浓度变化（精选10篇）
浓度变化 篇1
1 概述
1.1 臭氧危害
臭氧 (O3, ozone) 主要存在于地球大气层的平流层中, 是地球大气中的重要微量成分之一。它能起到阻挡紫外线、保护地球生物的作用;然而在近地面的臭氧却是一种污染物质[1], 是对流层中重要氧化剂OH和NO3的主要前体物。这两种自由基分别是控制白天和夜晚对流层大气氧化能力的主要物质。此外, 臭氧本身是一种重要的氧化剂, 具有强氧化性, 高浓度的臭氧对眼睛和呼吸道有很强的刺激性, 会对人体皮肤中的维生素E起到破坏作用, 还会破坏人体的免疫机能, 诱发淋巴细胞染色体病变, 加速衰老, 及损害人体肺功能甚至导致癌症等严重疾病[2,3]。因此, 臭氧所造成的危害须引起人们的高度重视。
1.2 城市特点
能源结构以煤炭为主, 消化总量占总能源的75%以上, 仅冬季采暖期全市计划用煤就达333万吨, 使得市区的烟煤型污染非常严重, 尤其出现在冬季采暖期。在每年的采暖期, 一次污染物的排放量将达到全年高峰期, 环境空气中NOx、CO等光化学前体物浓度的增加必将对臭氧等二次污染物的浓度产生影响。因此, 对冬季采暖期内臭氧浓度变化的规律进行分析和研究, 对于环境的维护和治理, 尤其是预防光化学烟雾有着重要的现实意义。
2 臭氧浓度的时间变化
2012-1~3和11~12月冬季采暖期观察的市区臭氧小时浓度进行统计分析, 主要统计特征见表1。从中可以看出, 在两年的采暖期间O3均处于浓度较低水平, 并且整个期间没有观测到大于《环境空气质量标准》[4] (GB3095-2012) 二级标准规定的小时平均值160μg/m3的数据点。采暖期间各月的臭氧小时平均值都是中间值的10倍以上, 说明低浓度O3出现频率较多。数据及分析结果表明, 市区因冬季采暖而增加排放的大气污染物并没有对大气臭氧浓度造成十分明显的影响。
研究表明, 臭氧浓度与太阳辐射强度具有相似的变化趋势, 在太阳辐射最强时出现浓度的峰值, 并以天为周期的循环变化。图1为市区采暖期O3浓度小时均值的日变化统计图, 图中曲线明显呈双峰变化规律, 表现出了典型的污染地区O3浓度日变化特征。日出以后, 随着太阳辐射的增强, 臭氧浓度逐渐升高, 在15:00~16:00之间出现最大值, 随着午后太阳辐射强度的减弱, 臭氧浓度也逐渐降低, 20:00达到较低值, 并在20:00~23:00维持在较低浓度, 从24:00开始升高并在次日凌晨4点达到另外一个最大值, 然后逐渐降低, 在9:00~10:00达到最低值。
3 臭氧与主要前体物CO的关系
冬季采暖期需要燃烧大量的煤用于供暖, 使得市区的烟煤型污染非常严重, 空气中的CO浓度明显高于非采暖期。CO在大气化学反应过程中重要的组分之一。CO在大气中主要是与OH自由基的反应[5], 由于CO具有还原性, 其浓度决定着对流层大气的氧化能力[6,7]。由于与OH的反应, CO也是O3的重要前体物之一, 但它对O3的影响与NOx的浓度有关:当大气中NOx的浓度较低时, CO与OH自由基的反应会降低大气中臭氧的浓度, 当大气中NOx的浓度较高时, CO的氧化反应会产生HO2自由基, 从而进一步反应生成臭氧。CO在大气中的平均寿命为1-2个月, 最终被氧化成CO2。图2为2012年3月O3和CO小时平均浓度的日变化情况。从图中可以看出, O3小时平均浓度呈一高峰一低峰的双峰型变化规律。由于夜间无光照且温度较低不利于光化学反应的进行, 使臭氧浓度在凌晨0:00到5:00间的变化较小, 但维持在较高浓度的水平, 这主要是由于夜间逆温层的影响;O3浓度在凌晨5:00以后逐渐下降, 并在8:00左右达到一天中的最低值, 这主要是因为夜间大气化学反应对O3的消耗和近地面O3的沉积, 另一个原因是由于太阳辐射较弱, 光化学反应受到限制, O3的生成量小。8:00以后, 随着太阳辐射逐渐增强, 光化学反应逐渐增强, O3浓度开始升高, 14:00~15:00达到最大值;随后, 随着太阳辐射逐渐减弱, O3浓度逐渐降低, 直至夜间20:00, 然后O3浓度基本上维持在较低的水平。CO小时平均浓度也呈现出一高一低的双峰型变化规律, 且变化趋势与O3基本一致。CO浓度在凌晨6:00达到最低值, 在12:00~16:00之间CO的浓度处于维持在较高的水平。CO在白天的峰值要高于夜间的峰值, 是由于白天人类的活动会产生大量的汽车尾气。从图2可以看出, O3浓度的日变化和CO浓度的日变化具有很好的相关性, 其R值 (转下页) 为0.6398, 在峰值出现的时间上, O3和CO基本一致。研究表明地面O3浓度及其变化主要取决于前体物CO的光化学反应过程。本文的监测数据和分析的结果表明, O3浓度的日变化规律与CO等前体物的浓度的日变化规律密切相关。
4 结论
市区冬季采暖期内O3浓度较低, O3浓度小时变化的幅度也比较小, 整个采暖期间没有观测到O3浓度超标的数据点。O3和前体物CO浓度的日变化均呈一高一低的双峰型规律, 且两者的变化趋势基本一致, 具有很好的相关性, 其R值为0.6398, 在峰值出现的时间上, O3和CO基本一致。研究表明地面O3浓度及其变化主要取决于前体物CO的光化学反应过程。O3浓度随着太阳辐射强度的变化而变化, 且两者的变化趋势基本一致, O3浓度的最值滞后于太阳辐射强度最值约2小时。太阳辐射是近地面大气中O3浓度昼间变化最重要的影响因素之一。
参考文献
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[6]Curtzen P J.A discussion of the chemistry of some minor constituents in the stratosphere and troposphere[J].Pure App.Geophys.1973, 106-109.
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浓度变化 篇2
近几年大气中CFC的浓度在人类活动的`影响下发生了迅速变化,考虑到CFC浓度变化对平流层臭氧和全球变暖的影响,采用两步深冷冻浓缩自动进样系统,配以气相色谱/质谱联机对北京大气中的CFC-11进行了连续观测.结果表明,1999～2003年CFC-11的浓度季节变化均呈单峰形态,峰值出现在7～8月,月平均浓度最高值为1149.5±531.9×10-12(体积分数);谷值出现在春季的3～5月份,月平均浓度最低值为487.5±131.5×10-12(体积分数);北京大气中CF-11年平均浓度在观测时间段内呈先上升后下降的趋势,其中1995～1998年增长较快,平均增长率为17.9%,1999年后呈缓慢下降趋势,平均下降率为10.7%,平均浓度是Mauna Loa全球基准观测站观测到大气本底CFC-11浓度的3～5倍.
