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标准集团解读江苏省《湖库蓝藻水华及湖泛短期预测预警技术规范》

  标准集团(香港)有限公司:为贯彻《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国水污染防治法》《江苏省水污染防治条例》等法律法规,进一步规范江苏省湖库蓝藻水华及湖泛短期预测预警技术要求,江苏省生态环境厅组织起草了江苏省地方环境保护标准《湖库蓝藻水华及湖泛短期预测预警技术规范(征求意见稿)》,现向有关单位征求意见。

  湖泊(水库)是山水林田湖草生命共同体的重要组成部分。具有供水、防洪、养殖、调节气候、维持生物多样性和生态安全的重要功能。但是,强烈的人类活动和气候变化,对湖(库)水的物理和化学性质造成了显著影响,导致水环境质量下降、水生态系统退化、水资源供应紧张。进入21世纪以来,我国经济社会得到快速发展,伴随而来的是严峻的环境问题。水资源作为重要的战略资源饱受富营养化的困扰,尤其是在我国东部经济发达地区。2007年暴发的震惊中外的无锡饮用水危机事件,使数百万人的生活陷入了困境。此后,巢湖、洱海、青草沙水库、于桥水库、官厅水库、三峡水库等多个重要湖库水源地均不同程度地受到蓝藻水华威胁,富营养化引发的蓝藻水华灾害对湖库生态系统和供水安全的威胁呈高发态势。

  根据国家生态环境部发布的2021年全国地表水环境质量状况报告,在所监测的209个湖(库)中,中度富营养有9个,占4.3%;轻度富营养48个,占23.0%。其中,太湖为轻度污染、轻度富营养;巢湖为轻度污染、中度富营养;滇池为轻度污染、中度富营养;丹江口水库、洱海和白洋淀均为中营养。与2020年同期相比,除了白洋淀营养状态有所好转外,巢湖营养状态有所下降,太湖、滇池、丹江口水库和洱海营养状态均无明显变化。

  综上所述,目前我国主要湖泊(库)的水环境污染经治理已基本被控制,水生态环境也得到改善,但水污染现象依然存在,如部分地区生活污水的直排,生活垃圾的丢弃,工业废水废品的偷排屡见不鲜,加上近全球气候变暖的影响,因此包括太湖水源地在内的众多湖泊水库所面临的形势依然很严峻,蓝藻水华暴发的风险一直存在,对饮用水水源地的威胁也一直没有消除。

  为了避免水危机事件的再次发生,保障富营养化湖泊(水库)饮用水的安全,有必要发展蓝藻水华和湖泛的预测预警技术规范,指导富营养化湖库在一定范围内和一定时间段,对蓝藻水华和湖泛发生、发展的时间、空间分布特征进行预测和分析,为政府部门的快速决策和应急措施提供理论依据,提高政府的应对治理能力,大程度降低其生态危害和健康风险。

  本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。参考HJ 1098 水华遥感与地面监测评价技术规范;江苏省太湖蓝藻暴发应急预案 苏政办函[2021]108号;江苏省太湖湖泛应急预案 苏政办函[2020]47号等规程内容编制。

  本文件规定了湖库蓝藻水华及其引起的湖泛事件的实施短期预测预警工作中的术语与定义、技术方案、工作流程、精度评估与质量控制内容及方法。本文件适用于湖泊、水库等内陆水体蓝藻水华及其引起的湖泛事件的短期预测与预警。河流、池塘等类似水体蓝藻水华预测预警、水草腐烂或外源有机质输入引起的湖泛预测预警也可参考本文件。

  蓝藻水华预测面积估算及风险等级确定:

  1.应根据预测水体的风险承受程度,对目标水域进行蓝藻水华敏感度风险分区。

  2.对于具有水源地功能水域、珍稀物种栖息地、公众休闲重点场所等,应当设置更为严格的蓝藻水华强度容忍度。

  3.在单位格点蓝藻水华概率的基础上,通过格点数量及位置,对蓝藻水华面积进行统计,并结合发生位置的风险控制要求等信息,确定蓝藻水华的预警风险等级。

  4.按照 4.9.1 的单一格点或水域蓝藻水华风险概率系数,统计大于概率值超过特定概率值(一般讲单点概率大于 50%的格点进行统计)格点数或水域数,按照模型的空间网格化划分,或者机器学习方法中单个断面代表的水域面积,估算蓝藻水华发生面积。

  5.具体的风险概率值应根据各个湖库的模型结果进行率定、修订。按照预测目标的蓝藻应急预案等级划分,如太湖蓝藻暴发应急预案,包括面积大小、发生敏感区位置等信息,确定该蓝藻水华的发生强度及预警风险等级。

  6.蓝藻水华的风险等级宜按照红色、橙色、黄色、绿色、蓝色等划分,分别对应于重度水华、中度水华、轻度水华、少量水华、无风险等,以便于公众识别。

  湖泛发生面积估算及预警风险确定:

  1.应根据预测水体的风险承受程度,对目标水域进行湖泛敏感度风险分区。

  2.对于具有水源地功能水域、珍稀物种栖息地、公众休闲重点场所等,应当设置更为严格的湖泛强度容忍度。

  3.与蓝藻水华面积估算及预警风险等级确定的原则类似,按照 4.7.1 的单一格点或水域的湖泛风险概率系数,统计大于概率值超过特定概率值(如 50%以上)格点数或水域数,按照模型的空间网格化划分,或者机器学习方法中单个断面代表的水域面积,估算湖泛发生的面积值。

  4.参照相关湖库水质风险空间分级,结合预测的湖泛面积,确定湖泛预警风险等级。

  5.湖泛风险等级宜按照红色、橙色、黄色、绿色、蓝色等划分,分别对应于重度湖泛风险、中度湖泛风险、轻度湖泛风险、轻微湖泛风险、无风险等,以便于公众识别。

  监测数据整理及预判:

  根据预测模型的需求收集湖库中蓝藻水华及湖泛现状信息、相关气象与水文、水质及生物等相关信息,以及未来3~7天天气预报信息,完成预测模型所需数据整理及融合,并基于目标湖库长期的蓝藻水华及规律,对蓝藻水华及湖泛的后期发展趋势做出初步的专业预判。

  预测模型运行及结果分析:

  运用数值模型或统计模型,对未来预见期的蓝藻水华表征参数、湖泛表征参数等进行运算、求解,获得预见期的逐时或逐日蓝藻水华表征参数或湖泛的表征参数时间序列,绘制相关结果的时空序列图,结合相关湖库蓝藻水华及湖泛的历史经验,初步确定目标湖库蓝藻水华或湖泛的变化趋势、强度及时空位置。

  精度评估内容:

  1.蓝藻水华及湖泛预测预警技术应定期进行预测结果精度及预警质量评估,每年应当对技术进行评估,修订完善模型参数。

  2.评估内容包括预报的叶绿素a浓度、溶解氧浓度、蓝藻水华或湖泛发生的位置、面积、强度等预报结果、预警等级等。

  质量保障:

  1.预测预警业务化运行中,蓝藻水华及湖泛的预测精度应大于60%,方可对外发布。

  2.当预测精度低于60%时,应及时对模型进行优化。

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