陕西省PM2.5浓度空间维度分析与预测

文章基于陕西省2014年1月-2020年12月59个空气站的空气质量数据,对陕西省各城市PM_2.5浓度及其影响因素进行分析和预测。通过绘制陕西省各城市PM_2.5浓度及其变化的热度图和折线图可以发现,西安、宝鸡、咸阳以及渭南这4个城市的PM_2.5浓度存在一定的同期变化性。利用全局、局部莫兰指数对陕西省各城市PM_2.5浓度的空间效应进行检验,结果表明,陕西省各城市PM_2.5浓度具有正向的空间自相关性,其中西安、咸阳和渭南呈现出较强的PM_2.5高浓度聚集效应。考虑到地理位置对PM_2.5浓度的影响,建立陕西省各城市PM_2.5浓度与PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO浓度的空间变系数模型。通过绘制解释变量回归系数估计值的3D散点图可以发现,PM₁₀、NO₂及CO浓度等在不同的地理位置对PM     

电流对DF-BER反硝化和有机物转化的影响

利用反硝化滤池耦合生物膜电极反应器（Denitrification filter coupled biofilm-electrode reactor,DF-BER）实现生物深度脱氮过程,考察了不同进水水质条件下,外加不同电流强度对DF-BER的脱氮性能、出水有机物种类和浓度的影响.结果表明,DF-BER通过降解实际污水中原有难降解有机物来强化系统反硝化效果,电流强度为5mA时,与以模拟污水为进水相比,系统脱氮率提高14.7%.随着外加电流强度的增大,DF-BER的脱氮效果增强,实际污水出水中色氨酸类芳香族蛋白质含量降低,实际污水和模拟污水出水中均出现微生物代谢产物和腐殖酸积累现象.