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71.
基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的. 相似文献
72.
用ICP-MS对厦门市夏冬两季城区和郊区PM_(2.5)(当量直径≤2.5 μm的颗粒物)及其中10种重金属(V、Cr、Mn、Co、Ni、Zn、As、Cd、Pb和Cu)含量进行测定,分析其污染特征,并对重金属的健康风险进行评价。结果表明,采样期间厦门市PM_(2.5)中重金属含量水平表现为ZnPbCuMnVAsNiCrCdCo,其中Zn、Pb、As、Cd和Cu富集因子远远大于10,受人为影响较严重。健康风险评价结果表明,PM_(2.5)中重金属的非致癌健康风险可以忽略;几乎所有重金属的致癌健康风险都高于最大可接受风险值10~(-6)。 相似文献
73.
2014年春季采集了长春市大气PM2.5样品,测定了PM2.5及其17种金属元素的含量.PM2.5质量浓度为175.2±75.1μg/m3,变异系数为0.44,环境重污染日与优良日空气质量差异较大.PM2.5中金属元素平均含量顺序为Ca>Fe>K>Mg>Al>Zn>Ti>Mn>Pb>As>Cu>V>Ni>Cr>Co>Ba>Cd.采用富集因子法和潜在生态风险指数法对PM2.5中金属进行了评价.其中Cd、As、Zn、Pb、Cu富集因子大于100.金属综合潜在生态风险等级为极强生态风险,Cd的贡献率为83.2%,受人类活动干扰严重. 相似文献
74.
苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析 总被引:29,自引:27,他引:2
2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等. 相似文献
75.
基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。 相似文献
76.
利用气质联用仪(GC-MS)定量分析了苏州市25个道路灰尘样品中4种有机磷阻燃剂(organophosphate flame retardants,OPFRs)的含量水平和分布特征,并估算了成人、儿童和环卫工人灰尘摄入和呼吸暴露两种不同途径的日暴露量.结果表明,在灰尘样品中4种OPFRs均有不同程度检出,总OPFRs的含量范围为ND~8 901.66 ng·g~(-1),中位值为1 039.21 ng·g~(-1).三(1-氯-2-丙基)磷酸酯[Tris(1-chloro-2-propyl)phosphate,TCPP]、磷酸三(丁氧基乙基)酯[Tris(2-butoxyethyl)phosphate,TBEP]、磷酸三(1,3-二氯-2-丙基)酯[Tris(1,3-dichloro-2-propyl)phosphate,TDCPP]和磷酸三(2-氯乙基)酯[Tris(2-chloroethyl)phosphate,TCEP]含量范围分别为0~6 931.46、0~2 021.15、0~788.44和0~62.16 ng·g~(-1).在高暴露情景下,成人、儿童和环卫工人通过摄入灰尘暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别是125.68、915.78和6 314.16 pg·kg~(-1),儿童的暴露量比普通成人高6倍;而成人、儿童和环卫工人通过呼吸途径暴露ΣOPFRs的日均暴露量分别为3.07E-02、1.89E-02和1.54E-01 pg·kg~(-1).因此灰尘中OPFRs对于儿童和环卫工人的潜在危害更大. 相似文献
77.
酸雨区不同用地类型土壤有效态Cd含量季节变化及关键影响因子 总被引:4,自引:2,他引:2
探明污染土壤重金属有效态含量的季节变化特征及其敏感影响因子,对农业生产过程中减低重金属生态风险具有重要的参考价值.研究于湘江中下游典型Cd超标农业小流域中选取稻田、旱作蔬菜地、丘陵林地这3类主要用地类型,分析不同用地类型Cd活性的季节变化特征及其与土壤基本理化参数的关联.为期1 a的原位监测结果显示,研究区为典型酸雨区,雨水p H值呈现冬、春季节低于夏、秋季.稻田土壤总Cd含量显著高于旱作蔬菜地,菜地显著高于林地,3种用地类型土壤总Cd含量季节特征相似,均为夏秋季节略低于冬春两季.3种用地类型Cd有效态季节变化与总Cd含量无明显的相关性,稻田土壤有效态Cd含量在5~9月的作物生长季明显低于其他月份,而菜地和林地则恰好相反.稻田土壤Cd有效性的最关键影响因子为Eh,呈显著正相关,与土壤p H负相关,菜地土壤与土壤TOC明显负相关,而林地土壤Cd有效性与水溶性有机碳、TOC呈现明显的正相关关系.研究可为Cd超标土壤污染阻控与农业安全生产提供一定的数据参考. 相似文献
78.
城郊农业区小流域土地利用结构对氮素输出的影响 总被引:9,自引:5,他引:4
以位于湖南省长沙市城郊农业区的金脱河流域为研究区域,通过解译2009年的Spot-5卫星遥感图获取了小流域的土地利用图;结合流域的DEM图,利用ArcGIS 9.3的水文、空间分析模块将流域划分为若干个子流域,分析各子流域的土地利用结构.从2009年12月~2010年11月在各子流域出口处采取水样,分析其TN、NH4+-N、NO3--N输出浓度、输出量的时空变化特征以及与土地利用结构、施肥等因素之间的关系.结果表明,流域径流氮素污染严重,其TN、NH4+-N输出浓度呈明显的季节变化特征,为冬季>春季>夏、秋季,而NO3--N的输出浓度的季节差异较小.流域内的土地利用结构对NO3--N的输出浓度起着重要的控制作用,林地、水面表现为源作用,水田、旱地、居民地为汇作用;不同的时间尺度上土地利用结构对其影响不同,年度尺度上对NO3--N输出影响最大的为旱地,春夏季为林地,秋冬季为旱地.TN、NH4+-N的输出浓度与土地利用结构的相关性较差,各形态氮素的输出量与纯氮施用量、人口数、养猪量表现为极显著正相关. 相似文献
79.
为更好地理解锡林河流域水文循环过程,在2006~2008年锡林河主要径流期内13个河水断面(10个位于锡林河干流,3个位于3条支流)取得的248个水样,应用高分辨电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)进行了Al、As等20种痕量元素的分析测定,利用分析结果对流域内痕量元素时空分布特征进行了分析.结果表明,锡林河河水中痕量元素平均质量浓度大部分在0.1~10μg.L-1之间;大多数痕量元素浓度值介于大气降水和地下水之间,并且十分接近地下水浓度,说明地表水同时受大气降水和地下水补给并主要依靠地下水补给.时间上,地表水痕量元素年内、年际变化均不大,就年内而言,大部分元素浓度变化在4、5月较大,7、8月较小;大部分元素在2007年间浓度略小.在空间上,从上游到下游,大多数痕量元素浓度呈上升趋势,地下水的补给、河水的蒸发等造成了元素富集的变化. 相似文献
80.
为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除. 相似文献