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11.
12.
入湖河流是滇池流域主要污染物的输送途径,为减少入湖污染负荷,需保证入湖断面水质达标。以新宝象河入湖河口2005—2017年的水质数据为基础,使用描述统计方法分析年度水质波动,采用单因素方差分析法对水温、降雨、污染物浓度进行季节性差异分析,并应用时间序列法对多年水质情况建立模型。结果表明,入湖污染最严重的时间是2007年,之后除总氮外其他污染物浓度迅速下降,直至2014年入湖河口水质达到地表水Ⅳ类标准,满足了规划的要求。河流的水温和区域降雨量具有显著的季节差异性,污染物浓度受降雨、回补水等各种因素的影响,总体呈现春季较高、秋季较低的现象。时间序列模型预测结果显示CODCr超标风险最大,为了预防超标的情况出现,提出了相应的防控措施,包括提升旁路治理能力、优化湿地调蓄、启动面源拦截等。 相似文献
13.
基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况,基于2014年水质监测数据,应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明:水位与透明度呈正相关,流量与DO呈负相关,与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP;主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息;DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐;营养健康指数S1>S3>S6(湖心)>S7(湖尾)>S5(湖首)>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养,其中南河营养状态较高,湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长,有利于防治富营养化。
关键词: 探索性数据分析;汉丰湖;富营养化;驱动因子;水动力条件;主成分;熵权;营养健康指数 相似文献
14.
为了更好地控制大型公共场所火灾风险,结合定性和定量分析方法的优势,采用层次分析法-模糊评价法-风险矩阵对火灾风险进行评估。首先根据大型公共场所火灾的事故案例,结合前人的研究,确定了评价火灾风险的一级指标与二级指标,建立了多层次的大型公共场所火灾的评估体系。之后采用层次分析法确定了二级指标的权重因子,采用模糊综合评价法估计事故频率与事故损失的估计值与等级,运用风险矩阵获得大型公共场所火灾风险的水平。将二级指标在频率与损失处的得分相乘再乘以隐患修正系数,得到二级指标的得分,实现对隐患的定量分析。运用上述方法对某一大型公共场所火灾风险进行了分析评估。 相似文献
15.
天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。 相似文献
16.
基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演 总被引:1,自引:0,他引:1
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。 相似文献
17.
采用臭氧氧化—湿式钙法吸收工艺对模拟烟气进行同时脱硫脱硝处理。O3于150 ℃下具有较高的热稳定性,可将NO氧化为高价态氮氧化物,且NO氧化率随n(O3)∶n(NO)的增大而逐渐提高。烟气中SO2和H2O的存在对NO氧化率的影响不大。O3对SO2的氧化率较低,约为5%。3%(w)石灰石浆液对SO2的吸收率接近100%,NOx吸收率随n(O3)∶n(NO)的增大而逐渐提高,当n(O3)∶n(NO)为1.6时NOx吸收率可达约65%。SO2能促进吸收液对NOx的脱除。石灰石浆液中加入0.2%(w)的(NH4)2SO3或Na2SO3后NOx吸收率可达约85%或82%,且吸收率随添加剂加入量的增加而提高,添加(NH4)2SO3的NOx吸收率略高于添加Na2SO3。 相似文献
19.
湘江干流水环境质量演变特征及其关键因素定量识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为科学有效地保护湘江流域水环境,定量识别湘江干流主要水质指标的驱动因素,该研究基于1990~2016年水质监测数据及沿岸永州 长沙五市社会经济发展指标,采用Mann-Kendall检验法分析湘江干流水环境演变趋势,通过逐步回归分析确定各地区各水质指标主要驱动因素。结果表明:湘江干流CODMn、Cd、As整体呈下降趋势,上游BOD5呈下降趋势,上中游NH3-N呈上升趋势,中游衡阳、株洲市重金属Cr6+呈上升趋势,衡阳市TP呈上升趋势,中下游BOD5呈上升趋势;定量追溯各水质指标影响因素得出工业污染是湘江干流重金属As、Cr6+、Cd主要驱动因素,永衡株潭地区NH3-N,衡阳市BOD5、CODMn、TP及衡株潭地区BOD5均以农业污染影响为主;发现产业结构调整对干流水环境有显著影响,建议在流域产业结构调整过程中加强转型升级。 相似文献
20.
基于长江流域138个气象站1961~2016年的逐月降水观测资料,应用集合经验模态分解(EEMD)方法,分别对各站点的月降水序列进行EEMD分解,然后,运用时滞相关分析和逐步变量选择的方法,以识别长江流域月降水周期振荡和长期趋势的显著影响因子,并构建多元线性回归模型对长江流域月降水进行预测。结果表明:(1)近50多年来,长江流域各站点的月降水呈现出显著的季节、年际和年代际尺度振荡特征。(2)流域内各站点月降水的长期变化趋势存在着较大的空间差异性,表现为金沙江、雅砻江、大渡河以及鄱阳湖流域是月降水长期趋势显著增加的集中区,而岷江中游以及洞庭湖流域的南部是月降水长期趋势显著减少的集中区。(3)厄尔尼诺1+2区的平均海表温度(NINO1+2)的过去模式是影响长江流域月降水周期振荡的主要气候因子,而全球平均气温距平(GlobalT)是影响长江流域月降水长期趋势的主要气候因子。(4)基于已识别的影响因子构建的月降水量预测模型在旱季的预报性能高于雨季,并在长江上游地区的预报性能高于其中下游地区。 相似文献