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51.
应用GIS技术研究了"引江济太"对太湖北部底质与水质总磷(TP)浓度的影响。研究结果表明,2014—2019年,调水北部沿线4个点位底质TP浓度降幅为59.8%~80.5%;不同点位的水质TP浓度变化存在差异,入湖口点位下降14.1%,沿线其他点位分别上升37.4%、38.6%和45.0%。从空间分布来看,太湖水质TP始终呈明显的"西高东低"分布特点,但底质TP的分布未显示出该类规律。望亭水利枢纽调水情况与入湖口5#点位底质TP浓度呈一定程度的正相关,在调水入湖水量大于出湖水量的年份,5#点位底质TP浓度会偏高。"引江济太"会对太湖北部调水沿线,特别是入湖口附近水域的TP含量产生较大影响,并通过水流迁移与底质再悬浮释放影响下游水域。如何降低望虞河及周边支流的入湖泥沙量将是今后开展科学调水、保障贡湖水源地水质安全的重点研究方向之一。 相似文献
52.
根据南通市2016和2017年冬季大气多参数站自动监测PM2.5数据和在线离子色谱分析仪Marga监测的PM2.5中水溶性离子数据,分析了南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征。结果表明,南通市2016和2017年冬季,ρ(PM2.5)分别为58和54μg/m 3,均高出其年均值(14μg/m^3);ρ(水溶性离子)总占ρ(PM2.5)百分比分别为74.5%和74.3%;二次离子ρ(NO3^-、SO4^2-和NH4^+)占ρ(PM2.5)百分比分别为66.8%和66.6%;各水溶性离子占比大小依次为:NO3^-、SO4^2-、NH4^+、Cl^-、K^+、Na^+、Ca^2+、Mg^2+。对ρ(NO3^-)/ρ(SO 4^2-)分析表明,移动源已经成为南通市冬季的主要污染源,且呈逐年增强趋势。对氯氧化率和硫氧化率的分析表明,南通市冬季存在较明显的二次污染,SO2的转化程度大于NO2。除Na^+和Mg^2+外,其他离子与PM2.5均呈显著相关性,NO3^-、SO4^2-与NH4^+之间的相关系数最高,Cl^-与除Na^+外的所有阳离子均呈显著相关性。 相似文献
53.
通过对2014—2016年湖体水质中氮素质量浓度分析,结合出入湖总氮浓度、水量、湖体水生生态等影响因素,发现太湖水体中总氮浓度呈现逐年下降的趋势,各监测点位总氮为0.530 mg/L~5.51 mg/L,时空分布不均,差异明显。时间上,总氮浓度表现为春季最高,夏季和秋季最低,且月均值变化曲线呈现出规律的正弦函数波形。空间上,总氮浓度大致表现出由西部湖区向东部湖区递减的趋势,呈现西部湖区﹥北部湖区﹥南部湖区﹥湖心区﹥东部湖区。要改善湖体水质,不仅要切断污染源,而且要加强水生生态功能修复。 相似文献
54.
介绍了多级活性生化处理 (MSABP)这项新的废水处理技术的原理、技术特点及两个实例运用。这是此项技术在国内的首次运用 ,其最大的优点是无剩余污泥产生 ,不需要沉淀池 相似文献
55.
56.
中国生物入侵现状及对策 总被引:6,自引:0,他引:6
生物入侵是当今世界三大难题之一,中国也是世界上遭受生物入侵危害最大的国家之一.入侵中国的生物主要是以陆生植物为主,源地以美洲为主.在地域分布上南方和东部地区比较严重.主要侵入途径是以人类活动影响为主,自然扩散比重比较小.生物入侵对我国造成的危害十分巨大,解决生物入侵的主要对策是加强立法,全民重视. 相似文献
57.
Numerical modeling of radionuclide migration in porous media with nonequilibrium sorption 总被引:2,自引:0,他引:2
Numericalmodelingofradionuclidemigrationinporousmediawithnonequilibriumsorption¥ChenJiajun;DaiJie(DepartmentofEnvironmentalEn... 相似文献
58.
59.
1 IntroductionGuizhouProvinceislocatedinsouthwestChinawithatotalareaof 176.2 8thousandsquarekilometers,ofwhich 87%ismountain ,10 %ishills,3%isriver,basinandplain .Guizhouisamountainousprovincewithrichmineralresources,amongwhichmercuryreserveranksfirstinChina,eveni… 相似文献
60.
测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确 相似文献