流域內(nèi)污染負荷分布的評價模型研究
——以密云縣蛇魚川小流域為例

武曉峰,李 婷 (清華大學(xué)水文水資源研究所,水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點實驗室,北京 100084)

流域內(nèi)污染負荷分布的評價模型研究
——以密云縣蛇魚川小流域為例

武曉峰*,李 婷 (清華大學(xué)水文水資源研究所,水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點實驗室,北京 100084)

在引入歐洲學(xué)者建立的潛在非點源污染指數(shù)模型PNPI的基礎(chǔ)上,根據(jù)我國的社會經(jīng)濟條件和流域狀況對其進行了土地利用類型擴展、土地利用類型比對和土壤滲透性等級劃分等 3個重要改進,建立了一個評價流域污染負荷分布的潛在污染指數(shù)模型 PPI(Potential Pollution Index),并在北京市密云水庫流域典型的3個小流域——曹家路、黃土坎和蛇魚川進行了初步應(yīng)用和分析驗證.研究表明,改進后的PPI模型能夠綜合考慮養(yǎng)殖場、旅游區(qū)等各種污染源對河流水質(zhì)的潛在污染影響,可用其評價流域內(nèi)各種污染源對河流造成的潛在污染的空間分布.

潛在非點源污染指數(shù)PNPI；潛在污染指數(shù)PPI；潛在污染影響；空間分布

對河流水體而言,非點源污染與土地利用類型和管理方式、土壤類型、地形地勢條件、降雨條件和到河網(wǎng)的距離等主要影響因素密切相關(guān).其中,土地利用類型是影響非點源污染的關(guān)鍵性因素[1].

目前非點源污染評價模型根據(jù)其建立機理和模擬過程主要可分為兩大類:第 1類是經(jīng)驗?zāi)Ｐ?主要是建立污染負荷與土地利用類型或徑流量間的相關(guān)關(guān)系[2].這種模型可迅速給出流域出口的污染負荷量和濃度,以徑流試驗場水質(zhì)、水量同步監(jiān)測資料為基礎(chǔ),需要的數(shù)據(jù)量少,計算簡單,但只適用于原始資料豐富的地區(qū),難于推廣使用,無法快速給出污染負荷的空間分布,且相關(guān)關(guān)系會隨著流域內(nèi)主要相關(guān)因子的改變而不再成立.在農(nóng)業(yè)非點源污染計算中廣泛應(yīng)用的通用土壤流失方程USLE,輸出系數(shù)模型Johnes模型、Soranno磷通量模型[3]等均屬于經(jīng)驗?zāi)Ｐ?

第 2類模型是機理模型,主要是通過對非點源污染物輸出的3個重要環(huán)節(jié)——徑流、水土流失、污染物遷移進行模擬[4].模型具有明確的物理意義,通用性較強,可以給出污染負荷的時空分布,便于管理者了解非點源污染的產(chǎn)生和遷移規(guī)律,從而為不同時段不同區(qū)域的污染治理工作提供科學(xué)依據(jù).但對物理過程的精確描述使得模型對輸入數(shù)據(jù)和模型使用者素質(zhì)要求較高,因此,機理模型很難在相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)匱乏甚至尚無的地區(qū)應(yīng)用.如SWAT模型、AGNPS模型、ANSWERS模型等均屬于機理模型[1,5-6].

我國非點源污染現(xiàn)狀嚴(yán)峻[1],考慮到我國非點源污染研究工作起步較晚,水質(zhì)等相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)并不健全,急需找到一個既能較全面地考慮非點源污染的主要影響因素,又能在數(shù)據(jù)匱乏甚至尚無的流域給出非點源污染負荷空間分布信息的非點源污染負荷評價模型,從而迅速地為決策者提供非點源污染的空間分布和綜合評價信息,為污染防護和治理工作的開展提供技術(shù)支撐.為此,本研究在引入潛在非點源污染指數(shù)(Potential Non-point Pollution Index,PNPI)[7]的基礎(chǔ)上,根據(jù)我國的社會經(jīng)濟條件和流域狀況對其進行了改進,得到了適用于我國山區(qū)小流域的潛在污染指數(shù)模型(Potential Pollution Index,PPI).

1 潛在非點源污染指數(shù)(PNPI)

PNPI模型是一個流域尺度上的非點源污染負荷評價工具.

