=P(βu-βr)×1% (12)
采用以上方案,本发明公开的人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,具有以下优点:
本发明的人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,揭示了人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动情况,从居民生活直接排放影响、居民消费间接影响多方面考虑,所得结果的精确度更高、可参考性更高,为进一步的人口驱动下的磷污染负荷增量预测打下基础。
以下将结合具体实施方式对本发明的构思、具体技术方案及产生的技术效果作进一步说明,以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明实施例1的2015年岷江流域城乡居民人均涉磷消费结构统计图;
图2是本发明实施例1的2015年岷江流域城镇和农村居民人均消费驱动磷负荷对比统计图;
图3是本发明实施例1的岷江流域城镇居民人均消费结构变化统计图(折算为2005年价格);
图4是本发明实施例1的岷江流域农村居民人均消费结构变化统计图(折算为2005年价格);
图5是本发明实施例1的岷江流域城镇居民人均消费驱动磷污染负荷统计图;
图6是本发明实施例1的岷江流域农村居民人均消费驱动磷污染负荷统计图;
具体实施方式
以下介绍本发明的多个优选实施例,使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现,这些实施例为示例性描述,本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
实施例1、采用本发明一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型进行岷江流域人口城镇化对磷污染负荷驱动研究
一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,包括生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块;所述生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块平行独立;所述人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,如式1所示,
式(1)中,
Lre为一定时间居民生活、消费驱动下的污染负荷;
L1、Lc分别为居民生活、消费引起的污染排放量;
au为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
βu、βr分别为城镇、农村居民消费排放系数;
P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
分别为城镇和农村污染处理设施对总磷的去除率;
从时期“s”到时期“t”,居民生活和消费驱动引起的污染物排放变化,如式(2)所示,
式(2)中,
ΔLre为一定时期内居民生活和消费驱动下污染物排放变化量;
ΔLl为一定时期内城镇化过程中生活方式变化引起的污染负荷变化;
ΔLc为一定时期内城镇化过程中居民消费驱动下的污染负荷变化;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
ηt、ηs分别为t、s时期人口城镇化率;
分别为t、s城镇居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s农村居民人均消费污染排放系数;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,如式(3)所示,
式(3)中,
ΔLre为一定时间居民生活、消费驱动下的污染负荷变化量;
au为城镇居民人均生活总磷排放系数;
ar为农村居民人均生活总磷排放系数;
βu、βr分别为城镇、农村居民消费排放系数,P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
分别为城镇和农村污染处理设施对总磷的去除率;
所述生活排放直接驱动模块包括居民生活磷污染直接排放负荷,通过城镇居民和农村居民人均排放系数计算,如式(4)所示,
式(4)中,
L1为区域内居民生活污染排放负荷;
αu为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
αr为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
θu城市生活污水处理率;
城镇污染处理设施污染物去除率;
θr农村生活污水处理率;
农村污染处理设施污染物去除率;
从时期“s”到时期“t”,生活方式差异引起的污染物排放,如式(5)所示,
式(5)中,
ΔLl为区域内生活驱动下总磷负荷变化量;
分别为t、s时期生活污染排放量;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
分别为t、s时期城镇居民人均生活磷排放系数;
分别为t、s时期农村居民人均生活污染总磷排放系数;
分别为t、s时期城市生活污水处理率;
分别为t、s时期城镇污染处理设施污染物去除率;
分别为t、s时期农村污染处理设施污染物去除率;
在其他条件不变的情况下,流域内城镇化率每增加1%,居民生活磷污染负荷变化量,如式(6)所示,
式(6)中,
ΔL1为区域内生活驱动下总磷负荷变化量;
P为人口总数;
αu为城镇居民人均生活污染总磷排放系数;
αr为农村居民人均生活污染总磷排放系数;
θu城市生活污水处理率;
城镇污染处理设施污染物去除率;
θr农村生活污水处理率;
农村污染处理设施污染物去除率;
所述居民消费间接驱动模块包括通过投入产出理论来分析单位消费的污染排放,建立居民消费间接驱动模型;
所述居民消费间接驱动模型具体为,一定时期内,封闭流域内消费引致的污染排放等于城镇居民消费和农村居民消费引起的污染排放之和,如式(7)所示,
