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121.
露天采矿对土壤质量造成了剧烈扰动,采矿废弃地的土地利用方式是影响复垦地生态恢复的重要原因。文章选择平朔露天煤矿区的设施农用地、耕地、人工草地、裸荒地和原始农田等5种典型土地利用方式为研究对象,通过野外调查,对比分析了土壤物理性质、团聚体稳定性、养分状况和酶活。结果显示受采矿扰动后的废弃裸荒地土壤质量严重下降,农地复垦有利于恢复和保护矿区废弃地土壤,但不同农地利用方式对土壤质量恢复存在显著差异。设施农用地有利于土壤的理化性质、团聚体稳定性、养分状况和土壤生物活性的全面恢复,耕地和人工草地的复垦对容重、团聚体稳定性和土壤酶活具有一定改善作用,但难以在2年内达到原地貌相当水平,养分状况较废弃裸荒地几乎没有改善。研究结果说明,设施农用地可以较快地恢复矿山废弃地土壤质量,耕地和人工草地如果缺乏科学合理的肥力管理措施很难在短期内取得成效。 相似文献
122.
采用共缩聚法,成功地原位合成了碘改性的阶层多孔氧化硅纳米球(SiO2-I),研究了其基于卤键作用对典型有机氯污染物六六六的吸附性能,并考察了改性剂I-硅烷含量和pH值对吸附效果的影响.实验结果表明,该纳米材料对六六六表现出优异的吸附富集性能,吸附速率快,60 min内对六六六的去除率为71.6%,240 min内达到吸附平衡,去除率可达98.3%,最大吸附量为178.6 mg·g-1;吸附动力学符合拟二级动力学模型;碘物种的加入提高了阶层多孔氧化硅的吸附速率和吸附效率.另外,为了便于纳米吸附材料的分离,本研究对SiO2-I纳米球进行了磁性化.研究发现,磁性化修饰后,SiO2-I纳米材料仍然保留对六六六优异的吸附富集性能,240 min时的吸附去除率达90.3%. 相似文献
123.
124.
满足人民群众对优美生态环境的需要是建设美丽中国的核心要务,而城市黑臭水体是危害城市居民生产生活和身心健康的重要污染源。该研究以长江经济带城市黑臭水体为研究对象,综合运用GIS技术与地理探测器方法,识别其空间特征及分布规律,探究不同因子对黑臭水体空间格局的影响差异并提出整治建议。研究表明:(1)长江经济带城市黑臭水体空间分布呈凝聚型分布,且空间分异较为明显。核密度表现为多单核中心独立、次级中心带状及零星分布特征。(2)黑臭水体重心位置处在湖北和湖南省中部城市区域,其系统具有明显无标度区,分形特征显著,空间结构复杂性强。(3)不同类型黑臭水体均属正值空间相关性,呈"上游冷、中下游热"的冷热点区差异格局。(4)空间结构的地理探测影响因素在全域范围内贡献力不明显,分区影响因子匹配凸出。工业废水排放量、居民生活用水量、排水管道长度等是显著影响因素。建议应从严守生态规矩、建立黑臭水体治理体制机制、完善识别评定技术标准体系、创新实践整治、丰富理论研究等方面推进城市黑臭水体治理和消除。 相似文献
125.
126.
127.
128.
采用WRF-CMAQ模式对珠江三角洲地区2015年1月进行数值模拟,结合CMAQ的集成源解析方法ISAM对S、N及其干沉降的来源贡献进行分析.结果表明:珠江三角洲地区S、N干沉降量高值主要分布在广佛交界处以及珠江口附近,其逐日变化趋势主要受质量浓度变化影响,但在部分时间段受干沉降速率的影响亦相当显著.珠江三角洲区域内排放源对于S干沉降的平均贡献占比为36.2%,与其质量浓度区域内贡献占比相当,SO2干沉降速率增加以及背景风场变弱会使区域内贡献占比增加;区域内源对于N干沉降的平均贡献占比为32.4%,远小于其质量浓度区域内贡献占比,当NO2质量浓度减少,使得HNO3的质量浓度和干沉降量减少时,区域内贡献占比增加.对于珠江三角洲典型城市,广州S干沉降的本地贡献为27.7%,N为14.2%;江门S干沉降的本地贡献为9.6%,N为8.8%.2个城市对比而言,广州受本地的影响较江门显著,江门受其上风方向广州和佛山两市输送的影响显著,但当背景风场减弱时,江门本地贡献会有明显增加. 相似文献
129.
无居民海岛开发与保护是当前我国国土空间开发与海洋可持续发展的重要议題,开发适宜性评价关乎其开发保护格局的优化。本研究以福建平潭大屿岛为例,采用GIS空间分析技术和层次分析法评估海岛开发前(2014年)和开发后(2019年)的土地开发适宜性动态变化。结果表明,2019年现状开发区域占2014年土地适宜性评价中适宜开发区的43.8%,反映现有开发空间格局尚待优化;对比开发前后,适宜开发位置基本不变,但部分开发前的不适宜开发地区转为开发后的限制开发区,说明2019年以后开发潜力增大。研究结果可为大屿岛的空间用途管制以及我国类似无居民海岛的开发与保护提供借鉴。 相似文献
130.
基于高光谱的土壤全氮含量估测 总被引:10,自引:0,他引:10
基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg-1和0.149 g·kg-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR872,NDR1482)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型>PLS>DI(NDR872,NDR1482),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR872,NDR1482)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。 相似文献