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51.
林旭  严仁嫦  金嘉佳  许凯儿 《环境科学》2022,43(4):1799-1807
2019年3月1日~2019年5月31日期间采用Syntech Spectras GC955在线气相色谱仪对杭州市大气环境中挥发性有机物(VOCs)进行了在线连续监测,分析了VOCs体积分数的组成特征、 PM2.5和O3协同控制的优控VOCs物种和VOCs特征污染物比值.结果表明,烷烃是VOCs体积分数中最重要的组分,贡献了62.40%. C2~C6的烷烃、苯系物、乙烯和乙炔是VOCs关键物种.烯烃和芳香烃是OFP的主要贡献组分,贡献率分别为41.35%和37.50%.芳香烃是SOA的主要贡献者,贡献率超过90%.低碳的烷烃、低碳烯烃和苯系物是OFP的关键贡献物种,控制好甲苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯这3种苯系物,是O3和PM2.5协同控制的关键.采样点大气中VOCs除了受机动车尾气的影响外,溶剂使用等工业排放的影响也较为显著.  相似文献   
52.
基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演   总被引:7,自引:0,他引:7  
叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.  相似文献   
53.
青藏高原淡水湖泊水化学组成特征及其演化   总被引:7,自引:12,他引:7  
青藏高原淡水湖具有高生态价值和高脆弱性并存的特点.以海拔5 080 m±10 m的打加芒错湖水为研究对象,测试及分析了湖水化学组分,探讨了其主要离子来源、控制因子和湖泊水化学演化趋势.结果表明,湖水阳离子以Ca2+和Na+为主,阴离子以HCO3-为主,为HCO3-Ca型水;TDS为71.2~199.8 mg·L-1,矿化度低;受地表径流的稀释作用和富铝贫钙的地质背景约束湖区东南部水体的EC、Ca2+和HCO3-浓度均较低.湖水的Na+/(Na++Ca2+)为0.08~0.75,Cl-/(Cl-+HCO3-)为0.11~0.35,Ca/Na值为0.58,Mg/Ca值为0.12,HCO3/Na值为1.46,据Gibbs模型和元素化学计量分析表明,其化学组成主要受硅酸盐岩风化控制.湖区流域参与风化的矿物岩石包括斜长石(钙长石、钠长石)、钾长石、云母、石膏、盐岩等,但以斜长石风化为主,湖水的K/Na值平均为0.059,表明流域钾长石风化程度较低.湖水中方解石、白云石、石英、石膏等矿物饱和指数(SI)大于0,石盐的SI则小于0,揭示了青藏高原上淡水湖泊演变成咸水湖的变化趋势.  相似文献   
54.
沁河冲洪积扇地下水水化学特征及成因分析   总被引:2,自引:1,他引:2  
为研究河南省济源市沁河冲洪积扇地下水水化学特征及其成因,2016年10月采集水样共计60组,其中地下水水样51组,地表水水样9组.运用数理统计、舒卡列夫分类、Piper三线图、Schoeller图、Gibbs图和离子比值等方法,分析了研究区内地下水和地表水水化学类型分布特征,讨论了地下水和表水水化学演化过程的主要控制因素.结果表明:(1)研究区地表水和地下水中主要阴阳离子为Ca~(2+)、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、HCO_3~-,地表水和地下水的补给来源密切相关;(2)地下水水化学类型以HCO_3-Ca型、HCO_3-Ca·Mg型和HCO_3·SO_4-Ca·Mg型为主;地表水水化学类型以HCO_3·SO_4-Ca·Mg型为主;(3)地下水和地表水主要离子的形成主要受碳酸盐矿物风化溶解作用、离子交换作用和蒸发作用共同影响,硫酸、碳酸参与了碳酸盐矿物的风化溶解过程.  相似文献   
55.
葛祥  吴健  高松  冯加良  陈俊伟  张舒惟  焦正 《环境科学》2021,42(12):5663-5672
于冬春两季在华东3个典型石化化工集中区设置环境空气观测点,利用PUF大气被动采样技术(PUF-PAS)采集大气中半挥发性有机化合物(SVOCs),使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)进行分析.获得59种SVOCs的浓度,包括25种多环芳烃(PAHs)、24种正构烷烃及10种藿烷,并结合主成分分析和特征比值法解析PAHs来源.结果表明:①各观测点正构烷烃贡献率最高,其次是PAHs,分别超过60%和30%;②根据各化合物冬春季浓度变化并结合风向进行分析,推测正构烷烃C18、C29 αβ-藿烷和C30αβ-藿烷与石油化工排放有关;③PAHs单体以菲(Phe)、荧蒽(Fla)、萘(Nap)、芴(Flu)和芘(Pyr)为主,合计占比高达90.0%;④主成分分析显示观测点PAHs主要来自化石燃料燃烧、机动车尾气和石化工艺排放等,3类来源对PAHs的贡献率分别为56.0%、19.2%和8.6%,基于特征比值法的PAHs来源解析予以了验证.  相似文献   
56.
