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1.
分别于2014、2015年采集合肥市区两场典型降雪雪样,对地面积雪按每层1cm进行分层收集,同时采集整体雪样,测定雪样中TN、氨氮、TP和COD。采用一次线性方程对积雪层自下而上方向上对污染物浓度进行趋势拟合。结果表明:(1)积雪层中TN和氨氮按自下而上的方向浓度的线性变化趋势为逐层递减的变化趋势,而TP和COD在积雪中的垂直变化特征不明显。(2)2014、2015年合肥市区两场降雪积雪中的氮、磷污染物主要以TN污染为主,分别为《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类和劣Ⅴ类水平。与中国其他地区的湿沉降相比,合肥市区降雪积雪中氮、磷污染物浓度基本相近。  相似文献   
2.
基于比值法解析老城区河段氮磷污染特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
2013年12月—2015年2月,对南淝河老城区约4 km河段水体和主要点源的氮、磷污染物进行测定,并利用碳氮比(CODCr/TN)、氮磷比(TN/TP)、氨氮百分含量(NH3-N/TN)等主要指标对所得数据进行分析研究。结果表明,南淝河老城区段水体的氮磷污染严重,氨氮百分含量接近甚至超过50%,具有一般城市生活污水的特征;氮磷比在春夏季处于藻类适宜的生长范围(9.0TN/TP22.6);整个水体处于低碳氮比水平(碳氮比小于2.5),不利于水体的净化;主要受上游望塘污水处理厂、城市生活污水和地表径流的影响。其主要支流四里河水体的氮磷污染亦相当严重,且氮、磷污染物的输入途径一致。  相似文献   
3.
运用GIS软件及克里金(Kriging)插值等方法分析合肥城市圈PM2.5浓度的时空分布,根据合肥市环境监测历史数据、地面气象站点数据及历史气象数据,采用多元回归分析、相关分析等方法,研究合肥市PM2.5浓度的影响因素。结果表明:1)PM2.5 浓度整体变化情况为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,大部分城市PM2.5浓度峰值出现在1月,之后浓度开始逐渐下降,7月达到最低值,此后浓度逐渐升高。2)PM2.5浓度与CO呈高度正相关,相关系数高达0.875;与PM10、SO2、NO2的相关性也较高;与O3呈负相关。PM2.5浓度与气压、风速、降雨量以及能见度呈负相关,与温度、相对湿度呈强正相关。基于2018—2019年合肥市地面站点PM2.5浓度监测数据,构建预测PM2.5浓度的组合模型:对比三次指数平滑模型,确定模拟退火+遗传+三次指数平滑为优组合模型,拟合度达到95%。通过Kappa及MAPE指数对组合模型不确定性进行分析评价,两者分别为0.654和0.072,说明该模型具有高度稳定性。恰当的预测因子组合和模型不确定性研究有助于模型预测精度的提升和改善,从而为大气环境质量监测和评价提供参考。  相似文献   
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