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11.
为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ(DO)、ρ(CODMn)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)、ρ(TP)〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法(threshold indicator taxa analysis,TITAN)分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ(DO)和ρ(CODMn)外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ(DO)则表现相反,ρ(CODMn)在丘陵区出现最高阈值(5.46 mg/L)、山区出现最低阈值(4.01 mg/L).除ρ(DO)以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ(DO)正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ(NH3-N)的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ(TN)和ρ(TP)的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素. 相似文献
12.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献
13.
为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;(4)春季,柳州市PM2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域. 相似文献
16.
为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。 相似文献
17.
英文环保数据对污染的治理和环境的保护有着至关重要的意义。提出一种基于语义翻译的英文环保数据分析方法。在英文环保数据的翻译过程中,加入双语语义的相似程度特性,提升英文环保数据的翻译质量。通过分布式的模式,在源端及目标端得到英文环保数据短语单语合成的语义向量;通过实验对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法获取的英文环保数据翻译质量较高,得到的影响环境变量与环境质量之间呈现的关系极为准确,与实际值的拟合程度在0.98左右,证明了数据分析的可靠性。 相似文献
18.
世界卫生组织表示,空气污染为造成全球疾病负担的一项重要因素,能够导致心血管疾病、呼吸系统疾病等各种疾病的发生,空气污染问题已经成为公共卫生领域关注的重点问题,对基于医疗大数据的空气污染类疾病信息进行分析。利用半参数广义相加的泊松回归模型,在控制时间、长期趋势、气象因素等一些复杂条件的基础上,对2012年1月1日至2016年12月31日,某市空气中SO2、PM10和NO2等一些主要空气污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(肺炎以及支气管炎与哮喘)住院人数的相关性进行研究,研究结果表明,空气颗粒物PM10对患病率的影响相对于气态污染物SO2、NO2更为严重。 相似文献
19.
对环境监测中的数据、统计、有效数字、修约,以及计量单位、结果表达、原始数据的记录等既平常又十分重要易被忽略的重要问题作了概述,这些问题的解决才能保证监测结果的准确性和可靠性. 相似文献
20.
总结了甘肃省环境监测系统不断完善质量保证与质量控制的措施和做法,使全省环境监测数据的准确性有了很大提高,为环境管理提供了更为科学的依据. 相似文献