文章用比值—导数光谱法测定香草醛的含量。实验结果表明,香草醛木素溶液在pH≤7时香草醛在230 nm处有吸收,在pH>7时在248 nm处有吸收。根据不同pH值和不同浓度条件下香草醛木素溶液的比值-导数光谱,说明在230 nm处的光谱信号在pH≤7不受pH值影响,248 nm处的光谱信号在pH>7不受pH值影响。在230 nm和248 nm处的光谱信号对浓度的变化较为敏感,在此两处吸收值可用于香草醛的测定。  相似文献   
57.
归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)是衡量区域植被生产力变化的一个重要指标,而土地利用/覆盖变化(Land use/cover change,LUCC)进程深刻影响了陆地生态系统空间分布格局及其生产力变化。因此本文结合趋势分析和转移矩阵法,从中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)NDVI年际变化角度分析鄂尔多斯北部典型农牧交错区(十大孔兑地区)2000-2015年植被生产力的变化趋势与LUCC的关系。结果表明:(1)在农牧交错区植被生产力总体呈增加趋势,其中显著增加和不显著增加区域面积占总面积的89.41%,分别为22.01%和67.4%;其后依次为不显著减少区域、无变化区域和显著减少区域,面积比例分别为4.59%、3.32%和2.68%。(2)在不显著增加和显著增加区,土地转换面积分别为235146.08 hm2和82761.76 hm2,草地转为农田、林地、水体、建设用地和未利用地尤其是草地转为农田导致对应区域植被生产力增加。  相似文献   
58.
利用GC955在线气相色谱仪分别于2019年7月和2020年1月在天津市区开展苯系物(BTEX,包括苯、甲苯、乙苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯)实时在线观测,对典型污染过程中BTEX的浓度水平、组成及演化机制进行了研究,并运用特征物种比值法对BTEX的来源进行了定性分析,最后运用US EPA的人体暴露分析评价方法对BTEX健康风险进行评估.结果表明,臭氧和霾污染过程中BTEX体积分数平均值分别为1.32×10-9和4.83×10-9,其中苯的体积分数占比最大,其次是甲苯、乙苯和二甲苯占比最小.2020年1月BTEX体积分数很大程度上受到西南方向短距离传输的影响,而在2019年7月BTEX浓度受到本地排放的影响.BTEX浓度水平在2019年7月受到温度和相对湿度的共同影响,而在2020年1月当温度较低时BTEX浓度对相对湿度的变化更敏感.天津市区BTEX在霾污染过程中受生物质燃烧/化石燃料燃烧/燃煤排放的影响较大,而在臭氧污染过程中除了受到燃烧排放源影响,交通源排放在很大程度上也有影响.臭氧污染和霾污染过程中BTEX的HI分别为0.072和0....  相似文献   
59.
三峡地区工业行业环境与经济行为特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过对三峡地区工业污染物产生强度和排放强度分析表明,三峡地区的产生强度和排放强度均高于东部先进水平和全国平均水平,指出了三峡地区的污染防治需从源头控制和末端治理双管齐下进行;引入"环境协调指数EHI(行业的经济贡献率与污染贡献率的比值)"分析行业的环境与经济行为特征,指明了三峡地区COD和氨氮相对污染重、经济效益差的行业.为区域产业结构调整提供了科学依据.  相似文献   
60.
济南市环境空气中多环芳烃的来源识别和解析   总被引:5,自引:1,他引:4  
根据环境空气污染源标识物的确定和多环芳烃降解行为,利用CMB受体模型进行拟合计算,确定多环芳烃污染源贡献率,并在比较多环芳烃实测值和CMB受体模型计算值的基础上,得出可吸入颗粒物中多环芳烃源解析结果,确定机动车污染源是济南市可吸入颗粒物中多环芳烃的主要贡献源。  相似文献   
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