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161.
以铜绿假单胞菌和枯草芽孢杆菌为对象,通过序批实验和柱淋洗实验考察了堆肥介质中的腐殖质含量对细菌的吸附、传输性能的影响.结果表明,随着堆肥介质中腐殖质含量从0.21mg/g增至4.38mg/g,两种细菌在堆肥颗粒中的吸附系数均呈现降低趋势,降幅分别为24.9%和22.7%;2种细菌的穿透率均明显提高,最大穿透率铜绿假单胞菌从0.141提高到0.234,枯草芽孢杆菌从0.254提高到0.348.说明,堆肥介质中腐殖质的存在能够减弱两种高效细菌的吸附性能,促进其在堆肥介质中的传输分散,且腐殖质含量越高,效果越好. 相似文献
162.
关于中国西北地区沙尘暴及其黄沙气溶胶高空传输路线的探讨 总被引:24,自引:5,他引:24
本文扼要叙述了在中国西北和华北地区经常出现的沙尘暴及黄沙气溶胶(黄沙浮尘)的发生源和移动路线,并对1993年5月5日甘肃地区发生的沙尘暴及由此而产生的黄沙天气作了说明。 相似文献
163.
在全球变化和人类活动双重影响下,大量陆源污染物特别是备受各国政府和民众关注的微塑料、新型持久性有机污染物以及药物和个人护理品等新污染物进入水体环境并迁移扩散,对近海生态环境安全和人体健康产生了巨大影响.综述国内外微塑料、全/多氟化合物、抗生素和内分泌干扰物等新污染物在河口-近海环境中的污染来源、时空分布和迁移传输等环境过程及其影响因素,分析探讨近海水生生态系统中新污染物产生的不良生态效应和风险,提出未来研究重点应关注河口-近海环境中多种新污染物的相互作用和新污染物产生的联合生态毒理效应及造成的生态和健康风险等,为陆海统筹下的海洋污染防治和海洋经济的健康发展提供科学依据. 相似文献
164.
分析了2018年10月初广州市一次为期6 d的臭氧污染事件,利用拉格朗日光化学轨迹模型对广州市的臭氧污染进行了溯源分析,量化了不同区域对臭氧污染的贡献,评估了重点排放区域不同行业和不同前体物减排对臭氧污染控制的效果.结果表明,本次污染事件期间,日最大8 h臭氧均值均超过160 μg·m-3,最高达271 μg·m-3,氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)的平均浓度为(77.7±42.8)μg·m-3和(71.9±56.2)μg·m-3.芳香烃和烯烃是主要的VOCs反应活性物种,分别贡献了38%和30%的·OH反应活性以及51%和16%的臭氧生成潜势.本次臭氧污染事件主要受3类气团输送影响,3类气团中的高排放区域分别为广东省外、广东省内和广州市本地,在高排放区域中臭氧生成均受VOCs控制.途经区域前体物减排的敏感性分析表明,减排VOCs对于降低臭氧浓度的效果优于减排NOx.在100%减排情况下控制高排放区域的交通源排放对广州市臭氧控制的效果(臭氧降低14.6%~21.0%)高于控制工业(8.4%~15.3%)、电厂(0.9%~6.2%)和民用源(2.3%~4.7%)的排放,但单独控制交通源在小于90%减排比例下对臭氧污染控制的效果并不显著(<10%).此外,珠江三角洲地区的生物源排放也对臭氧生成有重要贡献,在模型中关闭生物源排放后,广州市臭氧浓度降低6%~19%.本研究证实了拉格朗日光化学轨迹模型在区域臭氧污染溯源的应用效果,并为广州市臭氧污染的区域协同控制提供了对策建议. 相似文献
165.
以塔克拉玛干沙漠南缘的和田绿洲为研究区域,使用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(79.72°E,37.26°N),对2004—2018年墨玉县发生的2 891次沙尘天气进行36 h的后向轨迹模拟,并通过k-means聚类分析法,定量分析沙尘天气期间气流的传输路径及气象特征。结果表明:2004—2018年,研究区沙尘天气的发生频率变化幅度不大,没有明显的增减趋势;年内沙尘天气主要集中在春季和夏季(3—7月),占全年沙尘天气总数的70.23%,5、6月是强沙尘暴最活跃期。在沙尘天气期间气流的移动高度和轨迹相差较大,按照气流的起源地和到达墨玉县的方向将沙尘暴分为NW-W簇、N-N簇、NE-E簇和E-ES簇4簇轨迹类型,其发生天数占比分别为18.9%、12.3%、60.1%和7.8%。由东向西的沙尘天气发生天数占比最高(60.1%),但主要以浮尘天气为主;由西北向东南方向的沙尘发生频率不高,但移动速度最快,强沙尘暴和扬沙主要来自西北和西部方向;由北向南的沙尘暴速度最慢(1.36 m/s),空气湿度最低(26.4%),但气温最... 相似文献
166.
2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。 相似文献
167.
海口市臭氧污染特征 总被引:1,自引:7,他引:1
基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。 相似文献
168.
随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM2.5污染改善效果显著。为探讨在PM2.5浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年12月武汉地区一次长达10 d的重污染过程为例,利用多种观测数据和嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)分析污染过程中PM2.5的化学组分特征和区域贡献等。结果表明:污染日二次无机盐SNA (SO42-、NO3-和NH4+)和碳质组分(EC和OC)在PM2.5中的占比高(分别为78%和18%),NO3-的占比从清洁日的36%上升到污染日的46%,是污染过程中占比最高的化学组分。污染期间,NO3-和SO42-的浓度比为2.9~6.1,因此二次无机盐的主要来源可能是移动源;OC和EC的浓度比为3.0~9.8,因此碳质组分的主要来源可能是燃煤源。污染期间主要有河南-孝感-武汉和安徽-黄冈-武汉2条污染传输带,污染物传输以武汉周边城市的近距离输送为主,随着污染程度加重,武汉本地及武汉城市圈的区域贡献增加。重度污染天是静稳天气下持续的偏弱东风和西北风输送的污染气团在不易扩散的天气条件下累积形成的。 相似文献
169.
偏远地区大气中持久性有机污染物研究进展 总被引:5,自引:2,他引:3
持久性有机污染物(POPs)在偏远地区大气中的分布与迁移已经成为大气POPs研究的热点.基于被动采样技术的大尺度POPs监测网络已经应用于偏远地区大气POPs的研究之中.其研究成果显示,最近50~60年以来,大气中POPs浓度的最大峰值出现在80年代左右,而80年代之后大气中POPs的浓度日趋减小.这说明各国陆续禁用POPs之后,大气中POPs的浓度有显著降低的趋势.受温度和季节性使用的影响,大气POPs的浓度呈现明显的季节性变化特点:有机氯农药的浓度主要表现为夏季高而冬季低;多环芳烃的浓度则主要表现为冬季高而夏季低.基于POPs高挥发性和长距离大气传输的特点,POPs可以在全球范围内广泛分布,而高海拔地区由于气温较低,使其相对于低海拔地区成为了POPs的"接收器".大气POPs分布和迁移受温度、降水、气候事件的影响.而且POPs在大气与不同下垫面之间的界面交换的方向、速度和通量也主要受环境温度和POPs的挥发能力的制约.综合大气POPs迁移与气候因素、界面特点之间的关系建立了多介质、大尺度的大气POPs归趋模型.模型的建立和POPs来源的明确使大气POPs传输机制的研究逐渐深入.此外还讨论了目前大气POPs研究中存在着的一些亟待解决的问题,并提出该领域未来可能的发展趋势. 相似文献
170.
对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m3。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07:00-09:00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23:00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。 相似文献