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461.
会仙岩溶湿地地下水主要离子特征及成因分析   总被引:6,自引:6,他引:0  
以我国最大的低海拔岩溶湿地会仙岩溶湿地为研究区,对该区丰水期、平水期和枯水期共采集的27组地下水样品中常规离子进行检测和分析,在分析会仙岩溶湿地地下水主要离子化学特征和不同时期变化基础上,运用单指标污染标准指数法对不同时期地下水进行污染评价,利用多元统计、Gibbs模型和离子比例关系识别地下水主要离子成因.结果表明,研究区内岩溶地下水主要为弱碱性淡水,Ca2+和HCO3-为优势离子.不同时期地下水主要离子总浓度顺序为:平水期 > 丰水期 > 枯水期,枯水期水质优于丰水期和平水期.地下水中K+和NO3-主要受含水层空间分布差异影响,Mg2+、SO42-、NO2-、NH4+和TDS受时空尺度综合作用,Na+、Ca2+、HCO3-和Cl-为水体中较稳定离子.受碳酸盐岩控制,丰水期、平水期和枯水期地下水化学类型具有高度一致性,HCO3-Ca水占比分别为77.78%、77.78%和88.89%.地下水主要受SO42-、NO3-和NO2-污染,NO3-出现极严重程度污染样点,SO42-在丰水期和平水期出现较重污染样点.地下水化学组分主要受水岩作用控制,Ca2+和HCO3-主要来源于方解石风化溶解,少量水点受白云岩、白云质灰岩及硫铁矿控制导致Mg2+和SO42-浓度偏高,K+、Na+、SO42-、NO3-和Cl-部分来源于大气降水,Na+和Cl-部分来源于当地居民生活,K+与种植施用的钾肥相关,NO3-主要来源是化学肥料.  相似文献   
462.
铁碳微电解及沸石组合人工湿地的废水处理效果   总被引:1,自引:1,他引:0  
铁碳微电解填料和沸石由于对废水中污染物具有良好的处理效果,因而被作为基质逐渐运用于人工湿地中.本研究构建了铁碳微电解填料+砾石(湿地A)、铁碳微电解填料+沸石(湿地B)、沸石(湿地C)以及砾石(湿地D)为基质的4组人工湿地,并利用间歇曝气对湿地系统进行增氧,探究不同填料对人工湿地废水处理效果的影响.结果表明,与湿地D相比,铁碳微电解填料显著提高了湿地出水的溶解氧含量(DO)(P<0.05)和pH(P<0.05);4组人工湿地对有机物的去除率均达到95%以上,且各组间不存在显著性差异(P>0.05);对TN而言,湿地A、B和C的平均去除率分别比湿地D提高了7.94%(P<0.05)、9.29%(P<0.05)和3.63%(P<0.05),铁碳微电解填料和沸石对提升人工湿地TN去除效果的贡献率分别为73.55%和26.45%;各组湿地对NH4+的平均去除率为67.93%~76.90%,与湿地D相比,其它3组湿地均明显改善了NH4+的去除效果(P<0.05);铁碳微电解填料对湿地NO3-的去除效果极佳,去除率高达99%以上,显著高于不添加铁碳微电解的人工湿地系统(P<0.05).综合对碳氮污染物的处理效果来看,湿地B在间歇曝气的条件下对人工湿地中污染物去除效率最高.  相似文献   
463.
464.
为探究衡水湖水生植物生长腐解对湿地水动力水质影响,调查研究衡水湖大型水生植物优势种芦苇(Phragmites australis)、香蒲(Typha latifolia)的生长腐解动力学参数,基于EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)模型构建了衡水湖水动力-水质-水生植物模型,模拟了2018~2022年衡水湖水生植物生长过程和水质变化,定量分析了植物生长对水体水质变化的时空影响及影响机制,并提出适应植物生长过程的衡水湖水质精细化管理保障措施.结果表明,利用植物生长积累量(以C计)表征植物生长腐解动力学相关参数,植物生长期生长系数和腐解期代谢系数分为0.01d-1,0.05d-1,用于建立衡水湖生态水质模块实现系统模拟研究;有植物生长区较无植物大湖心区在植物生长期对氨氮、总磷浓度降低可达40%~60%,腐解期增加可达60%~80%,且植物对原位及周边500~1000m范围内作用显著;在成熟期(10月)对植物70%茎叶量进行收割,氨氮浓度峰值最大由1.833mg/L降至1.095mg/L,下降率达到40.25%,总磷浓度由0.172mg/L降至0.1...  相似文献   
465.