作 者：修天阳 王跃思 孙扬 徐新 刘广仁 XIU Tian-yang WANG Yue-si SUN Yang XU Xin LIU Guang-Ren 作者单位：修天阳,XIU Tian-yang(中国科学院大气物理研究所,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100039)
王跃思,孙扬,徐新,刘广仁,WANG Yue-si,SUN Yang,XU Xin,LIU Guang-Ren(中国科学院大气物理研究所,北京,100029)
浓度变化 篇3
关键词：烤烟；化学成分；烟气浓度；相关分析；变异系数；烟叶质量；客观评价
中图分类号： S572.01；TS41+1 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2015）10-0142-03
河南烤烟是许多卷烟制造企业的重要原料来源，是浓香型卷烟的重要基础原料，评价烟叶质量的因素虽然很多，但基于化学成分含量及比例的评价客观性相对较强，这也是近年来烟叶及烟草制品质量评价时不但依据感官评吸质量而且基于化学成分的主要原因之一，对于烤烟主要化学成分的分析研究较多，闫洪洋等从河南6个植烟县（市、区）选取37个样品，检测并分析14项化学成分及衍生指标在地区、部位、颜色间的差异[1]；程向红等分析了豫中平顶山、许昌市2地烤烟的化学成分[2]；陈彦春等对三门峡烟区烤烟的主要化学成分、感官质量进行变异分析[3-4]；贺帆等对我国安徽皖南、广东南雄、河南许昌、漯河、南阳、湖南浏阳、郴州、山东潍坊8个典型浓香型烟叶产区的主要化学成分及衍生指标进行分析评价[5]；许淑红等采用对比分析、相似性分析研究攀西17个县（市、区）烤烟的主要化学成分[6]。通过多种方法探索烤烟化学成分与评吸质量的关系，丁曼旎等对河南烤烟常规化学成分和感官质量进行灰色关联分析[7]，严锦申等采用灰色关联度法分析河南平頂山烟叶主要化学成分与香气质量[8]，赵华武等分析了我国K326烤烟化学成分与主体香味成分的关系[9]，常爱霞等采用简单相关分析法分析了我国15个省（市、区）及部分进口烟叶主要化学成分及衍生指标与感官质量的关系[10]，于建军等用因子分析从烤烟主要化学成分中提取了主要影响因子，并与评吸质量进行灰色关联度分析、相关和回归分析[11-12]。选取河南不同生态条件多个植烟县（市、区，包括豫东、豫西、豫中、豫南）的烤烟作为原料，分析河南烤烟主要化学成分及烟气浓度的分布变化规律，并探索主要化学成分与烟气浓度的相关关系及化学成分影响烟气浓度的作用途径，为基于化学成分客观评价烟叶质量提供参考。
1 材料与方法
1.1 材料与仪器
以2012年河南省11个县（市、区）32个植烟县的95种烤烟烟叶作为供试样品，其中B2F样品32个、C3F样品32个、X2F样品31个，包括罗山、遂平、泌阳、确山、社旗、邓州、宜阳、汝阳、洛宁、伊川、嵩县、卢氏、灵宝、陕县、渑池、汝州、宝丰、郏县、叶县、舞阳、郾城、临颍、禹州、许昌、襄县、商水、郸城、鹿邑、柘城、虞城、睢阳、登封等。
仪器主要有AA3连续流动分析仪、电热鼓风干燥箱等。
1.2 方法
采用AA3连续流动分析仪测定7项常规化学成分，由天昌（国际）烟草有限公司组织相关专家通过感官评吸评定烟气浓度，按9分制以分值计，数据处理在SPSS 21.0环境下完成。
2 结果与分析
2.1 河南烤烟常规化学成分和烟气浓度的统计概况
对河南95个烤烟样品的总植物碱含量、总糖含量、还原糖含量、总氮含量、钾含量、氯含量、淀粉含量及烟气浓度进行统计分析，结果见表1，河南烤烟总植物碱含量分布在0.97%～4.58%，平均2.615%；总糖含量分布在20.00%～4370%，平均30.801%；还原糖含量分布在17.20%～3450%，平均25.478%；总氮含量分布在1.13%～240%，平均1.874%；钾含量分布在0.49%～2.47%，平均1.421%；氯含量分布在0.10%～3.01%，平均0828%；淀粉含量分布在2.16%～12.73%，平均6103%；烟气浓度得分集中在538～7.13，平均6.224。从变异系数来看，氯含量最大，其他依次为淀粉、总植物碱、钾、总糖、还原糖、总氮的含量，这些化学成分的变异系数虽然相差较大，但都属中等程度的变异，烟气浓度变异最小，小于10%，属于弱变异，即烟气浓度分值之间相差很小，这也是当前评吸过程中存在的较为突出的问题，以烟气浓度来说，有大小之分，也有抱团与分散的差异，但最后反映在得分上的是烟气浓度的综合状况，往往相差较小。
杨立均根据烤烟内在质量及国内外用户评价结果将河南省划分为豫中、豫南、豫西、豫东4个烟区[13]。在双因素方差分析的基础上，对不同产区、不同部位的烤烟常规化学成分和烟气浓度进行统计描述和LSD多重比较，结果见表2、表3。
由表2可以看出，总植物碱含量在产区间的变化趋势表现为豫南>豫中>豫东>豫西，且豫南与豫东、豫西间差异显著，豫西和豫中、豫南间差异极显著，与豫东差异显著；总糖、还原糖的含量在产区间的变化趋势表现为：豫西烤烟糖含量偏高，其他3个地区较接近，豫西的总糖含量与其他3个地区间均差异极显著，豫西的还原糖含量与豫中、豫东间均差异极显著；豫西烤烟总氮含量偏低，其他3个地区较接近，豫西的总氮含量与其他3个地区间均差异极显著；4个地区的钾含量较接近，但氯含量差异较大，且氯含量的变化趋势表现为豫东>豫南>豫中>豫西，除了豫南和豫东间氯含量差异显著外，其他任2个地区间差异均极显著；淀粉含量在产区间的变化趋势表现为豫中>豫西>豫东>豫南，豫中和豫南、豫东间均差异极显著，豫西和豫南之间差异也极显著，豫中和豫西间差异显著；烟气浓度得分表现为豫南>豫中>豫西>豫东，且4个地区烟气浓度的分值较接近，各地区间差异均不显著。
nlc202309011024
由表3可以看出，总植物碱含量在各部位间的变化趋势表现为上部烟>中部烟>下部烟，且各部位间差异均极显著；总糖和还原糖含量在各部位间的变化趋势表现为：中部烟和下部烟比较接近，且大于上部烟，上部烟和其他2个部位烟差异极显著；上部烟总氮含量与下部烟之间差异显著，与中部烟之间差异极显著；钾含量的变化趋势为下部烟>中部烟>上部烟，氯含量的变化趋势与钾含量正好相反；烟气浓度得分表现为上部烟>中部烟>下部烟，且各部位间差异显著，下部烟与其他2个部位间差异极显著。
2.2 烤烟烟气浓度与常规化学成分的相关关系
对烟气浓度和常规化学成分进行简单相关分析，结果见表4，烟气浓度与总植物碱含量呈极显著正相关，与总糖含量呈极显著负相关，与还原糖含量、钾含量呈显著负相关，与总氮含量、氯含量和淀粉含量相无显著相关关系。
由简单相关分析结果可知，各常规化学成分之间多存在极显著或显著相关关系，化学成分与烟气浓度之间所表现出来的相关关系，除了化学成分本身对烟气浓度的影响外，还有该化学成分通过其他化学成分对烟气浓度起的间接作用，因此，就总植物碱含量（x1）、总糖含量（x2）、还原糖含量（x3）、总氮含量（x4）、钾含量（x5）、氯含量（x6）、淀粉含量（x7）几项常规化学成分和烟气浓度进一步做通径分析，结果见表5。
从直接通径系数来看，对烟气浓度直接作用最大的是总植物碱含量，其次是总氮含量，其他化学成分的直接作用相对较小，且依次为淀粉、总糖、氯、还原糖、钾的含量，其中总植物碱、钾、淀粉的含量对烟气浓度得分均为直接正作用，总糖、还原糖、总氮、氯的含量对烟气浓度得分均为直接负作用。
