水质自动监测数据发生变化的分析

水质自动监测数据经常会发生超出常量值大小不等的变化,可根据两个方面来判断这些数据变化的背景原因:一是根据单项目数据变化及多项目数据同时变化的特征,来分析变化数据的可靠性.二是根据时间段观察几个项目数据在同一时间段同时走高或降低及单个数据是否产生突跃现象来判断变化数据的可靠性从而确认水质是否受到污染及仪器是否运行正常.     

大庆石化空气污染区树木叶片内SOD的变化

大庆石化空气污染区树木片内SOD活性较对照区有明显的变化．变化幅度大的抗污染能力强，变化幅度小的抗污染能力弱。供试的6种树木中．云杉、旱垂柳、中东杨、白榆的SOD活性污染区高于对照区；丁香和白蜡槭的SOD活性污染区低于对照区。SOD活性的变化幅度和树木抗污染能力由大到小依次为云杉、旱垂柳、中东杨、白榆、丁香、白蜡槭。     

印染废水的危害及源头治理举措

纺织印染废水是一种水量大、色度高、温度高、组分复杂、水质变动范围大、pH变化大的有机废水.介绍了印染废水的来源及主要特征,指出了印染废水的存在给人类的生存环境带来了安全隐患.解决印染废水的高污染,要从源头治理做起,严格做好源头治理是解决印染废水污染的有效途径.     

丝状绿藻腐烂过程对水质和沉水植物黑藻生长的影响实验研究

从野外采集沉水植物黑藻种植于120L的塑料桶内,然后采集丝状绿藻放在培养黑藻的桶内.设种植黑藻而不放入丝状绿藻的桶为对照.由于夏季高温和强光,丝状绿藻在数天内会逐渐腐烂.研究发现,在丝状绿藻腐烂过程中,水体的溶解氧(DO)、pH值、水下光强度与水面光强度的比值均比对照组大大降低,尤其是溶解氧,有时甚至下降为零.而水体的温度、总氮(TN)、总磷(TP)和高锰酸钾指数(CODMn)在丝状绿藻腐烂过程中则上升,后3个指标大大高于对照.有丝状绿藻处理的试验组,随着丝状绿藻的腐烂,沉水植物黑藻亦慢慢腐烂,最后消失.而对照组黑藻生长良好,生物量大大上升.因此,我们认为,丝状绿藻腐烂过程中引起的水质指标变化,尤其是降低溶解氧、降低水下光照强度、降低pH和使水体温度上升是沉水植物黑藻死亡的主要原因.这种现象在进行沉水植被恢复过程中值得注意,并应寻找对策.     

超重力技术碱法深度脱除高浓度SO_2实验研究

本文使用超重力技术,以Na_2SO_3+NaOH/K_2SO_3+KOH为吸收剂,进行高浓度SO_2模拟烟气的脱硫实验研究。考察了吸收剂pH值、超重力机转速及实验液气比对于SO_2脱除率的影响。结果表明在超重力环境下SO_2脱除率随吸收剂pH值、超重力转速以及液气比的增加而增大。当吸收剂pH值在7及以上时SO_2脱除率便可以达到99%以上,实现了SO_2的深度脱除,达到了出口气中SO_2超低排放的理想目标,是烟气脱硫的理想选择。同时对比表明,相同条件下以K_2SO_3+KOH为吸收剂,对于烟气中SO_2的脱除效果要优于以Na_2SO_3+NaOH为吸收剂。     

夹具BASE面平面度的重要性

车身焊接夹具是保证车身尺寸最有效的工具,夹具制造之初的BASE面平面度合格程度较有保障,经过焊装工艺人员的安装或移动后,出现车身精度较低或下降等情况。工艺员首先想到的是模块松动,环境等对夹具的影响,盲目地对车身的测量报告进行调整,但往往效果不理想,那是由于工艺人员对夹具BASE面的平面度还没有一个理性的认识,忽略了工装夹具BASE面的平面度。本文就是从理论上论述夹具BASE面平面度的重要性以及对车身精度的影响。     

中国资源型城市房价时空变化与影响因素分析

基于禧泰数据库的全国城市二手房价监测数据,利用描述统计和GIS空间分析方法详细分析了2011—2018年126个中国资源型城市房价时空变化特征,并采用空间杜宾模型进一步揭示了其影响因素。研究结果表明：（1）2011年和2018年中国资源型城市平均房价分别为4105元/m²和5675元/m²,再生型城市、成熟型城市、成长型城市和衰退型城市的平均房价依次递减;（2）2011—2018年中国资源型城市平均房价呈现出波动上升的态势,房价增长率为38.2%,远低于全国城市平均房价增长幅度55.3%,且不同类型资源型城市房价的增长幅度有所差异,以成熟型和再生型城市的房价增幅相对较大;（3）中国资源型城市房价和变化存在显著的空间集聚特征,房价热点区主要集中在东部地区和中部地区城市,房价冷点区主要以东北地区和西部地区城市为主;（4）空间杜宾模型显示,人均GDP、人均住房开发投资、多样化指数、专业化指数和工业废水排放强度是影响中国资源型城市房价空间差异的主要因素。     

太湖流域典型城镇地表水中AOX的污染特征

采用微库仑法,分析常州市武南区域地表水和污水处理厂出水中可吸附有机卤素（AOX）的浓度,揭示了该区域AOX的污染特征.结果表明,区域内地表水中AOX的年均浓度为41.9μg/L,与其他研究结果相当或偏低,夏季浓度高于冬季.从空间分布上看,永安河中段、滆湖北部和京杭运河以北区域污染相对严重,其中断头浜截流是造成AOX污染突出的一个重要原因.市政污水处理厂和纺织工业污水处理厂出水的年污染负荷较高,是两类重要的排放源,对地表水中AOX污染有较大的贡献.     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.