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341.
舟山近岸海域赤潮优势种中肋骨条藻的生长模型 总被引:1,自引:0,他引:1
中肋骨条藻是舟山近岸海域的赤潮优势种,常有大小不等的中肋骨条藻赤潮发生.本文采用多元线性回归模拟春秋两季非赤潮期中肋骨条藻的生长趋势,以探讨影响此种藻类生长的重要因子.结果表明,春季影响中肋骨条藻生长的重要因子包括盐度、无机氮、悬浮物、水温和pH;秋季影响中肋骨条藻生长的重要因子包括溶解氧、活性磷酸盐、悬浮物、硅酸盐、COD和盐度.并与前人的研究结果相比较,从而发现赤潮期和非赤潮期共同的或不同的影响骨条藻生长的因素. 相似文献
342.
于2014年12月2~24日在上海市城区对大气中细粒子及其化学组分进行了在线连续观测,基于在线数据运用正定矩阵因子分析法(PMF)、化学质量平衡法(CMB)和多元线性模型(ME2)这3种受体模型开展颗粒物源解析并进行相互验证.结果显示,基于在线数据共获得了8类污染源,包括二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳、重油燃烧源、工业源、移动源、扬尘源和燃煤源.其中二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳等二次污染源(44.9%~64.8%)对PM2.5的贡献最大,移动源(16.8%~24.8%)和燃煤源(5.6%~14.9%)的贡献次之,其他源类的贡献相对较小. 3种模型获得的污染源特征组分和来源结果对比表明, 3种模型获得的二次硫酸盐、二次硝酸盐、二次有机碳、移动源的源解析结果较接近,说明模型对这4类源的模拟较好.ME2和PMF模型对燃煤源、扬尘源的拟合结果要好于CMB;工业源则是CMB的结果更好. 相似文献
343.
随着我国政府职能转变改革的深入,如何优化监管模式,提高监管的效率和效果一直是政府和学术界关注的热点问题,从"简政放权"到"双随机、一公开"再到"社会共治",监管已经从政府一元监管向多元共治过渡,然而如何实现监管模式的转变,建立起多元共治的格局,就是目前亟待解决的问题。本文以特种设备安全监管为研究对象,基于特种设备安全监管的特点及现状,综合运用风险管理理论、回应性监管理论、多中心治理理论,对特种设备安全监管模式进行优化,并给出新监管模式的具体实施方案,为特种设备安全监管提供依据,也为其他公共安全领域的监管提供参考。 相似文献
344.
345.
346.
苏州古城区水体污染时空分异特征及污染源解析 总被引:11,自引:0,他引:11
利用2012年苏州古城区30个监测断面的11个水质指标数据,综合运用水质指数模型(WQI)、层次聚类(HCA)、后退式判别(DA)、因子分析(FA)、绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)及GIS平台系统分析了旅游城市苏州古城区河网水体污染物时空分异特征及污染源解析.结果表明:①苏州古城区内城河及外围河道水体的CCME WQI值介于40~74之间,其中,66.67%的监测点水环境遭到严重破坏,主要集中在内城河河道;②系统聚类分析将采样时间分为1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段;将采样点分为2类,从空间上反映了古城区内城河与外围河道的污染程度;③采样时间和采样点聚类分析结果的判别分析交叉验证,正确率分别达到88.1%和78.5%;表征时间差异性用了7个指标,分别为总氮(TN)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、水温(T)、高锰酸盐指数(COD Mn)、藻密度(Algae density)、叶绿素(Chl),表征空间差异性用了5个指标,分别为总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、浊度(Turb)、水温(T);显著性指标的时空差异性比较明显;④古城区内城河河道在1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段内的因子分析分别提取4、3和4个因子,累积解释方差分别为83.64%、72.67%和77.98%;古城区外围河道在全年内的因子分析提取了3个因子,累积解释了62.28%的总方差;因子分析表明,古城区内城河及外围河道主要为氮、磷等营养物质污染及夏季藻类爆发的问题,与古城区外围河道相比内城河河道的污染更为严重,应优先开展治理;内城河氮、磷污染除了有来自生活、餐饮旅游等第三产业的污染外,还受到降雨地表径流及河道底泥释放的非点源污染影响;⑤绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)表明,总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(COD Mn)主要来自城市生活及餐饮旅游等第三产业污水.研究结果可为苏州古城区河道水环境改善治理提供参考. 相似文献
347.