从间接作用的总和来看，间接作用最大的是总氮含量，其他依次为总植物碱、钾、还原糖、总糖、淀粉、氯的含量，其中总植物碱和总氮含量的间接作用为正作用，总糖、还原糖、钾、氯、淀粉含量的间接作用为负作用。
综合来看，总植物碱含量主要通过直接作用影响烟气浓度得分，其直接作用是间接作用总和的3倍多，主要通过总氮含量起间接作用，总氮含量的间接作用稍大直接作用，且正负相反，总氮含量主要通过总植物碱含量起间接作用，总糖、还原糖、钾含量的间接作用均远大于其直接作用，氯和淀粉含量的直接作用和间接作用相对小得多，且总糖、还原糖、钾、氯和淀粉的含量均主要是通过总植物碱和总氮含量起间接负作用。
对烟气浓度得分的直接作用相对小得多的总糖含量、还原糖含量和钾含量在简单相关分析中与烟气浓度得分呈显著或极显著相关，而对烟气浓度得分直接作用较大的总氮含量在简单相关分析中却与烟气浓度得分无显著相关关系，原因在于总糖、还原糖和钾含量通过总植物碱和总氮含量对烟气浓度得分所起的间接负作用较大，而总氮含量对烟气浓度得分的直接作用和主要通过总植物碱含量所起的间接作用正负相反，但相差不大。
3 结论
河南烤烟总糖、还原糖含量较高，总氮、总植物碱的含量较适中，氯含量的变异系数最大，含量分布较分散，其他依次为淀粉、总植物碱、钾、总糖、还原糖、总氮含量，且均在10%～100%之间，属中等程度的变异。烟气浓度得分分布在5.38～7.13之间，变异系数小于10%，属于弱变异。总植物碱、总糖、还原糖、总氮含量在地区间和在各部位间均差异显著；烟气浓度得分在各部位间差异显著，但在产区间差异不显著。影响烟气浓度的主要化学成分是总植物碱和总氮含量。
参考文献：
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室内燃气泄漏浓度场变化规律研究 篇4
室内燃气泄漏会造成严重的燃气安全事故, 而在多数燃气事故中多数事故的发生时由于燃气泄漏的发生。那么怎么样才能够正确判断室内燃气的泄漏情况, 以便及早做出安全预防呢?室内燃气泄漏不仅与室内的空气环境等因素相关, 在不同季节, 不同地点以及不同气象条件下的具体泄漏情况也是不同的。一般情况下, 根据燃气管道内的压力值情况, 可以判断出燃气的泄漏率, 如果燃气管道内的压力值到达用户末端时, 它仅仅比外界大气压要稍微高一点, 这时室内燃气泄漏就处于一个亚临界流状态。燃气管道口气体泄漏率由绝热指数, 气体泄漏系数, 外界标准大气压, 泄漏管道口面积和管道内的压力、管道内的温度等各方面的数据综合控制。当这些数值达到一定极限时, 泄漏率就会出现。
室内自然通风可以分为热压作用自然通风、风压作用下的自然通风以及两种气压共同作用下的自然通风三种情况的自然通风。热压作用自然通风一般发生在室内气压为负压区情况下, 这时候风压对室内的空气流通或者说自然通风情况基本不会产生作用影响, 只有热压对室内的空气流通有一定影响。它们之间的关系可以表现为, 室内外温度对比产生的热压差由室内、外的空气密度, 进排口中心距离和与当地大气压力有关的系数等因素决定。风压作用对于室内通风环境的影响主要表现在一般气体在进行流动时受到一定作用的阻碍时, 就会自动绕流。气体进行绕流时, 扰流速度和压力之间会发生一定的变化, 这个变化是由于风压的作用。处于绕流方向的作用力下, 压力增大, 反之, 压力减少, 这个作用力就是风压作用力。通过以上条件通风量的计算结果就可以得出了。通风量的体积大小有气流出口面积和气流出口面积比值, 风阻大小等因素决定, 但是, 在实际情况中, 自然通风量还受到风向等因素的影响, 那么就可以结合当地实际情况, 计算出风压下的自然通风量结果了。而风压和热压共同作用下的自然通风就是指两者共同作用力的相加, 这在实际中的高层建筑中较常见。一般情况下, 高层在冬天受到热压的作用较大, 低层受到风压作用较大, 而风压作用下的自然通风受到风向影响较大。
2 室内燃气泄漏浓度场变化
影响室内燃气泄漏时浓度场变化的因素有很多, 为方便研究室内燃气泄漏时浓度场的具体变化情况, 我们需要对室内燃气泄漏设立一些发生条件。首先让我们假设室内燃气泄漏时在室内管道穿孔泄漏的流量为常数, 而且燃气发生泄漏瞬间与室内空气完成混合, 燃气泄漏是通过自然风压稀释作用, 并且泄漏燃气在室内的浓度分布均匀。其次我们假设室外空气和燃气开始泄漏前的室内空气中没有燃气含量。那么现在让我们根据假设成立的条件进行对室内燃气泄漏的浓度场变化进行计算研究。首先我们根据时间变化来看一下室内燃气泄漏的浓度场变化情况, 如果现在只有一个很短的时间间隔, 那么就可以根据燃气泄漏到房间内的质量, 以及自然通风状态下从房间带走的燃气的质量两者之间的差, 计算出房间内泄漏燃气质量的具体变化情况;其次如果室内管道发生燃气泄漏, 管道受到泄漏燃气的状态影响, 内部压力几乎没有, 煤气泄漏过程则是一个连续泄漏的过程。在上述关系中进行计算变换就可以得到在一定时间内室内燃气浓度的变化情况, 或者说, 室内燃气的浓度变化达到一定数值时所需要的时间的关系, 由此就可以知道任意时间内室内燃气泄漏的浓度变化情况。那么如果自然通风量数值是零时, 室内泄漏燃气的浓度变化也可以计算得出了。
另一种情况就是室内燃气泄漏受到热压作用影响在不同时间内产生的变化情况。我们首先假设室内是一个负压状态, 那么此时房间的自然通风情况将不受到风压的影响, 但是室内外温差形成的热压会对房间的通风量产生作用。此时, 我们可以根据不同的热压作用力计算出不同时间的燃气浓度变化情况。
风压和热压也可能同时对室内泄漏燃气产生一定的作用影响。这种情况下, 房间一般是一个正压状态, 当室内和室外的温差不同时, 会产生一个室内外压力差, 那么室内燃气会既受到风压的影响也受到热压作用影响。假设此时房间的通风量是零, 那么就可以根据以上关系计算出此种状态下不同时间段的泄漏燃气的浓度变化情况。
假设室内燃气泄漏发生在某一地区, 此地的实际气候条件与季节情况等都已知, 发生泄漏燃气的房间情况也已知, 燃气管道情况与管道压力可以根据当地的相关施工设计规范等也已知。那么我们可以根据当地的某一季节的温差气候以及室内温度等情况, 结合室外空气参数对室内燃气泄漏的浓度场变化情况进行计算。下图1是一定时期内某地室内泄漏燃气在不同作用下的浓度变化情况。
3 室内燃气泄漏浓度场变化规律
根据以上计算研究可以看出, 如果泄漏燃气的房间是一个正压状态, 那么在不同的季节由于不同气候条件等的影响, 室内泄漏燃气浓度会随着时间月份的变化浓度会不断上升, 但是上升过程呈现先急剧后缓慢的状态;如果燃气泄漏的房间通风量为零时, 泄漏燃气的浓度变化会随着月份时间的不同继续呈上升状态;但是如果室内燃气泄漏不受风压影响时即处于一个负压状态, 泄漏燃气的浓度在夏冬季节上升, 春秋季节与通风量为零时变化相同。除此之外, 燃气泄漏管道大小确定时, 泄漏燃气浓度会随着通风情况的变化而变化, 如果室内泄漏燃气受到风压与热压的共同作用影响, 那么室内泄漏燃气的浓度会随着燃气泄漏管道的大小不同浓度变化也不同, 管道孔径越大, 泄漏燃气的浓度上升变化随着时间渐缓上升, 反之, 泄漏燃气浓度变化也完全相反 (如图2) 。
参考文献
浓度变化 篇5
以黄河泥沙为代表的高浓度悬浊液架桥絮凝实验研究表明,絮体结构具有分形特性.絮体的分形构造在从疏松多孔、开放的分枝状DLCA构造逐步演变到密实的最佳RLCA构造后,又开始呈现疏松脆弱结构的特征.絮体的最佳分形结构只能保持一段时间.絮体分形结构的.发展变化规律可用参数“分维”来表征.利用“分维”作为定量控制工具以获取沉降性能与脱水性能良好的理想絮体构造.絮体分形结构还受含沙量、搅拌强度、搅拌时间等因素的影响.
