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春季东海赤潮发生前后营养盐及溶解氧的平面分布特征 总被引:2,自引:1,他引:1
依据2010年4月8~26日和5月7~14日对东海赤潮高发区调查所得的数据,分析了该海域赤潮发生前后各生源要素的含量及分布特征,并对其影响因素进行了初步探讨.结果表明,调查海域4月处于赤潮暴发前期,以硅藻为优势藻种;5月赤潮大规模暴发,以甲藻为优势藻种.5月DIN和PO34--P浓度与4月相比大幅降低,DIN平均值由18.04μmol·L-1降至10.80μmol·L-1,下降幅度为40%;PO34--P平均值由0.47μmol·L-1降至0.27μmol·L-1,下降幅度为43%.这表明在赤潮发生过程中赤潮生物对营养盐具有强烈的消耗作用.5月东海赤潮主要藻种为甲藻,甲藻在繁殖过程中不消耗SiO23--Si,加之长江冲淡水的补充,所以SiO23--Si平均值由16.15μmol·L-1略升至16.96μmol·L-1,变化幅度不大.DO平均值由4月的8.76mg·L-1下降至5月的6.09 mg·L-1,这主要是由于5月水温对DO的影响大于浮游植物光合作用的影响,5月水温较4月高,氧气在水中的溶解度随温度的升高而降低,所以5月DO浓度低于赤潮发生前期. 相似文献
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为探究南京城区冬季主要大气污染物浓度变化规律,运用南京市空气自动监测站的φ(CO)、φ(O3)、φ(NO2)、φ(SO2)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)逐时资料,结合同期气象数据,分析了2014年冬季(2014年12月—2015年2月)南京城区大气污染浓度水平和变化特征,探讨2015年春节期间在实施减排措施下气象条件对空气质量的影响.结果表明:① 观测期φ(CO)日均值和φ(O3)小时均值未超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、φ(NO2)、φ(SO2)日均值分别超标44%、38%、34%、2%;ρ(PM2.5)、ρ(PM10)最大日均值分别为231和283 μg/m3,分别是GB 3095—2012二级标准限值的3.1、1.9倍. ② 日变化分析显示,φ(CO)与φ(NO2)呈早晚双峰型变化,与早晚交通高峰源排放有关;φ(O3)呈明显的单峰型,在午后出现峰值;φ(SO2)呈单峰型且夜间浓度低于白天;ρ(PM2.5)和ρ(PM10)为双峰型变化,峰值出现在10:00和22:00左右. ③ 南京地区污染物周末浓度整体高于工作日,其中周末φ(CO)、φ(NO2)和ρ(PM2.5)显著高于工作日,“周末效应”显著. ④ 2015年春节期间,南京实施减排措施后,即使在不利的气象条件下,污染物浓度也未出现明显升高,说明减排措施有效削弱了污染源的排放,是保持南京地区良好空气质量的重要因素. 相似文献
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地表水高锰酸盐指数自动监测仪器在实际应用中存在质控样测试和实际水样比对测试合格率相对偏低的问题。通过对高锰酸盐指数氧化还原机理的分析,结合目前国控水站对质控样品的测试数据,探讨了如何使用高锰酸盐指数自动监测仪分析测试得到准确可靠的水质监测数据。认为应尽量保持自动分析仪器的反应条件、稀释条件与标准方法一致,即取样量与试剂用量比与标准方法一致,并根据样品浓度变化实现量程自动切换,分量程进行仪器校准和测量,才能够提高自动分析仪器测量的准确性。 相似文献
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文章在深入分析政府与市场、中央与地方关系的基础上,提出了把强化环境保护的宏观调控、提供环境基本公共服务、加强环境保护市场监管与调节作为政府履责的主要内容。中央政府主要承担环境保护宏观调控与统一环境保护规划和管理、国家级监管能力建设与运行、维护国家环境安全与负责任的大国形象事务、跨区域环境基本公共服务均等化、全国薄弱领域与环节引导支持等环境保护事权,着力构建国家调控、地方负责、政府有为、市场有效的环保事权财权格局。 相似文献
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86.
吉林省蚂蚁资源及其实用价值的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本文调查研究了吉林省蚂蚁资源的种类组成及生态分布,采获蚂蚁18种,隶属于10属、2亚科。计个体数量最多、分布最广的有4种。对主要蚂蚁种类进行了营养成分分析,表明蚂蚁营养成分丰富,具有较高的食用、药用价值。最后提出了吉林省蚂蚁资源开发利用及保护的措施。 相似文献
87.
88.
日照港在大踏步进行建设、生产的过程中,注重与环保工作同步规划、同步实施、同步发展,推行层层环保目标责任制,环保工作起点较高。 一、各级领导的高度重视 诸方面给予充分保障 (一)随着港口建设规模的扩大,逐步健全环境保护管理机构 建港期间由建港指挥部统一协调港口建设与环境保护;1985年开港始成立环保办公室;1988年为统一协调港 相似文献
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90.
西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物(PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2和O3)的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW(inverse distance weighting,反距加权插值法)和OKri(ordinary Kriging,普通克里格插值法)均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM2.5和PM10,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(CO)、ρ(NO2)和ρ(SO2)均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ(O3)则相反;PM2.5、PM10、O3污染程度日趋严重,NO2污染程度逐渐缓解.④ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(CO)之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ(SO2)与ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(CO)均呈弱正相关;ρ(O3)与ρ(NO2)、ρ(CO)均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM10出现"爆表"现象,导致ρ(PM10)与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(CO)之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂. 相似文献