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Updated: Sep 16, 2025

A Protocol for Conducting Rainfall Simulation to Study Soil Runoff
Published on: April 3, 2014
通过基于高分辨率过程的建模,解开运输机制和降雨事件驱动的对非点源抗生素污染的控制
Meiqi Shang1, Jianwei Dong2, Hui Xie3
1School of Marine Science and Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China; State Key Laboratory of Lake and Watershed Science for Water Security, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China.
了解农业流域中的抗生素命运是复杂的. 河流过程和降雨模式是抗生素运输和污染的关键驱动因素,需要综合的流域管理策略.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 农业科学 农业科学
- 生态毒理学 生态毒理学
背景情况:
- 来自农业生态系统的非点源 (NPS) 污染对理解水规模的抗生素行为提出了复杂的挑战.
- 对源-运输-命运过程的有限的定量理解,特别是在变化的降雨条件下,阻碍了有效的污染控制.
- 环素 (TCs) 是经常在农业环境中检测到的抗生素,造成生态风险.
研究的目的:
- 使用基于过程的模型,模拟农业流域中四种四环素 (TC) 的每日流量.
- 确定影响抗生素命运的关键运输机制和雨水驱动的控制.
- 量化河流过程和沉积物动态在抗生素消散和转化中的作用.
主要方法:
- 采用分布式和基于过程的水文模型来模拟每日TCs流动.
- 利用部分最小平方路径建模 (PLSPM) 来分析运输过程和TC的命运之间的关系.
- 将降雨事件分类为极端,严重和长时间的模式,以评估基于事件的对抗生素运输的影响.
主要成果:
- 发现河流过程在控制TC的命运方面比陆地运输和来源投入更为重要,消散了74.3%的陆地TC.
- 河床沉积物在一年中92.3%的时间通过扩散,再悬浮和沉积成为TCs的主要来源,在高流量条件下切换到水槽.
- 确定了三个不同的降雨事件模式 (极端,严重,长期) 作为抗生素运输和命运的主要驱动因素,长期的事件带来了慢性风险.
结论:
- 河流中的过程和特定的降雨事件模式关键地决定了农业流域的抗生素污染动态.
- 有效的流域级污染控制需要将河流管理策略与雨水驱动的方法整合起来.
- 长时间的降雨事件,通常被低估,通过地下水排放和沉积物扩散,对慢性抗生素风险作出了重大贡献.
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