CN106503447B - 一种非点源污染排放清单快速处理方法 - Google Patents

一种非点源污染排放清单快速处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106503447B
CN106503447B CN201610930819.7A CN201610930819A CN106503447B CN 106503447 B CN106503447 B CN 106503447B CN 201610930819 A CN201610930819 A CN 201610930819A CN 106503447 B CN106503447 B CN 106503447B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point source
drainage basin
data
source pollution
land
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
Application number
CN201610930819.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106503447A (zh
Inventor
李红华
刘俊
谢涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Science Mapuniverse Tchndogy Co Ltd
Original Assignee
China Science Mapuniverse Tchndogy Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Science Mapuniverse Tchndogy Co Ltd filed Critical China Science Mapuniverse Tchndogy Co Ltd
Priority to CN201610930819.7A priority Critical patent/CN106503447B/zh
Publication of CN106503447A publication Critical patent/CN106503447A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106503447B publication Critical patent/CN106503447B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
    • Y02P90/845—Inventory and reporting systems for greenhouse gases [GHG]

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Processing Of Solid Wastes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种非点源污染排放清单快速处理方法，涉及流域污染防治技术领域。该方法，通过将非点源污染数据规范到流域尺度，综合考虑北方片区和南方片区污染产生数据之间的差异，以及季节性污染产生数据之间的差异，提高了污染源排放清单编制效率和科学性，可以通过技术手段分析非点源污染的减排措施和减排效益，所以，应用于流域污染防治中，在总量控制、节能减排方面具有较广泛的应用前景。

