南水北调来水硅藻沉积规律及水环境影响研究

来源 :北京交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yeah0818
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
团城湖是南水北调北京市水源地之一,承担着向各水厂供水的重要任务,水质状况良好,但淤积现象严重。为了更好地了解团城湖沉积物来源,研究沉积物形成机制和分布规律,规避由沉积物内源释放而可能引发的二次污染水质问题,以南水北调北京段输水明渠和团城湖为研究区域,以沉积硅藻为研究对象,定期检测明渠中水质与藻类状况,探讨水质与藻类的时空变化规律,对水质进行评价;比较表层沉积物与外源汇入物的微观形貌、矿物组成、含量以及粒径大小,对沉积物进行来源解析;分层测定柱状沉积物总氮、总磷、生物硅、总硅含量和粒径大小,研究沉积物分布特征;进行沉积物释放室内模拟实验,分析沉积物释放规律,探讨沉积物释放对水环境的影响。以期填补研究工作中沉积物形成机制与分布规律研究的空缺,为后续管理提供理论支撑。主要得出以下结论:(1)南水北调输水明渠总体水质较好,基本处于地表水Ⅱ类标准。藻类以硅藻为主,种群特征呈现出明显的季节性变化,夏秋季节检出较多,冬季检出较少,空间上表现为经过团城湖藻类产生少量沉淀。(2)沉积物与外源汇入物来源不同。沉积物与外源汇入物形貌、矿物组成、含量以及粒径大小差异较大,二者来源不同,明渠沉积物并不是来源于岸边土壤、大气沉降颗粒、渠壁脱落物等外源汇入物,而是通过自身生物化学反应产生沉淀,产生淤积现象。(3)柱状沉积物分布特征。沉积物水平分布差异较大,垂直分布表现出不同特征,总氮含量垂直分布总体上较稳定,中间层略微出现变化;总磷含量垂直分布略微有表层低于底层的趋势;生物硅含量垂直分布略微呈现出表层高于底层的趋势;总硅垂直分布无明显变化规律;粒径大小垂直分布总体呈现出随深度增加而减小的趋势。(4)沉积物内源释放规律。不同上覆水体积情况下,总氮、总磷、COD释放浓度均为持续增长后趋于平衡,上覆水体积越小,总氮、总磷、COD释放浓度越大。动态实验总氮、总磷、COD释放通量最大值分别为静态实验总氮、总磷、COD释放通量最大值的2倍、3.6倍和3.8倍,扰动对沉积物释放有显著影响。
其他文献
由于具备阻尼连续可调、可靠性高、功耗低、响应速度快的特点,磁流变半主动悬架成为了近年来汽车行业的一个研究热点。当汽车在不平路面上行驶时,四个车轮受到的路面激励不同,车身会发生俯仰、侧倾及垂向振动。通过对磁流变阻尼器的阻尼进行控制,车身的振动便可得到大幅度衰减,但是车身的振动是相互耦合的,需要对四个减振器进行协调控制才能使车身振动得到抑制。本研究提出了粒子群(PSO)优化的SH-ADD算法——PSO
随着社会经济水平的提高,各种大型商业建筑、交通枢纽等基础设施向着综合、高效、立体的目标发展。大型步行设施的建设使社会组织活动成本降低、人群聚集更加便捷,造成了生活中普遍的群聚现象。人群高度聚集场所对人员管理要求极高,一旦发生地震、火灾等意外事件,进行紧急、高效的人员疏散是保障人员安全的基本前提。紧急疏散过程中人员规模较大、行人恐慌以及管理不当等因素极易导致在疏散瓶颈附近发生拥挤踩踏事件。由于拥挤踩
当前,个性定制化市场需求日益凸显,要求生产系统具备更强的柔性。模块化生产系统(Modular Production System,MPS)模式作为提升企业生产柔性的一种重要方式,从提出后便得到行业广泛研究与应用。近几年,新一代信息通讯技术使得制造资源实现了解耦化与分散化管控等多种智能特性,生产系统的模块化与信息物理融合特性更加凸显,传统以物理系统为核心的重构模式已经不能满足新特性下的MPS重构需求
