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选取云南阳宗海湖滨湿地沉积物为研究对象,以阳宗海农田土壤为对照,通过室内模拟实验,研究不同砷污染程度的沉积物对磷酸盐吸附的差异及影响因素。结果表明:(1)低浓度磷酸盐时吸附能力为底层沉积物表层沉积物农田土壤;高浓度磷酸盐时吸附能力为表层沉积物底层沉积物农田土壤;主要与沉积物表面的吸附点位的分布差异有关。(2)砷污染沉积物中活性态砷的含量及水体pH是影响沉积物富集磷的重要因素。(3)可还原态砷、水体pH、弱酸提取态砷对磷酸盐的吸附有重要贡献。 相似文献
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为探究典型岩溶湿地沉积物营养物质的污染状况及其富营养化风险,以典型岩溶流域普者黑为研究区,通过对流域内湖泊湿地、沼泽湿地、库塘湿地和河流湿地的表层沉积物进行采样,采用国家标准方法对沉积物中总氮(TN)、总磷(TP)及有机质(OM)的含量进行测定,并运用综合污染指数法和有机污染指数法对普者黑岩溶流域不同类型湿地沉积物的污染程度进行评价,以期为岩溶湿地水-沉积物污染的控制与治理提供参考和依据。普者黑表层沉积物TN的质量分数范围为893.57-4 841.85 mg·kg~(-1),平均值为1 949.09 mg·kg~(-1),TP的质量分数范围为235.81-1 439.58 mg·kg~(-1),平均值646.06 mg·kg~(-1),OM的质量分数范围为1.10%-6.27%,平均值为2.58%,空间分布上均表现为流域中游流域下游流域上游。Pearson相关性分析表明,库塘湿地的TN、TP和OM相关性最显著(P0.01),河流湿地的TN、TP和OM相关性次显著(P0.01),湖泊湿地的TN和OM相关性显著(P0.05),沼泽湿地的TN、TP和OM无显著相关性(P0.05)。流域综合污染指数整体上呈中度-重度污染,沼泽湿地污染比河流湿地、湖泊湿地及库塘湿地严重,而有机污染指数整体上呈中度污染。普者黑岩溶流域不同类型湿地表层沉积物TN、TP和OM的含量均处于中等偏高水平,污染水平呈中度-重度污染,其内源负荷不容忽视。 相似文献
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为探究典型湿地挺水植物香蒲(Typha angustifolia L.)不同生长阶段对As(砷)污染生境中As累积与迁移的影响,采用室内模拟方式,通过外源添加Na2HAsO4·7H2O设置不同的As污染生境,w[As(V)]分别为0、50、100、150、200、400 mg/kg,探析As胁迫下不同物候期(幼苗期、花果期、枯黄期)香蒲的生长发育、As累积特征及对土壤中As的提取迁移效果.结果表明:①As对挺水植物香蒲的生长产生低促高抑的作用,在w[As(Ⅴ)]为100~150 mg/kg处理下香蒲的生长状态显著优于其他处理;在w[As(Ⅴ)]为400 mg/kg污染生境下,香蒲的生长存在受害症状,但仍可完成整个生命期.不同生长阶段香蒲对As的耐受性特征存在差异,随着生育期的延长,植株对As污染反应的敏感性下降,表现出较强的耐受性,其中花果期最为突出,在w[As(Ⅴ)]为100 mg/kg时耐性指数最大,比0 mg/kg处理增加了54.0%.②香蒲不同部位对As的积累特征均反映出剂量依赖效应,在幼苗期、花果期和枯黄期香蒲地上部w(As)均低于地下部,转运系数均小于1;但不同生长阶段植株富集转运水平差别较大,以花果期为最高,幼苗期次之,伴随"稀释"效应的产生,枯黄期最低.③在As污染生境下,香蒲对土壤中As的去除作用大于固定作用,其迁移效果表现为花果期>枯黄期>幼苗期,在花果期进行刈割可使其发挥最佳修复效果.研究显示,挺水植物香蒲对As具有较强的耐性,并且对As的积累与迁移在不同物候期存在差异,因此,其可作为修复As污染河湖湿地土壤的推荐性植物加以深入研究与利用. 相似文献
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对饮用水系统中生物膜的形成和影响生物膜形成的各种因素进行了阐述。生物膜控制技术包括降低有机物含量、物理化学方法、酶试剂控制、分散剂使用、紫外消毒等。天然水体中生物膜对剥离剂和紫外具有一定的抗剥离能力,常规手段难以有效去除饮用水系统中的生物膜,即使500mg/L的剥离剂也难以去除已经形成的生物膜。 相似文献
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用自制的新型N-苄氧羰基-(-)-L-苯甘氨酰-(-)-L-苯甘氨酰基键合硅胶液相色谱固定相(简称BCPGPG色谱固定相)在正相条件下对土壤中氰戊聚酯和氯氰菊酯两种农药进行了分析与测定,建立了可同时测定土壤中的氰戊菊酯和氯氰菊酯含量的正相高效液相色谱方法。样品用流动相(正己烷/二氯甲烷=8/1,V/V)溶解,过滤,然后以BCPGPG固定相柱进行色谱分离,在254nm处进行测定。结果表明,氰戊菊酯和氯氰菊酯的质量浓度为0~2.0mg/L时其峰面积与质量浓度的线形关系良好;批间(n=4)测定的平均相对偏差(RSD)分别为5.70%和5.5%;回收率分别为81.0%~96%和88.0%~96.7%。该方法适合于测定氰戊聚酯和氯氰菊酯两种农药的含量测定,方法准确,操作简便。 相似文献
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人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果。通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果。结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的COD去除率在49.4%~59.0%之间。 相似文献
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叶片全氮含量是监测和诊断湿地植物生理状况及生长趋势的重要指标,利用高光谱技术监测湿地植物氮含量,对于理解湿地生态系统氮循环具有重要意义.为探究湿地植物叶片全氮含量遥感光谱的估算方法,以云南省大理西湖湿地公园优势植物芦苇(Phragmites australis)和茭草(Zizania caduciflora)全氮含量为研究对象,对叶片光谱数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型、多变量模型(偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型),并利用决定系数(r2)和均方根误差(RMSE)对模型精度进行检验.结果表明:(1)不同形式的光谱变换增强了植物全氮含量与光谱变量的细节特征,二者的短波红外波段相关性强于可见光近红外波段.芦苇二阶微分(R")反射率与全氮含量在1682 nm处相关性最强,相关系数为0.70;茭草平方根二阶微分[(R1/2)"]反射率与全氮含量在1 190 nm处相关性最强,相关系数高达-0.80.(2)不同植物类型相比,利用茭草的变换光谱反射率建立的单变量和偏最小二乘回归模型建模精度都高于芦苇.(3)不同回归模型相比,BP神经... 相似文献