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Photocatalytic degradation of carbofuran in TiO2 aqueous solution:Kinetics using design of experiments and mechanism by HPLC/MS/MS 总被引:2,自引:0,他引:2
The photocatalytic degradation kinetics of carbofuran was optimized by central composite design based on response surface methodology for the first time. Three variables, TiO2 concentration, initial pH value and the concentration of carbofuran, were selected to determine the dependence of degradation efficiencies on independent variables. Response surface methodology modeling results indicated that the degradation efficiency of carbofuran was highly affected by the initial pH value and the concentration of carbofuran. Then nine degradation intermediates were detected by HPLC/MS/MS. The Frontier Electron Densities of carbofuran were calculated to predict the active sites on carbofuran attacked by hydroxyl radicals and photoholes. Point charges were used to elucidate the chemisorption pattern on TiO2 catalysts during the photocatalytic process. By combining the experimental results and calculation data, the photocatalytic degradation pathways of carbofuran were proposed, including the addition of hydroxyl radicals and the cleavage of the carbamate side chain. 相似文献
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基于熵权的长沙市城市生态安全综合评估与预测 总被引:3,自引:0,他引:3
城市是一个社会-经济-自然复合生态系统,区域资源与城市自然系统是城市社会经济发展的重要基础和载体。城市生态安全评估是对未来的安全状态进行预测,以实现城市的可持续发展。文章以长沙市为例,在城市生态安全主要影响因素识别的基础上,应用PSR模型、熵权法等建立城市生态安全评估指标及计算方法,研究了长沙市近11年来生态安全的变化趋势。研究结果表明,1999-2009年间长沙生态安全的趋势由较不安全向较安全状态发展,生态安全值从25.4提高到60.7,人文环境响应是长沙生态安全改善的主导因素,资源环境压力,水土资源保持是限制长沙市生态安全的主要因素。 相似文献
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流域水环境的恶化使得其修复成为迫切的需要,我国修复技术也日渐成熟.流域水环境中河流、湖泊水库、湿地和地下水与人类生产生活密切相关,对该4种水环境类型的修复技术分别进行了介绍,并简要分析了每种水环境类型较为有效的技术方法,以期能对我国水环境修复技术的研究和管理有所帮助. 相似文献
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灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。 相似文献
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129.
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The use of Normalized difference vegetation index (NDVI) data acquired with multiple satellite sensors has become a necessity in research fields such as agriculture, Land-Use and Land-Cover Change (LUCC) and changes in the natural environment. In this paper, vegetation 10-day composite (VGT-S10) NDVI data with a 1 km×1 km resolution, covering the period from April 1982 to December 2011 and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Global Inventory Modelling and Mapping Studies (GIMMS) NDVI data with a 8 km×8 km resolution, covering the period from April 1998 to December 2006 were used. The VGT NDVI covering the period from 2007 to 2011 was converted to the GIMMS NDVI for the same period. The vegetation trend during 1982 to 2011 was calculated using the extended NDVI data set.
Climate change has a large impact on the vegetation dynamics. A series of statistical analyses were employed to demonstrate the relationship between NDVI and meteorological data during 1982 to 2005. A multiple correlation analysis was applied to validate the association between the two climatic factors and monthly maximum NDVI (MNDVI). The partial correlation coefficient of MNDVI and each climate factor were calculated respectively to describe the singular influence of each meteorological variable. The results indicated that temperature made a significant positive influence on vegetation growth in the whole Loess Plateau. Precipitation is the most important climatic factor that closely correlates with MNDVI, particularly in arid and semi-arid environments. However, in some wet regions, precipitation is not a limiting factor on vegetation growth. 相似文献