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1.
岷江上游崩塌滑坡分布规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
乔建平 《长江流域资源与环境》1994,3(4):365-370
岷江为长江—级支流,上游长330km,自1986年以来,发生崩塌滑坡200余处,体积约2.1亿m ̄3。作者研究了岷江上游崩塌滑坡的分布规律。采用统计指标法,将岷江上游分为三种不同的崩塌滑坡分布密度区:①UXS.高密度区;②MXS,中密度区;③LXS_3低密度区。 相似文献
2.
3.
区域排污权交易模型研究 总被引:9,自引:0,他引:9
本文在分析了排污权交易研究进展的基础上,指出区域污染权交易比传统的排污权交易意义更大,并提出排污权交易地区交叉补贴的设想:将发达地区的排污权交易所得向欠发达地区转移,以解决欠发达地区产业结构调整乏力以及对发达地区的二次污染和发达地区环境容量资源短缺问题。在不考虑交易成本的假设下,通过建立不同地区排污权交易模型以确定排污权交易总量及其交易价格以及交易所获净增纯收益等。太湖流域由于经济最为发达,环境问题十分突出,是目前我国最适宜率先进行区域排污权交易试点的地区。通过假定太湖流域无锡和常州两市进行排污权交易,并利用两市1991—2000年的环境统计资料等相关资料进行了验证。计算结果表明区域排污权交易不仅具有明显的经济和环境效益,而且也是协调环境区域矛盾的重要手段。因此,不同地区间进行排污权交易在我国具有重要意义,在太湖流域等经济发达地区收效尤其明显。 相似文献
4.
基于两种再分析资料的一次四川盆地大气污染过程气象要素数值模拟研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用ECMWF-ERA5和NCEP-FNL再分析资料作为中尺度气象模式WRF(The Weather Research and Forecasting)初始场,对四川盆地2018年1月一次大气污染过程气象要素进行了模拟,对比分析了气温、风速、风向、相对湿度、边界层高度、温廓线的模拟效果,并结合大气超级站观测数据对模拟结果进行评估.结果表明:两种资料均能较好地模拟出气象要素的变化情况,但由于两套资料时空分辨率、采用的模式、同化方案、数据来源和质量控制方案存在一定区别,导致各要素模拟效果并不一致.与NCEP-FNL相比,ECMWF-ERA5模拟的平均相对湿度(59.23%)与观测值差异更小,且均方根误差、偏差较小,分别为9.83%和-0.83%,但NCEP-FNL模拟的平均气温(8.99℃)更接近观测值,且偏差值较小,为-0.04℃.两组模拟结果均显示盆地内部为模拟区域的低风速区,相对湿度模拟值在60%以上,气温高于西部山地地区.NCEP-FNL模拟的盆地内部气温、相对湿度、风速小于ECMWF-ERA5模拟值,但边界层高度模拟值较大.ECMWF-ERA5模拟的逆温强度相比较小,且温度露点差较小.此次污染过程PM2.5和PM10日均浓度最大值分别为190.1 μg·m-3和261.0 μg·m-3,相对湿度增大引发的颗粒物吸湿增长是导致PM2.5和PM10质量浓度突增的主要原因. 相似文献
5.
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
6.
以漓江流域为例查明不同水体之间氢氧稳定同位素组成特征,并探讨氢氧稳定同位素对漓江流域的蒸发过程指示作用.结果表明:流域内不同水体之间,氢氧稳定同位素表现出不同的组成特征,地表水和地下水,在丰水期δD值和δ18O值要比枯水期更容易富集,地下水的δD值和δ18O值分布范围较地表水小;随着水温的升高,δ18O的变化趋势比d-excess明显.从漓江上游到下游高程逐渐下降,河水线的斜率和截距也在逐渐减小,其中漓江下游河水线的斜率和截距要低于当地大气降水线,表明下游受到蒸发作用较强烈;地下河水线、地表河水线在一定程度上偏离当地大气降水线,但偏离程度较小,表明三者之间有很好的水力联系.受温度和湿度的共同影响,漓江干流丰水期河水的蒸发量占最初水体总量的0.7%~9.1%,枯水期河水的蒸发量占最初水体总量的2.6%~9.7%,丰水期的蒸发比例低于枯水期,从上游到下游蒸发比例在逐渐上升.研究区蒸发量估算值为959.40mm,与多年实测值少43.11mm,相对误差4.70%.氢氧稳定同位素对研究区降水、地表水、地下水之间的转换规律具有重要的实际意义,在今后的漓江流域水文研究中有着更加广阔的空间. 相似文献
7.
黑河流域底栖动物群落结构及水质评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解黑河流域上中游底栖动物群落结构特征及其与环境因子之间的关系,于2018年8月对研究区域17个采样点的底栖动物和水体理化指标进行调查研究.共鉴定出底栖动物43种,其中节肢动物34种(79.1%),软体动物7种(16.3%),环节动物2种(4.6%);就整个研究区域而言,优势种为大蚊(Tipulidae)、豆娘幼虫(Damselfly)、水蜘蛛(Argyroneta)、耳萝卜螺(Radix auricularia)、琥珀螺(Suecinea sp.)、白旋螺(Gyraulusalbus),干、支流优势种分布趋势为干流(6种)优于支流(5种);底栖动物平均密度和平均生物量分别为77ind/m2和3.7423g/m2现存量存在显著空间差异,整体上干流(1032ind/m2、60.0963g/m2)大于支流(276ind/m2、3.5233g/m2),物种数干流(36种)大于支流(15种);单因素方差分析显示,Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数分布特征为干流大于支流.黑河流域上游支流和中游干流不同河段底栖动物物种组成呈空间异质性,而多样性指数对物种组成依赖性强,但因黑河流域底栖动物物种组成受自然因素和人类活动双重影响程度差异较大,使得Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数不适合黑河水质评价.依据BI指数和综合污染指数评价表明,黑河上游支流水质优于中游干流.根据底栖动物与环境因子之间的相关矩阵分析并结合RDA分析表明:BOD5、水温(WT)、电导率(EC)、DO、溶解性总固体(TDS)、CODMn及盐度是影响底栖动物群落结构的主要环境因子. 相似文献
8.
四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD(气溶胶光学厚度)产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD(MODIS数据反演的气溶胶光学厚度)与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值(AOD值>1.0)中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度. 相似文献
9.
为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ(DO)、ρ(CODMn)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)、ρ(TP)〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法(threshold indicator taxa analysis,TITAN)分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ(DO)和ρ(CODMn)外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ(DO)则表现相反,ρ(CODMn)在丘陵区出现最高阈值(5.46 mg/L)、山区出现最低阈值(4.01 mg/L).除ρ(DO)以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ(DO)正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ(NH3-N)的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ(TN)和ρ(TP)的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素. 相似文献
10.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献