淮北国家城市湿地公园野生植物区系及栽培植物营建   总被引:1,自引:0,他引:1  
论文对淮北煤矿塌陷区国家城市湿地公园野生植物区系进行调查,对公园栽培植物营建进行分析。结果表明:1)该区共有野生植物42科95属115种,其中单子叶植物6科27种,双子叶植物35科87种,蕨类植物1科1种。菊科(Compositae)、禾本科(Gramineae)和豆科(Leguminosae)为优势科;属的成分相对分散,均为寡种属和单种属;植物以农田杂草为主,区系成分简单,野生湿地植物种类优势明显。2)湿地公园湿地植被划分为2个植被型组、5个植被型和18个群系。白茅(Imperata cylindrical)、藜(Chenopodium album)、狗牙根(Cynodon dactylon)、苍耳(Xanthium sibiricum)、芦苇(Phragmites australis)、香蒲(Typha orientalis)等为湿地公园湿地植物优势种群,形成大面积优势群落。3)栽培植物共计19科31属34种,主要有意杨(Populus × canadensis ‘I-214’)、垂柳(Salix babylonica)、冬青卫矛(Euonymus japonica)、马尼拉草(Zoysia tenuifolia)等。4)园区有喜旱莲子草(Alternanthera philoxeroides)等外来植物共10种,其中小花山桃草(Gaura parviflora)为安徽省首次记录。论文针对公园野生植物保护及栽培植物营建中存在的主要问题,提出了相应的保护及修复对策。  相似文献   
466.
尺度的选择一直是地理学及景观生态学的研究重点和热点。在遥感和GIS的支持下,以黑河中游湿地为例,利用移动窗口技术和空间形态学准则构建湿地类型变化追踪模型;利用面积频率统计法、卡方分布归一化尺度方差、分维数距平和多样性指数探讨干旱内陆河流湿地类型变化追踪模型的适宜和最佳窗口尺度。结果表明:1)类型变化追踪模型能实现基于像元的湿地景观空间格局分析,弥补传统湿地景观破碎化研究主要基于景观和斑块类型水平尺度,难以深入解析湿地空间演变过程的不足;2)黑河中游湿地类型变化追踪模型的适宜窗口尺度为150 m×150 m~450 m×450 m,最佳窗口尺度为250 m×250 m。该结果是进一步研究黑河中游湿地空间破碎化特征的基础,同时对于丰富干旱内陆河流湿地景观破碎化研究尺度选择有一定积极作用。  相似文献   
467.
王莉雯  卫亚星 《自然资源学报》2015,30(11):1910-1921
近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响,水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响,亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术,基于3个时相的野外实验测量数据和HJ-1A HSI高光谱遥感数据,在叶片、冠层和景观3种尺度上,研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性,以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明:在叶片和冠层尺度,邻近不同氮浓度的水体,湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且,所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应,各指数与水体氮浓度的相关性在冠层比叶片尺度有所降低,其中TCARI/OSAVI指数与水体氮浓度的相关性较高(叶片尺度R2为0.73,冠层尺度R2为0.7);在景观尺度,采用基于Bootstrap的SVM模型,构建高光谱指数TCARI/OSAVI的水体总氮浓度估算模型,应用于3个时相HJ-1A HSI高光谱图像。精度检验显示,估算值和实测值之间存在较好的相关性(R2=0.61,RMSE=2.96 mg/L)。综合叶片、冠层和景观3种尺度的研究结果,证明湿地植被的高光谱响应特征可用于滨海河口水体氮浓度的时空分布估算,进而可以指示湿地所在区域水体富营养化水平的变化状况。  相似文献   
468.
以超滤膜法分析了生物预处理+人工湿地工艺系统对不同分子量有机物的去除效果。结果表明,系统进水中有机物分子量分布呈现"两头大,中间小"且以大分子量有机物为主的特点,该工艺对进水中各分子量区间的有机物均有良好的去除效果,尤其对常规污水处理工艺难以去除的0.5kD的小分子有机物去除效果显著,平均去除率达80%以上,这使出水中产生致突变物和消毒副产物的机率降低,从而使出水水质的安全性大大提高。  相似文献   
469.
采用历史资料和气候监测资料,通过分析七星河湿地周边的政区变化、土地利用变化及气候变化等,研究了湿地面积锐减的原因。结果表明:与湿地接壤的宝清县农耕面积逐年扩大,使得七星河湿地不断被开垦,面积锐减;1957年至今,湿地面积减少了约16156 hm2,缩小了约45%;人口增加、湿地农田化是湿地面积减少的最直接、最主要的驱动因素;气候变化对湿地水资源系统产生一定的影响,例如降水减少、径流锐减、断流天数增多等。但同时,气候变暖,低温冷害明显减少、活动积温增加,有利于湿地周边政区粮食作物面积和产量的增加。  相似文献   
470.
赤天 《防灾博览》2014,(2):50-53
最近,有记者参观一个湿地公园。一入园内,只见水泥路面宽敞平坦,亭台楼阁引人入胜,游乐设施高档气派,餐饮场所人声鼎沸。谈起园区经营收入情况,当地领导信心满满、神采飞扬,而前去参观考察的湿地研究专家们则听得眉头直皱。  相似文献   
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