论文部分内容阅读
泥沙不仅会增加水体浊度、改变河道形态,同时也是磷等众多污染物的重要载体,研究显示,泥沙结合态的磷输出占全年总磷负荷可达75%-95%。研究流域泥沙来源,对于有针对性地治理源区水土流失,研究流域水环境污染的来源与过程,实现对污染的有效治理,具有重要意义。本文选取位于我国东部江苏省南京市的九乡河上游小流域作为研究区,利用复合指纹和多元混合模型研究流域输出泥沙的主要来源及相对贡献,目的在于探讨复合指纹技术在受人为因素影响较大,地表物质较均一的农业小流域泥沙来源研究中应用的可行性,并以泥沙来源计算结果为基础,初步分析了研究区域颗粒态磷的来源。研究取得如下主要结论：1、筛选出土壤指纹识别因子将所有23项指标利用Kruskal-Wallis H检验,结果表明有11项指标：Na2O、A1203.Si02.P.K2O、Zn、Cd、As、Sn、N、C检验P值低于0.05,表明这11种土壤指标在三种泥沙源地间有显著差异,可以作为土壤指纹识别因子。2、得到了最佳复合指纹组合利用逐步判别分析,构建最佳复合指纹组合。当泥沙指标无异常值时(群1-#14),11个指纹因子经逐步判别分析筛选后有5个因子入选最佳指纹因子组合(Na2O、A1203、P、Sn、N),可达到87.5%的正确判别率；当泥沙指标有异常值时,剔除异常因子(#15:Na2O；#16:Na2O、A1203、Si02、As、C；#17：Zn、N)后再进行逐步判别分析,分别有4个因子入选,#15、#17最佳复合指纹组合分别为Na2O、A1203、P、Sn、N与Na2O、A1203、P、Cd,正确判别率可达83.3%、85.4%。编号#16泥沙样品判别率小于80%,未达到可接受范围,故被剔除。3、研究泥沙来源并证明了指纹识别技术在地表物质均一小流域的可行性各泥沙样品中来源于农田的相对贡献为25.3%65.2%,来源于矿山用地的相对贡献为34.8%-74.7%,来源于林地的泥沙总体上不到0.1%。该方法对不同泥沙来源的正确判别率最高达到87.5%,模型拟合优度平均达到0.93。证明了指纹识别技术在地表物质均一的小流域也能有效识别泥沙的来源。4、初步分析了该研究区域的颗粒态磷(PP)来源本研究在泥沙来源计算的基础上,建立了颗粒态磷(PP)输出与来源对应关系,分析了颗粒态磷(PP)的输出情况,其中农田的颗粒态磷(PP)贡献率范围为32.6%-72.79%,林地为0.02%-1.89%,矿山及道路施工用地为27.19%-67.37%。