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天津地区土壤中微量元素含量的纵向分异 总被引:15,自引:0,他引:15
根据80个土壤剖面13种微量几素及有关理化参数实测结果,研究了大津地区土壤中微量元素含量的纵向分异结果表明,天津土壤中绝大多数微量元素含量高于全国平均含量由于淋溶较弱,发育时间较短,各微量元素含量在土壤纵向的分异不明显与受市区影响较小的远郊相比,天津近郊土壤中各微量元素含量具有明显的升高趋势,其中汞的增幅最大大津地区冲积母质土壤中微量元素含量与残积母质土壤中相应含量的比值大多在1~15之间。冲积过程中的粒径分选作用是形成这一现象的根本原因空间分析的结果证明,母质是影响天津土壤中微量元素含量的主导因素,面人为影响也一定程度上改变了土壤中微量元素含量及其空间分布 相似文献
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2000年以来,长江经济带高强度的人类社会经济活动引发了严峻的环境污染问题,灰霾污染尤为严重.研究该区域PM_(2.5)浓度的时空格局与影响因素是落实新发展理念、推进区域大气污染综合防治的迫切需要.本文基于遥感反演数据,研究了2000~2016年长江经济带PM_(2.5)浓度分布格局的演变过程,利用地理加权回归模型揭示了自然和社会经济因素对其影响的时空非平稳性.结果表明:①PM_(2.5)浓度分布总体表现为东高西低,且城市群污染特征明显.②以2007年为界, 2000~2016年PM_(2.5)年均浓度经历了逐年上升和波动下降的过程,年均浓度由27.2μg·m~(-3)上升至44.1μg·m~(-3)后, 2016年降至33.6μg·m~(-3).污染范围则先由长三角城市群、长江中游城市群和成渝城市群核心区域向四周快速扩展, 2007年后开始往回收缩.③空间自相关分析表明,PM_(2.5)浓度分布有显著的正空间自相关性,热点持续稳定地分布在上海、江苏、安徽中北部、浙江北部和湖北中部,冷点分布在云南、四川西部和南部及贵州西部.④自然因素与社会经济因素对PM_(2.5)浓度分布的影响具有时空差异性.其中社会经济因素主要呈正向影响;自然因素中,降水量主要呈负向影响,其余因子的影响大小和作用方向均随着时间和空间的变化而变化. 相似文献
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以重庆市某在产石化场地土壤为研究对象,采用正定矩阵分解模型等方法对研究区域土壤重金属和挥发性有机污染物进行污染源定量解析.结果表明:①石化场地及周边土壤中金属镉、铜、铅、汞和锰含量的平均值高于重庆地区土壤背景值,6%采样点中钴的含量高于建设用地第一类用地风险筛选值(GB 36600-2018);场地土壤中汞、锰、氯仿、乙苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯的污染程度较场地周边土壤更为严重,场地工业生产活动会对场地土壤造成显著污染.②场地土壤中8种重金属主要归为4类来源:62.50%镉、54.53%镍、54.12%铜、51.26%钴、49.34%铅和31.80%汞来自于工业和农业活动混合源;47.61%锰来自于场地原料生产活动排放和自然源;62.79%汞、21.57%砷、19.43%锰和18.42%镉来自于燃煤工业活动排放源;78.01%砷、46%铅、39.94%铜、38.15%镍、36.49%钴、26.12%锰和14.29%镉来自于成土母质源.③场地土壤中7种挥发性有机污染物主要归为3类来源:86.49%二氯甲烷和90.14%四氯乙烯来自于石化场地人为活动源;98.88%间/对-二甲苯、96.28%邻-二甲苯、84.62%乙苯和76.46%甲苯来自于石化场地污染物泄漏源,80.24%氯仿来自于自然源. 相似文献
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江苏省地级以上城市饮用水水源地环境状况调查、评估与管理对策研究 总被引:1,自引:0,他引:1
水是人类生存的基本需求,饮用水水源保护是保障人民身体健康的头等大事,也是水污染防治工作的重点任务之一.本文对2011年江苏省地级以上城市29个集中式饮用水源地基本情况调查的结果进行了归纳总结,评价了水源地水质现状.结果表明,全省23个河流型饮用水水源地水质以Ⅱ、Ⅲ类为主,湖库型水源地水质处于中营养轻度富营养化状态,地下水型水源地水质全部达到Ⅲ类标准.本文也分析了水源地水质超标原因、饮用水源地保护工作中存在的问题和困难,最后提出了不同类型水源地的环境保护对策和建议. 相似文献
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成都春季生物质燃烧和沙尘期间气溶胶散射特征及其重建 总被引:7,自引:6,他引:1
于2009年4月19日~5月17日在成都城区每天采集PM2.5样品.利用热光碳分析仪、离子色谱、X荧光光谱仪和高效阴离子交换色谱分别分析样品中有机碳/元素碳、水溶性离子、地壳元素和左旋葡聚糖,同步测量了大气散射系数(bsp)和气象数据.利用IMPROVE方程重建大气散射系数,并与实测大气散射系数进行对比.结果发现,PM2.5浓度均值为133.2μg.m-3,大气散射系数为530 Mm-1.左旋葡聚糖和地壳元素能很好地反映生物质燃烧和沙尘事件.观测期间成都城区计算值b’sp为504 Mm-1,(NH4)2SO4、NH4NO3、OM(organic matter)、FS(fine soil)和CM(coarse mass)贡献率分别为26%、15%、53%、4%和2%.DS(dust storm)期间,计算值b’sp为575 Mm-1,FS和CM贡献率达到17%和21%.BB(biomass burning)期间,计算值b’sp为635 Mm-1,OM贡献率达到62%. 相似文献
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为获得西安市道路PM2.5、NO2和CO的水平浓度分布特征,选取小寨和秦岭环山路作为西安市城区道路和郊区道路的代表,采用水平分布的监测方法获得了每条道路距离道路边缘0、15和50 m处的ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(CO).结果表明:与秦岭环山路(下称秦岭)相比,城区观测点小寨的ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(CO)分别为(88±50)(78.6±29.8)μg/m3和(1.5±0.3)mg/m3,均高于秦岭三者的质量浓度[分别为(55±23)(47.9±19.8)μg/m3和(1.4±0.1)mg/m3].在空间分布上,ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(CO)水平梯度分布明显.与距离道路边缘0 m处相比,小寨ρ(PM2.5)在距离道路边缘15和50 m处分别减少了6.48%、7.96%,秦岭减少了5.45%、9.09%;小寨ρ(NO2)在15和50 m处分别减少了8.57%、14.29%,秦岭减少了15.45%、24.89%;在距离道路边缘50 m处小寨ρ(CO)减少了25.00%,而秦岭在距离道路边缘15和50 m处分别减少了25.00%、41.67%.研究显示,来自于机动车排放的PM2.5、NO2和CO在道路两侧有明显的距离效应,并且郊区观测点水平递减更明显. 相似文献