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以间歇-分阶段进水方式进行了模拟酸雨柱式动态淋溶实验.结果表明,间歇-阶段性酸雨入侵会影响填埋飞灰中Pb、Zn、Cu、Cr和Ni的浸出行为;尤其间歇停滞期后的初期酸雨入侵会增加多数重金属的再浸出水平,且该部分重金属的释放主要源于前阶段酸雨侵蚀过程中所形成的非稳定性(弱酸态)重金属.各酸雨侵蚀阶段,部分重金属(如Pb-Zn)的浸出行为具有相关性,这与各重金属在飞灰基质内的赋存形态、矿物相稳定性及酸性侵蚀程度等有关.各阶段酸雨入侵会相继溶出飞灰中的可溶性(NaCl、KCl等)、难溶性氯盐(CaClOH)以及微溶性钙盐(CaSO4),并增加CaCO3和Ca-Al-Si-O等矿物的峰强.各阶段酸雨入侵会使初始飞灰表面的团簇状结构逐渐被酸性(H+)侵蚀作用破坏,并暴露出大量棒状或条形状CaCO3晶体,且随着酸雨入侵次数的增加,CaCO3也将逐渐被侵蚀破坏.本研究为非连续酸性降雨条件下填埋稳定化飞灰的重金属浸出行为评价及风险管控提供了科学依据. 相似文献
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湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L-1)预测方面的效果.结果表明:(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于... 相似文献
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报废汽车的回收拆解处理在我国已经逐渐兴起,但由于该产业尚处于发展初期,环保技术手段和可持续性发展意识还不够,因此在回收拆解过程中会产生大量的废水和其他污液。针对某汽车回收拆解厂的废水特性进行实验研究,形成“电荷凝集过滤一活性炭吸附”组合工艺,对报废汽车回收拆解企业的废水处理提供了一定的参考价值。 相似文献
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本文通过对人道主义思想和可持续发展理念的剖析,阐述了可持续发展理念的内涵和实质对人道主义思想精神内核的质疑,指出现代工业文明价值指针的片面所在,提出随着经济发展和社会进步,人类应该重新审视自然与人的关系,践行“协调”与“和谐”的人地共生论;应该重新审视自然的宽泛价值,认识“非资源”的非经济价值,从而实现文明取向和价值评判上的转型与重铸,以使可持续发展真正得以良性持续。 相似文献