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集中分析了餐饮无组织排放源(街边小吃、火锅店、露天烧烤)及有组织排放源(10家大中型餐馆)油烟PM2.5中的TC(总碳)、元素组分、离子组分和16种PAHs,得到了各类餐饮源油烟PM2.5的化学组成特征,建立了餐饮源油烟化学成分谱. 结果表明:各餐饮源油烟的ρ(PM2.5)是大气背景值的3~42倍,其中露天烧烤油烟的ρ(PM2.5)最高,达5 659.8 μg/m3. 不同餐饮源油烟的PM2.5中各化学组分均为w(TC)(38.1%~75.8%)>w(元素组分)(4.5%~27.0%)>w(离子组分)(2.7%~22.6%),并且ρ(PM2.5)与w(TC)呈显著正相关(R=0.84). 菲(PHE)、芘(PYR)、荧蒽(FLT)的质量分数在各类餐饮源油烟的PAHs中均普遍较高,分别为13.8%~21.6%、9.2%~26.5%、6.9%~22.0%.大中型餐馆油烟的PAHs中苯并苝(BPE)的质量分数最高(27.5%),而在其他餐饮源中均小于6.7%;(CHR)的质量分数最低(3.3%),而在其他餐饮源中均大于5.3%. 露天烧烤油烟的PAHs中芘、荧蒽的质量分数分别是其他餐饮源的2.7和2.3倍以上;萘(NAP)的质量分数(0.3%)较小,但在其他餐饮源中均大于11.4%,可以作为特定餐饮源油烟的特征物种. 相似文献
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采用聚类分析、主成分分析及相关分析方法解析2015年太湖西岸入湖河流水质污染的时空分布特征及影响该区域水质的主要驱动因子。研究结果表明:时间上按污染程度将全年聚类为时段I(12月、1—3月)、时段II(11月、4—5月)和时段III(6—10月)3类;根据11项水质指标主成分分析提取3个主成分,可以解释75.49%的结果;时段I、时段II和时段III水质污染状况依次降低,空间上总体呈现出太湖西岸北部向南部递减的趋势;NH3-N、TN、Chl-a和SD是影响该水域水质的主要驱动因子。 相似文献
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对研究水质的一种多元统计方法——主成分分析法做了详细介绍,并对主成分分析法在河流、地下水、矿区、湖泊水质评价中的应用进行了综述,简要分析了主成分分析法在水环境质量评价中尚有不足之处。 相似文献
137.
黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测 总被引:1,自引:0,他引:1
生态环境脆弱性是制约经济可持续、高质量发展的重要因素。以2005—2018年黄河流域73个城市为研究对象,构建了黄河流域生态环境脆弱性的评价指标体系,采用主成分分析计算了黄河流域生态环境脆弱指数,并依据自然断点法将评价结果分为极度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、轻度脆弱、微度脆弱五类。进一步通过空间相关分析揭示了黄河流域生态环境脆弱性的时空演变特征,并利用CA-Markov模型对黄河流域2025年生态环境脆弱性进行了预测。结果表明:(1)黄河上、中、下游生态环境脆弱性分别表现“低—中—高”的分布特征,且生态环境脆弱性变化趋势存在区别:上游虽差异较大但波动相似,中游波动方向相反,下游在2016年之后整体呈下降趋势。(2)黄河流域生态环境脆弱性存在空间相关性,上游呈现低—低聚集,下游呈现高—高聚集,中游空间相关性不显著。(3)预测2025年黄河流域中游地区重度脆弱有所扩张,下游地区极度脆弱向中心区域明显收缩。黄河流域生态环境的治理与保护并非一朝一夕之事,也并非某一流域单独能够完成的,黄河上、中、下游要根据不同的自然条件制定与之相适宜、符合整体发展需要的治理与保护措施。 相似文献
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基于吉林省 2015~2017 年 32 个国控站点逐小时的近地面臭氧 (O3) 和气象在线监测数据,研究了该地区 9 地市 O3 污染的年际变化、时空特征、气象影响和来源传输。结果表明,2015~2017 年吉林省 9 城市 O3 日最大 8 小时滑动浓度 (简称 MDA8) 第 90% 分位呈显著上升趋势;高 O3 浓度 (O3MDA8 浓度>160 μg/m3) 主要分布在以“四平-长春-吉林”为中心城市的水平条带上,并逐步向周围其他城市扩展和递减;O3 季节变化呈单峰型,峰值浓度出现在 5~8 月。在研究时段内,采暖季的大气 O3 浓度明显低于非采暖季,但其浓度呈持续上升趋势,这可能与燃煤、机动车排放和灰霾天气改善有关;当风速为 2~6 m/s,风向为正南和东南方向时,各监测站点 O3 污染较为严重,表明除本地化学反应生成外,来自各地监测点位正南和东南方向的外来传输也会提高本地... 相似文献
139.
随着人民生活水平的提高和洗衣机的普及,合成洗涤剂大量得到应用,市政污水中合成洗涤剂浓度不断上升,其主要成分烷基苯磺酸钠对水体生态环境、污水生物处理和污泥处理均有很大影响,着重论述了污水生物处理和污泥处理允许的合成洗涤剂最大浓度和去除污水中合成洗涤剂的途径和方法. 相似文献
140.
Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献