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以巢湖表层沉积物及上覆水体为对象,于蓝藻暴发前(4月)和蓝藻暴发期(7月)采集水样及沉积物样品,分析了氮磷及其形态赋存特征,并探讨了沉积物氮磷及其形态与蓝藻暴发的关系.结果发现,蓝藻暴发时,巢湖表层沉积物总磷减少,总氮增加,同时削弱了磷在空间上分布的异质性.从氮磷形态来看,蓝藻暴发未造成巢湖表层沉积物氮形态(NH4+-N、NO3--N和Org-N)含量和比例的明显波动,但却造成了活性磷(弱吸附态磷和铁铝结合态磷之和)含量及比例的下降,钙结合态磷(Ca-P)以及有机磷(OP)含量及比例增加,生物有效性磷(AAP)的含量的减小.相关性分析表明,上覆水中叶绿素a(Chl-a)的浓度与铁铝结合态磷(Fe/Al-P)以及有机磷(OP)的含量显著相关(P<0.05),却与氮形态(铵态氮,硝态氮和有机氮)相关性不显著.巢湖沉积物磷(Fe/Al-P及AAP)对巢湖水体蓝藻暴发具有促进作用,而氮及其形态对蓝藻暴发作用较弱. 相似文献
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利用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI+)对四川省水泥行业、玻璃行业、陶瓷行业、砖瓦行业、燃煤锅炉、生物质锅炉、电厂、钢铁行业等典型行业开展排放特征测试,通过组分分析,获取各行业PM_(2.5)成分特征谱.结果表明:①水泥、玻璃、陶瓷、砖瓦等建材行业均以Si、Ca、Mg等元素为主要排放组分,双碱法脱硫SO_4~(2-)排放占比高于其他脱硫工艺;②电厂PM_(2.5)中SO_4~(2-)、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg和Si为特征组分;燃煤锅炉中OC、Al、Si和Ca等为特征组分;③OC和EC是生物质锅炉PM_(2.5)主要排放组分,成型生物质燃料锅炉中K排放占比也较高,非成型生物质燃料锅炉中Cl~-排放占比为所有行业中最高;④钢铁行业中Ca含量最高,为18. 11%,其次为SO_4~(2-)、Na~+和Fe. 相似文献
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太湖草型湖区沉积物再悬浮对水体营养盐的影响 总被引:7,自引:7,他引:7
再悬浮过程中沉积物对水体营养盐的内源贡献是湖泊,特别是浅水湖泊富营养化研究中的重要问题.采用原位沉积物柱样和原状上覆水的Y型扰动装置,被用来研究常规风情下太湖草型湖区沉积物的再悬浮和沉降过程对水体营养盐负荷的影响.结果表明,小风和中风的再悬浮过程导致水体氨氮和磷酸根磷含量显著下降,单位面积水柱含量最大变化量分别为-0.140 g·m-2和-1.59 mg·m-2;大风条件下,水体氨氮含量下降幅度很小,磷酸盐则出现明显增加趋势,最大增量为0.81mg·m-2.再悬浮过程之后的沉降过程中,中、小风条件的水体氨氮含量变小,大风条件的含量没有明显变化.磷酸根磷含量在中、小风条件下与风浪前差别较小,大风条件的含量则明显增大,最大增量为1.36 mg·m-2.因此,沉积物的再悬浮过程和沉降过程对上覆水体的营养盐动态负荷都产生重要影响.与太湖无植被湖区的研究结果对比说明,水生植物的存在对风浪作用下沉积物与上覆水的物质交换有一定的抑制作用. 相似文献
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煤矿复垦区土壤重金属分布特征与质量评价 总被引:2,自引:0,他引:2
为保证煤矿复垦区种植农作物的充填复垦土壤的生态安全,以淮南矿区煤矸石充填复垦地为研究对象,通过对研究区内Cd、Cr、Ni、Pb、Cu、Zn和Hg 7种重金属不同深度含量分析,总结其纵向分布特征,并将研究区土壤重金属含量与淮南市土壤背景值、《土壤环境质量标准》(GB 15618-1995)作比较,分析这7种重金属的污染程度.结果表明,这7种重金属都有不同程度的污染,其中土壤受Cd污染最严重,土壤中重金属垂直方向上无确定分布规律.总体而言,土壤重金属潜在生态风险属于强生态危害.从垂直方向来看,重金属潜在生态风险指数(RD随着深度的增加出现先下降后升高的趋势,其中40~60 cm深度的RI最大.重金属生态危害程度依次为Cd> Hg> Ni> Cu> Cr> Pb> Zn,其中Cd为矿区土壤中最主要的重金属污染生态风险因子. 相似文献
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每天,人们能从各种媒体听到或看到天气预报,如沙尘暴、高温、冰雹、暴雨、泥石流、龙卷风甚至海啸等。收看天气预报成了人们日常生活不可缺少的内容。有了天气预报,我们可以依据预知的气象变化,及时采取必要措施,如防暑降温,加固堤坝等,以提早预防高温和洪水,做到防患于未然,避免或减少各种灾害的发生。天气预报的核心是"预报",即提前告诉人们近期将 相似文献
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碳质气溶胶是细颗粒物(PM2.5)的重要组成部分,可影响全球气候变化、大气能见度、区域空气质量和人类健康. 为了探究减排背景下碳质气溶胶的长期变化特征,通过实时在线监测获取了2018~2021年成都市PM2.5样品中的有机碳(OC)、元素碳(EC)、挥发性有机物(VOCs)浓度以及相应的气象数据. 结果表明,监测期间ρ(OC)和ρ(EC)均值分别为(10.9 ±5.7)μg·m-3和(2.6 ±1.9)μg·m-3,在PM2.5中占比分别为25.2%和6.0%,ρ(SOC)均值为(5.7 ±3.3)μg·m-3,在OC中的占比为52.9%. OC和EC浓度随PM2.5年际变化趋势一致,2018~2020年呈下降趋势[PM2.5:年均下降浓度为-7.1 μg·(m3·a)-1,年均降幅为-14.6 %·a-1;OC:年均下降浓度为-1.7 μg·(m3·a)-1,年均降幅为-14.2 %·a-1;EC:年均下降浓度为-0.1 μg·(m3·a)-1,年均降幅为-4.4 %·a-1],2021年各污染物浓度较2020年均有不同幅度反弹. PM2.5和OC浓度大小为:冬>春>秋>夏,EC浓度大小为:冬>秋>春>夏,OC和EC占比分别呈夏季和秋季高于其他季节,对应季节OC和EC占比分别为26.8%和6.9%. 随着污染程度的加重,OC、EC和SOC浓度逐步上升,但在PM2.5中的占比却呈下降趋势,说明成都市PM2.5污染的控制因子并不是碳组分. 源解析结果表明,成都市碳质气溶胶主要受机动车、工业源、生物质燃烧源、VOCs二次转化影响. 2019~2021年,EC受VOCs中机动车特征组分影响逐年下降,春季和秋季OC和EC受VOCs影响大于其他季节,春秋季节应加大VOCs排放治理,减少二次转化影响. 相似文献
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