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21.
随着太湖流域社会与经济的发展,多环芳烃(PAHs)在各种环境介质中逐渐累积,污染日益严重,可能对太湖生态环境及周边人体健康构成威胁。为探究太湖沉积物PAHs的来源及生态风险,于2021年12月在太湖采集30个表层沉积物样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)检测样品中16种PAHs含量;利用受体模型和苯并[a]芘(BaP)毒性当量法进行来源解析及生态风险评估,并将各来源贡献与毒性当量浓度相结合,量化源风险。结果表明,太湖表层沉积物中16种PAHs总含量介于124~592 ng/g之间,平均值为294 ng/g,中值为279 ng/g;高环多环芳烃(HMW PAHs)为主要组分,占∑PAHs的67%。高含量区域位于竺山湾、梅梁湾、贡湖湾和西太湖,与国内外其他湖泊沉积物相比,太湖沉积物PAHs含量处于较低水平。源解析的结果表明,太湖表层沉积物中PAHs交通排放源贡献率为29.1%、煤炭燃烧源贡献率为26.7%、生物质燃烧源贡献率为28.7%、石油源贡献率为15.6%。生态风险评价结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、煤炭燃烧源和石油源的BaP毒性当量含量(TEQBaP)均值分别为19.34、17.81、16.33和9.1 ng/g,均小于70 ng/g,几乎处于无风险水平。西太湖、贡湖湾和梅梁湾的部分区域ΣTEQBaP大于70 ng/g属于潜在风险区,具有一定潜在毒性。在后续的污染治理中应重点关注太湖西北部地区污染物的排放。本研究可为沉积物中PAHs污染的研究提供数据支撑,为地方政府精准、高效地管控PAHs污染提供理论依据。 相似文献
22.
以柴油为唯一碳源和能源,从南极海水海冰微生物资源库中筛选到一株石油烃低温降解菌希瓦氏菌NJ49,并对影响其生长和降解率的环境因素(pH、温度、盐度、营养盐和表面活性剂)进行了初步研究。结果表明:希瓦氏菌NJ49可作为低温海域石油烃污染生物修复的菌源,其生长和降解的最适条件为:初始pH7.5,温度15℃,盐度6%,摇瓶装量80ml,最佳氮源硝酸铵,最佳磷源为磷酸二氢钾和磷酸氢二钾的混合物,添加表面活性剂可促进希瓦氏菌NJ49的生长和生物降解率。 相似文献
23.
桥梁气象专题研究与服务 总被引:2,自引:0,他引:2
根据实际开展的桥梁气象专题研究,分析桥梁气象研究与服务如何面对国内大型桥梁建设发展趋势所带来的机遇和挑战,提出开展桥梁气象研究与服务的必要性,并从桥位气候背景、桥位气象参数取值、桥梁气象研究方法以及桥梁施工及营运期气象服务与保障等方面介绍桥梁气象专题研究及服务应开展的主要内容,同时,给出一个已投入实际使用的桥梁施工期气象环境监测与预警系统的建设思路。 相似文献
24.
多普勒雷达基本观测量直接同化对模式物理量场的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
在GRAPES一3DVar雷达同化模块的基础上,建立了多普勒径向速度和基本反射率因子的直接同化观测算子,实现了雷达反射率因子和径向速度的直接同化,并对2007年7月3日的江淮梅雨进行了模拟试验。结果表明,多普勒径向速度的直接同化的主要影响表现在风场上,能够改善几乎整个三维风场分析,在雷达影响半径范围内,风场明显得到加强,影响当时天气的系统及其高低层配置被合理模拟,但对湿度场影响甚微。雨水混合比的直接同化的主要影响表现在湿度场上,改进了模式对湿度场的模拟,对降水的影响十分显著,有利于准确模拟降水的发展和维持,减小了Spin—up现象;其亦可使整个风场微弱增强,但影响甚微。 相似文献
25.
26.
