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411.
基于传声器阵列的声源定位技术中的两个主要方法,STSF和Beamforming声源定位技术两者的实现方法不同。通过对STSF和Beamforming声源定位技术的推导,给出了两种测量技术适用的频率范围和空间范围,从理论上对其应用范围的差异进行了说明,并提出在实际测量中如何选择合适的声源定位方法。结合两种测量技术的特点,提出声源定位技术下一阶段研究的重点。  相似文献   
412.
地下空间在节能减排中的应用及展望   总被引:1,自引:0,他引:1  
在能源短缺和环境污染的双重压力下,我国出台多项措施加大节能减排力度。总结概括了地下空间的几种类型,认为盐岩洞穴、废弃矿洞、废弃油井、枯竭油气层等地下空间经过技术改造,可以埋存CO2、固体垃圾、废弃核原料,储存油气,地热利用等,能创造可观的社会价值和环境保护效益,可作为节能减排的一种有效措施。以山东地区为例,调研分析了山东多处地下空间利用现状,给出了地下空间的三种发展方向。  相似文献   
413.
2010年7月对藏南羊卓雍错流域进行了水样采集,通过测定与分析,揭示了流域最大湖泊羊卓雍错表层湖水化学水平分布特征和深水剖面变化规律,并探讨了该湖与流域其他水体化学性质的差异。结果表明:流域特殊的高寒气候、湖泊形状与补给来源、湖岸水系发育程度不同是造成羊卓雍错湖水化学空间分异特征明显的关键。在水平方向上,湖水HCO3-、Ca2+以及矿化度南高北低,而SO42-和Mg2+南低北高。这是由于湖水从南向北缓慢流动过程中蒸发浓缩所致;卡鲁雄曲径流量经空姆错补给羊卓雍错北部,使其矿化度较低。在垂直方向上,愈向湖泊深处,湖水SO42-、Cl-、CO32-和矿化度愈大,HCO3-则降低。与流域其他湖泊相比,羊卓雍错水化学性质与同属以降水补给为主的湖泊相近,与以冰雪融水补给为主的湖泊差异显著。与河水和地下水相比,羊卓雍错湖水SO42-和Mg2+当量浓度最大,河水和地下水则HCO3-和Ca2+含量较大。  相似文献   
414.
长株潭地区人为源氨排放清单及分布特征   总被引:12,自引:8,他引:4  
根据收集到的长株潭地区各类人为源氨排放的活动水平数据和排放系数,建立了长株潭地区2013年人为源氨排放清单,并根据空间特征数据进行了3 km×3km的空间网格分配.结果表明,长株潭地区2013年人为源氨排放总量为7.27×10~4t,排放强度为2.59 t·km~(-2);其中,畜禽养殖业和农田生态系统为最主要的氨排放源,氨排放分担率分别达58.60%和29.73%;畜禽养殖业中,肉牛、蛋鸡和肉猪是主要贡献源,分别占畜禽养殖业氨排放总量的26.26%、21.40%和18.43%;宁乡县、湘潭县和浏阳市为氨排放量较大的县市,分别占长株潭地区氨排放总量的17.49%、12.82%和12.02%;石峰区和岳塘区的氨排放强度最大,分别达到了9.14 t·km~(-2)和5.01 t·km~(-2).空间分布特征显示排放量较大的网格主要是大型点源.  相似文献   
415.
从国土空间优化布局、资源能源节约集约利用、生态环境保护、生态文明制度建设四方面构建了生态文明评价指标体系,运用动态因子分析法计算得出了我国31个省份2003-2012年的静态得分和动态综合得分,以各省份生态文明发展水平的测算结果作为面板数据,运用空间自相关方法对我国生态文明发展水平空间分布及演化格局进行了分析。生态文明发展指数测算结果显示,各省份得分在-0.36-0.84之间,以广东省最优,西藏最差;东部地区、中部地区和西部地区的动态综合得分分别为0.43,0.03和-0.18,生态文明发展水平呈现由沿海向内陆逐步递减的基本格局。全局空间自相关分析显示,2003-2012年全局Moran’s I值显著为正(取值范围在0.234-0.276之间),表明生态文明发展水平呈现明显的空间集聚特征,局域空间自相关显示,超过80%的省份呈现显著的空间正相关,其中"H-H"集聚区主要分布于东部的京津和长三角地区,"L-L"集聚区主要分布于中部和西部地区,且生态文明发展水平具有明显的空间溢出效应,原有的极化区域正在逐步削弱,地区间的差距正在不断减小。通过各地区生态文明发展趋势的收敛性分析可以看出,全国呈现平稳收敛的发展趋势,中部地区和西部地区收敛较为显著。在今后的发展过程中,应不断完善生态环境保护制度、提高管理水平,同时加强中西部地区与东部地区的交流合作,强化区域协同发展,保证东部地区生态文明发展水平持续稳定提升,以发挥其辐射作用,带动中部地区和西部地区生态文明发展水平的不断提高。  相似文献   
416.
