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1.
Cao Yanmei Li Zhe Ji Wei Ma Meng 《Environmental science and pollution research international》2021,28(23):29467-29483
Environmental Science and Pollution Research - The aerodynamic noise around the high-speed railway bridge is studied by the train-bridge-flow field numerical model and theory analysis. With the... 相似文献
2.
叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70~1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著. 相似文献
3.
地表水环境遥感监测关键技术与系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。 相似文献
4.
Xue Honghai Li Ming Liu Binshuo Meng Qingling 《Environmental science and pollution research international》2021,28(7):8258-8265
Environmental Science and Pollution Research - The photochemical degradation of norfloxacin (NOR) and oxytetracycline (OTC) was investigated under ultraviolet (UV) irradiation. The results... 相似文献
5.
Baisheng Nie Xin Huang Fei Xue Jiang Chen Xiaobing Liu Yangyang Meng 《International journal of occupational safety and ergonomics》2018,24(2):268-277
In order to enhance Chinese workers’ occupational safety awareness, it is essential to learn from developed countries’ experiences. This article investigates thoroughly occupational safety and health (OSH) in China and the UK; moreover, the article performs a comparison of Chinese and British OSH training-related laws, regulations and education system. The following conclusions are drawn: China’s work safety continues to improve, but there is still a large gap compared with the UK. In China a relatively complete vocational education and training (VET) system has been established. However, there exist some defects in OSH. In the UK, the employer will not only pay attention to employees’ physiological health, but also to their mental health. The UK’s VET is characterized by classification and grading management, which helps integrate OSH into the whole education system. China can learn from the UK in the development of policies, VET and OSH training. 相似文献
6.
7.
Zheng Xuebo Yang Zhiman Xu Xiaohui Shi Xiaoshuang Dai Meng Guo Rongbo 《Environmental science and pollution research international》2018,25(15):14563-14574
Environmental Science and Pollution Research - The aim of this work was to explore the potential application of biochar from distillers’ grains anaerobic digestion residue pyrolyzed at... 相似文献
8.
洞庭湖水情受到长江和四水的综合影响,因此三峡水库蓄水运行必将对洞庭湖出口水位产生影响。通过构建模型对洞庭湖出口的水位过程进行模拟,以三峡出库日均流量、洞庭湖四水合成日均流量为输入,城陵矶站日水位过程为输出,以量化和分析城陵矶水位变化受三峡水库调度的影响。通过三峡入库流量代替出库流量,还原自然状态下的水位过程,并根据各调度方案计算的出库流量模拟各调度方案下城陵矶的水位变化过程。对比各调度方案下三峡水库蓄泄水对洞庭湖出口水位的影响可以发现:各蓄水方案对洞庭湖出口水位都造成了一定的影响,起蓄时间较早的方案影响时间较长,整体上平均水位变化也较大,但起蓄后水位变化较为平缓;起蓄时间较晚的方案影响时间较短,整体上平均水位变化相对较小,但起蓄后水位变化较为剧烈。考虑到不同年份和不同来水类型情况对洞庭湖出口水位的影响存在差异,各蓄水方案的优劣需要具体分析和讨论 相似文献
9.
利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的潜在来源。结果显示,2015年徐州环境空气中PM2.5和PM10的年均值为65和122μg/m3,分别超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值86%和63%。各国控站点ρ(PM2.5)和ρ(PM10)月变化呈现一致的冬季高夏季低的"V"型变化特征,这与气象条件和气流轨迹特征季节性变化有关。秋冬季污染较高时期徐州主要受西北内陆性气团和较为稳定的气象条件影响,而春夏季来自较为干净的东部海洋性气团利于污染扩散。潜在源分析显示,山东、安徽、苏中南、浙西北等地区是影响徐州市PM2.5和PM10的主要潜在源区。各季节潜在源区分布范围有一定差异,冬季时潜在源区分布最广,并有明显向西北方向转移延伸的趋势。 相似文献
10.
对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。 相似文献