Lc=CYu+CYr=βuPu+βrPr=P[ηβu+(1-η)βr]=P[η(βu-βr)+βr] (7)
式(7)中,
Lc为居民消费引起的污染排放量;
Yu、Yr分别为城镇、农村居民消费向量;
βu、βr分别为城市、农村居民人均消费排放系数;
Pu、Pr分别为流域内城镇和农村居民总数;
P为流域总人口;
η为人口城镇化率;
所述βu、βr、Yu、Yr由下式可得,
Lu=CYu;Lr=CYr (8)
式(8)、(9)、(10)中,
Lu、Lr分别为城市、农村居民消费引起各部门的污染排放总量;
Yu、Yr分别为城市、农村居民消费n×1向量;
βu、βr分别为城市、农村居民消费排放系数;
Su、Sr分别为城市、农村居民人均消费结构;
Pu、Pr分别为流域内城镇和农村人口总数;
C为单位产品消费引起的生产污染排放系数向量;
从时期“s”到时期“t”,居民消费引起的污染物排放,如式(11)所示,
式(11)中,
ΔLc为一定时期内居民消费改变引起的污染负荷变化;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
ηt、ηs分别为t、s时期人口城镇化率;
分别为t、s城镇居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s农村居民人均消费污染排放系数;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,如式(12)所示,
ΔLc=P(βu-βr)×1% (12)
本实施例1中,具体参数包括
“t”时期为2005年;
“s”时期为2015年;
居民生活直接排放参数包括,
人口与城镇化水平:
2015年,岷江流域常住人口为2173.1万人,其中城镇常住人口为1196.2万人,常住人口城镇化率为55.0%。与2005年相比,岷江流域常住人口增加了188.5万,增加率为9.5%。其中,城镇人口增加了422.9万人,城镇化升高了16%。
流域内成都市人口规模增加幅度最大,2015年岷江流域成都区域常住人口较2005年增加了225万人,城镇人口增加了283.1万人,城镇化率升高了13%。
污染处置概况:根据四川省、青海省城建年鉴,2015年,岷江流域相关市州城镇生活污水处理率空间差异较大,变化范围为22%-85%,全流域污水处理率平均为73%。与2005年岷江流域城镇生活污水处理率的29%相比,上升了44%。根据污水处理厂进出口水质例行监测数据分析,2005年和2015年岷江流域城镇居民生活污水中总磷平均去除率分别为30%和75%;2005年区域内总磷去除率变化范围为5%-70%;2015年区域内总磷去除率变化范围为30%-70%。2015年之前,岷江流域农村污水普遍没有收集处置,处理率按零计算。
城镇居民生活排放系数:根据《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》,岷江流域城镇居民生活污水直排中总磷物排放强度为0.74g/人1.26g/人.天。2015年10月,本实施例1在流域内的宜宾选择3个污水处厂入口实测总磷浓度为6.91mg/L-7.47mg/L,折算为居民排放系数0.83g/人.天0.89g/人.天,略低于《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》系数,考虑到实测过程中污水处理厂雨、污分离不彻底的干扰,本实施例1城镇居民生活污染排放系数选择《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》中给出的系数。
表12005-2015年岷江流域相关区域城镇居民排放系数
农村居民生活排放系数:目前我国还没有统一的农村居民磷污染排放系数,针对四川省岷江流域农村居民总磷污染排放系数研究的学术论文也鲜见报道。2013年北京大学的高伟等在云南省滇池流域开展了居民排放系数实地研究,结果表明农村居民总磷污染排放系数为0.22g/人.天。岷江流域和滇池流域同属我国西南地区,农村居民生活方式相近,本实施例1类比采用此系数。
居民消费参数包括:
部门完全排污系数:2015年岷江流域居民消费中共有18个行业部门涉磷污染排放;其中,总磷排放主要集中在“农林牧渔产品和服务业”、“食品和烟草”、“化学产品”三个行业,上述三个行业占总磷污染排放量占18个行业排放量的90%以上;
城乡居民消费结构:如图1所示,2015岷江流域城镇居民人均消费量(9417元/人)是农村居民人均消费量(4240元/人)的约2倍;
人均消费排污系数:如图2所示,2015年岷江流域城镇居民人均消费总磷完全排放系数为86.6g/人·年,农村居民人均消费总磷完全排放系数为40.4g/人·年;
人均消费排污历史演变:如图3、4所示,农村居民人均消费从2005年的1244.8元/人增加到2015年的2840.8元/人(按2005年价格水平折算,下同),年均增加率为7.8%;城镇居民人均消费从2005年的2025.8元/人,增加到2015年的6351.0元/人,年均增长率为12.1%。
如图5、6所示,从人均总磷污染完全排放系数来看,农村居民人均总磷完全排放系数从2005年的28.8g/人增加到2015年的40.4g/人,年均增长率为3.4%;城镇居民人均总磷完全排放系数从2005年的60.7g/人增加到2015年的86.6g/人,年均增长率为3.6%;
结果:
如表2所示,2005-2015年岷江流域人口城镇化对总磷污染排放有强化作用,流域总磷污染排放呈现增加趋势,人口驱动下的总磷污染排放从2005年的2840.8吨/年增加到2015年的4393.6吨/年。其中,居民生活引起的直接排放量从2005年的2219.4吨/年增加到2015年的2974.5吨/年,居民消费间接驱动引起的排放量从2005年的621.4吨/年增加到2015年的1419.2吨/年;
表2岷江流域人口驱动磷污染负荷单位:吨/年