Description

一种非点源污染排放清单快速处理方法
技术领域
本发明涉及流域污染防治技术领域，尤其涉及一种非点源污染排放清单快速处理方法。
背景技术
编制“可量化、可测算、可核实”的污染物排放清单，是一项要求高、难度大的系统性、动态性工程，须依托于良好的编制机制。
目前，为了及时掌握流域非点源污染排放情况以进一步控制排放水平，达到改善水环境质量的目的，我国在全国污染源普查和环境统计工作中，重点调查了农田污染、生活污染、畜禽养殖污染的产生量和排放量，耗费了大量的人力物力财力。
但是，由于非点源污染与土地利用现状与规划、地表植被、土壤类型、气象水文条件等因素具有相当紧密的联系，而当前的非点源污染排放数据的统计采用的是陈旧的当量法核算，未能及时考虑区域地表情况的复杂变化和气象水文年际变化的影响，扩大了由于区域下垫面的变迁造成的统计误差，甚至会直接得到偏离实际的统计结果，缺失了气象水文不同情景的统计结果，使污染减排措施的落实，和污染源排放清单的进一步控制造成了一定阻力和难度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种非点源污染排放清单快速处理方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种非点源污染排放清单快速处理方法，包括如下步骤：
S1，识别流域所在的片区，所述片区包括南方片区和北方片区，在全国土地利用类型图中，按照全国1:100万地形图分幅标准，所述北方片区为北纬24°以北的区域，所述南方片区为北纬24°以南的区域；
S2，利用全国分幅地块非点源输出系数查找表，根据所述流域所在的片区，得到所述流域非点源输出系数；利用全国行政区划图和全国土地利用类型图，根据所述流域所在的片区，得到所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积；
S3，结合所述流域非点源输出系数、所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积以及全国行政区划统计数据，得到所述流域非点源污染产生量数据；
S4，利用SWAT模型对所述流域分区，得到子流域分区，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据；
S5，将所述子流域分区的非点源污染产生量数据，分解成子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据。
优选地，S2中，所述全国分幅地块非点源输出系数查找表，按照如下步骤建立：
计算南方片区和北方片区各自的非点源污染排放统计参数，
定义非点源污染从统计量输出到排放量的系数，即非点源输出系数，通过选取南方片区和北方片区两个典型流域，收集流域非点源模拟的数据，运行率定非点源模型得出非点源输出系数；
在全国分幅地块图中，给每个分幅地块分配非点源输出系数和统计参数，以矩阵方式存储，建立全国分幅地块非点源输出系数查找表。
优选地，所述统计参数包括化肥使用效率、人口排污当量和养殖排污当量；所述非点源输出系数包括耕地、居民区、牧区三种地块类型的非点源污染输出系数。
优选地，S3包括如下步骤：
S301，假定某一行政区划与其所处的流域范围，土地利用效率一致，即该行政区划处于两个或两个以上的流域范围，则默认该行政区划内所有的流域的农用地、农村用地、城镇用地效率与该行政区划土地利用效率一致，可完全按照面积分割统计数据；
S302，计算流域分解系数：应用商业GIS软件，使用流域:上游、中游、下游分区切分土地利用数据和行政区划数据，得到流域上中下游内的耕地、居民区、牧区的斑块面积；分别统计上中下游同一行政区划内耕地斑块面积求和、居民区板块面积求和、牧区斑块面积求和；计算上中下游同一行政区划内耕地斑块面积与其行政区划内耕地面积占比，得到占比系数即为流域分解系数；
S303，根据流域覆盖的行政区划的社会经济数据，得到基于行政区划的非点源污染产生量数据；
S304，利用所述流域分解系数，将所述基于行政区划的非点源污染负荷数据分解到流域上中下游，得到流域非点源污染产生量数据。
优选地，S303中，所述社会经济数据，包括农业化肥使用量、畜禽养殖规模、农村人口规模和城镇人口规模。
优选地，S4中，所述将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据，具体为：将覆盖流域的行政区划范围的土地利用类型数据和土壤栅格数据进行叠加，利用ARCGIS空间分析方法，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，分解到子流域分区，得到子流域分区的非点源污染产生量数据。
优选地，S5之后还包括步骤：采用如下方法对所述子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据进行批量处理：
建立土地利用类型数据、土壤数据的栅格数据与子流域分区的空间关系，提取每个栅格数据的属性数值，利用聚类分析方法，将子流域分区进行分类，确定同质化子流域分区，减少模拟对象；
