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151.
152.
《环境与可持续发展》2014,(5)
正据知网2013年12月6日发布的《中国学术期刊影响因子年报(自然科学与工程技术(2013版)》,我刊学术影响因子显著提高,由2011年0.831提高到2012年1.030,首次突破1.000大关,名列全国收录环境科学类66种期刊第18名,比2011年第29名提升12名,比2010年第33名提升16名。另据知网2013年8月发布的《2012年发行与传播统计报告》:我刊机构用户总计3411个,遍布于11个国家 相似文献
153.
利用灰色关联分析,可以挑选出与大别山地区地震活动关系密切的影响因子。选取前一年11月太阳黑子数、当年12月地球自转相对变化平均值、当年西太平洋季风活动性数值、当年太阳10.7cm射电流量数值、大别山地区年降雨量平均值、大别山地区年气温平均值、大别山地区采掘业电力消耗值7个因子与大别山地区地震活动数进行灰色关联分析,结果表明:与大别山地区地震活动关联度最大的因子为地球自转相对变化值,与大别山地区的地震活动与该区域的采矿业关联度最低。 相似文献
154.
卤系阻燃剂在东江鱼体中的生物富集 总被引:1,自引:0,他引:1
准确获取化合物的生物富集因子(BAF)对于判定化合物是否属于潜在毒害性污染物、评价其生态环境风险都具有重要的意义.本文以东江水体为研究区域,以PBDEs、DBDPE、DP、TBBPA和HBCDs为目标化合物,研究了其在3种鱼体中的富集特征.结果表明,5种化合物的lg BAF的变化范围分别为5.0~7.4、6.1~7.1、4.6~7.9、2.6~4.6和4.8~7.7.在本研究中,大多的化合物lg BAF值均大于3.7,说明这些污染物都具有生物富集能力.HFRs的BAF值总体随着lg Kow值的增加而增加,但当lg Kow7时,生物对PBDEs的生物富集能力有所下降.γ-HBCD向α-HBCD的生物转化以及生物体对BDE66和BDE99的代谢导致这几种单体偏离了这个模型预测趋势.DBDPE的BAF值大于BDE209的BAF值,作为大分子污染物,DBDPE的生物富集能力应该值得关注.通过对污染物的生物沉积物富集因子(BSAF)的计算,发现绝大多数的污染物的BSAF值均小于1,表明沉积物不太可能作为水生生物的污染源. 相似文献
155.
三门湾近海有机污染对浮游细菌群落的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
近海污染问题日趋严重,因此亟需评价污染对海洋环境造成的潜在影响.微生物作为对环境变化的首要响应者,可能作为评价污染水平的指示生物.为此,本文采集三门湾和邻近鱼山保护区共21个站点的表层海水,利用Illumina技术测定细菌16S rRNA基因,对比研究有机污染对浮游细菌群落的影响.三门湾的有机污染(A)为4.57±2.41,显著(P0.001)高于鱼山保护区0.43±0.74.三门湾和鱼山保护区的浮游细菌多样性和群落结构差异显著,其中三门湾水域的放线菌门(Actinobacteria)、α-变形菌纲(α-Proteobacteria)、β-变形菌纲(β-Proteobacteria)、SAR406的相对丰度显著高于鱼山保护区,而拟杆菌门(Bacteroidetes)、蓝细菌门(Cyanobacteria)、浮霉菌门(Planctomycetes)的相对丰度低于鱼山保护区.多元回归树分析(multivariate regression tree,MRT)发现浮游细菌多样性主要受pH、有机污染和叶绿素a(Chl-a)的影响,分别控制了27.7%、15.6%和6.7%的多样性变异.冗余分析(redundancy analysis)结果表明驱动细菌群落变异环境因子为有机污染、pH和盐度(salinity),共解释了14.8%的群落变异.同时,空间距离与细菌群落组成显著相关,解释了4.42%的变异,表明浮游细菌的空间分布不是随机的.此外,本研究筛选到与有机污染状况显著相关的23个细菌科,各科相对丰度的变化与其已知的生态功能特征相吻合,因此可以作为潜在的有机污染指示种群.本实验结果表明近海有机污染显著地改变了浮游细菌群落结构,特别是潜在病原菌丰度的增加;此外,筛选到敏感指示种群用于评估有机污染程度. 相似文献
156.
应用铅锶同位素示踪研究泉州某林地垂直剖面土壤中重金属污染及来源解析 总被引:8,自引:4,他引:4
分别用原子吸收光谱仪(AAS)和电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)分析了泉州市某林地垂直剖面土壤中8种重金属元素(Sr、Ni、Fe、Cr、Cu、Mn、Pb、Zn)的含量及垂直剖面土壤的铅锶同位素组成,并采用BCR四步提取法对重金属形态进行了分析.重金属总量及形态分析结果表明,泉州市林地土壤重金属污染较轻,主要污染因子为Sr.Pb的非残渣态含量最高,活性最大.内梅罗综合污染指数的评价结果表明,Sr在0~60 cm深度处达到重度污染.次生相与原生相比值法评价结果表明,Pb活性最强,对土壤的潜在危害最大;富集因子计算结果表明,Pb、Sr、Mn、Zn受到外源的影响;因子分析结果表明,重金属主要受到交通源、自然源和农业生产的影响.根据垂直剖面土壤样品与泉州市潜在污染源在~(206)Pb/~(207)Pb-~(207)Pb/~(204)Pb图中的分布特征,Pb主要来源于汽车尾气尘和土壤母质层,利用铅同位素二元混合模型计算出土壤母质层对垂直剖面土壤中铅的贡献率为85.14%(62.53%~98.36%),汽车尾气尘的贡献率平均值为14.86%(1.640%~37.47%).锶同位素示踪结果表明,锶主要来源于汽车尾气尘和土壤母质.铅锶同位素联合示踪结果与前述研究一致. 相似文献
157.
北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征 总被引:9,自引:3,他引:6
以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t~(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t~(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t~(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤煤球蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球烟煤蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之. 相似文献
158.
西安市人为源挥发性有机物排放清单及研究 总被引:12,自引:1,他引:11
对西安市各类VOCs人为源进行系统分类,收集活动水平数据,应用国内外排放因子研究的最新成果,采用排放因子法建立了西安市2014年人为源VOCs排放清单.结果表明:2014年西安市人为源大气VOCs排放量为11.51×104t,其中,固定燃烧源、生物质燃烧源、工艺过程源、有机溶剂使用源、移动源、油品存储与销售源和废弃物处理源的排放量分别占VOCs排放总量的2.53%、3.32%、13.30%、51.50%、23.64%、4.82%和1.02%.油墨印刷、建筑涂料和汽车喷涂为有机溶剂使用源重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的48.89%;工艺过程源中化学药品、医药制造、原油加工和化学纤维为重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的10.19%.各区县中,长安区、雁塔区、未央区、碑林区VOCs排放量明显较高,其分担率分别为16.53%、14.88%、14.47%和12.99%. 相似文献
159.
2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析 总被引:6,自引:0,他引:6
统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF(Potential Source Contribution Function)和浓度权重轨迹CWT(Concentration-weighted Trajectory)进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献. 相似文献
160.
不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区. 相似文献