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101.
Residual dynamics of thiacloprid in medical herbs marjoram, thyme, and camomile and in soil 总被引:2,自引:0,他引:2
Thiacloprid is a new insecticide of the chloronicotinyl family. To assess its risk after application, residual characteristics of thiacloprid in marjoram, thyme, and camomile and in soil were studied under field conditions. The active ingredient was extracted from the plant material using a mixture of acetone-water. After filtration, the extract was concentrated to the aqueous phase, diluted with water, and portioned against ethyl acetate on a matrix solid phase dispersion column. Thiacloprid was extracted from soil using a mixture of methanol-water, filtered, and re.extracted (clean up) with dichloromethane. The residues were quantified using HPLC-MS-MS. The methods were validated by recovery experiments. Thiacloprid residues in marjoram, thyme, and camomile and in soil persisted beyond 10, 14, 14, and 21 d but no residues were detected after 14, 21, 21, and 28 d, respectively. The data obtained in this study indicated that the biexponential model is more suitable than the first-order function to describe the decline of thiacloprid in fresh marjoram, fresh thyme, and dried camomile flowers with half-life (t1/2) of 1.1, 0.7, and 1.2 d, respectively. However, both the first-order function and biexponential model were found to be applicable for dissipation of thiacloprid in soil with almost the same t1/2 values of 3.5 and 3.6 d. The results indicated that thiacloprid dissipates rapidly and does not accumulate in the tested herbs and in soil. 相似文献
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106.
铜对草鱼及花鲢的毒性预测:基于生物配体模型 总被引:1,自引:1,他引:0
试验配置不同胡敏酸浓度(DOC浓度为0.05、0.5、1、2、4 mg·L-1)下,分别对草鱼及花鲢进行铜的一系列96 h生物急性毒性试验,结果表明DOC浓度与LC50呈正相关关系,此与生物配体模型描述一致.利用两鱼种(Fathead minnow、Rainbow trout)的生物配体模型预测草鱼及花鲢的LC50,得出平均绝对偏差分别为591.2、157.14μg·L-1及728.18、91.24μg·L-1.在生物配体模型(biotic ligand model,BLM)铜形态分布平台下,得到草鱼及花鲢的LA50(以湿重计)依次为10.960nmol·g-1和3.978 nmol·g-1.通过校正草鱼及花鲢的LA50,得出平均绝对偏差依次为280.52μg·L-1和92.25μg·L-1,预测性能显著提高.基于所确立的LA50,通过搜集草鱼及花鲢的毒性数据,预测其LC50,得到平均绝对偏差分别为252.37μg·L-1和50.26μg·L-1,此证实基于生物配体模型的毒性预测具有一定的实用性. 相似文献
107.
108.
109.
基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测 总被引:3,自引:0,他引:3
首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效. 相似文献
110.
2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析 总被引:6,自引:0,他引:6
统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF(Potential Source Contribution Function)和浓度权重轨迹CWT(Concentration-weighted Trajectory)进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献. 相似文献