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1.
采用1998~2013年卫星遥感影像反演的PM2.5全球高精度产品数据集,结合GIS空间分析、地理加权回归(GWR)以及地理探测器等方法,系统地分析了成渝城市群城市化与PM2.5分布之间的关系。结果表明:(1)1998~2013年成渝城市群城市化速度较快,城市区域的PM2.5均值明显高于非城市区域,说明城市化对PM2.5具有一定的影响;(2)近16 a PM2.5重心与城市重心整体上都向东南方向移动,且两者每年在经度上的波动方向基本相反;(3)夜间灯光数据与PM2.5在空间分布上具有较好的一致性,且1998~2013年两者的GWR全局R2在0.86~0.95之间,相关性显著,研究区内城市化和人类活动对PM2.5的分布具有明显影响;(4)地理探测分析表明不同城市化因子对PM2.5影响差异显著,从2006到2013年城区人口密度和建成区绿化覆盖率逐渐成为成渝城市群PM2.5分布的主要影响因子。 相似文献
2.
杂质对废塑料裂解产物及污染物排放的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
从垃圾中分选出的废塑料混有大量杂质,杂质对现有废塑料裂解工艺有直接的影响.针对这一问题,对混有厨余、纸、织物和渣土等杂质的废塑料裂解产物和污染物排放进行了研究.同时检测和分析了厨余、纸、织物和沙土等常见杂质所含N、Cl、S元素向裂解油、裂解气中的迁移规律.研究表明,厨余的混入将对裂解油的产物产生严重不利影响,如热值降低至27 MJ/kg,油品的含水率高达25%以及多环芳烃含量大大提高,因而应在分选过程中除去.厨余、织物和纸张等杂质的混入导致裂解气体中污染物浓度的显著上升.渣土的混入对气体产物有有利影响,对油品无明显不利影响. 相似文献
3.
全氟辛烷磺酸(PFOS)经口染毒对C57BL/6小鼠脾脏T细胞亚群CD4+/CD8+的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
采用每天一次经口灌胃染毒的方法,探讨了全氟辛烷磺酸(Perfluorooctane sulfonate,PFOS)经口重复剂量染毒对C57BL/6小鼠脾脏T细胞亚群CIM+和CD8+的影响.选择雄性C57BL/6小鼠24只,实验组PFOS染毒剂量分别为5、10、20mg·kg-1(bw).每天一次经口灌胃染毒12d后,制备脾脏T淋巴细胞悬液,经特异性荧光标记的CD3(FITC)、CIM(PE)、CD8(PERCP)单克隆抗体作用后,采用FACS流式细胞仪检测T淋巴细胞及其亚群百分数.结果表明,10 mg·kg-1(bw)和20 mg·kg-1(bW)PFOS染毒组小鼠体重呈明显的下降趋势;20 mg·kg-1(bw)PFOS染毒组小鼠胸腺和脾脏指数显著低于对照组(P<0.05),而各剂量组小鼠肝脏指数均显著高于对照组(P<0.05).PFOS染毒20mg·kg-1(bw)实验组CD3+CD4+与CD3+CD8+T细胞的绝对计数和百分比均显著低于对照组(p<0.01).研究结果显示,PFOS暴露可降低小鼠免疫器官中CD4+、CD8+T细胞的含量,表明PFOS可抑制小鼠的细胞免疫水平. 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
2017年春夏期间南京地区臭氧污染输送影响及潜在源区 总被引:1,自引:1,他引:0
基于南京市空气质量数据与NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2017年春夏(4~10月)到达南京城区逐时的24 h近地面气团后向轨迹,并将后向轨迹数据与臭氧质量浓度数据结合,进行轨迹聚类与潜在源区分析.结果表明,2017年南京市臭氧日最大8 h滑动平均浓度在12~261 μg·m-3,超标共58 d,主要集中在春夏季.臭氧月变化呈现单峰状,其中6月臭氧浓度与超标天数最高,臭氧日变化总体呈单峰状,峰值浓度出现在14:00左右;模拟获得5136条轨迹,其中超标轨迹约占10%,超标轨迹月度分布差异较为明显,5、6两月合计占比约60%,经聚类分析得到气团输送路径共有6条,分别来自东北偏北、西北、西南、东南偏南、东南及东北方向,其中东南与东南偏南方向两类气团出现频率最高,分别为23.33%和20.76%,且对应的臭氧浓度较高,对南京臭氧污染贡献较大;潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均揭示臭氧污染潜在源区主要分布在常州、无锡、苏州与湖州等环太湖城市,同时周边城市泰州、马鞍山、芜湖、滁州、南通与连云港等地是次要的潜在源区.臭氧污染区域输送贡献明显,需要强化长三角区域联防联控. 相似文献
9.
论文以青藏高原东部大渡河上游农牧交错区为例,采用农户问卷调查方法,在2006和2011年进行的农户和地块调查基础上,分析了研究区种植制度“双改单”现象,并运用多元线性回归模型探究影响种植制度“双改单”变化的因素。研究表明:① 在2006—2011年间,研究区玉米的播种面积保持稳定,小麦的播种面积大幅度下降,土豆的播种面积快速上升,经济作物的播种面积缓慢增加;复种指数明显降低,两熟制作物种植面积下降,一熟制作物种植面积增加,“双改单”现象明显。② 非农收入变化、畜牧业收入变化、地块均面积和区位变量是影响种植制度“双改单”的主要原因。研究种植制度变化并揭示其影响因素,有利于为政府制定有的放矢的粮食生产激励政策提供依据。 相似文献
10.