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地下水环境智慧监管技术集成与平台应用研究 被引量:8
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作者 易树平 方铖 +3 位作者 刘君全 龚曼妮 周兰兰 邓易 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期45-52,共8页
针对“双源”地下水(地下水污染源和集中式地下水型饮用水源)环境监管需求,研发了一套集地下水污染在线监测预警、评价溯源、预测应急于一体的可视化技术集成与应用平台。该平台将物联网、地下水数值模拟、大数据、云计算等技术集成应... 针对“双源”地下水(地下水污染源和集中式地下水型饮用水源)环境监管需求,研发了一套集地下水污染在线监测预警、评价溯源、预测应急于一体的可视化技术集成与应用平台。该平台将物联网、地下水数值模拟、大数据、云计算等技术集成应用于环境监管,实现了工业园区地下水环境实时动态监测评价及预警、地下水污染路径溯源计算、地下水事故污染预测及应急支撑等网络服务与计算功能,并通过地下空间三维数字化处理,构建了“所见即所得”的三维虚拟现实界面,实现了对地下水环境的便捷、高效监管与决策。该平台兼容手机、平板电脑、台式计算机等固定和移动设备,可为“双源”地下水污染监控、管理和应急提供实时、高效的科技支撑。 展开更多
关键词 地下水环境 在线监测 溯源计算 预测预警 可视化监管 智慧环保
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2010—2019年台州市市区降水化学组成特征及变化趋势 被引量:14
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作者 何微娜 谢松青 +1 位作者 杨小涛 陈伟强 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期140-147,共8页
为了解台州市市区大气降水化学成分组成特征及变化规律,对2010—2019年台州市市区降水监测数据进行了统计分析。结果表明:2010—2019年降水样品pH为4.20~4.84,夏高冬低,强酸性降水频率下降显著,电导率平均值为3.16 mS/cm。SO_(4)^(2)-和... 为了解台州市市区大气降水化学成分组成特征及变化规律,对2010—2019年台州市市区降水监测数据进行了统计分析。结果表明:2010—2019年降水样品pH为4.20~4.84,夏高冬低,强酸性降水频率下降显著,电导率平均值为3.16 mS/cm。SO_(4)^(2)-和NO_(3)^(-)是降水中最主要的阴离子,NH+4和Ca^(2+)是降水中最主要的阳离子。Ca^(2+)浓度在2018年开始有所抬升,SO_(4)^(2)-和NO_(3)^(-)浓度整体呈波动下降趋势。SO_(4)^(2)-与NO_(3)^(-)浓度比均值为1.50,呈下降趋势,同大气中SO_(2)与NO 2的质量浓度比变化趋势基本一致。SO_(4)^(2)-和NO_(3)^(-)相关性显著,Cl^(-)、Na^(+)及Mg^(2+)三者之间具有较好相关性。降水与气态污染物相关性不大,对颗粒物有明显冲刷去除作用。SO_(2)和NO_(x)的排放量显著下降,酸雨污染呈现改善过程。 展开更多
关键词 降水 化学组成 变化趋势 台州
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台州市区PM_(2.5)和O_(3)污染特征及相互作用关系 被引量:10
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作者 何微娜 李欣 +2 位作者 谢松青 杨小涛 陶志华 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期60-68,共9页
基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料,分析了台州市区PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及受气象因素影响情况,并探究了不同季节下的PM_(2.5)浓度和O_(3)浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年,台州市区PM_(2.5)年... 基于2016—2020年台州市区大气污染物监测数据及气象观测资料,分析了台州市区PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及受气象因素影响情况,并探究了不同季节下的PM_(2.5)浓度和O_(3)浓度的相关性及相互作用关系。2016—2020年,台州市区PM_(2.5)年均浓度和超标天数呈显著下降趋势,O_(3)-8 h年均浓度和超标天数总体呈上升趋势。PM_(2.5)浓度在冬季最高,且易发生超标;O_(3)浓度在春、夏、秋季均较高,且均会发生超标。通过相关性分析可知:PM_(2.5)浓度与气温、相对湿度、风速、降水量呈负相关,与大气压呈正相关;O_(3)浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度、降水量呈负相关。不同季节下的PM_(2.5)浓度与O_(3)浓度均呈正相关,两者存在协同增长。在春、夏、秋季,二次PM_(2.5)在总PM_(2.5)中的占比随着O_(3)污染等级的升高而上升,PM_(2.5)和O_(3)之间存在协同作用关系。 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 相互影响 台州
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某市城区典型时段VOCs污染特征及其与O3的相关性 被引量:3
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作者 周纯 彭华军 +1 位作者 章勇 林丹丹 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期78-86,共9页
通过研究某市城区4—9月臭氧污染较严重时间段71种挥发性有机物的手工监测数据和臭氧浓度自动监测数据,分析了该市挥发性有机物在典型时段的污染特征及其与臭氧浓度变化的相关性。为该市通过控制挥发性有机物排放来精准防控臭氧污染提... 通过研究某市城区4—9月臭氧污染较严重时间段71种挥发性有机物的手工监测数据和臭氧浓度自动监测数据,分析了该市挥发性有机物在典型时段的污染特征及其与臭氧浓度变化的相关性。为该市通过控制挥发性有机物排放来精准防控臭氧污染提供参考。研究结果显示:该市挥发性有机物浓度水平与活性水平变化趋势总体一致,污染物种类在不同时间段的浓度和活性有差异,从浓度和活性角度分析得到的关键物种在不同时间段有差异,挥发性有机物的污染变化与臭氧浓度变化的相关性有时显著,有时不显著。 展开更多
关键词 挥发性有机物 臭氧 污染特征 相关性
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