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611.
长湖流域水质时空分布特征及影响因子 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2009—2014年长湖5个水质监测点数据,采用时间序列法分析了长湖水质的时间变化规律,采用相关性分析法,分析了流域水污染的影响因子。结果表明:在时间上,长湖水污染物质量浓度季节变化明显,COD、TN、NH3-N均为7、9月较低,1、3月较高,丰水期水质好于枯水期。入湖地区TP质量浓度7月达最高值,且7月份入湖地区的桥河口、关沮口的NH3-N、TN含量稍高于5月。空间上,西北部入湖地区水质劣于湖心及东南部出湖地区。工业、生活等点源污水,以耕地为主的农业非点源以及天然降水量和径流量是影响水质的主要因素,入湖排污量、降水量和径流量与长湖水质呈显著相关关系(P0.05)。 相似文献
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典型湖泊水华特征及相关影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明:太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。 相似文献
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高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析 总被引:2,自引:2,他引:0
中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。 相似文献
616.
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618.
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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回顾了原子吸收光谱分析在我国环境、医学卫生和食品分析方面的应用概况。 相似文献
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Teodorović I Becelić M Planojević I Ivancev-Tumbas I Dalmacija B 《Environmental monitoring and assessment》2009,158(1-4):381-392
The relationship between whole effluent toxicity (WET) and chemical-based effluent quality assessment across a range of effluent types was examined for the first time in Serbia. WET was determined by Daphnia magna acute tests, while chemical-based toxicity was taken as theoretical for concentrations of priority chemicals and effluent quality assessment based on the valid Serbian regulations. A poor correlation was found between WET and chemical-based effluent quality assessment: positive toxicity tests were found, in general, in cases where samples satisfied the requirements of mandatory effluent monitoring. Statistically insignificant correlation between the predicted and observed toxicity indicated that the presence of priority substances accounted to the overall toxicity only to a certain degree, most probably due to a rather short list of priority pollutants regularly analysed in effluents. Current monitoring requirements neglect hazards that derive from potentially present toxicants and unpredictable toxicity of complex mixtures, which led to poor correlation between the WET and chemical-based results in this study. 相似文献