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432.
通过一个简单的合成方法制备了基于柔性苯并咪唑的含钴金属有机骨架[Co(L)(tp)]n(L=1,3-二(5,6-二甲基苯并咪唑基)丙烷,H2tp=对苯二甲酸),研究了该材料对刚果红的吸附作用和吸附模型。实验结果表明:pH为5.5,吸附剂浓度为0.16g/L,反应温度为45℃,吸附120min,刚果红溶液的脱除率接近100%。[Co(L)(bdc)]n对刚果红染料的吸附较好地符合Langmuir等温模型。 相似文献
433.
在气候变化背景下,深入分析地表温度变化的敏感性和下垫面改变的关系,对探求长三角生态绿色一体化发展示范区的热环境影响有重要意义。基于1985年、1995年、2000年、2005年、2010年和2020年的Landsat遥感影像,进行地表温度反演、地表温度转移矩阵计算以及增强回归树的处理,探讨示范区地表温度变化敏感性与下垫面改变的关系。结果表明:1)示范区地表最高、最低温度均呈上升趋势。其中,高温地区普遍出现在城乡用地,主要集中在徐泾镇、松陵镇、罗星街道、魏塘街道、盛泽镇等城镇,而低温区域主要分布在水域区域。2)1985—2020年,耕地、林地、水域的总面积大量减少,城乡用地面积逐年增加。3)地表温度敏感性由高到低分别为转变为城乡用地、耕地、林地和水域的下垫面区域。4)2010—2020年,青浦区地表温度敏感性相对较低,嘉善县地表温度敏感性变化相对平稳,而吴江区地表温度敏感性变化波动性较大。减少用地类型转化为城乡用地和耕地,合理安排城乡用地类型的分布,增加示范区内绿化面积,继续对水域及林地进行保护和治理将会对示范区热环境改善产生一定的积极作用。 相似文献
434.
可吸附生物反应墙修复地下水中BTEX 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究填充介质配比的基础上,考察中砂-膨润土-微生物构成的可吸附生物反应墙对模拟地下水中不同浓度BTEX(苯、甲苯、乙苯和二甲苯)的去除效果,并通过添加硝酸盐考察电子受体对地下水BTEX去除效率的贡献。结果表明,膨润土/中砂的最佳体积比为20∶80,此时渗透性反应墙的渗透系数为2.01×10-5m/s,有效孔隙率为16.71%。添加硝酸盐的生物反应墙对不同浓度下BTEX的去除率较为稳定,没有添加硝酸盐的对照组对BTEX的去除效果波动较大。在进水浓度分别为6、8和10 mg/L时,添加硝酸盐的生物反应墙和对照组对BETX的总去除效率分别约为94%、91%,96%、90%,97%和87%。可吸附生物反应墙对BTEX有较好的去除效果,添加硝酸盐对去除BTEX有一定的促进作用。 相似文献
435.
汉阳湖群底栖动物群落及其对环境质量的指示 总被引:6,自引:0,他引:6
汉阳地区湖汊纵横、水系丰富,是汉阳地区工业和生活废水的主要纳污水体,水质多为劣V类。底栖动物已被广泛用于监测湖泊有机污染,因此,为探明汉阳地区湖泊群(三角湖、墨水湖、龙阳湖、月湖、后官湖)的污染状况和污染分布格局,于2002~2005年全面调查了各湖泊的底栖动物群落,并分析了其对环境的指示作用。除后官湖发现软体动物外,其他各湖泊均以耐污的颤蚓科寡毛类(霍甫水丝蚓,苏氏尾鳃蚓)和摇蚊科幼虫(长足摇蚊、红裸须摇蚊、羽摇蚊)占绝对优势。统计分析表明,颤蚓类和摇蚊幼虫的密度与水体氮、磷、叶绿素含量呈显著正相关(〖WTBX〗p<005),且颤蚓类密度对水体氮、磷水平的预测能力(R2)〖WTBZ〗优于摇蚊幼虫。K 优势曲线和多样性指数的污染评价结果显示,墨水湖和龙阳湖属重污染,月湖和三角湖属中度污染,后官湖属轻度污染,这与理化指标表征的营养状况基本吻合,特别是在受苯酚化工废料污染的龙阳湖东片没有采集到底栖动物,这是底栖动物能够监测污染物长期效应的例证。进一步应用颤蚓类密度的水平分布指示了各湖泊的沉积物污染分布,结合湖体周边环境分析论证了这种指示作用的可信度 相似文献
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438.
以城市给水厂污泥为原料,制备了2种不同粒径的颗粒状吸附剂,探讨了这2种颗粒吸附剂不同应用方式动态吸附初沉池水中磷的效果,并对吸附的影响因素进行了探究。结果表明,在使用2 mm粒径的吸附剂进行动态吸附时,在颗粒投加量固液比为20 g·L~(-1)的条件下,运行8 h后,出水磷浓度最低,总磷、可溶性总磷、可溶性活性磷酸盐的出水浓度分别可达到1.52、0.27、0.16 mg·L~(-1)。干化大颗粒的固定床吸附实验结果表明,空床停留时间应控制在30 min左右,有效滤层高度为11.5 cm,滤柱连续运行前80 h,对初沉池水有良好的处理效果,为该吸附剂投入使用提供了初步依据。对给水厂污泥颗粒吸附剂进行了技术经济分析,得出颗粒吸附剂理论上处理初沉池水所需药剂费用为0.021 2元·t~(-1),具有较高的经济效益。以上结果可为给水厂的污泥在实际生产中的应用提供参考。 相似文献
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微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望. 相似文献