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921.
基于田块尺度采集农田表层土壤样品120件,采用绝对因子分析/多元线性回归(APCS-MLR)受体模型与地统计学分析对研究区域内As、Cd、Cu、Cr、Mn、Ni、Pb和Zn这8种重金属污染空间分布特征及来源进行解析,利用地累积指数和潜在生态风险指数法评价土壤生态风险。研究结果表明:研究区表层土壤中8种重金属含量差异较大,As、Cd和Cr点位超标率分别为61.83%、90.83%和92.52%,土壤重金属Zn、Cu、Cr和Ni主要以残渣态存在(占比在80%以上)。土壤中Cd、Cr和Cu含量空间分布格局呈东南部较高、中部次之、西北部较低的趋势,而Mn、Ni、Pb和Zn含量的空间分布格局与此相反。APCS-MLR模型表明研究区域土壤重金属As、Cr、Cu和Ni的来源以自然源为主,占比分别为39.34%、47.32%、44.53%和50.23%; Pb、Zn的来源以工业活动源和交通源为主,占比分别为31.93%、30.53%和23.36%、22.17%; Cd的农业活动源占比为53.63%。土壤pH与有效态As、Cd、Cu和Ni含量呈极显著负相关性(P<0.01),土壤有机质与有效态As、Cd和Cr呈极显著负相关性(P<0.01)。地累积指数显示土壤Cr总体处于中、重度污染水平,其次是Cd;生态危害指数也表明Cr和Cd是主要生态危害元素,潜在生态危害系数变化范围分别为5.20~41.12和11.56~113.35。总体来看,研究区域Cr和Cd污染较为严重,存在潜在风险,应采取安全利用和修复等措施,降低其风险水平。  相似文献   
922.
土壤中重金属的生物有效性与其在土壤中的吸附行为密切相关,本研究选取我国9个不同类型的非石灰性土壤,探究了Cd2+在土壤中的吸附过程。通过电位滴定获得土壤表面酸碱性质(pKa1和pKa2),基于1-site/2-pKa模型,使用ECOSAT和FIT拟合得到土壤与Cd2+的络合常数(lg K (SOCd+),结果显示该模型能很好地描述Cd2+在土壤中的吸附过程。为了进一步探究土壤性质对Cd吸附固定的影响,通过逐步回归分析了pKa1、pKa2、lg K (SOCd+与土壤性质间的关系,发现土壤pH和CEC是pKa1的主控因子,土壤pH同时也是pKa2、lg K (SOCd+的主控因子。为了验证模型的可靠性,结合历史文献,基于土壤pH和CEC预测了历史文献中土壤表面酸碱性质和lg K (SOCd+,利用得到的参数预测了Cd的吸附过程,发现预测值与实测值之间有很好的相关性,该模型能解释86%的变异。此外,利用回归模型得到的结合常数预测了历史文献中土壤溶液中的Cd含量,发现模型预测的Cd含量与蚯蚓体内Cd含量同样具有很好的相关性,能解释83%的变异。本研究基于Cd2+在不同性质土壤中的吸附行为,使用广义复合法建立的表面络合模型可以描述Cd2+在非石灰性土壤中的吸附与分配过程。  相似文献   
923.
为研究石墨烯(Graphene,GN)对喹诺酮类抗生素在地下水中运移的影响,以环丙沙星(Ciprofloxacin,CIP)和诺氟沙星(Norfloxacin,NOR)作为两种典型的喹诺酮类抗生素污染物,通过批量吸附实验和砂柱实验研究GN对CIP和NOR在饱和多孔介质中运移的影响。吸附实验结果表明,GN对两种抗生素污染物均具有较好的吸附性能,GN对CIP和NOR的Langmuir最大吸附容量分别为270.68 mg·g-1和178.36 mg·g-1。砂柱实验结果表明:随着多孔介质中GN含量从10 mg增加到80 mg,CIP和NOR在一维砂柱中的迁移能力降低;随着流速和电解质浓度(Na+和Ca2+)的增大,回收率逐步升高,CIP和NOR的运移能力也逐步增强。根据BDST模型对不同条件下的CIP和NOR在一维砂柱中的运移过程进行了模拟和预测,模型对穿透时间的预测值与实验值接近,表明BDST模型能较好地预测多孔介质中GN对CIP和NOR迁移能力的影响。  相似文献   
924.
为探究周年轮作休耕模式对土壤球囊霉素和团聚体稳定性的影响规律与机制,通过田间试验设置苕子-玉米轮作、豌豆-玉米轮作、休闲-玉米和全年休闲4个处理,分析不同种植模式下团聚体、球囊霉素相关土壤蛋白(GRSP)及有机碳(SOC)的变化规律。结果表明:与休闲-玉米、苕子-玉米轮作、豌豆-玉米轮作相比,全年休闲能显著增加大团聚体(>0.25 mm)含量,提高团聚体稳定性;在不同团聚体粒级下,与休闲-玉米相比,苕子-玉米轮作、豌豆-玉米轮作和全年休闲均能有效增加GRSP和SOC的含量,且全年休闲效果更佳;结构方程模型的结果显示,GRSP对SOC和可溶性有机碳(DOC)有直接的正面影响,对团聚体稳定性有间接影响,各因子对平均质量直径的总效应由大到小依次为WSA>0.25(>0.25 mm水稳性团聚体)>DOC>总GRSP>SOC>易提取GRSP;相关性分析表明,不同团聚体粒级下GRSP与SOC均呈线性正相关关系,但在不同粒级下的相关系数的大小有所差异。研究表明,合理的轮作休耕模式有助于恢复地力,改善耕地质量,减少水土流失。  相似文献   
925.
