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黄河利津水文站不同粒径悬浮颗粒物中有机碳含量的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
估算不同粒径TSS中POC的入海日通量,对黄河利津水文站悬浮颗粒物(total suspended solid,TSS)样品,采用基于stokes原理的沉降法分为Ⅴ级,对分级后的样品测其有机碳(particulate organic carbon,POC)含量和粒度组成。在此基础上,用多元线性回归法对数据进一步处理,准确得到样品中不同粒径TSS中POC的含量。研究表明,黄河口淡水端水体TSS,<8μm的粘土和极细粉砂、8~16μm的细粉砂中,POC的含量为0.600%和0.400%左右;16~32μm的中粉砂中,POC的含量不足0.200%;而32~63μm的粗粉砂和>63μm砂中POC含量仅为0.050%和0.004%左右,80%以上的POC主要集中在<16μm的TSS中,而<32μm的TSS承载了95%以上的POC。 相似文献
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风浪作用下太湖悬浮态颗粒物中磷的动态释放估算 总被引:68,自引:6,他引:68
用振荡试验方法模拟了不同风速对太湖沉积物扰动产生的悬浮颗粒物(SPM)量, 研究了SPM中磷的物化形态转化和生物矿化衰减过程, 定量估算了动力扰动作用下, SPM中磷转化对太湖磷负荷贡献. 结果表明: SPM中以物化形态转化为可溶性活性磷(SRP)为主的释磷作用对太湖水体磷负荷的贡献为0.44 t/a, 因生物矿化作用为主的磷衰减对水体磷负荷的贡献量约425.8 t/a, 占太湖外源入湖总量的15.0%, 约为河道SRP入湖量的4.7~7.5倍, 因此是太湖内源动态释放量的最主要来源. 在风浪影响相同情况下, 易悬浮颗粒物中有机磷含量及其生物可转化性是决定湖体内源动态负荷量的主要因素. 相似文献
7.
北京市春夏季大气气溶胶的单颗粒分析表征 总被引:9,自引:0,他引:9
采集了北京市2000年春夏季大气气溶胶样品5个,采用扫描电镜X射线能谱技术分析大气气溶胶单颗粒约2500个。研究结果表明,沙尘期间,矿物尘是最主要的颗粒物种类,非沙尘期间,北京市大气气溶胶中主要检出矿物尘和含硫颗粒物。夏季随着颗粒物污染的加重,含硫颗粒物的数目百分数增加。是北京市大气颗粒物污染的重要特征。重点讨论了Ca-S颗粒、K-S颗粒和Ca-K-S颗粒三类典型含硫颗粒物的化学组成和粒径分布特征。数目可观的Ca-K-S颗粒以及其他硫酸盐颗粒的生成与相对湿度和云量等气象条件相关,这些颗粒物可能是云中过程的产物。减少SO2排放,减少含硫颗粒物,对于控制北京市的大气颗粒物浓度水平具有重要意义。 相似文献
8.
与搭载气溶胶观测和分析仪器测量相比,利用无人直升机搭载气囊采集高空大气颗粒物是一种经济、便捷和安全的采集方式。为了解无人直升机采样装置的采样效果,选择2014年10月至2015年3月的4次重污染天气过程,由无人直升机搭载气囊采集大气颗粒物,然后利用气溶胶采样器采集气囊内的大气颗粒物样品并计算采样时间,再利用气溶胶采样器采集相同时间段内的地面大气颗粒物(气囊外),并将两者进行对比。结果表明:在稳定的污染天气条件下,采集气囊内的大气颗粒物,与相同时间段内利用气溶胶采样器直接采集气囊外的大气颗粒物相比,两种方式采集到的大气颗粒物质量最大差值29%,最小差值11%,平均为21%;利用无人直升机的大气采样装置采集大气颗粒物对碳气溶胶组分影响很小,气囊内与气囊外OC/TC最大相差2.0%,最小相差0.5%。上述结果表明,无人直升机的大气采样装置有比较好的采集效率,利用气囊这种经济、便捷、安全的方式,搭载在无人机平台上,采集高空大气是一种获取气溶胶垂直廓线的有效方法,有望在未来的气溶胶气候和环境研究中提供宝贵数据。 相似文献
9.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
10.
基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。 相似文献