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1.
ABSTRACT: The vulnerability of wetlands to changes in climate depends on their position within hydrologic landscapes. Hydrologic landscapes are defined by the flow characteristics of ground water and surface water and by the interaction of atmospheric water, surface water, and ground water for any given locality or region. Six general hydrologic landscapes are defined; mountainous, plateau and high plain, broad basins of interior drainage, riverine, flat coastal, and hummocky glacial and dune. Assessment of these landscapes indicate that the vulnerability of all wetlands to climate change fall between two extremes: those dependent primarily on precipitation for their water supply are highly vulnerable, and those dependent primarily on discharge from regional ground water flow systems are the least vulnerable, because of the great buffering capacity of large ground water flow systems to climate change.  相似文献   
2.
针对沈阳市地铁疏干水利用的现状,综合考虑沈阳市的实际情况,总结出地铁疏干水利用的几种方法,主要包括作为运河、湖泊的补换水源,用于修复、重建湿地,农业灌溉用水以及作为水源热泵的水源等。提出沈阳市地铁疏干水利用的指导思想和法律保障。  相似文献   
3.
间歇曝气潜流人工湿地的污水脱氮效果   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用间歇曝气运行方式,提升潜流人工湿地生活污水处理系统中的溶解氧浓度,强化脱氮效果。结果表明,间歇曝气运行方式有效提高了湿地内部溶解氧水平,曝气时溶解氧浓度可达6~9 mg/L,停止曝气后,溶解氧浓度迅速下降至0.5 mg/L以下,在湿地内部营造了一种交替的好氧和缺氧环境,分别促进好氧硝化和缺氧反硝化作用。在水力停留时间为3 d的情况下,间歇曝气潜流人工湿地系统对氨氮、总氮和COD的去除率分别可达到98.0%、87.6%和96.3%,较常规潜流人工湿地系统分别提高了74.1%、56.4%和18.1%,实现了氨氮、总氮和COD的同步高效去除。  相似文献   
4.
围垦后南汇东滩海三棱藨草的空间分布及其影响因子研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
2015年9月~10月期间对2012年底围垦后南汇嘴区域的海三棱藨草(Scirpus mariqueter)湿地系统进行了调研,运用主成分分析、典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)方法,基于101个样地土壤的有机碳、总磷、总氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、氨氮、正磷酸盐、pH、含水率、粒径、盐度、滩涂高程等12个环境因子数据,探讨了围垦后海三棱藨草空间分布的关键影响因子。结果表明:海三棱藨草的分布与滩涂高程具有显著正相关(P0.05),海三棱藨草群落主要分布在南汇滩涂2.5~3.4 m高程范围内;海三棱藨草的密度、盖度与盐度呈显著正相关(P0.05)。结论认为滩涂高程和土壤盐度是影响海三棱藨草分布的主要环境因子。未来需要结合围垦后的水动力变化过程数值模拟,对海三棱藨草生态系统高时空分辨率的响应过程及机制进行研究,以进一步确立海三棱藨草对围垦工程响应的关键阈值。研究对围垦工程后的滨海湿地植被恢复及滩涂生态修复具有参考意义。  相似文献   
5.
3种不同基质潜流湿地对磷的去除效果   总被引:12,自引:0,他引:12  
基质是潜流式人工湿地污水处理系统的重要组成部分,直接影响到系统的处理效果。本文研究了由沸石、页岩陶粒和碎石3种不同基质构建的潜流式人工湿地对磷的去除效果。结果表明,在设计水力停留时间3d,连续进出水情况下,碎石单元对磷的去除效果最好,页岩陶粒单元次之,沸石单元效果最差,平均去除率分别为95%、60%和35%。在潜流式人工湿地污水处理系统运行初期观察到磷释放现象,沸石单元最为明显。进水磷浓度较低时,磷的去除率随浓度升高而升高,当正磷、总磷浓度分别升高到2.4—2.5和3.1~3.3mg/L时,正磷、总磷的去除率开始迅速下降。  相似文献   
6.
基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。  相似文献   
7.
针对目前我国农村存在的生活污水随意排放问题,构建了一种安装方便、工艺简单的回流立式组合人工湿地系统用于处理生活污水,研究其对污染物质的去除效果和过程,及不同基质(砾石、陶粒、火山石)间污染物质去除的差异。结果显示,回流立式组合人工湿地系统对COD、NH4+-N、TN、TP的去除率分别高达95%、99%、53%、57%,其中COD、NH4+-N的去除过程符合一级动力学模型。不同基质组湿地对生活污水处理效果存在显著差异(P4+-N、TN的去除效果较好,火山石组对COD、TP去除效果较好,可分别作为人工湿地脱氮除磷的优先选择。结果表明,回流立式组合人工湿地去除能力好、占地面积小、操作方便,是一种具有广阔发展前景的农村污水处理技术。  相似文献   
8.
人工湿地对水产养殖废水典型污染物的去除   总被引:3,自引:0,他引:3  
考察了5种常见湿地植物黄菖蒲、芦苇、千屈菜、再力花和香蒲对水产养殖废水的净化能力以及生理生长指标,结果表明,黄菖蒲的氮磷吸收能力最强而芦苇较差。构建黄菖蒲、芦苇水平潜流人工湿地研究植物对水产养殖废水典型污染物的净化效果的影响,发现两者对COD、TP、TN和抗生素均有较好去除效果。其中,黄菖蒲湿地对TN的去除效果(HRT=4 d,去除率71%)显著优于芦苇湿地(HRT=4 d,去除率29%),分析其原因在于黄菖蒲湿地因其较强的吸收能力和反硝化作用使其对高NO3--N废水有较好的去除效果。研究中还发现,水力停留时间对TN、NO3--N、NH4+-N和NO2--N的去除效果有较大的影响。两种湿地对恩诺沙星的去除效果优于磺胺甲恶唑和氟甲砜霉素,不同人工湿地植物对3种抗生素的去除效果差异不大,水力停留时间对磺胺甲恶唑的去除有显著的影响。  相似文献   
9.
湿地是大气甲烷(CH4)的主要排放源,大气甲烷排放量的日益增加,给全球气候变化带来很大影响,准确估算湿地甲烷的排放量意义重大。目前湿地甲烷排放量估算模型主要有经验模型、机理过程模型和遥感参数模型,通过对三种模型的发展过程、应用状况及优缺点的对比分析和总结,分析了湿地甲烷排放、监测过程及模型估算方面的不确定性,指出了湿地甲烷排放估算的发展趋势,提出遥感参数模型将是湿地甲烷排放估算模型今后的发展方向。  相似文献   
10.
人工湿地是温室气体的重要排放源,为了探索减少其温室气体排放的措施,通过在温室内构建了空白-人工湿地(湿地Ⅰ)、铁矿石-人工湿地(湿地Ⅱ)、生物炭-人工湿地(湿地Ⅲ)和铁矿石+生物炭-人工湿地(湿地Ⅳ)4组湿地,研究了铁矿石和生物炭基质的添加对潜流人工湿地污水处理效果和温室气体排放的影响.结果表明,4组湿地的平均出水CO...  相似文献   
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