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51.
采用超滤膜(UF)为核心,以混凝作为预处理措施,对混凝-超滤工艺处理径流雨水的特性和膜通量变化与污染现象进行了研究,并对聚合硫酸铁(PFS)单独混凝、UF、PFS-UF组合工艺进行了对比;在优化混凝基础上,考察了混凝-UF对常规水质指标及总磷、生物可同化有机碳(AOC)、可生物降解溶解性有机碳(BDOC)等生物稳定性指标的去除效果.结果表明,混凝可有效去除TOC、UV254和总磷,混凝剂投加量与污染物去除近似呈线性关系.各混凝剂除浊效能均良好.综合考虑混凝处理效率与经济性,实验采用混凝方案为10 mg·L-1的PFS.PFS、UF、PFS-UF工艺除浊率均在95%以上,PFS和UF对TOC和UV254的去除较为接近,采用PFS-UF可提高去除率13%—15%;PFS-UF处理后雨水的AOC、BDOC分别降低至61.8μg·L-1、0.19 mg·L-1,残余总磷可降至3.8μg·L-1,雨水生物稳定性明显提高.PFS、UF和PFS-UF对颗粒物的去除率分别达80.5%、99.6%和99.9%.膜通量的变化和SEM图分析表明,混凝在一定程度上减轻了UF膜污染;形成的凝胶层具有一定整体强度,水力清洗时易于清除,膜通量恢复较好;但同时凝胶层的产生也增大了透膜阻力,PFS-UF工艺的周期内膜通量衰减有增加的趋势.  相似文献   
52.
以我国114个城市冬季(2013年12月-2014年2月)公布的PM25数据为基础,结合其他相关数据,运用空间自相关分析、克里格插值法和逐步回归分析法,研究我国冬季PM2.5浓度空间分布差异及其影响因素.结果显示,研究期间PM2.5在空间分布上具有高值集聚、低值集聚和高值邻域的低值集聚的变化特征,全局自相关系数Moran's I为0.27.PM2.5浓度分布由北到南、从内陆到沿海具有先升高后逐渐降低的变化趋势,高浓度区域主要集中在华北平原、长江中下游平原和陕西关中平原等地区,这些区域的冬季PM2.5平均质量浓度都达到150 μg·m-3以上,最高达250 μg·m-3.多因子逐步回归分析结果表明,人为活动对我国高浓度PM25(>150μg·m-3)分布影响显著,对低浓度PM2.5(≤75μg·m-3)分布影响不显著.市辖区人口密度和第二产业GDP是显著影响我国高浓度PM2.5分布的主要人为影响因子.市辖区建成区面积、全市年末总人口和市辖区道路面积等是影响我国城市间PM2.5浓度分布差异的主要人为影响因子.  相似文献   
53.
台风影响期间石家庄秋季典型空气污染过程研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用PM2.5污染监测数据、气象资料和WRF模式,研究了2013年10月2日至10日石家庄地区秋季一次典型的空气污染过程,结果表明,PM2.5质量浓度的上升和下降阶段与相继出现的台风"菲特"和"丹娜丝"输送气流及其背景场有关,本次污染过程同时受台风系统背景场、副热带高压系统和大陆高压系统协同控制.石家庄PM2.5质量浓度演变分为上升、下降、再上升和下降4个阶段,浓度曲线呈现双峰特征,分别对应台风"菲特"加强、减弱、台风"丹娜丝"加强和减弱阶段.污染过程中,PM2.5日均质量浓度最高值是425μg·m-3,导致这一现象的原因是由于台风"菲特"和"丹娜丝"系统外围东南暖湿气流进入石家庄地区,高空1000、1800和2600 m处出现逆温层,下沉气流最大风速是0.2 m·s-1,覆盖并影响石家庄地区,形成稳定的大气条件,利于PM2.5污染物持续积累,造成石家庄地区PM2.5浓度达到峰值并出现重污染事件.  相似文献   
54.
