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11.
12.
13.
蚯蚓对城镇污泥堆肥过程中微型动物群落演替的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用实验对比和除趋势对应分析(DCA)等方法,以城镇污泥中的微型动物为对象,研究蚯蚓对堆肥过程微型动物群落演替的影响.结果表明,蚯蚓仅影响微型动物群落数量,对演替进程无明显影响.堆肥过程微型动物群落演替可分为3个阶段:第1阶段(0~10 d),固着类纤毛虫为优势类群阶段,该阶段微型动物变化多受限于环境的改变,蚯蚓影响较小;第2阶段(10~30 d),固着类纤毛虫和轮虫向肉足虫和线虫为优势类群的过渡阶段,该阶段蚯蚓对线虫数量有一定的限制;第3阶段(30 d后),肉足虫和线虫为优势类群阶段,该阶段蚯蚓对有壳肉足虫的增长产生了明显的抑制作用.群落多样性指数结果显示,蚯蚓在第1和第2阶段作用不明显,在第3阶段增加了微型动物的多样性和均匀度,减小了优势物种的优势程度.对固着类纤毛虫的同化作用是蚯蚓稳定堆肥环境、促进有机质降解的重要因素. 相似文献
14.
基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素. 相似文献
15.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
16.
不同来源土样胶体对氯霉素吸附行为的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
选取不同来源沉积物或土壤样品(沉积物A1和A2,天然土壤B1和B2,市售营养土B3),采用切向超滤与多种纳米分析技术相结合的方法,分析了不同土样中胶体的理化特征及其对氯霉素(CAP)吸附行为的影响.荧光区域积分法结果显示,土样胶体的荧光组分以色氨酸类蛋白质、类富里酸和类腐殖酸为主,络氨酸类蛋白质和溶解性微生物代谢物质存在较少.吸附实验结果表明,B3胶体对CAP的吸附率最大(36.25%),在胶体浓缩液和超滤液中的分配比例最高(1.91),但其有机碳归一化结合系数最低(3.93).与天然土壤相比,河湖沉积物胶体的吸附率较高,但其与CAP的结合能力却较低.冗余分析结果表明,胶体对CAP的吸附主要与其芳香度、有色溶解性有机质丰度、溶解性有机碳浓度及分子量有关;此外,胶体的腐殖化程度、芳环上羧基、羰基等官能团的比重及荧光物质中溶解性微生物代谢产物和类腐殖酸对CAP的吸附行为也具有较大影响. 相似文献
17.
河岸过滤中氨氮的削减及其浓度对细菌与氨氧化微生物的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过小试滤柱模拟河岸过滤,结合荧光定量PCR和高通量测序等手段研究了河岸过滤对氨氮的削减效能和进水氨氮浓度对细菌与氨氧化微生物的影响.结果表明,低浓度(0.2 mg·L-1)氨氮未被削减,较高浓度(1.0 mg·L-1和2.0 mg·L-1)氨氮的削减率可达70%.进水处细菌丰度随氨氮浓度升高而增加,细菌群落组成随氨氮浓度升高发生规律性变化.出水处氨氧化古菌(Ammonia oxidizing archaea,AOA)丰度与氨氮浓度呈负相关,氨氧化细菌(Ammonia oxidizing bacteria,AOB)丰度与氨氮浓度无显著相关关系;进水处AOA-α多样性与氨氮浓度呈正相关,但AOB-α多样性与氨氮浓度呈负相关;进水处AOA群落组成受氨氮浓度影响,而进、出水处AOB群落组成均受氨氮浓度影响.可见,进水氨氮浓度会影响河岸过滤对氨氮的削减效能,还会影响细菌、氨氧化微生物的丰度及群落结构,AOB对氨氮浓度的变化比AOA更敏感. 相似文献
18.
利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明:南京与北京均呈现PM2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM2.5浓度水平时,南京能见度较北京好. 相似文献
19.
临沂市区主要大气污染物的污染特征及其对居民健康的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
大气污染是全球性的公共环境健康问题.本研究基于临沂市区2015年6种大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)的逐日监测数据,分析了污染物的污染特征及其与气象因子的相关性,通过构建广义相加模型,模拟分析了单个污染物与居民呼吸、循环系统疾病门诊人次的暴露-反应关系.结果表明,PM2.5和PM10是临沂市区首要大气污染物,NO2和SO2次之,O3和CO浓度较低;除O3外,其它5种污染物之间呈显著正相关,与风速、温度、相对湿度3个气象因子呈负相关,浓度水平冬季高、夏季低;O3与温度呈显著正相关.对于呼吸系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m-3(CO每增加0.1 mg·m-3)的最大效应情况是:PM10、SO2、NO2、CO均在当天(lag0)使得门诊人次分别增加0.36%、1.77%、1.29%、0.69%,PM2.5和O3分别在累积滞后6 d(lag05)和单日滞后3 d(lag3)使得门诊人次分别增加0.6%和1.07%;对于循环系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m-3(CO每增加0.1 mg·m-3)的最大效应是:PM2.5、PM10均在累积滞后5 d(lag04)使得门诊人次分别增加0.72%、0.80%,SO2、NO2均在累积滞后6 d使得门诊人次分别增加3.55%、3.54%,CO和O3则分别在当天和单日滞后3 d使得门诊人次分别增加0.77%、1.39%.对于呼吸、循环系统疾病,PM2.5、PM10、CO、O3对男性的影响均大于女性,SO2则反之;NO2对男性呼吸系统和女性循环系统影响较大.大气污染物对少年(7~17岁)呼吸系统和对中年(41~65岁)循环系统影响较大.临沂市区6种大气污染物存在不同程度的污染,对居民呼吸、循环系统疾病均有不同程度的影响,且存在性别和年龄的差异. 相似文献
20.
全球液化石油气运输网络贸易社区特征及其演化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
液化石油气在全球清洁能源消耗市场中扮演着极为重要的角色,其通过船舶在不同港口之间进行运输,而港口之间通过局部密集的运输关系,形成了联系极为紧密的贸易社区。采用复杂网络社区探测方法,基于2013—2017年全球液化石油气船舶轨迹大数据构建运输网络,并对其贸易社区特征及其演化趋势开展分析。结果表明:(1)液化石油气(Liquefied Petroleum Gas,LPG)贸易社区内的港口之间的联系更加紧密,不同社区内的枢纽港口联系也日益紧密;(2)各个贸易社区的规模呈现出增长趋势,且同一社区内的港口在地理空间上变得更为集聚;(3)亚太地区、中东、西北欧和地中海地区形成的社区在全球LPG贸易中一直保持着重要地位,而随着时间推移,美洲社区已逐渐从一个相对孤立的社区发展成为与其他社区存在紧密联系的社区。 相似文献