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231.
海州湾表层沉积物重金属的来源特征及风险评价 总被引:11,自引:3,他引:8
根据2009年12月海州湾海域17个站位的环境调查资料,通过地统计学方法分析表层沉积物中6种重金属(Cd、As、Cu、Pb、Cr、Zn)的来源特征,采用潜在生态风险指数法进行重金属风险评价.结果表明,重金属分布格局整体呈西南高东北低、随离岸距离增大而减小的趋势;陆源污染输入是海州湾海域重金属的重要污染来源;有机碳含量、底质粒径和硫化物是影响重金属含量及其分布的重要因素;风险评价显示海州湾沉积物重金属总体处于中等生态风险状况,风险相对较高主要分布在龙王河口到临洪河口的近岸海域,潜在生态风险指数Cd>As>Cu>Pb>Cr>Zn,Cd是主要的生态风险贡献因子. 相似文献
232.
滴水湖及其水体交换区沉积物和土壤中PAHs的分布及生态风险评价 总被引:4,自引:3,他引:1
采用GC-MS联用技术分析了滴水湖及其水体交换区23个表层沉积物和土壤中16种多环芳烃(PAHs)的含量,探讨其分布特征及来源并对其生态风险进行评价.结果表明,滴水湖沉积物中16种PAHs含量范围是11.49~157.09 ng·g-1,平均含量为66.60 ng·g-1,湖区沉积物中PAHs含量比入湖区低,但比出湖区高.湖区外的沉积物和土壤中PAHs组成主要以中、高分子量PAHs(4环、5~6环)为主,而湖区内表层沉积物中PAHs组成则以低分子量PAHs(2~3环)和高分子量PAHs(5~6环)为主.通过特征化合物分子比值法、主成分分析及多元线性回归模型判源,表明湖区外沉积物和土壤中PAHs来源主要为燃烧源,而湖区内沉积物中PAHs来源为燃烧源和石油类产品泄漏的混合来源.生态风险评价显示,滴水湖及其水体交换区沉积物和土壤中PAHs生态风险较低. 相似文献
233.
经济结构调整的污染减排效应:以COD减排为例 总被引:4,自引:2,他引:2
经济结构调整是减少污染物排放的重要手段.为定量分析经济结构调整对污染减排的影响,将全国分为东部、东北、中部和西部4个子区域、工业分为39个行业,以化学需氧量(COD)为例,通过构建模型分析区域结构和行业结构调整对总量减排和排放强度的影响.结果表明,2000~2010年:1中国COD排放量由1445×104t降至1 238×104t,11 a间共排放14 950×104t.其中东部地区排放量最多,占总量的比重约为35.6%.2在工业COD排放量中,造纸及纸制品业排放量最大,占工业COD排放量的35.8%.3四大地区经济结构变化减少COD排放420×104t,使COD排放强度降低1.29%.4工业内部行业结构的变化减少COD排放533×104t,使COD排放强度降低3.1%.研究结果对指导中国经济结构调整、实现节能减排目标具有一定的参考价值. 相似文献
234.
不同生态系统土壤生化特征及其与土壤呼吸和N2O排放的关系 总被引:3,自引:1,他引:2
通过室内培养实验,研究了不同生态系统土壤生化特征及其对土壤呼吸和N2O排放的影响.结果表明,不同生态系统土壤的生化特征不同,土壤呼吸和N2O排放也不相同.一般果园细菌数量最多,草地放线菌数量最多,林地真菌数量最多,而竹园细菌放线菌数量最少,果园真菌最少;微生物碳氮含量一般果园>林地>农田.相关分析表明细菌数量与微生物碳氮呈显著正相关,放线菌数量与土壤有机碳和全氮含量呈极显著正相关(P<0.01),而真菌数量仅与全氮含量呈显著正相关(P<0.05).土壤呼吸累积排放量从高到低为果园>竹林>农田>林地>草地.N2O累积排放量为农田>果园>草地>林地>竹林.土壤呼吸与细菌、微生物碳氮呈显著正相关(P<0.05);土壤的N2O排放与三大微生物、铵态氮呈显著正相关(P<0.05).逐步回归分析表明土壤呼吸主要取决于土壤细菌数量和pH的变化;土壤N2O排放主要取决于土壤细菌数量和铵态氮含量的变化. 相似文献
235.
