[发明专利]基于SPARROW模型的河流污染评估方法

说明书

本发明涉及河流污染评估技术领域，是一种基于SPARROW模型的河流污染评估方法，第一步，根据目标河网的拓扑关系确定目标河流的仿真子流域，第二步，获取最小二乘法估算模型参数，第三步，确定并输入基于最小二乘法估算模型的河流污染源的自变量和因变量，第四步，建立目标河流仿真子流域化学需氧量的SPARROW模型，第五步，对河流水质污染负荷预测模型参数进行校验，第六步，确定水质类型。本发明旨在得出目标河流流域中各子流域和各控制单元中污染源构成组分和污染负荷定量分布，得到目标流域中不同污染源组成特征对流域水体污染状况的宏观影响，实现对干旱区内陆流域地表水水污染进行有效的评估，实现对目标河流流域地表水水资源的有效保护和科学管理。

技术领域

本发明涉及河流污染评估技术领域，是一种基于SPARROW模型的河流污染评估方法。

背景技术

SPARROW模型自1997年开发以来，得到快速发展和广泛应用，在大中尺度流域地表水有机物、营养物质、悬浮物、致病微生物等污染物的浓度分布、负荷上下游传输、衰减、污染源解析等模拟和预测方面均有应用。SPARROW模型最大的特点在于它所采用的模型结构，即在空间上将流域划分并形成详细的河段网络，并将水质监测数据和流域属性的GIS数据与河流河段网络在空间上一一对应。近年来，该模型得到国内外学者的关注，在多个流域和地区得到应用，如美国东南部地区、密西西比河流域、北美洲西部的科罗拉多河流域、美国切萨比克湾流域、新西兰的怀卡托河流域、欧洲的沃什海湾和维莱讷河、中国东北的松花江流域、滦河流域、北京山区流域、新安江流域、渭河流域。

COD(Chemical Oxygen Demand，化学需氧量)是反映水体中有机质污染程度的综合指标，也是我国衡量水体污染的重要因子。COD含量过高会导致水生生物缺氧以至死亡，水质腐败变臭，导致水质变差，危害人体健康和破坏生态环境。近几年，由于流域工农业发展和人口增加，河流的污染物质增加，使得河流的水质日益恶化，水环境的好坏直接会影响到该流域和地区的可持续发展。

发明内容

本发明提供了一种基于SPARROW模型的河流污染评估方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有技术中没有对干旱区内陆流域地表水水污染的污染源构成组分和污染负荷定量分布进行划分评估，造成河流污染治理困难，不能针对性的治理污染河流的问题。

本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：基于SPARROW模型的河流污染评估方法,包括以下步骤：

第一步，根据目标河网的拓扑关系确定目标河流的仿真子流域，基于目标河流的子流域数字高程模型数据，利用ArcHydro工具集按照洼地填平、流向分析、汇水计算、河网定义及分割、流域矢量化获取仿真河网水文数据；

第二步，获取最小二乘法估算模型参数，模型参数包括空间属性数据、污染源数据和水文监测数据；

所述空间属性数据包括河网密度、降水、坡度、温度、土地利用、人口数据和土壤渗透率，空间属性数据用于计算流域的空间特征；

所述污染源数据包括点源污染物和非点源污染物，点源污染物包括工业源污染数据，非点源污染物包括农业源污染数据和生活源污染数据；工业源污染数据按照相应工厂所在经纬度坐标填入对应子流域，汇总子流域内的工业源污染数据；计算各子流域耕地面积在相应行政区耕地中所占比例，将各行政区农业源污染总量乘以相应的耕地比例，得到各子流域的农业源污染量，生活源污染量以生活源污染统计数据乘以各子流域人口在相应行政区人口中所占比例计算得到；

水文监测数据包括水质数据和流量数据；水质数据为根据野外监测点位连续采样和实验的数据；流量数据为根据子流域各自的面积乘以相对应的月平均径流深，得到每个河流断面的平均流量；

第三步，确定并输入基于最小二乘法估算模型的河流污染源的自变量和因变量，以河流监测点位的水位监测数据的污染物通量作为因变量；河网水文数据、空间属性数据和污染源数据作为自变量；