作 者：李冬梅 金伟如 王和平梅胜 谭万春 金同轨 LI Dong-mei JIN Wei-ru WANG He-ping Mei Sheng TAN Wan-chun JIN Tong-gui 作者单位：李冬梅,王和平,梅胜,LI Dong-mei,WANG He-ping,Mei Sheng(广东工业大学,建设学院,广东,广州,510643)
金伟如,JIN Wei-ru(深圳市水务(集团)有限公司,福田分公司,广东,深圳,518031)
谭万春,TAN Wan-chun(长沙理工大学,化学与环境工程系,湖南,长沙,410076)
金同轨,JIN Tong-gui(西安建筑科技大学,环境与市政工程学院,陕西,西安,710055)
浓度变化 篇6
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 试验动物
试验Ⅰ是从闭锁繁育群中随机挑选公母鹑各60只。试验Ⅱ是从闭锁繁育群中随机挑选1公、3母鹑组合20组 (基础群) 以及从此基础群中培育出254只公鹑。试验期间鹌鹑的日常管理参照鹌鹑饲养管理手册进行。
1.1.2 检测项目
总蛋白 (TP) 浓度:利用双缩脲比色法 (比色测定) 。白蛋白 (ALB) 浓度:利用溴甲酚紫 (BCP) 测定。球蛋白 (GLO) 浓度:血清总蛋白减去白蛋白即为球蛋白浓度。白蛋白/球蛋白比值 (A/G) :即白蛋白浓度和球蛋白浓度的比, 以A/G比值表示血清蛋白质量的变化。
1.1.3 仪器与试剂
美国贝克曼LX220 全自动生化分析仪 (仪器1) , 配套的总蛋白试剂 (双缩脲法) 、白蛋白试剂 (溴甲酚紫法) 、液体型校准物及定值质控血清。日立7170A 全自动生化分析仪 (仪器2) 、罗氏白蛋白试剂 (溴甲酚绿法) 、定值质控血清以及分光光度计。以上试剂提供商为日本和光纯药工业株式会社。
1.2 方法
1.2.1 血清的采集
试验Ⅰ在孵化后2, 4, 6, 8, 10, 12周龄时挑选公母鹑各20只, 测定体重后在颈静脉采血5 mL。试验Ⅱ在8周龄时对254只公鹑采血, 移入经抗凝剂 (400 IU/mL肝素锂0.1 mL) 处理的离心管中, 4 ℃、3 000 r/min离心20 min, 分离血清后-30 ℃保存, 备用。
1.2.2 测试方法
在测定标本前, 用配套校准液校准仪器测定配套定值质控血清的白蛋白浓度。将待测标本从-30 ℃冰箱取出, 恢复至室温并充分混匀后, 在仪器1上用配套的双缩脲试剂测定总蛋白含量, 溴甲酚紫试剂测定白蛋白浓度;在仪器2上用配套的溴甲酚绿试剂测定白蛋白浓度。球蛋白浓度由总蛋白减去白蛋白可得, 计算A/G比值, 同时测定各自配套的定值质控血清。
1.3 数据分析
显著性分析采用SAS和Excel软件对试验数据进行统计分析, 并作显著性检验。正态性检验用D 检验法, 对各项相关系数进行显著性t检验。
计算公式:表型相关 (rP) = CP/VP (X) + VP (Y) , 式中:CP为性状X和性状Y 的表型协方差, VP (X) 、VP (Y) 分别为性状X和性状Y的表型方差。遗传相关 (rG) = CG/VG (X) + VG (Y) , 式中:CG为性状X 和性状Y 的遗传协方差, VG (X) 、VG (Y) 分别为性状X和性状Y的遗传方差。
2 结果
2.1 生长发育过程中血清蛋白质浓度变化 (见表1)
由表1可知:随周龄增加公母鹑的总蛋白浓度均有增加的趋势, 特别是4～6周龄母鹑变化显著 (P<0.05) , 6周龄后维持较高水平;公鹑显著低于母鹑 (P<0.05) 。6周龄时公母鹑白蛋白浓度均表现为最高水平, 6周龄后公母鹑没有明显的下降趋势。6, 8, 10, 12周龄时公母鹑间比较, 球蛋白差异显著 (P<0.05) ;公鹑除在6周龄时减少之外, 其他随周龄的增加而增加。6周龄时公鹑A/G比值最高, 而到8周龄为止母鹑A/G比值随着周龄增加而下降;6周龄时公鹑比母鹑略高, 而10周龄时母鹑比公鹑略高。
注:数据肩标**表示差异显著 (P<0.05) 。
2.2 血清蛋白质浓度的遗传力 (见表2)
由表2可知:8周龄时公鹑总蛋白浓度为2.5 g/dL, 白蛋白浓度为0.8 g/d, 球蛋白浓度为1.7 g/dL, A/G比值为0.48;从双亲表型值推测血清总蛋白浓度、白蛋白浓度、球蛋白浓度、A/G比值的遗传力分别为0.144, 0.223, 0.205, 0.260, 均在0.3以下。
2.3 血清蛋白质浓度间及血清蛋白质浓度与体重间的表型相关和遗传相关 (见表3、表4、表5)
由表3、表4可知:总蛋白浓度和球蛋白浓度间以及白蛋白浓度和A/G比值间表型相关均表现为0.7以上;白蛋白浓度和球蛋白浓度间及球蛋白浓度和A/G比值间表现为显著的负相关, 表示以白蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度会下降;以球蛋白浓度高为选育目标时, A/G比值会下降。就遗传相关而言, 总蛋白浓度和球蛋白浓度间及白蛋白浓度和A/G比值间均表现为正相关, 表明以总蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度增加, 而以白蛋白浓度高为选育目标时A/G比值增加。
由表5可知, 表型相关在-0.174～0.145的低水平范围。体重与总蛋白浓度、球蛋白浓度间均呈正相关, 但差异不显著 (P>0.05) 。遗传相关在-0.340～0.252范围内。总蛋白浓度与体重间呈正相关, 表明以总蛋白浓度或球蛋白浓度高为选育目标时体重会增加。另外, 白蛋白浓度、A/G比值与体重间均显示为负相关, 表明以白蛋白浓度高或A/G比值为选育目标时体重会下降。
3 讨论
3.1 生长发育过程中血清蛋白浓度变化
Deaton J W等[3] 研究结果表明, 1～8周龄商品代肉鸡总蛋白浓度3周龄后的公母鹑血清总蛋白浓度均随周龄增加而增加。Atwal O S等[4]报道, 2～50日龄间日本鹌鹑总蛋白浓度的研究结果显示 15日龄后公母鹑总蛋白浓度均随日龄的增加而增加。Natalija F[5]利用20周龄和22周龄时鸡的血清白蛋白浓度进行比较研究, 结果显示22周龄血清白蛋白浓度低于20周龄, 而22周龄的血清球蛋白浓度高于20周龄。陈明修进行了血清蛋白相对含量与生产性能间的研究, 结果表明生长快的鸡白蛋白相对量高;α球蛋白与产蛋量呈中等相关, 产蛋鸡的白蛋白相对含量明显高于停产蛋鸡, 而γ球蛋白相对含量显著低于不产蛋鸡, 说明蛋的形成与血清白蛋白有关。本研究的结果与上述研究结果相似。结果表明, 生长发育时期血清蛋白质含量增加的原因是血清蛋白质组成成分之一的球蛋白浓度增加。由本研究结果可知, 6周龄后母鹑总蛋白浓度的升高原因与蛋形成或与蛋形成有关的激素含量升高有关。试验结果表明, 6周龄公鹑白蛋白浓度急剧增加并且A/G比值与其他周龄比较呈较高水平。
3.2 血清蛋白浓度间遗传力以及血清蛋白质浓度和体重间表型相关和遗传相关
Wilson W等报道, 白蛋白浓度是体蛋白辅助源, 6周龄公鹑白蛋白浓度增加的原因可认为与体蛋白的急剧合成和储存有关。此结果明确了总蛋白浓度和球蛋白浓度或白蛋白浓度间、白蛋白浓度和球蛋白浓度间的相关关系, 由此对性状的选育时除了对各性状确定目标以外, 还要充分考虑两性状的值。血清蛋白含量与体重的相关性分析结果表明, 总蛋白浓度和体重间以及球蛋白浓度和体重间均表现为正的表型相关和遗传相关, 但差异不显著。一般认为血清、血清蛋白质是激素、酶、脂质结合在体内流动。除此之外血中的生长激素、甲状腺激素等水平对鸡的生长起非常重要的作用。由此可以推测作为激素、酶的转运载体起着重要作用的血清蛋白质含量与生长有密切关系。
4 结论
试验结果表明, 血清蛋白含量的选育以家系选育为最有效。以总蛋白含量或球蛋白浓度为选育目标时选育结果的体重大, 但两性状间遗传相关水平较低, 因此可以考虑其选育效果较小。
参考文献
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[3]DEATON J W, REECE F N, TARVER W J.Hematiocrit, hemoglo-bin and plasma-protein levels of broilers reared under constant tem-peratures[J].Poult Sci, 1969, 48:1993-1996.
