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941.
上海室内外灰尘中多氯联苯及其人体暴露评估   总被引:2,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
2008年11月~2009年6月以气象学分4个季度测定了上海地区居民家庭室内外灰尘中多氯联苯(PCBs)的浓度.研究表明,春季和冬季室内灰尘中PCBs平均含量高于夏季和秋季,而室外灰尘中PCBs含量表现相反特征.单个室内样品∑PCBs浓度范围为1.0×103~1.97×106pg/g,室外为n.d.~1.96×106pg/g.此外,通过生理学的体外实验模拟人体胃肠消化过程,并利用响应面法研究影响PCBs生物有效性的因素,发现胆汁浓度相对于消化时间、液固比和污染物浓度对PCBs生物有效性影响最大.依据室内外灰尘中PCBs年平均浓度、生物有效性及灰尘摄入量计算得出,上海地区儿童和成人通过摄入灰尘人均PCBs的日暴露量分别为2.657×102~1.078×104pg/d和1.328×102~ 5.392×103pg/d.  相似文献   
942.
中国海岛县际经济差异与今后产业布局分析   总被引:9,自引:0,他引:9  
我国12个海岛县,分散分布在黄海等四大海域中,由于所处的海域位置、海洋与岛陆资源丰度以及受市场机制与人文状况、海岛资源开发力度与所处行政区的影响,海岛县际之间经济存在一定差异。根据海岛县人均GDP计算的基尼系数和绘制的洛伦斯曲线图,可以看出海岛县经济差异在缩小。海岛县之间产业结构也存在不同的演进过程,根据主成分得分值,在坐标系上海岛县的具体分布,可以划分出产业结构的不同演进阶段和产业结构类型。目前,海岛县的经济虽然仍为资源型经济,但在开发利用资源方面,已从海洋生物资源利用为主,逐步转向以利用海洋空间资源、海洋非生物资源、岛陆土地资源和海洋生物资源并重的发展方向。一些陆域发展的产业也逐步向海岛转移和延伸,从而在海岛县经济结构中,二、三产业的比重有所增加。  相似文献   
943.
白泥治理和综合利用是氨碱厂的一大技术难题。白泥用于电厂烟气脱硫既可以消化废弃物白泥,又可以削减二氧化硫的排放,可实现"以废治废",并可取得环境效益和经济效益的双赢。本文在对白泥的产生、性状以及青岛碱厂白泥成分和粒度特征进行分析的基础上,对比了国内外制碱企业对于白泥的处置方法,并在华电青岛发电有限公司1#发电机组进行了白泥烟气脱硫工业化试验,结果表明:白泥脱硫效率大幅度提高,稳定在90%以上;同时也减少了电厂海水和曝气风机的使用,达到了节能减排的效果。  相似文献   
944.
商陆和烟草对锰胁迫的抗氧化响应研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
研究植物的重金属累积能力对于植物修复和植物冶金意义重大.Mn超累积植物商陆(Phytolacca americana L.)的耐性/累积机制至今还不清楚,为了研究商陆在Mn胁迫下的抗氧化酶作用,将萌发6周的商陆和烟草幼苗分别放入1 mmol·L~(-1)或3 mmol·L~(-1)的1/2 Hoagland营养液处理4 d,实验表明商陆叶片光合速率降低幅度显著低于烟草,而烟草MDA含量和电解质渗漏量增加幅度大于商陆.如1 mmol·L~(-1) Mn处理4 d后,与对照相比,商陆和烟草的光合速率分别降低13.3%和75.5%;烟草MDA含量和电解质渗漏量分别增加347.3%和120.1%,而商陆的MDA含量和电解质渗漏量没有明显增加,表明Mn胁迫对超累积植物引起的氧化损伤明显低于非累积植物.随着Mn处理浓度的提高和时间的延长,2种植物叶片SOD和POD活性均迅速增加,其中商陆SOD活性的增加幅度大于烟草;另外,商陆CAT活性持续上升,而烟草CAT活性显著下降.如在1 mmol·L~(-1) Mn处理下,商陆SOD、POD和CAT活性分别提高161.1%、 111.3%和17.5%;烟草SOD和POD提高55.5%和206.0%,而CAT下降15.6%,表明商陆的抗氧化酶,特别是CAT,能够有效地清除Mn毒产生的自由基.这些结果说明抗氧化酶的抗氧化能力是重金属累积植物商陆的Mn耐性机制之一.  相似文献   
945.
