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流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負荷模型（簡稱 GWLF 模型）是 1987 年由美國康奈爾大學提出的一種半分布式、半經驗式 流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文 及污染物負荷通量，可以提供逐月的模擬結果并對關鍵斷面（如國家、 省級考核斷面，跨區域（跨行政區）分界斷面，生態補償斷面）污染 源構成進行來源解析。其所需數據類型及數據量與我國的水環境、水 資源管理部門所能提供的數據類型相匹配，保證了該模型在我國流域 管理中的適用性和可達性，為流域尺度或區域尺度（一般市級行政區 域大小為幾百～萬 km2）水環境及水資源規劃、決策與管理提供可靠 支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模 型所得結論可以進一步加工分析并結合 GIS 等空間分析軟件，得出時 圖 1：南開大學國家環境保護 城市空氣顆粒物污染防治重點實驗 室“顆粒物來源解析及污染防治技 術研究與應用”城市分布圖空差異分析結果，為區域或城市水環境管理急需的決策提供支持與建 議。

流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負荷模型（簡稱 GWLF模型）是 1987 年由美國康奈爾大學提出的一種半分布式、半經驗式流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文及污染物負荷通量，可以提供逐月的模擬結果并對關鍵斷面（如國家、省級考核斷面，跨區域（跨行政區）分界斷面，生態補償斷面）污染源構成進行來源解析。其所需數據類型及數據量與我國的水環境、水資源管理部門所能提供的數據類型相匹配，保證了該模型在我國流域管理中的適用性和可達性，為流域尺度或區域尺度（一般市級行政區域大小為幾百～萬 km2）水環境及水資源規劃、決策與管理提供可靠支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模型所得結論可以進一步加工分析并結合 GIS 等空間分析軟件，得出時空差異分析結果，為區域或城市水環境管理急需的決策提供支持與建議。

近年來，我國突發性重大環境污染事件頻繁發生，對國民健康、生態環境產生了嚴重影響。從我國當前重大環境污染事件發生的實際狀況出發，研究開發重大環境污染事件特征污染物現場快速檢測技術系統，是提升我國環境保護技術水平，推進環境友好型社會建設的迫切要求。特征污染物現場快速檢測作為應對突發性環境污染事件的前提，首先要求判斷污染物的種類，利用快速檢測手段給出定性、半定量和定量的檢測結果，確認污染事件的危害程度和污染范圍等。開發一套功能完善、便攜、快速的特征污染物現場檢測技術系統，對于現場決策、減少污染危害程度等具有極其重要的意義。本課題采用納米生物技術、電化學或光化學傳感技術和信息技術，并將其有機組合，建立環境污染事件的現場快速檢測技術系統，最終形成具有自主知識產權的環境污染物現場快速檢測技術和儀器裝備，為國家環境安全和人民健康提供保障。

項目成果/簡介:本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。應用范圍:模型已應用于東北松花江流域、黃山新安江流域，成功完成對這些地區 N、P、COD 等污染負荷的空間解析，并設置敏感斷面（松花江流域的同江斷面，新安江流域的跨省斷面--街口斷面）進行溯源分析，能夠為流域（區域）水環境管理決策的制定與實施提供技術支持。效益分析:（1）污染源空間解析：進行各子流域污染源組成比例分布預測以及各子流域的污染來源追溯等，由于監測站點只能評價靜態的理化指標，SPARROW 模型則綜合考慮流域內的地質地貌、氣象要素等，通過監測數據追溯污染來源，分析來自不同污染源的污染量和比例，有針對性地對水質進行控制和管理，找出污染貢獻最大的區域加以治理，實現投入產出的效益最大化； （2）面向水質達標的監測站點空間布局優化與設計：利用有限水質監測站點過去一段時間的監測數據外推流域內其他未監測河段 的水質情況，有效解決布設監測站點成本高、監測網絡點位數量少、代表性差的問題，通過對流域整體水質狀況的預測分析，找出水質較差河段，進而有效優化監測站點的空間設置，為水環境質量達標提供支持。 （3）面向敏感區（達標斷面）的削減措施優化：例如海岸帶、湖庫、飲用水取水區、達標考核斷面等，作為考核或評估斷面進行污染物傳輸分析，分析上游各子流域對其污染貢獻大小，甄別污染貢獻最大的區域，優化管理措施的設置。

本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。

持久性有機污染物（POPs）是《斯德哥爾摩公約》的控制對象，是全球關注的環境污染物，其環境污染特征和去除控制原理是環境學科重要的基礎科學問題。該項目緊緊圍繞鹵代POPs 污染水平和存在形態、脫鹵機理和降解原理、吸附特性和去除機理三個關鍵科學問題，通過深入剖析典型受污染環境，揭示了傳統POPs 和新增列POPs 的污染水平和賦存狀態等環境污染特征；針對鹵代POPs 難降解特點，突破了高效催化脫鹵降解和吸附去除等物化技術原理，持續研究15 年，成果得到國內外同行的高度認可。

本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地 質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統 統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與 污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使 用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小 二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然 SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此 我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向 我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原 SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性 分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型 功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符 合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與 整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結 果進行可視化表達。

針對礦區地表徑流和河道的重金屬污染問題，結合礦區流域特點，在礦區徑流匯集區構建以改性生物質材料、天然礦物以及甲殼質和微生物為填充材料三級攔截箱，當地表徑流流經攔截箱時，在填料和微生物的共同作用下，吸附徑流中重金屬離子，實現地表徑流中重金屬有效削減。在河道構建挺水、浮水和沉水植物搭配的水生植物修復帶，并輔以自主研發的生態浮床，利用不同植物對各重金屬的富集特征及各植物間的協同強化作用，構建水生植物生態削減緩沖屏障，以進一步削減河道水體重金屬。通過濱岸攔截溝和河道植物修復帶，實現河道水體中重金屬 V、Cr、As、Cd、Pb、Hg 濃度穩定低于地表 II 類水標準。

針對目前國內小流域范圍內污染源輸入增加，河道及濕地自然凈化能力降低的問題，對小流域展開全面的的調查和治理，包括污染源頭截污強化凈化、流域水質生態凈化、生態系統自然修復、生態景觀提升美化四大工程。經過成套技術整治修復后的小流域能形成水系暢通、水質良好、生物多樣性豐富、濕地景觀優美的健康格局，實現自我維持與良性演化。 在流域匯水過程中，對流域內不同的點源及面源污染通過不同的方式進行凈化，在出水端構建單位面積處理效率高的人工濕地系統，由組合工藝提升出水水質，滿足水體入河的排放標準。然后在流

本發明公開了一種結合點特征和線特征描述子的圖像匹配算法，包括：(1)分別對模板圖和實時圖在多尺度下提取角點；(2)獲得實時圖和模板圖角點周圍的邊緣集合；(3)計算步驟(1)獲得的最終選定的實時圖與模板圖角點的類ORB點特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距離描述步驟(2)獲得的實時圖和模板圖的邊緣集合的匹配相似度；(5)計算步驟(3)中獲得的實時圖與模板圖角點的類 ORB 點特征描述子的匹配相似度；(6