【摘要】：本文采用輸出系數(shù)法確定了阜陽市各縣區(qū)農(nóng)業(yè)面源COD污染負荷,研究了流域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源COD污染貢獻及COD負荷時空分布特征,并結(jié)合地形圖、土地利用圖和水系圖,探究了在水域、居民用地、林地、園地和耕地等不同土地利用方式下,COD濃度與不同土地利用類型景觀格局指標的相關(guān)性。通過引入降雨、地形、地表徑流和地下蓄滲影響因子,研究了其對入水體系數(shù)的影響。得出的結(jié)論如下:(1)臨泉縣農(nóng)業(yè)面源污染負荷為阜陽市最高,選取臨泉縣為主要研究對象。臨泉縣內(nèi)河流不同監(jiān)測點不同時期COD濃度變化差異較為明顯,3-7月份COD污染較為嚴重。(2)COD濃度與COHESION_居民用地呈顯著負相關(guān)(P≤0.05);COD濃度與ENNMN_林地呈顯著正相關(guān)(P≤0.05);COD濃度與PD_園地和COHESION_園地呈顯著正相關(guān)(P≤0.05),與SHAPEMN_園地呈極顯著正相關(guān)(P≤0.01),表明居民用地越分散,林地隔離度越大,園地形狀復(fù)雜程度越高,對流域內(nèi)COD濃度的影響也越大。COD濃度與水域和耕地景觀格局指標無顯著相關(guān)性。對COD濃度與不同土地利用方式景觀環(huán)境因子作主成分分析,得到8個主成分,可以解釋93.996%的方差。(3)本文引入降雨、地形、地表徑流和地下蓄滲影響因子對入河系數(shù)的影響,建立了臨泉縣農(nóng)業(yè)面源COD污染負荷年入河量和年均降雨量的回歸方程,函數(shù)具有較好的擬合度(R~2=0.7494),通過ArcGIS空間分析模塊進行插值計算得到研究區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源COD入河系數(shù)影響因子,不同年份農(nóng)業(yè)面源COD入河系數(shù)影響因子的取值有很大的差異,同一年份不同地區(qū)的也存在空間分異性。改進前后觀測期內(nèi)模擬結(jié)果相對偏差從6.21降到了0.21,整體上提高了估算結(jié)果的準確性。圖[39]表[32]參[92]
【圖文】：

圖 1 農(nóng)業(yè)面源產(chǎn)生和遷移過程Figure 1 Agricultural non-point source generation and migration process2 農(nóng)業(yè)面源污染輸出特征

安徽理工大學碩士學位論文估算了化學需氧量、氨氮、總磷的污染入河負荷，結(jié)果表明，，2015 年凱江村非點源污染入河化學需氧量、氨氮、總磷總量分別為 4906.71、1074.02.50t；農(nóng)村生活源對化學需氧量和氨氮的入河貢獻率最大，畜禽養(yǎng)殖源對總磷貢獻率最大。
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：X71;X52

【參考文獻】

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本文編號：2670433