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通过建立直接进样-高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)测定污水处理厂进出水中的10种全氟化合物的方法,了解污水厂进出水中全氟化合物污染情况。10种目标分析物在10~500 ng/L范围内具有良好的线性关系,方法检出限为2.3~8.3 ng/L,精密度为2.1%~7.1%,加标回收率为60.6%~91.7%。应用该方法测定某市典型污水厂进出水中的全氟化合物,进水中全氟化合物质量浓度为90.9~206 ng/L,主要污染物是PFOA、PFHxS和PFBS;出水中全氟化合物的质量浓度为67.4~158 ng/L,环境排放量为6.7~22.9 g/d,主要污染物是PFOA和PFHxS。结果表明,该方法能很好地适用于复杂基质中10种全氟化合物的检测。 相似文献
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水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论:(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km2,5 a增加365.51 km2,符合天... 相似文献
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为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。 相似文献
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邵海洋 《环境监测管理与技术》2018,30(4):46-49
采用固相萃取法富集鱼胆汁中5种环境内分泌干扰物(EDCs),用高效液相色谱-串联质谱法测定。通过试验优化前处理条件,使方法在0.100μg/L~500μg/L范围内线性良好,方法检出限为0.54 ng/L~6.41 ng/L。去离子水3个质量浓度水平的加标回收率为77.2%~98.3%,6次测定结果的RSD为2.1%~4.9%。空白鱼胆汁样品的中质量浓度加标回收率为81.7%~108%,6次测定结果的RSD为3.9%~7.1%。 相似文献
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采用ASE法提取沉积物中16种多环芳烃,以固相萃取法净化提取液,用气相色谱-串联质谱法测定。通过优化测定条件,使方法在5.00μg/L~1 600μg/L范围内线性良好,方法检出限为0.15μg/kg~0.66μg/kg。空白石英砂的加标回收率为61.9%~121%,7次测定结果的RSD为2.6%~11.1%。 相似文献
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建立了加速溶剂萃取-固相萃取/超高效液相色谱-串联质谱法同时测定沉积物中5种微囊藻毒素(MC-LR、MC-RR、MC-LW、MC-LF、MC-YR)的方法。选择甲醇-水(1∶4,V/V)为ASE萃取溶剂,萃取温度和萃取压力分别为80℃和13.1 MPa,固相萃取过程以HLB小柱为萃取柱,采用液相色谱-串联质谱分析。方法在5种微囊藻毒素质量浓度5~100μg/L内线性良好(r0.995),回收率为76.0%~118%,相对标准偏差为1.9%~12.0%,检出限为2~3μg/kg,定量下限为8~12μg/kg。该方法已用于西太湖沉积物的检测,具有较好的方法适用性。 相似文献