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1.
Zhu Rong Wang Shixin Srinivasakannan C. Li Shiwei Yin Shaohua Zhang Libo Jiang Xiaobin Zhou Guoli Zhang Ning 《Environmental Chemistry Letters》2023,21(3):1611-1626
Environmental Chemistry Letters - The demand for lithium is growing rapidly with the increase in electric vehicles, batteries and electronic equipments. Lithium can be extracted from brines, yet... 相似文献
2.
3.
三峡库区中低产土壤重金属含量及其与小麦吸收的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
三峡库区中低产土壤的Hg,As,Cr,Pb,Cu五个重金属含量(除渝北区外),均在国家土壤环境质量标准内,属自然背景值一级标准。Cd和Zn高于全国土壤中的平均含量和背景值含量,属二级标准。土壤的重金属含量与土壤母质类型,pH值,阳离子交换量,有机质,无定形铁和物理性粘粒有关,同时存在一定的地域分布。重庆近郊的土壤所有重金属含量相对较高。土壤重金属的可给态或有效性含量极低,锌和铜不是过量,而是不足。小麦籽粒中As,Cr,Pb,Zn,Cu含量低于国家食品对重金属限量标准和小麦籽粒背景值标准,Hg,Cd含量高于国家规定标准。籽粒中的Cu,Zn含量是小麦茎叶中的2.0-2.2倍,而茎叶中的Hg,Pb,As,Cr,Cd含量明显高于籽粒。 相似文献
4.
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6.
Zhang Xu Yang Huanhuan Sun Ruirui Cui Meihua Sun Ning Zhang Shouwen 《Environment, Development and Sustainability》2022,24(9):10997-11010
Environment, Development and Sustainability - Heavy metal pollution has attracted more attention due to the toxicity and migration characteristics, which has close relationship with soil... 相似文献
7.
降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义. 相似文献
8.
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
9.
基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析 总被引:11,自引:0,他引:11
定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析(PCA)方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大. 相似文献
10.
针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明:IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑. 相似文献