湖库富营养化指标的高频监测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
湖泊和水库中蓝藻水华等富营养化灾害的形成往往只需几天的时间,因此,在富营养化水体的水质管理上需要进行高频的水质指标监测.本研究以新安江水库(千岛湖)为例,基于水质传感器探头现场获取的水质参数,采用多元逐步回归分析方法,获得总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、叶绿素a(Chl)、营养状态指数(TSI)、透明度(SD)等指示湖库富营养化状况的关键水质指标与水体藻蓝素(PC)、浊度(TURB)、有色可溶性有机物(CDOM)、电导率(EC)、溶解氧(DO)等现场水质参数之间的定量关系,以满足高频监测湖泊富营养化关键指标的需要.结果表明,2013年调查期间,新安江水库各湖区水质差异较大,调查的54个点位中,SD介于1.10~8.60 m之间,TN介于0.78~1.68mg·L-1之间,TP介于7.90~71.1μg·L-1之间,具有较为宽泛的代表性.相关分析表明,CDOM与TN、TP、CODMn、Chl、TSI、SD均存在显著的相关关系,可以作为新安江水库水质富营养化状况的一个重要自动监测指标;TURB与TP、Chl、SD、TSI之间也显著相关,PC则与TN、CODMn相关,而探头获得的叶绿素浓度值(Chls)与TN、SD显著负相关.通过与实测值比较表明,统计分析建立的富营养化指标多元回归方程估算值与实测值吻合度较高,能够满足水体管理的需要.本研究为湖泊和水库的富营养化灾害监控、预警提供了理论依据. 相似文献
348.
349.
Assessment of nutrient distributions in Lake Champlain using satellite remote sensing 总被引:3,自引:0,他引:3
The introduction of nutrients to lakes causing eutrophic conditions is a major problem around the world. Proper monitoring and modeling are important to effectively manage eutrophication in lake waters. The goal is to develop remote sensing models for nutrients, total phosphorus and total nitrogen, in Lake Champlain. The remote sensing models were created using multivariate linear regression with the unique band combinations of Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery based on the empirical relationship with the field observations. The resulting models successfully showed nutrient distributions in the most eutrophic part of Lake Champlain, Missisquoi Bay, with reasonable adjusted coefficient of determination values (R2 = 0.81 and 0.75 for total phosphorus and total nitrogen, respectively). The results show the feasibility and the utility of satellite imagery to detect spatial distributions of lake water quality constituents, which can be used to better understand nutrient distributions in Lake Champlain. This approach can be applicable to other lakes experiencing eutrophication assisting decision making when implementing Best Management Practices and other mitigation techniques to lakes. 相似文献
350.
三江源区土壤有机碳含量空间分布研究对于全球气候变化下区域碳循环研究具有重要意义。文章以三江源区玉树县为研究区,在GIS的支持下,基于土样有机碳测试结果,利用Kriging插值方法得到土壤有机碳含量空间分布,在此基础上分析了玉树县土壤有机碳含量空间分布的主要影响因子。结果表明:西北部的隆宝滩湿地自然保护区及其周围区域土壤有机碳含量最高,达到了90 g/kg以上;玉树县结古镇、仲达乡及通天河附近为26.5~45 g/kg;巴塘乡西部、下拉秀乡西南部及周边区域集中在50~75 g/kg。玉树县土壤有机碳含量空间分布主要受到环境因子、土壤类型及土地利用/土地覆被类型等因素的综合影响,其中环境因子是影响土壤有机碳空间分布的主导因子,土壤类型和土地利用/土地覆被类型的影响在空间上表现不明显。 相似文献