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141.
142.
北京市不同土地利用方式下土壤锌的积累及其污染风险 总被引:36,自引:1,他引:36
通过对北京市菜地、稻田、果园、绿化地、麦地、自然土壤以及公园等7种土地利用方式共630个土壤样品的调查分析,探讨了不同土地利用方式对土壤锌积累的影响。结果发现,不同土地利用方式下锌含量存在较大差异,在7种土地利用方式中,土壤锌的平均含量从高到低依次为:公园>果园>稻田>绿化地>菜地>自然土壤>麦地。占样点大多数的麦地和自然土壤的锌含量与背景值没有显著差别,而公园、果园、稻田和菜地土壤锌含量则显著高于背景值。与土壤锌含量基线值相比,公园、果园、菜地土壤超标率分别为25.8%、23.8%、9.7%,其它利用方式的土壤超标率并不严重。石景山、昌平、朝阳、丰台4个区是超标样点集中分布的地区。金属冶炼、交通以及垃圾填埋可能是导致土壤锌含量增加的重要因素。 相似文献
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在北京十三陵地震台建设了一个高度集成的地震观测监控系统,将原来分散的观测项目(如测震、GPS、气氡、气汞、电磁波、地电场等测项),改造为集中到一台服务器管理,在一个监控平台上统一实现了对台站数据的收集、入库、管理、处理、监控等业务;对这些观测项目可以在控制台上直接取数并将数据入库;初步实现了观测数据的收集、数据处理、数据管理、数据监控的软件管理系统,减少了系统维护工作量,方便台站工作人员操控。监控系统的地震前兆数据监管软件系统DataMonitor可准实时监视数据,检查数据的异常和到达情况,并向台站数据管理人员告警;可对数据库数据进行统计,包括数据到达情况统计、缺数统计、数据连续率统计等。该系统还提供多种前兆数据处理方法,实现对前兆数据的各种常规分析处理。 相似文献
144.
《环境科学与技术》2015,(6)
气态污染物(SO2、NO2、CO)是形成PM2.5的主要来源。水汽是影响天气变化的关键要素,也是导致霾灾害天气发生的关键因子。水汽的变化是否影响空气中气态污染物的质量浓度变化?该文通过北京2013年地面气态污染物和无线电探空水汽的比较,发现:秋冬春季节PWV变化与SO2、NO2、CO变化呈显著正相关(相关性0.5),与O3变化呈负相关;这一相关性在降水较多的夏季并不明显。秋冬春季节无线电探空分层水汽与气态污染物变化的比较中,第3、4、5层水汽变化与气态污染物变化的相关性最佳,由此推断:空中水汽层在较为湿润的时候是地表气态污染物(SO2、NO2、CO)无法向上扩散;而O3与大气层水汽相互融合,因而呈现负相关特性。根据这一推断可知:在少雨的秋冬春季节,当空中水汽层较为湿润,地表气态污染物(SO2、NO2、CO)无法向上扩散,因而形成地表霾天气。 相似文献
145.
基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现. 相似文献
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在安防行业竞争日趋激烈的今天,国内安防经销商的生存空间越来越狭小。作为经销商,只有根据市场的变化摸索出一条符合企业实际情况的发展道路,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。 相似文献
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