【摘 要】
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水环境监测数据在水环境敏感性评价中起关键作用,然而受地形、环境、站点布设等因素影响存在缺失或不足的问题。为此,本文选取福建省为实验区,以2017年4-6月该省重点平台采集
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项课题(XDA23100500);福建省科技重大专项专题(2017NZ0003-1-5)~~
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水环境监测数据在水环境敏感性评价中起关键作用,然而受地形、环境、站点布设等因素影响存在缺失或不足的问题。为此,本文选取福建省为实验区,以2017年4-6月该省重点平台采集的网络文本数据为数据源,从水环境网络文本敏感度、污染敏感度和保护敏感度3个方面分析遴选出13个评价因子,基于模糊层次分析法结合网络文本构建水环境敏感性评价模型,分类验证评估结果的合理性。结果表明:①从网络文本敏感度看,该省东部-中北部地区高于西部-中南部地区,高敏感区分布集中在闽江下游地区;②从污染敏感度看,该省南部地区高于北部地区,高敏感区主要分布在汀江中下游、晋江下游和龙江等区域;③从保护敏感度看,该省西北-中南地区高于东北-西南地区,高敏感区主要分布在闽江上游支流建溪、木兰溪、萩芦溪等区域。综合各敏感度因子分析后发现全省水环境敏感度整体从东南-西南-北部-中部-东北依次减小,东沿海经济发达区和河流入海口等区域呈现出高敏感性,与实际情况相符。本研究使得水环境敏感性评价结果更具合理性,对于预测或排查水环境高敏感污染风险区、重要保护区及公众关注区具有一定的实用意义。
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