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本文依据包头市环保局提供的该市每日空气质量实况日均值,对该市2008-2012年空气质量变化,特别是Ⅲ级/轻微污染以上日的天气特点进行了分析。结果表明,近5 a(2008-2012)里,按照国家《环境空气质量标准》(GB3095-1996),包头市空气质量较好,Ⅰ级优天数逐年增多,Ⅲ级/轻微污染以上日逐年减少,本市Ⅲ级/轻微污染以上日的空气质量主要介于Ⅲ级/轻微污染与Ⅲ级/轻度污染之间;包头市Ⅲ级/轻微污染以上日的首要污染物年和季节变化较显著;强沙尘或沙尘暴天气是本市出现严重污染的主要灾害性天气因素。 相似文献
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重大危险源分级是对危险源监管的重要依据,合理分级能够有效预防重特大事故。研究利用集对分析法对码头储罐区危险源进行动态分级,依据码头储罐区液体化学品特有的危险性,并根据池火灾伤害模型、爆炸模型、高斯烟团模型计算出危险源的灾害后果作为评价指标体系,利用LabVIEW软件编程,对宁波港青峙化工码头储罐区危险源进行动态评级。研究结果表明,基于集对分析的码头储罐区重大危险源动态分级法克服了重大危险源静态分级过程中事故形态和评级指标单一的不足,能够反映石化码头的危险源时时变化的动态特征。 相似文献
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基于主成分分析和后果评价模型,提出了一种液体管道泄漏后果综合评价方法。将液体管道泄漏后果划分为火灾、爆炸和中毒3大类14个基本指标,建立后果评价指标体系。在VCE等后果模拟计算的基础上得到初始数据,运用SPSS软件处理相关数据,使用主成分分析法得到各指标相互独立的综合评价模型。选择天津港某码头进行实例分析,运用该方法对该港口储运的15类有代表性液体危险化学品进行综合评价,得到了各化学品的综合评价值以及按照其发生泄漏后危险性大小的排序。结果表明,该方法适用于评价港口码头等储运多种液体危险化学品的行业。 相似文献
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以PVA(聚乙烯醇)作为载体将降酚菌株Corynebacterium sp.JY03进行固定化包埋处理,正交试验确定该菌株固定化细胞制备的条件,然后对固定化细胞的降酚性能进行研究。试验确定最佳固定条件为:PVA质量分数为6%,菌液量/PVA水溶液体积比为6/30,氯化钙含量为2.0%,钙化交联时间为8 h;固定化细胞降解苯酚的最适温度为30~35℃,最适pH值为6.5~7.5,在初始苯酚浓度为700 mg/L,装液量50 mL,培养42 h后,苯酚降解率达99.1%。固定化细胞重复利用6次苯酚降解率仍高于85.2%,其性能优于游离细胞,这将为该菌株进一步应用于含酚废水的生物处理提供实践条件。 相似文献
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黄河上中游表层沉积物磷的赋存形态特征 总被引:2,自引:0,他引:2
利用淡水沉积物中磷形态的标准测试程序(SMT),研究了黄河上中游10个沉积物样品中磷的赋存形态变化规律和分布特征,并分析了沉积物中磷的来源和释放潜力。研究结果表明,黄河上中游沉积物中总磷(OP)的含量为82.0~113.5mg·kg-1,无机磷(IP)的含量范围在45.3~76.6mg·kg-1,有机磷(OP)的含量范围在27.6~56.6mg·kg-1。其中主要以无机磷的形式存在,而无机磷中以钙结合态磷为主。线性回归分析结果表明,NaOH-P的含量与活性态Fe、Al含量总和有一定的线性关系。黄河沉积物向上覆水体释放磷的潜力不大。 相似文献
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向海湿地河道上下游土壤重金属污染程度分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以向海湿地河道上、下游土壤沉积物为研究对象,以Al元素作为标准化元素,通过对重金属元素富集因子的分析,研究了Cu、Ni、Mn、Fe、Ba、Cr等6种重金属元素的人为污染状况及分级。结果表明,该区土壤沉积物中重金属元素均受到不同程度的人为污染影响,部分层面Ni、Ba等重金属元素污染程度达到显著水平,造成这种现象的主要原因是富含重金属的霍林河上游矿源物质的沉积及人类对湿地开发活动的历史变迁过程;此外,径流淹没频率不同造成了两断面土壤沉积类型和沉积效果的不同,使得受水文影响较大的上游断面的人为污染程度大于受影响较小的下游断面,说明向海湿地对人为污染具有一定的缓冲能力,或向海湿地具有较强的净化和过滤功能。 相似文献
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为提高水环境中NH4+-N的预测精度,提出了一种互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN)和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的混合预测模型(CCB).首先,通过CCEEMDAN将NH4+-N数据分解成一系列较为简单的模态成份;然后利用BiGRU神经网络对各成份进行预测,将所有分解成份的预测结果相加即可获得最终预测结果.以2017年6月~2020年2月鄱阳湖的NH4+-N数据进行模型性能验证.结果表明,利用CCB模型在1d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为3.38%,在7d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为6.82%,在15d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为9.41%,优于本文中参与比较的其他模型.CCB模型在NH4+-N预测方面具有良好的预测性能. 相似文献