从增加量的构成来看,2005-2015年岷江流域人口城镇化驱动引起的磷污染负荷改变量绝对值城镇化效应(811.7吨/年)>消费结构效应(797.8吨/年)>技术效应(-500吨/年)>规模效应(443.2吨/年)。人口城镇化对磷污染的环境负面效应之和大于污水处置技术带来的正面效应,导致全流域人口驱动下的磷污染负荷有所增加。
从空间分布来看,成都区域总磷增量最大,2005-2015年区域人口驱动下总磷污染负荷增加了1298吨/年,占全流域增量的84%。成都区域总磷污染人口城镇化效应(604.5吨/年)>消费结构改变效应(559.5吨/年)>人口规模效应(479.1吨/年)>技术效应(-345.1吨/年);如表3所示;
表3岷江流域人口驱动磷污染负荷驱动效益构成单位:吨/年
综上所述,本专利技术方案,揭示了人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动情况,从居民生活直接排放影响、居民消费间接影响多方面考虑,所得结果的精确度更高、可参考性更高,为进一步的人口驱动下的磷污染负荷增量预测打下基础。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的试验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (3)
1.一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,其特征在于,包括生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块;所述生活排放直接驱动模块、居民消费间接驱动模块平行独立;所述人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,如式(1)所示,
式(1)中,
Lre为一定时间居民生活和消费驱动下的污染物排放量;
Ll、Lc分别为居民生活、消费引起的污染排放量;
αu为城镇居民人均生活总磷排放系数;
αr为农村居民人均生活总磷排放系数;
βu、βr分别为城镇、农村居民人均消费排放系数;
P为人口总数;
η为人口城镇化率;
分别为城镇、农村污染处理设施对总磷的去除率;
θu城镇生活污水处理率;
θr农村生活污水处理率;
从时期“s”到时期“t”,居民生活和消费驱动引起的污染物排放变化,如式(2)所示,
式(2)中,
ΔLre为一定时期内居民生活和消费驱动下污染物排放变化量;
ΔLl为一定时期内城镇化过程中居民生活方式变化引起的污染负荷变化;
ΔLc为一定时期内城镇化过程中居民消费改变引起的污染负荷变化;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
ηt、ηs分别为t、s时期人口城镇化率;
分别为t、s时期城镇居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s时期农村居民人均消费污染排放系数;
分别为t、s时期城镇居民人均生活总磷排放系数;
分别为t、s时期农村居民人均生活总磷排放系数;
分别为t、s时期城镇生活污水处理率;
分别为t、s时期农村生活污水处理率;
分别为t、s时期城镇污染处理设施对总磷的去除率;
分别为t、s时期农村污染处理设施对总磷的去除率;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,
如式(3)所示,
2.如权利要求1所述人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,其特征在于,所述生活排放直接驱动模块包括居民生活磷污染直接排放负荷,通过城镇居民和农村居民人均排放系数计算,如式(4)所示,
从时期“s”到时期“t”,生活方式差异引起的污染物排放,如式(5)所示,
式(5)中,
分别为t、s时期生活污染排放量;
Pt、Ps分别为t、s时期人口数量;
在其他条件不变的情况下,流域内城镇化率每增加1%,居民生活磷污染负荷变化量,如式(6)所示,
3.如权利要求1所述人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型,其特征在于,所述居民消费间接驱动模块包括通过投入产出理论来分析单位消费的污染排放,建立居民消费间接驱动模型;
所述居民消费间接驱动模型具体为,一定时期内,封闭流域内消费引致的污染排放等于城镇居民消费和农村居民消费引起的污染排放之和,如式(7)所示,
Lc=CYu+CYr=βuPu+βrPr=P[ηβu+(1-η)βr]=P[η(βu-βr)+βr] (7)
式(7)中,
C为单位产品消费引起的生产污染排放系数向量;
Yu、Yr分别为城镇、农村居民消费向量;
Pu、Pr分别为流域内城镇、农村居民总数;
所述βu、βr、Yu、Yr由下式可得,
Lu=CYu;Lr=CYr (8)
式(8)、(9)、(10)中,
Lu、Lr分别为城镇、农村居民消费引起各部门的污染排放总量;
Yu、Yr分别为城镇、农村居民消费向量;
Su、Sr分别为城镇、农村居民人均消费结构;
Pu、Pr分别为流域内城镇、农村人口总数;
从时期“s”到时期“t”,居民消费引起的污染物排放,如式(11)所示,
式(11)中,
分别为t、s时期消费引起的污染排放量;
在其他条件保持不变的情况下,流域城镇化率增加一个百分点引起的污染排放变化,
如式(12)所示,
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310078442.7A CN116108662B (zh) | 2023-01-14 | 2023-01-14 | 一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310078442.7A CN116108662B (zh) | 2023-01-14 | 2023-01-14 | 一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116108662A CN116108662A (zh) | 2023-05-12 |
