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1.
Huang  Ying  Jiang  Qiongji  Yu  Xubiao  Gan  Huihui  Zhu  Xia  Fan  Siyi  Su  Yan  Xu  Zhirui  He  Cunrui 《Environmental science and pollution research international》2021,28(37):51251-51264
Environmental Science and Pollution Research - Trace copper ion (Cu(II)) in water and wastewater can trigger peroxymonosulfate (PMS) activation to oxidize organic compounds, but it only works under...  相似文献   
2.
基于2005~2017年湖北省74个县域面板数据,构建基于交通权重的空间权重矩阵,利用空间杜宾模型,实证研究耕地利用转型影响农民增收的空间溢出效应,并进一步揭示该溢出效应呈现的具体规律与特征.研究表明:(1)耕地利用转型各形态和农民收入水平都具有显著的正向空间自相关性;(2)农民收入水平的空间自回归系数ρ为0.65,表明相邻县域农民增收存在正向空间溢出效应,即本县域农民收入增长1%,相邻县域农民收入将会增长0.65%;(3)相邻县域间的空间溢出效应主要靠耕地数量、农业劳动力和基础设施投入形态变化驱动,其中,农业劳动力形态变化产生的空间溢出效应占总效应的69%,耕地数量形态占15%,基础设施投入形态占12%.因此,应注意提升县域间耕地利用系统协同性,利用其空间溢出效应促进湖北省各县域共同发展、农民收入协同提高.  相似文献   
3.
Environmental Science and Pollution Research - The impact of high concentrations of air pollution on COVID-19 has been a major air quality and life safety issue in recent studies. This study aimed...  相似文献   
4.
Environmental Chemistry Letters - Wastewater from the uranium mining industry contains toxic arsenate (AsO43–), selenate (SeO42–), and molybdate (MoO42–) that can be removed by...  相似文献   
5.
Environmental Science and Pollution Research - The existing literature on the environmental Kuznets curve (EKC) fails to investigate the spatial attribute of the “pollution halo” effect...  相似文献   
6.
Environmental Science and Pollution Research - Nitrosamines (NAms) are potent genotoxic and carcinogenic but widely detected in drinking water. This study aimed to investigate the occurrence of...  相似文献   
7.
地处青藏高原腹地的长江源区是长江流域的水源涵养地和生态系统的天然屏障,同时也是自然生态系统最敏感、生态环境十分脆弱的地区,浮游植物作为水体生态系统中的初级生产者,其群落结构对反映水体质量具有重要的指示作用。为探究长江源区水环境特性和浮游植物群落特征,于2018年3月份与10月份对长江源区10个典型河段的水环境因子与浮游植物群落组成进行了系统调查。结果显示:10月份各调查河段流速、浊度、水温及电导率等水环境参数均比3月份高;同一月份中,楚玛尔河的浊度、盐度、电导率等水环境参数均显著高于其余河段;两个月份各调查河段的pH、溶解氧以及亚硝酸盐氮等指标差异不显著。采样调查共鉴定出浮游植物4门28属58种,其中以硅藻、绿藻和蓝藻物种数占优,分别占总数的79.3%、10.4%和8.6%。调查期间,长江源区浮游植物密度在6.06×10~4~39.90×10~4 cells·L~(-1)之间,平均生物量为0.59 mg·L~(-1)。浮游植物优势种有美丽颤藻(Oscillatoria formosa)、普通等片藻(Diatoma vulgare)、脆杆藻(Fragilaria sp.)、针杆藻(Synedra sp.)、舟形藻(Navicula sp.)、桥弯藻(Cymbella sp.)、小球藻(Chlorella sp.)等。两个月份Shannon-Wiener多样性指数(H’)均值分别为3.06和3.12,Margalef丰富度指数(D)均值为1.17和1.52,Pielou均匀度指数(J)均值为0.90和0.82。结合水体营养盐指标、浮游植物密度及多样性指数等指标对水质评价,长江源区水质总体呈无污染或轻度污染状态。  相似文献   
8.
Xu  Peiwei  He  Xiaoqing  He  Shengliang  Luo  Jinbin  Chen  Qiang  Wang  Zuoyi  Wang  Aihong  Lu  Beibei  Wu  Lizhi  Chen  Yuan  Xu  Dandan  Chen  Weizhong  Chen  Zhijian  Wang  Xiaofeng  Lou  Xiaoming 《Environmental science and pollution research international》2021,28(6):6691-6699
Environmental Science and Pollution Research - To better understand the cardiopulmonary alterations associated with personal exposed PM2.5-bound heavy meals, we conducted a cross-sectional study in...  相似文献   
9.
Environmental Science and Pollution Research - This paper investigates the role of economic complexity on energy demand using the panel dataset of 25 Organization for Economic Co-operation and...  相似文献   
10.
● Established a quantification method of pollutant emission standard. ● Predicted the SO2 emission intensity of single coking enterprises in China. ● Evaluated the influence of pollutant discharge standard on prediction accuracy. ● Analyzed the SO2 emissions of Chinese provincial and municipal coking enterprises. Industrial emissions are the main source of atmospheric pollutants in China. Accurate and reasonable prediction of the emission of atmospheric pollutants from single enterprise can determine the exact source of atmospheric pollutants and control atmospheric pollution precisely. Based on China’s coking enterprises in 2020, we proposed a quantitative method for pollutant emission standards and introduced the quantification results of pollutant emission standards (QRPES) into the construction of support vector regression (SVR) and random forest regression (RFR) prediction methods for SO2 emission of coking enterprises in China. The results show that, affected by the types of coke ovens and regions, China’s current coking enterprises have implemented a total of 21 emission standards, with marked differences. After adding QRPES, it was found that the root mean squared error (RMSE) of SVR and RFR decreased from 0.055 kt/a and 0.059 kt/a to 0.045 kt/a and 0.039 kt/a, and theR2 increased from 0.890 and 0.881 to 0.926 and 0.945, respectively. This shows that the QRPES can greatly improve the prediction accuracy, and the SO2 emissions of each enterprise are highly correlated with the strictness of standards. The predicted result shows that 45% of SO2 emissions from Chinese coking enterprises are concentrated in Shanxi, Shaanxi and Hebei provinces in central China. The method created in this paper fills in the blank of forecasting method of air pollutant emission intensity of single enterprise and is of great help to the accurate control of air pollutants.  相似文献   
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