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分析了毛细饱水带的水动力学特性,指出在地下水污染研究中,污染物在毛细饱和水带和潜水怪具有相同的水平运动规律,并以实例分析说明该带对污染物运移的重要性。建议在研究和一非饱和条件地下水及污染物运动问题时把毛细饱水带与潜水含水层统一为饱马毛细饱水带顶面作为饱水面。 相似文献
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青铜峡铝厂氟污染对广武乡玉米影响的调查分析 总被引:1,自引:0,他引:1
监测了青铜峡铝厂东南方向4.5km的广武乡玉米叶,得知含氟量为43.94-166.1mg/kg,对照样品树新林场玉米叶的含氟均值为13.15mg/kg,广武乡的玉米受到了严重的氟污染,农作物减产严重。 相似文献
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本文从发展我国环境监测技术产业的角度论述了环境监测技术产业的主要内容,分析了我国环境监测技术产业的发展和存在的问题,对发展我国环境监测技术产业提出了建议。 相似文献
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石墨炉原子吸收光谱法测定海河下游水中痕量镉 总被引:2,自引:0,他引:2
原子吸收光谱法直接测定高盐水中痕量镉时,有很大背景吸收和误差。本文采用络合—萃取技术使共存元素与待测元素分离,既消除了基体干扰,又达到了富集作用,使测定结果准确可靠。 相似文献
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烟道气现场监测,易出差错。监测人员必须有良好的专业理论水平、丰富的工作经验、高度的敬业精神。本文就现场监测工作易出现问题进行了分析,列举了解决问题的方法 相似文献
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利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O3和PM2.5浓度数据,统计污染物累积速率,进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型,分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明:不同区域O3浓度时序曲线拟合程度总体高于PM2.5,石家庄O3拟合程度最高,西安PM2.5拟合程度最高。以07:00、14:00分别作为O3、PM2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O3小时浓度时序变化曲线均为单峰形态,O3浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定,太原O3累积最快,西安O3消解最快。各城市间冬季PM2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大,沈阳PM2.5累积和消解均最快。与浓度相比,城市环境空气O3和PM2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。 相似文献
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Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献