[4]ATWAL O S, MCFARLAND L Z, WILSON W O.Hematology ofcoturnix from birth to maturity[J].Poult Sci, 1993, 43:1392-1401.
浓度变化 篇7
采煤工作面上隅角瓦斯积聚是各种因素综合影响的结果,但瓦斯抽采系统、工作面风量、尾排巷风量对其影响尤为明显。因此,分析上隅角瓦斯与瓦斯抽采系统、工作面风量、尾排巷风量之间的相互影响关系,对研究上隅角瓦斯治理有着重要意义。
1 抽采系统对上隅角瓦斯浓度的影响及实证分析
1.1 抽采系统对上隅角瓦斯浓度的影响
在矿井开采过程中,上隅角瓦斯浓度经常随着瓦斯抽采系统负压的变化而发生改变。由于通风的原因,工作面与采空区存在气压差。当抽放系统(工作面上隅角埋管瓦斯抽放系统)没有工作时,上隅角采空区深部瓦斯由于受工作面与采空区的气压差的影响,向上隅角做径向运动;当瓦斯抽放系统正常抽放时,形成了分压,干扰了瓦斯的这种径向运动,降低了上隅角及回风流中的瓦斯浓度[1]。瓦斯抽放系统抽放负压在一定范围内(6.7~7.4 kPa)增大时,在巷道的卸压带内,瓦斯压力低,煤体的透气性系数增大,扩大了钻孔的有效抽放半径[2],瓦斯抽放系统的抽放量随之增大,且改变了瓦斯径向流动的压差,上隅角瓦斯浓度因此减小。当抽放负压过大时,会将抽放管路附近裂隙中的气体抽入抽放管路,上隅角瓦斯浓度不会再减小,有时反而会增大。
1.2 实证分析
某矿五采区3#上煤层左五采煤工作面,可采储量32.5万t,煤层厚度2.2 m,采用综合机械化采煤方式采煤,采煤工作面长度120 m,工作面绝对瓦斯涌出量33.43 m3/min,回风流瓦斯体积分数0.5%,采用地面集中泵站抽放瓦斯,抽放瓦斯纯量24.05 m3/min,上隅角瓦斯体积分数3.2%,处于超限状态。
对五采区3#上煤层工作面上隅角,采用增大抽放瓦斯系统抽放负压加以治理。抽放系统的抽放负压由原来的6.7 kPa提高到7.4 kPa,瓦斯抽放量由24.05 m3/min增加到26.11 m3/min,抽放量增加,上隅角瓦斯体积分数下降,由3.20%降到2.85%。继续提高瓦斯抽放负压至7.6 kPa时,瓦斯抽放量为23.89 m3/min,有所下降,而上隅角瓦斯体积分数为3.0%,几乎没有变化。具体数据见表1。
由表1可以看出,有效提高瓦斯抽放负压,虽然采空区上邻近层瓦斯释放速度也会增加,但增幅有限[2],在一定范围内对降低上隅角瓦斯浓度影响明显。且提高抽放负压方法操作简易、方便,同时可提高瓦斯抽放量,增加经济效益。当上隅角瓦斯浓度在超限临界范围内可有效控制上隅角瓦斯浓度。通过此种方法还可以得出煤矿瓦斯抽放负压在6.9~7.4 kPa为最优的抽放负压。而过高地增大抽放负压(>7.4 kPa),会使采空区内空气经裂隙网抽进钻孔,降低瓦斯抽放浓度,从而降低瓦斯抽放量[3]。当上隅角瓦斯浓度过大时,此方法不能有效控制上隅角瓦斯浓度。
2 工作面风量对上隅角瓦斯浓度的影响及实证分析
2.1 工作面风量对上隅角瓦斯浓度的影响
采煤工作面风量对上隅角瓦斯浓度有着较为明显的影响。一定范围内增加工作面风量,增加了流经上隅角风量[4],同时会使采空区与工作面的气压差在较小范围内增大。由于采煤工作面与采空区之间气压差不够大,风流并不能把采空区深部的瓦斯带出来,只对采空区边界浅部及上隅角瓦斯浓度有一定的影响。风流把采空区边界浅部大部分瓦斯由上巷及尾排巷排出,由于工作面风流的持续性,所以适当增加工作面风量对上隅角瓦斯浓度降低有明显效果。而当风量过大时,在气压差的推动下会把采空区深部瓦斯带入工作面上隅角及采空区浅部。由于采空区深部存在大量的瓦斯,所以在一定时间内会增加上隅角及工作面上巷的瓦斯量。
林柏泉、周世宁在《U形通风工作面采空区上隅角瓦斯治理技术》中指出,采空区内瓦斯流动服从松散介质达西渗透定律:q=-bk(p21-p22)/Δs,其中q表示单位时间单位面积采空区涌入工作面的瓦斯量。由达西定律可知,采空区的瓦斯流向主要与(p21-p22)有关[5],增加工作面风量,采空区与工作面的气压差增大,采空区瓦斯向工作面涌出量增大,风流把采空区内瓦斯大部分由上巷及尾排巷排出,导致抽放瓦斯浓度下降。
2.2 实证分析
五采区左五工作面正常通风时,工作面风量为1 232 m3/min。当工作面风量由1 232 m3/min增加到1 588 m3/min时,尾排巷风量增加到356 m3/min,上隅角瓦斯体积分数由3.20%降到2.45%。具体数据见表2。
从表2可以看出,随着工作面风量的增加,工作面与采空区的气压差增大,使采空区内部大部分瓦斯涌向工作面、工作面浅部及上隅角。也就是说上隅角及回风上巷瓦斯浓度会随风量的增加而增大。且受工作面与采空区的气压差增大影响,瓦斯抽放量降低。工作面风量增加到1 643 m3/min的同时,上隅角瓦斯体积分数为2.39%,抽放系统的瓦斯抽放量开始降低,由24.05 m3/min降到22.99 m3/min。工作面风量继续增加,上隅角瓦斯浓度略有回升。此时上隅角瓦斯体积分数为2.70%,而抽放系统瓦斯浓度则急剧下降,抽放量17.65m3/min。
由图1可以看出,五采区3#上煤层采煤工作面的抽放钻孔打到采空区附近,与附近的裂隙相连,主要抽放采空区内的瓦斯。
由于五采区的采空区瓦斯向工作面涌出量增大,大部分瓦斯由上巷及尾排巷排出,导致抽放瓦斯浓度下降。
3 尾巷风量对上隅角瓦斯浓度的影响及实证分析
3.1 尾巷风量对上隅角瓦斯浓度的影响
在正常的U形通风或尾排巷风量很小时,风流压差主要在进风巷与回风巷之间,上隅角成为工作面的漏风交汇点,上隅角漏风流线大多数是流经采空区深部的流线,携带大量高浓度瓦斯,汇到上隅角附近[6]。而风流流经到上隅角靠近煤壁和采空区内侧时,风流速度已经很低,局部处于涡流状态,涡流运动使采空区内高浓度瓦斯难以进入回风巷,致使其在上隅角做涡流运动,见图2。
当尾排巷风量增加时,相当于又增加了一个上隅角,携有大量瓦斯的部分风流的方向发生改变,向上移动(见图3),使工作面上隅角瓦斯浓度降低。
增加尾排巷风量,也增加了采空区深部漏风量,破坏了原有上隅角的瓦斯涡流运动。工作面上隅角靠近煤壁和采空区内侧边界,做涡流运动的高浓度瓦斯开始涌入尾排巷,上隅角瓦斯浓度减小[7],且瓦斯抽放量并没有太大变化。
3.2 实证分析
在五采区采煤工作面回风上巷和五采区尾排巷之间安装一调节设施,用来调节上巷与尾排巷的风量,见图4。
在调节设施的作用下,上巷风量与安装调节设施前风量相比,变化不大。增加尾排巷风量,上隅角瓦斯浓度明显下降。当尾排巷风量由268 m3/min增加到411 m3/min时,上隅角瓦斯体积分数降到0.50%,此时瓦斯抽放量为24.98 m3/min,变化范围很小。
尾排巷风量继续增加,由于气体是从密度大的地方向密度小的地方运动,处于采空区内部的瓦斯开始做径向流动,干扰了抽放系统,致使瓦斯抽放量下降。当风量增加到494 m3/min,上隅角瓦斯体积分数下降到0.30%,其下降速率变低,与此同时瓦斯抽放量开始下降。当尾排巷风量增加到572 m3/min时,尾排巷的瓦斯体积分数由1.70%升到2.30%,此时瓦斯抽放量由24.05 m3/min下降到14.86m3/min,下降明显。
