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81.
基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素. 相似文献
82.
羽序灯心草作为酸性矿山废弃地先锋植物潜力 总被引:1,自引:0,他引:1
生态复垦是当前世界各国酸性矿山废弃地修复的主要方法.通过研究云南来利山锡矿区废弃地土壤pH值、肥力特征及重金属含量,以及矿区生长的羽序灯心草形态特征和植株体内重金属的分布特征,分析植株耐酸性、对废弃地土壤肥力的适应性及对Zn和Cu等重金属污染的耐性,探讨其作为酸性矿山废弃地先锋植物的潜力.结果表明,研究区域根际土壤pH值均值范围为3.46~4.01,呈酸性;土壤中有机质、全钾、全磷和速效磷含量分别为10.28~25.75g·kg~(-1)、 8.84~9.32g·kg~(-1)、 0.56~0.63g·kg~(-1)和1.82~5.72mg·kg~(-1),处于较低水平;土壤中Zn、Cu和Fe含量均值范围分别为54.93~114.49、 92.53~127.59和47 133.60~112 259.63 mg·kg~(-1),其中重金属Cu含量超出风险筛选值1.85~2.55倍;研究区域羽序灯心草株高均值范围为43.77~55.42 cm,对照组植株高度为51.38~57.66 cm,无显著差异,表明羽序灯心草具有耐酸性及对重金属污染具有耐性.进一步分析对重金属Cu和Zn的富集能力和转移特征,发现对Cu和Zn都具有富集能力,且对Zn具有运转能力,具有一定的富集吸收潜力.株高与根际土壤中速效磷的含量显著相关,后期羽序灯心草作为先锋植物在矿山废弃地进行种植时,可针对性地补充含速效磷的肥料改善土壤肥力条件.综合分析结果表明,羽序灯心草作为先锋植物修复酸性矿山废弃地具有巨大潜力. 相似文献
83.
降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义. 相似文献
84.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
85.
典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因. 相似文献
86.
基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例 总被引:2,自引:0,他引:2
地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21~274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39~168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视. 相似文献
87.
摸查了农田灌溉系统水环境经农(夏)闲期降水等外部强干预调理后的环境污染物含量——该值理论上是环境自净作用之后的最不利值,对农田灌溉系统水环境进行水质评价,探究其对农田土壤质量的潜在污染风险.于2019年6月中旬—7月下旬(降雨集中期),分别在西北江三角洲城市(清远市、佛山市和江门市)实验基地周边筛选研究区,并在雨后对有覆水的水源区域、灌渠、蓄水池和田间水等采集上覆水,共采得水样27×2份,对其pH值、悬浮物(SS)、矿化度、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、Cd、As、Pb、Cu和Zn的含量进行检测;对各研究区pH值、SS的成因和影响,矿化度的等级,重金属均值分布等进行分析;对全样品TP、NH4+-N、重金属含量进行Pearson相关性分析和描述性特征分析;通过单因子水质标识指数Pi和综合水质标识指数P分别对各采样点、各构成项目和各研究区进行水质评价.研究发现雨后农田灌溉系统水环境构成复杂,物质呈无显著性差异的迁移,灌溉沿程上覆水中大部分物质可能处于动态平衡,受局部环境影响变小,TP、NH4+-N和重金属等迁移物质主要还是灌溉水体中原有的,受外力驱动扰动后在水动力作用下可能以氮磷结合形态沿灌溉系统发生远距离迁移;使用河流水质标识指数法评价农田灌溉系统水环境,发现该法可以刻画局部灌溉的水质态势,对农田灌溉系统水环境的含量特征评价做出科学、合理的解释,也可以做出综合性定量评价.虽然灌溉水系统结构差异较大,但是从整体上可以初步得出农闲期西北江三角洲农田灌溉水的灌溉风险不高的结论,总体综合水质评价级别为Ⅰ类~Ⅱ类,达到水环境功能区的使用要求. 相似文献
88.
沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响. 相似文献
89.
针对首次分离得到的一株具有同步脱氮除磷新功能的热带假丝酵母(Candida tropicalis) PNY2013,通过生理及动力学特征,连续流运行操作及其在含糖类工业废水中的应用3个环节,探讨了不同碳源模式下PNY2013同步脱氮除磷的特性.结果表明:PNY2013以葡萄糖、乙醇及乙酸为唯一碳源时均生长良好,其最大比增长速率μmax分别为0.1327、0.1252及0.1115 h-1,其同步脱氮除磷率分别可达100%、80%、100%(NH4+-N)及93%、95%、98%(PO43--P).3种碳源下PNY2013同步脱氮除磷的最佳条件基本接近为:温度30℃,pH=8.0,溶解氧0~2 mg·L-1,C/N=200∶5左右.PNY2013同步脱氮除磷的长期连续运行条件下的实验进一步表明,以葡萄糖为碳源条件下,进水NH4+-N及PO43--P浓度分别达400及80 mg·L-1时,两者去除率均接近100%.与这种超强能力相比,以乙醇及乙酸为碳源条件下,进水NH4+-N及PO43--P浓度分别达100及20 mg·L-1时,两者的去除率也可达60%~80%(NH4+-N)及40%(PO43--P),显示出相当的同步脱氮除磷能力.在以模拟制糖废水、淀粉加工废水、啤酒废水、味精废水这4种典型含糖工业废水为碳源条件下,除淀粉加工废水外PNY2013均能有效去除COD、NH4+-N和PO43--P,其中,制糖、啤酒、制药废水中的COD去除率分别可达40%、89%、96%,NH4+-N去除率分别为85%、94%、76%,PO43--P去除率均为90%.即使在40000 mg·L-1(制糖)及12500 mg·L-1(啤酒)的高COD条件下,PNY2013也均具有稳定的NH4+-N和PO43--P去除效果,显示出良好的同步脱氮除磷应用前景. 相似文献
90.
中国集成电路制造行业VOCs排放特征及控制对策 总被引:2,自引:0,他引:2
中国电子信息产业发展迅速,集成电路等电子器件产量不断增加.在集成电路制造的过程中,大量有机溶剂的使用导致VOCs的产生和排放,从而对大气环境造成影响.为掌握集成电路制造行业VOCs的排放特征,系统分析了其工艺流程和产排污环节,分析了行业废气收集和治理现状,通过对典型企业VOCs的排放监测,获得VOCs排放水平;采用排放因子法核算行业VOCs历史排放量,并基于行业排放特征及减排潜力分析,提出了相应的污染防治对策.结果表明:在集成电路制造中,VOCs排放环节主要集中在光刻、清洗、去胶等过程,1 m2集成电路产量约使用87 g有机溶剂,VOCs产生量较大;通过采取高效的VOCs治理技术,集成电路制造行业有组织排放水平较低,平均浓度为2.1 mg·m-3,但厂界无组织排放浓度相对较高,平均浓度为0.78 mg·m-3,接近国家标准的排放限值.根据排放量核算结果,2011—2016年中国集成电路制造行业VOCs排放量呈逐年上升的趋势,主要受产量增加而相应污染控制技术水平提升有限的影响,无组织排放量比重大,占排放总量的38.1%~45.1%. 相似文献