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81.
植物根际强化修复石油污染土壤的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
采用室内盆栽方式,研究了高羊茅对烃降解的影响,测定了土壤中烃的降解、微生物数量、荧光素二乙酸酯活性、过氧化氢酶活性及脱氢酶活性.结果表明,总石油烃在根际土壤体系比非根际土壤消失得更快.在试验进行10周后,非根际与根际土壤总石油烃降解率分别为11.8% 和 27.4%.试验过程中挥发的石油烃损失很少.根际土壤微生物平板计数及酶活性显著高于非根际土壤.石油化合物对荧光素二乙酸酯水解具有显著影响.相比无草被体系,种植有高羊茅的体系显著增加了石油烃降解的一级速率常数.因比母体化合物降解缓慢,4种氧化态多环芳烃1-二氢苊酮、9-芴酮、蒽醌、苯并芴酮,在处理过程中浓度不断增加,说明其是在处理过程中形成,并具有持久性. 相似文献
82.
83.
水热改性污泥的水分布特征与脱水性能研究 总被引:6,自引:3,他引:3
采用差示扫描量热法(DSC)考察了水热改性污泥束缚水含量及水热改性影响下的污泥固体颗粒对水的束缚强度,分析了水热改性污泥水分布特征与脱水性能变化的关系.结果表明,水热处理将污泥的束缚水含量由3.6 g/g降低至1.0 g/g以下,随着热处理时间的增加束缚水含量降低,在水热处理条件为170℃/90 min时束缚水含量降低至0.592 g/g.水热处理将污泥中大部分的束缚水转变为可被机械力去除的自由水,污泥中自由水、束缚水及固体含量发生变化.泥饼中自由水的含量基本不变,约为10%.对污泥中的水分进行热力学分析发现,污泥脱水泥饼的水分束缚强度约为65 kJ/kg,机械脱水不能再进行.在170℃下进行水热改性污泥压滤脱水的含水率从80%降低至50%左右. 相似文献
84.
于2010年12月以及2011年6月采集了大亚湾9个站点的表层水样,利用PCR-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)技术对浮游细菌DNA指纹进行了分析.结果显示,大亚湾海域浮游细菌DNA指纹比较丰富,冬季和夏季样品中分别共得到32条和33条条带,每个样品得到的条带数为18~25条.DNA指纹的Shannon-Weaver多样性指数(H')和Pielou均匀度(J)的变化范围分别为2.48~2.88和0.80~0.93.DNA指纹条带数与温度和盐度明显正相关,而与p H、DO、透明度呈明显负相关关系.结果说明PCR-DGGE技术可以在一定程度上反映细菌的群落结构和多样性,但需要与其他技术相结合方能较全面反映细菌的结构与功能. 相似文献
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86.
87.
88.
采用同轴喷雾式介质阻挡放电(DBD)反应器处理2,4-二氯酚(2,4-DCP)模拟废水,考察了水质、废水流量、载气流量、放电频率等关键操作参数对2,4-DCP去除的影响。自来水中的CO32-/HCO3-能够中和生成的硝酸/亚硝酸(载气含N2),同时也能清除放电过程中产生的自由基,因而不利于2,4-DCP的去除。在DBD反应器的操作参数中,载气流量对于活性组分的产生及气相到液相的传质有显著影响,是最为关键的操作参数。反应器操作参数的变化会影响放电过程。同轴式反应器和废水雾化对污染物的矿化有利。在废水流量50 mL/min、载气流量15 L/min、放电频率17 kHz的最佳条件下处理60 min,2,4-DCP和TOC的去除率分别为69.77%和31.85%。 相似文献
89.
本文参考其他生态系统常用的基线判定方法,研究探讨了海洋溢油环境损害参照点位基线判定方法,分析并提出了海域溢油环境损害参照点位筛选指标体系,并以山东省青岛市“11?22”中石化东黄输油管道泄漏爆炸事故为案例进行了应用。经对比验证,筛选出的参照点位得出的损害基线与案例实际历史监测数据接近,参照点位的状态能够代表评估区域溢油发生前的环境状态,这表明通过该指标体系筛选的参照点位可以用于损害基线的判定,建立的溢油环境损害参照点位筛选指标体系比较科学、有效;筛选体系所用指标常见且易于获得,指标体系在实践中具有较强的可操作性。 相似文献
90.
偏最小二乘(PLS)回归方法在中国东部植被变化归因研究中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
植被变化往往受到不同气候变量的综合作用,人类活动影响又使得植被对气候响应变得更为复杂,如何准确判别各种影响因素的相对重要性是植被变化归因研究中的一个关键点.研究基于偏最小二乘(PLS)回归方法,使用1982-2006 年的归一化植被指数(NDVI)数据,分析了降水、气温、日照、相对湿度和风等气候变量对中国东部植被变化的相对影响,并选取了NDVI变化较为典型的区域,量化了农业活动对该地区植被变化的相对贡献.PLS回归方法兼具了主成分分析和多元回归的优点,克服了众多自变量之间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题.研究结果表明:① 1982-2006 年间,中国东部逐月NDVI的年际变化呈现出明显的南北差异.在12、1-5 月,NDVI以显著上升为主,上升区域主要位于淮河以北.在6-10月,NDVI以显著下降为主,下降区域主要为淮河以南的部分区域,特别是6 月江苏一带NDVI的大范围下降尤为明显.不过与NDVI发生显著变化的区域相比,更多区域的NDVI在各月并没有出现显著变化.② 在NDVI显著上升的站点,对NDVI变化最具解释意义的气候变量为气温,特别是冬末春初(2-3 月)的升温对黄淮海区域NDVI的显著上升具有主导控制作用.而对于NDVI 显著下降的站点,多数都不能从气候角度解释这些区域的NDVI 变化.③ 江苏省NDVI在6 月出现的大范围显著下降,与农业种植结构的调整,主要是棉花种植面积的减少以及油菜面积的增加具有显著关系. 相似文献