DING Guoan CHAN Chuenyu GAO Zhiqiu YAO Wenqing LI Yoksheung CHENG Xinghong MENG Zhaoyang YU Haiqing WONG Kamhang WANG Shufeng MIAO Qiuju 《中国科学D辑(英文版)》2005,48(Z2)
The vertical structures and their dynamical character of PM2.5 and PM10 over Beijing urban areas are revealed using the 1 min mean continuous mass concentration data of PM2.5 and PM10 at 8, 100, and 320 m heights of the meteorological observation tower of 325 m at Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (IAP CAS tower hereafter) on 10―26 August, 2003, as well as the daily mean mass concentration data of PM2.5 and PM10 and the continuous data of CO and NO2 at 8, 100 (low layer), 200 (middle layer), and 320 m (high layer) heights, in combination with the same period meteorological field observation data of the meteorological tower. The vertical distributions of aerosols observed on IAP CAS tower in Beijing can be roughly divided into two patterns: gradually and rapidly decreasing patterns, I.e. The vertical distribution of aerosols in calm weather or on pollution day belongs to the gradually decreasing pattern, while one on clean day or weak cold air day belongs to the rapidly decreasing pattern. The vertical distributive characters of aerosols were closely related with the dynamical/thermal structure and turbulence character of the atmosphere boundary layer. On the clean day, the low layer PM2.5 and PM10 concentrations were close to those at 8 m height, while the concentrations rapidly decreased at the high layer, and their values were only one half of those at 8 m, especially, the concentration of PM2.5 dropped even more. On the clean day, there existed stronger turbulence below 150 m, aerosols were well mixed, but blocked by the more stronger inversion layer aloft, and meanwhile, at various heights, especially in the high layer, the horizontal wind speed was larger, resulting in the rapid decrease of aerosol concentration, I.e. Resulting in the obvious vertical difference of aerosol concentrations between the low and high layers. On the pollution day, the concentrations of PM2.5 and PM10 at the low, middle, and high layers dropped successively by, on average, about 10% for each layer in comparison with those at 8 m height. On pollution days, in company with the low wind speed, there existed two shallow inversion layers in the boundary layer, but aerosols might be, to some extent, mixed below the inversion layer, therefore, on the pollution day the concentrations of PM2.5 and PM10 dropped with height slowly; and the observational results also show that the concentrations at 320 m height were obviously high under SW and SE winds, but at other heights, the concentrations were not correlated with wind directions. The computational results of footprint analysis suggest that this was due to the fact that the 320 m height was impacted by the pollutants transfer of southerly flow from the southern peripheral heavier polluted areas, such as Baoding, and Shijiazhuang of Hebei Province, Tianjin, and Shandong Province, etc., while the low layer was only affected by Beijing's local pollution source. The computational results of power spectra and periods preliminarily reveal that under the condition of calm weather, the periods of PM10 concentration at various heights of the tower were on the order of minutes, while in cases of larger wind speed, the concentrations of PM2.5 and PM10 at 320 m height not only had the short periods of minute-order, but also the longer periods of hour order. Consistent with the conclusion previously drawn by Ding et al., that air pollutants at different heights and at different sites in Beijing had the character of "in-phase" variation, was also observed for the diurnal variation and mean diurnal variation of PM2.5 and PM10 at various heights of the tower in this experiment, again confirming the "in-phase" temporal/spatial distributive character of air pollutants in the urban canopy of Beijing. The gentle double-peak character of the mean diurnal variation of PM2.5 and PM10 was closely related with the evident/similar diurnal variation of turbulent momentum fluxes, sensible heat fluxes, and turbulent kinetic energy at various heights in the urban canopy. Besides, under the condition of calm weather, the concentration of PM2.5 and PM10 declined with height slowly, it was 90% of 8 m concentration at the low layer, a little lesser than 90% at the middle layer, and 80% at the high layer, respectively. Under the condition of weak cold air weather, the concentration remarkably dropped with height, it was 70% of 8 m concentration at the low layer, and 20%―30% at the middle and high layers, especially the concentration of PM2.5 was even lower. 相似文献
27.
28.
根据珠江流域1961-2007年气温、降水量观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式2011-2060年预估结果,分析了流域过去47 a的气温和降水量变化,并预估未来50 a变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,过去47 a温度呈上升趋势,约升高1.8℃。冬季增温最明显,夏季最弱。未来50 a流域温度仍呈上升趋势,A1B情景下升幅约1.9℃,并且年际变化增强。A2和B1两种排放情景下秋季升温最显著,冬季最弱,A1B排放情景与此相反。过去47 a秋季降水量呈减少趋势;春、夏、冬季和年降水量均呈增加趋势。未来50 a降水总体呈增加趋势,A1B排放情景降水增加最多,约为230 mm。A2、A1B和B1情景下降水季节分配未发生显著变化。年降水和冬季降水的年际变率增强,秋季减弱。 相似文献
29.
采用NCEP1°×1°客观再分析资料和常规观测资料,对2008年1月25—29日发生在长江中下游地区的强雨雪过程进行诊断分析,结果表明,低空急流与强雨雪有着密切关系,强雨雪的发生需具备一定的温度条件以及水汽场与动力场的耦合机制。对强雨雪过程的湿Q矢量诊断分析表明,700hPa湿Q矢量辐合区以及850hPa锋生函数正值区与强雨雪区对应较好,对雨雪天气的发生有着很好的指示意义。湿位涡特征分析表明,此次强雨雪过程发生在层结稳定的大气中且垂直涡度发展较强。 相似文献
30.
河南省近年来遥感监测的森林火灾时空分布规律分析 总被引:2,自引:0,他引:2
森林火灾作为一种自然灾害,其发生原因不仅来自于自然因素,从众多的火灾调查中发现,更多地来自于人类活动因素,其发生的时空分布特点和规律,受自然和人类活动共同影响.对2003-2008年春、冬季(11月-次年4月)河南省森林防火期内遥感监测并已查明的森林火灾进行统计分析,结果发现:河南省森林火灾近年来有逐年增多的趋势;冬、春之交的3月为森林火灾的高发月份;从火灾的日变化规律来看,12-15时为一天中森林火灾的高发时段;从火灾发生的空间分布来看,伏牛山南麓发生森林火灾的频率较高. 相似文献