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题名绿化树种对大气重金属污染物吸收净化能力的研究
被引量：21
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作者
鲁敏
李成
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机构
山东建筑工程学院
山东省林业科学研究院
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出处
《山东林业科技》
2006年第3期31-32,共2页
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基金
建设部科技计划项目(05-K2-30)
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文摘
研究测定了部分城市绿化树种对重金属大气铅、镉污染物的吸滞能力。结果表明:绿化树种对大气铅、镉污染物具有一定的吸收净化能力,并依污染气体和树种的不同具有明显差异;对铅吸收量高的树种有:桑树、黄金树、榆树、旱柳、梓树;吸镉量高的树种有:美青杨、桑树、旱柳、榆树、梓树、刺槐。
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关键词
绿化树种
大气重金属污染物
吸收净化能力
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Keywords
Greening tree species
Heavy metal pollutants of the atmosphere
Absorption and purgation ability
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分类号
X173
[环境科学与工程—环境科学]
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题名利用藓袋法监测广州市大气重金属沉降研究
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作者
凌钰亮
吴丽琴
付善明
梁烨禧
张鹏伟
常向阳
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机构
广州大学环境科学与工程学院
桂林理工大学环境科学与工程学院
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出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期113-120,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金(41703094)。
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文摘
工业生产和交通排放的增加导致了城市大气重金属污染,并威胁城市居民的健康。苔藓是常用的大气重金属污染指示植物之一,具有分布广、成本低、效果直观等优点。该研究利用藓袋法(泥炭藓)监测广州市大气重金属Cd、Cr、Cu、Pb、Zn的污染水平并评价其污染风险。结果表明:与暴露前泥炭藓的重金属含量相比,暴露后的Cd、Cu、Pb、Zn的几何平均值分别是其暴露前的1.2、2.3、1.4和2.3倍,而Cr元素在暴露期间稍微下降(0.9倍)。工业区的泥炭藓中Cd、Cu、Pb、Zn几何平均含量普遍较高;与风景区和居民区相比,商业区的Cu、Pb、Zn含量较高。聚类分析和主成分分析结果显示,工业活动和交通污染源是广州大气重金属污染的主要来源。利用污染因子法对4个功能区的泥炭藓样品的重金属污染情况进行评估,其中重金属污染程度为极高和高的监测点主要受工业生产及其重金属废弃物排放的影响(Cu、Pb、Zn);中度污染的监测点主要受到交通污染源影响(Cu、Zn);低污染的监测点都是远离工业排放源和交通源。该研究结果证明藓袋法(泥炭藓)在城市大气重金属污染监测中具有较高的适用性。
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关键词
泥炭藓
藓袋法
大气重金属污染
生物监测
广州
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Keywords
Sphagnum palustre
moss-bag technique
atmospheric heavy metal contamination
bio-monitoring
Guangzhou
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分类号
X831
[环境科学与工程—环境工程]
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题名大气降尘重金属污染源解析方法综述
被引量：3
- 3
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作者
胡梦媛
杨英
王家洋
开建荣
黄婷
范金鑫
左忠
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机构
宁夏农林科学院林业与草地生态研究所
平凉市崆峒区林业和草原局
宁夏农产品质量标准与检测技术研究所
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出处
《防护林科技》
2023年第5期70-75,共6页
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基金
国家及宁夏退耕还林工程效益监测项目
2022年宁夏回族自治区自然科学基金项目“宁夏典型生态区域大气降尘通量时空变化规律及元素组成溯源解析”(2022AAC03417)
+1 种基金
宁夏农业高质量发展和生态保护科技创新示范项目“基于有效防控风蚀的贺兰山沿山葡萄适宜种植区域识别研究”(NGSB-2021-4-3)
宁夏回族自治区第六批科技创新领军人才项目。
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文摘
降尘是影响生态环境大气污染的主要因子之一,长期严重影响生态环境质量及人体健康,但研究方法鲜有报道。文章主要对国内外现有大气降尘重金属的污染物研究方法及来源进行解析,从仪器设备、降尘原理、适用范围、计算及研究方法优缺点等进行综合分析评价,以期为退耕还林监测及降尘研究提供技术支撑和理论依据。
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关键词
大气降尘
大气重金属污染
污染源解析方法
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分类号
X513
[环境科学与工程—环境工程]
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题名绿色屋顶对屋面径流重金属含量影响分析
被引量：1
- 4
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作者
祝荣
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机构
安徽新华学院土木与环境工程学院
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出处
《绿色科技》
2018年第14期113-114,共2页
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基金
安徽新华学院校级自然基金(编号:2015zr001)
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文摘
指出了大气重金属污染是现阶段世界各国普遍关注的重点污染问题,绿色屋顶技术由于其所具有的生态节能特性,从而成为了大气环境污染治理的重要手段。对绿色屋顶对屋面径流重金属含量的影响进行了研究和分析,从绿色屋顶结构的设计和发展方向提出了参考性意见。
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关键词
绿色屋顶
屋面径流
大气重金属污染
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分类号
X52
[环境科学与工程—环境工程]
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题名基于高通量监测数据的PMF源解析数据输入量研究
被引量：3
- 5
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作者
牛明芬
商莹
王镜然
周强
陈欣
王颜红
柴美云
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机构
沈阳建筑大学市政与环境工程学院
中国科学院沈阳应用生态研究所
上海磐合科学仪器股份有限公司
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2422-2431,共10页
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基金
国家重点研发计划政府间国际科技合作项目(2019YFE0122200)。
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文摘
为探究数据输入量的变化对源解析结果的影响,以上海某工业区的大气重金属高通量监测数据为例,按不同数据量将监测数据分别输入至正定矩阵因子分解(Positive Matrix Factorization, PMF)模型中,通过考察模型中Q理论值(Qtheo)与Q计算值(Qtrue)的接近程度、源分类以及源贡献与研究区污染源分布特点的吻合情况,分析数据输入量对源解析结果的影响。结果显示:该区域大气重金属污染受工业生产主导(64.44%),其次是扬尘(19.60%)和交通运输(15.96%)。通过对数据量的考察,发现输入量为60~120时能够得出研究区域的污染源数量与贡献率,但考虑到测试成本、获取数据的时间,认为输入量为60~80时,也能得出合理的源解析结果。短期高通量的分钟级数据集,有益于PMF模型输出高精密度、高时效性的源解析结果,是解决应急污染监控的最佳手段。
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关键词
环境学
大气重金属污染物
高通量监测数据
正定矩阵因子分解(PMF)模型
数据输入量
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Keywords
environmental studies
atmospheric heavy metal pollutants
high-throughput monitoring data
Positive Matrix Factorization(PMF)model
data input quantity
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分类号
X831
[环境科学与工程—环境工程]
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