贵州草海湿地不同水位梯度沉积物中汞、砷形态分布及风险评价     

汤向宸  林陶  夏品华  黄先飞  马莉  杨羽 《湖泊科学》2020,32(1):100-110

通过改进Tessier连续提取法对贵州草海黑颈鹤栖息地不同水位梯度下沉积物汞(Hg)、砷(As)形态及生态风险进行了研究.结果表明,草海湿地沉积物中Hg含量在0.45～1.51-mg/kg之间,超过国家土壤环境质量农用地土壤风险管控标准;形态组成上,残渣态汞(Res-Hg)有机结合态汞(Org-Hg)碳酸盐结合态(Car-Hg)铁锰氧化态(Fe-O-Hg)可交换态(Ex-Hg),不同水位梯度下含量和赋存形态在不同区域不一致.As含量在16.4～23.8-mg/kg之间,形态依次为残渣态砷(Res-As)有机结合态砷(Org-As)铁锰氧化态砷(Fe-O-As)碳酸盐结合态砷(Car-As)可交换态砷(Ex-As).-As含量与贵州省土壤背景值持平,随着水位梯度的抬升,其总量呈增加趋势,残渣态占比逐步增多,性质逐渐稳定.采用地积累指数(I_(geo))、潜在生态风险指数(E_r~i)、风险评价编码法(RAC)对Hg、As的危害程度进行分析表明,基于草海较高Hg环境背景值,Hg整体污染风险较高,As处于低水平的污染风险等级且对环境影响较小.该研究揭示了不同水位梯度下Hg、As总量及形态分布特征,对草海湿地水位抬升恢复湿地提供了参考.  相似文献   

泥石流容重的时空变化特征及影响因素研究     

黄海  刘建康    杨东旭 《水文地质工程地质》2020,47(2):161-168

为了探索泥石流容重在不同时空条件下的动态演化特征及其影响机制，基于蒋家沟1995年以来的泥石流观测数据和汶川震区2008年以来的调查资料，研究了典型泥石流灾害的水土耦合过程和容重动态变化的互馈作用，对比分析了常用的容重计算方法在汶川震区泥石流计算中的差异性，并从计算公式和灾害特征两方面探索误差产生的原因。结果表明:容重随泥石流孕灾条件的时空演化而动态变化；在时间尺度上，物源活动性与容重呈正相关，物源赋存状态从极度活跃演化至高度活跃时，容重将下降10.0%～27.8%；泥石流峰值流量与容重成幂函数关系，容重随着流量增大而增大，但具有明显的上限值；在空间尺度上，容重与沟床纵比降变化趋势一致，随着侵蚀作用而增大，淤积作用而减小；常用的6种泥石流容重计算方法在龙门山区的应用结果偏差幅度为10%～30%，仅使用某种计算方法确定容重参数将导致一定误差。文章最后利用物质组成计算容重的方法，基于冲淤总量和颗粒参数建立了不同沟道段泥石流容重经验计算公式，并在雍家沟泥石流进行应用，结果显示该方法针对具有完整序列观测资料的泥石流沟，具有较好的适用性。  相似文献   

地震诱发滑坡地质灾害的地貌因子敏感性评价模型     

马长玲  李科 《华南地震》2020,40(2):92-98

为了解决传统地质灾害危险区预测精准低,计算过程复杂问题,提出一种地震诱发滑坡地质灾害的地貌因子敏感性评价模型,以满足不断增长安全需求。首先,基于贡献率法量化得出不同地形地貌因子对应的面积值,其次,利用确定性系数法更为直观分析地震滑坡发生的关键因子种类,提高后续评价精准度,根据地质因子、外界诱发因子以及人为因子建立评价体系。最后通过几率数值模型、信息量评价模型对敏感性评价,将其分为低敏感性区、中敏感性区、高敏感性区、极高敏感性区。实验证明:评价模型计算简便、精准度高,有着较强的合理性和适用性,可作为地震滑坡相关研究和发展规划的基础科学依据。  相似文献   

基于RS和GIS的临武县矿山地质环境调查评价          下载免费PDF全文

刘博  姚腾飞  皮建高  周鑫  王璨 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(1):135-142

