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171.
活性污泥对四环素的吸附性能研究 总被引:1,自引:2,他引:1
通过批量平衡法研究了四环素在活性污泥上的吸附行为.结果表明,污泥混合液浓度和四环素初始浓度对吸附平衡时间、污泥吸附量和污泥吸附率均有较大影响.伪二级反应动力学模型较伪一级反应动力学模型更符合本吸附实验.在10、25℃条件下,四环素在活性污泥上的吸附行为较符合Langmuir模型,最大吸附量分别是31.14、70.95 mg.g-1;在40℃下,符合Henry模型.应用D-R模型判定吸附类型,10℃(平均吸附能为9.13 kJ.mol-1)下,化学吸附占主导;40℃(平均吸附能为7.07 kJ.mol-1)下,物理吸附占主导.温度升高,污泥对四环素的吸附能力增大.离子交换是四环素在活性污泥上吸附的一种机制.四环素的初始浓度为5、10、20 mg.L-1,钠离子浓度由0 mol.L-1增加到0.1 mol.L-1时,吸附量分别下降15.32%、15.00%、20.12%.当pH在5~10之间时,pH为6的条件下污泥对四环素的吸附量最大. 相似文献
172.
抓住机遇 开拓创新 努力提高国土资源对可持续发展保障能力 总被引:2,自引:1,他引:2
加入WTO我国国土资源管理工作面临新的形势、新的任务、新的要求。该文对我国加入WTO后土地、矿产、海洋等国土资源形势以及改进和加强管理工作面临的机遇和挑战进行了分析,提出将进一步加强国土资源调查评价,加快国土资源市场建设,严格实施资源规划,加强宏观调控,积极实施“走出去”、“引进来”的战略,深化改革,推进依法行政,大力推进国土资源科技进步,努力提高国土资源对经济社会可持续发展的保障能力。 相似文献
173.
174.
针对重霾污染,在西安市冬季重污染日(2015-11-30~2015-12-09)和清洁日(2016-01-13~2016-01-22)各进行了为期10d的PM_(2.5)采集,测量其中的有机碳、元素碳,及NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)等无机水溶性离子,探讨两种污染条件下的组分特征及其成因.结果表明:观测期,重霾日和清洁日PM_(2.5)质量浓度分别为(170±47.5)μg·m~(-3)和(48.6±17.9)μg·m~(-3),且重霾日伴随低能见度、高湿静风等多种不利气象条件;重霾日二次无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))组分占PM_(2.5)质量浓度的49.8%±13.1%,而清洁日为19.4%±5.95%,并且重霾日硫氧化速率(sulfur oxidation ratio,SOR)和氮氧化速率(nitrogen oxidation ratio,NOR)分别为0.282±0.157和0.269±0.124,远高于清洁日(SOR和NOR分别为0.189±0.057和0.077±0.046),重霾日二次有机组分浓度[(6.22±3.87)μg·m~(-3)]是清洁日[(1.44±1.63)μg·m~(-3)]的5倍,表明二次污染及不利气象条件是造成重霾期间相关组分浓度升高的重要原因.最后,通过二氯荧光黄双乙酸盐(2',7'-DCFH)化学荧光分析法测定了其中活性氧物质(reactive oxygen species,ROS)的浓度,探讨其对于二次无机组分形成的影响,结果表明观测期ROS平均浓度(以H_2O_2计)分别为(4.99±1.54)nmol·m~(-3)(重霾期),(0.492±0.356)nmol·m~(-3)(清洁期),二次反应及积累效应可能是西安重霾条件下ROS浓度升高的主要原因.NO_3~-、SO_4~(2-)与ROS均呈现正相关(P0.05),表明ROS可能通过二次氧化过程参与到二次无机组分形成过程中. 相似文献
175.