基于模糊物元模型的西苕溪流域生态系统健康评价   总被引:4,自引:3,他引:1  
本文借助RS/GIS技术,结合遥感影像数据、环境监测数据和社会经济数据,运用模糊物元模型,从水域、水陆交错带和陆域子系统选取21项评价指标,建立了流域生态系统健康综合评价指标体系,对西苕溪流域生态系统健康状况的空间分布规律和限制性因子进行了探讨.研究结果表明,西苕溪流域生态系统健康整体呈现出优良状态,其中,生态系统健康优秀地区面积占68.2%,良好地区面积占31.8%,能够正常发挥流域服务功能,维持生态系统可持续发展.西苕溪流域生态系统健康在空间分布上呈现出上游好、下游差的局面.在各子系统健康评价中,水域生态系统优于陆域生态系统,水陆交错带生态系统最差.底栖动物完整性遭受破坏、湿地退化、人为干扰活动、水源涵养功能减弱、点源和面源污染负荷较重是限制西苕溪流域部分评价单元生态系统健康的重要因素.  相似文献   
55.
2014年春节期间北京市空气质量分析   总被引:24,自引:5,他引:19  
对2014年1月30日(除夕)13时到1月31日(初一)12时期间北京市官园、怀柔和良乡监测站的CO、SO2、NOx、PM10、PM2.5浓度及PM2.5化学组分和能见度等监测数据进行分析,探讨了污染源减排和烟花爆竹燃放对北京市空气质量的叠加影响.研究发现,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM10、PM2.5和SO2的影响最为显著.官园、怀柔和良乡监测站在1月31日凌晨1时的PM10浓度值分别为377.8、253.2和627.0μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.4、2.0和3.6倍;PM2.5浓度值分别为292.0、184.7和522.4μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.1、1.5和3.2倍.烟花爆竹的燃放对PM2.5化学组分中的K+、SO2-4、Cl-、Mg2+和Na+等影响最大,1月31日凌晨1时这5种离子在PM2.5浓度中占的比例高达92.1%.烟花爆竹的燃放造成1月31日凌晨1时监测中心和良乡的能见度分别降至2422 m和3591 m,是1、2月份能见度均值的22.9%和32.8%.2010—2014年"春节半月"期间官园、怀柔和良乡PM10平均浓度大多低于冬季均值和年均值,2014年"春节半月"这3个监测站的PM2.5浓度相比于冬季均值分别下降了33.3%、20.6%和39.2%,表明污染源减排对空气质量的正影响非常明显.  相似文献   
56.
北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势.  相似文献   
57.
北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.  相似文献   
58.
为探索PM2.5的分布规律及其影响因素,对2013年西安市13个监测站点的全年ρ(PM2.5)数据进行了统计与整理.分析了ρ(PM2.5)的时空分布,采用聚类分析、小波变换研究了ρ(PM2.5)的区域分布特征与年际变化及突变特征,并对相关因素进行了探讨.结果表明,西安市ρ(PM2.5)在时间分布上具有冬高夏低的特点,而在空间分布上则以市人民体育场和草滩监测点所在区域为ρ(PM2.5)高值中心;ρ(PM2.5)在空间上可分为3大类,纺织城监测点单独为1类,经开区与草滩监测点为2类,另外10个监测点为3类,聚类效果的相关系数为0.7994,显示聚类效果较好;在ρ(PM2.5)年际变化中,除了6月和7月以外,其他月份ρ(PM2.5)均值为147.29 μg/m3,日照时间短和静风是导致ρ(PM2.5)发生突变的主要气象因素.  相似文献   
59.
PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染.  相似文献   
60.
根据北京市环境保护监测中心发布的PM2.5和O3小时质量浓度及气象、卫星遥感数据,分析了2013年7月2日至10日北京典型PM2.5及O3重污染过程的质量浓度特征及在大气边界层过程各个阶段的质量浓度演变.结果表明,北京夏季O3质量浓度先于PM2.5达到峰值,而天气型演变是导致这一现象的主要原因.具体过程为:1)重污染初始阶段,高压天气型利于前体物积累,PM2.5及O3质量浓度升高;2)在反气旋中部,由于各种污染物质量浓度较低,对大气紫外波段辐射的吸收较弱,导致该阶段紫外辐射强,因而加快了O3生成的光化学反应,O3质量浓度最先达到峰值;3)在反气旋后部,随PM2.5质量浓度增加,辐射变弱,因此O3质量浓度增加速度下降,而受高压后部影响,区域内PM2.5经东南风输送通道进入北京,导致北京PM2.5质量浓度相继达到峰值;4)在重污染清除阶段,在北方反气旋前部的冷锋清除作用下,PM2.5及O3质量浓度同时降低至谷值.  相似文献   
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