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51.
重金属离子Cd^2+、Pb^2+污染对土壤酶活性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对土壤中比较重要的两种酶(过氧化氢酶、脲酶)活性的测定,研究了重金属离子(Cd^2+、Pb^2+)单因素污染、复合污染对两种酶活性的影响,进而找出重金属污染程度与土壤酶活性的关系,为建立土壤中的酶活性可以表征重金属污染程度的生化指标平台提供试验依据。结果表明,在Cd^2+、Pb^2+单因素污染影响中,在一定浓度下的重金属离子对土壤酶活性会有激活效应,但大多表现为抑制效应;Cd^2+、Pb^2+复合污染对两种土壤酶活性的影响存在着明显差异,其复合污染对脲酶表现出协同抑制负效应的特征;对过氧化氢酶表现出一定的屏蔽作用。通过重金属离子形态对土壤酶有效性影响的研究,脲酶活性可以作为土壤重金属离子(Cd^2+、Pb^2+)单因素和复合污染程度的主要生化指标。 相似文献
52.
合成麝香是一类近十多年才引起人们关注的有机污染物.合成麝香广泛分布于环境中.难降解,易生物富集,对水生生物和人体均呈现一定的生物毒性.文章对某一化妆品厂生产车闯内、外及工厂外的上、下风向大气中多环麝香进行了定性定量分析,结果表明,除ATⅡ之外,大气中检测出了五种多环麝香,其中作为对照点的上风向多环麝香总浓度为5.43ng/m3,而工厂室内、外及下风向的多环麝香浓度范围为17.25~5543.4ng/m3;气固分配实验研究发现,超过68.43%的多环麝香分布于气相中. 相似文献
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57.
降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义. 相似文献
58.
土地整治对工业区周边土壤微生物多样性和群落结构影响分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为探究土地整治对重金属污染环境下土壤理化性质及其中微生物的影响,本文基于Illumina高通量测序技术,对比分析了工业区周边土地整治区内外的土壤微生物群落结构和多样性.结果表明:①从土壤性质来看,土地整治区重金属污染状况和土壤质量均优于非整治区.②从土壤微生物群落结构来看,水田土壤微生物群落主要的菌门为变形菌门、绿弯菌门、酸杆菌门,而土地整治可能降低了变形菌门相对丰度,提高了绿弯菌门和酸杆菌门的相对丰度,同时在属水平上也提高了鞘脂单胞菌属、地杆菌属的相对丰度.③从土壤微生物多样性来看,土地整治区中土壤微生物多样性和功能性明显得到改善,但随着重金属污染程度的升高,改善效果逐渐减弱.④Spearman相关性分析表明,Cd、Hg、Pb、pH、AP是影响微生物群落的主要环境因子,而硫杆菌属、芽孢杆菌属、鞘脂单胞菌属与多种重金属元素表现出显著的正相关关系.本研究证实了土地整治有助于改善土壤微生物多样性和功能性,并提升土壤质量. 相似文献
59.
基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例 总被引:2,自引:0,他引:2
地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21~274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39~168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视. 相似文献
60.
哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM10排放源强分别为20.16、21.83 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m-2·s-1;降雪后重污染天气下PM10排放源强分别为15.98、7.09 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m-2·s-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM10的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m-2·s-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m-2·s-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义. 相似文献