PNPI模型在模擬時將污染物的產(chǎn)生、遷移和降解等3個過程轉(zhuǎn)化為3個指標(biāo)進行計算,包括土地利用指標(biāo)(Land Cover Indicator,LCI)、徑流指標(biāo)(Run-Off Indicator,ROI)和距離指標(biāo)(Distance Indicator,DI),將 3個指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后(值域為 0～1)加權(quán)即可得到每個單元的 PNPI值,其計算公式如下:

式中: a=4.8, b=c=2.6,通過專家打分法得到.

LCI代表了不同土地利用類型可能產(chǎn)生的污染負荷量,污染負荷產(chǎn)生量越大,則 LCI越大.不同土地利用類型對應(yīng)的土地利用分值(0～10)由專家打分法確定.在專家打分法中,專家人數(shù)越多,所涉及的相關(guān)研究領(lǐng)域越廣,土地利用標(biāo)準(zhǔn)差越小,說明專家打分法的結(jié)果越可信.在歐洲學(xué)者的研究中,包括生物學(xué)家、自然科學(xué)家、生態(tài)學(xué)家、環(huán)境工程師等多位專家參與了打分,專家人數(shù)較多,對指標(biāo)的賦值一致性較好.

ROI代表了由坡度引起的污染物的運動以及土地利用類型、地質(zhì)條件和土壤類型引起的滲漏影響,滲漏影響越大,最終進入河道的污染負荷越少, ROI越小.其值由計算單元到河流流徑上所有單元的坡度、土地利用類型和土壤類型共同確定,值域為0-1之間,大于1則取1,單元的ROI即該單元到河流的流徑上所有單元徑流參數(shù)的算術(shù)平均值.

DI代表了污染源在匯入河流過程中所受到的降解影響,降解作用的影響越大,DI越小.DI采用經(jīng)驗公式[8]計算,由計算單元到河網(wǎng)的流徑長度確定.

式中:Di是單元 i到河流的距離,用單元數(shù)表示;k是一個常數(shù),值為0.090533.

由于PNPI模型中考慮的土地利用類型僅適用于以農(nóng)業(yè)活動為主的山區(qū)流域,并未考慮養(yǎng)殖場、旅游區(qū)等土地利用類型.與歐洲相比,我國人口數(shù)量多、密度大,在農(nóng)村山區(qū),興建各類養(yǎng)殖場和開發(fā)旅游區(qū)的情況也十分普遍,這兩類土地利用類型單位面積產(chǎn)生的污染負荷量,對局部河段水質(zhì)有較大影響,需要予以考慮.因此直接應(yīng)用PNPI無法全面反映流域內(nèi)各種污染源對河流水體污染的潛在影響,需要對 PNPI模型中的土地利用類型表進行擴展.

因此,筆者根據(jù)我國的社會經(jīng)濟條件和流域狀況,在實地考察和文獻調(diào)研的基礎(chǔ)上,對 PNPI模型進行了 3個改進,包括土地利用類型擴展、土地利用類型比對、土壤滲透性等級劃分,將新得到的模型稱之為潛在污染指數(shù)模型PPI,PPI模型能夠考慮包括村莊、養(yǎng)殖場和旅游區(qū)等污染強度大、污染源較集中的土地利用類型在內(nèi)的各種污染源,更適用于我國的污染防治工作.

2 對PNPI模型的改進

2.1 土地利用類型擴展

考慮到我國山區(qū)小流域經(jīng)濟條件落后,村莊、養(yǎng)殖場和旅游區(qū)等污染源并未采取垃圾和生活污水收集和集中排放的形式,其污染產(chǎn)生、遷移和匯流方式與PNPI模型中的其他土地利用類型相同,因此可繼續(xù)采用PNPI中的計算方法.

單元的PNPI值主要由LCI、ROI和DI 3個指標(biāo)加權(quán)得到,其中LCI和ROI主要是利用專家打分法,根據(jù)土地利用類型、土壤類型和地形地質(zhì)條件進行賦值,而DI主要是與地形條件及河流位置相關(guān),因此可考慮將養(yǎng)殖場、旅游區(qū)作為特殊的土地利用類型加入原有的土地利用類型列表.其中,ROI的確定相對較簡單,根據(jù)前面介紹的ROI的計算方法可知,不同的土地利用類型對滲透性的影響不同,從而導(dǎo)致最終計算所得的ROI不同,這里只需根據(jù)不同地表覆蓋對滲透性的影響大小取相近的土地利用類型的專家打分結(jié)果即可;而DI采用PNPI模型中的計算方法即可,因此,只需建立養(yǎng)殖場和旅游區(qū)LCI的計算方法,進而利用 PNPI的計算方法即可得到全流域的PPI空間分布信息.

