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941.
942.
灰色模型在环境评价中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨了灰色系统理论在环境评价中的应用,并且以某区地下水体中NO3^--N含量的观测资料为例建立了灰色预测模型。将预测计算结果与实际数据进行比较,结果表明,灰色预测模型对于波形特点的污染元素含量预测,其效果是比较好的。 相似文献
943.
广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布 总被引:6,自引:0,他引:6
使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因. 相似文献
944.
上海市道路灰尘中铂族元素(PGEs)富集特征 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了上海市道路灰尘铂族元素(PGEs)累积水平和分布特征,并探讨了来源变化.样品经王水消解后由ICP-MS测定.研究结果表明,上海市道路灰尘Rh,Pd,Pt浓度分别达到:27.68(61.05-4.50)ng·g~(-1),107.72(12.98-241.4)ng·g~(-1)和34.89(0.36-108.6)ng·g~(-1),分别是参照点的18.33倍、11.12倍和65.83倍,高出地壳丰度值两个数量级以上,与国际其他城市道路灰尘PGEs水平相比,Pt含量较低,Pd和Rh含量处于中间水平;内环-中环区间的道路灰尘PGEs含基最高,从此区域分别往城区内和城区外,PGEs含鼍逐渐降低,至郊区道路,灰尘PGEs含量达到最低,车流量及道路是否限行高污染车辆是主要致因;不同类型道路PGEs浓度水平表现为:快速路(包括环线)>主干道>次干道>高速公路>郊区公路,道路类型会对PGEs分布产生较大的影响,但并没有对其产生决定性作用;PGEs间相关性很好,汽车催化转化器(VECs)排放是道路灰尘PGEs主要来源,Pd含量远高于Pt和Rh,不同于大多数文献的研究结果,VECs类型发生变化是主要原因;同为交通污染排放的元素,Cr与PGEs的相关性很好,Cu与PGEs之间有一定相关性,Zn只与Pt有相关性,而Ph与PGEs没有相关性,Pb和Zn为汽车催化剂毒物是主要原因. 相似文献
945.
多溴联苯醚的生物富集效应研究进展 总被引:3,自引:1,他引:2
研究污染物的生物富集效应对于预测污染物在生物体内的含量、建立环境标准以及评估污染物的生态风险具有重要的意义.论文结合近年来国内外有关多溴联苯醚(PBDEs)的生物富集及其沿食物链(网)生物放大效应的研究文献,对PBDEs的生物富集效应进行了综述.文献计算的生物富集因子(BAFs)、生物-沉积物/土壤生物富集因子(BSAFs)和生物放大因子(BMFs)表明,生物对大多数PBDEs具有生物富集作用,且生物对PBDEs的富集能力与其生物进化等级及其营养级有关.文献计算的营养级放大因子(TMFs)表明,大多数PBDE单体可以在食物网上产生生物放大效应,但只有较少单体具有统计上的显著性.生物的生理生化参数、化合物本身的特性以及环境条件等因素影响了PBDEs在生物体内及食物链(网)上的富集与放大. 相似文献
946.
深圳英飞拓科技股份有限公司(以下简称:英飞拓)作为一家高成长性的安防企业,历经二十余载的行业沉淀,目前已发展成为电子安防产品制造商和行业解决方案提供商,在安防行业占据了一席之地。回望英飞拓在安防行业前行的每一步,企业始终秉承"以科技和敬业服务安全"的经营理念,以文化这一精神元素滋养和提升企业素质,以求真务实的开拓精神、强盛的服务意识经营企业,以高起点、高科技、高质量创造出了安防业界的翘楚品牌。今天,让我们走进它,去亲身感受英飞拓企业文化不断孕育出的丰盛硕果…… 相似文献
947.
深圳英飞拓科技股份有限公司(以下简称:英飞拓)作为一家高成长性的安防企业,历经二十余载的行业沉淀,目前已发展成为电子安防产品制造商和行业解决方案提供商,在安防行业占据了一席之地。回望英飞拓在安防行业前行的每一步,企业始终秉承“以科技和敬业服务安全”的经营理念,以文化这一精神元素滋养和提升企业素质,以求真务实的开拓精神、强盛的服务意识经营企业,以高起点、高科技、高质量创造出了安防业界的翘楚品牌。今天,让我们走进它,去亲身感受英飞拓企业文化不断孕育出的丰盛硕果…… 相似文献
948.
为了对包头市环境空气中PM2.5来源进行解析,在包百大楼设立采样点,于2011年9月—2012年6月利用TH-150C智能中流量(TSP)采样器与PM10-5-2.5大气可吸入颗粒物切割器,采集细颗粒物的重量,利用测量前后滤膜的重量差和通入气体流量体积的比值得出PM2.5的质量浓度。利用电感耦合等离子体质谱仪测定PM2.5中无机元素的含量;2001A型有机碳/元素碳(OC/EC)分析仪,测定PM2.5中碳组分的含量;采用DionexIC-2500型离子色谱仪测定无机离子的含量,最后利用富集因子法对PM2.5进行源解析。研究结果表明:包头市环境空气中PM2.5的质量浓度随时间变化,特征为秋冬季明显高于春夏季,主要原因是进入10月份包头市开始采暖,燃煤的大量增加导致PM2.5的质量浓度的升高,同时源解析结果表明其主要来源为燃煤、汽车尾气的排放、金属冶炼、生物质的燃烧(垃圾焚烧)和土壤尘(包括建筑和道路扬尘等)。 相似文献
949.
针对北京2013年1月的一次混合型大气重污染过程,于2012年12月31日—2013年1月18日在中国环境科学研究院大气环境研究所楼顶采集了TSP和PM10样品,分析了其中的元素组分. 结果表明,逆温和静稳天气是导致此次大气污染的主要气象条件. 重污染期(2013年1月11—15日)北京大气ρ(TSP)和ρ(PM10)的日均值分别为426.34和363.46 μg/m3,分别是非污染期(2013年1月2—6日)的3.5和3.4倍;而重污染期TSP和PM10中ρ(无机元素)分别为36.38和18.67 μg/m3,是非污染期的2.2和1.6倍,低于颗粒物质量浓度升幅. 元素质量浓度特征和EF(富集因子)分析表明,Na、Mg、Al、K、Ca、Fe的质量浓度之和占总元素质量浓度的90%以上,其EF均小于10,属地壳类元素,重污染期各元素质量浓度未明显升高;Mn、Cr和Ni 3种元素的EF在研究过程中无明显变化;重污染期PM10中w(Cd)(0.05%)、w(Zn)(3.34%)、w(As)(0.22%)、w(Pb)(3.54%)、w(Mo)(0.03%)、w(Sn)(0.14%)和w(Tl)(0.03%)明显升高,并且这7种元素重污染期与非污染期的质量浓度比值和EF都较高,其来源主要为燃煤、移动源、工业源和垃圾焚烧等人为源. 重污染期本地源对TSP和PM10的贡献略有增加. 相似文献
950.