CN116108662B true CN116108662B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=86265084
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310078442.7A Active CN116108662B (zh) | 2023-01-14 | 2023-01-14 | 一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116108662B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107066808A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-08-18 | 西北农林科技大学 | 一种丘陵区非点源氮磷流失形态构成分布式模拟方法 |
CN107122620A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-01 | 南京大学 | 一种流域外源磷负荷测算方法 |
CN110751312A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-04 | 华中科技大学 | 一种基于多因子的***动力学生活需水预测方法和*** |
CN114219371A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-03-22 | 哈尔滨工业大学 | 月尺度的流域人为水污染负荷核算方法 |
CN114462698A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种面向流域汇水区域的磷排放污染负荷预测方法 |
CN115293615A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-04 | 江苏省环境科学研究院 | 一种水污染物减排任务量分配方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12031969B2 (en) * | 2020-12-08 | 2024-07-09 | Nanjing University | Spatial and temporal feature-based method for measuring domestic wastewater effluent loadings |
-
2023
- 2023-01-14 CN CN202310078442.7A patent/CN116108662B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107066808A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-08-18 | 西北农林科技大学 | 一种丘陵区非点源氮磷流失形态构成分布式模拟方法 |
CN107122620A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-01 | 南京大学 | 一种流域外源磷负荷测算方法 |
CN110751312A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-04 | 华中科技大学 | 一种基于多因子的***动力学生活需水预测方法和*** |
CN114462698A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种面向流域汇水区域的磷排放污染负荷预测方法 |
CN114219371A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-03-22 | 哈尔滨工业大学 | 月尺度的流域人为水污染负荷核算方法 |
CN115293615A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-04 | 江苏省环境科学研究院 | 一种水污染物减排任务量分配方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Investigation of nitrogen and phosphorus contents in water in the tributaries of Danjiangkou Reservoir;Liu Y et al;2018 Investigation of nitrogen and phosphorus contents in water in the tributaries of Danjiangkou Reservoir;第1-11页 * |
温泉 等.地学前缘.2020,第332-339页. * |
长江流域农业面源磷污染排放特征与防治技术研究.吉 林 建筑大学学报.2021,第48-52页. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116108662A (zh) | 2023-05-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Cai et al. | Tension of agricultural land and water use in China’s trade: tele-connections, hidden drivers and potential solutions | |
Zhang et al. | Decoupling analysis of water use and economic development in arid region of China–based on quantity and quality of water use | |
