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21.
采用TCLP法、内梅罗综合污染指数、嵌入Igeo综合污染指数法等方法对贵州织金县某煤矿区周边农田土壤重金属进行评价。土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Hg和Zn的含量范围分别为0.79~2.08 mg·kg-1、144.20~464.40 mg·kg-1、91.63~187.50 mg·kg-1、48.13~104.47 mg·kg-1、0.14~2.33 mg·kg-1、144.35~265.89 mg·kg-1,所有土壤样点的Cd、Cr、Cu和Ni含量均已超过国家土壤环境质量二级标准,部分土壤样点的Hg和Zn含量超过二级标准。TCLP法评价结果所有土壤样点均未受到重金属污染;内梅罗综合污染指数法评价结果为农田土壤重金属生态风险处于安全水平;嵌入Igeo综合污染指数法评价结果表明,90%的土壤达到中度污染以上,其中65%的土壤处于中度污染,25%的土壤受到中度至重度污染;潜在生态危害指数法评价表明,所有土壤样点重金属均处于轻微生态风险水平。针对不同评价方法得出的结果存在差异的情况,在评价土壤重金属污染状况时,应根据评价目标的差异选择合适的评价方法。   相似文献   
22.
以往对灌河口附近海域进行地球化学调查发现,海底沉积物及海水质量总体良好,但局部沉积物中Cr含量高于一类标准,Cu、As、Pb、Hg等其他重金属元素含量也明显高于其他地区,个别重金属元素已接近一类标准最高限,存在潜在生态风险。为进一步了解其与人类活动是否有关,对灌河靠近入海口40 km长的河水进行了地球化学调查,发现灌河河水中Hg、Cu、Pb等重金属元素存在一定程度的超标现象。结合其他证据认为,人类活动不仅对灌河下游河水质量产生了负面影响,还对入海口附近的海域环境质量产生了潜在威胁。借鉴内梅罗综合指数评价思路对灌河下游及入海口的重金属元素环境质量进行评价,并对如何降低、消除生态风险提出了若干建议。  相似文献   
23.
以金矿开发影响的黄河二级支流太峪水系沉积物为研究对象,沿河采集16个表层沉积物样品,分层采集垂向剖面10件水库沉积物样品,测定了样品中重金属元素Hg、Pb、Cd、Cr、As、Cu和Zn的含量,采用Hakanson潜在生态指数法和Tomlinson污染负荷指数法评价重金属元素污染程度和潜在生态风险。结果表明,矿业活动是太峪水系沉积物重金属元素污染的主要因素;变异系数、富集系数和最高污染系数均反映Hg、Pb、Cd是太峪水系沉积物的特征污染重金属元素,Cr和As的质量分数接近地区背景值;太峪水系表层沉积物受到重金属元素的极强污染,山区段污染较山外更严重;整个流域的Hg、Pb、Cd具有很强的潜在生态危害,Cr、As、Zn的潜在生态危害轻微;太峪水系沉积物垂向各层沉积物都受到重金属元素的极强污染,生态问题以Hg、Pb、Cd的潜在生态危害为主,其污染和生态危害程度都高于流向上的沉积物。潜在生态危害指数评价突出了不同元素的毒性和危害程度,而污染负荷指数法侧重于样本空间上的污染程度,二者互补使用有利于实际问题的全面评价。  相似文献   
24.
高云峰  徐友宁  张江华 《地质通报》2018,37(12):2241-2250
为了探索矿业活动对河流水质产生的影响,以秦岭某大型钼矿区下游的东川河流域为研究对象,通过现场采样与室内测试的方法,分析了地表水、沉积物、岩矿样品中重金属Cd的含量特征。采用污染超标倍数法、地累积指数法及Hakanson潜在生态风险评价法分别对东川河流域的河水和底泥样品进行了污染现状评价和生态风险程度评价,最后讨论了Cd的来源。结果表明:东川河主沟16个河水采样点位中,有11个点位的Cd含量明显高于未受矿业活动影响的对照区各点位Cd含量值,Cd含量变异系数达到95.65%,并且从上游到下游各点位Cd含量呈偏态分布,说明东川河流域Cd受矿业活动影响显著。东川河主沟16个河水采样点中有15个Cd含量满足地表水Ⅱ类水标准,比重为93.75%,可以判断东川河整体水质较好。仅5号点位超Ⅱ类水质标准,污染超标倍数为1,为轻度污染。地累积指数分析结果表明,东川河主沟11个底泥样品均存在不同程度的污染:污染最严重的10号点位达到中度-强污染级别;污染最轻的8、9、13号点位为无污染-中度污染;大多数点位为中度污染。东川河主沟11件底泥样品重金属Cd的潜在生态危害指数平均值为120.27,表明东川河主沟底泥总体达到强生态风险程度。酸性矿山废水、原生地质背景、底泥释放、大气干湿降尘等是造成东川河流域Cd重金属污染的主要污染源。  相似文献   
25.
