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41.
鲤鱼对三种硝基芳族化合物的摄取、释放和生物富集 总被引:7,自引:0,他引:7
用第二松花江水和鱼体中多次检出的三种硝基芳族化合物来分别测定鲤鱼体中的生物富集系数(BCF),摄取和释放动力学参数,以及在肌肉、肠、肝和鳃等组织中的分布。试验在半静态条件下进行。硝基芳族化合物在鲤鱼体内的释放可用双区一级动力学模型很好地描述。鲤鱼对2,4-二硝基甲苯和对硝基氯苯的富集过程中发现有未知的代谢产物生成。 相似文献
42.
梁亚红 《长江流域资源与环境》1998,7(4):323-327
工业的发展既要最大限度地满足人们物质与文化生活的需要,又要创造人类与自然之间和谐的生产与生活环境。从可持续发展的角度出发,分析了平顶山这一典型资源型城市工业发展的条件和现,针长期以高耗资源和粗放经 特征的发展模式,提出了其工业可持发展 途径,实现结构合理化及优化投资环境;建立资源节约型,在环境质量和资源基础上都可以长期承受的新型工业发展模式。 相似文献
43.
本文论述了我国铅锌矿产资源储量、分布特点和消费现状,并预测了我国铅锌金属的需求量. 相似文献
44.
45.
Sources of metals in New York City wastewater 总被引:1,自引:0,他引:1
L A Klein M Lang N Nash S L Kirschner 《Journal - Water Pollution Control Federation》1974,46(12):2653-2662
46.
于2016年7~8月采集了陕西省西安市(城市)及蔺村(农村)夏季昼夜PM2.5样品,分析其有机碳(OC)、元素碳(EC)和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM2.5浓度分别为(49.7±22.8)和(62.6±14.2)μg/m3.西安PM2.5中OC和EC的浓度[(6.5±2.5)μg/m3,(3.2±1.8)μg/m3]与蔺村[(6.8±1.8)μg/m3,(3.8±2.3)μg/m3]相当.西安OC/EC比值白天(2.6)高于夜晚(1.9),蔺村反之(白天:1.6;夜晚:2.7),主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为(20.2±14.6)和(30.1±10.5)μg/m3,占PM2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO42-的平均浓度高达19.0μg/m3,占PM2.5浓度的30%以上,远高于西安(9.4μg/m3和18.9%),主要与农村固体燃料(煤和生物质)使用有关.西安NO3-和Ca2+的浓度及其对PM2.5的贡献、NO3-/SO42-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K+与Ca2+和Mg2+的相关性较强,而蔺村K+与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K+由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧. 相似文献
47.
为了解深圳地区黑碳气溶胶(BC)的污染特征,使用深圳市西涌(XC)站点(郊区)和竹子林(ZZL)站点(城区)2014年1月1日~2015年6月30日测得的BC浓度及常规气象资料,对比研究了深圳地区两个不同代表性站点的BC变化特征.结果表明:在观测期间,郊区XC和城区ZZL站点BC小时平均浓度分别为(1.12±0.90),(2.58±2.00)μg/m3,本底浓度分别为(0.27±1.31),(1.07±0.85)μg/m3,气溶胶吸收系数σabs分别为(5.87±4.81),(13.47±10.50) Mm-1,城区站点值均高于郊区站点.两站点BC浓度分布均为对数正态分布,且都呈现干季高、湿季低的季节变化特点.日变化分析表明ZZL站点BC浓度呈现明显的双峰结构,XC站点日变化不明显.通过计算两地的气溶胶波长吸收指数AAE值,发现两地AAE值均接近1,说明两地BC污染主要来源于化石燃料的燃烧.进一步分析可知XC站点西北方向32km处是世界第三大集装箱码头,当西北风达到一定程度时(10~20m/s),码头排放的污染物将严重影响XC站点的BC浓度.后向轨迹聚类分析结果表明,XC站点主要受中远距离输送影响,ZZL站点主要受周边及本地污染源排放影响. 相似文献
48.
49.
应对大型油罐特大火灾的研究——LASTFIRE项目组简介 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了LASTFIRE项目组的成立背景、组织结构、研究领域、研究目的、研究思路、研究进展等内容,总结了该项目组近几年的研究成果,指出我国的相关企业或研究机构应积极参与这种国际研究组织,实现研究国外资源共享,共同提高大型储罐的安全技术和管理水平。 相似文献
50.
2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合. 相似文献