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1.
介绍了原子荧光光谱仪测定底泥中砷含量的不确定度评定方法,分析和识别测量过程中不确定度的来源,较为全面地评定了测量不确定度。根据最小二乘法拟合计算工作曲线的标准不确定度,采用极差法评定测量次数较少时引起的标准不确定度。 相似文献
2.
本文采用石墨电热消解法和电热板消解法处理土壤样品,用火焰原子吸收分光光度法测定土壤中铜、锌、铅、镍、铬的含量。铜、锌、铅、镍、铬测定结果的相对标准偏差在2%~7%,标准样品测定结果在标准值±10%以内。 相似文献
3.
介绍了开路式傅里叶红外光谱仪、可调谐半导体激光吸收光谱仪、紫外差分光谱仪和差分吸收激光雷达等4种常见光学遥测设备的基本结构、工作原理及各种技术的特长和限制。结合国内外多种遥测技术的实际应用,简述了当前遥测技术与应用需要解决的问题,并从研究关键物种专项监测技术、制定光学遥测VOCs技术标准或指南、开展典型污染源大尺度模拟释放试验和研发应用可行性高的成套光学遥测技术等方面提出了建议。 相似文献
4.
Low-cost, easy-maintenance and high-e ciency decentralized wastewater treatment technologies are urgently needed in rural areas
of China. Processes with high potential for phosphorus removal are of great interest. However, commonly used treatment methods often
do not meet the strict criteria for removing phosphorus from rural wastewater. In order to search an economic and simple technology
for phosphorus removal from the common bio-technologies e uent, seven soil types collected from di erent rural areas in China were
investigated for their ability to remove phosphorus. X-ray di raction (XRD) was used to analyse the mineral structure, and inductively
coupled plasma optical emission spectrometer (ICP-OES) was used to analyse the geochemical composition of the soil samples. Three
primary minerals – quartz, albite and montmorillonite – were clearly detected. The samples were divided into two soil types, acidic
soils and alkaline soils, based on their pH values. The geochemical composition study indicated that a higher percentage of Ca and Mg
occurred in alkaline soils (pH > 8) than in acidic soils (pH < 6.5). Adsorption isotherms from batch experiments fitted the Langmuir
and Freundlich models well, the maximum P adsorption capacities ranged from 0.256 to 1.598 mg P/g, indicating a high phosphorus
removal potential for all of these soils. The P fractions extracted revealed that the sum of NaOH-extracted inorganic P (NaOH-Pi) was
the major P component in the acidic soils, and CaCO3-bound phosphorus (Ca-P) in the alkaline soils. Dynamic adsorption simulation
showed that these soils have the ability to remove phosphorus from wastewater. 相似文献
5.
研究了便携式X荧光光谱仪(PXRF)测定土壤中砷、铅、铬、铜、锌和镍的性能,评估其检出限、精密度和准确度,探索了土壤水分和粒径对测定结果的影响程度,并与常规实验室分析方法测定结果进行比对。结果表明,PXRF测定土壤中砷、铅、铬、铜、锌和镍的检出限为5~15mg/kg,标准物质测定结果的相对标准偏差(RSD)≤8.6%,相对误差在±15%以内。随着土壤水分含量的增加,各金属元素测定结果均呈下降趋势,而RSD有上升趋势。土壤粒径对测定结果的影响较小,随着土壤粒径减少,各金属元素测定结果的RSD略有下降趋势。PXRF可以简单、快速地测定多种重金属元素,适用于污染地块重金属元素的现场实时监测。 相似文献
6.
京津冀地区气溶胶季节变化及与云量的关系 总被引:5,自引:2,他引:5
利用2000年3月—2008年2月中分辨率成像光谱仪(MODIS)的卫星资料,分析了京津冀平原地区大气气溶胶光学厚度(AOD)和气溶胶细粒子组分比率(FMF)的时空分布特征. 结果表明:通过AOD与FMF的组合特征可判别气溶胶季节变化特征.冬、春季以粗粒子为主,但冬季AOD偏小,而在春季急剧增大;夏、秋季均以细粒子为主,但夏季AOD达到最大,秋季较小. 大气环流和气流后向轨迹分析表明,冬季到达北京的气流以西北冷空气为主,西北路径的气流轨迹占冬季气流轨迹总数的67%;春季主要受偏西、西北及偏北气流影响,这3类对沙尘天气有贡献的气流轨迹占春季气流轨迹总数比例之和达到60%;夏季主要以偏南气流和局地环流占优,这2类气流轨迹分别占夏季气流轨迹总数的52%和34%;秋季气流轨迹与春季的相似,但途经沙源的气流传输速度较春季慢.京津冀平原地区夏季AOD与云量(CF)呈正相关,AOD增加,特别是细粒子增加可能导致局地云量增多. 相似文献
7.
