中国东南燕山期内生金属成矿地动力背景探讨

本文根据矿床组合时空分布和岩浆热事件来探讨中国东南燕山期内生金属成矿作用的地动力背景。划分出七种具有一定构造意义的金属矿床类型,并确定自沿海至长江中下游依次分布的五个金属成矿带以及两个金属成矿期,将与成矿作用伴生的岩浆岩,岩浆作用归纳成为三个岩浆热事件。结合全球构造体制和东南地区燕山期构造形迹将该区燕山期成矿地动力演化划分为依次过渡的挤压—过渡—拉张这三个阶段。     

环境空气背景值中PM2．5和PM10的相关性分析

四川省大气背景站颗粒物PM2．5和PM10实时监测结果表明,两个点位的PM2．5浓度占PM10浓度分别为80．15％、68．9％,两个点位的PM2．j浓度和PM10浓度均呈显著线性关系,点位1：y=0．8634x-0．2212,R^2=0．9823;点位2：y=0．7352x-0．2142,R^2=0．7767。     

扬中县土壤背景值及其与恶性肿瘤死亡率关系

本文对我国癌症高发区扬中县土壤环境背景值作了论述,并与同期调查的全国和江苏省土壤背景值进行对比,采用多元素综合效应比值、相关、多元回归分析法,探讨了癌症发病率与土壤微量元素间的关系。     

基于乡镇尺度的地质高背景区耕地土壤重金属来源分析与风险评价

西南地区由于广泛发育碳酸盐岩导致土壤重金属具有天然的高背景属性,在重金属地质高背景区开展生态风险评价和识别重金属潜在来源对土壤污染防治、农产品安全保障具有重要意义.基于乡镇尺度,在重庆市奉节县青龙镇采集耕地表层土壤样品307件,分析了土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn重金属含量及pH,采用地统计学,绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区域内8种重金属污染空间分布特征及来源,利用内梅罗指数(P_综)和潜在生态风险指数(RI)开展土壤风险评价.结果表明,耕地土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni和Zn的平均值和中位数超过重庆市土壤背景值,其中Cd、As累积效应较为明显.与农用地土壤筛选值相比,Cd超标率最高,达52.12%.土壤中重金属含量空间分布格局呈现出南部整体高,高值区呈条带状分布;北部整体低,高值区呈点状分布.APCS-MLR模型表明研究区耕地土壤重金属Cr、Zn、Ni和Cu以自然来源为主,主要受地质背景控制,贡献率分别为86.62%、85.46%、76.44%和64.34%;As、Pb和Hg的来源以工业源为主,受煤矿...     

重金属地质高背景区及工业区农作物重金属健康风险评价——以重庆市梁平区现代农业示范区为例

以重庆市梁平区现代农业示范区内分别受重金属地质高背景影响及工业活动影响的玉米、水稻、红苕、莲藕、柚子为研究对象,探讨重金属地质高背景区及工业区农作物重金属元素差异性的健康风险问题。通过对比研究,得到以下认识:1)以As、Hg、Cd、Cu、Zn和Ni为研究对象,水稻中As、Hg及Cd的平均含量总是大于玉米中对应元素的平均含量,水稻中Cu、Zn及Ni的平均含量总是小于玉米中对应元素的平均含量。水稻、玉米对于不同的重金属元素具有不同的富集特征。2)农作物的重金属危害商与重金属浓度呈正比关系。横向对比发现,工业区植物玉米中As、Hg、Cd、Zn及Ni元素的危害商皆大于地质高背景区玉米中对应元素的危害商,为工业活动对土壤中重金属形态的影响所致。3)柚子的重金属危害商在全区普遍偏低。地质高背景区植物莲藕中As元素的危害商达到了2.08,具有显著的健康风险。4)不同重金属元素对总危害商的贡献率表明,As、Cu元素的贡献率是最高的,Cd元素对地质背景区总危害商的贡献率高于工业区,应引起对Cd米污染的重视。     

A land use regression for predicting NO2 and PM10 concentrations in different seasons in Tianjin region,China