通过试验发现,上隅角瓦斯浓度对尾排巷风量增减十分敏感。合理增加尾排巷风量,对瓦斯抽放系统抽放量影响很小,并能有效地治理上隅角瓦斯。
4 结语
1)矿井在瓦斯最优抽放负压范围内抽放瓦斯,能有效降低上隅角瓦斯浓度。
2)矿井瓦斯抽放系统抽放负压变化,可以改变瓦斯流向上隅角的径向运动,降低上隅角瓦斯浓度。
3)增加工作面的风量相当于增加了流经上隅角的风量,采空区浅部及上隅角瓦斯随风流排出,上隅角瓦斯浓度减小。
4)过多增加工作面的风量会使采空区与工作面的气压差增大,采空区及上隅角大量瓦斯随着风流排出,影响瓦斯抽放系统的抽放量。
5)一定范围内增加尾排巷风量,增加了采空区携有高瓦斯风流量,破坏了原有上隅角的瓦斯涡流运动,从而使上隅角瓦斯浓度减小。
6)尾排巷风量增加,相当于又增加了一个上隅角,携有大量瓦斯的大部分风流的方向发生改变,向上移动,使工作面上隅角瓦斯浓度降低。
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浓度变化 篇8
目前新标准中对大气质量的监测主要是监测大气中二氧化硫 (SO２) 、二氧化氮 (NO２) 、一氧化碳 (CO) 、臭氧 (O３) 、可吸入颗粒物 (PM１０) 以及细颗粒物 (PM２．５) 等六类基本项目和总悬浮颗粒物 (TSP) 、 氮氧化物 (NOｘ) 、铅 (Pb) 、苯并[a]芘 (BaP) 四类其他项目的浓度。研究表明, 城市环境空气质量好坏与气象因素、城市能源消费结构等因素的关系十分密切。气象条件对污染物扩散、稀释和积累有一定作用。在在污染源一定的条件下, 污染物浓度大小主要取决于气象条件［１－２］。Wise等发现气象条件的变化能影响美国西南部40 % ~70 %的臭氧变化和20 % ~50 %的颗粒物变化［３］。王宏等研究了发生突变时气压、风速、温度、湿度等气象条件的变化特征［４］。Buhalqem Mamtimin等利用2000~ 2006年乌鲁木齐市大气污染指标 (PM１０、SO２和NO２) 月浓度值及相对应的气象数据, 探讨了城市空气污染与地面气象要素的关系［５］。 周伟东指出PM１０浓度与风速密切相关, 静风时浓度最大, 随着风速增大, PM１０浓度逐步降低。风向对PM１０浓度的影响也非常显著, 近地面吹偏东风时PM１０浓度相对较低［６］。徐莉、李艳红发现API指数与气温、风速、能见度和湿度等气象因素关系密切, API值与气温、能见度和风速呈负相关, 与湿度呈正相关［７］。李林等发现对于能源消耗排放的一次PM１０和SO２, 工业排放对其浓度的贡献率在40%以上;机动车排放对NOｘ浓度的贡献率在65%左右［８］。张菊等研究发现产业结构的变化、重点污染源的整治、能源结构调整能源的清洁使用、机动车尾气排放标准的提高等对保护环境空气质量起到一定作用［９］。寇栓虎、 杨荣提出进一步推广使用天然气等清洁型燃料大力开发和推广洁净煤技术, 清洁使用煤炭, 并加强燃煤锅炉排烟的脱硫脱硝脱灰等净化工作, 进一步降低煤烟对大气环境的污染［１０］。
北京市作为我国的首都, 空气质量却频频出现及其糟糕的情况, 不仅损害居民的身体健康, 而且和国际化大都市的形象和地位不符。分析影响空气质量的因子, 找到大气污染物与气象因子的定量关系, 有利于制定科学的防治性措施, 从而为改善空气质量奠定基础。
1数据来源和研究方法
1.1数据来源
污染物数据来自北京市空气质量自动监测站点的监测数据, 气象数据来自中国气象科学数据共享服务网的逐日监测数据, 选取空气污染物指标4个, 分别是Y１ (年日均SO２浓度) 、Y２ (年日均NO２浓度) 、Y３ (年日均可吸入颗粒物PM１０浓度) 、Y４ (年日均CO浓度) , 单位都是mg/m３;相关气象因子指标8个, 分别是X１ (年日均气温, ℃) 、X２ (平均相对湿度, 无量纲) 、X３ (全年日照数, h) 、X４ (全年降水量, mm) 、X５ (平均风速, m/s) 、X６ (平均气压, kPa) 、X７ (大风日数, 单位d) 、X８ (雨日数, d) 。另有部分数据来自《中国环境年鉴》 (2003~2004年) 、《中国气象年鉴》 (2012年) 、《中国环境统计年鉴》 (2005~2012年) 、《北京统计年鉴》 (2012年) 、《北京市环境状况公报》 (http://www.bjepb.gov.cn/portal0/tab181/) 。
1.2研究方法
1.2.1污染物浓度及趋势分析
Spearman秩相关系数法 (又名Daniel趋势检验方法) , 是一个非参数性质 (与分布无关) 的秩统计参数, 可以用于R检验, 在数据的分布使得Pearson线性相关系数不能用来描述或是用来描述导致错误的结论时, 作为变量之间单调联系强弱的度量。《环境质量综合评价分析技术导则》推荐它用于地表水水质、地下水水质、环境空气质量、酸雨频率、近岸海域海水水质等多时段变化趋势和变化程度分析中。
假设原始的数据xｉ, yｉ已经按从大到小的顺序排列, 记x′ｉ, y′ｉ为原xｉ, yｉ在排列后数据所在的位置, 则x′ｉ, y′ｉ称为变量xｉ, yｉ的秩次, 则dｉ=x′ｉ- y′ｉ为xｉ, yｉ的秩次之差。
如果没有相同的秩次, 则rｓ可由式 (1) 计算:
如果有相同的秩次存在, 那么就需要计算秩次之间的Pearson的线性相关系数
rｓ值的正负分别表示污染的增长和下降, 其绝对值的大小表示变化的强度。将rｓ的绝对值同Spearman秩相关系数的临界值Wｐ相比较。如果|rｓ|>Wｐ, 则表明变化趋势有显著意义;如果|rｓ| ≤ Wｐ, 则表明变化趋势没有显著意义, 说明在研究时段里空气质量稳定或变化不大。
根据近10年来北京市大气主要污染物年日均浓度值, 使用Spearman秩相关系数法分析北京市大气污染物的年日均浓度的年际变化趋势及其统计学显著性特征。
1.2.2污染物与气象因子的关联分析
设Y１, Y２, …, Yｓ为系统特征行为数据序列, X１, X２, …, Xｍ为相关因素行为序列。若Y１, Y２, …, Yｓ;X１, X２, …, Xｍ的长度也相同, Yｉｊ (i=1, 2, …, s;j=1, 2, …, m) 为Yｓ与Xｊ的灰色关联度, 则称为灰色关联矩阵。
灰色关联矩阵中第i行元素是系统特征数据序列Yｉ (i=1, 2, …, s) 与相关因素序列X１, X２, …, Xｍ的灰色关联度;第j列元素是系统特征序列Y１, Y２, …, Yｓ与Xｊ (j=1, 2, …, m) 的灰色关联度。
类似的可以定义广义的灰色关联矩阵, 如绝对的灰色关联矩阵A、相对的灰色关联矩阵B和灰色综合关联矩阵C。
利用灰色关联矩阵, 可以对系统特征或相关因素作优势分析。采用广义灰色关联度理论中的优势分析方法, 分别计算大气污染物与气象因子的灰色绝对关联矩阵、灰色相对关联矩阵和灰色综合关联矩阵, 得到表征大气质量状况的最优特征 (污染物类型) , 以及影响空气质量的最优气象因子。