建立流域TMDL计划模型框架，采用LDC法去掉基流携带的点源污染负荷，结合输出系数法分离出子流域分区不同流量季的非点源污染物流失参数。
本发明的有益效果是：本发明实施例提供的非点源污染排放清单快速处理方法，通过将非点源污染数据规范到流域尺度，综合考虑北方片区和南方片区污染产生数据之间的差异，以及季节性污染产生数据之间的差异，提高了污染源排放清单编制效率和科学性，可以通过技术手段分析非点源污染的减排措施和减排效益，所以，应用于流域污染防治中，在总量控制、节能减排方面具有较广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例提供的非点源污染排放清单快速处理方法流程示意图；
图2是流域边界矢量图；
图3是流域区位图；
图4是流域的上中下游展示图；
图5是流域所在片区的区位图对应的土地利用类型图；
图6是全国分幅地块非点源输出系数查找表所对应的地图分布示意图；
图7是流域范围覆盖的行政区划及土地利用类型叠加分析图；
图8是基于行政区划的非点源污染产生量数据；
图9是利用swat软件划分流域子流域分区示意图；
图10是子流域分区非点源污染物排放清单空间展示图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
我国实行以行政单元组织污染源调查与统计，包括点源污染和非点源污染。因点源污染来源比较明确，分布集中，无论在行政区域尺度还是流域尺度，均容易分析其对环境的影响，以及实施减排措施。而非点源污染具有分布广、相对分散的特点，分析污染来源和污染控制重点在技术上难度更大，需要将非点源污染数据规范到流域尺度，才能通过技术手段分析非点源污染的减排措施和减排效益。
提供共同范式的流域非点源污染排放清单，是解决流域和区域可持续发展的重要依据。我国国土面积辽阔，水资源分布不均，流域污染排放情势复杂，采用完全一致的核算依据难以调和区域间差异。亟需针对北方片区、南方片区开展相应的流域非点源污染排放清单编制工作。种植业污染主要是降水径流引起的一类污染，属于季节性比较强的非点源污染类型，是非点源污染的重要组成部分，因此，非点源污染排放清单的处理方法应完善季节性特征，核算季节时间尺度的非点源污染排放量。
综上所述，流域非点源污染排放的编制工作，需要开展两个工作：首先是考虑流域非点源污染排放空间差异性的清单处理办法，包括下垫面的动态变迁，北方片区和南方片区差异；其次是考虑流域非点源污染排放时间差异性的清单处理办法，包括流域天然径流量年际变化，年内径流量水平的差异。
本发明实施例提供了一种非点源污染排放清单快速处理方法，包括如下步骤：
S1，识别流域所在的片区，所述片区包括南方片区和北方片区，在全国土地利用类型图中，按照全国1:100万地形图分幅标准，所述北方片区为北纬24°以北的区域，所述南方片区为北纬24°以南的区域；
S2，利用全国分幅地块非点源输出系数查找表，根据所述流域所在的片区，得到所述流域非点源输出系数；利用全国行政区划图和全国土地利用类型图，根据所述流域所在的片区，得到所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积；
S3，结合所述流域非点源输出系数、所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积以及全国行政区划统计数据，得到所述流域非点源污染产生量数据；
S4，利用SWAT模型对所述流域分区，得到子流域分区，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据；
S5，将所述子流域分区的非点源污染产生量数据，分解成子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据。
其中，S2中，所述全国分幅地块非点源输出系数查找表，按照如下步骤建立：
计算南方片区和北方片区各自的非点源污染排放统计参数，
定义非点源污染从统计量输出到排放量的系数，即非点源输出系数，通过选取南方片区和北方片区两个典型流域，收集流域非点源模拟的数据，运行率定非点源模型得出非点源输出系数；
在全国分幅地块图中，给每个分幅地块分配非点源输出系数和统计参数，以矩阵方式存储，建立全国分幅地块非点源输出系数查找表。
所述统计参数包括化肥使用效率、人口排污当量和养殖排污当量；所述非点源输出系数包括耕地、居民区、牧区三种地块类型的非点源污染输出系数。
本发明实施例中，S3可以包括如下步骤：
S301，假定某一行政区划与其所处的流域范围，土地利用效率一致，即该行政区划处于两个或两个以上的流域范围，则默认该行政区划内所有的流域的农用地、农村用地、城镇用地效率与该行政区划土地利用效率一致，可完全按照面积分割统计数据；
S302，计算流域分解系数：应用商业GIS软件，使用流域:上游、中游、下游分区切分土地利用数据和行政区划数据，得到流域上中下游内的耕地、居民区、牧区的斑块面积；分别统计上中下游同一行政区划内耕地斑块面积求和、居民区板块面积求和、牧区斑块面积求和；计算上中下游同一行政区划内耕地斑块面积与其行政区划内耕地面积占比，得到占比系数即为流域分解系数；
