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潏河冬季潜流带水交换对沉积物间隙水水质的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
潜流带作为河流地表水-地下水系统相互作用的交汇区域带,是影响河水、间隙水与地下水水质的主要驱动力之一,对河流生态系统中的水文循环、污染物迁移转化等过程具有重要的意义.本研究采用基于一维热扩散对流方程的温度梯度法,于2016年12月对潏河研究河段21个测试点位进行了沉积物的野外原位垂向温度同步测试,并对其与沉积物间隙水中阴阳离子含量之间的关系进行了分析.结果表明:21个测试点位的潜流带水交换方式均为上升流,水交换量值变化范围较大,左右两岸水交换量值均大于河道中心水交换量值,影响其变化的主要因素是河床地形和沉积物粒径大小;Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)、HCO_3~-和SO_4~(2-)在沉积物间隙水中的平均含量更接近于其在地下水中的平均含量,而K~+、NH_4~+和Cl~-在沉积物间隙水中的平均含量与其在地下水中的平均含量具有显著差异性;此外,沉积物间隙水中主要阴阳离子含量在河流横断面具有明显的横向空间变化特征,与河道中心相比,河道左右两岸沉积物间隙水中Ca~(2+)、Mg~(2+)和SO_4~(2-)含量均较高,而NH_4~+和Cl~-含量较低;采用Pearson相关分析和线性拟合方法发现,潜流带水交换量与沉积物间隙水中Ca~(2+)、Mg~(2+)和SO_4~(2-)含量呈正相关关系,与K~+、NH_4~+、Cl~-含量呈负相关关系,而与Na~+、HCO_3~-含量的相关性未通过检验,说明其不存在显著相关性. 相似文献
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氨是水体中常见且毒性较强的含氮污染物之一,不仅会对水生生物产生直接毒害作用,甚至在不产生直接危害的情况下严重威胁水生生物的种间关系。诱导型防御是猎物应对捕食风险所表现出的典型的适应性响应,是重要的捕食与防御关系。目前,尚不清楚氨是否会干扰猎物诱导型反捕食防御性状的表达。为此,研究选择浮游动物代表性物种蚤状溞(Daphnia pulex)作为受试生物,检验了不同浓度氨对蚤状溞反捕食(鳑鲏鱼作为捕食风险源)生活史防御策略的影响以及处于诱导防御的蚤状溞对氨胁迫敏感性的变化。结果表明,氨会对蚤状溞的生活史表现产生毒害作用,例如,当氨浓度达到0.6 mg·L-1时,首窝产卵时间延迟了4.2 h,成熟体长和尾刺长分别缩短了5.72%和3.74%,后代数量降低了39.7%。就蚤状溞的生活史防御而言,随着氨浓度的升高,蚤状溞响应鱼类捕食风险而表现出的体长减小(-11.13%)、生长速率减缓(-24.18%)、产卵提前等防御表现被明显抑制,并且这种对蚤状溞诱导型防御的抑制作用随着氨暴露时间的延长而累积。此外,经捕食者信息素诱导后形成反捕食防御的蚤状溞更容易受到环境压力的胁迫,即捕食... 相似文献
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氨化预处理对生物质秸秆厌氧发酵的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为探明氨化预处理对小麦秸秆干式厌氧发酵产气量影响的内在原因,采用傅立叶变换红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)、视频光学接触角测定仪(GBX)、热重分析(TGA)等方法,对氨化处理前后小麦秸秆中纤维结构的变化进行了多方面研究。结果表明,氨化预处理使小麦秸秆纤维部分官能团发生断裂,表层的亲水性增加,秸秆的热稳定性提高,并且氨化作用对纤维结构的破坏,有利于厌氧微生物接触到更多的可发酵物质,提高了秸秆的利用率,也表明小麦秸秆纤维结构的变化是厌氧发酵产气量提高的主要原因。 相似文献
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选取走道式平面组合建筑中的典型代表——宿舍,建立部分尺寸模型,采集动态火灾数据,通过对火灾烟气、可见度、温度、CO等参数的分析,讨论挡烟垂壁在火灾中的作用,提出相应结论和建议,为实际管理和工程活动提供理论依据。 相似文献
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医院废水处理工程应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
西安市某医院新建污水处理站采用生化法-流化床工艺,重点强化了对污水、污泥、废气、噪声的处理,平均进水ρ(CODcr)=400 mg/L,平均出水ρ(CODcr)=50 mg/L,CODcr平均去除率为87.5%.实践结果表明,该工艺运行费用低,操作简便,易于维护,处理效果稳定,其出水各项指标均优于《黄河流域(陕西段)污水综合排放标准》(DB 61/224-2011)二级标准.其出水各项指标均优于《医疗机构水污染物排放标准》(GB 18466-2005)一级标准. 相似文献
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目的:确定妇健安合剂的最佳提取工艺条件.方法:建立了芍药苷的HPLC定量方法并用于评价工艺,通过正交实验设计,系统地研究了该制剂提取的最优工艺条件.结果:药材饮片浸泡0.5 h,分别加入10倍量,8倍量的水煎煮回流提取两次,时间分别为1.0 h,0.5 h.结论:在此提取条件下,效率高,工艺合理. 相似文献
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微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望. 相似文献
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