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公路地表灰尘及径流中颗粒物附着重金属对比研究 总被引:6,自引:0,他引:6
对北京城区北三环上北太平桥以西约300 m处路段地表灰尘及径流中不同粒径颗粒物附着重金属载荷进行对比研究.结果表明:(1)随着颗粒物粒径的增大,地表灰尘中颗粒物附着重金属浓度总体上逐渐降低;地表灰尘中<40.00 μm颗粒物附着重金属浓度最高;重金属载荷分布集中度不强,但主要集中在地表灰尘中<300.00 μm的颗粒物L.(2)地表径流中大部分重金属附着在<125.00 μm颗粒物上;0.45~10.00 μm颗粒物附着重金属载荷最高;0.45~40.00 μm颗粒物附着重金属载荷平均为77.1%.(3)地表灰尘中<40.00 μm的颗粒物的潜在水环境风险不太突出,但是其实际水环境影响却起主导作用.(4)进入水体的小粒径颗粒物质量分数升高是地表灰尘和径流重金届载荷随颗粒物粒径分布不同的重要原因之一;大气湿沉降对小粒径颗粒物重金属载荷可能会有一定的影响. 相似文献
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无居民海岛开发与保护是当前我国国土空间开发与海洋可持续发展的重要议題,开发适宜性评价关乎其开发保护格局的优化。本研究以福建平潭大屿岛为例,采用GIS空间分析技术和层次分析法评估海岛开发前(2014年)和开发后(2019年)的土地开发适宜性动态变化。结果表明,2019年现状开发区域占2014年土地适宜性评价中适宜开发区的43.8%,反映现有开发空间格局尚待优化;对比开发前后,适宜开发位置基本不变,但部分开发前的不适宜开发地区转为开发后的限制开发区,说明2019年以后开发潜力增大。研究结果可为大屿岛的空间用途管制以及我国类似无居民海岛的开发与保护提供借鉴。 相似文献
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黄土高塬沟壑区典型城郊流域地表水硝酸盐来源示踪 总被引:1,自引:1,他引:0
随着工农业的快速发展,地表水硝酸盐污染已成为黄土高原地区严重的环境问题之一.以黄土高塬沟壑区典型城郊流域砚瓦川为研究区,采用水化学分析方法和氮氧双稳定同位素技术,并结合SIAR模型,定量识别旱季和雨季研究区地表水硝酸盐不同污染源的贡献率,阐明不同污染源季节性差异的主要原因.结果表明,流域地表水无机氮主要以NO3--N和NO2--N形态存在,NO3--N和NO2--N雨季浓度平均值均高于旱季,而NH4+-N则呈现相反特征;流域内地表水硝酸盐的转化过程主要以硝化作用为主,雨季其主要来源是粪肥污水,而旱季主要为粪肥污水和土壤氮淋溶,铵肥次之;不同污染源对流域地表水硝酸盐的贡献比例具有显著的季节性差异,旱季与雨季城镇污水排放的贡献比例均为最高,分别为31.40%和65.66%,且雨季污水排放对NO3-的影响远高于旱季,夏季居民用水增加导致大量污水排放至流域内是引起这一现象的主要原因. 相似文献
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从巴丹吉林沙漠盐湖沉积物中分离获得1株在高盐环境下高效降解苯酚菌H17.分析了H17生理生化特性、16S rDNA基因序列、苯酚降解特性及动力学,结果表明,H17属于盐单胞菌属(Halomonas sp.),能在0~20%的盐度下有效降解苯酚,每升外加适量的碳源(葡萄糖浓度0.8 g)和复合氮源(KNO_3 1 g、NH_4Cl 5 g、酵母提取物0.2 g和胰蛋白胨0.2 g)能够促进H17的生长及降解苯酚能力.在温度为30℃、pH 7~8、盐度5~10%的条件下,H17均能高效降解苯酚,最高降解率可达到88.5%.该菌株降解苯酚动力学符合Halane模型,经拟合其生长参数为μ_(max)=0.31 h~(-1),K_S=191.63 mg·L~(-1),K_i=683.05 mg·L~(-1).研究显示H17具有在高盐环境下降解和耐受苯酚的能力,同时对环境有较强的适应性,体现出其在高盐含酚废水实际处理中具有良好的应用价值. 相似文献
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中国东海区大陆岸线变迁及其开发利用强度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于东海区海岸带1990-2015年6个时期遥感影像,分析其大陆岸线变迁,并评价其岸线利用强度。结果表明:(1)大陆岸线持续向海推进,且岸线长度缩减了495.91 km。岸线变迁强度呈现波动变化状态。岸线结构中大量自然岸线转变为人工岸线,自然岸线比例缩减了14.18%,而人工岸线占比上升了21.94%,岸线的多样性快速增长。(2)岸线平均分形维数呈现波动下降趋势,形态向平直、规则方向发展。海岸带海陆格局表现为陆进海退,陆地面积增加了2655.01 km2,海岸带受滩涂养殖、围填海、港口建设等人类活动影响显著。(3)岸线的开发利用强度加强。岸线人工化指数增加,2015年增长至53.88%。开发利用主体度由单一主体模式发展形成二元主体模式,至2015年,岸线二元主体转变为基岩岸线和建设岸线,主体度分别为30.53%和20.26%。岸线综合利用指数上升了32.42%,人类活动对岸线变化影响力大幅提高。 相似文献
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温度作为评估电力电缆是否能安全、稳定运行的重要参数,但电缆受到安装环境等因素的影响,导致其电缆缆芯温度难以直接测得。基于此,提出依托有限元开展电缆缆芯温度预测的方法。下文在阐述有限元及BP神经网络相关概念基础上,利用有限元结合电缆热参数、边界条件等相关数据,创建电缆温度场有限元模型,并求出各环境及负荷参数下的缆芯温度,获得相应的样本数据。随之,借助样本数据训练神经网络构建相应的温度预测模型。实验结果证实,文中所提出的缆芯预测方法能准确预测其温度,能够对于电网实现主动预测性管理提供重要的参考。 相似文献
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