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顶空气相色谱法测定水中苯系物的方法改进 总被引:4,自引:0,他引:4
水中苯系物的测定采用GB 11890-1989<水质苯系物的测定气相色谱法>,在实际应用中,该方法操作步骤繁琐复杂、难于掌握,给样品的准确测定带来困难[1].为此对该方法作了改进,改进后的操作省时、省力,规范可靠,取得了满意结果. 相似文献
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王卫 《环境监测管理与技术》2005,17(4):41-41
在环境监测工作中,监测报告的编制是一项重要而又繁忙的工作,Excel程序在编制污染源废水监督监测报告中可以发挥很好的作用。 相似文献
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PM2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM2.5浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM2.5浓度的影响因素.结果显示:①陕西省PM2.5浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;②陕西省PM2.5浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;③影响陕西省PM2.5浓度最大的指标层是PM2.5污染来源(权重值为0.49),其次是城市化与土地利用(权重值为0.37),气象与地形因子影响最小(权重值为0.15).不同城市各指标层的综合关联度差异较大.④各指标因子与PM2.5浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉(尘)排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM2.5浓度的主要因子,影响各城市PM2.5浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM2.5的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标(如人口、机动车、能耗、工业总产值等)持续增长,将进一步加大PM2.5来源的多样性以及相关污染物的排放量. 相似文献
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六盘山道上,有他身背仪器,躬身而行时留下的脚印;矿井掌子面上,有矿工们亲切的称呼;水泥厂机立窑旁,有工人们递过来的热茶……他,就是宁夏固原地区卫生防疫站公共卫生科科长包佩鑫。记宁夏固原地区卫生防疫站科长包佩鑫一为了山区人民的职业卫生事业,包佩鑫就像一头牛,去开拓、耕耘,而收获就是工人劳动条件的改善。穷山恶水的西海固,自然环境极其恶劣。“冬天寒风劲,春季风扬沙”,这就是对当地的真实写照。尤其对于起步不久的固原地区工矿企业来说,工人们的工作环境更堪忧虑。煤尘、毒气充斥的坑道,烟雾、粉尘浓度极度超标的水泥厂立窑,都在… 相似文献
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论文测算了我国能源作物和农林废弃物等原料的燃料乙醇转化潜力,发现2015-2030年我国燃料乙醇的理论生产能力将从6 364×104 t 增长到1.18×108 t,可行的产量水平将在1 387.9×104 t 以上。如果能实现这一产量,将在很大程度上缓解我国的石油供求矛盾。今后提高燃料乙醇生产能力的可行策略主要有以下方面:加强边际土地资源评估和开发,促进能源作物的规模化利用,通过利益引导加强秸秆能源化利用,延长林木采伐加工产业链,在农村地区发展沼气等新型能源替代薪柴。 相似文献
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