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31.
针对地下水重金属污染的不可预见性、污染范围广、持续时间长、污染浓度高、应急处理困难等特点,本文设计了一种混合介质可渗透反应器对受重金属污染的模拟地下水进行处理试验,研究了这种混合介质可渗透反应器对地下水中重金属的去除效果。结果表明:由磷灰石和电石渣组成的混合介质可渗透反应器对Cu(Ⅱ)和Cr(Ⅵ)都有很好的去除效果,其中对Cu(Ⅱ)的去除率为95.10%,对Cr(Ⅵ)的去除率为95.78%,处理后的地下水pH值也提高到8.5左右,说明采用这种混合介质的渗透反应墙技术对修复地下水重金属污染是可行、有效的。  相似文献   
32.
基于GAM模型的四川盆地臭氧时空分布特征及影响因素研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m~(-3)春季(95.24±41.23)μg·m~(-3)秋季(67.58±39.55)μg·m~(-3)冬季(47.17±41.15)μg·m~(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.  相似文献   
33.
利用2015—2016年西南涡个例数据与同期的细颗粒物(PM2.5)浓度数据进行时空匹配,对比分析西南涡过境前后四川盆地PM2.5浓度变化,并结合温度、湿度、风等气象要素及逆温特征,深入研究西南涡对PM2.5污染的影响机理.结果表明:①2015—2016年四川盆地共182个西南涡,其中,干涡72个(多集中在春季),弱降水涡75个(多集中在春季和冬季),强降水涡35个(多集中在夏季).②总体而言,干涡过境使四川盆地PM2.5浓度增加,降水涡使PM2.5浓度减小,强降水涡的削减作用强于弱降水涡.全年来看,干涡过境使四川盆地PM2.5浓度增加10.52%,强、弱降水涡过境分别使PM2.5浓度减小29.72%、9.71%.③除降水外,3类西南涡对PM2.5影响的主导气象要素和逆温条件为相对湿度、风速和逆温层底高.而主导季节差异的气象要素和逆温条件各异:干涡的主导因素是温度垂直变化和逆温强度,在温度随高度递减和逆温强度较小的春季和夏季,对PM2.5浓度的增幅减小(甚至有削减作用);弱降水涡的主导因素是湿度和风速、逆温强度和逆温层厚度,春季其过境时湿度和风速最小,逆温强度和逆温厚度仅次于冬季,甚至使PM2.5浓度增加;强降水涡的主导因素是风速、湿度和逆温层底高,夏季其过境时风速和低层湿度最小,逆温层底高最低,对PM2.5的削减作用远弱于其他季节.  相似文献   
34.
为研究青藏高压系统对川渝地区春夏季臭氧(O3)污染的影响机制,对2015~2018年每年4~9月的中国气象局高空全要素填图数据(Micaps PLOT High)、川渝14个城市的国控环境监测站点O3监测数据及气象台站数据进行了研究分析.结果表明:O3浓度的高低与青藏高压中心位置分布的状况和数量密切相关,中心分布越密集、出现的极值区域越多和中心个数越多时,同期地表温度越高,O3浓度越高(尤其是中心位置出现在100°E和28°N的频数越多,地表温度越高,导致较多O3极值的出现).对比分析同年逐月与逐年同月高压脊线南北偏移情况对O3浓度的影响,发现高压脊线越往北跳,对应日照时数越长,O3浓度越高.综合分析高压中心和高压脊线对川渝地区O3影响的共同作用,发现高压中心和高压脊线分别主要通过控制地表温度和日照时数来影响O3浓度,且同一时段,二者对O3浓度影响的效果和程度也存在差异,有时对O3浓度的增加表现为协同作用,有时为拮抗作用.  相似文献   
35.
基于2015—2020年成都市国控环境监测站点逐时大气污染物监测数据,将其分为3类站点(城区、交通、背景站点),研究不同季节、不同污染水平下,各类站点细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)复合污染特征及相互作用.结果表明:①成都各类站点的PM2.5超标天数和PM2.5年平均浓度总体呈下降趋势,背景站点浓度明显小于城区站点和交通站点;O3年际变化趋势呈波动性,且交通站点和背景站点的变化波动强于城区站点.②各类站点PM2.5与O3相关性在O3污染期(4—8月)和PM2.5污染期(11—次年1月)均存在显著差异,且二者在不同季节甚至呈现相反的相关性,总体趋势为夏季PM2.5-O3的相关性趋于正相关,冬季趋于负相关.③O3污染期,各类站点二次PM2.5的浓度和贡献率随光化学水平的升高而增加,而一次PM2.5日变化幅度差异不大,表现出明显的O3和PM2.5协同增长现象.④PM2.5污染期,PM2.5与O3之间并不是简单的线性关系,不同PM2.5污染程度下,各类站点O3浓度变化率昼夜波动趋势基本相同,均在12:00—13:00达到峰值,在18:00达到谷值;且随着PM2.5浓度的增加,O3浓度变化率峰值/谷值波动范围亦随之增加.  相似文献   
36.