为明确长江流域典型农药面源时空分布,本研究基于逸度理论,构建了适合大尺度、多区域、长时期的农药面源多介质环境归趋模型,量化了1991—2020年长江流域克百威农药在水、土、气、沉积物等环境介质中的累积水平、赋存浓度及传输通量。结果表明:长江流域的克百威总残留量呈现先上升后下降的趋势,在2010年达到峰值(1 647 t);水体和土壤为克百威的主要赋存介质,其范围分别为0.278~135 ng·L-1和0.052 2~16.7 ng·g-1;长江流域中下游地区为热点区域,尤其是赣江流域;每年施用的农药约5.40%会残留在环境中,主要去除方式为降解,其次是输移到近海(2017年约109 t·a-1)。研究表明,农药面源在大时空尺度的累积和传输作用不容忽视,模型改进使得面源模拟结果更加合理,为长江流域农药面源的科学管控提供了重要的数据参考和技术支持。  相似文献   
926.
依据比奥(Biot)固结理论,应用总拉格朗日(Total Lagrangian)方法建立考虑大变形的应力场控制方程;引入应力-温度耦合损伤模型作为冻结状态下的高温冻土本构模型,以未冻水含量为耦合节点建立水热力耦合模型;通过冻结粉质黏土的升温三轴压缩试验验证模型的有效性,分析水热力耦合模型与应用小应变假设的模型的差异。结果表明:水热力耦合模型经过引入高温冻土应力-温度耦合损伤本构模型,冻结状态初始融化阶段预测结果与试验曲线较吻合。在变形加速至缓慢变形过渡阶段(1.5~2.5 h),模拟结果与试验曲线存在一定差异,但整体可有效预测高温冻结粉质黏土的融化固结过程。考虑大应变状态的水热力耦合模型,对融化变形的预测精度优于应用小应变假设的模型。根据模拟结果,分析水热力三场的相互作用关系、冻土融化固结过程,高温冻土外部升温状态下,边缘融化部分形成排水通道,加速上部土体水分排出。  相似文献   
927.
韩旭  孙楠  张熙然  刘喆  温凯 《油气储运》2021,(2):208-214
随着天然气消费量的爆发式增长,天然气贸易交接计量对流量计的检定需求越来越大。针对流量计检定过程中工况多样、人工检定效率低下等问题,利用水力仿真软件SPS,通过现场瞬态数据分析与校准,构建出与检定站现场精度水平一致的仿真模型。采用阀的流量系数,推导出各阀所对应流量调节的区域范围。将理论计算得出的调节方式通过仿真模型进行验证,结果表明:该调节方法可以减少调节阀的反复动作,优化了检定操作,加快了检定速度。  相似文献   
928.
针对花榈木的种质资源保护利用问题,基于花榈木在中国的188条地理分布记录和9个气候变量,于 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5 3种气候情景模式下,利用ENMeval数据包优化后的MaxEnt模型和ArcGIS对其当前和未来(2050s和2070s)的生态位进行模拟,研究影响花榈木地理分布的主导环境因子,分析其在不同气候情景模式下的空间分布格局和迁移趋势。结果表明,当模型的特征组合(FC)为线性、二次型、片段化、乘积型和阈值性,正则化乘数(RM)为2时,模型复杂度和过拟合程度较低,此时训练集的平均AUC和平均标准偏差分别为0.954和0.004,表明模型预测精度很高。花榈木在当前气候下的潜在分布区主要在我国东南部,核心分布区位于江西、湖南、福建、浙江等省份及其周边区域。刀切法(Jackknife)表明最干季度降水量、最湿季度降水量、最冷季度平均温度是影响其分布的主导气候因子。未来3种气候情景下花榈木总体适生区分布相对稳定,核心适生区主要表现为东西向稳定,于南北向中部迁移,尤以广东中部及江西中部收缩显著,这些迁移的核心适生区是花榈木应对气候变化的敏感区域,需引起重视。  相似文献   
929.
文章基于灰色系统理论,根据2014—2019年全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃市场价格变化,建立了GM(1,1)预测模型,对猕猴桃价格进行分析预测。结果显示,灰色预测模型GM(1,1)适用于猕猴桃价格预测,具有较高的准确度,全国和这4个省(市)的猕猴桃价格呈现周年波动和下降趋势。在不采取干预措施前提下,预计到2020年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.96元/kg、11.18元/kg、8.13元/kg、5.21元/kg和8.65元/kg;到2021年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.99元/kg、11.58元/kg、8.32元/kg、5.31元/kg和9.05元/kg。  相似文献   
930.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。  相似文献   
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