2近十年大气污染物的年际变化趋势
根据2002~2012年北京市空气污染物浓度值, 利用Spearman秩相关系数公式计算各污染物年日均浓度的变化趋势, 结果表明不同的污染物表现出不同的变化轨迹。
近10年来空气年日均SO２浓度、年日均NO２浓度、年均可吸入颗粒物浓度和年日均CO浓度总体呈显著 (p<0.01) 下降趋势, 其中2006年各污染物年日均浓度出现极大值, 2008年各污染物年日均浓度达到最小值 (见图1) 。2008年北京空气质量大幅改善的原因与奥运期间实施一系列改善空气质量的措施密不可分［１１，１２ ］。
2002~2008年NO２年日均浓度呈显著下降趋势 (p<0.05) , 2008~2012年变化较平稳 (不显著增长) ;2002~2008年CO年日均浓度显著下降 (p< 0.05) , 2008~2012年浓度变化不大 (上升不显著) ; 2002~2006年可吸入颗粒物年日均浓度基本持平 (降低不显著) , 2006~2012年浓度呈显著下降趋势 (p<0.01) 。不同时间段的Spearman秩相关系数检验结果见表1。
3污染物与气象因子的综合关联度
3.1污染物与气象因子的绝对关联度
对主要空气污染物序列Yi (i=1, 2, 3, 4) 和气象因子序列Xj (j=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 求始点零象化Y0i和Y0j。
对空气污染物序列序列Yｉ (i=1, 2, 3, 4) 和气象因子序列Xｊ (j=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) , 有
得绝对关联矩阵A如下 (表2) 。
从绝对关联矩阵中可以看出, 影响Y１年日均SO２浓度 (绝对关联系数0.988 8) 、Y２年日均NO２浓度 (绝对关联系数0.974 4) 和Y３年日均可吸入颗粒物浓度 (绝对关联系数0.998 4) 的最主要气象因子都是X２平均相对湿度;影响Y４年日均CO浓度最主要气象因子是X３全年日照数 (绝对关联系数0.962 0) 。
由于A中各列元素满足:
εi3>εi2>εi7>εi4;i=1, 2, 3, 4;
εi2>εi5>εi6, i=1, 2, 3, 4。
故有X３> X１> X７> X４, X２> X５> X６, 所以X２ (平均相对湿度) 和X３ (全年日照数) 为影响空气质量的主要气象因子。考虑
所以X２》X３》X５》X１》X７》X８》X４》X６, 即X２ (平均相对湿度) 是影响空气质量的准优因子, X３ (全年日照数) 次之, X６ (年日均气压) 最劣。
各行元素满足, 所以Y3》Y1》Y2》Y4, 即Y3 (年日均可吸入颗粒物PM１０) 是空气污染物的准优特征, Y１ (年日均SO２浓度) 次之, Y４ (年日均CO浓度) 最劣。
3.2污染物与气象因子的相对关联度
表征空气质量状况的主要污染物序列Yｉ (i= 1, 2, 3, 4) 和气象因子序列Xｊ (j=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 的初值象为Yｉ′和Xｊ′。
诸Yｉ (i=1, 2, 3, 4) 和Xｊ (j=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 的始点零化象为Yｉ′０和Xｊ′０。
得相对关联矩阵B如表3。
从相对关联矩阵B看, 影响Y１年日均SO２浓度 (相对关联系数0.951 6) 、Y２年日均NO２浓度 (相对关联系数0.993 6) 、Y３年日均可吸入颗粒物浓度 (相对关联系数0.995 6) 和Y４年日均CO浓度 (相对关联系数0.974 5) 的最主要气象因子都是X７大风日数。
B中元素满足:
故有X7> X2> X3> X4> X5> X6, X5> X８, 所以X７ (大风日数) 是影响空气质量的最优因子, X２ (平均相对湿度) 次之。考虑, 因此X６ (平均气压) 最劣。
又, 故Y2》Y３≥Y４≥Y１, 即Y２ (年日均NO２浓度) 是表示空气污染物的准优特征, Y３ (年日均可吸入颗粒物PM１０浓度) 次之, Y１ (年日均SO２浓度) 最劣。
3.3污染物与气象因子的综合关联度
综合关联矩阵C =θA + (1-θ) B =θεｉｊ+ (1-θ) Yｉｊ= (ρｉｊ) , 取θ=0.5, 则C如下 (表4) 。
从综合关联矩阵C看, 影响Y１年日均SO２浓度 (综合关联系数0.948 8) 、Y２年日均NO２浓度 (综合关联系数0.965 4) 和Y３年日均可吸入颗粒物浓度 (综合关联系数0.967 0) 的最主要气象因子都是X２平均相对湿度;影响Y４年日均CO浓度最主要气象因子是X７大风日数 (综合关联系数0.953 2) 。
C中元素满足:
各行元素满足因此Y３》Y２》Y１》Y４, 即Y３ (年日均可吸入颗粒物PM１０浓度) 是空气质量状况的准优特征, Y２ (年日均SO２浓度) 次之, Y４ (年日均CO浓度) 最劣。
三种关联分析的结果之所以不完全一致, 是由于绝对关联序是从绝对量的关系着眼考虑的, 相对关联序是从各年观测数据相对于起始点的变化速率着眼, 而综合关联序则是综合了绝对量的关系和变化速率的关系后考察的。由于空气主要污染物和气象因子序列经过特定的灰关联算子作用后, 因此把绝对关联序的结果作为考察结果, 即X２ (平均相对湿度) 是影响空气质量的最优因子, Y３ (年日均可吸入颗粒物PM１０浓度) 是表征空气质量的最优特征, 两者关联系数达0.9984, 相关关系如下 (见图2) 。
4结论与展望
综合上面的研究, 本文主要有以下几点结论:
(1) 2002~2012年整体来看, 北京市年日均SO２浓度、年日均NO２浓度、年日均可吸入颗粒物浓度和年日均CO浓度呈显著下降趋势, 其中2006年四类污染物年均浓度出现极大值, 2008年年均浓度达到最小值。分时间段来看, 2002~2008年NO２年日均浓度呈显著下降趋势, 2008~2012年变化较平稳;2002~2008年CO年日均浓度显著下降, 2008~ 2012年浓度变化不大;2002~2006年可吸入颗粒物年日均浓度基本持平, 2006~2012年浓度呈显著下降趋势。
(2) 影响年日均SO２浓度、年日均NO２浓度和年日均可吸入颗粒物浓度的最主要气象因子都是平均相对湿度;影响年日均CO浓度最主要气象因子是全年日照数。平均相对湿度是影响空气质量的最优因子, 年日均可吸入颗粒物PM１０浓度是表征空气质量的最优特征, 两者关联程度最大。
本文尚未讨论能源消费结构与大气污染物浓度之间的关系, 相关影响因素需进一步挖掘, 主要大气污染物的来源、形成扩散机理、预报预测、控制对策等的研究也有待探索。
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浓度变化 篇9
1 资料与方法
1.1 一般资料
