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231.
2013年11月13日,以“面向绿色发展的环境与社会”为主题的中国环境与发展国际合作委员会(以下简称“国合会”)2013年年会在北京开幕。国合会执行副主席,加拿大国会议员、环境部前部长肯特在年会上发表讲话。本刊在此摘编,以飨读者。  相似文献   
232.
以该实验的观测资料为基础,通过数据分析表明,对大连星海地区OH自由基消耗的主要环境VOCs组分是烯烃类物质,对O3生成潜势贡献最高的环境VOCs组分是芳香烃类物质;综合LiOH及OFP值评价,识别影响大连星海地区O3生成的关键环境VOCs反应活性物种为丙烯、甲苯、间对二甲苯等物质。  相似文献   
233.
大气降水稳定同位素受温度、雨量、海拔高程、水汽源等多种因素控制,进而影响洞穴水及沉积物的同位素变化.为了更好地认识我国南北交汇带季风敏感区洞穴水对降水的响应过程,本研究分析了2015年8月4~6日河南栾川县鸡冠洞强降雨和洞内4处地下水点样品,并结合2009~2015年栾川地区近6年大气降水氧氘同位素数据研究发现:1采用HYSPLIT模型可以将鸡冠洞强降雨划分为不同水汽来源的2个阶段:高空来自南中国海的水汽以及近地面来自内陆局地蒸发的水汽,并且可以记录在单场降雨期间雨水的δ~(18)O变化特征上.2近地面来自内陆局地蒸发水汽的蒸发过程一定程度上掩盖了温度效应,并使局地大气降水线的斜率、截距和雨水过量氘均减小.3此次降雨期间鸡冠洞洞穴滴水δ~(18)O特征主要响应夏季风海源水汽的降水;鸡冠洞洞穴滴水对降雨响应最快,间隔时间约为3 h,滴水δ~(18)O随滴率升高变重,之后缓慢变轻;地下河具有相似的模式,稍有滞后;靠近洞口的池水反映出不同阶段的雨水δ~(18)O变化的差异.  相似文献   
234.
苏北潮滩温室气体排放的时空变化及影响因素   总被引:5,自引:4,他引:1  
滨海湿地温室气体CO_2、CH_4和N_2O的排放在全球碳氮循环中发挥着重要的作用,进一步影响着全球气候变化.为研究滨海湿地CO_2、CH_4和N_2O排放的时空变化及影响因素,以苏北潮滩为例,采用静态暗箱-气相色谱法,于2013年4月至2014年3月,测定了不同时空尺度下CO_2、CH_4和N_2O通量的变化规律,并分析了影响温室气体通量变化的环境因素.结果表明,CO_2、CH_4和N_2O通量的季节变化的最大值出现在夏季,CO_2和N_2O通量的最小值出现在冬季,而CH_4在春季表现为弱吸收;互花米草滩年均排放CO_2量最大,为(766.3±496.9)mg·(m2·h)~(-1),芦苇滩年均排放CH_4和N_2O最大,分别是(0.420±0.900)mg·(m2·h)~(-1)和(17.4±5.0)μg·(m2·h)~(-1).光滩表现为对CH_4的吸收,为(-0.004±0.032)mg·(m2·h)~(-1),对CO_2和N_2O的排放,且排放通量最小,分别是(57.1±16.2)mg·(m2·h)~(-1)和(6.1±2.1)μg·(m2·h)~(-1).全球变暖潜能的最大值出现在互花米草滩,为68 841.280 kg·(hm2·a)~(-1),分别是芦苇滩和碱蓬滩的1.41倍和3.02倍,光滩的GWP最小,为5 002.100 kg·(hm2·a)~(-1).通过Pearson相关分析发现,除光滩外,CO_2通量与气温、土温呈显著的相关性(P0.05),而CH_4和N_2O通量与温度则不存在显著的相关性.尽管如此,CO_2、CH_4和N_2O通量的时间变化更多地是受温度以及植被生长状况的影响,而空间变化则主要由植被的状况所决定;外来种互花米草主要是通过增加CO_2排放来影响滨海湿地的全球变暖潜能.  相似文献   
235.
上海降水中氢氧同位素特征及与ENSO的关系   总被引:8,自引:4,他引:4  
基于收集2014年8月至2015年8月上海70个降水样品,分析上海降水同位素特征与温度、降水量的相关关系,分析不同时间尺度下降水中δ~(18)O、氘盈余与ENSO事件的联系.结果表明上海地区大气降水中δD与δ~(18)O冬春较高,夏秋较低.上海大气降水线方程截距和斜率比全球降水线方程偏小,可能是因为降水过程中受到不平衡的二次蒸发.在不同的时间尺度下,上海地区降水中δ~(18)O与气温和降水量具有不同的相关关系,冬季存在着较弱的温度效应,而全年呈现出较显著的降水量效应,受大气环流过程影响明显.取样期间,降水中δ~(18)O与d值(过量氘)清晰记录了La Ni1a向El Ni1o之间的过渡,拉尼娜期间,降水中δ~(18)O与d值偏负;El Ni1o期间,δ~(18)O与d值偏正.  相似文献   
236.
2014年4、7、10月和2015年1月在闽江口鳝鱼滩湿地选择未被入侵的短叶茳芏(Cyperus malaccensis)群落(A)、互花米草入侵斑块边缘(B)以及互花米草(Spartina alterniflora)入侵斑块中央(C)为研究对象,基于时空互代研究方法,探讨互花米草入侵序列下湿地沉积物硝化-反硝化变化规律.结果表明:在互花米草入侵序列中,湿地沉积物硝化速率为0.19~1.66μmol·m~(-2)·h~(-1),反硝化速率为12.41~27.19μmol·m~(-2)·h~(-1).沉积物硝化-反硝化作用存在明显的季节变化,硝化速率表现为夏季春季秋季冬季,反硝化速率表现为夏季秋季冬季春季;入侵不同状态下,沉积物硝化速率表现为BCA,反硝化速率表现为CBA.互花米草入侵提高了沉积物-水界面N_2O交换通量.互花米草入侵引起的沉积物pH、NH_4~+-N、含水量、容重和电导率等理化性质的改变是导致不同入侵阶段沉积物硝化-反硝化速率以及N_2O释放差异的重要原因.  相似文献   
237.
Fe3O4/TiO2-H2O2非均相类Fenton体系对3,4-二氯三氟甲苯的降解   总被引:1,自引:1,他引:0  
用Fe_3O_4/Ti O_2-H_2O_2体系对3,4-二氯三氟甲苯(3,4-DCBTE)进行降解反应研究,同时考察了pH值、催化剂投加量、H_2O_2投加量、温度等因素对3,4-DCBTE降解效率的影响.实验结果表明,Fe_3O_4/Ti O_2-H_2O_2非均相类Fenton体系对3,4-二氯三氟甲苯的处理效果极佳;并且在H_2O_2投加量为45.0 mg·L~(-1)、Fe_3O_4/TiO_2的物质的量比为1∶1、pH=3.0、温度为40.0℃的条件下反应效果最佳,去除率高达99.1%.同时从实验结果可以看出,pH在2.0~7.0范围内该体系对3,4-二氯三氟甲苯均有降解效果,说明该体系相比于传统的Fenton体系有较宽的pH适用范围.目标污染物的降解符合一级反应动力学,其发生反应所需的活化能为36.9 k J·mol~(-1).  相似文献   
238.
采用热力学方法及界面吸附理论,对2株膜污染层微生物(Aeromonas veronii M4、Aeromonas caviae N25)与聚丙烯(PP)微滤膜间的界面作用及吸附特征进行研究.结果表明,Aeromonas veronii M4与PP膜表面均表现出明显的疏水性特征,而Aeromonas caviae N25则呈现亲水性特征,并且A.veronii M4的运动性能也要高于A.caviae N25;另外,2株细菌及PP膜的表面均带有负电荷,表现出明显的电子供体特征,而Lewis酸碱分量U_(mlb)~(AB)则在2株细菌与PP膜的界面作用能中占据着主导地位;依据XDLVO理论,A.caviae N25及A.veronii M4与PP膜之间的总界面作用能均为负值,表明二者在膜上的吸附是一个主动吸附过程,而A.veronii M4-PP膜之间的界面作用能负值最大,说明A.veronii M4具有较高的吸附能力;静态吸附结果则表明,A.veronii M4在PP膜上的吸附量要明显高于A.caviae N25,而2株菌在膜上的吸附行为可由准二级动力学模型进行描述.  相似文献   
239.
污水生物脱氮过程中产生的N2O是主要温室气体之一,对气候变化影响较大,了解N2O产生途径是减少其排放的关键。该文介绍了污水生物脱氮过程产生N2O的主要生物途径和非生物途径;综述了N2O排放的3类数学模型:基于生物脱氮去除量的经验模型、基于不同产生途径建立的动态机理模型、基于知识的人工智能和数据驱动的统计模型;阐述了新型生物脱氮工艺中N2O排放数学模型;介绍了机理模型校准和验证的方法及关键参数;阐述了各个模型的适用范围及在实际污水处理厂中的应用情况;总结了各种N2O排放数学模型的缺陷,并对模型未来发展方向做了展望。该综述可为模型在不同条件下的选择提供方法,为研究污水生物脱氮过程N2O的产生机理、优化控制污水生物脱氮过程、缓解污水处理厂N2O排放提供理论依据。  相似文献   
240.
碳捕获、利用和封存(CCUS)是实现大规模碳中和最具潜力的解决方案,然而对其泄漏引发的生态风险的量化研究相对较少,导致风险管理决策效率低下。该研究耦合物种敏感度分布法(SSD)和计算流体动力学(CFD)开发了CCUS封存CO2泄漏的生态风险评估法。采用SSD对陆地生态系统中典型物种的毒性数据进行拟合并计算其基准值,采用CFD对不同场景下的受体暴露浓度开展模拟预测,采用商值法计算生态风险指数,通过Google Earth实现可视化表征,并提出合理化建议。研究表明,在SSD模型中,急、慢性效应数据最优拟合模型分别为Weibull CDF和SGompertz,生态毒性基准浓度值HC5分别为3.25%与0.98%。在模拟的极限泄漏场景中,黄土峁梁地区CCUS示范区生态风险面积受季节风向与风速的影响较大,任何气象条件下均存在一定范围的生态风险分布,高等级生态风险范围最小为160 m,实施精准的监测并开展生态风险补偿是必要的。该研究可为CCUS大规模应用潜在的CO2泄漏风险预测及应急管理提供理论支撑。  相似文献   
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