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1.
阿什河水系枯水期氮污染特征与同位素源解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在阿什河水系设置20个采样点,采用水质监测技术和稳定氮同位素示踪技术,研究了枯水期阿什河氮污染特征和硝酸盐氮污染来源。结果表明:(1)阿什河枯水期大部分采样点氨氮浓度较低,大部分区域达到或优于《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)中Ⅲ类。上游河段硝酸盐氮浓度较低,中游河段较高,到下游河段略有降低。总氮浓度较高,最高达19.4mg/L。(2)阿什河水系采样点15 N的丰度(δ15 N)主要处于0.11%~0.21%、0.42%~0.78%、0.83%~0.88%和1.09%~1.26%。稳定15 N同位素示踪解析阿什河硝酸盐氮污染来源表明,阿什河上游污染源主要为大气沉降、土壤有机氮和人工化肥;中游主要受畜禽养殖污水和生活污水污染;下游主要受城镇生活污水和工业废水影响。  相似文献   
2.
CaCl2:-Na2CO3溶液体系中c(Ca2+)和c(CO32-)处于介稳区中,是该体系诱导结晶反应能够进行的前提条件.临界值点是介稳区的边界点,应用电导率法测定CaCl2-Na2CO3溶液体系的临界值点,对影响临界值的温度,pH,反应时间和搅拌强度等因素进行了研究,绘制了不同条件下CaCl2-Na2CO3溶液体系的介稳区.结果表明,降低温度.增加溶液的pH,搅拌强度适中能够降低出现临界值时的电导率,增加介稳区的面积.考虑到试验的可操作性和成本等因素,确定CaCl2-Na2CO3溶液体系诱导结晶反应的最佳条件:温度为25℃,pH为9.0,反应时间为10 min,搅拌强度为200 r/min.在最佳反应条件下,c(Ca2+)和c(CO32-)满足3.496×10-10[ca2+]-1.182 6<[CO3-2]<4.96×10-9[Ca2+]-1时,诱导结晶反应能够在介稳区中进行.  相似文献   
3.
硝酸盐对淡水水生生物毒性及水质基准推导   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为推导保护淡水水生生物的NO3-水质基准,收集了NO3-的水生生物毒性数据,然后分析了不同水生生物类群的毒性敏感性,并分别采用评价因子法、毒性百分数排序法和物种敏感度分布法进行基准值推导.结果表明,不同生物类群的水生生物对NO3-毒性的敏感性存在明显差异,其敏感性排序为节肢动物门>软体动物门>脊索动物门;甲壳纲>昆虫纲>腹足纲>双壳>两栖纲>辐鳍纲.3种基准计算方法得到的基准值存在一定差异,最终推荐采用毒性百分数排序法得出的87.97mg·L-1和5.17 mg·L-1为现阶段NO3-(以N计)的水质急性毒性和慢性毒性基准值.  相似文献   
4.
APEC期间京津冀及周边地区PM2.5中碳组分变化特征及来源   总被引:5,自引:0,他引:5  
在APEC会议期间和会期之后,分别采集北京、天津、石家庄、保定、济南5个采样点的PM2.5样品,通过分析碳组分的变化特征,研究京津冀地区污染物减排的影响以及减排后各指标的变化特征,分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。采用重量法测定组分中PM2.5的含量,利用热/光碳分析仪测定组分中OC、EC的含量,结果表明,由于采取了污染源减排措施,会议期间PM2.5、OC、EC的质量浓度均低于会期之后;会议期间和会期之后OC与EC均表现出了较好的相关性,r2为0.789~0.983,说明OC与EC的排放源基本相同;会议期间OC/EC为3.11~3.62,表明含碳气溶胶的来源主要是机动车排放,同时也存在一定的燃煤排放,会期之后为3.08~6.10,表明燃煤的排放在碳气溶胶中的比重明显增加,另外OC/EC也表明APEC会议期间和会期之后二次有机碳在各采样点均普遍存在。  相似文献   
5.
作为斯德哥尔摩公约首批缔约国之一,为持续对我国空气背景点空气中的二■英类污染物进行评估,我国自2007年起开展了履约成效评估监测.2014年,我国向联合国公约秘书处(UNEP)提交的第二次履约评估报告表明,我国空气背景点二■英浓度水平同发达国家相当,平均浓度为6.8—95 fg TEQ·m~(-3).本文将10年研究中采集的样品进行分析,结果表明,华北、华东区域背景点的二■英浓度范围为0.64—350 fg TEQ·m~(-3)和3.85—130 fg TEQ·m~(-3),浓度均值较高;西南、东北区域背景点的二■英浓度波动较小,浓度范围为1.5—15.9 fg TEQ·m~(-3)和0.86—38.4 fg TEQ·m~(-3),浓度均值较低.青海湖和武夷山点位在2012-2015年冬季二■英浓度水平高于夏季,但近年来出现夏季二■英浓度水平高于武夷冬季的情况,分析原因可能是旅游业快速发展产生的影响;利用主成分分析和17种同系物的组成分析二■英的可能来源,不同区域的来源有所不同,主要来源于工业燃烧、城市固废焚烧、机动车等.  相似文献   
6.