Land use regression (LUR) model was employed to predict the spatial concentration distribution of NO2 and PM10 in the Tianjin region based on the environmental air quality monitoring data. Four multiple linear regression (MLR) equations were established based on the most significant variables for NO2 in heating season (R2 = 0.74), and non-heating season (R2 = 0.61) in the whole study area; and PM10 in heating season (R2 = 0.72), and non-heating season (R2 = 0.49). Maps of spatial concentration distribution for NO2 and PM10 were obtained based on the MLR equations (resolution is 10 km). Intercepts of MLR equations were 0.050 (NO2, heating season), 0.035 (NO2, non-heating season), 0.068 (PM10, heating season), and 0.092 (PM10, non-heating season) in the whole study area. In the central area of Tianjin region, the intercepts were 0.042 (NO2, heating season), 0.043 (NO2, non-heating season), 0.087 (PM10, heating season), and 0.096 (PM10, non-heating season). These intercept values might imply an area’s background concentrations. Predicted result derived from LUR model in the central area was better than that in the whole study area. R2 values increased 0.09 (heating season) and 0.18 (non-heating season) for NO2, and 0.08 (heating season) and 0.04 (non-heating season) for PM10. In terms of R2, LUR model performed more effectively in heating season than non-heating season in the study area and gave a better result for NO2 compared with PM10.     

北京地区FLEXPART模式适用性初步研究

FLEXPART是挪威大气研究所开发的拉格朗日粒子扩散模式.为客观地评价该模式在北京地区的适用性,以北京上甸子大气本底站为例,模拟了CO浓度变化及其源区分布特征,并与该站实测CO浓度和2006年排放源清单进行了比对.结果表明:①模式模拟的CO浓度变化趋势可以较好地反映上甸子地区CO浓度的日变化规律,CO浓度的模拟值与实测值的相关系数在春夏两季分别达到0.42和0.41;②春夏两季北京市污染气团主要源地分布在西-西南和西西南-南-南南东扇区,模式结果较好地体现了北京及周边地区CO源区的分布特征.初步研究表明,FLEXPART模式在北京地区是基本适用的.     

一次暴雨空报和预警失误分析

通过分析2009年5月17到20日的天气背景、对比分析清远本站和郴州站的探空资料,以及清远本站的湿度、风等要素,找出北部地区和南部地区在同一环流背景下,所产生量级差异较大的降水原因。得出郴州站对北部地区的强降水指示意义在一定程度上大于清远本站;而清远本站的单站资料对清远本站强降雨指示意义明显。精细分析天气系统位置,可提高强天气在同一地区内的精细落区预报。雷达资料对本站的强天气预警信号发布具有重要指示意义。     

南极中山站一氧化碳本底的监测与分析

利用东南极大陆沿岸中山站2008—2010年的CO浓度在线观测和相关资料,分析了大气中CO浓度的本底特征及其季节变化.结果显示,在不同风向和风速条件下CO浓度变化很小,表明风向和风速对CO监测结果的影响很小,也表明观测的CO浓度受局地污染源排放影响很小,可以代表南极中山站的本底浓度.中山站与其它南极站相似,CO浓度具有非对称的季节变化,月平均浓度最高值出现在春季(9—10月),最低值在夏末秋初(2—3月),月平均CO浓度在30～65 ppb之间.南极各站的年平均CO浓度的年际变化范围差异不大,均为2～3 ppb.     

开封市周边地区地表灰尘主要金属元素背景值研究及应用

在开封市周边地区采集96个地表灰尘样品,按照土壤背景值研究方法,探讨了灰尘K、Na、Ca、Mg、Fe、Mn、Al和Ti等主要金属元素的背景值,并与研究区表土元素背景值及开封市区灰尘元素平均含量进行了比较。结果表明:地表灰尘Al、Ti、K、Na、Ca、Mg、Fe和Mn的背景值分别是70.67、4.85、19.56、16.42、23.37、9.21、20.83和0.74 g/kg;与研究区表土元素背景值相比,灰尘K、Mn背景值分别低3.69%和6.33%,而Mg、Na、Fe、Al、Ca和Ti则分别高14.98%、10.42%、10.10%、9.36%、8.40%和4.30%;开封市区灰尘Mn、Ti、Fe、Na、Al和Mg含量分别比其背景值低69.11%、16.67%、14.92%、9.09%、6.63%和0.84%,而Ca和K分别比其背景值高8.94%和4.92%;灰尘粒径大小、矿物组成和人类活动是影响主要金属元素背景值的重要因素。