利用超高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS)对白洋淀水体和沉积物中喹诺酮类(Quinolones,QNs)抗生素进行检测,并研究其生态风险空间分异特征,探究其与环境因子的相关性.结果表明:①白洋淀氧氟沙星(Ofloxacin,OFL)和氟甲喹(Flumequine,FLU)的检出率最高(100%),其次为马波沙星(Marbofloxacin,MAR)和氟罗沙星(Fleroxacin,FLE)(≥60%),其余QNs的检出率较低(≤35%);②白洋淀水体和沉积物中QNs抗生素浓度范围分别为153.39~1550.07 ng·L~(-1)和10.22~381.85 ng·g~(-1),水体中QNs在S1处浓度最高,S4处最低,沉积物中QNs在S2处浓度最高;③相关性分析结果表明,水体透明度(Secchi depth,SD)、总氮(Total nitrogen,TN)、总磷(Total phosphorus,TP)、硝氮(Nitrate nitrogen,NO~-_3-N)、沉积物氨氮(Ammonia nitrogen,NH_3-Ns)和沉积物总氮(TNs)与QNs相关性显著,其中,SD、TP和NH_3-Ns与部分QNs(MAR、恩诺沙星(Enrofloxacin,ENR)和FLE)显著相关(p0.01),表明生活污水和养殖废水对QNs的贡献较大;④生态风险评价结果表明,白洋淀QNs总体处于中低风险水平,其中,ENR处于中高风险水平,其余QNs处于低风险水平;就空间分布而言,除S1和S9为高风险区外,其余各点为中低风险区.  相似文献   
417.
基于国家干线公路4346个交通监测站日平均监测数据,采用移动源VOCs测算方法,建立国家干线移动源VOCs排放清单,使用最大增量反应活性(MIR)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP),并通过动态分段技术和核密度估计方法对臭氧生成强度的空间特征进行分析.结果表明,客车是国家干线移动源VOCs年排放量最大的源,占客货总排放量70.50%;广东省年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的10.7%;G15沈海高速年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的5.4%.烯烃和芳香烃为移动源OFP主要的贡献者,前十种有机污染物占干线移动源总OFP的67.29%.从客货车日均OFP强度上来看,受车流量影响,各干线差异明显.北京天津呈团簇状集聚,至石家庄一线为带状分布;济南淄博潍坊青岛一线呈弯月带状分布;南京苏州上海杭州呈团状,至上海又集聚;粤港澳大湾区以深圳为中心高度聚集;沈阳、郑州、西安、武汉、重庆等交通枢纽出现次一级强度集聚.  相似文献   
418.
以云南荞麦地流域为研究区域,对该区域2017年24个地下水样品中5种重金属指标(Cr、Pb、Co、Mn、Hg)和1种无机毒理指标(氟化物)进行测定和分析,并基于半方差模型等地学统计方法,对地下水健康风险评价进行空间分析.结果表明:地下水通过饮水途径所引起的成人和儿童的健康风险分别为9.27×10-10~4.59×10-5a-1和1.10×10-8~5.46×10-4a-1.地下水健康风险评价值以Cr为主导,成人与儿童存在较高的一致性.地下水健康风险存在很强的空间规律性,在南北方向上呈条带状分布.受位于中游的药山镇影响,研究区南部下游地区地下水健康风险显著增加.  相似文献   
419.
基于随机森林与地统计预测城市土壤PAHs分布   总被引:1,自引:0,他引:1  
收集南京城区采样点位置信息和环境变量等数据,应用地统计和随机森林方法,以及两种方法相结合分别预测土壤多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量,并比较不同方法预测精度.结果表明:随机森林与地统计方法结合能大幅度提高城市土壤污染物制图精度,整合克里金与随机森林预测残差模型拟合优度R2相比克里金插值法提高74.8%.PAHs空间制图结果能够较好拟合污染物的变化范围,识别污染高值区与低值区的空间分布.随机森林输出特征重要性发现影响南京城区土壤PAHs分布的主控因子为土壤碳和土壤粒度以及工厂密度.本研究可为城市污染物高分辨率和高精度制图以及污染防控治理提供参考.  相似文献   
420.
用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定剑湖表层及柱状沉积物钒(V)含量,采用改进BCR连续提取法提取V各形态,并对V空间分布特征和生态风险进行了分析,揭示了粒度对剑湖沉积物V及形态含量的影响.结果表明,剑湖表层沉积物和柱状沉积物颗粒均以粉砂粒和细砂为主,细颗粒V含量更高.表层沉积物V含量为(117.82±63.31)mg/kg,其水平空间分布差异较大.V可交换态、可还原态、可氧化态和残渣态含量分别为(8.91±8.91),(18.36±10.53),(7.67±7.67),(80.22±58.71)mg/kg,主要以残渣态形式存在,且黏粒和粉砂粒对V可还原态和残渣态影响较大.V垂直分布差异大,底层V含量高于表层,少部分区域受黏粒和粉砂粒影响.剑湖沉积物V污染程度小,大部分地区潜在生态风险较低,底层沉积物污染程度和潜在生态风险都高于表层.  相似文献   
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