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珠江三角洲一些菜地土壤中多环芳烃的含量及来源 总被引:4,自引:1,他引:4
为了探讨珠江三角洲中心区经济发达地带的多环芳烃污染水平,为有关部门制定相关的环保政策提供依据,分析了55个分别采自广州、东莞以及佛山郊区表层菜地中土壤样品的多环芳烃的含量.16种EPA(美国环保署)规定的优先控制多环芳烃含量为58~3077 μg·kg-1,均值为315 μg·kg-1,相对于土壤标准和世界其它地区的检测结果属于中等程度污染.分析结果表明,土壤中多环芳烃的含量同土壤总有机碳、碳黑存在着显著的线性关系.通过几个常用参数分析得知,广州、东莞及佛山的多环芳烃污染来源于石化污染以及化石燃料、生物质和煤炭的燃烧.据估算,广州、东莞及佛山0~20 cm表层土壤中多环芳烃类的储量为1292t. 相似文献
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万道盛 《安全.健康和环境》2006,6(8):50-50
星期三的上午九时,孝感公司车站油库. 一阵急促的警报声响过之后,在短短几秒钟内,身着桔黄色消防服的消防人员向着火点(发油间)猛冲而去.这时,消防座机员已经启动消防座机向预定目标送水;设备抢修人员早已关掉库区电源并背着工具箱奔赴现场;安全保卫人员开始疏散车辆、人员并实施警戒;医疗救护人员也扛着担架匆忙奔向着火点;油库主任手持话筒,操着嘶哑的嗓音,不停地在现场喊叫着. 相似文献
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利用GIS/GPS技术进行车辆调度以及现场指挥,是实现环境应急救援以及应急资源调度的基础。本文阐述了利用GPS-手机耦舍定位来进行车辆应急指挥调度的关键技术、方法和功能设计,实现GPS和手机二种定位方式的优势互补,可以有效提高车辆管理应急指挥调度系统的时效性及应急处置能力。 相似文献
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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
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