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为了提高人造沸石对地下水中铬(Ⅵ)的去除能力,采用氯化铝对人造沸石进行改性。确定最佳改性条件:20%氯化铝溶液,液固比12 mL/g,室温下以180 r/min振荡改性8 h;最佳除Cr(Ⅵ)条件:pH值为4~8,液固比为33.3 mL/g,室温下水浴恒温振荡2 h。改性沸石对铬(Ⅵ)的吸附符合Langmuir及Freundlich等温线方程,由Langmuir吸附等温线可得其吸附容量为5.624 mg/g。在最佳反应条件下,水样中铬(Ⅵ)浓度可由5 mg/L下降到0.026 mg/L,低于0.05 mg/L,满足GB/T 14848—93《地下水环境质量标准》Ⅲ类标准。 相似文献
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为揭示不同植被恢复模式对土壤有机碳分子结构及其稳定性的影响机理,分别在浙江凤阳山国家级自然保护区的石梁岙和凤阳湖设置样地,采用13C核磁共振技术分析常绿阔叶林与杉木林、柳杉林与针阔混交林全土和不同粒级(0~0.5、0.5~2.0、2.0~5.0、5.0 mm)土壤团聚体中有机碳的质量分数及其分子结构特征.结果表明:1常绿阔叶林0~20 cm层全土w(有机碳)(12.84 g/kg)显著高于杉木林(9.98 g/kg),柳杉林(13.93 g/kg)显著高于针阔混交林(11.54 g/kg)(P0.05).不同植被恢复模式下,土壤团聚体w(有机碳)总体上均随着粒径的增大呈降低趋势.2与杉木林相比,常绿阔叶林全土有机碳中w(烷氧碳)较高,w(烷基碳)、w(芳香碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)则较低,显示常绿阔叶林全土有机碳稳定性较差;与针阔混交林相比,柳杉林全土有机碳中w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)较高,w(烷氧碳)则较低,显示柳杉林全土有机碳稳定性较好.与0~20 cm层相比,不同植被恢复模式下20~40 cm层全土w(烷氧碳)均明显降低,w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)均明显升高,有机碳稳定性变好.3随着粒径的增大,不同植被恢复模式下土壤团聚体的w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)均呈降低趋势,w(烷氧碳)均呈升高趋势,说明团聚体结合的有机碳稳定性逐渐变差.研究显示,不同植被恢复模式下的不同树种组成是影响土壤有机碳质量分数及其分子结构、稳定性差异的主要因素. 相似文献
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伴随着我国经济发展和城镇化进程,固体废物产生呈强度高、利用不充分的状态,造成了严重的资源浪费和环境污染. 随着风险意识的加强,准确评估固体废物的环境风险,已经成为确定固体废物管控目标、边界、优先序的重要基础. 由于固体废物的特性复杂、处理链条长、流动过程受区域发展特征的影响,其环境风险呈现风险因子多元、空间异质性强、不确定性高、易产生长期累积性风险等规律. 现有的固体废物环境风险评估大多基于源项分析,针对特定环节或设施开展定量或半定量的污染物暴露与健康风险评估,缺乏对全过程的系统性分析,无法从全局及区域上综合评估固体废物的环境风险水平. 因此,本文提出固体废物全过程精细化环境风险评估框架,包括固体废物全生命周期路径梳理及特征识别、风险因子及其释放转运过程辨析、受体的最大可接受环境风险水平评估、基于多评价指标的固体废物环境风险的量化,以期为实现固体废物环境风险精细化管控提供支撑. 相似文献
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在分析国内外危险废物分级管理经验的基础上,结合健康风险的评估步骤,提出了基于全过程危险废物污染物释放情景的精细化-动态健康风险评价方法。充分考虑处理利用工艺、企业管理水平等因素对于危险废物中污染物释放概率和能力的影响,并基于污染物向环境介质的迁移转化,定量评估危险废物的健康风险。基于危险废物污染特性数据库和事故情景数据库,结合全过程信息采集技术,构建危险废物分级分类管理平台,进行涉废企业的风险级别划分,实施差异化管理,形成更加科学有效的危险废物全过程精细化管理体系。 相似文献
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太湖百渎港湿地植物群落沉积物中碳、氮的空间变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用地统计学与GIS相结合的方法,以太湖百渎港湿地植被恢复区为研究区,研究湿地植物群落沉积物中有机碳、全氮和碳氮比的空间分布.结果表明:(1)研究区有机碳变化范围为1.53~63.42 g·kg-1,全氮变化范围为0.37~5.42g·kg-1,碳氮比变化范围为1.55-77.50,全氮、有机碳和碳氮比都存在空间上中等程度的变异性.(2)有机碳含量整体上最高是在沉水植物群落和芦苇群落分布区,茭草群落、荷花群落分布区次之,最低在香蒲群落分布区和对照区;全氮分布与有机碳具有一定的相似性,整体最高在芦苇群落分布区,最低在对照区. 相似文献
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为了有效地防范化解危险废物的环境风险,亟须构建风险的精细化评估与实时智能预警系统。然而,危险废物特性复杂、全过程流转链条长,传统的单一感知数据并不能满足环境风险评估和预警的需求。因此,本文提出基于多模态感知的危险废物环境风险评估与预警方法,采用物联网、大数据、人工智能等技术手段,实现危险废物基础信息、环境要素、空间信息的多模态实时感知,并通过感知信息的融合、分析,进行准则判断或现象描述。围绕以上研究思路,本文针对危险废物贮存环节及非法倾倒两个重要风险因子释放情景,设计了基于多模态感知的风险评估与预警方法,以期为危险废物环境风险的管控提供相应的服务与决策。 相似文献
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