CN106600509B (zh) | 一种基于基础数据分析判断企业兑水排污行为的方法 | |
CN107451682B (zh) | 一种基于神经网络的城市感潮河段生态需水量预测方法 | |
CN113033917B (zh) | 一种基于***数据的污水处理厂预测规划运行管理方法 | |
Liu et al. | An innovative digitization evaluation scheme for Spatio-temporal coordination relationship between multiple knowledge driven rural economic development and agricultural ecological environment—Coupling coordination model analysis based on Guangxi | |
Wang et al. | A full-view management method based on artificial neural networks for energy and material-savings in wastewater treatment plants | |
Ma et al. | Spatiotemporal supply-demand characteristics and economic benefits of crop water footprint in the semi-arid region | |
Feng et al. | Spatiotemporal differentiation and driving patterns of water utilization intensity in Yellow River Basin of China: Comprehensive perspective on the water quantity and quality | |
CN103218536A (zh) | 跨越式发展地区需水预测方法 | |
Yang et al. | Efficiency and driving force assessment of an integrated urban water use and wastewater treatment system: Evidence from spatial panel data of the urban agglomeration on the middle reaches of the Yangtze River | |
Yu et al. | The nonlinear effect of new urbanization on water pollutant emissions: Empirical analysis based on the panel threshold model | |
CN116108662B (zh) | 一种人口城镇化对流域磷污染负荷的驱动模型 | |
CN116307768A (zh) | 流域农业农村面源污染不同时空尺度动态排放清单方法 | |
Liu et al. | Evaluation and analysis of irrigation water use efficiency based on an extreme learning machine model optimized by the spider monkey optimization algorithm | |
CN113159425B (zh) | 一种区域工业水污染日排放量预测方法和装置 | |
Wang et al. | The impact of environmental regulation on water resources utilization efficiency | |
CN110885132B (zh) | 一种农村生活污水处理设施优先监管集的识别方法 | |
Wang et al. | Optimal design of two-dimensional water trading considering hybrid “three waters”-government participation for an agricultural watershed | |
Fan et al. | Insight into China's water pollution and sustainable water utilization from an integrated view | |
Xiao et al. | Livestock or crop? Which deserves more investment to reduce greywater footprint emissions and improve water use efficiency? | |
Ling et al. | Simulating and predicting the development trends of the water–energy–food–ecology system in Henan Province, China | |
CN112966902A (zh) | 一种兼顾区域公平和污染源治理差异的水污染负荷分配方法 | |
CN114077930B (zh) | 一种基于电力消费的经济结构变化的分析方法 | |
Xu et al. | How can green finance effectively promote low-carbon cities? Evidence from 237 cities in China |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |