黄河水体喾物对敌百虫和甲拌磷的吸附

对敌百虫和甲拦磷在黄河水体喾物中的吸附特性进行了研究,观察了pH值和离子强度等因素对吸附的影响,结果表明,敌百虫的吸附过程为一级动力学规律;敌百虫的吸附符合Langmuir等温式,甲拌磷的吸附可用Freundich等温式较好地描述,pH值降低或离子强度增加使敌百虫和甲拦磷在沉积物中的吸附程度明显减小,敌百虫在黄河水体沉积物中的吸附以表面吸附为主,而甲拦磷则表现为表面吸附和在有机磷中的分配作用两种吸附方式。     

北京公园水体中邻苯二甲酸酯类物质的测定及其分布特征

为了正确评估北京市公园水体受PAEs污染的程度,采集了北京11个公园湖水的水样,采用固相萃取-气相色谱联用技术检测了其中六种邻苯二甲酸酯类物质(PAEs)的含量,该方法加标回收率在73%～89.3%,RSD为5.9%～18.1%,检出限在0.40～4.58mg/L。实验结果为北京公园水体中总PAEs浓度在6.4～138.1μg/L,平均值为27.9μg/L,证明北京公园水体受到不同程度的PAEs污染,主要的污染物为邻苯二甲酸二丁酯(DBP)和邻苯二甲酸双(2-乙基己基)酯(DEHP),其中东南部以及西北部的公园污染较严重。分析了PAEs在公园湖水底泥中和水体中的分布特征,结果显示,PAEs在湖水底泥中的含量明显大于在水体中的含量。     

四川省水体富营养状况时空分布调查

采用综合营养指数法对四川省主要河流营养状况进行调查评价,分析其时空分布规律。结果表明,2009年四川省水体综合营养状态整体处于中营养水平。从空间分布情况看,水体营养状态从优到劣依次为金沙江、长江干流、岷江、嘉陵江、沱江,其中沱江处于轻度富营养状态。从时间分布情况看,除沱江流域月度间变化较小外,其他调查河流水体营养状态月度间变化呈双峰型"M"状,营养指数主峰发生在8月;长江干流、岷江和嘉陵江次峰发生在4—5月,金沙江次峰发生在10月。     

乌鲁木齐市土地利用景观格局变化研究

运用GIS、RS技术及景观生态学理论和方法,基于乌鲁木齐市2006年和2010年遥感影像解译数据,对乌鲁木齐市5年间土地利用景观格局变化特征进行分析,分别从斑块类型和景观水平2个方面对研究区土地利用景观类型进行动态分析。揭示其变化原因和内在规律,为研究区生态治理提供数据支撑,对景观的规划与管理、资源的有效利用和生物多样性保护具有重要意义。     

水体中高锰酸盐指数的流动注射分析方法

研究了用流动注射分析技术测定水体中高锰酸盐指数。使用新发明的耐腐蚀恒流泵、低记忆高效混合器、不存留气泡流通池等部件,通过高温高压,缩短消解时间,从而建立了一种可用于无人值守的自动在线快速监测水体中高锰酸盐指数的分析方法。     

水体中泥沙对藻类光谱特征位置的影响分析

自然水体叶绿素a浓度的遥感反演中,泥沙的存在影响着反演精度.如何消除这种影响是提高叶绿素a遥感反演精度的关键,而了解泥沙对藻类光谱特征的影响是消除影响的前提.文章在人工控制条件下获取了不同泥沙浓度下藻类光谱曲线,通过分析光谱曲线特征位置的漂移和数值变化,总结泥沙对藻类光谱的影响并提出了消除影响的可能性.     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

红枫湖水库水体富营养化及浮游植物群落结构特征

2008-2009年通过对红枫湖水库浮游植物及环境因子进行采样调查,并运用综合营养状态指数对红枫湖水库营养状态进行评价.研究结果显示,红枫湖水库浮游植物全年以蓝藻、绿藻为主的优势种群落,且在2008-2009年经常性局部发生蓝藻水华:冬、春季节主要是水华束丝藻(Aphanizomenon flos-aquae)的蓝藻水华;夏季主要是微囊藻属(Microcystis)蓝藻水华;秋季浮游植物主要是颗粒直链藻(Melosira)和小环藻属(Cyclotella)为主的硅藻类群,未出现水华现象.通过综合营养状态指数计算得红枫湖水库水体水质处于富营养化状态.     

基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析

对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。     

磁性分散固相萃取气相色谱法测定地表水中有机磷化合物

应用磁性分散固相萃取技术对环境水体中有机磷化合物进行萃取测定,并对萃取剂的用量、萃取时间、解吸溶剂、盐度等实验影响因素进行了优化。在优化条件下,有机磷的回收率为80.1%~93.1%,相对标准偏差为4.6%~5.9%,检出限为0.000 2~0.000 4 mg/L。与传统的液液萃取及固相萃取相比,该磁性分散固相萃取方法操作更为简单、迅速,有机溶剂消耗量很少,方法环保。能很好的满足环境水体中有机磷化合物的测定。