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1.
Riverine nutrient loads are among the major causes of eutrophication of the Baltic Sea. This study applied the Soil & Water Assessment Tool (SWAT) in three catchments flowing to the Baltic Sea, namely Vantaanjoki (Finland), Fyrisån (Sweden), and Słupia (Poland), to simulate the effectiveness of nutrient control measures included in the EU’s Water Framework Directive River Basin Management Plans (RBMPs). Moreover, we identified similar, coastal, middle-sized catchments to which conclusions from this study could be applicable. The first modelling scenario based on extrapolation of the existing trends affected the modelled nutrient loads by less than 5%. In the second scenario, measures included in RBMPs showed variable effectiveness, ranging from negligible for Słupia to 28% total P load reduction in Vantaanjoki. Adding spatially targeted measures to RBMPs (third scenario) would considerably improve their effectiveness in all three catchments for both total N and P, suggesting a need to adopt targeting more widely in the Baltic Sea countries.Electronic supplementary materialThe online version of this article (10.1007/s13280-020-01393-x) contains supplementary material, which is available to authorized users.  相似文献   
2.
将两性(十二烷基二甲基甜菜碱)修饰磁化炭分别以质量分数0、1%和2%加入嘉陵江流域(川渝段)内苍溪(CX)、南部(NB)、嘉陵(JL)和合川(HC)沿岸土中,考察各混合土样对Cu^2+的等温吸附和热力学特征。结果表明:混合土样对Cu^2+的最大吸附量为58.36 mmol/kg~366.85 mmol/kg,添加等量两性磁化炭时各混合土样对Cu^2+吸附量表现为JL>NB>CX>HC的趋势,且添加比越高吸附能力越强。各混合土样对Cu^2+的吸附为自发、吸热和熵增的反应过程,对Cu^2+的吸附量与温度和pH值均呈正相关关系。当离子强度为0.1 mol/L时,各混合土样(除HC外)对Cu^2+的吸附量最大。  相似文献   
3.
刘欣宇  卢江  孟璇  刘铮  宋鹏  李季  田光明 《环境科学》2023,44(8):4647-4654
收集整理1992年1月至2022年5月长江经济带地区长期定位施肥试验文献,提取并整合了其中农田土壤有机碳的资料.采用归一化处理和变化速率的分析方法,研究长期不同施肥措施下长江经济带地区农田土壤有机碳含量的总体变化,并比较3种耕作模式及不同土壤类型下土壤有机碳含量的变化差异,判断分析试验持续年限长短对土壤有机碳动态的影响.结果表明,在长期不同施肥措施下,我国长江经济带地区农田土壤有机碳含量整体呈上升趋势,无机氮肥磷肥配施(NP)、无机氮磷钾肥配施(NPK)、单独施用有机肥(O)和有机无机肥配施(NPKO)处理均能增加农田土壤的有机碳含量,其中以NPKO处理为最大,而单独施用无机氮肥(N)则会降低土壤有机碳含量.旱田、水田和水旱轮作农田土壤有机碳含量变化速率分别为0.22、 0.24和0.16g·(kg·a)-1,3种耕作模式在土壤固碳效果方面并无显著性差异.O和NPKO处理下所带来的有机碳相对快速增加效应在旱田土壤中的持续年限最高不超过28 a,而在水田及水旱轮作土壤中依然可以持续到28 a以上.在不同的土壤类型下,土壤有机碳含量的变化速率存在着一定的差异,平均有机...  相似文献   
4.
