镇江地区土壤中重金属Cu和Pb污染状况与空间分布

为了锯镇江地区土壤中重金属Cu和Ph的污染状况与空间分布,对镇江地区表层土壤中的Cu和Pb进行了采样监测。结果表明,镇江地区表层土壤中cu的含量为19．2～273mg／kg,Pb的含量为20．6～3846mg／kg。与全省土壤背景值相比,均有一定程度的富集。对cu和Pb的相互关系进行分析可得出,镇江地区土壤在一定程度上受到农业面源的污染。     

基于灰关联分析的天津市气溶胶消光特征研究

根据天津市秋季(2006年10月10日～20日)消光系数(bext)、PM2.5、SO2、NOX、NO2、O3质量浓度及相对湿度监测结果,利用灰色关联分析法分析大气消光系数同空气中的几种主要污染要素的相关性。结果表明,与消光系数有关的几种主要指标的灰关联度序为PM2.5NOXRHNO2O3,其中PM2.5与消光系数的灰关联系数达到0.905,远高于其他相关指标。同时对PM2.5和消光系数相关分析表明,监测期间天津市PM2.5质量消光系数为6.04m2/g。     

大连市中心城区地下水“三氮”污染分析

依据《地下水质量标准》(GB/T 14848-1993),对大连市中心城区2006-2010年地下水"三氮"监测资料进行分析。结果表明,"三氮"的检出率(最高为100%)和超标率(最高为58.8%)都较高,其中亚硝酸盐氮超标显著。氨氮浓度各年均值均超标,呈波动变化;亚硝酸盐氮浓度各年均值均超标,并呈上升趋势;硝酸盐氮各年均值波动变化,总体呈上升趋势。除2009年以外,其他4年中丰水期的硝酸盐氮浓度都比枯水期高;除2007年外,其他4年中的丰水期氨氮浓度都比枯水期低。"三氮"最高浓度值主要出现在中心城区周边区域。     

高效液相色谱-原子荧光光谱联用分析土壤中形态砷

采用高效液相色谱(HPLC)-原子荧光光谱(AFS)联用技术分析土壤中亚砷酸盐[As(Ⅲ)]、二甲基砷(DMA)、一甲基砷(MMA)和砷酸盐[As(Ⅴ)]等4种形态砷,以磷酸为提取剂、抗坏血酸为还原剂,优化了水浴提取条件。As(Ⅲ)、DMA、MMA和As(Ⅴ)在7 min之内实现了完全分离,在1.00μg/L～100μg/L范围内线性良好,实验室检出限分别为0.25μg/L、0.36μg/L、0.39μg/L和0.51μg/L,土壤标准样品平行测定的RSD≤7.4%,加标回收率为79.5%～95.0%,提取率为74.6%～90.4%。     

喻家湖水质时空分布特征和影响因子分析

通过设计合理的水质监测网,采用多元统计分析,并结合地理信息技术对武汉市喻家湖在2011年-2012年期间12个监测点、13个水质参数监测值进行水质时空分布特征研究.结果表明,喻家湖13个水质指标概括为4个主成分:第一主成分代表喻家湖的重金属污染,第二主成分代表其富营养化水平,第三主成分代表有机污染程度,第四主成分间接指示富营养化程度;在时间和空间变化上都可分为二组,显著性指标的时空差异较明显,水质污染程度从南至北逐渐减弱,湖溪河是喻家湖的最主要污染源.并对水质参数,监测点位和频次进行了优化.     

香溪河库湾氮的时空分布及影响因子分析

为研究解决香溪河库湾水体富营养化问题,需探明库湾水体氮的时空分布及影响因子。2010年12月—2011年11月对香溪河与水库干流交界处至香溪河库湾尾部共12个采样点进行连续监测,分析香溪河库湾氮的时空分布,结果表明,香溪河库湾氮存在明显的时空分布规律。空间上,回水末端处TN和NO₃^--N浓度低,河口处浓度高,随着与回水末端距离的增加,浓度逐渐升高。在时间上,香溪河库湾TN和NO₃^--N浓度的变异系数随着与河口距离的增加总体上逐渐增大,研究时间内的变化程度逐渐变大;且香溪河库湾TN和NO₃^--N浓度在三峡水库不同运行阶段的时间变化规律不同。     

环境监测技术培训需求分析——应用OTP模型

简述了环境监测技术培训需求分析的重要性及OTP模型的概念.针对环境监测技术培训的现状和特点,设计了符合环境监测技术培训特点的OTP模型,提出了系统分析环境监测技术培训需求的方法,以及根据实际情况科学设置输入项的不同权重,充分考虑影响模型输出的各种因素,加强研究模型输入项的量化表征,动态调整模型的输入项的建议.     

都匀市区小学校园声环境质量类型变化

2003年都匀市区各小学校园声环境质量状况监测和系统聚类分析结果表明,市区的小学校园声环境质量状况分为清静型、扰闹型、持续吵闹型和断续吵闹型共4种类型。到2012年,这种状况发生了很大的变化,断续吵闹型校园消失,持续吵闹型小学校园的数量则明显增加了。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

山区土壤重金属空间插值性能的改进

山区土壤重金属监测中,密集均匀的布点采样困难大,成本高。根据稀疏非均匀样本数据准确预测山区土壤重金属空间分布,对可视化描述检测元素的分布及趋势具有重要意义。基于云南省楚雄市南部山区表层土壤中重金属锰、钒的采样数据,对集成径向基函数神经网络(IRBFANNs)和传统插值方法:反距离(IDW)、普通克里格(OK)、径向基函数神经网络(RBFANNs),进行了不同等级采样密度下的插值性能比较。结果表明,样本点数量减少时,传统预测方法的插值精度都有所下降,而IRBFANNs算法在样本点较少情况下能够保持最好的插值精确度和稳定性,有效改进了空间插值性能。