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1.
为研究黄山大气PM_(10)中二元羧酸类化合物的季节变化特征,分别于2015年夏季、冬季在黄山山顶采集PM_(10)样品,并分析二元羧酸、酮羧酸和α-二羰基化合物.结果表明,无论在夏季还是冬季,草酸(HOOC—COOH,C_2)均是浓度最高的二元羧酸,其次是丙二酸(HOOC—CH_2—COOH,C_3)、丁二酸[HOOC—(CH_2)_2—COOH,C_4],这与其它高海拔地区的分子组成是相似的.大部分二元羧酸的浓度呈冬低夏高的季节变化特征,但是冬季己二酸(C_6)和邻苯二甲酸(Ph)的浓度约高于夏季的2倍,表明冬季黄山大气受周边地区所排放的人为污染物的影响更大.作为二元羧酸的重要前体物,乙二醛(Gly)与甲基乙二醛(mGly)的浓度呈冬高夏低的季节变化特征,表明夏季黄山气溶胶的氧化性比冬季强.主成分分析(PCA)结果表明,黄山冬季SOA主要来自人为源的长距离传输,而夏季SOA主要是当地生物源经二次氧化形成.气溶胶无机模型(AIM)的计算结果表明,黄山夏季的C_2主要是经酸催化反应二次形成的.  相似文献   
2.
3种杀真菌剂对 AM真菌侵染和黄芩生长的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
贺学礼  王平  马丽  孟静静 《环境科学》2012,33(3):987-991
为了合理施用杀真菌剂,充分利用AM(arbuscular mycorrhiza)真菌资源提高中药材产量和品质,减少农药投入和环境污染.本试验在土培条件下,以非灭菌土为生长基质,研究了喷施苯菌灵、苯醚甲环唑和氟硅唑对AM真菌(摩西球囊霉Glomusmossea)侵染和黄芩(Scutellaria baicalensis)生长的影响.结果表明,同一施药条件下,接种摩西球囊霉总体上表现出促进黄芩生长的趋势,但菌根效应因杀真菌剂不同而有差异.不同施药条件下,未接种黄芩生长受到抑制,接种株中,喷施苯菌灵,植株地上部K和地下部Fe含量显著降低;喷施苯醚甲环唑,植株全N、地上部K、地下部黄芩苷和Ca含量显著降低;喷施氟硅唑,菌根侵染率、植株全P、黄芩苷、K、地上部Cu、地下部全N、Ca、Zn和Fe含量显著降低.氟硅唑对摩西球囊霉和黄芩生长抑制效果大于苯醚甲环唑和苯菌灵.说明氟硅唑对摩西球囊霉毒性大.因此,为了减轻杀真菌剂对AM真菌的危害,发挥菌根效应,在达到防治病害的基础上应选用对AM真菌毒性小的杀真菌剂.  相似文献   
3.
本文对人居环境相关研究进行了阐述,并就城市人居环境指标体系与评价模型进行了分析研究。提出了人居环境质量主客观评价结合模型,其中指标体系包括四个一级指标和18个单项指标,并依据我国黄河三角洲高效经济区内14个县级城市2007年的调查统计资料,对人居环境客观建设水平和居民满意度进行了对比评价。运用因子分析法处理指标数据,问卷调查的方法进行满意度评价。评价结果科学可行,并揭示出影响县级城市人居环境的根本因素。  相似文献   
4.
为探究济南市大气气溶胶中化学组分的季节变化特征,于2015年夏季、冬季分别连续进行1个月的PM_(2.5)样品采集,并分析无机离子、碳质组分与水溶性二次有机碳(WSOC)的组成、浓度水平及来源.结果表明,济南市冬季PM_(2.5)的质量浓度[(158.3±95.3)μg·m~(-3)]约为夏季[(75.3±25.9)μg·m~(-3)]的2倍,在我国其浓度处于中上等水平.无机离子的总浓度呈夏低冬高的季节变化特征,其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是浓度最高的3种离子,且这3种离子的相关性均较好,NH_4~+在夏季和冬季均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在.大气中存在较高程度的SO_2和NO_2的二次氧化,其中硫氧化率(SOR)呈夏高冬低的变化特征,而氮氧化率(NOR)呈相反的季节变化特征.通过分析PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡可知,PM_(2.5)呈弱碱性.基于热力学模型ISORROPIA-Ⅱ,结果表明冬季PM_(2.5)的酸性比夏季强.OC与EC浓度均呈夏低冬高的变化特征,由OC/EC的比值、WSOC/OC的比值和估算的二次有机碳(SOC)的浓度可知,夏季二次污染的程度比冬季更为严重.主成分分析(PCA)结果表明,济南市夏季无机离子主要来自二次氧化及生物质燃烧,而冬季无机离子主要来自煤炭燃烧及其产生的前体物经光化学氧化形成的二次污染物.  相似文献   
5.
