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1.
水质有机污染的指示生物——寡毛类 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对水栖寡毛类常见种类的生物学特征和对水质有机污染的特殊指示作用进行了讨论。同时对如何使用寡毛类来评价水质进行了介绍。 相似文献
2.
3.
为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ(DO)、ρ(CODMn)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)、ρ(TP)〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法(threshold indicator taxa analysis,TITAN)分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ(DO)和ρ(CODMn)外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ(DO)则表现相反,ρ(CODMn)在丘陵区出现最高阈值(5.46 mg/L)、山区出现最低阈值(4.01 mg/L).除ρ(DO)以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ(DO)正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ(NH3-N)的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ(TN)和ρ(TP)的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素. 相似文献
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7.
谈谈指示性植物和大气污染监测 总被引:3,自引:0,他引:3
谈谈指示性植物和大气污染监测苍山县环保办李建立人们在运用先进的仪器设备进行污染监测的同时,正广泛地利用绿色植物对大气污染进行监测,因为部分绿色植物对大气环境中有害物质具有很强的敏感性,通常在污染物浓度较低的情况下,受害症状比较显著,对大气环境状况起到... 相似文献
8.
《环境科学与技术》2017,(9)
近年来,以PM_(2.5)为主的城市大气污染日益严重,城市绿化树种叶片磁性对PM_(2.5)具有指示作用。该研究通过对平顶山市不同功能区内常见的19种绿化树种叶片样品进行磁性测试,旨在比较不同树种叶片磁性的差异,探讨叶片磁性与PM_(2.5)的关系。结果表明:(1)同一城市功能区,不同树种的叶片质量磁化率存在显著差异(p0.05)。在污染严重的矿区,不同绿化树种叶片磁性参数均高于其它区域。其中广玉兰叶片磁性参数最高,为67.30×10~(-9)m~3/kg,悬铃木叶片磁性最低,为6.41×10~(-9)m~3/kg。同一区域,广玉兰、构树、侧柏、栾树、油松叶片磁性参数均较大,对空气有较好的净化作用;(2)不同城市功能区,同一树种叶片质量磁化率差异显著(p0.05);(3)在5个城市功能区均有大量分布的绿化树种(悬铃木、广玉兰和杨树)叶片磁性均与PM_(2.5)回归关系显著(p0.05)。本研究表明在不同城市功能区,可以栽植叶片磁性较大的树种对PM_(2.5)进行净化,并可利用在不同城市功能区广泛分布的悬铃木、广玉兰和杨树的叶片磁性对该市PM_(2.5)污染程度及其分布的空间格局进行指示和监测。 相似文献
9.
《环境科学与技术》2017,(12)
精确识别污染物浓度的空间分布是进行区域大气污染防治的重要基础。利用MODIS卫星数据,采用基于地面气象和环境空气质量监测站点观测数据为基础的反演模型,反演获取2013年12月珠三角地区典型大气污染过程1 km分辨率的PM_(2.5)浓度数据,对比分析遥感反演及基于环境空气质量监测站点观测数据的空间插值方法对区域、城市和乡镇尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现效果差异。结果表明,珠三角地区PM_(2.5)遥感反演结果与地面观测数据的相关性达到0.74,相关性水平较好,遥感反演结果可描述区域、城市和乡镇尺度上PM_(2.5)污染浓度的空间分布特征,识别不同空间位置的污染程度差异;基于站点观测数据的空间插值方法对PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现能力有限,在区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征分析时效果尚可,在站点有限的城市和乡镇尺度分析中效果不佳,容易产生对高浓度污染地区的误判;在需要利用站点观测数据分析区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征时,析取克里金、反距离权重或径向基函数插值方法的效果相对较好。 相似文献
10.
为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。 相似文献