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1.
本系统基于气体浓度光学分析方法理论朗伯-比尔(Lambert-Beer)定律、光谱气体检测技术开发,实现了对煤矿火灾与瓦斯灾害超前预警、灾害产生的有毒有害气体实时监测和煤矿环境气体爆炸危险性辨识,对于煤矿灾害防治、救灾过程中杜绝次生灾害,保障煤矿工人及救护队员的生命安全,促进煤矿安全生产具有重要意义。 相似文献
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3.
技术变化是应对气候变化问题的关键。对技术变化的模拟和分析能够识别技术变化的作用.在评估减排成本以及确定减排目标时起到重要作用。但是早期的气候政策模型通常将技术变化视为非经济的外生变量,因而无法对技术变化的起因和效果做深入分析。近年来的气候政策模型则开始逐渐利用内生方法模拟技术变化。在介绍内生技术变化的概念及与传统的外生技术变化的区别的基础上,重点介绍和评述研发投入和技术学习这两种主要的内生技术变化模拟方法的原理、特点以及如何在不同的气候政策模型中得到应用。但是现有建模方法无法表征技术变化过程中的动态性、不确定性等特征,因而传统的建模方法需要扩展到一个更为综合的框架并需要更坚实的实证研究基础上。基于该框架介绍内生技术变化模拟方法的未来可能拓展。 相似文献
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5.
应用傅立叶变换红外光谱的差示光谱技术,对含有矿物干扰物的样品中石英含量进行了测试研究,该方法能简单快捷地消除样品中未知矿物干扰,准确测定石英含量,具有良好的应用前景。 相似文献
6.
岗南水库沉积物间隙水有色溶解有机物的时空分布特征及差异分析 总被引:1,自引:0,他引:1
有色可溶性有机物(CDOM)作为溶解性有机物的重要组分,影响着水体中污染物质的形态特征和迁移转化过程.本研究运用紫外-可见光谱技术(UV-vis)以及三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC),对岗南水库自入库河口到坝前主库区四季演变过程中沉积物间隙水CDOM的分布、光谱特征以及来源进行解析.结果表明,岗南水库沉积物间隙水CDOM的相对浓度a_(254)、a_(260)、a_(280)和a_(355)存在显著的季节差异,并且相对浓度大小为夏季春季秋季冬季;沉积物间隙水CDOM的E2/E3、E3/E4、E4/E6以及S_R存在显著的季节差异,呈现冬季高夏季低的特征;秋冬季的E2/E3以及E3/E4明显高于春夏季,并且秋冬季的E3/E4大部分均大于3.5,表明秋冬季沉积物间隙水CDOM具有更小的分子量和更低的腐殖化程度;三维荧光光谱通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸(C1)、短波类富里酸(C2)和降解的腐殖类物质(C3),并且3种荧光组分间具有显著的正相关性(P0.001);岗南水库沉积物间隙水的CDOM总荧光强度和各荧光组分荧光强度呈现显著的季节差异,总荧光强度以及各组分的荧光强度呈现春季的最高、秋冬季次之、夏季最低的分布特征;秋冬季各个荧光组分占比不存在显著差异,春夏季各个荧光组分占比不存在显著差异,秋冬季与春夏季各个荧光组分占比存在显著差异;秋冬季沉积物间隙水CDOM生物源指数(BIX)和荧光指数(FI)均高于春夏季,表明秋冬季CDOM的自生源强于春夏季,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA结合Adonis分析显示沉积物间隙水CDOM的光谱特征呈现显著的季节差异(P0.001);并且组分C1、C2、C3以及水质参数[氨氮、硝氮、亚硝氮、溶解性总氮以及溶解性总磷]均有很好的线性回归方程.综上,通过对岗南水库沉积物间隙水CDOM光谱特征进行研究,可以为分析岗南水库有机物污染特征和水质管理提供技术支持. 相似文献
7.
富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义 总被引:3,自引:0,他引:3
通过紫外吸收光谱(UV-vis)和三维荧光光谱(3D-EEMs),研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质(DOM)光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a(254)含量为13.1~101.7 m-1,平均值为(32.2±16.2)m-1.其中,夏季沉积物a(254)的含量((46.6±25.6)m-1)要显著高于其它季节,且湖心区a(254)平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数(FI)为2.56~4.89,腐殖化指数(HIX)为0.57~6.78,生物源指数(BIX)为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质. 相似文献
10.
基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据表征船舶排放是目前船舶排放空间表征的主流方法,但AIS船舶轨迹点缺失会造成船舶排放量低估和船舶空间分布表征错误,进而影响船舶排放控制区的划分.为改进船舶排放空间表征,本研究以2013年广东省AIS船舶数据为例,采用基于时间和经纬度的三次样条方法对AIS船舶轨迹进行修复,结合动力法计算船舶排放,分析对比AIS轨迹修复前后船舶排放表征的差异,并利用空气质量模型和卫星观测评估AIS轨迹修复对船舶排放表征和广东沿海空气质量模拟的改进效果.结果表明:轨迹修复后广东省海域船舶轨迹点总数由4685773个增至5746664个,船舶NOx排放量增加了0.6%.对于轨迹点与排放缺失集中的粤东海域,轨迹修复后船舶轨迹点数增加了88%,NOx排放量在广东省船舶排放量的占比提升至22%,特别是在粤东重点修复海域NOx排放量增加了2.7倍.原始轨迹在广东省海域较为稀疏,在粤东海域有明显轨迹缺失;轨迹修复后广东省海域船舶轨迹更为密集,粤东海域船舶轨迹得以补充,船舶排放空间分布更连贯.对比模拟结果与卫星观测结果,轨迹修复后粤东重点修复海域船舶模拟浓度与观测浓度的偏差由51%减至6%,总体上船舶排放模拟结果更接近卫星观测结果. 相似文献