为深入了解聊城市秋冬季挥发性有机物(VOCs)的污染特征、来源及其对臭氧和二次有机气溶胶的生成潜势,作者使用在线监测系统分析了城区115种VOCs的体积分数。利用最大增量反应活性系数法和气溶胶生成系数法,计算了VOCs的臭氧生成潜势(OFPs)和二次有机气溶胶的生成潜势(SOAFPs),并利用特征性比值法和正交矩阵因子模型(PMF)解析了大气VOCs的来源。结果表明:秋、冬季VOCs的化学组成相似,烷烃和OVOCs是体积浓度最高的2种组分。冬季OFPs为140.2×10-9,约是秋季(89.0×10-9)的1.6倍,OVOCs和C2~C4烯烃对秋、冬季VOCs的OFPs贡献最大(占54.7%~58.6%)。秋季(1.0μg/m3)与冬季(1.2μg/m3)生成的SOAFPs质量浓度水平相似,间/对-二甲苯、甲苯和邻-二甲苯是秋、冬季SOAFPs贡献最大的3种组分。甲苯/苯比值的分析结果表明,机动车尾气是聊城市大气VOCs的重要来源之一。PMF分析结果显示,...  相似文献   
6.
为了解京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5和O3复合污染时空分布特征,利用ArcGIS和SPSS软件对2015~2021年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量数据和气象数据进行关联性分析.结果表明:(1) 2015~2021年PM2.5污染持续减缓,污染集中在区域中南部;O3污染呈波动上升趋势,空间分布呈现“西南低,东北高”的格局.季节变化来看,PM2.5浓度主要为:冬季>春季≈秋季>夏季,O3-8h浓度为:夏季>春季>秋季>冬季.(2)“2+26”城市PM2.5超标天数持续下降,O3超标天数波动上升,复合污染日下降趋势显著;PM2.5和O3污染在夏季呈强正相关,相关系数最高达0.52,冬季呈强负相关.(3)对比典型城市臭氧污染时期与复合污染时期气象条件,复合污染发生的温度区间集中在23.7~26.5℃、湿度48%~65%和S~S...  相似文献   
7.
为了查明沙漠区流动沙丘CO2浓度昼夜变化规律,利用红外CO2监测仪在2010年5月对腾格里沙漠东南缘的沙坡头区流动沙丘不同深度的CO2浓度变化进行了昼夜连续观测.测定结果表明:在一昼夜内,从早8点到次日早8点,1m、2m、4m深度处CO2浓度与大气温度变化趋势基本一致.均呈现由低到高再到低的变化规律:1m深度处CO2浓...  相似文献   
8.
为探究聊城市冬季PM_(2.5)中水溶性物质的昼夜变化特征及其来源,于2017年1~2月进行PM_(2.5)样品采集,对其水溶性无机离子、乙二酸和左旋葡聚糖等水溶性化合物进行分析,并采用主成分分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析.结果表明,采样期间聊城市PM_(2.5)平均质量浓度为(132. 6±65. 4)μg·m-3,是国家二级标准的1. 8倍,且夜晚PM_(2.5)的污染程度略高于白天. SNA(SO24-、NO3-和NH4+)是聊城市PM_(2.5)中最主要的水溶性离子,在白天与夜晚占总离子的质量分数为73. 4%和77. 1%,说明聊城市冬季二次污染较严重.白天与夜晚阴阳离子平衡当量比值(AE/CE)都小于1,说明PM_(2.5)呈碱性,且夜晚PM_(2.5)的酸性比白天强.无论在白天还是晚上,NH4+的主要存在形态均为NH4HSO4和NH4NO3.通过相关性分析,证实了乙二酸是在液相中经酸催化的二次氧化反应形成的,且受生物质燃烧的影响很强.通过PCA-MLR模型分析可知,聊城市冬季PM_(2.5)中的水溶性化合物主要来自机动车尾气及其二次氧化、生物质燃烧,而受矿物粉尘与煤炭燃烧的影响较小.  相似文献   
9.
为研究聊城市冬季PM_(2. 5)中多环芳烃(PAHs)的浓度水平、来源及健康效应,于2017年1~2月对聊城市PM_(2. 5)中的14种PAHs进行分析,利用特征比值法和PCA-MLR模型对其来源及贡献率进行解析,并利用Ba P当量浓度(Ba Peq)和呼吸途径暴露PAHs引发癌症的风险(ILCR)模型进行健康风险评估.结果表明,聊城市冬季PM_(2. 5)中PAHs的平均质量浓度为(64. 89±48. 23) ng·m~(-3),其中Fla、Pyr和Chry的浓度最高,占比分别为15. 5%、12. 8%和12. 7%,且4环PAHs总质量浓度占比最高,春节前与烟火Ⅱ期比其他时期污染较重. PCA-MLR模型分析结果表明,聊城市冬季PM_(2. 5)中PAHs来源主要包括煤炭燃烧、生物质燃烧和机动车尾气.聊城市冬季TEQ平均值为(6. 37±4. 92) ng·m~(-3),ILCR模型评估结果表明,成人的ILCR值高于儿童,二者的ILCR值均处于风险阈值内(10-6~10-4),表明聊城市冬季PM_(2. 5)具有潜在致癌风险.  相似文献   
10.
西安市雁塔区冬季可吸入颗粒物时空变化研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
为了查明西安市雁塔文教区冬季可吸入颗粒物在高度上的变化特征,以及各高度处质量浓度随时间的变化情况,于2010年1月22日至29日对雁塔区陕西师范大学家属区内的4座高层楼进行了6 d的PM10质量浓度监测.结果表明:西安市南郊环境较好的文教区冬季可吸入颗粒物在1m、45~57 m高度处的浓度值较低,1 m处的浓度变化范围...  相似文献   
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