林文婧[9]利用 SWAT模型計算了溫榆河流域平水年11種土地利用類型單位面積TN、TP等的負荷產(chǎn)生量,將其與不同土地利用類型 LCI進行線性相關(guān)分析,結(jié)果表明TN與LCI的相關(guān)系數(shù)為 0.965,TP與LCI的相關(guān)系數(shù) 0.655,說明TN與LCI具有很好的線性相關(guān)性.而在張燕等[10]的研究中則是基于修正的通用土壤流失方程RUSLE、SCS徑流曲線以及2007年7～9月中5場自然降雨的地表徑流樣品測定的徑流和泥沙中TN、TP的濃度給出了密云水庫東側(cè)土門西溝小流域不同土地利用類型單位面積TN和TP的負荷量.同樣,將其與不同土地利用類型LCI分別進行線性相關(guān)分析,結(jié)果表明TN與LCI的相關(guān)系數(shù)為0.991,TP與LCI的相關(guān)系數(shù)為0.985.

從林文婧[9]和張燕等[10]的研究結(jié)果對比來看,不同區(qū)域的同一土地利用類型單位面積產(chǎn)生的非點源污染負荷量絕對值差異很大,甚至有超過一個數(shù)量級的,這主要是由于不同區(qū)域?qū)ν煌恋乩梅绞降墓芾矸椒ú煌?降雨條件也不同.即使是同一地區(qū)在不同時間計算得到的單位面積非點源污染負荷量也有很大不同,這主要是由年降雨量及其時空分布不同導(dǎo)致的但兩項研究的結(jié)果都表明,不同土地利用類型單位面積非點源污染負荷量TN與PNPI模型中的LCI值呈現(xiàn)較好的線性相關(guān)關(guān)系.因此,用LCI代表不同土地利用類型單位面積污染負荷量是合理的,且可通過這一線性相關(guān)關(guān)系計算養(yǎng)殖場和旅游區(qū)的LCI值.

由于缺少密云水庫流域不同土地利用類型單位面積 TN負荷量的有效數(shù)據(jù),無法直接建立密云水庫流域LCI與TN的線性相關(guān)關(guān)系,因此,將其簡化為依據(jù)村莊、養(yǎng)殖場和旅游區(qū)的單位面積TN負荷量及村莊的LCI來計算養(yǎng)殖場和旅游區(qū)的LCI,即

式中: LCIi為養(yǎng)殖場、旅游區(qū)、村莊的LCI值;Wi為養(yǎng)殖場、旅游區(qū)、村莊單位面積 TN負荷量;i=1,2,3——1為養(yǎng)殖場,2為旅游區(qū),3為村莊.

村莊、養(yǎng)殖場和旅游區(qū)單位面積TN負荷量的計算公式如下所示[11]:

式中: Wi為3種土地利用類型下單位面積TN負荷量,mg/(m2·a);pj為第 j種畜禽的年均存欄數(shù),j代表畜禽種類,分別代表牛、豬、雞、鴨等;qjf、qjn為第j種畜禽的糞便和尿液產(chǎn)生系數(shù), kg/[(頭或只)·d]; cjf、cjn為第 j種畜禽的糞便和尿液中TN的平均含量, g/kg;Pi為各土地利用方式下區(qū)域的人口數(shù),單位,人;Qi為各土地利用方式下區(qū)域的人均綜合生活用水量,L/(人·d);Ci為各土地利用方式下區(qū)域的綜合污水中 TN平均濃度,mg/L; Ai為各土地利用方式下區(qū)域的面積, m2.