本文通过遥感解译和实地核查,查明了临武县主要的矿山地质环境问题,并对矿山地质环境问题和地质环境背景条件进行分析研究,建立矿山地质环境综合评价指标体系,应用"专家打分-层次分析法"确定评价指标权重,根据相关规范确定评价指标等级,建立评价模型。基于ArcGIS平台,对各指标进行信息提取、赋值和叠加运算,再根据综合评价分级标准,得到矿山地质环境综合评价分区图。评价结果与实际调查情况相符,说明建立的评价指标体系较合理。研究成果对临武县矿山地质环境保护与生态文明建设具有重要的参考意义。  相似文献   

黔西北典型铅锌矿区土壤重金属污染特征及其来源分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

冯乾伟  王兵  马先杰  蒋宗宏  陈淼 《矿物岩石地球化学通报》2020,39(4):863-870

研究矿区周边土壤重金属污染状况及其来源对土壤污染治理具有重要意义。本文以黔西北玉兰、永昌和杉树林铅锌矿周边农田土壤为研究对象,测定了土壤中的Pb、Zn、Ni、Cd、Cr、As、Hg和Cu含量,采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数评价了重金属污染状况,并结合多元统计分析探讨重金属的来源。结果表明,玉兰和永昌矿区Pb、Zn、Cd和Cu为重度污染,杉树林矿区Pb、Zn、Cd、Hg和As为重度污染,其余重金属为轻度或无污染,综合污染指数显示3个矿区均属重度污染。潜在生态风险指数表明玉兰和永昌矿区Cd、Hg和Pb及杉树林矿区Cd、Hg、Pb和As为中度或以上生态风险,其余重金属为低生态风险,综合生态风险指数显示玉兰和杉树林为极高生态风险,永昌为高生态风险。主成分分析表明,Pb、Zn、Hg、As和Cd主要源于矿山开采等人为活动,Ni和Cr主要源于成土母质,Cu污染是采矿作业和农业活动共同作用的结果。  相似文献   

新疆地区土地覆被遥感数据的一致性研究     

徐泽源  罗庆辉  许仲林 《地球信息科学学报》2019,21(3):427-436

鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。  相似文献   

结合主成分分析的BP神经网络模型的教学质量评价方法研究     

刘亚文  周军其 《测绘地理信息》2019,44(5):107-109

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前三岛海域国家级水产种质资源保护区海水环境质量评价          下载免费PDF全文

王珍珍  刘迎迎 《海洋开发与管理》2019,36(12):58-60

为更好地保护和发展前三岛海域国家级水产种质资源保护区,文章根据2015年8月和2016年8月2个航次的监测数据,对该保护区海水的化学需氧量和营养盐等监测项目进行连续分析,并运用营养指数法、营养状态质量指数法和潜在性富营养化评价法,对该海域的海水环境质量进行综合评价。研究结果表明:总体来看,前三岛海域海水环境质量处于良好状态,且2016年8月优于2015年8月。  相似文献   

修正的Neupert效应          下载免费PDF全文

于文慧  李友平  甘为群 《天文学报》2020,61(5):53

Neupert效应的定性描述是耀斑中脉冲分量(硬X射线、微波暴)与渐变分量(软X射线发射)之间存在的因果关系,即耀斑最初的能量是以加速粒子的形式释放,加速的电子在大气传输过程中产生非热硬X射线轫致辐射,并加热大气,耀斑软X射线发射是高能粒子注入大气的响应.根据经典Neupert效应的定量描述,硬X射线发射(表征非热电子注入)结束时软X射线应该立刻达到极大,但以往的观测发现一些耀斑软X射线峰值时间(t2)明显晚于硬X射线结束时间(t1)(τ=t2–t1,τ 0),热与非热辐射之间存在明显的偏离经典Neupert效应的情况.为了研究偏离经典Neupert效应的事件,在2002—2015年间的RHESSI (Reuven Ramaty High Energy Solar Spectroscopic Imager)和GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)耀斑列表中,按照在25–50 keV范围内光变较简单、软X射线有对应发射峰等判据,共选择276个耀斑样本,统计了这些耀斑的τ分布、环长d (用双足点源之间的距离来表征)与τ的关系.结果显示:(1)有227个耀斑τ 0,即有约82%的耀斑偏离经典Neupert效应;(2)τ与d之间存在一定的线性相关,即环越长,软X射线极大的时间越延后;(3)似乎存在一个临界距离,当环长小于临界距离时,经典Neupert效应成立.这些结果印证了修正Neupert效应的必要性,并对其物理意义进行了讨论.  相似文献   

基于同源和异源的高分影像融合及质量评价     

丁杨  王闯  张银凤 《测绘与空间地理信息》2019,42(6)

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