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首都水源地——洋河流域人为源多环芳烃(PAHs)排放清单估算及其影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
洋河流域位于京西北上风向,是北京重要水源地和生态保护屏障,我国北方典型的农牧交错带和生态脆弱敏感区,也是北京-张家口2022年冬奥会的申办地,具有极重要的战略地位.建立洋河流域大气PAHs排放清单,分析其可能来源及影响,通过气团后向轨迹辨识其区域PAHs传输途径,对于北京及张家口地区环境PAHs的污染控制具有重要的指导意义.本研究收集和分析了洋河流域大量工、农业生产和居民生活等相关数据资料,评估了流域各行业、各县市PAHs排放因子,单体排放量及其影响因素,通过气团后向轨迹模型分析了PAHs的传输轨迹.结果表明,洋河流域大气PAHs排放量为4.4×102t.从排放行业看,煤炭燃烧源、秸秆燃烧源是洋河流域大气PAHs的重要排放源,其贡献率分别为76%和16%.从排放地区看,宣化县的排放量最大,约49 t;其次分别为:兴和县、天镇县、怀来县、万全县,排放量分别约为:36、32、24和15 t.从排放谱看,低环(2~3环)与高环分子(4~6环)PAHs的排放量相差不大,分别约占PAHs排放总量的50%左右.洋河流域单位PAHs总排放量与各县市的工业生产总值(r=0.96,P<0.05)、居民收入(r=0.94,P<0.05)、人口密度呈正相关(r=0.92,P<0.05),与单位国土面积呈负相关(r=-0.9,P<0.05),与农业生产总值没有显著相关(r=0.026,P>0.01).流域内PAHs的较高排放与该地以煤炭为主的能源结构和较高的居民消费水平有关.基于气团后向轨迹模拟和洋河流域PAHs排放,可以推断洋河流域已成为PAHs的高污染风险区,通过西北气流可将流域高浓度的PAHs输送至北京,对北京的生态环境和人体健康造成潜在风险. 相似文献
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重庆缝纫机厂和重庆缝纫机零件厂为了提高产品质量,减少污染源,将电镀车间合并,签订了合资经营电镀的协议书,这是控制污染的一种途径。重庆缝纫机零件厂排放电镀废水污染嘉陵江,是我市限期治理的重点项目之一。由于该厂资金不足,又无空地建设废水治理设施,污染问题长期得不到解决。重庆缝纫机厂在电镀车间扩建中,正在建设电镀废水治理设施。最近在上级有关部门的倡导和主持 相似文献
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杉木在我国南方亚热带地区被大面积种植,导致土壤性质发生巨大变化.为揭示福建省杉木人工林土壤中亚硝酸盐还原基因(nirS和nirK)的分布特征及其主要环境驱动因子,本研究选取福建省9个主要林场的杉木人工林土壤为研究对象,使用荧光定量PCR分析了nirS和nirK基因丰度,同时测定反硝化潜势.结果表明:福建省杉木人工林土壤理化性质呈较大的变异特征,其中,pH值为4.02~5.05,为典型的酸性森林土壤.各采样点杉木人工林土壤nirS丰度均显著高于nirK,表明nirS在酸性杉木人工林土壤中占主导.随机森林和逐步回归分析均表明,土壤含水率是影响nirS基因丰度最主要的环境因子,而nirK基因丰度则主要受土壤pH值调控.相关性分析表明,nirS和nirK基因丰度分别与土壤含水率和pH值呈显著正相关.此外,土壤反硝化潜势与SOC、DOC、TN、NO3-、MC等环境因子呈显著相关,同时与nirK丰度呈显著正相关,但与nirS丰度无显著相关.综上,福建省杉木人工林土壤nirS和nirK基因丰度存在较大空间变异,土壤含水率和pH值分别是其主要环境驱动因子. 相似文献
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去年3月22日,山东省德州石油化工厂电解车间液氯工段发生了一起惨重的液氯钢瓶爆炸事故,当场炸死3人,重伤2人,液氯充装管道被炸毁,厂房遭到严重破坏。 事故的情况是这样的; 德州石油化工厂于1984年从天津购进160只旧钢瓶。厂方没有按照《气瓶安全监察规程》的规定派专人对充装气体的钢瓶作严格检查,就把它们交给了三氯化铝车间。车间也只检查了钢瓶的外部情况,更换了嘴子及合金堵,然后就把这些钢瓶作为合格品于同年分四批报给安全科。安全科既不了解钢瓶的实际情况,也没有进行认真监督检查就签署意见,交销售科使用。在一次充装液氯前,操作工… 相似文献
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有些读者来信询问,乙炔气体长期与铜、汞、银接触,可生成极易燃爆的物质。可是为什么乙炔瓶和乙炔发生器的附件又都是铜质的呢?能否用其他材料代替呢?要回答这个问题,就得从乙炔的结构和性质谈起。 乙炔,又名电石气,是一种未饱和的碳氢化合物。由于它有一个极活泼的叁键,所以在与诸如铜、银、汞等重金属或其盐类的接触过程中发生反应,会生成不溶性的乙炔铜和乙炔银。这两种物质和乙炔气体本身都是容易 焊炸的物质。如遇高温或明火,即会在瞬间发生爆炸。所以在使用乙炔气的过程中,要严禁接触火源。由于铁在撞击时(在作业中,这是难免的)会产生… 相似文献
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选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L. 相似文献
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