S303，根据流域覆盖的行政区划的社会经济数据，得到基于行政区划的非点源污染产生量数据；
S304，利用所述流域分解系数，将所述基于行政区划的非点源污染负荷数据分解到流域上中下游，得到流域非点源污染产生量数据。
其中，S303中，所述社会经济数据，包括农业化肥使用量、畜禽养殖规模、农村人口规模和城镇人口规模。
本发明实施例中，S4中，所述将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据，具体为：将覆盖流域的行政区划范围的土地利用类型数据和土壤栅格数据进行叠加，利用ARCGIS空间分析方法，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，分解到子流域分区，得到子流域分区的非点源污染产生量数据。
本发明的一个优选实施例中，S5之后还可以包括步骤：采用如下方法对所述子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据进行批量处理：
建立土地利用类型数据、土壤数据的栅格数据与子流域分区的空间关系，提取每个栅格数据的属性数值，利用聚类分析方法，将子流域分区进行分类，确定同质化子流域分区，减少模拟对象；
建立流域TMDL计划模型框架，采用LDC法去掉基流携带的点源污染负荷，结合输出系数法分离出子流域分区不同流量季的非点源污染物流失参数。
具体实施例：
本发明实施例提供了一种非点源污染排放清单快速处理方法，具体包括如下步骤：
步骤一，导入流域边界矢量图(参见图2)，自动判别流域中心线的维度，以中心线维度来判断该流域属于南方片区或北方片区(参见图3)，以及识别该流域的上中下游(参见图4)，从图3中可以看出，该流域位于北方片区。
步骤二，利用全国行政区划图和全国土地利用类型图，根据所述流域所在的片区，得到所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积，利用全国分幅地块非点源输出系数查找表，根据所述流域所在的片区，得到所述流域非点源输出系数，其中，流域所在片区的区位图对应的土地利用类型图如图5所示，全国分幅地块非点源输出系数查找表所对应的地图分布，如图6所示。
步骤三，计算流域分解系数：应用商业GIS软件，使用流域:上游、中游、下游分区切分土地利用数据和行政区划数据，得到流域上中下游内的耕地、居民区、牧区的斑块面积；分别统计上中下游同一行政区划内耕地斑块面积求和、居民区板块面积求和、牧区斑块面积求和；计算上中下游同一行政区划内耕地斑块面积与其行政区划内耕地面积占比，得到占比系数即为流域分解系数，其中，流域范围覆盖的行政区划及土地利用类型叠加分析图，如图7所示。
步骤四，根据流域覆盖的行政区划的社会经济数据，得到基于行政区划的非点源污染产生量数据，如图8所示。
步骤五，利用所述流域分解系数，将所述基于行政区划的非点源污染负荷数据分解到流域上中下游，得到流域非点源污染产生量数据。
步骤六，利用SWAT模型对所述流域分区，得到子流域分区，如图9所示，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据，子流域分区非点源污染物排放清单空间展示，如图10所示。其中，子流域分区非点源污染物排放清单空间展示图，是指将流域上中下游的非点源污染物排放通量通过空间离散化，分解到每个子流域分区内，得到每个分区内的非点源污染物排放清单。
该实施例的上述流程，形象地展示出流域非点源污染物从土地利用数据、行政区划统计数据、非点源输出系数查找表，通过空间匹配关系和空间离散化方法，分解得到了研究流域范围内的所有子流域分区非点源污染物排放清单，包括春夏秋冬四个季节主要污染物排放清单。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：本发明实施例提供的非点源污染排放清单快速处理方法，通过将非点源污染数据规范到流域尺度，综合考虑北方片区和南方片区污染产生数据之间的差异，以及季节性污染产生数据之间的差异，提高了污染源排放清单编制效率和科学性，可以通过技术手段分析非点源污染的减排措施和减排效益，所以，应用于流域污染防治中，在总量控制、节能减排方面具有较广泛的应用前景。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域人员应该理解的是，上述实施例提供的方法步骤的时序可根据实际情况进行适应性调整，也可根据实际情况并发进行。
上述实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，例如：个人计算机、服务器、网络设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，例如：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种非点源污染排放清单快速处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，识别流域所在的片区，所述片区包括南方片区和北方片区，在全国土地利用类型图中，按照全国1:100万地形图分幅标准，所述北方片区为北纬24°以北的区域，所述南方片区为北纬24°以南的区域；导入流量边界矢量图，自动判别流域中心线的维度，并以中心线维度来 判断该流域属于南方片区或北方片区，并识别该流域的上中下游；