基于非点源溶解态氮负荷估算的率水流域土地利用结构优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用区域营养盐管理模型(ReNuMa)对率水流域2000~2010年的溶解态氮(DN)负荷进行了定量估算和来源解析.在率定期和验证期,径流和DN负荷模拟的Ens和R2都大于0.9,模型具备可靠的模拟能力.结果表明,率水流域的年均非点源DN负荷为1.11×103t·a-1,负荷强度为(0.75±0.22)t·km-2.在所有土地利用类型中,水田的DN负荷强度最大[28.60kg·(hm2·a)-1],林地的DN负荷强度最小[2.71 kg·(hm2·a)-1].农业生产用地(水田、谷物、经济作物、果园和茶园)对DN负荷的贡献最大,表明人类影响下的农业生产活动是流域非点源污染的最主要来源.基于污染负荷适量削减和农业经济产值最大化原则,开展了流域2015年土地利用结构优化分析,规划结果表明在土地利用结构最优情况下,经济收益的增长依然伴随着负荷的增加,但经济产值的增幅大于DN负荷的增幅. 相似文献
236.
为评估工业水污染物减排潜力、探究污染防治技术模拟在污染物总量控制、污染物排放限值等环境管理中的应用,按照"原料-工艺-技术-产品"的耦合关系建立了"工业污染物减排潜力分析及环境管理"模型,集成自下而上建模和情景分析等方法在我国造纸行业进行案例研究.结果表明,在政策组合情景下,废水、COD、氨氮在2015年的减排潜力分别为7×108t、39×104t、0.3×104t,2020年分别为13.8×108t、56×104t和0.5×104t;2010~2020年期间加强末端治理仍然是主要减排途径,但2015~2020年间行业结构调整的作用将逐渐提升,并使行业产污水平在2015年和2020年基本达到国内或国际先进水平,废水和氨氮指标在2015年和2020年基本满足排放标准,但COD难以达标. 相似文献
237.
化学合成类制药行业工艺废气VOCs排放特征与危害评估分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以浙江台州6家典型化学合成类制药企业为代表,对其排放工艺废气中的18项挥发性有机物(VOCs)特征污染物(如甲苯、甲醛、二氯甲烷等)进行监测和分析,并采用臭氧产生潜力(OFP)和健康风险评价指标对VOCs所产生的环境与健康危害进行初步的评价.结果表明,化学合成类制药企业排放的总VOCs浓度为14.9~308.6 mg·m-3,其产生环境危害的OFP值为3.1~315.1 mg·m-3,主要贡献物质为甲苯、四氢呋喃、乙酸乙酯等6种物质,存在较大的潜在环境危害.另外,健康危害中的非致癌风险指数和总致癌风险指数介于9.48×10-7~4.98×10-4a-1和3.17×10-5~6.33×10-3之间,主要是苯、甲醛和二氯甲烷这3种致癌物. 相似文献
238.
轻型汽油车CH4和N2O排放因子研究 总被引:1,自引:1,他引:0
我国的机动车温室气体排放研究多集中于CO2排放,而CH4和N2O排放的相关研究主要是依据欧美开发的模型进行的,缺乏CH4和N2O实车测试的研究.本研究选取22辆轻型汽油车,利用底盘测功机开展了整车台架测试和采样分析,获得了车辆在NEDC工况下的CH4和N2O排放因子.结果表明,国Ⅰ~国Ⅳ阶段轻型汽油车CH4平均排放因子分别为0.048、0.048、0.038和0.028 g·km-1,N2O则分别为0.045、0.039、0.026和0.021 g·km-1.在轻型汽油车单车排放的CO2、CH4和N2O三类温室气体(以CO2当量计)中,CH4和N2O排放的分担率均随排放标准的加严而逐渐降低,其中CH4排放在温室气体排放中不足0.5%,N2O排放分担率在3.03%~6.35%之间.因此,排放标准的加严可以有效减少CH4和N2O的排放,以减缓机动车排放带来的温室效应. 相似文献
239.
不同碳源在污水处理过程中的变化规律研究 总被引:4,自引:4,他引:0
通过对A2/O污水处理工艺长期的分析监测,探明了城市污水处理厂原水中有机物不同生物降解性及碳源赋存形态比例.原水中大部分有机物以颗粒态存在,占进水有机物的61%.原水中快速、慢速、难生物降解有机物比例分别为15.8%、54.2%和30%,快速生物降解有机物主要以溶解态存在,慢速生物降解有机物则主要以颗粒态存在.通过快速、慢速生物降解有机物的沿程监测分析,明确了两种碳源在污水处理过程中的变化规律,厌氧池与缺氧池内均存在微生物水解发酵引起的慢速生物降解有机物的转化作用,其中厌氧反应池的转化效率最高.分析计算了污水处理过程中不同碳源的转化,明确了快慢速有机物在各单元的转化和利用情况,结果指出,2 h内慢速生物降解有机物在厌氧池与好氧池转化率分别为33%和20%.从脂肪酸的种类及含量来说,厌氧池与缺氧池的脂肪酸的种类及含量均高于原水. 相似文献
240.
北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3. 相似文献