在5G和人工智能不断发展的科技背景和人民对美好生活的不断向往的时代背景之下,发展自动驾驶技术的智能交通体系是必然趋势,但自动驾驶技术是一个庞大的系统科学,实现自动驾驶也不是一步到位的。其中一个重要课题就是感知道路中路况信息,获取前方车辆目标的位置和距离。由于车辆行驶场景快速变化,使单目视觉车辆目标检测及测距依然具有不确定性;而且嵌入式平台在深度学习运算中存在实时性和准确性难以两全的矛盾,对于车辆安
血栓弹力图是检测凝血功能状态的一种新型技术手段,在手术中起着指导输血、高凝状态监测及纠正等作用。由于传统血栓弹力图仪容易受自动化加样系统复杂工作环境干扰,导致无法与自动化加样系统协同工作,这很大程度上限制了凝血功能检测的效率提升,阻碍了自动化检测的进程。针对以上问题,本文设计了一种新的凝血信号采集处理系统,并对其关键技术进行了研究。首先分析了凝血信号采集的原理,分析了信号采集时环境对检测系统的干扰
通信信号调制识别作为无线通信系统接收端的关键技术,在认知无线电、频谱监测等领域都有着重要的应用价值。随着通信场景的复杂化以及调制方式的多样化,传统基于似然函数比和信号特征的调制识别方法愈发复杂,难以满足未来高可靠低时延的无线通信需求。如何将机器学习方法应用到调制识别任务中,结合数据分布特点,实现高效率的准确识别,是论文研究的重点内容。将机器学习方法应用于调制识别问题中,不可忽视的关键问题之一就是大
近年来,随着信息技术和互联网的飞速发展,现代城市已经进入了万物互联、全面感知的大数据时代,市民生活和各行各业产生的数据呈爆发式增长,如何利用城市中积累的大量数据来分析城市运行和发展中存在的问题,为政府部门提供信息化决策支持,已经成为学术和工业界共同关注的问题。人群流量预测是智慧城市中应急指挥的重要内容,对于城市交通管控和公共安全具有重要意义,但人群流量变化受到城市时间、空间、天气、假日等复杂因素影
长期以来为缓解交通压力、实现可持续发展,国家大力推进公共交通建设、倡导绿色出行的生活方式。国家“十四五”规划纲要中明确了交通强国的建设目标,在公共交通领域中提出要发展适应城市经济和城市治理的新智能交通产业、实现交通强国“人享其行”的远景目标。虚拟导向列车作为城市公共交通系统的新智能交通方式,能够很好的保障居民出行,提高公共交通服务的覆盖率。但虚拟导向列车在发展建设中,突发事件带来的安全问题不容忽视
目前我国社会经济处于高速增长状态,对大型城市建设提出新的要求,特别是高层建筑、地铁隧道等工程越来越多,地下空间成为疏解城市拥挤最有效的途径之一,且深大基坑可以大幅提高地下空间的有效利用率。如何对深基坑进行合理的支护成为日益重要的研究方向。双排桩支护体系是由两排平行的桩体组成,且连梁将桩顶相连构成的刚架结构。这种支护结构侧向位移小、整体刚度大、施工快捷方便,目前广泛应用在基坑支护及边坡加固等工程中。
能够模拟真实工作场景的高铁牵引供电调度仿真平台对供电调度人员的培训工作具有重要的意义。牵引供电调度人员的日常主要工作内容之一是接打电话,并通过电话来了解核实牵引供电系统的运行状况,并且发布相应的命令,而目前的仿真平台对这一过程的模拟仅限于文本的形式。本文对高铁牵引供电调度仿真平台上的供电调度电话的来电语音进行语音合成模拟,对语音回复的关键内容进行识别判断,这对于提升调度培训人员的参与感和训练效果具