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41.
以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM2.5和PM10浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明:长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多(5d),这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM2.5/PM10均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM2.5中占比下降,Ca2+浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治. 相似文献
42.
为了探究苯酚对污泥活性及微型动物群落结构的影响,以SBR工艺的活性污泥为研究对象,分析苯酚对污泥TTC-ETS活性、INT-ETS活性和微型动物群落结构及其动态变化的影响.结果表明,污泥TTC-ETS活性较之INT-ETS活性能够更有效表征有机毒害物质苯酚对污泥活性的影响,且随着进水苯酚浓度的增大,苯酚对污泥活性的抑制越明显:进水浓度在50mg·L-1时,苯酚对污泥活性的抑制率为(20.75±10.43)%.进水苯酚浓度为100 mg·L-1时,抑制率为(39.73±26.92)%,且波动较大.在300 mg·L-1进水运行后期,苯酚对污泥活性的抑制率稳定在40%左右;苯酚对活性污泥微型动物群落结构的影响随浓度的增大而增大,且对不同微型动物类群影响不同:在低浓度苯酚进水条件下,只有单个微型动物类群(有壳变形虫)受到明显的抑制,而当浓度增大至100 mg·L-1和300 mg·L-1时,对多个微型动物类群(固着型纤毛虫、有壳变形虫、匍匐型纤毛虫、肉食性纤毛虫等)产生抑制,对少数类群(鞭毛虫、线虫等)产生促进作用;苯酚影响下的污泥活性与微型动物之间存在一定的关联性,针棘匣壳虫(Centropyxis aculeata)、多变斜板虫(Plagiocampa mutabilis)等可作为含酚废水处理过程中污泥活性低的指示生物,湖累枝虫(Epistylis lacustris)、软波豆虫(Bodo lens)、跳侧滴虫(Pleuromonas jaculans)等可作为污泥活性高的指示生物. 相似文献
43.
44.
采用化学抑制法,研究了不同曝气量下污水生物处理过程中N2O的释放源.结果表明,缺氧段中, N2O的主要释放源为硝酸盐异化成氨反应,而反硝化反应消耗N2O.好氧段中N2O释放源受曝气量的影响很大,当曝气量适中时(65L/h), N2O释放源主要为硝化细菌反硝化作用;而当曝气量偏高(105L/h)或偏低(25L/h)时,同步硝化-反硝化反应是主要的N2O释放源.同时硝化细菌反硝化反应也能够产生少量N2O. 相似文献
45.
AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同类他船航迹网格频数图叠加,形成特定类型船舶的航迹网格频数图。按频数大小填充颜色,可清晰地显示航标附近他船安全通行状态下与航标保持的距离。实验选取上海港航标附近水域海量AIS数据,获取了60~79m,80~99m,100~129m,130~159m船舶航迹形成的网格频数图,结果显示,四类船舶距航标的安全距离随着他船长度的增大而增加,分别为50m,70m,110m,150m。 相似文献
46.
47.
采用实时定量RT-PCR(Q-RT-PCR)方法,对暴露60d雌二醇的雄性青鳉鱼肝脏内卵黄蛋白原(VTG)和卵壳前体蛋白(CHG)基因表达进行研究.结果表明,0.1,1.0,10.0,100.0ng/L的雌二醇使肝脏内VTG-I,VTG-II,CHG-L和CHG-H基因表达被显著诱导.其中VTG-I显示出较好的剂量—效应关系,是较为理想的生物标记物基因.在0.1ng/L雌二醇暴露组中,VTG-I和VTG-II的表达量均显著高于对照组(P<0.05),表明本方法具有检测环境中低剂量雌二醇暴露的潜力. 相似文献
48.
边坡稳定性研究对于重大地质灾害防治极其重要,但由于影响边坡稳定性的因素具有非线性、多样性以及模糊性等特征,边坡稳定性分析一直是地质灾害防治领域的热难点问题。已有研究表明神经网络预测模型可有效应用边坡稳定性分析,但同时存在预测精度低、鲁棒性差、收敛速度慢等缺点。为改善上述问题,在粒子群算法优化的 BP 神经网络(简称 PSO?BP 神经网络)算法基础上提出一种改进的边坡稳定性预测模型。该模型以容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、高度、孔隙压力比作为输入参数,以安全系数作为输出参数。通过借鉴遗传算法中的变异思想来提升模型全局寻优的能力,利用能量函数负梯度下降原理提高模型的收敛速度。将所收集到百余条边坡数据进行数据清洗,最终得到 80 条高质量边坡数据,随机选取其中的 50 条边坡数据作为模型的试验数据。最后采用十折交叉验证的方法对模型的准确性进行验证,并在多维度与其余边坡稳定性神经网络预测模型进行对比分析。结果表明:①该模型相比于其余模型收敛速度、准确率、鲁棒性均有明显提高;②将 K 折交叉验证应用在小样本数据下的边坡稳定性神经网络预测模型,可有效避免结果的偶然性。③该模型的预测误差仅为 4.31%,满足工程精度需求,可在实际工程中为边坡稳定性分析与灾害防治提供参考。 相似文献
49.
目的 研究湍流模型和旋转域划分对土工离心机数值计算的影响,以建立适用于土工离心机计算的数值模型。方法 针对一款有实测风阻功率的土工离心机模型,分别采用SRF和MRF方法进行建模,选用标准k-ε、RNG k-ε和SST k-Omega湍流模型,对不同转速下土工离心机室内流场进行数值模拟,对比计算所得风阻功率、流场及温度场分布。结果 标准k-ε模型和SST k-Omega模型对湍流黏度的过度预测会导致计算所得土工离心机风阻功率偏大。中低转速下,旋转域的划分对计算结果的影响较小,但采用SRF方法计算所得的风阻功率与实验值更接近。结论 通过对比实验结果,为土工离心机计算建立了较为可靠的数值模型,并通过对比流场分布分析了因湍流模型选择引起计算误差的原因,为土工离心机数值模拟提供了思路。 相似文献
50.
为有效应对危化品事故发生与演变时存在的动态性及不确定性问题,基于事故演变过程中的关键情景状态及对应孕灾环境、应急活动和处置目标等要素,引入动态贝叶斯网络方法,构建危化品事故情景推演网络,并结合复杂网络知识,对孕灾环境和应急活动2类事故影响因素节点进行敏感性和重要度分析。结果表明:情景推演网络计算的情景节点概率符合事故发生的实际情况,能够对危化品事故在不同孕灾环境和应急救援下的演变路径进行推演,并且分析得到燃烧物、消防力量、火场环境和建筑密度等关键影响因素节点,研究结果可为事故处理提供应急辅助决策支持。 相似文献