黄山风景区土壤环境背景值基本特征及其影响因素分析

一、黄山风景区土壤环境背景值基本特征 由表1可以看出,黄山土壤背景值有以下主要特征:①亲铁元素背景值较低。这显然是由于成土母岩以花岗岩系为主所致。②高F背景。黄山土壤中F高出世界平均含量近4倍。黄山土壤高F背景主要发生在花岗岩及花岗闪长岩为母岩的土壤中。 以下采用灰色系统理论中的灰色统计方法研究黄山土壤中各元素背景相对于安徽省背景值的情况。以安徽省元素背景值作为平均水平类,分别定义三个灰类(?)_1={高于平均水平指     

黄土高原土壤剖面发生学特征和元素背景值的垂直分异现象

在全国土壤元素背景值研究中,所有土壤样品均按A、B、C三个发生层次采样,这对于全国背景值的统计运算及统计单元间的比较,无可置疑,是正确的。但若深入研究区域性土壤元素背景值的形式、分异及其影响因素,实事证明按照土壤剖面的发生学特征,更详细地划分发生层次,逐层采样,不但更有利于准确划分A、B层的界限,而且对于揭示背景值分异的实质——在土壤发生过程中元素的表生地球化学行为的差异,也是完全必要的。本文以黄土高原五个主要土类(含亚类)为例,按照土壤发生层次,讨论土壤元素在剖面上的分布特征,探讨土壤元素背景值垂直分异与土壤剖面发生学特征的内在联系。     

中国土壤元素背景值抽样精度的检验

在土壤元素背景值的调查研究中,除了要考虑合理布点采样外,还应保证各采样单元的样点数满足数理统计的需要。样品数太大,浪费人力、物力。而样品数太小,则难以获得能正确表达该统计单元的背景值。为获取一个统计单元的土壤元素背景值,究竟应该采取多大的样本才合适,这是需要认真考虑的问题。 关于样本大小的确定,统计学上有各种不同的方法。其中有些方法失之过严,不适于诸如中国土壤元素背景值等大规模面上调查工作应用。因此,必须选用一个适宜的、易行的方法来检验     

河流水质模型多维参数估值全局最优解的确定

1.多维参数估值算法及问题的提出1.1 算法:多维参数估值的有效算法是最优化法中的一阶梯度法,即“最速下降法”其原理是在原点(或起点)的目标函数J(k_i)下降速率最快的方向-2J(k_i)/2k_i(一阶负梯度方向),按一定的步长进行搜索,每次改进目标函数值,并得到新的起点,如此反复迭代计算,直到满足要求为止.以托马斯模型为例,其参数(k_1、k_2、k_3)估值算法如图1所示,其它河流水质模型的参数估值算法与此相似.     

背景修正对噪声监测结果影响的探讨与实践

分析了背景噪声测量不确定性以及背景修正对噪声监测结果的影响,提出,在实际噪声测量工作中,当测量值与背景值的差值≥3 dB且测量值修正结果与排放限值非常接近时,以及当测量值与背景值的差值3 dB且测量值与排放限值的差值≤4 dB时,对背景噪声进行重复测量,计算背景噪声测量不确定性,利用公式法进行定量背景修正的建议,并在噪声测量和数据处理过程中降低背景噪声测量不确定性,从而减少背景修正对噪声测量结果的影响,更加客观地反映噪声的真实情况。     

噪声背景值修正问题研究

为了解和掌握环境背景噪声对边界噪声监测结果的影响情况，本文就此作了相应的探讨。结果显示：当测量值与背景值的差值超过10dB（A）时，可以忽略背景值对测量结果的影响；当测量值与背景值的差值为3～10dB（A）时，应分段考虑背景值的修正；当测量值与背景值的差值小于3dB（A）时，应重新选择时间进行测定。     

区域PM2.5时空回归建模与预测

基于区域PM_(2.5)时空建模和预测的需要及PM_(2.5)浓度呈现明显的时空分布趋势的状况,以苏南地区2014年PM_(2.5)日监测数据为实验数据,使用回归克里格对区域PM_(2.5)进行时空建模和估值。利用最小二乘法建立了PM_(2.5)与时空位置的三元二次回归趋势模型,建模点趋势值与实测值间的平均误差接近于0,表明趋势模型拟合效果较好;拟合了样点残差的理论变异函数模型,表明该地区PM_(2.5)的空间和时间相关性范围分别为150 km和4 d;基于该模型,使用时空普通克里格对残差进行时空插值;插值结果与趋势项相加,得到PM_(2.5)回归克里格估值结果;通过对比不考虑趋势的时空普通克里格估值结果,发现考虑时空趋势的时空回归克里格法精度提高了1. 29%。对所提方法进行了创新性分析,并对不足之处进行了讨论。     

