制浆造纸厂造纸车间噪声源的识别

本研究以造纸厂造纸车间为研究对象 ,对造纸机整机进行噪声测试 ,其结果表明空气动力性噪声是造纸车间的主噪声源 ,同时分析了主噪声源的识别方法。其研究结果可为造纸厂生产环境中噪声污染的治理打下基础。     

北京PM2.5中多环芳烃的污染特征及来源研究

采用GC/MS定量分析了2003年9月至2004年7月期间北京市PM2.5中16种优控PAHs的含量.研究表明.PAHs总浓度年均值139.59ng·m-3,变化范围1.02-776.4 ng·m-3.冬季浓度最高271.05 ng·m-3,夏季最低26.10 ng·m-3,反映了主要源排放(燃煤)变化与气象条件的共同影响.全年平均不同环数PAHs所占总浓度的比例由大到小:4环>5环>6环>3环>2环;冬季4环PAHs所占比例最大(48.7%),其次为5环(32.5%)和6环PAHs(14.9%);夏季5环、6环PAHs所占比例最高(36.5%),其次为4环PAHs(24.1%).源排放特征化合物比值法和主成分分析法结果都表明,燃煤、机动车和油类挥发是多环芳烃的3类主要污染源,能够解释主成分分析法总方差的88%.     

长江三角洲地区城市污水污泥重金属含量研究

通过现场采样及室内分析,研究了长江三角洲地区南京、苏州、上海、杭州等15个城市的污水处理厂44份污泥样品中6种重金属元素(Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Ni)的含量。结果表明,不同污水处理厂的污泥样品中重金属元素的总量存在较大的差异,6种重金属元素平均含量的大小顺序为Zn>Cu>Ni>Cr>Pb>Cd。对各类型污泥重金属污染指数比较表明,工业污水为主城市污泥中重金属污染程度明显高于生活污水为主污泥和混流污水污泥。用主成分分析法提取的3个主成分较好地反映了6个重金属指标的信息,累积贡献率为82.0%,第一主成分能解释接近50%的信息量,它主要反映各金属在污泥中均有不同程度的富集。为了保护生态环境和人类健康,防止二次污染,污泥土地利用时需考虑重金属含量,采取相应控制措施。     

北京奥运时段VOCs浓度变化、臭氧产生潜势及来源分析研究

挥发性有机物(VOCs)是大气中光化学污染臭氧(O3)的重要前体物,其在大气中的浓度水平往往直接影响着臭氧的污染水平.以2008年夏季北京大气中VOCs浓度观测资料为基础,分析了VOCs浓度和组分随时间的变化特征,比较了各组分对臭氧产生的影响潜势,并利用主成分分析法研究了VOCs主要来源.结果表明,北京大气总VOCs在上午和下午的浓度分别是34.38×10-9(体积分数)和27.13×10-9(体积分数),组分中以烷烃最高,芳烃次之,烯烃最低,下午大气中VOCs浓度显著低于上午,烯烃、芳烃和烷烃依次下降28%、26%和15%;其中1,2,4-三甲苯等效丙烯浓度最高(8.05×10-9C),其次为间对二甲苯(6.97×10-9C)、甲苯(6.41×10-9C)和1,3,5-三甲苯(5.64×10-9C);芳烃对大气O3生成贡献最大(47%),其次是烯烃(40%),烷烃最低(13%).北京大气中VOCs主要来源于机动车(28%)、溶剂挥发(19%)、液化气泄漏(15%)和工业排放(12%).为遏制近年来夏季O污染加重趋势,北京应大力减少VOCs排放,特别是芳香烃的排放量.     

多元数理统计法研究太子河本溪城市段水体DOM紫外光谱特征

在太子河本溪城市段7个点位采集表层水样,应用多元数理统计法研究其DOM的来源、组成、结构及腐殖化水平.推导出9个紫外光谱指数(SUVA254、E_2/E_3、E_2/E_4、E_4/E_6、S_(275~295)、S_(350~400)、A_2/A_1、A_3/A_1和A_3/A_2)用于研究DOM的组成与结构特征,进一步评估DOM的腐殖化水平.研究表明:太子河本溪城市段水体中DOM的腐殖化程度呈现城市河段及工业废水排放分布特征,本溪钢铁厂排放废水所含的DOM为聚合程度低且相对分子质量较小的有机物;E_2/E_3与E_2/E_4呈现极显著性正相关(P0.01),与S_(275~295)、S_(350~400)和A2/A1呈显著负相关(P0.05),表明太子河本溪城市段水体DOM腐化程度不仅与有机物分子缩合度有关,同时与富里酸和胡敏酸比值密切相关;DOM组成结构特征与A_2/A_1、SUVA_(254)和S_(275~295)呈显著正相关,而与E_2/E_3和E_2/E_4呈显著负相关;得分图显示7个采样点分别位于3个35%置信度的椭圆内,进一步验证太子河本溪城市段水体中DOM组成与结构、腐殖化水平呈现城市河段及工业废水排放分布特征,表明太子河本溪城市段DOM深受人类活动的影响.     