S2，利用全国分幅地块非点源输出系数查找表，根据所述流域所在的片区，得到所述流域非点源输出系数；利用全国行政区划图和全国土地利用类型图，根据所述流域所在的片区，得到所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积；
S3，结合所述流域非点源输出系数、所述流域内各行政区划的每种土地利用类型的面积以及全国行政区划统计数据，得到所述流域非点源污染产生量数据；
S4，利用SWAT模型对所述流域分区，得到子流域分区，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据；
S5，将所述子流域分区的非点源污染产生量数据，分解成子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据；
S4中，所述将所述流域非点源污染产生量数据离散化，得到子流域分区的非点源污染产生量数据，具体为：将覆盖流域的行政区划范围的土地利用类型数据和土壤栅格数据进行叠加，利用ARCGIS空间分析方法，将所述流域非点源污染产生量数据离散化，分解到子流域分区，得到子流域分区的非点源污染产生量数据；
S5之后还包括步骤：采用如下方法对所述子流域分区不同流量季的非点源污染产生量数据进行批量处理：
建立土地利用类型数据、土壤数据的栅格数据与子流域分区的空间关系，提取每个栅格数据的属性数值，利用聚类分析方法，将子流域分区进行分类，确定同质化子流域分区，减少模拟对象；
建立流域TMDL计划模型框架，采用LDC法去掉基流携带的点源污染负荷，结合输出系数法分离出子流域分区不同流量季的非点源污染物流失参数。
2.根据权利要求1所述的非点源污染排放清单快速处理方法，其特征在于，S2中，所述全国分幅地块非点源输出系数查找表，按照如下步骤建立：
计算南方片区和北方片区各自的非点源污染排放统计参数，
定义非点源污染从统计量输出到排放量的系数，即非点源输出系数，通过选取南方片区和北方片区两个典型流域，收集流域非点源模拟的数据，运行率定非点源模型得出非点源输出系数；
在全国分幅地块图中，给每个分幅地块分配非点源输出系数和统计参数，以矩阵方式存储，建立全国分幅地块非点源输出系数查找表。
3.根据权利要求2所述的非点源污染排放清单快速处理方法，其特征在于，所述统计参数包括化肥使用效率、人口排污当量和养殖排污当量；所述非点源输出系数包括耕地、居民区、牧区三种地块类型的非点源污染输出系数。
4.根据权利要求1所述的非点源污染排放清单快速处理方法，其特征在于，S3包括如下步骤：
S301，假定某一行政区划与其所处的流域范围，土地利用效率一致，即该行政区划处于两个或两个以上的流域范围，则默认该行政区划内所有的流域的农用地、农村用地、城镇用地效率与该行政区划土地利用效率一致，可完全按照面积分割统计数据；
S302，计算流域分解系数：应用商业GIS软件，使用流域:上游、中游、下游分区切分土地利用数据和行政区划数据，得到流域上中下游内的耕地、居民区、牧区的斑块面积；分别统计上中下游同一行政区划内耕地斑块面积求和、居民区板块面积求和、牧区斑块面积求和；计算上中下游同一行政区划内耕地斑块面积与其行政区划内耕地面积占比，得到占比系数即为流域分解系数；
S303，根据流域覆盖的行政区划的社会经济数据，得到基于行政区划的非点源污染产生量数据；
S304，利用所述流域分解系数，将所述基于行政区划的非点源污染负荷数据分解到流域上中下游，得到流域非点源污染产生量数据。
5.根据权利要求4所述的非点源污染排放清单快速处理方法，其特征在于，S303中，所述社会经济数据，包括农业化肥使用量、畜禽养殖规模、农村人口规模和城镇人口规模。
CN201610930819.7A 2016-10-31 2016-10-31 一种非点源污染排放清单快速处理方法 Active CN106503447B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610930819.7A CN106503447B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 一种非点源污染排放清单快速处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610930819.7A CN106503447B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 一种非点源污染排放清单快速处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106503447A CN106503447A (zh) 2017-03-15
CN106503447B true CN106503447B (zh) 2020-01-14

