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21.
介绍江西省就平铜矿十多年来植被复垦试验与推广的实践经验和取得的效果,提出今后复垦应解决和注意的问题。  相似文献   
22.
黄丹彤 《环境》2002,(4):14-15
“山河破碎,满目疮痍”,散布广州市郊的采石场曾让人发出这样的感叹。近几年,广州市的采石场复绿工作取得了一定进展,但仍有为数不少的采石场尚未复绿,这与广州市刚获得的“国际花园城市”称号多少有点不相协调。20世纪遗留的伤痕,21世纪应该得到抚平,今年3月12日“植树节”当天,共青团广州市委员会等单位向广州全市青少年发出倡议,号召青少年积极参与采石场复绿和山林改造等城市绿化工作,为治理这“千疮百孔”出一份微薄之力。  相似文献   
23.
地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.  相似文献   
24.
江元汝  黄琼玉 《环境化学》1996,15(2):118-126
本文对用硫化亚铁处理含砷废水时,在气相、液相和固相中砷的形态进行了研究结果表明,在气相中无AaH3,但在As(V)废水的液相中有As(V)和As(Ⅲ)共同存在,在固相中有As(0),FeAsO4(FeAsO3),As2S3(As2S5)和吸附砷,砷的形态变化表明,硫化亚铁处理含砷废水能取得良好的效果,是沉淀、沉淀转化、氧化还原、吸附共沉淀和中和五种反应共同作用的结果。  相似文献   
25.
26.
27.
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   
28.
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   
29.
利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明:南京与北京均呈现PM2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.  相似文献   
30.
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