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111.
全球气候变暖背景下,中国的降水分布日趋复杂,气象灾害造成的损失巨大。为满足防灾减灾与水资源管理的数据支撑需求,基于长江上游重庆段近20 a降水数据,利用线性回归、M-K非参数检验等方法,探究降水的时间变化趋势与空间分异特征。结果表明:近20 a重庆市年降水量在875.6—1348.2 mm。时间上,春、秋两季呈明显增多的趋势,其中3月最显著。降水在14 a时间尺度的周期过程线中波动最强,是第一主周期。空间分布上,呈西低东高的特点,在渝西和长江河谷地区降水相对偏少,主要受重庆地形的影响;渝西和渝东北地区秋季降水显著增多。研究结果可为长江流域旱涝灾害防治、水资源开发利用及经济社会可持续发展提供数据支撑,同时可为植被修复与生态廊道保障提供参考。 相似文献
112.
新亚铜灵--直接全差示光度法测定水中微量铜 总被引:2,自引:0,他引:2
实验了新亚铜灵--直接全差示光度法测定水中微量铜.与新亚铜灵萃取光度法相比较,该方法具有操作简单、灵敏度较高、不使用氯仿等优点.方法回收率为96%~103%,相对标准偏差为0.26%~3.6%,最低检出限为0.002mg/L. 相似文献
113.
114.
115.
扬州市不同功能区表层土壤中多环芳烃的含量、来源及其生态风险 总被引:9,自引:6,他引:3
对扬州市6个不同功能区(公园、菜地、文教区、居民区、加油站和工业区)共59个表层土壤样品(0~10 cm)中15种美国环境保护署优控的多环芳烃(PAHs)的含量和来源进行了分析,并利用苯并[a]芘(BaP)毒性当量浓度(TEQBaP)评价了土壤中PAHs的生态风险.结果表明,扬州市土壤中∑15PAHs总量范围为21~36 118μg·kg-1,中值为295μg·kg-1,PAHs组成中以4~6环为主.不同功能区∑15PAHs总量平均值高低顺序为工业区>加油站>文教区>菜地>居民区>公园.相关性分析表明,整个扬州市土壤中∑15PAHs总量与土壤总有机碳(TOC)(P<0.05)和黑碳(BC)(P<0.01)含量都呈显著性正相关,但除了加油站土壤中∑15PAHs总量与BC含量呈显著性正相关(P<0.01)外,不同功能区土壤中∑15PAHs总量与TOC、BC含量都无显著相关性.特征比值法结果表明,不同功能区土壤中PAHs来源虽有些差异,但都主要来源于石油泄漏以及石油、煤和生物质等... 相似文献
116.
华北地区大气细颗粒物(PM2.5)年际变化及其对土地利用/覆被变化的响应 总被引:6,自引:6,他引:0
大气细颗粒物(PM2.5)是大气污染的重要组成成分,对其影响因素进度探讨具有重要的意义.但目前来看,多数的研究都聚焦于PM2.5与气象要素以及经济因素之间的关系,分析土地利用/覆被变化对PM2.5影响的研究相对较少,需要进一步的深入探讨.基于PM2.5空间分布数据及土地利用/覆被数据,对华北地区PM2.5变化特征及土地利用/覆被变化特征进行了系统分析,并利用地理加权回归、GIS空间分析等手段探讨了PM2.5变化与土地利用/覆被变化的响应关系,结果表明:①华北地区PM2.5浓度整体呈现东南高、西北低的空间格局,且18a均保持这一态势没有变化.时间上来看,在2006年达到污染最大值,之后虽有波动但一直居高不下.多数城市PM2.5浓度超标,整体环境污染形势严峻;②2000~2015年研究区土地利用类型/覆被以耕地、林地和草地为主,土地利用/覆被变化趋势主要表现为耕地的大量减少以及建设用地的持续增加,水域和未利用地面积略... 相似文献
117.
固城湖春季水环境因子空间变异及其原因探讨 总被引:4,自引:1,他引:3
在现场采样数据的基础上,运用Arc GIS的地统计学组件分析了固城湖春季水环境因子空间变异规律,并从污粢源分布、水生植物密度差异方面探讨了水环境因子空间变异产生的原因.结果表明:(1)变异函教选择球状模型和高斯模型拟合水环境因子的变差曲线,从预测误差判断,拟合效果很好,因此,固城湖水环境因子的空同分布图比较真实地反映了固城湖水环境现状;(2)固城湖TN、NH4+-N基本上呈现从南到北逐渐升高的趋势,TN、NH4+-N、SD的空间变异主要是由人类活动引起,水革对TN、NH4+-N的吸收作用、SD的改善作用不明显;(3)太湖区TP基本上呈现从中西部向东逐渐升高的趋势,与大湖区水草密度的变化趋势相反;水革密度越大(大湖中南部)pH越高,而水草密度越小(航道、湖东部)pH越小;(4)中南部湖区围罔的全部拆除、港口河上游生活污水减少,都使得中南部湖区水质得到改善. 相似文献
118.
浅论环境指标的相关性分析在监测数据审核中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
数据审核是环境监测质量保证的重要环节之一,数据审核的方法有许多种,文章从监测数据中各环境指标之间的相关性分析出发,对水、气、声环境要素中的各环境指标间的相关性进行总结,并将其应用于数据合理性的审核,具有借鉴意义. 相似文献
119.
120.
对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m3。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07:00-09:00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23:00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。 相似文献