Black carbon (BC) in surface sediments from Henan section of Yellow River and Huaihe River, China, was determined. Average content of BC in Huaihe River was 0.33%, higher than that in Yellow River (n?=?23) with mean value of 0.15%. Distribution patterns of BC in Yellow River and Huaihe River were similar, namely that tributaries had higher BC content than main stream. In addition, BC content in the mainstream of Yellow River and Huaihe River decreased with altitude. The BC content presented a significant positive correlation with clay (r?=?0.672; p?<?0.01) content in Yellow River, while neither did in Huaihe River. The ratio of BC/TOC ranged from 1.8–57.4% (median 29.6%), evidencing pyrogenic fossil fuel source of BC in Yellow River. Relatively low values of BC/TOC in Huaihe River (5.3%–28.8%, median 7.5%,) reflected that the origin of BC is from burning of biomass. In addition, Pearson rank correlation analysis showed that BC was in strong correlation with lighter PAH in Yellow River, while BC was in significant correlation with heavier PAH in Huaihe River. The ratio of BC/TOC indicated that BC in Yellow River mainly came from fossil fuel combustion, while BC in Huaihe River was primarily from biomass burning.  相似文献   
5.
基于气相色谱-质谱联用(GC-MS)法结合固相萃取(SPE)前处理技术,建立了水中4种除草剂氯草定、阿特拉津、乙草胺和异丙甲草胺残留的分析方法,于2018年春(4、5月)、秋(9、10月)和冬(1、3月)季对太湖流域望虞河西岸九里河水体中4种除草剂的污染现状进行调查分析。结果表明,4种除草剂的加标回收率为71. 2%~108%,RSD均10%,方法检出限为3. 5~6. 0 ng/L。九里河水体中氯草定、阿特拉津、乙草胺和异丙甲草胺4种除草剂质量浓度分别为未检出~0. 025 7,0. 019 1~1. 19,未检出~0. 026 0和未检出~0. 094 3μg/L。4种除草剂中阿特拉津最高值接近《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)限值,其他3种其值较低,氯草定首次在太湖流域水体中检出。  相似文献   
6.
通过紫外吸收光谱,三维荧光光谱结合平行因子分析(EEMs-PARAFAC)方法及主成分分析(PCA),研究了夏季渭河西安段水体中的溶解性有机质(DOM)的组成、来源,及其与水质指标的相关性.在研究区域共检出2种类别5个不同的DOM组分,分别为类腐殖质荧光组分C1、C2、C3、C5和1个类蛋白类荧光组分C4,5个组分具有同源性.对比分析光谱斜率S、SUVA254、α355和DOC浓度,上游(S1—S5)和下游(S13—S17)各组分分子量和腐殖化程度接近但来源有所差异,中游(S6—S12、S18—S19)分子量和腐殖化程度最低;研究区域DOM和CDOM浓度值变化基本保持一致.通过三维光谱参数和主成分分析进行DOM源解析,内源贡献率为72.36%,外源贡献率为12.45%,累计方差贡献率为84.81%;污废水排放是组分C1、C4的主要来源,C2、C3、C5则来源于城市景观水体和湿地公园中微生物和浮游动植物的活动产生,TN与外源具有较好的相关性而TP与内源相关性较高.水质指标DO、DOC、COD、TN、TP与DOM组分有较强的相关性.在此基础上建立了多元线性回归方程,一定程度上能够利用荧光组分组成和特征反映渭河夏季的水质状况.  相似文献   
7.
应用GIS技术研究了"引江济太"对太湖北部底质与水质总磷(TP)浓度的影响。研究结果表明,2014—2019年,调水北部沿线4个点位底质TP浓度降幅为59.8%~80.5%;不同点位的水质TP浓度变化存在差异,入湖口点位下降14.1%,沿线其他点位分别上升37.4%、38.6%和45.0%。从空间分布来看,太湖水质TP始终呈明显的"西高东低"分布特点,但底质TP的分布未显示出该类规律。望亭水利枢纽调水情况与入湖口5#点位底质TP浓度呈一定程度的正相关,在调水入湖水量大于出湖水量的年份,5#点位底质TP浓度会偏高。"引江济太"会对太湖北部调水沿线,特别是入湖口附近水域的TP含量产生较大影响,并通过水流迁移与底质再悬浮释放影响下游水域。如何降低望虞河及周边支流的入湖泥沙量将是今后开展科学调水、保障贡湖水源地水质安全的重点研究方向之一。  相似文献   
8.