3S技术支持下的云南旱灾损失实时评价研究

旱灾经济损失实时评价是灾害经济学研究的重要内容之一。针对云南百年一遇大旱,从旱情综合信息空间数据库建立、旱灾的监测预测、干旱灾害评估系统的建立、旱灾调度分配保障方案和技术等进行了可行性分析,并简单介绍了旱灾经济损失估值程序、旱灾经济损失估值指标体系、旱灾经济损失估值方法,旨在为正确制定减灾决策和评估减灾经济效益提供依据。     

矿区河流中氟化物的多源贡献量计算及环境背景值确定

环境背景值反映了环境质量的原始状态，是确定区域环境污染程度的基础，在环境质量评价、政府决策中起着十分重要的作用。对于具有矿产背景的区域，由于其水文地质环境复杂，传统背景值的计算方法存在局限性。笔者以明白河流域为研究对象，利用水文分析工具，结合实际采样检测，将流域内氟化物的来源分为4类，单独进行估算，并利用研究区出境断面处的多年历史数据对估算结果进行验证，预测精度达到89.4%；最后只考虑自然因素对总量的贡献，计算出河流中氟化物的背景值为1.72 mg/L。     

黑龙江流域水环境背景值研究进展

黑龙江流域地处世界三大黑土区之一的中国东北平原，土壤腐殖质含量高，这些腐殖质随着地面径流进入水体，成为流域溶解性有机物（DOM）的自然本底（环境背景）。自然本底的存在导致流域水质有机污染综合指标不能真实反映流域的人为污染，流域背景区内高锰酸盐指数、化学需氧量背景值范围分别为3.0~11.7、14.3~40.5 mg/L。流域部分水质考核断面水质受到有机质背景值的影响。由于叠加人为污染，定量分析高锰酸盐指数、化学需氧量背景值范围存在很大难度。重金属元素相对稳定，相对于"六五"时期重金属背景值，目前水体中重金属含量普遍升高。结合水环境管理需求，背景值研究成果应用于水环境管理还需要进一步深入研究和实践。笔者在综述黑龙江流域水环境背景值研究基础上，总结目前存在的问题，提出水环境背景值研究建议，为科学客观评价流域水质提供参考。     

测定BOD_5的取样量研究

测定BOD_5的取样量,以前由事先测定COD值来间接确定,麻烦、费时。本文从BOD_5测定的实践出发,根据有关假定,推导出两套由BOD_5的估值来直接确定BOD_5测定的取样量公式,通过实际应用,结果十分满意。     

中国土壤中元素的地域背景值

一、现有的土壤元素背景值计算方法 计算土壤中某一元素的背景值,通常是根据该元素的频率分布类型属于正态。对数正态或偏态,根据样品数及各样品的含量,直接计算出算术平均数、标准差或几何平均数、几何标准差。对于正态样本用算术平均数及95％范围值表示。对于对数正态样本用几何平均数及95％范围值表示。而对于偏态样本则用中位数代表平均数而用5至95百分位数表示其范围值。其优点是事先考虑了样本的分布类型,在样本容量足够大时能较好地反映实际情况。因此常被环境背景值工作所采用。     

贵州开阳磷矿开采对洋水河水体重金属污染与评价

开阳磷矿大规模采选矿活动对洋水河造成一定程度的重金属污染,为了解其污染状况,分析了洋水河水体中重金属Cd、U、Cu、Pb、Cr、Zn和类金属As等7种元素的含量,探讨其分布特征,并用地累积指数法和潜在生态危害指数法对沉积物中重金属污染程度及潜在生态危害进行了综合评价。结果表明,洋水河河水中重金属的浓度均低于中国地表水环境质量V类水质标准,沉积物中Cd、As和Zn的平均含量为1.27、50.28、151μg/g,分别高于贵州省土壤背景值6.05、3.14、2.26倍,高于中国水系沉积物背景值约9.07、5.53、2.89倍,其余元素均低于或接近贵州省土壤背景值和中国水系沉积物背景值,洋水河沉积物已不同程度受到Cd、As和Zn的污染;地累积指数评价结果表明,沉积物中Cd为中度污染,As属于轻度污染,其余元素均为无污染或轻度污染;潜在生态危害指数评价结果表明,单个重金属元素Cd的生态危害指数最大,其次是As,其余4种重金属均属于轻微生态风险,危害性小,综合潜在生态风险指数表明沉积物中重金属达到中等以上风险水平。     