Family

ID=58318756

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610930819.7A Active CN106503447B (zh) 2016-10-31 2016-10-31 一种非点源污染排放清单快速处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106503447B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111178786B (zh) * 2020-01-08 2023-04-25 中科宇图科技股份有限公司 一种保障区域空气质量的排放源位置确定方法及系统
CN111915465A (zh) * 2020-07-09 2020-11-10 暨南大学 一种针对大气面源排放清单的分配方法和系统
CN114219674B (zh) * 2021-12-15 2022-09-06 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 流域畜禽最大允许养殖规模的确定方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1920556A (zh) * 2006-09-13 2007-02-28 南京大学 基于gis的农业非点源污染发生潜力指数评价方法
CN102628852A (zh) * 2012-03-13 2012-08-08 北京工业大学 基于污染物来源识别技术的大气污染源分级方法
CN104715288A (zh) * 2015-02-03 2015-06-17 华北电力大学 一种非线性农业非点源污染控制方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100250311A1 (en) * 2006-02-08 2010-09-30 Chicago Climate Exchange, Inc. Method for determining accurate amount of total emissions

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1920556A (zh) * 2006-09-13 2007-02-28 南京大学 基于gis的农业非点源污染发生潜力指数评价方法
CN102628852A (zh) * 2012-03-13 2012-08-08 北京工业大学 基于污染物来源识别技术的大气污染源分级方法
CN104715288A (zh) * 2015-02-03 2015-06-17 华北电力大学 一种非线性农业非点源污染控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
四川省大气污染源排放清单研究;柯伯俊;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20141015(第10期);第1406-1409页 *
基于清单分析的江苏省农业面源污染时空特征及源解析;姜峰等;《安徽农业大学学报》;20121114;第39卷(第6期);第961-967页 *
流域水污染源排放动态清单编制技术研究;王在峰等;《中国环境科学学会学术年会论文集》;20130801;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106503447A (zh) 2017-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sánchez-Lozano et al. GIS-based photovoltaic solar farms site selection using ELECTRE-TRI: Evaluating the case for Torre Pacheco, Murcia, Southeast of Spain
Tan et al. Global estimation of crop productivity and the impacts of global warming by GIS and EPIC integration
Koutroulis et al. Impact of climate change on water resources status: A case study for Crete Island, Greece
Wriedt et al. Estimating irrigation water requirements in Europe
Lorite et al. AquaData and AquaGIS: two computer utilities for temporal and spatial simulations of water-limited yield with AquaCrop
Seguí et al. Comparison of three downscaling methods in simulating the impact of climate change on the hydrology of Mediterranean basins
Thampi et al. Influence of scale on SWAT model calibration for streamflow in a river basin in the humid tropics
Huisman et al. Assessing the impact of land use change on hydrology by ensemble modeling (LUCHEM) III: Scenario analysis
Lewis et al. A fuzzy logic-based spatial suitability model for drought-tolerant switchgrass in the United States
CN106503447B (zh) 一种非点源污染排放清单快速处理方法
Karandish et al. Climate change uncertainty and risk assessment in Iran during twenty-first century: evapotranspiration and green water deficit analysis
Guo et al. Dynamically-downscaled projections of changes in temperature extremes over China
Min et al. Quantitative simulation of the relationships between cultivated land-use patterns and non-point source pollutant loads at a township scale in Chaohu Lake Basin, China
Bisselink et al. Impact of a changing climate, land use, and water usage on water resources in the Danube river basin
CN111899126A (zh) 基于水循环模拟的三条红线控制指标划分方法
Das et al. Evaluation of four bias correction methods and random forest model for climate change projection in the Mara River Basin, East Africa
Liu et al. Understanding the water–food–energy nexus for supporting sustainable food production and conserving hydropower potential in China
Ivanov et al. Field significance of performance measures in the context of regional climate model evaluation. Part 2: precipitation
Chen et al. Multi-objective optimization of rice irrigation modes using ACOP-Rice model and historical meteorological data
Rahman et al. Crop coefficient, reference crop evapotranspiration and water demand of dry‐season Boro rice as affected by climate variability: A case study from northeast Bangladesh
Riverson et al. Modeling the transport of nutrients and sediment loads into Lake Tahoe under projected climatic changes
Wang et al. Response of runoff towards land use changes in the Yellow River Basin in Ningxia, China
Li et al. Temporal-Spatial changes of monthly vegetation growth and their driving forces in the ancient Yellow river irrigation system, China
Fang et al. Spatial correlations and driving mechanisms of low-carbon agricultural development in china
Wriedt et al. Water requirements for irrigation in the European Union

Legal Events

Date Code Title Description
C06 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
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: A rapid processing method for non-point source pollution emission inventory

Effective date of registration: 20210823

Granted publication date: 20200114

Pledgee: Zhongguancun Beijing technology financing Company limited by guarantee

Pledgor: CHINA SCIENCE MAPUNIVERSE TCHNDOGY Co.,Ltd.

Registration number: Y2021990000754

PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right