水口水库2015—2019年水质污染变化特征及PMF溯源解析

基于水口水库2015—2019年的水质监测数据,采用主成分分析法（PCA）识别研究区域主要污染因子,分别对汛期/非汛期水质进行综合评价,测算研究区域主成分综合污染指数（PC-WPI）及动态度分析水库不同期污染变化特征,并通过水质的正矩阵因子分解模型（PMF）进行污染溯源解析.研究结果表明：(1)PCA识别氨氮、高锰酸盐指数、DO和COD是区域主要污染因子,库区自上游到下游水质逐渐改善,2015—2016汛期水质优于非汛期,2017—2019则相反;(2)研究区域PC-WPI为0.057～0.115,为轻度-中度污染,除2018年外,汛期的PC-WPI均值均低于前一个非汛期.2015—2019年区域水质呈现“好转-持续恶化-有所好转”趋势;(3)PMF解析表明汛期污染源为生活污水和养殖废水（39.47%）>农业面源（33.01%）>工业废水排放（27.52%）,非汛期污染源为生活污水排放（39.62%）>养殖废水（25.54%）>农业面源（18.33%）>工业废水排放（16.51%）.本研究可为缺少污染源统计资料区域的水环境污染识别和溯源提供技术支撑.     

基于遥感与GIS的土壤侵蚀强度快速估测方法

针对土壤侵蚀问题,提出了一种基于遥感数据、气象数据、土壤数据的区域土壤侵蚀快速估测方法。首先,通过对土壤侵蚀问题形成原因和影响因素的分析,确定土壤侵蚀敏感性因子;其次,利用遥感(RS)、GIS技术提取土壤侵蚀敏感性因子信息;然后,在GIS系统支持下,运用主成分分析方法,进行土壤侵蚀强度分级;以北京密云水库周边区域为例,进行了土壤侵蚀估测方法的应用,并对该区域的土壤侵蚀空间特征进行分析。研究结果表明:(1)区域土壤侵蚀快速估测方法与实际情况有较好的一致性;(2)密云水库周边地区土壤侵蚀以微度和轻度侵蚀为主,所占面积比例为67.51%,中度以上侵蚀仅占面积的1.46%;(3)土壤侵蚀受坡度、地貌影响明显,中度侵蚀主要发生在低山、丘陵区以耕地为主的土地利用上以及坡度在大于25°的阳坡地带。     

基于PCA的森林生物量遥感信息模型研究

森林生物量和遥感多光谱数据、植被指数及地学因子存在相关关系,但这些因子间可能存在着多重相关性,如利用这些因子直接建模估测森林生物量,则可能出现病态模型。因此,文章采用主成分分析方法,提取遥感及地学因子的主成分,再建立主成分与生物量多元线性回归模型,估测森林生物量,达到既可保留多个遥感及地学因子的主要信息,又可避免因子间共线性的问题,以及降维,简化模型的作用。文章以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,利用地面样地胸径每木调查数据,结合生物量相对生长式,得样地生物量。利用2006年印度卫星(IRS)数据,包括B2、B3、B4、B5四个波段,提取DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI六种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向值共13个遥感及地学因子。在此基础上,提取13个因子的主成分,第一主成分至第五主成分的累计贡献率达98.7%。以前5个主成分值作自变量,建立主成分与地面生物量的回归模型,模型经方差分析及相关性检验,达到显著相关水平,相关系数R=0.7129,可用于森林生物量估测。     

忻州市市区大气颗粒物中的元素组成特征

采集忻州市市区冬季和夏季总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)样品,测定其中Na、Mg、Al、Si、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb等18种元素含量,并对元素的浓度水平、时空分布特征和重金属的潜在生态风险以及元素的主要来源进行了研究.结果表明,忻州市TSP和PM10中18种元素平均浓度分别为47662.2 ng·m-3和17546.4 ng·m-3,重金属的生态危害在TSP中由高到低依次为CdCuCoPbAsCrZnNiMn,在PM10中为CdCuPbCoZnCrAsNiMn,且PM10比TSP具有更强的生态危害性.富集因子和主因子分析法表明,忻州市PM10中元素的主要排放源包括:煤烟尘和工业粉尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘和汽车尾气,贡献率分别为56.30%、23.88%、19.78%.     

基于Landsat TM的澳门城市热场影响因素分析

利用2004年10月19日Landsat TM数据提取澳门城区城市用地类型信息,反演城市地表温度,在此基础上通过主成分回归方法分析澳门城市热场的影响因素.结果表明,澳门城市热场受到硬化地表指数的影响较大,其次为植被比例.地表温度与硬化地表指数、道路密度呈显著正相关(P＜0.05),与归一化植被指数、植被比例及水体比例呈显著负相关(P＜0.05).