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571.
FDOM(荧光有机物)在线荧光探头是采用激发波长370 nm和发射波长460 nm下荧光强度来计算水体CDOM(有色可溶性有机物)丰度的传感器,为探究该传感器在内陆水体水质监测中的应用和适用性,以水源供给水库千岛湖为案例,通过FDOM荧光探头监测该湖泊不同季节CDOM丰度,结合CDOM光谱吸收、ρ(DOC)(DOC表示溶解性有机碳)、ρ(TN)、ρ(TP)、ρ(CODMn)、ρ(DTN)(DTN表示溶解性总氮)、ρ(DTP)(DTP表示溶解性总磷)和ρ(Chla)等水质参数数据,揭示FDOM荧光强度与其他水质参数的耦合关系,检验FDOM荧光探头对有机物的监测能力.结果表明:①2014年5月千岛湖TLI平均值(38.4±4.4)显著高于2018年10月TLI平均值34.9±3.0(t-test,P < 0.001),根据TLI及各水质参数平均值判定该湖处于中贫营养状态.②大部分水质参数呈现出由西北入湖河口向下游大坝出水口方向递减的趋势,表明上游新安江对该湖有机物具有较大的贡献.③FDOM荧光强度与CDOM吸收系数a(254)(R2=0.91,P < 0.01)、a(350)(R2=0.90,P < 0.01)均呈极显著正相关且具有较高的线性拟合优度,这意味着FDOM荧光强度可以很好地表征CDOM丰度.④FDOM荧光强度与ρ(DOC)(R2=0.49,P < 0.01)、ρ(TN)(R2=0.61,P < 0.01)、ρ(TP)(R2=0.75,P < 0.01)、ρ(CODMn)(R2=0.35,P < 0.01)、ρ(DTN)(R2=0.59,P < 0.01)、ρ(DTP)(R2=0.56,P < 0.01)、ρ(Chla)(R2=0.68,P < 0.01)均呈极显著正相关且与大多数水质参数具有相似的分布特征,并且能很好地识别潜在污染物高值区.研究显示,荧光探头在可见波长下所得陆源类腐殖酸FDOM荧光强度能很好地成为潜在污染物替代指标,并能有效呈现有机物分布特征,因而该技术在饮用水湖泊水质监测中具有潜在广阔的应用前景. 相似文献
572.
基于物元可拓法和偏好熵权的饮用水源水质评价——以天津市大港区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
文章根据天津市饮用水受氟化物影响较大的现实情况,以物元可拓法为基本方法,利用偏好熵设置权重,一方面在无偏好情况下客观地确定各指标的权重进行水质评价,另一方面重点考虑了氟化物对水质的影响再进行评价,分析水质评价结果对氟化物的敏感程度。结果表明,在无偏好情况下,文章涉及的两个饮用水源地的水质较好,多为Ⅰ类水和Ⅱ类水;而在对氟化物偏好设置的情况下,2005~2006年初的水质评价结果偏差,说明此阶段水质评价结果对氟化物比较敏感,而后至2007年末则并未表现出此特征。 相似文献
573.
近年来不断发生铅污染事件引起了各界的广泛关注,但由于源解析技术的相对滞后,导致在处理这些事件中很难有效提供科学的证据确定主要的污染源和暴露途径,造成不能及时、有效地提供血铅污染防控对策。随着近年来铅稳定同位素技术的快速发展和测试设备的普及,该技术逐步引入至环境污染识别过程中,成为判断铅污染来源的和途径的一个重要技术。文章系统地介绍了铅稳定同位素组成、指纹特征、研究发展过程以及国内外最新研究热点,在此基础上提出了现存的问题,展望了铅稳定同位素与多元混合模型结合进行定量源解析的研究趋势。 相似文献
574.
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577.
高密度微阵列基因芯片技术在微生物分子生态学研究中的运用 总被引:1,自引:1,他引:1
应用基于16S rDNA 的高密度微阵列基因芯片(Microarray)技术对膜生物反应器内的微生物多样性进行研究.结果表明,膜生物反应器具有较高的微生物多样性,Microarray共检测到1 019种微生物.Proteobacteria是其中的优势种,共含有657种微生物,占总种群数量的64.5%左右.gamma Proteobacteria是Proteobacteria中的优势种,占35.8%左右,但相对含量一般并不高.beta Proteobacteria虽然种群数量稍少,但其在荧光强度最高的前25种和50种微生物中比重最大,分别占40%和36%左右.通过比较微生物的相对荧光强度,发现Clostridia是系统中的优势微生物种属.一些常见的硝化细菌如Nitrosomonadaceae、Nitrospiraceae等也具有较高的含量.Microarray作为一种实时、高效、准确的分子生物学手段,可应用于废水处理中的微生物多样性研究. 相似文献
578.
2018年12月30日至2019年1月15日石家庄市发生了连续的灰霾天气,出现12个重污染天,首要污染物均为PM2.5.本文从污染演变、时空分布、组分分析、污染来源和气象因素等多方面展开分析探讨污染成因.结果表明,PM2.5主要成分为二次无机离子(65.4%),主要来源为燃煤(24.4%)和工业工艺源(23.7%).随污染加剧SO42-占比和二次无机源贡献均大幅增加.先后受来自偏南-东南和偏西-西南方向低空气团及特殊地形、静稳高湿、近地逆温等不利气象条件影响,燃煤、工业和机动车尾气等一次源产生的污染物在太行山前快速积累,气态污染物二次转化和颗粒物吸湿增长推高PM2.5,硫酸盐暴发式增长加剧污染发生.建议重污染应急响应期间在确保各项减排措施落实到位情况下,加强二次无机组分前体物SO2、NOx及NH3排放源的管控,并重点关注SO2排放源(散煤等),同时加强市区东北方向新乐、无极、深泽、晋州和行唐区县大气排放源管理,减少局地传输影响. 相似文献
579.
580.