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11.
基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源(海源)有机碳浓度从口门到外海逐渐降低(升高),在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L(0.97和1.05mg/L);垂直方向上,在层化水域陆源(海源)有机碳浓度从上到下逐渐递减(升高),在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳. 相似文献
12.
以铁基质生物载体为核心,将物理、生物和化学方法结合,对化粪池进行功能强化,实现黑水的原位深度处理.探究了溶解氧(DO)和碳氮比(C/N)等因素对黑水中污染物降解的影响,并在最佳运行参数下考察了氮素在系统中的转化机制.结果表明,当C/N为7.3~8.4时,好氧生物铁基质载体池DO为2.3~2.7mg/L时,系统氨氮(NH4+-N)、总氮(TN) 、COD和总磷(TP)的平均去除率分别可达90.74%、85.81%、92.65%和95.78%;当进水C/N降至3.3~4.2时,系统NH4+-N、TN、COD和TP的平均去除率仍可维持在81.16%、76.62%、93.87%和94.75%.铁基质生物载体内电解作用显著强化了化粪池内TN的脱除、COD的氧化和TP的固定.氮素转化机制分析表明,内电解与反硝化菌的耦合强化了反硝化作用,降低了反硝化过程对有机碳源的需求,强化了低C/N条件下TN、TP的脱除. 相似文献
13.
水体及沉积物氮磷水平对附植藻类的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探讨湖泊富营养化过程中沉积物及水体氮、磷浓度对附植藻类的影响,通过室内模拟实验,研究了水体及沉积物氮、磷升高对苦草(Vallisnerianatans(Lour.) Hara)上附植藻类生长、群落组成及其体内氮、磷含量的影响.结果表明,在实验条件下,随着水中氮、磷含量升高,附植藻类生物量及附植藻类氮、磷含量均呈极显著增加(p0.01).随着水体可获得的氮、磷浓度升高,附植藻类的相对丰度有所变化,舟形藻(Navicula)、小球藻(Chlorella)及微囊藻(Microcystis)相对丰度随着氮、磷水平的升高而下降,直链藻(Melosira)则相反,但舟形藻、直链藻、微囊藻、小环藻(Cyclotella)和小球藻均为群落的优势属种.沉积物氮、磷含量升高对附植藻类生物量、优势种丰度及群落氮、磷含量影响较小,均未达到显著水平(p0.05).在实验条件下,沉积物氮、磷含量对附植藻类影响不大,而水体氮、磷浓度升高显著地促进了附植藻类生长.研究结果也为解释富营养化湖泊沉水植物衰退及消亡提供了一定的科学依据. 相似文献
14.
牛粪-化肥配施对水稻田氮磷迁移转化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在控制外源N输入量相同的前提下,通过田间小区实验,探讨有机肥与化肥不同施用量(牛粪施用量:5,10,20t/hm2)对稻田田间土-水界面氮磷迁移转化特征的影响.结果表明:控制稻田水中NH4+-N、NO3--N、TN和TP输出的最佳时期分别为施肥后的第5,30,7,20d,且TN和TP浓度随时间变化符合单指数衰减方程(0.7444≤R2≤0.9724;1.1×10-6≤F≤0.0055).采用牛粪部分代替化肥的施肥方式,在一定范围内能降低稻田退水中TN、TP输出负荷(41.8%、36.0%、64.3%;20.3%、39.1%、48.9%),还可以降低稻田水中N/P,降低水体富营养化风险.同时,牛粪的施用可提高土壤中脲酶和磷酸酶的含量,促进氮磷向植物可吸收形态转化.综合经济成本和生态效益核算,采用10t有机肥代替无机肥的处理是相对经济环保的施肥方法,该施肥方式下,氮磷年输出负荷分别为17.70,1.26kg/hm2. 相似文献
15.
典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区(A)、粮食主产区(B)、保护区(C)三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地(LD)和耕地(GD)土壤pH、总碳(TC)、总氮(TN)、总磷(TP)和5种重金属(Hg、Cd、Pb、Zn、Cu)含量,利用典范对应分析(CCA)研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD (P<0.05)。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。 相似文献
16.
在线自动监测仪与实验室国标方法测定地表水中总氮的比对分析 总被引:2,自引:2,他引:2
随着监测技术的发展,地表水中越来越多的污染物可采用自动监测仪器实现实时监测。采用自动监测与实验室国标方法测定地表水中总氮的结果是否可比以及造成差异的原因,文章根据实际样品比对实验对此进行了探讨。 相似文献
17.
18.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献
19.
20.
The article describes the use of Scots pine bark to identifynitrogen sources in eastern Germany, as well as background areas in Russia and Bulgaria, by using natural isotope ratios of total nitrogen (Nt) and individual N compoundssuch as ammonium (NH4
+), nitrate (NO3
-)and amid nitrogen (amide-N). The samples collected were analysed using an elemental analyser in connection with a gas isotope mass spectrometer (EA-IRMS). Natural 15N abundances in pine bark from impact areas suggest that the ammonium accumulated on the surface of the bark is releasedfrom livestock management. Bark of Scots pines growing near agricultural land had highly depleted 15Nt values (between –8 and –12), while bark from background areas (unpolluted areas) displayed slightly negative 15Nt values (mean 15Nt = –3.8). It is assumed that part of the N adsorbed on the bark surface is mainly derived from ammonia(mean 15Nt = –40.3) escaping from livestock housing and during the application of manure. This assumption is confirmed by experiments under controlled conditions in which manure samples were spread on soil. In addition, temporal and spatial variations of 15Nt abundances in pine bark from various locations in eastern Germany as wellas pine stands in Nature Park Dübener Heath are discussed. 相似文献