在計算養(yǎng)殖場單位面積 TN負荷量時,根據(jù)國家環(huán)境保護總局文件,環(huán)發(fā)[2004]43號《關(guān)于減免家禽業(yè)排污費等有關(guān)問題的通知》中對畜禽養(yǎng)殖排污系數(shù)的規(guī)定,結(jié)合北京市山區(qū)小流域?qū)嵉乜疾旌臀墨I調(diào)研[11]所得資料,可得畜禽養(yǎng)殖排污系數(shù)如表1所示.

表1 畜禽養(yǎng)殖排污系數(shù)Table 1 Emission coefficient of livestock farming

計算 W3時,參考國家環(huán)境保護總局確定的太湖流域污染源調(diào)查數(shù)據(jù),并結(jié)合北京市山區(qū)的實際情況,確定村莊人均TN產(chǎn)污系數(shù)為5g/(人?d),即計算 W2時,結(jié)合山區(qū)旅游的實際情況,將旅游區(qū)考慮為有較多度假村和農(nóng)家院的特殊村莊,計算公式中包含了旅游區(qū)內(nèi)常住人口的 TN負荷量和旅游人口的TN負荷量.旅游人口TN的產(chǎn)污系數(shù)為18.94g/(人?d),即 Q2?C2=18.94g/(人?d).顏淼等[12]通過對曹家路不同規(guī)模度假山莊生活廢水的檢測,得到生活廢水平均水質(zhì)濃度為0.085g/L,以此作為旅游人口的排放濃度 C2.考慮旅游的人群基本上來自于北京市區(qū),據(jù)北京市2008年統(tǒng)計年鑒[13]中給出2007年北京市人均生活年用水量為86.4m3,因此,取旅游區(qū)的旅游人口人均用水量Q2為236.71 L/d.

利用北京市水?？傉咎峁┑?個典型小流域的行政村人口、面積、養(yǎng)殖場規(guī)模、旅游人口等的統(tǒng)計資料,通過實地考察確定了養(yǎng)殖場的位置,根據(jù)式(3)～式(6),可得養(yǎng)殖場和旅游區(qū)的LCI如表2所示.

表2 3種污染源的LCI指標(biāo)值Table 2 LCI of the three kinds of pollution source

2.2 土地利用類型比對

在 PNPI計算過程中,采用的是在歐洲廣泛應(yīng)用的CORINE土地利用分類法,主要考慮的是人類對地表土地系統(tǒng)的影響程度,比較適合歐洲這種土地范圍較大,地表覆蓋較高的區(qū)域,其分類原則比較嚴(yán)格,體系清楚[14].在本研究中,根據(jù)研究需要,采用的是精度較高的北京市政務(wù)版電子地形圖 1:10000比例尺地形圖.由于我國和歐洲國家采用的土地利用分類原則不同,為了能更好地利用 PNPI中已有的經(jīng)驗系數(shù)和權(quán)重,本研究根據(jù)地圖說明、實地考察和文獻調(diào)研[15]所得資料,將北京市政務(wù)版電子地形圖 1:10000比例尺地形圖中的土地利用類型與歐洲 CORINE土地利用類型進行比對,得出土地利用分類比對表,如表3左側(cè)第3列所示.

2.3 土壤滲透性等級劃分

在PNPI模型計算中采用的土壤類型圖中已根據(jù)滲透能力劃分出由 A(高滲透性)到 D(低滲透性)4個等級,而本研究采用的是全國土壤普查辦公室1995年編制并出版的《1:100萬中華人民共和國土壤圖》,沒有直接對應(yīng)的滲透能力數(shù)據(jù)和等級.因此,在PPI模型中需建立一個適用于我國的土壤滲透能力計算和等級劃分的方法.

本研究根據(jù)文獻[16]中關(guān)于土壤滲透能力的算法和土壤的特征粒徑計算,得到不同土壤類型的滲透能力:

式中: d為土壤的特征粒徑,這里取平均粒徑; c為無量綱數(shù),對于不同的土壤差別較小,可認為土壤的滲透能力與土壤平均粒徑的平方成正比.

因為PPI模型所得結(jié)果是相對值,土壤滲透性等級劃分的標(biāo)準(zhǔn)與歐洲采用的是否一致對計算結(jié)果的相對大小并無影響,本研究中僅有密云水庫流域3個小流域的土壤數(shù)據(jù),土壤類型少,為在計算中充分體現(xiàn)土壤類型的影響,本文并未建立一個全國通用的土壤滲透能力等級劃分方法,而是根據(jù)公式計算得到小流域中幾種土壤類型滲透能力的大小, 并采取等分法將其劃分為A～D 4個等級.

