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511.
于2016年11、12月以北京市3个典型区域的431名普通居民为研究对象,平均年龄(62.80±10.42)岁.以液相色谱联合质谱检测人群尿液中2-OHNap、1-OHNap、2-OHFul、1+9-OHPhe、2-OHPhe、3-OHPhe、4-OHPhe及1-OHPyr浓度水平,并对研究人群进行问卷调查.结果表明,全部人群尿液中2-OHNap、1-OHNap、2-OHFul、∑OHPhe、1-OHPyr浓度中位数水平分别为2.99,3.46,4.24,1.49,0.35μg/g Cr.Logistics回归分析显示,吸烟者尿液中2-OHNap、1-OHNap、2-OHFul、1-OHPyr发生高浓度的可能性分别是不吸烟者的9.83,6.32,4.51,1.89倍;年龄组每增加一个等级,导致2-OHNap、1-OHNap、∑OHPhe、1-OHPyr发生高浓度的可能性分别增加了0.48,0.44,0.31,0.46倍;教育程度每增加一个等级,导致2-OHFul发生高浓度的可能性降低了0.44倍.相关性分析显示,人体尿液中2-OHNap的浓度与环境空气中的萘的浓度呈正相关关系.人体尿液中2-OHNap主要来源于城市空气中的萘.影响北京市典型区域人群尿样中羟基多环芳烃浓度升高的主要因素为吸烟、年龄增高以及受教育程度较低. 相似文献
512.
为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM2.5、SO2和NOx的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM2.5、SO2、NOx分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM2.5和SO2排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NOx排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果(平均值)高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征. 相似文献
513.
基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR(最大增量反应活性)法和LOH(·OH反应速率)法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ(VOCs)差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP(臭氧生成潜势)分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX(苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称)分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O3的生成. 相似文献
514.
传统新增建设用地指标分解方法存在测算指标时视角单一和分解指标时行政力量干预严重等问题。基于公平和效率的思想引入破产模型,以湖北枣阳为研究对象,运用6种破产模型解对其新增建设用地指标进行分解,并创造性地运用有向图博弈理论对各种分解结果进行比较分析。研究结果表明:(1)比例法则和Piniles法则符合“公平优先”主张,适用于在经济相对发达的发展阶段和地区应用均衡发展策略;(2)限制均分损失法则和Talmud法则符合“效率优先”主张,适用于在经济相对落后的发展阶段和地区应用非均衡发展策略;(3)限制平等法则和限制均分收益法则适用于有发展条件的贫困地区应用重点扶持的发展策略。新方法不仅有效规避了传统方法存在的问题,还为发展策略选择提供了多种方案。 相似文献
515.
基于成本收益理论的宅基地自愿有偿退出有效阈值——以改革试点区宜城市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
宅基地退出是有效缓解城乡建设用地之间的矛盾、促进乡村振兴的重要手段。在梳理宅基地有偿退出路径的基础上构建宅基地价值补偿体系,按照政府能承受、农户能接受、工作可持续的原则,基于成本收益理论科学测定在不同模式下宅基地自愿有偿退出的有效阈值。结果表明:(1)宅基地退出补偿阈值是农户能接受的最小值和政府能承受的最大值所组成的补偿范围。(2)农户退出宅基地损失的机会成本和退出总成本之和小于最小阈值时农户愿意有偿退出,最大阈值低于宅基地、地上附属设施权利价值和退出总成本之和。(3)“异地改造”模式下,政府处于主导地位,资金来源较少,实际补偿金额接近最小阈值。“一户多宅”模式下,政府和农户诉求相当,补偿金额偏向中位数。“整体搬迁”和“社区化”模式下,农户处于主导地位,政府补偿资金来源较多,实际补偿金额趋向最大阈值。 相似文献
516.
机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量(SMC)是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子(P<0.05)作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m³/m³,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果表明:从上部至下部SMC总体呈逐渐增加的态势,但存在显著时空差异,春季和秋季SMC较高而夏季较低。SMC差异主要由土壤质地、热量条件和地表植被状况差异引起。春季平原区下部农田SMC要高于上部,SMC的主控因子是土壤质地和地表植被状况;在夏季,土壤水分的主控因子是热量条件,农田灌溉弥补了热量条件差异对土壤水分的影响,导致空间上平原上部和下部土壤SMC空间差异不显著;秋季SMC的主控因子植被状况抵消地表温度和土壤质地差异对SMC的影响,使得秋季SMC空间差异不显著。本文采用的研究方法在一定程度上克服了因考虑SMC影响因子不足而获取更高SMC精度的限制。 相似文献
517.
目的分析北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响。方法利用北京地区2017年9月至2018年8月每日两次(08时和20时)的气象探空、地面PM_(2.5)浓度和气溶胶激光雷达消光系数资料,分析不同污染条件下大气温湿廓线与气溶胶消光系数廓线的关系。结果地面PM_(2.5)浓度和210m气溶胶消光系数的相关系数达到0.77。春季、秋季和冬季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的5倍,夏季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的3倍。相比清洁条件下,污染条件下各季节的大气温度垂直递减率偏小,并且低层大气相对湿度偏大。结论大气温度廓线代表大气层结稳定性,影响气溶胶的扩散高度,而相对湿度廓线与气溶胶吸湿增长密切相关,两者对气溶胶消光系数的垂直分布都有重要影响。 相似文献
518.
519.
520.