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81.
反硝化作用是地下水硝酸盐污染去除最重要的过程.由于水文地质条件和水文地球化学环境的复杂性和不确定性,精准测定含水层反硝化速率是反硝化过程的研究难点.选取潮白河冲洪积扇中部中国环境科学研究院地下水创新野外基地作为研究区,基于野外原位试验和15N同位素示踪法提出一种含水层反硝化速率的测定方法.该方法综合体现了研究区实际水文地质条件和水文地球化学环境对反硝化作用的影响,并充分考虑了硝酸盐在含水层中稀释弥散作用对计算结果的影响.结果表明:①潮白河冲洪积扇中部某地地下26~28 m处于还原环境,含水介质以粉细砂为主,ρ(NO3-N)平均值为2.77 mg/L.②地下26~28 m反硝化速率在349.52~562.99 μg/(kg·d)(以N计,下同)之间,平均值为450.31 μg/(kg·d).通过与研究区含水介质、采样深度和硝酸盐背景值相似的国内外案例对比研究,初步评估结果处于合理区间.③测试结果具有一定不确定性,主要来自忽略中间产物NO2-和NO的计算方法、扰动采样方法、N2O的操作规范程度及采样频率等方面.研究方法为测定含水层硝酸盐速率研究提供了新的思路,研究结果可为地下水中硝酸盐转化过程机理研究、地下水硝酸盐污染修复及风险管控提供关键的理论支撑数据. 相似文献
82.
为了解深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染状况,于2017年1月、4月、8月和11月分别采集龙岗区大气颗粒物样品.利用气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)对深圳市龙岗区4个功能区(工业区、商业区、居民区和生态区)的80个大气颗粒物样品进行检测,得到PBDEs(多溴联苯醚)8种单体(BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183、BDE-209)的质量浓度,同时研究了大气颗粒物中PBDEs质量浓度的时空分布特征.结果表明:①深圳市龙岗区大气颗粒物中ρ(∑8PBDEs)(∑8PBDEs为PBDEs 8种单体的加和)范围为0.07~77.80 pg/m3,ρ(∑8PBDEs)年均值为(6.86±14.17)pg/m3.ρ(BDE-209)范围为0.01~76.23 pg/m3,年均值为(5.10±13.58)pg/m3,BDE-209为主要污染单体.② 4个功能区的ρ(∑8PBDEs)平均值大小顺序依次为工业区(13.65 pg/m3)>商业区(7.75 pg/m3)>生态区(3.95 pg/m3)>居民区(2.19 pg/m3),工业区是环境空气颗粒物中PBDEs的主要污染区.③ ρ(∑8PBDEs)平均值的季节性变化规律为春季(13.32 pg/m3)>冬季(9.18 pg/m3)>秋季(2.17 pg/m3)>夏季(1.51 pg/m3),符合深圳市亚热带海洋季风气温和气候对环境空气中颗粒物质量浓度的影响规律.研究显示,深圳市龙岗区大气颗粒物中PBDEs质量浓度处于较高水平,污染严重,建议减少含PBDEs产品的生产、使用和运输等活动,或找到更利于环境安全和人体健康的替代品,降低PBDEs对该地区的污染. 相似文献
83.
直接接触和飞沫传播等方式是新型冠状病毒传播的主要途径,合理的洗手行为是切断暴露途径和降低病毒感染风险的有效防控措施,对于新型冠状病毒肺炎(COVID-19,简称“新冠肺炎”)疫情的防控具有重要的作用.该研究于2020年2月25日—3月14日,采用电子问卷的方式调查了覆盖我国31个省(自治区、直辖市)1 728个县(区)18岁及以上的居民,收集共计8 330名成人的洗手情形及洗手时长等信息,分析不同暴露情景下的洗手行为及其影响因素.结果表明:女性、城市地区居民在洗手比例和洗手时长上均分别高于男性、农村地区居民.人群在一般暴露情景下的洗手比例较高,而对于病毒感染风险较高的暴露情景(如咳嗽或打喷嚏后、接触他人后等)的洗手率(分别为73.6%和83.9%)排名靠后,说明人群对病毒的传播途径和防护措施有待深入理解;在洗手时间上,根据WHO规定的洗手时长标准(20 s),仅有41.7%的人群洗手时长合格(大于20 s),城区居民洗手时长的合格率(42.0%)显著高于农村地区(39.7%);总体上,具有外出经历的人群洗手比例较未曾外出的人群高,新冠肺炎疫情期间居住地是否存在新冠肺炎疑似和确诊病例显著影响居民的洗手行为,但是疫情最严重的地区居民的洗手时长合格率(37.2%)最低,反而疫情最轻的地区居民的洗手时长合格率(43.6%)最高,说明居民的洗手行为可能受疫情等多方面的影响.研究显示,相比于非疫情期间而言,疫情期间我国居民洗手行为发生率提高,洗手时长合格率提高,但是仍然水平偏低.应提高居民洗手行为意识,科学地执行洗手这一防护措施,相关政策制定以及个人防护应当进一步关注和重视洗手行为的防疫作用. 相似文献
84.
为研究厦门市冬季不同PM2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM2.5观测数据,使用AGAGE(Advanced Global Atmospheric Gases Experiment)统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM2.5污染情境下,ρ(PM2.5)及PM2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ(PM2.5)平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM2.5污染的发生. 相似文献
85.
为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给. 相似文献
86.
长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段(新滩、安庆和芜湖)采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物(长江江豚)和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目(占比为3.5%),鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善. 相似文献
87.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
88.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献
89.
为探究不同类型炉具的大气污染物排放差异,本研究选择5种常见的新式居民燃煤炉具(方型煤炉具、折流换热炉具、炕暖炊一体化炉具、气化正烧及气化反烧炉具)在实验室内进行模拟燃烧和大气污染物排放水平监测,定量评估不同炉具的环境效果,识别污染排放水平差异的影响因素及原因,从而提出炉具研发设计等污染减排的改进建议.结果表明:①不同炉具大气污染物排放差异较大,炕暖炊一体的炉具污染排放强度最大,3种大气污染物(SO2、NOx和颗粒物)的排放强度为2.9 kg ·t-1,是平均值的1.6倍;应用方型煤技术的炉具大气污染物排放强度最低,是平均值的65%.②不同炉具在不同燃烧阶段其气态污染物排放也呈现出明显的差异和特征.旺火阶段方型煤炉具NOx排放浓度为0.49mg ·m-3,相较于其他类型炉具降低了45%~72%;气化反烧炉具的SO2排放浓度为1.38mg ·m-3,相较于其他类型炉具最高降低了28%.③影响炉具大气污染物排放因素包括应用技术及燃烧类型,采用方型煤及气化反烧技术的炉具环境效益较好,但两类炉具的经济成本分别达到2.0万元和1.8万元,明显高于其他类型炉具.④考虑不同炉具污染排放差异,建议采取差异化的经济政策和严格的排放和产品标准,推广使用节能环保型炉具,降低燃煤炉具大气污染物排放. 相似文献
90.
黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量(ET0)的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960—2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区ET0的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明:(1)黄土塬面保护区多年平均ET0为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均ET0值及增长率均高于非生长季平均ET0。(2)该区多年平均ET0空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均ET0远低于东部山西塬区。(3)过去58年来,区域年均、生长季、非生长季ET0均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均ET0存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。(4)气温是控制区域ET0变化的最重要的气象因子,但气温对ET0的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的ET0变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域ET0变化的主要控制因子。(5)遥相关分析结果显示太平洋/北美指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)对该区域ET0变化有一定影响,西太平洋海温指数(WPI)的变化影响区域非生长季ET0变化。 相似文献