表3 改進后的LCI值和初步徑流參數(shù)表Table 3 LCI and initial run-off index after improvement

3 PPI模型的應(yīng)用和討論

將改進后的PPI模型應(yīng)用于北京市山區(qū)的3個典型小流域:曹家路、蛇魚川和黃土坎.限于篇幅,這里僅以蛇魚川流域的結(jié)果為例進行說明.

蛇魚川流域的土地利用類型和土壤類型如圖1、圖2所示.由于流域中并沒有大規(guī)模的旅游開發(fā)和密集的度假村,因此,土地利用類型中沒有旅游區(qū).由圖2可見,土壤類型僅為2種,其中以褐土為主.由于研究中采用的 5m 精度的數(shù)字高程模型DEM屬于高精度、密級較高的數(shù)據(jù),此處不予截圖展示.

根據(jù)前面介紹的 PPI中各指標(biāo)的計算方法,可計算得到流域的 LCI分布圖、ROI分布圖和DI分布圖,分別如圖3～圖5所示.

圖3中,LCI代表了不同土地利用類型產(chǎn)生的潛在污染負荷量.因此, LCI較大、顏色較深的區(qū)域應(yīng)為村莊、養(yǎng)殖場和耕地等人類活動影響較大的土地利用類型,主要集中在河道附近、坡度較小、適宜人類活動的區(qū)域.因此, LCI的空間分布符合定性分析的結(jié)果.

ROI代表了由坡度引起的污染物的遷移以及土地利用類型、地質(zhì)條件和土壤類型引起的滲漏的影響,可見ROI與坡度、土地利用類型和土壤類型有著密切關(guān)系.在離河道較遠、坡度較大的區(qū)域,匯流速度快,污染物在遷移過程中的滲漏損失小,因此ROI較大,反之,離河道較近、坡度較小的區(qū)域ROI較小;另外,由于在同一流徑上的單元流經(jīng)的地形地質(zhì)條件、土壤類型和土地利用類型相同,因此其ROI值相近,使得ROI具有成片分布的特點,這2個特點在圖4中也有很好的體現(xiàn),說明ROI的空間分布符合定性分析的結(jié)果.

圖1 土地利用Fig.1 Land use map

圖2 土壤類型Fig.2 Soil type map

圖3 土地利用指標(biāo)LCI分布Fig.3 Distribution of land cover indicator

圖4 徑流指標(biāo)ROI分布Fig.4 Distribution of run-off indicator

DI代表了污染物匯流過程中降解作用的影響,與計算單元到接納水體間的流長密切相關(guān).污染物降解量與污染運移的距離成正相關(guān),同時也與流經(jīng)區(qū)域的土壤類型、植被類型等相關(guān),總的來說應(yīng)與到河網(wǎng)的距離成正相關(guān),距離越遠,降解作用影響越大,DI越小,圖5中DI的空間分布符合定性分析的結(jié)果.

圖5 距離指標(biāo)DI分布Fig.5 Distribution of distance indicator

3個指標(biāo)的定性分析說明3個指標(biāo)在計算中采取的經(jīng)驗系數(shù)在密云水庫小流域具有一定的適用性.將這3個指標(biāo)利用式(1)加權(quán)即可得到潛在污染指數(shù)PPI的空間分布,如圖6所示.可以看出PPI 的空間分布有以下2個特點:

其一,PPI值在河道兩側(cè)及下游平原地區(qū)較大,而遠離河道區(qū)域相對較小,且隨距離逐漸遞減.這與實際情況相符,遠離河網(wǎng)的山區(qū)由于其土地利用方式偏于自然、距河道距離較遠等因素對河網(wǎng)產(chǎn)生的潛在污染影響會相對較小,而靠近河網(wǎng)的平原地區(qū)由于到河網(wǎng)距離較近且受人類活動影響大,對河網(wǎng)產(chǎn)生的潛在污染會相對較大.

其二,圖6中潛在污染較大,顏色較深的區(qū)域與土地利用指標(biāo)的分布相似.說明土地利用指標(biāo)LCI在 PPI中占極其重要的地位,這主要是為了充分反映不同土地管理和使用模式可能對河網(wǎng)造成的不利影響,使得決策者在決策中能充分考慮到不同土地管理和使用模式的影響.