致嗅微生物主要包括放线菌、藻类和黏细菌等,广泛存在于水源水库、湖泊、溪流和海洋等典型水生态系统中,代谢产生的异嗅化合物痕量即可造成严重的异嗅味,威胁供水安全.目前,大量研究集中在异嗅化合物的有效控制上,投入使用的有物理和化学等方法,但存在问题,有待改进与完善,微生物法对环境友好,因此具有广阔的应用前景.本文从异嗅化合物的种类、生物源、检测方法、控制措施、影响因素及产嗅机制等方面的研究进行综述,并进行展望,讨论今后研究热点,旨在推进异嗅化合物的相关研究,保障城镇供水安全.  相似文献   
946.
畜禽养殖场空气中可培养抗生素耐药菌污染特点研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张兰河  贺雨伟  陈默  高敏  仇天雷  王旭明 《环境科学》2016,37(12):4531-4537
畜禽养殖场被认为是空气环境中耐药基因和致病菌的重要来源.本研究对北京地区22个畜禽养殖场逸散细菌、四环素和红霉素耐药菌气溶胶的浓度进行检测,对其粒径分布和动力学粒径进行分析.结果表明,所调查的3种生物气溶胶(细菌、四环素耐药菌和红霉素耐药菌),在猪舍内浓度最高,牛舍内最低.蛋鸡舍内两种抗生素耐药菌气溶胶的浓度均低于肉鸡.本研究在蛋鸡和肉鸡舍外空气中检测到了四环素和红霉素耐药菌,所占丰度分别为8.81%、15.89%和23.19%、36.53%.不同养殖场舍内外细菌、四环素耐药菌和红霉素耐药菌气溶胶浓度的粒径分布特点存在差异.动力学粒径研究结果显示,4种动物舍内的四环素和红霉素耐药菌气溶胶主要沉降在人体的咽喉和支气管.本研究结果将为评价养殖场生物气溶胶对周边空气环境污染及人类健康造成的危害提供基础数据.  相似文献   
947.
UBF反应器处理低浓度生活污水的启动研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章对上流式厌氧污泥床-厌氧滤池反应器在常温下(25±1℃)处理低浓度生活污水进行了启动试验研究。反应器经过约60d的启动后,在水力停留时间(HTR)为4.17h、进水容积负荷为3.08kgCOD/m·3d时,其COD去除率稳定在90%左右,产气率为0.135m3/m·3d,出水pH值与挥发性脂肪酸(VFA)总量分别在6.65~6.96与8.4~13.3mg/L之间波动,整个系统运行稳定。  相似文献   
948.
为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。  相似文献   
949.
黄河支流非点源污染物(N、P)排放量的估算   总被引:7,自引:0,他引:7  
为了估算黄河支流域非点源污染物的排放量,为今后黄河流域的治理提供科学的依据,对黄河流域的6个子流域(渭河流域、泾河流域、洛河流域、无定河流域、窟野河流域、黄甫川流域)进行了水样、土样和泥沙样的采集分析;结合6个子流域的多年水文资料,利用已经被证明了的平均浓度法对黄河6个子流域的氮磷污染物进行了定量描述,估算出各个流域的氮磷排放量.结果表明,95%的全磷、大于53%的全氮来自于非点源污染,非点源污染是造成黄河污染的主要原因.各流域非点源污染的发生具有明显的地域分异特征.硝态氮主要来自于渭河,铵态氮主要来自于泾河,其次是渭河.从全氮看,绝大部分氮来自于渭河和泾河.全磷则主要来自于泾河,其次是渭河.泾河和渭河是6条河流中对黄河污染物排放量贡献最大的2条河流.  相似文献   
950.
基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园(FT)为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM2.5浓度为82μg/m3,周边站点大兴(DX)、房山(FS)、亦庄(YZ)、东四环(DS)、古城(GC)和万柳(WL)浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m3;FT站点PM2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM2.5传输关联,为挖掘城市内部PM2.5传输路径、精准溯源提供基础.  相似文献   
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