This study explores the potential for directly assimilating polarimetric radar data (including reflectivity Z and differential reflectivity ZDR) using an ensemble Kalman filter (EnKF) based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model to improve analysis and forecast of Tropical Storm Ewiniar (2018). Ewiniar weakened but brought about heavy rainfall over Guangdong, China after its final landfall. Two experiments are performed, one assimilating only Z and the other assimilating both Z and ZDR. Assimilation of ZDR together with Z effectively modifies hydrometeor fields, and improves the intensity, shape and position of rainbands. Forecast of 24-hour extraordinary rainfall ≥250 mm is significantly improved. Improvement can also be seen in the wind fields because of cross-variable covariance. The current study shows the possibility of applying polarimetric radar data to improve forecasting of tropical cyclones, which deserves more researches in the future.  相似文献   
26.
选取了甘肃平凉地区2015-2019年6-8月发生的27次短时强降水事件。利用自动站逐小时降水资料和高空探测资料,按照短时强降水阈值分类统计法和常规天气分析方法对甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布、影响天气系统及大气环境背景进行了统计分析。结果表明:6月短时强降水频次少,强降水高发区为六盘山山区;7月频次明显增多,活跃地区为静宁、崇信、泾川一带;8月频次及强度达到峰值,密集区为平凉北部的崆峒山区、崇信南部河谷地带。6月短时强降水日变化呈现单峰型特征,以午后居多,1 h降水量在20-30 mm段发生频次最高,占6月频次的80%以上;7月和8月日变化呈多峰型结构,夜间短时强降水频次增多,1 h降水量大于30 mm的频次显著增加,约占7月和8月总频次的40%。分析总结了平凉地区短时强降水天气类型,即高空低槽类、副热带高压类、西北气流类。另外,对表征动力、水汽、不稳定条件的环境参数统计分析,结果显示K指数、CAPET850-T500Q850θse-850等物理量平均特征值对平凉地区强降水预报有较好的指示意义。  相似文献   
27.
陈涛  董林  罗玲  杨舒楠 《气象》2021,47(12):1433-1443
2019年9号台风利奇马在浙江造成极端降水,其中8月9日白天浙江东部受台风外围螺旋雨带长时间影响,9日夜间在台风内核对流影响下降水有显著增强;降水中心与浙江临海地区的天台山、括苍山和雁荡山等地形特征密切相关。GPM(Global Precipitation Measure)卫星遥感反演表明近岸台风螺旋雨带以层积混合型降水为主,台风眼墙区域以热带暖云对流型降水为主;眼墙区雨滴有效直径更大、雨滴数密度更高,有利于形成高降水强度。台风登陆前移动速度较慢,浙江沿海地区维持低层锋生和辐合,有利于外围螺旋雨带降水维持和增强;登陆前后受环境垂直切变等因素影响,台风中心左前侧眼墙区域对流活跃,在登陆点附近强降水区偏向于台风中心左侧。分钟级降水观测表明台风登陆期间浙江近海山区降水强度2~3倍于平原地区,其中地形性降水增幅效应与台风对流非对称结构差异对降水影响程度基本相当,有利于在台风中心左前侧的括苍山—雁荡山山区形成强降水中心。  相似文献   
28.
基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。  相似文献   
29.
基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。  相似文献   
30.
In recent work, three physical factors of the Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast Model for Landfalling Typhoon Precipitation (DSAEF_LTP model) have been introduced, namely, tropical cyclone (TC) track, TC landfall season, and TC intensity. In the present study, we set out to test the forecasting performance of the improved model with new similarity regions and ensemble forecast schemes added. Four experiments associated with the prediction of accumulated precipitation were conducted based on 47 landfalling TCs that occurred over South China during 2004-2018. The first experiment was designed as the DSAEF_LTP model with TC track, TC landfall season, and intensity (DSAEF_LTP-1). The other three experiments were based on the first experiment, but with new ensemble forecast schemes added (DSAEF_LTP-2), new similarity regions added (DSAEF_LTP-3), and both added (DSAEF_LTP- 4), respectively. Results showed that, after new similarity regions added into the model (DSAEF_LTP-3), the forecasting performance of the DSAEF_LTP model for heavy rainfall (accumulated precipitation ≥250 mm and ≥100 mm) improved, and the sum of the threat score (TS250 + TS100) increased by 4.44%. Although the forecasting performance of DSAEF_LTP-2 was the same as that of DSAEF_LTP-1, the forecasting performance was significantly improved and better than that of DSAEF_LTP-3 when the new ensemble schemes and similarity regions were added simultaneously (DSAEF_LTP-4), with the TS increasing by 25.36%. Moreover, the forecasting performance of the four experiments was compared with four operational numerical weather prediction models, and the comparison indicated that the DSAEF_LTP model showed advantages in predicting heavy rainfall. Finally, some issues associated with the experimental results and future improvements of the DSAEF_LTP model were discussed.  相似文献   
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