圖6 潛在污染指數(shù)PPI分布Fig.6 Distribution of potential pollution indicator

PPI模型考慮了污染的產(chǎn)生、匯流及匯流過程中可能發(fā)生的滲漏、降解的影響,在考慮坡度和到河網(wǎng)距離的同時,還綜合考慮了土地利用方式、土壤類型、地形等多個非點源污染的主要影響因素,考慮的因素多而全面.同時,PPI模型能綜合評價包括養(yǎng)殖場、旅游區(qū)在內(nèi)的各種污染源對河流的潛在污染影響,具有需要的數(shù)據(jù)少、計算方便、便于操作和理解等優(yōu)點,可給出流域內(nèi)各種污染源對河流造成的潛在污染的空間分布信息,便于決策者了解流域整體污染狀況,識別污染較嚴(yán)重的區(qū)域,有針對性地進行分區(qū)治理,為治理工作的有序開展提供科學(xué)依據(jù),同時對于我國水源地保護區(qū)的劃分和保護措施的制定有一定的參考價值.

同時,由于PPI代表的是所有污染物對河道水質(zhì)的潛在污染影響空間分布的相對值,既不針對單一污染物,也不是污染負荷的真實值,因此,難以用已有的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行驗證.建議通過與分布式模型的計算結(jié)果進行比對分析,并在進一步的推廣應(yīng)用中對模型中的權(quán)重和經(jīng)驗系數(shù)進行修改完善,以期使PPI模型更符合我國的情況.

4 結(jié)論

4.1 在借鑒歐洲學(xué)者建立的 PNPI的基礎(chǔ)上,根據(jù)我國山區(qū)小流域社會經(jīng)濟條件和流域狀況對其進行了土地利用類型擴展、土地利用分類比對和土壤滲透性等級劃分 3個改進.改進后的 PPI模型可計算包括村莊、養(yǎng)殖場、旅游區(qū)等在內(nèi)的各種污染源的潛在污染影響.

4.2 將改進后的PPI模型應(yīng)用于北京市密云水庫流域內(nèi)的 3個典型小流域,并以蛇魚川流域為例給出了PPI模型的3個構(gòu)成指標(biāo)和PPI的空間分布,定性分析表明,PPI模型計算中采用的經(jīng)驗系數(shù)和權(quán)重在密云水庫流域具有一定的適用性.

4.3 PPI模型能綜合評價各種污染源對河流的潛在污染影響,具有所需數(shù)據(jù)少、計算方便、便于操作和理解等優(yōu)點,為評價流域內(nèi)各種污染源對河道水質(zhì)的潛在影響提供了一個有力的工具,便于決策者了解流域整體污染狀況,進行針對性的分區(qū)治理,為水污染防護和治理工作的有序開展提供科學(xué)依據(jù).

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Study on the assessment model about contaminant load distribution in basins—take Sheyuchuan small watershed as example.

WU Xiao-feng*, LI Ting (State Key Laboratory of Hydro-science and Engineering, Institute of Hydrology and Water Resources, Tsinghua University, Beijing 100084, China). China Environmental Science, 2011,31(4)：680～687

On the basis of potential non-point pollution index (PNPI) which is developed in Europe, according to the social economy condition and basin situation, 3 important improvements were made including extending land use types,matching land use types and dividing the soil permeability classes to build up potential pollution index (PPI) which can be used to assess pollution distribution in the watershed. The improved PPI was applied and verified by qualitative analysis in three typical watersheds-Caojialu, Huangtukan and Sheyuchuan. The improved PPI could comprehensively evaluate the potential threat on river water from different pollution sources including farms and tourist area, and then could evaluate the space distribution of potential pollution to the river from different sources in the watershed.

potential non-point pollution Index (PNPI)；potential pollution index (PPI)；potential pollution influence；space distribution

X821

A

1000-6923(2011)04-0680-08

2010-07-04

飲用水源保護區(qū)水源保護三道防線劃分方法示范研究項目

* 責(zé)任作者, 副教授, wuxiaofeng@tsinghua.edu.cn

武曉峰(1967-),男,甘肅會寧縣人,副教授,博士,主要從事水環(huán)境保護研究.發(fā)表論文50余篇.