我国土壤表层微量元素背景值的影响因素分析

本文拟对影响我国除台湾省以外的土壤微量元素背景值的因素用数量化理论Ⅰ进行分析,以期为确定土壤背景值制图统计单元,分析其区域变异规律提供依据。     

云南土壤锰元素背景值及其特征初探

云南省土壤锰元素含量呈对数正态分布,背景值低于全国和重庆地区,接近我国南方部分土壤锰元素背景值。比较高的是石灰土、棕壤;比较低的是黄棕壤、砖红壤。云南土壤的水平地带和垂直地带锰元素背景值分布有着明显的变化规律,土壤中锰的总含量受成土母质母岩的影响尤为明显;由于成土母质母岩中含锰量不等,各成土母质母岩发育的土壤锰元素背景值也有较大差异;不同土类的锰元素背景值在同种母质母岩中也不相同;土壤锰元素背景值在滇西和滇西北地区较高,其余地区的土壤锰元素背景值呈无规律性的镶嵌分布。     

重庆市菜地土壤和蔬菜中Hg、Pb的污染特征及相关性分析

通过对重庆市菜地土壤和蔬菜 Hg、Pb的含量分析 ,发现土壤 Hg含量远远大于背景值 ,并且土壤 Hg的含量与菜地周围的环境密切相关 ;土壤 Pb的含量同背景值相差不大。Hg、Pb在土壤和蔬菜中的污染特征表现为主城区 >近郊区 >远郊区 ;并且不同蔬菜品种中 Hg、Pb的含量差异较大 ,在不同蔬菜种类表现为叶菜类 >果菜类 >根菜类。相关性分析表明同一菜地土壤和蔬菜中 Hg、Pb含量无相关性 ;不同菜地土壤和蔬菜 Hg、Pb含量不具有相关性。     

前言

国家“七·五”重点科技攻关专题75-60-01-04—环境背景值研究中的质量保证与控制研究,在国家科委和国家环保局的领导下,经过60多个实验室和数百名科技人员协作攻关,为保证全国土壤背景值研究(75-60-01-01)、长江水系环境背景值研究(75-60-01-02)和长江中下游水环境背景值研究(75-60-01-03)的数据质量作出了应有的贡献。广大科技人员在实验室质量保证与质量控制的方法学方面,在环境标准物质的研     

降水背景值与酸雨定义研究

选择太平洋、印度洋、大西洋、北冰洋、内陆丽江玉龙雪山山麓背景降水Ｈ＋、Ｃａ２＋、Ｍｇ２＋、ＳＯ２－４、ＮＯ－３等降水化学组分的背景统计值，研究组分与Ｈ＋的相关性，从而提出定义海洋降水ｐＨ４８、内陆５０为酸雨，以及背景值是一个区间值的理论依据     

江西省土壤环境背景值专家系统

一、系统结构及工作简程 土壤环境背景值研究的全过程是一个系统工程。整个系统,就是从有限的样本经过专家系统,扩大为大样本的过程,以便适应土壤环境背景值各项应用的需要(图1)。 (一)系统的三个主要部分     

土壤环境背景值的影响因素综合分析

一、影响因素及其数值化 影响土壤环境背景值丰度的成土因素通常归结为六大类:气候、成土母质与母岩、生物有机体、地形、时间和人类活动。与它们相联系的土壤环境背景值的影响因素和理化性质,通过本课题的工作,已掌握了十一个。这十一个成土影响因素或主或次,或多或少,代表了公认的六大成土因素的大量信息,分析它们和各个土壤环境背景值元素之间的关系,找出主要影响因素,对于探索土壤环境背景值的分异规律,对于绘制土壤背景值图件以及研制土壤环境背景值专家系统,都有着决定性的意义。而进行多元统计分析的技术关键,是影响因素的数值化。