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961.
962.
采用Oasis HLB柱固相萃取的前处理技术,以气相色谱质谱联用仪(GC/MS)的分析方法,对我国北方永定河上游黑土洼人工湿地中多环芳烃污染的特征以及分布规律进行了研究.结果表明,该湿地系统以低环数多环芳烃污染为主,其中浓度最高的是菲和蒽,未检出高环数(5环、6环)多环芳烃.通过比较进水和出水的浓度,湿地系统总体上不能有效去除进水中的多环芳烃.但是比较不同工艺单元进出水浓度,复氧、植物根系及微生物等均影响到多环芳烃的去除效果,去除率在28%~65%之间. 相似文献
963.
多环芳烃污染土壤的植物与微生物修复研究进展 总被引:21,自引:1,他引:21
概括介绍了多环芳烃污染土壤的植物修复、微生物修复和植物-微生物联合修复的原理、优缺点、影响因素及国内外研究进展,并对生物修复的未来发展进行了展望。 相似文献
964.
965.
966.
层次分析法在评定最优环境工程方案中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
本文根据层次分析法的原理,结合环境工程评标的特点,建立了评定最优环境工程方案的层次结构模型。该模型引入三标度法来间接地构造判断矩阵,简化了专家哉决策者的判断难度,增强了判断矩阵的逻辑性。结合某废水治理工程项目,介绍了层次分析法应用于工程评标的计算过程。结果表明,这种改进的层次分析法时进行环境工程方案优选的新颖、科学、简便的方法。 相似文献
967.
968.
基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例 总被引:1,自引:0,他引:1
多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型(Multi-Agent System,MAS);其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型(Land Transformation Model,LTM)模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型(Cropland Abandonment Simulation Model,CASM),并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明:与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM(Percent Correct Metric)系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。 相似文献
969.
2016年7月于北江清远段采集21个水和表层沉积物样品,采用气相色谱质谱(GC-MS)法测定了样品中的PAHs(多环芳烃)含量,分析了北江水环境中PAHs的污染水平,并对其生态风险进行了评价.结果表明,水中ρ(∑PAHs)介于0.4~110.2 ng/L,表层沉积物中w(∑PAHs)(以干质量计,下同)在54.4~819.8 ng/g之间,平均值分别为41.7 ng/L和424.9 ng/g.与国内水体PAHs污染状况相比,北江清远段水中PAHs污染状况处于中低水平,而表层沉积物污染状况处于中等水平.运用特征比值法对PAHs来源进行分析表明,PAHs主要来源为石油泄漏、化石燃料燃烧.采用商值法对水中PAHs进行生态风险评价,∑PAHs和个别单体的最低风险浓度风险商值大于1.0而最高风险浓度风险商值小于1.0,处于中等污染水平;采用效应区间低、中值法对表层沉积物PAHs进行生态风险评价,仅个别点位表层沉积物中苊烯、蒽和二苯并[a,h]蒽超出生态效应低值,对生态环境潜在负面效应较小.研究显示,北江水和沉积物中PAHs潜在风险处于较低水平. 相似文献
970.
区域地下水监测井的优化布设对于区域地下水系统管理有很重要的作用.为了以最少的监测费用最大化地获取区域污染风险和污染现状信息,以监测井数量最小、区域污染监测有效性最大、监测到的区域脆弱性分值最大为目标,建立了基于脆弱性评价的地下水污染监测网多目标优化模型.通过地下水脆弱性评价和溶质运移模型计算得到不同点位地下水脆弱性分值和污染物浓度,针对不同脆弱性等级提出区域监测井初设密度,采用改进非劣支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)基于初设监测网求解该多目标优化模型,结合质量误差分析确定监测网优化方案.结果表明,阿什河漫滩区和樊家沟流域地下水硝酸盐氮污染相对较严重;地下水脆弱性高和较高等级区域分别分布在抽水井群影响范围和河漫滩;结合NSGA-Ⅱ Pareto最优解及质量误差分析结果,得到该区域地下水监测井最优数量(12口)及其最优布设位置.研究显示,该优化监测网与初设监测网插值所得污染羽的质量误差小于15%,满足监测精度要求. 相似文献