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71.
城市面源污染是重要水体污染源之一,降雨发生时,雨水径流会携带累积在路面、屋面的含有机物、氮磷、重金属等污染物质进入水体,其中氮磷是造成水体富营养化的重要因素。针对这一情况,采用不同种类沸石,对雨水径流中的氮磷进行了吸附研究,着重考察了沸石对氨氮的吸附动力学,吸附等温线特征,并考察了p H、共存阳离子以及COD对吸附能力的影响。结果表明,Na型改性沸石吸附性能优于其他2种,饱和吸附量达到9.09 mg/g,沸石的吸附过程符合准二级动力学模型。Mg2+、Ca2+对Na型改性沸石的影响较大,Na型改性沸石吸附氨氮的适宜p H为5~8。本研究为探索用物化方法来处理雨水提供了依据,Na型改性沸石可以作为吸附雨水中氨氮的优选吸附剂。 相似文献
72.
某废弃铅冶炼场地周边蔬菜重金属污染水平及来源解析 总被引:1,自引:0,他引:1
于某废弃铅冶炼场地周边菜地采集69份蔬菜样品,通过测定蔬菜样品中的As、Cd、Cr、Hg、Pb含量评价重金属污染水平,并对污染来源进行解析。结果表明,萝卜中As、Cd、Cr、Hg、Pb的整体水平分别为0.040、0.022、0.359、0.003、0.220mg/kg;白菜中的整体水平分别为0.026、0.022、0.307、0.004、0.158mg/kg;大葱中的整体水平分别为0.014、0.017、0.204、0.002、0.104mg/kg,蔬菜样品中Cr、Pb存在超过《食品安全国家标准食品中污染物限量》(GB 2762—2017)限值的现象,超标率分别为17.65%~46.15%、3.85%~86.77%;蔬菜中5种重金属的富集系数为CdHgPbCrAs,蔬菜中Cr、Pb为中度或重度污染,其中白菜比萝卜和大葱更易受到污染;工业排放源是周边地区蔬菜重金属含量的主要来源,其对萝卜、白菜和大葱重金属的贡献率分别为65.4%、35.5%、97.3%。 相似文献
73.
基于用地倾向性评价的农村潜在土地利用冲突识别研究——以西峡县东坪村为例 总被引:2,自引:0,他引:2
精准识别农村潜在土地利用冲突是预先权衡和协调冲突用地,指导农村和谐发展的重要基础。以西峡县东坪村为例,综合考虑"发展建设—农业生产—生态维护"多重土地利用目标,进行建设用地、农业用地和生态用地的用地倾向性评价,建立倾向性比较矩阵识别潜在土地利用冲突区域,并根据识别成果提出相应的差别化管理建议。结果表明:东坪村有47%的土地存在明显潜在土地利用冲突的风险,包括冲突一般区和冲突激烈区,分别占土地总面积的20.61%和26.39%。冲突激烈区(J)中J1涉及面积最大,占土地总面积的18.84%,是接下来土地利用工作中亟需防治的重点问题。除此之外,用地优势区和冲突微弱区分别占土地总面积48.13%和4.87%。总体来看,东坪村内潜在土地利用冲突范围较大,程度较强,冲突形势较为严峻。 相似文献
74.
76.
在武汉市工业区和交通区展开了PM_(2.5)样品采集,研究了PM_(2.5)中二元羧酸的化学组成、污染水平及来源。二元羧酸在工业区为103.1~2 219.2ng/m~3,年平均值为958.4ng/m~3;在交通区为66.9~2 176.8ng/m~3,年平均值为749.7ng/m~3。丙二酸/丁二酸(C_3/C_4,质量比,下同)表明,武汉市二元羧酸主要来自机动车尾气排放;己二酸/壬二酸(C_6/C_9)表明,二元羧酸的人为源贡献大于自然源。正定矩阵因子分解(PMF)模型解析结果显示,工业区中二次源占13.7%,建筑扬尘占23.1%,机动车尾气排放占37.0%,生物质燃烧占26.2%;交通区中二次源占8.9%,建筑扬尘占24.9%,机动车尾气排放占51.8%,生物质燃烧占14.4%。潜在源区贡献因子(PSCF)分析得出,武汉市夏季二元羧酸主要受到南部季风的影响,冬季主要受到西部冷空气的影响。 相似文献
77.
78.
79.
南京大气细粒子中重金属污染特征及来源解析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2011年1月、4月、7月和10月在南京市区和北郊采集的气溶胶样品,研究了南京大气细粒子中zn、Ph、Hg、As和cd5种重金属的污染水平,通过元素相关性分析和因子分析方法,对细粒子中这些重金属的污染来源进行了初步解析。结果表明,南京大气细粒子及其重金属污染严重,北郊普遍比市区严重;As严重超标,cd在南京北郊超标约5倍,zn在市区与北郊的质量浓度均高于其他重金属元素。每种重金属的浓度均随季节而变化。市区细粒子中,As和zn可能主要与燃煤、轮胎灰尘和建筑扬尘等有关,Pb、Hg和cd主要来自交通尘、城市垃圾焚烧等。北郊细粒子中,As、Hg和zn主要来源于燃煤、钢铁冶炼等工业,Pb和cd主要与农作物秸秆燃烧、汽车尾气、道路扬尘等影响有关。 相似文献
80.
指静脉识别技术是一种新的生物特征活体识别技术,其原理是基于人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线,使用特定波长光线对手指进行照射,从而得到手指静脉的清晰图像,利用这一固有的科学特征将获取的影像进行分析、处理,进而得到手指静脉的生物特征,再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对就可以确认登录者的身份。由于指静脉隐藏在身体内部,被复制或者盗用的机会很小,使用者心理抗拒性低,受生理和环境因素的影响小,克服了皮肤干燥、油污、灰尘、皮肤表面异常等因素,原始手指静脉影像从被捕获到数字化处理整个过程不到1秒,具有较高的准确识别率(认假率为0.0001%,拒真率为0.01%,注册失败率0%)等,因此指静脉识别技术在安防领域中的高保密与高安全性场合有重要应用。 相似文献