根据2016—2020年哈尔滨市、大庆市、绥化市(以下称哈大绥)国控环境空气自动监测站的SO2、NO2、PM2.5监测资料,统计年鉴中行政区划、污染物排放及气象等监测数据,分析哈大绥区域环境空气质量的变化趋势和测算因子,采用A值法核定了哈大绥区域SO2、NO2、PM2.5的大气环境容量。结果表明:哈大绥SO2、NO2、PM2.5 3项污染物采暖季的大气环境容量均呈逐年递增趋势。通过计算环境承载能力发现,哈大绥SO2、NO2、PM2.5 3项污染物在非采暖季均具有高承载能力,哈大绥非采暖季环境容量高于采暖季。哈尔滨的个别污染物仍然处于临界超载状态,为减少重污染天气,应进一步削减采暖季污染物排放量。 相似文献
176.
177.
环境保护和环境容量产权的合理界定 总被引:7,自引:0,他引:7
环境容量是经济增长和环境保护兼顾的结合点.通过环境容量资源产权的双重界定,即用在地方政府层面上的界定和企业层面上的界定来实现经济和环境的协调发展. 相似文献
178.
环境学习曲线与我国碳减排目标的地区分解 总被引:4,自引:0,他引:4
2009年我国政府提出:2020年碳排放强度在2005年的基础上降低40%~45%,这是我国应对全球气候变化的重要举措. 依据环境技术经济学的有关理论,运用1995—2007年的有关统计数据,建立了我国大陆30个省区(省、市、自治区)碳排放环境学习曲线(ELC),并依据ELC模型预测了碳排放强度和碳减排潜力. 结果发现,按照过去12 a的自然趋势,2020年各省区的碳减排潜力为15%~58%,全国碳减排总潜力为30.6%. 从“需求”与“可能”出发,将9.4%的缺口按比例分配到9个高碳省区,并依此重新计算各省区碳减排目标和分担率. 相似文献
179.
G. N. Rao J. N. Beck H. E. Murray D. J. Nyman 《Journal of the American Water Resources Association》1991,27(1):47-58
ABSTRACT: Specific capacity data obtained from Well Construction reports which are available from USGS offices, can provide useful estimates of tranamissivity (T), and hydraulic conductivity (K), of an aquifer. The Chicot Aquifer in Louisiana is one of the largest sources of fresh ground water in North America. Hydrologic data collected for the Chicot Aquifer indicate that specific capacity tests can be used in estimating local and regional values for T and K, if the Cooper-Jacob equation for transient flow is used with proper corrections for well loss and partial penetration. Where full scale pumping test data are scarce, specific capacity test data that are adequately distributed spatially can be used to map changes in T and K values and can be summarized statistically to indicate applicable regional values. A computer program called “TGUESS” which is available from International Ground Water Modeling Center, Holcomb Research Institute, was used in this study. The contour maps for T and K values are prepared for different well depth intervals to avoid wide variation of values. 相似文献
180.
基于DPSIRM框架的区域水资源承载力综合评价 总被引:2,自引:0,他引:2
综合考虑影响水资源系统的资源、生态、环境、经济、社会等因素,论文通过对水资源系统内在机理研究,构建基于驱动力-压力-状态-影响-响应-管理(DPSIRM)概念框架的水资源承载力DPSIRM评价指标体系,给出各子系统明确的含义,以反映系统内部各要素之间的关系。在此基础上,将模拟退火算法用于投影寻踪优化,构建耦合SA-PP模型。并将模型应用于2003—2012年云南省水资源承载力综合评价,并分析投影特征值的历年变化特征。研究结果表明:2003—2012年云南省水资源承载力呈逐步上升趋势,即在当前社会经济发展水平下,云南省水资源承载力逐步增强,社会经济发展的规模处于水资源可支撑的规模范围内。2006年以前,水资源承载力呈加速增长趋势,其增长潜力较大。2006年以后,水资源承载力波动幅度较大,而2009和2011年年增幅趋于零。最佳投影方向各分量的大小反映了各评价指标对水资源承载力的影响程度,值越大则对应的评价指标对水资源承载力的影响程度越大。对水资源承载力影响程度最大的5项指标依次为:生活污水排放量、“三废”治理投资、人均GDP、单位GDP水耗和森林覆盖率。压力子系统对水资源承载力影响比重为26.15%,表明压力子系统是影响云南省水资源承载力的最重要因子。研究表明此模型具有实用性,可为区域水资源规划与管理提供科学决策依据。 相似文献