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基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法,核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示,6座机场NOx、CO、VOC、SO2与PM2.5的排放总量分别为21504.2,7074.8,1424.0,1283.6和323.2t.飞机源NOx、CO、VOC与SO2的排放量远高于机场内其他污染源,而对PM2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段,占比分别为90.6%与90.2%,而NOx、SO2与PM2.5的排放主要集中在爬升阶段,排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低,在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单,利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m3;距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m3. 相似文献
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为了解全氟辛烷磺酸盐(PFOS)对海洋贝类抗氧化防御系统的毒性效应及致毒机理,在实验室条件下研究了PFOS对翡翠贻贝的96h急性毒性,同时探讨PFOS胁迫和净水恢复过程中翡翠贻贝外套膜和内脏团组织中抗氧化指标(SOD活性、GSH和MDA含量)的变化。结果显示,PFOS对翡翠贻贝的96h半致死浓度(LC50)为68.3mg·L-1,安全浓度为6.83mg·L-1。在PFOS胁迫阶段,1mg·L-1浓度组外套膜SOD活性显著性升高(p<0.05),内脏团SOD酶活性显著降低(p<0.05);而PFOS浓度高于1mg·L-1时,外套膜SOD活性显著性降低(p<0.05),内脏团SOD活性显著升高(p<0.05)。PFOS胁迫对翡翠贻贝外套膜和内脏团中GSH含量均有显著的诱导作用(p<0.05),PFOS胁迫15d后各浓度组GSH含量均受到显著的抑制(p<0.05)。翡翠贻贝外套膜MDA含量受PFOS胁迫后显著升高(p<0.05),内脏团MDA含量的变化呈先降低、后升高的规律。净水释放阶段,翡翠贻贝两组织中SOD活性在释放7d后均恢复至对照组水平,GSH含量和MDA含量呈显著升高的趋势(p<0.05)。研究结果表明,PFOS暴露能够引起翡翠贻贝外套膜和内脏团氧化胁迫,但这种损伤的效果不明显,释放短时间后即可自我恢复。 相似文献
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从长期生产苯醚甲环唑的农药厂污泥中分离到1株能以苯醚甲环唑为唯一碳源生长的细菌,命名为B2.根据其生理生化特征和16S rRNA基因序列相似性分析,将该菌株鉴定为剑菌属(Ensifer sp.).菌株B2在24h内降解100mg/L的苯醚甲环唑的效率达85%以上.该菌株降解苯醚甲环唑的最适pH值为7.0,最适温度为30~35℃,降解速率与初始接种量呈正相关,与初始农药浓度呈负相关.基础盐培养基中,B2对初始浓度>400mg/L的苯醚甲环唑几乎无降解作用. 相似文献
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重型柴油车污染物排放因子测量的影响因素 总被引:3,自引:0,他引:3
为了调查我国重型柴油车排放污染物的基本水平,确定CO、HC、NOx和颗粒物等污染物的排放因子,利用满足国Ⅲ排放标准的重型柴油车,分别采用PEMS(portable emission measurement system,车载排放测试系统,由便携式SEMTECH-DS型气态污染物排放测量设备和DMM颗粒物排放测量设备组成)及满足法规排放测量要求的重型车整车底盘测功机方法,研究了不同负载(0%、50%、100%及120%)和2种测试工况对重型车排放因子测量的影响. 结果表明:过载(120%负载)下NOx和颗粒物等排放因子均比零负载下高出近90%;在平均车速较低、怠速时间长的VECC工况下,气态污染物、颗粒物的排放因子比平均车速高、怠速时间短的C-WTVC工况高出30%左右;PEMS系统和重型车底盘测功机系统所测气态污染物排放因子的相关性较好,但DMM颗粒物排放测试设备与重型车整车底盘测功机所测的颗粒物排放因子相差可达50%左右. 相似文献
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灰色季节性指数自记忆模型及其在海河区降水模拟与预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
准确的降水模拟与预测,对防汛、抗旱及区域水资源管理有着重要的指导作用。由于降水序列波动较大,传统的灰色模型所得到的降水模拟值和预测值往往趋于平均值,论文从输入数据和模型结构改进两个方面对传统的灰色模型进行改进——采用季节性指数法对降水数据进行平滑处理,引入自记忆函数,构建灰色季节性指数自记忆模型(SS-GM),并将其应用于海河区降水过程的模拟和预测。结果表明:①该模型较传统灰色模型而言,模拟效果有很大程度的提高,能够准确模拟年和月尺度的降水过程,各水资源二级区的月尺度Nash-Sutcliffe 系数(NSE)和决定系数(R2)均达到了0.60 以上,大部分区域年降水模拟的NSE和R2均在0.70 以上,且在较大的时空尺度上,模拟效果更佳;②模型具有一定的月降水量的预测能力,在1~2 月预见期内,各分区降水预测值NSE达到0.50 以上,大部分地区NSE值超过0.60;③模型结构简单、计算方便,能很好地反映降水数据序列的变化趋势,且具有较高的模拟及预测精度。 相似文献