东北区域空气质量时空分布特征及重度污染成因分析 总被引:1,自引:2,他引:1
东北已成为我国又一个霾污染多发和重发区域.采用2013~2017年东北区域大气污染物地面监测数据、卫星数据和气象数据等信息,探讨了中国东北地区空气质量时空分布特征与重度污染成因.结果表明,"沈阳-长春-哈尔滨"带状城市群是全年污染最严重的区域,空气质量指数(AQI)的空间分布具有明显的季节性,冬季污染最严重,春季吉林省西部周围为椭圆形污染区,夏季和秋季大部分时间空气质量最佳.3个典型的霾污染时期是10月下旬和11月上旬(即秋末和初冬,时期一),12月下旬和1月(即冬季最冷的时候,时期二),及4月到5月中旬(即春季沙尘和农业耕作期).时期一,季节性作物残茬焚烧和冬季采暖用煤燃烧产生的PM_(2.5)强排放是极端霾事件发生的主要原因(AQI 300);时期二,在最严寒月份里,重度霾污染事件(200 AQI 300),主要由燃煤和汽车燃料消耗的PM_(2.5)排放量高,大气边界层较低,以及大气扩散性差等共同引起;时期三,春季PM_(10)浓度较高,主要是由内蒙古中部退化草原的风沙和吉林省西部裸地的区域性扬尘传输造成的.同时,当地农业耕作本身也释放PM_(10),并提升了裸土的人为源矿物尘的排放强度. 相似文献
8.
采用气相分子吸收光谱仪法测定水样中硫化物的浓度,对其不确定度来源进行分析、评估。结果表明,当水样浓度为3.42mg/L时,考虑测定过程的标准溶液的配制、曲线拟合、仪器测量重复性等因素对测定结果造成影响,测得硫化物的相对合成标准不确定0.13mg/L,其中最主要的分量是由硫化物标准溶液引起的测量不确定度。 相似文献
9.
基于2018年5月至2020年12月多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)于南京北郊的观测资料,反演了二氧化氮(NO2)垂直柱浓度与垂直廓线,分析了对流层NO2的污染特征,并与最新的TROPOMI NO2产品进行了对比分析.MAX-DOAS观测结果表明,南京北郊的NO2受温度和太阳辐射影响,呈现出夏季低冬季高、正午低早晚高的变化特征,且主要源于东南方向的污染输送.对比发现,TROPOMI数据与MAX-DOAS在春、秋、冬三季相关系数高于0.7,但在夏季由于多云及低浓度NO2,相关系数仅为0.544.此外,TROPOMI观测到了南京城区与长三角地区的主要污染热点,与MAX-DOAS高污染方向一致.同时,MAX-DOAS与TROPOMI均观测到了2020年春节后16~30d由于COVID-19封控,NO2浓度相比2019年和2021年同期减少了50%以上,说明观测点的NO2污染主要由人类活动产生. 相似文献
10.
Pxrf土壤重金属检测的影响因素、模式与校正方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对便携式X射线荧光光谱(Pxrf)法测定土壤重金属检测精度不足的问题,提出一种以Pxrf测定值及场地参数的特性关系为基础的通用建模方法和流程,用以构建适用于各场地特性的Pxrf校正模型,以提高Pxrf的测量准确度.以北京某典型矿区污染场地为例开展研究,选取土壤中Pb、Sr、Cu、Fe、Mn、Zn 6种重金属,通过潜在相关因子(土壤有机质含量、含水率、实际污染物含量)及其不同数学变换形式(指数、对数、幂函数的数学变换)与Pxrf测定值的相关分析,识别显著影响Pxrf测定值的影响变量、影响程度及影响形式;基于影响因子识别结果,建立其与Pxrf的数学模型表达式,实现Pxrf测定值校正,准确值提高的目的.结果表明:Pb、Cu、Zn 3种重金属的Pxrf测量值与实际浓度呈现显著相关,相关系数值为0.75~0.82;重金属Sr、Fe、Mn相关系数值为0.25~0.52,其相关性稍差.含水率对Pxrf检测影响程度从小到大排列依次为Sr、Mn、Cu、Pb、Zn,相关系数值范围为0.1~0.7.所有重金属的Pxrf测量值受土壤有机质含量影响弱,相关系数均低于0.5.经模式变换后,重金属Zn、Pb、Cu的Pxrf测量值与实际浓度相关性呈增大趋势(增大了4%~13%);其他重金属无显著变化.模型校验结果显示,Pb、Zn、Cu、Mn四种重金属的模型可用来提高该场地Pxrf法检测精度.相较于原始Pxrf测量值,可用模型中经校正后的Pxrf值的相对误差从32.4%~56.6%降至4%~29.9%. 相似文献