在冬季采暖期采集北京大气中的PM_(2.5)样品,利用自动称重系统AWS-1和热/光碳分析仪测定样品中PM_(2.5)和OC/EC,研究碳组分的变化特征,并通过OC/EC的值和单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS 0515)分析大气颗粒物中碳气溶胶的可能来源。结果表明:PM_(2.5)污染天气的OC、EC在PM_(2.5)中的占比要比清洁天气时低,其中SOC在PM_(2.5)中的占比由清洁天气时的22.9%减少到了重污染天气的15.4%,这是因为大气中的PM_(2.5)有较强的消光作用,导致气溶胶的氧化能力降低,造成了SOC的生成量减少;通过分析OC/EC值表明,冬季采暖期北京大气碳气溶胶的主要来源为机动车尾气和燃煤,这与SPAMS 0515在线解析的结果一致。采用SPAMS 0515进行在线OC、EC分析,在PM_(2.5)质量浓度≤250μg/m3时同手工方法有较好的相关性。解析结果表明,燃煤和机动车尾气是北京冬季采暖期的首要污染物来源,占比分别为34.0%和26.4%。  相似文献   
7.
北京混合功能区夏冬季细颗粒物组分特征及来源比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
于2014年8月和12月,选择北京某城市混合功能区,分别手工采集一个月的环境空气PM2.5样品,实验室方法测定滤膜中的元素碳/有机碳、9种可溶性离子、16种无机元素等20余种化学组分,采用CMB模型对夏冬两季PM2.5来源进行分析.结果表明,夏季PM2.5日均质量浓度为73μg/m3,低于《环境空气质量标准》,而冬季平均值为111μg/m3,高于夏季和标准限值.冬季OC和EC浓度均高于夏季,且OC/EC比值升高,OC和EC呈线性相关,提示二者有相同来源.NO3-、SO42-、NH4+是北京混合功能区3种主要可溶性离子,且夏季生成量较高;冬季Cl-显著升高与燃煤排放有关.Si、Ti、Fe、Zn、Al等元素质量浓度在0.1~10μg/m3浓度水平,Pb、Cu、Mn、Cr、Ba、Sb等在10~102ng/m3浓度水平,V、Ni、Co、Mo、Cd等在0.1~10ng/m3浓度水平.且冬季各个元素浓度均高于夏季.CMB模型初步解析结果表明,夏季和冬季颗粒物的来源变化明显,夏季二次硫酸盐、机动车和二次硝酸盐贡献率居前三位,而冬季则为燃煤、机动车和扬尘.  相似文献   
8.
水生生物基准推导中物种选择方法研究   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
运用Mann-Whitney U检验法对不同生物分类群内的物种对氨氮的毒性敏感性进行分析和统计检验,并基于毒理学、生物分类学,从抽样-推断的角度对物种选择进行讨论,并对物种选择与基准推导方法的关系进行梳理.结果发现,物种毒性数据中脊椎动物占绝大部分,尤其是辐鳍纲,与真实生态系统中物种类群结构不符;大部分不同分类群间物种对氨氮的敏感性差异显著,随着物种分类阶元级别降低,大部分分类群内物种的差异逐渐减小,个别分类群内物种的敏感性未呈现相似的规律,尤其是相对不敏感的物种;总体上,能在一定程度上说明同一分类群内的生物有相对接近的敏感性.由抽样-推断理论与方法可知,基准推导属于基于抽样设计的统计推断,因此,可以将生物分类类群作为物种选择的辅助变量,依据水生态系统中物种组成,运用分层随机抽样技术进行物种选择,以提高抽样效率和精度.  相似文献   
9.
以氯苯为研究对象,利用Ⅲ级多介质逸度模型模拟了稳态假设下第二松花江哨口至松花江村断面的归趋过程,计算了氯苯在大气、水体、悬浮物、沉积物中的分布.结果表明,当污染源以20 molh的速率将氯苯排放至水中,模型输出大气中ρ(氯苯)为1.448×10-2mgm3,水体中为9.503×10-5mgL,悬浮物中w(氯苯)为3.043×10-6gkg(以干质量计),沉积物中为1.270×10-5gkg.其中大气中的氯苯占输入总量的94.931%,说明进入水体中的氯苯在环境系统达到平衡后,主要存在于大气中.水体中氯苯的分布情况为:水相中占98.362%,悬浮物中占0.020%,沉积物中占1.618%,表明水体中的氯苯绝大部分存在于水相中,沉积物和悬浮物中的留存量很少.  相似文献   
10.
描述微生物降解有机底物和微生物生长速率的动力学模型主要有Monod模型和Heukelekian模型,对模型中参数的求解大多是采用线性回归的方法,但是这种方法往往由于在变量的转换和试验过程中产生的误差,使得到的参数结果不准确.通过将有机物的挥发作用耦合在模型中,并对方程推导求解动力学方程的参数值,可以减少参数求解和试验过程中产生的误差.用松花江水中的微生物降解氯苯的动力学试验数据对该方法进行了验证表明;通过推导耦合后的模型求解的参数值能准确地反映试验松花江水中微生物对氯苯的降解和降解过程中微生物生长的动力学情况.  相似文献   
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