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371.
湖长制作为湖泊管理保护的重要抓手已引发广泛关注,随着《关于在湖泊实施湖长制的指导意见》的出台,相关要求也得以明确。在总结国内湖长制起源及相关工作开展情况的基础上,结合江苏实践分析了相关管理的具体要求与特征,根据南京实际探讨了深化管理的核心内容与举措,最后提出了推进湖长制工作的有益建议。 相似文献
372.
毛乌素沙漠东南缘萨拉乌苏河流域滴哨沟湾剖面DGS1层段主要由沙丘砂、湖沼相和次生黄土组成。根据测年结果,该层段为全新世风沙沉积序列。通过对该层段CaCO_3的分析,发现CaCO_3含量在沙丘砂、湖沼相和次生黄土依次变化于0,35%~2.74%(平均值1.03%)、0.13%~60.31%(平均值22.16%)和8.64%~12.83%(平均值9.21%),并与DGS1层段粒度Mz(平均粒径)呈显著相关(相关系数0.68)。研究表明,毛乌素沙漠冬季风盛行时期沙丘砂堆积,CaCO_3发生迁移;夏季风盛行时期湖沼相发育,CaCO_3相对聚集。据此,我们认为CaCO_3含量变化揭示了毛乌素沙漠在全新世以来经历了多次冬夏季风交互演替的气候变化过程,全新世气候波动主要可分为4个阶段:全新世早期回暖期、全新世鼎盛期、暖冷过渡期和冷干气候不稳定期。 相似文献
373.
以西安为研究区域,为探究气象因子对PM2.5浓度的影响,采集2017-2019年空气质量与气象因子数据,改进k-Means聚类算法,形成严重污染、重度污染、中度污染、轻度污染共4个PM2.5浓度与气象因子样本簇集。分析簇集数据分布,选择Spearman相关性分析方法,确定影响PM2.5浓度的气象因子;定义PM2.5凸显性条件,给出幅度特征FOA、浮动特征FOF和凸显特征FOH,构建三维空间,确定气象因子对PM2.5影响的大小,进而建立气象因子对PM2.5浓度的影响分析方法。比较多元线性回归和随机森林回归方法,结果表明:该方法提高了分析效率,且无需考虑因子选取和表达,能有效确定影响PM2.5浓度的气象因子种类及影响程度。在低温、高湿、高压和相对静风的气象条件下,空气中颗粒物难以扩散和输送,使西安市PM2.5浓度升高。严重污染、重度污染和中度污染中,PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为相对湿度>风速>气温;轻度污染中,PM2.5浓度与相对湿度、气压呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为气温>相对湿度>气压>风速。 相似文献
374.
为探究港口地区污染大气中多环芳烃(PAHs)的污染特征和潜在来源,以青岛港为研究对象,于2018年8月至2019年5月期间采集了4个季节的PM2.5样品(n=59),分析了PM2.5中PAHs的季节变化和组成特征,使用相关性分析探索了气象因素对PAHs浓度的影响,并采用正定矩阵因子分解和潜在来源贡献函数模型对潜在来源进行解析.结果表明,ρ(PAHs)平均值为(8.11±12.31) ng·m-3,秋冬季节高于春夏季节.PAHs的季节性分子组成相似,以4~5环PAHs (75.43%)为主.荧蒽、苯并[e]芘、苯并[a]蒽、菲、芘和䓛是研究区域PAHs的优势物种,这与船舶尾气中主要化合物组成相似.相关性分析表明,PAHs浓度与温度和相对湿度呈极显著负相关,与大气压和风向呈极显著正相关,与风速的相关性较差.PMF分析提取出6个贡献因子,结果表明,青岛港地区受航运排放(28.83%)影响最大,其次是机动车排放(20.49%)以及原油挥发(13.47%)等,夏季受航运排放影响最大.PSCF结果表明,京津冀、环渤海和鲁北地区是远距离传输的主要来源区域. 相似文献
375.
铬污染对土壤细菌群落结构及其构建机制的影响 总被引:4,自引:2,他引:2
随着工业的快速发展铬(Cr)已经成为我国主要的土壤重金属污染物之一,严重地影响了土壤生态环境以及居民的身体健康.本研究以河北省某制革工厂污泥堆周边污染土壤为研究对象,采用Illumina MiSeq高通量测序技术对不同污染程度土壤样品中的细菌群落结构及其群落构建机制进行分析.结果表明,铬污染显著地影响了土壤理化性质以及微生物群落.不同铬污染程度的土壤样品中,细菌群落结构与组成差异显著.高浓度的铬污染能降低土壤细菌群落的α多样性.铬污染土壤样品中的细菌共分为55个门,其中变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)和厚壁菌门(Firmicutes)为优势菌门(相对丰度>5%).铬污染土壤中,细菌群落在构建过程中以决定性过程为主,随机性比例随着铬含量的升高而降低,并且均为同质性选择过程.土壤中总铬含量、含水率、pH、有机质与细菌群落显著(P<0.05)相关,是影响细菌群落结构的主要驱动因子. 相似文献
376.