为探讨有机磷农药混合物对生物生殖毒性的影响,以模式动物Sprague- Dawley (SD)大鼠为实验材料,采用亚慢性染毒动物实验,利用3×3析因实验设计方法研究了常见有机磷农药——氧化乐果和毒死蜱的联合雄性生殖毒性效应及机理。结果表明:氧化乐果和毒死蜱联合染毒60 d后,附睾系数增加,精子数量和精子活力降低,联合作用呈现协同效应(p<0.05);混配农药能降低睾丸标志酶乳酸脱氢酶(LDH)、酸性磷酸酶(ACP)、碱性磷酸酶(AKP)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GT)的活力,对LDH、ACP、γ-GT的联合作用表现为协同作用(p<0.05);混配农药能增加睾丸中促卵泡生成激素(FSH)含量,降低睾酮(T)含量,联合作用表现为协同作用(p<0.05)。通过组织病理学观察,氧化乐果和毒死蜱混合物能引起曲细精管的萎缩、畸形精子增多、生精细胞坏死、胞浆溶解和线粒体空泡化;支持细胞数量减少,出现坏死,精子从支持细胞上脱落,基底膜脱落等损伤。氧化乐果和毒死蜱对大鼠的联合生殖毒性为协同效应,混合后有明显的增毒作用;对睾丸标志酶(LDH、ACP、γ-GT)活力及睾丸性激素水平(FSH、T)的协同影响,是产生联合生殖毒性的机理之一。以上结果提示,对氧化乐果和毒死蜱进行环境健康风险评价时应考虑这种协同作用。  相似文献   
37.
EGSB是在UASB反应器基础上发展的新型砂氧反应器,目前的研究较少。厌氧污泥及膨胀污泥床是EGSB反应器启动的基础,笔者通过具体实验.探讨了EGSB反应器接种污泥的选择、培养过程,分析了影响膨胀污泥床形成及稳定的因素,包括接种污泥本身的原因以及反应器布水方式的影响,并在实验中进行了调整,取得了良好的效果。  相似文献   
38.
对南淝河当涂路桥上游至董铺水库河段的沉积物进行系统地分析,测定了有机质、总磷( TP)、总氮( TN)及重金属Pb、Cr、Zn的含量。研究了沉积物中各个测定指标的垂直分布规律,各采样点的污染指标含量均呈现随着取样深度的增加而减少。用地累积指数法和潜在生态危害系数法对沉积物中重金属污染作出了评价,结果表明,南淝河沉积物中重金属含量属于轻度生态危害。对沉积物中的有机质和有机氮运用有机指数和有机氮评价法进行评价,发现南淝河沉积物中的有机质和有机氮均处于超标状态。  相似文献   
39.
川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析   总被引:5,自引:5,他引:0  
川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0~2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.  相似文献   
40.
为研究西南涡对气溶胶光学厚度(AOD)的影响,本研究利用2008—2010年的西南涡个例数据与对应时间段的中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感观测AOD数据,并结合降水量、风速、相对湿度、温度等气象资料进行了分析研究.结果发现,2008—2010年产生干涡31个,强降水涡29个,弱降水涡26个.总体而言,干涡过境后使AOD增加而降水涡过境后使AOD减少,且弱降水涡比强降水涡削减作用强.春季产生的西南涡对AOD的影响最大,夏季产生的干涡过境后会使AOD减少,夏季的弱降水涡过境后会使AOD增加.不同季节产生的不同类型西南涡过境后致使AOD变化的主导气象因子不同.总体而言,较大的风速对AOD具有显著的削减作用;干涡中较小的风速、温度和相对湿度是使AOD增加的主要因素;弱降水涡中较大的风速和产生的降水是使AOD减少的主要因素,但夏季产生的弱降水涡中影响AOD的主要因素是风速、温度和湿度;强降水涡中无明显的主导因素.  相似文献   
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