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541.
ICP-MS法同时测定地表水中18种金属元素 总被引:4,自引:1,他引:3
以115In-103Rh为双内标校正系统,采用电感耦合等离子体质谱法同时测定地表水中铜、锌、硒、砷、汞、镉、铅、铁、锰、钼、钴、铍、锑、镍、钡、钒、钛、铊等18种金属元素,优化了测量同位素、内标元素等试验条件。18种金属元素在0μg/L~100μg/L范围内线性良好,检出限为0.006μg/L~0.123μg/L,标准样品的测定值均在保证值范围内,平行测定的RSD为1.7%~4.2%,实际水样加标回收率为89.0%~100%。 相似文献
542.
我国水环境有机物分析前处理技术 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了我国水环境有机物分析中常用的前处理技术,包括液液萃取、树脂吸附、固相萃取、固相微萃取、液膜萃取、半透膜被动采样、顶空、吹扫-捕集等,归纳了各种方法的原理、应用及优缺点,并对环境中有机污染物前处理技术的发展方向进行了展望。 相似文献
543.
大气环境数据分析预测方法对比研究 总被引:3,自引:2,他引:1
以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。 相似文献
544.
545.
546.
Metal contents (Al, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Hg, Mg, Mn, Ni, Pb, Ti, and Zn) have been measured in 30 surface soils on Fildes Peninsula, King George Island, Antarctica, yielding values (in milligrams kilogram(-1)) of 41.57-80.65 (Zn), 2.76-60.52 (Pb), 0.04-0.34 (Cd), 7.18-25.03 (Ni), 43,255-70,534 (Fe), 449-1,401 (Mn), 17.10-64.90 (Cr), 1,440-25,684 (Mg), 10,941-49,354 (Ca), 51.10-176.50 (Cu), 4,388-12,707 (Ti), 28,038-83,849 (Al), and for Hg (in nanograms gram(-1)) 0.01-0.06. Relative cumulative frequency analysis was used to determine the baseline values for the 13 metals. Compared with adjacent areas in Antarctica, Mg and Ni are significantly lower, but Cu is significantly higher than that of McMurdo Station. Enrichment factor analysis and the geo-accumulation index method were applied in order to determine the extent of anthropogenic contamination, and both show that Pb, Cd, and Hg have been significantly increased by human activities. Principal component analysis was used to identify the sources of metals in these soil samples. 相似文献
547.
Artificial neural network modeling of dissolved oxygen in the Heihe River, Northwestern China 总被引:2,自引:0,他引:2
Xiaohu Wen Jing Fang Meina Diao Chuanqi Zhang 《Environmental monitoring and assessment》2013,185(5):4361-4371
Identification and quantification of dissolved oxygen (DO) profiles of river is one of the primary concerns for water resources managers. In this research, an artificial neural network (ANN) was developed to simulate the DO concentrations in the Heihe River, Northwestern China. A three-layer back-propagation ANN was used with the Bayesian regularization training algorithm. The input variables of the neural network were pH, electrical conductivity, chloride (Cl?), calcium (Ca2+), total alkalinity, total hardness, nitrate nitrogen (NO3-N), and ammonical nitrogen (NH4-N). The ANN structure with 14 hidden neurons obtained the best selection. By making comparison between the results of the ANN model and the measured data on the basis of correlation coefficient (r) and root mean square error (RMSE), a good model-fitting DO values indicated the effectiveness of neural network model. It is found that the coefficient of correlation (r) values for the training, validation, and test sets were 0.9654, 0.9841, and 0.9680, respectively, and the respective values of RMSE for the training, validation, and test sets were 0.4272, 0.3667, and 0.4570, respectively. Sensitivity analysis was used to determine the influence of input variables on the dependent variable. The most effective inputs were determined as pH, NO3-N, NH4-N, and Ca2+. Cl? was found to be least effective variables on the proposed model. The identified ANN model can be used to simulate the water quality parameters. 相似文献
548.
针对环境监测领域,研制了一种基于顺序注射分析技术的总氮在线分析仪。该分析仪以注射泵为分析过程的液体驱动定量单元,以多通道选向阀为流路切换单元,以发光二极管和硅光电管为检测单元。在该分析平台上,含氮化合物在高温高压条件下经过硫酸钾氧化成硝酸根,硝酸根被还原为亚硝酸根后与N-(1-萘基)乙二胺盐酸盐生成偶氮染料,再由光电检测单元测定吸光度值,经计算得到总氮含量。与现有的总氮在线分析技术相比,该分析仪具有检测单元简单、生产成本低、测量精度高、试剂消耗和废液产生量少等优点,适合于环境监测等领域的长时间在线分析。 相似文献
549.