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391.
杭州夏季一次降雨过程雨水中全氟化合物及主要化学组分的变化特征 总被引:2,自引:0,他引:2
采用分段采样的方式收集杭州市2018年8月2日—3日一场降水样品,测定其中16种全氟化合物(PFCs)及主要化学组分浓度。结果发现,此次降雨过程水样的pH值范围为5.04~5.32,均为弱酸性降水,酸雨类型为复合型,检出的主要阳离子为NH+4,主要阴离子为SO2-4和NO-3;样品中检出7种中短链PFCs,包括2种全氟烷基磺酸(PFSAs)和5种全氟烷基羧酸(PFCAs),ΣPFCs质量浓度范围为4.41 ng/L~25.2 ng/L,主要污染因子全氟辛酸(PFOA)质量浓度范围为096 ng/L~13.1 ng/L;降雨过程对大气污染清除作用的统计结果表明,区域大气环境中的主要化学组分及除全氟丁酸(PFBA)之外的PFCs污染主要吸附在云下大气颗粒物上;雨水中各污染因子浓度变化特征及相关性统计结果提示,杭州市大气中PFCAs和PFSAs两类PFCs可能来自不同的污染源。 相似文献
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液相色谱-质谱法测定土壤中四溴双酚A和六溴环十二烷 总被引:1,自引:1,他引:0
文章建立了液相色谱-串联四级杆质谱仪同时测定土壤中四溴双酚A及3种六溴环十二烷同分异构体的分析方法。土壤样品经快速溶剂仪萃取,全自动凝胶净化系统净化后,使用液相色谱-串联四级杆质谱仪,负离子电喷雾多反应监测模式监测,内标法定量分析。结果表明,土壤中四溴双酚A、α-六溴环十二烷、β-六溴环十二烷和γ-六溴环十二烷的检出限为0.1~1.2 pg/g,加标回收率为81.8%~113%,相对标准偏差小于10%。该方法分析时间短,灵敏度高,操作简单,对电子固废拆解场地中的179个土壤样品进行分析,取得满意结果。 相似文献
393.
简述了我国建设项目环保验收技术规范颁布实施,以及国外对建设项目实行全过程监管方式现状,指出现行环保验收技术规范在行业性内容、验收监测频次、质量控制措施、总量核算方面存在的问题,提出,应出台总工业类环保验收技术规范,对出台行业类验收技术规范严格把关,并加大验收技术科研力度的建议. 相似文献
394.
南京市冬季大气颗粒态汞的分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
采集了南京市2012年冬季4个功能区的PM2.5、PM10、TSP样品,对不同粒径大气颗粒物中的颗粒态汞测试。结果表明,南京冬季大气颗粒物TSP中汞的质量浓度为49.26 pg/m3~257.14 pg/m3,平均质量浓度为161.27 pg/m3;PM10中汞的质量浓度为44.82 pg/m3~228.29 pg/m3,平均质量浓度为147.38 pg/m3;PM2.5中汞的质量浓度为35.98 pg/m3~178.58 pg/m3,平均质量浓度为104.10 pg/m3。不同功能区大气颗粒态汞质量浓度的分布趋势为:交通综合区>旅游区>住宿综合区>商业区。大气颗粒态汞60%以上存在于可吸入肺的PM2.5中,细颗粒物富集汞的能力比粗颗粒物强。 相似文献
395.
396.
397.
以间歇-分阶段进水方式进行了模拟酸雨柱式动态淋溶实验.结果表明,间歇-阶段性酸雨入侵会影响填埋飞灰中Pb、Zn、Cu、Cr和Ni的浸出行为;尤其间歇停滞期后的初期酸雨入侵会增加多数重金属的再浸出水平,且该部分重金属的释放主要源于前阶段酸雨侵蚀过程中所形成的非稳定性(弱酸态)重金属.各酸雨侵蚀阶段,部分重金属(如Pb-Zn)的浸出行为具有相关性,这与各重金属在飞灰基质内的赋存形态、矿物相稳定性及酸性侵蚀程度等有关.各阶段酸雨入侵会相继溶出飞灰中的可溶性(NaCl、KCl等)、难溶性氯盐(CaClOH)以及微溶性钙盐(CaSO4),并增加CaCO3和Ca-Al-Si-O等矿物的峰强.各阶段酸雨入侵会使初始飞灰表面的团簇状结构逐渐被酸性(H+)侵蚀作用破坏,并暴露出大量棒状或条形状CaCO3晶体,且随着酸雨入侵次数的增加,CaCO3也将逐渐被侵蚀破坏.本研究为非连续酸性降雨条件下填埋稳定化飞灰的重金属浸出行为评价及风险管控提供了科学依据. 相似文献
398.
湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L-1)预测方面的效果.结果表明:(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于... 相似文献
399.
400.