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采用好氧间歇淋洗培养法,对洱海流域内的农田、菜地土壤样品培养2周,研究土壤氮的矿化及其影响因素.结果表明,表层土壤2周氮矿化量平均为65.54mg/kg.不同农田利用方式下,表层土壤氮矿化量的平均值为露地菜田粮田大蒜田.土壤氮素矿化以硝态氮为主,且随着土壤深度的增加而降低.土壤氮矿化同全氮、有机质含量呈明显的正相关关系,与pH值呈负相关;氮矿化与无机氮含量、C/N之间无显著关系.全氮、有机质和pH值是影响该流域农田土壤矿化的主要因子. 相似文献
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隧道塌方风险分析是隧道设计和安全施工的重要环节。首先选取隧道塌方风险评价指标并建立评价指标风险分级标准,在深入分析新奥法隧道施工风险影响因素的基础上,根据隧道塌方风险影响因素具有模糊不确定性和层次性的特点建立隧道塌方风险的模糊综合评判模型。其次,通过研究各因素评价指标取值方法及隶属度函数选取原则,建立评价指标隶属度确定方法。然后针对不同专家工程经验及认知的不同,引入群组决策的思想,基于信息熵理论建立评价指标的权重计算方法。考虑到影响因素对隧道塌方风险影响具有非线性特征,引入非线性模糊运算方法,从而最终建立基于熵权的隧道塌方风险非线性模糊评判方法。最后通过工程实例分析表明了方法的可行性与合理性。 相似文献
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2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合. 相似文献
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本研究选择污染严重的北京作为研究区域,自2013年12月起至2014年12月,通过设在北五环中国环境科学研究院(CRAES)内的定点监测,获得375天有效平行样品(T和Q)。统计结果表明,2014年北京市PM_(2.5)质量浓度从优良水平的6.9μg/m~3到极重污染的422.1μg/m~3,年均浓度值在100μg/m~3左右。T组和Q组线性相关,但T/Q并非定值,冬季最高,R~2=0.974,对应T/Q=1.014,可能由于冬季污染程度较重,滤膜性能差异可忽略。除春季外,其它三季的PM_(2.5)都是T组>Q组,与石英膜的纤维结构不够致密有关。以T组质量浓度数据为准,与国控监测点奥体中心点公报的日均PM_(2.5)进行比对,结果显示二者基本同步,在春冬季呈现较高的污染浓度,在夏季最低。在严重污染时(PM_(2.5)>250.0μg/m~3),在线监测可能低估PM_(2.5)而T组能更客观地记录实际污染状况。统计2014年全年污染等级分布,4~8月份基本未出现重度污染,而在冬季采暖期10~12月份,优良天数不足50%。综合分析风速、相对湿度对PM_(2.5)质量浓度的影响,证实冬季取暖燃煤和无风、高湿、逆温的静稳天气是霾频发的主要原因。 相似文献
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青藏高原背景站大气VOCs浓度变化特征及来源分析 总被引:3,自引:1,他引:2
采用大气预浓缩与气象色谱/质谱联用法,对2013-09-13到2013-10-14期间在国家大气背景站青海门源站所采集的大气样品进行分析.结果显示,本次研究共检测出38种挥发性有机物(VOCs),其中烷烃16种,烯烃11种,芳香烃9种,卤代烃2种.从组成成分来看,烷烃所占比例最大,达58.6%,烯烃和芳香烃分别占29%和10.5%,卤代烃所占比例最小,仅为1.7%.观测期间大多数VOCs物种呈现白天浓度低、夜晚浓度高的变化趋势,具有明显的高原站点特性,但异戊烷、异戊二烯、甲苯则呈现相反趋势.采用臭氧生成潜势(OFP)对VOCs各组分活性进行分析,各类VOCs中烯烃对OFP贡献最大.利用主成分分析VOCs物种,提取出4个因子,分别归类于燃烧源、天然气和液化石油气的泄露、工业源、生物源.结合HYSPLIT 4.0后向轨迹模型,进一步确定气团的来源与运输途径,发现来自南向的污染源贡献是门源地区VOCs物种浓度增加的主要原因. 相似文献
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