为探究淮河流域安徽段水体与沉积物微塑料赋存特征及生态风险级别,采用野外采样、体式显微镜、扫描电镜、傅里叶红外光谱(FTIR)以及风险指数(H)和污染负荷指数(PLI)模型等方法,分析了流域水体和沉积物微塑料现状,并进行了微塑料生态风险评估.结果表明,流域各点位微塑料检测率为100%,表层水与沉积物微塑料平均丰度分别为(39800±3367) n ·m-3和(5078±447) n ·kg-1,下游微塑料平均丰度要高于上游和中游.水体和沉积物微塑料粒径以20~150 μm为主,占比分别为82.96%和80.77%.微塑料形状主要为纤维(水体76.05%、沉积物84.53%)、薄膜(水体21.83%、沉积物15.43%)和碎片(水体2.12%、沉积物0.04%).水体和沉积物中微塑料主要以透明颜色为主,占比分别为63.31%和83.69%.水体和沉积物主要以聚乙烯(水体65.74%、沉积物80.62%)和聚丙烯(水体18.43%、沉积物9.71%)为主,微塑料主要来源于农业薄膜、废弃渔具渔网和港口人为废弃的塑料袋.微塑料风险指数(H)模型评估表明部分点位风险指数较高,淮河流域安徽段微塑料风险等级为Ⅱ级,污染负荷指数(PLI)模型评估表明流域地表水体和沉积物总体上生态风险较低.  相似文献   
9.
珠江口表层水中多环芳烃的分布特征及健康风险评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
分别于2015年2、5、8、11月在珠江八大入海口采集表层水体样品,应用固相萃取富集法对该区域表层水体中16种USEPA优控多环芳烃(PAHs)的时空分布特征进行分析,并利用终生致癌风险增量模型(ILCR)对该区域的饮水健康风险进行评价。结果表明:珠江口4个季度所采集的水样中,∑15PAHs的浓度范围为18.0~50.3 ng/L,含量处于中等水平。其中7种强致癌性∑7PAHs的浓度范围为1.53~3.73 ng/L,占∑15PAHs的5.89%~11.1%,∑15PAHs和∑7PAHs在枯水期(2、11月)样品中明显高于丰水期(5、8月)。就组成特征而言,各采样点PAHs以3、4环为主。珠江口表层水中非致癌类PAHs的危害商数值为0.99×10~(-5)~2.73×10~(-5),远低于USEPA规定的阈值(1);致癌类PAHs产生的健康风险为6.50×10~(-8)~2.37×10~(-7),其中Ba P导致的饮水途径健康风险最高,所有点位致癌类PAHs的健康风险均低于USEPA推荐的对致癌物质最大可接受风险水平(10~(-6)),表明珠江口表层水中PAHs尚不具备严重的致癌风险,但是仍然存在潜在的健康风险,需要重点控制和管理。  相似文献   
10.
The impact of large-scale urban development on land resources has long been debated by urban planners and designers. This study investigated the extent to which different urban characteristics are associated with land-cover change. The Yangtze River Delta region in China, forming one of the largest sprawling urban landscapes among the regions around the world, was chosen for the study area. Spatial analysis and multiple regression methods were applied to empirically investigate the pattern of resource sites lost to urban development in the area between the 1950s and 2017. The results showed that contrary to the widespread notion that large-sized cities are predominantly responsible for a region’s environmental degradation, city size was not a significant factor in determining the rate of resource loss. Large-sized cities gained their populations with far lesser impacts on land than small-sized cities and towns if normalized to the same number of populations. One explanation for the diminishing effect of city size on land-cover change relates to the degree of spatial dispersion of urban development and local differences in social valuation of diversified lands by cities.  相似文献   
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