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水温分层对香溪河库湾浮游植物功能群季节演替的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
三峡水库水环境问题近年来引起社会广泛关注,以浮游植物功能群为基础,通过对2010年1~12月香溪河库湾水温、浮游植物等进行跟踪监测,探究支流库湾浮游植物群落结构演替趋势及其影响因子。结果表明:香溪河库湾2010年共出现18个浮游植物功能群,其中B、X1、P、Y、X2、D、LO、J、MP、G是代表性功能群;水温分层的季节性发育和消失是浮游植物群落结构演替的主要影响因素;冬季以耐受水温及光照限制的CS/S策略藻种为主;春季弱分层时,CR/R策略藻种适宜生长;夏季汛期时,呈现CR/R/C/CS多种策略藻种混生格局,强分层时,适宜稳定生境的S型策略藻种占据优势;秋季分层被打破,群落结构演替为耐受频繁波动环境的R型群落格局占优势 相似文献
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农药环境风险评估中常用的计算毒理学模型软件 总被引:2,自引:0,他引:2
农药的大量使用为我国带来了严重的环境和健康问题,仅依靠传统生物测试和环境监测的方法已经不能满足农药风险评估的需要。利用计算毒理学模型,可以实现农药的高通量风险评估。本文主要介绍了农药环境风险评估中常用免费的EPI Suite、QSAR Toolbox和PBT Profiler等定量结构-活性关系(Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR)模型软件和SCIGROW、PRZM-GW、China-PEARL和EQC等环境多介质模型软件,以期能为农药的风险评估和科学管理提供参考。 相似文献
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目前水环境系统脆弱性研究主要局限于水环境系统的单方面脆弱性研究,过于片面化,需要综合考虑水资源、水环境质量、旱涝灾害、社会经济以及生态环境等方面的脆弱性。根据水环境系统脆弱性是系统状态受到系统压力引起的敏感性以及系统状态对系统压力的适应性响应的观点,采用“压力-状态-响应”模式构建区域水环境系统脆弱性指标体系。区域水环境系统脆弱性研究中客观存在诸多不确定性,利用联系数描述上述不确定性过程中差异度系数在[-1,1]上取值仍存在不确定性,为此,构造三角模糊数刻画差异度系数取值的不确定性,给出三角模糊联系数的基本形式,取置信水平得出置信区间联系数,采用期望-方差排序法对置信区间联系数进行决策分析,建立基于三角模糊联系数的系统综合决策模型。此模型用于安徽省水环境系统脆弱性评价的结果表明,安徽省区域水环境系统脆弱等级介于[2.731 3.620]之间,脆弱性状况不容乐观,应采取相应措施改善区域水环境质量,降低区域水环境系统脆弱性,保障区域社会经济及生态环境的可持续发展 相似文献
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Hai-Long Zheng Wen-Jing Deng Yan Cheng Wei Guo 《Environmental geochemistry and health》2017,39(4):739-750
Fine particulate matter (PM2.5) levels, carbon dioxide (CO2) levels and particle-number concentrations (PNC) were monitored in train carriages on seven routes of the mass transit railway in Hong Kong between March and May 2014, using real-time monitoring instruments. The 8-h average PM2.5 levels in carriages on the seven routes ranged from 24.1 to 49.8 µg/m3, higher than levels in Finland and similar to those in New York, and in most cases exceeding the standard set by the World Health Organisation (25 µg/m3). The CO2 concentration ranged from 714 to 1801 ppm on four of the routes, generally exceeding indoor air quality guidelines (1000 ppm over 8 h) and reaching levels as high as those in Beijing. PNC ranged from 1506 to 11,570 particles/cm3, lower than readings in Sydney and higher than readings in Taipei. Correlation analysis indicated that the number of passengers in a given carriage did not affect the PM2.5 concentration or PNC in the carriage. However, a significant positive correlation (p < 0.001, R 2 = 0.834) was observed between passenger numbers and CO2 levels, with each passenger contributing approximately 7.7–9.8 ppm of CO2. The real-time measurements of PM2.5 and PNC varied considerably, rising when carriage doors opened on arrival at a station and when passengers inside the carriage were more active. This suggests that air pollutants outside the train and passenger movements may contribute to PM2.5 levels and PNC. Assessment of the risk associated with PM2.5 exposure revealed that children are most severely affected by PM2.5 pollution, followed in order by juveniles, adults and the elderly. In addition, females were found to be more vulnerable to PM2.5 pollution than males (p < 0.001), and different subway lines were associated with different levels of risk. 相似文献
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