本组56例患者均为2009年4月以来我院收治的重型肝病患者。男性35例, 女性21例, 年龄21~68岁, 平均年龄为 (41.51±15.21) 岁;慢性肝炎50例。正常对照组46例。全部肝病病例诊断符合2000年西安召开的全国肝病学术会议所修订的诊断标准[1]。
1.2 方法
检测方法采用DRI-CHEM100型血氨分析仪和NH-WII血氨测试片, 严格按照血氨分析仪及血氨测试片的说明书操作。
1.3 统计学方法
检测数据采用表示。t检验、χ2检验和相关性分析。
2 结果
2.1 血氨水平见表1。
注:*与对照组比较P<0.01, **与慢性肝炎组比较P<0.01。
2.2
在56例重型肝炎患者中, 并发肝昏迷患者 (22例) , 血氨含量278.7±95.6, 明显高于未并发肝昏迷患者 (34例) 148.5±65.8 (P<0.01) 见表2。
注:***与未并发肝昏迷患者比较, P<0.01。
2.3 血氨水平与肝功能损害程度的关系
见表3。在56例重型肝炎患者中, 血清TBil>340umol/L 24例, PTA<30%26例ALB<30g/L 31例, 将血氨水平升高 (>150umol/L) 29例, 在各组中所占比例与对应组比较, 差异有统计学意义。
注:*χ2=6.10, P<0.01;**χ2=12.2, P<0.005;***χ2=10.3, P<0.005。
2.4 相关性分析
血氨结果与TBil呈正相关相关系数为0.375, 与PTA、ALB呈负相关相关系数分别为-0.560、-0.548。
2.5 与预后的关系
本组重症肝炎, 死亡29例, 存活27例, 血氨浓度分别为 (295.6±82.6) umol/L, (174.0±95.6) umol/L两组比较具有统计学意义P<0.05。
3 讨论
氨对于人体是一种有害的物质.它主要的代谢场所在肝脏, 正常人血内有少量游离氨存在, 肝脏能将氨通过鸟氨酸循环的特殊酶系 (鸟氨酸氨基甲酰转移酶、氨基甲酰磷酸合成酶等) 合成尿素, 再经过肾脏排出, 因此正常人血氨含量较低, 这个过程不仅可以解毒, 同时在此过程中消耗了CO2, 故在维持酸碱平衡中也具有重要作用[2]。当肝脏严重病变时.尤其在重症肝炎时, 由于三磷酸腺苷 (ATP) 供应不足, 鸟氨酸循环发生障碍, 合成尿素的能力减退, 氨的清除减少以及肝脏的解毒功能降低.肝脏合成和维持脑代谢功能的物质减少.而来源于肠道和体内的一些有害物质不能被肝脏有效的解毒和清除.从而导致体内血氨的升高, 引起肝性脑病.据报道90%肝性脑病与血氨升高有关[3]。本组资料显示重型肝炎组血氨浓度显著高于慢性肝炎组 (P<0.01) , 同时观察慢性肝炎组血氨浓度和对照组比较有明显差异 (P<0.01) , 考虑慢性肝炎患者肝炎处于活动期时, 肝脏合成尿素的能力受到影响, 导致血氨较正常人高。重型肝炎合并肝性脑病患者血氨含量明显高于未合并肝性脑病的患者, 其变化随肝细胞损伤程度加重而增加, 死亡者达到最高水平。死亡组与存活组比较差异具有统计学意义 (P<0.01) , 表明血氨浓度检测在判断重型肝炎预后方面具有一定价值。
TBil, PTA、ALB是反映肝脏合成、再生、储备功能以及判断重型肝炎预后的重要指标[4]。氨水平与TBil呈正相关, 与PTA、ALB呈负相关, 表明血氨与肝脏代谢合成以及肝脏损害程度相一致, 也是反映肝脏功能一个重要指标。
血氨浓度在重症肝炎中显著升, 同时重症肝炎合并肝性脑病患者血氨含量明显高于未合并肝性脑病的患者, 提示血氨浓度升高是严重肝病发生肝性脑病的重要预测性指标。因此, 本研究在对临床上预防、治疗肝性脑病也有着重要的意义。
摘要：目的 探讨重型肝炎患者血氨水平的变化及其临床价值。方法 用DRI-CHEM100型血氨分析仪检测56例重型肝炎患者, 50例慢性肝炎患者, 及46名正常人的血样本中的血氨水平, 并同时检测血清总胆红 (TBil) 、凝血酶原活动 (PTA) 、白蛋白 (ALB) 。结果 重型肝炎患者血氨水平显著高于慢性肝炎患者 (P<O.01) ;慢性肝炎患者血氨水平高于对照组 (P<0.01) ;合并肝性脑病的重型肝炎患者血氨水平较无肝性脑病的重型肝炎患者的血氨水平高 (P<0.01) 血氨水平和肝脏病损的程度呈明显相关。结论 血氨的浓度变化在对重症肝炎、肝性脑病严重程度的判断、治疗及预后方面具有重要的意义。
关键词：血氨,重型肝炎,肝性脑病,预后
参考文献
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浓度变化 篇10
水是21世纪的战略物资, 水是生命之源、生产之要、生态之基, 是生态系统中最积极、最活跃的要素之一, 在国民生产建设中发挥着不可替代的作用, 是社会可持续发展的重要保障。地下水是水的重要组成部分, 也是自然界水循环的重要组成部分, 对人类的生活生产都产生积极的影响。我国岩溶面积344万km2, 约占国土面积的1/3。南方六省市 (广西、贵州、云南、四川、重庆、湖南) 的岩溶区共有2836条地下河, 总长度达13919公里, 总流量达1482m3/s, 是十分宝贵的水资源[1]。随着社会经济的发展, 人口数量的日益增长, 城市化进程的加快, 以及化肥、农药的普遍使用, 水资源遭到了严重的污染与破坏。水危机在世界范围内已经出现, 水资源正取代石油成为世界危机的主要问题之一[2]。在国内外, NO3-都是污染面积最大、最普遍的地下水污染环境因子。NO3-是我国地下水污染物最普遍、浓度最高、污染面积最大的无机污染物[3]。因此, 研究岩溶地下河中水NO3-浓度及变化特征尤为重要, 为预防及防治地下水中氮的污染提供帮助。
2 研究区概况
官村地下河位于广西柳州融安县山口村 (见图1) , 距柳州市区约60km, 流域面积30.5km2。研究区为中亚热带季风湿润气候, 太阳辐射强, 气候温暖, 多年平均温度为20℃, 年平均降雨量为1750mm, 干湿季明显。一般雨季从3月开始到8月, 5、6和7月降雨最集中, 这三个月的降雨量占全年降雨量的60%左右。9月份至次年2月份为枯雨季节, 这六个月的降雨量总和仅占全年的11%[4]。地层为泥盆系上统融县组灰岩、白云质灰岩, 底部有硅质层。地貌为峰丛洼地或谷地。地下河有2条支管道, 从地下穿流而过, 地下河出口位于山口村[5]。地处亚热带潮湿地区, 适宜发展林牧业和农业综合发展。流域范围内主要种植的农作物有甘蔗、水稻、玉米等。
3 研究方法
3.1 仪器设备
离子色谱仪:A0092WN2005 (戴安ICS1500) ;针筒过滤器;0.45μm水系微孔滤膜 (津腾) 。
3.2 试剂
(1) 超纯水。符合GB/T 6682-2008《分析实验室用水规格和试验方法》中一级水标准。
(2) 淋洗储备液 (10%) 。称取100g优级纯氢氧化钾, 溶解于水中, 移入1000ml容量瓶中, 用水稀释到刻度, 摇匀, 存贮于聚乙烯瓶中, 在冰箱中保存, 上机前取出使用。
(3) 硝酸根标准储备液 (1000μg/ml) :GSB04-1772-2004国家有色金属及电子材料分析测试中心。
(4) 吸附树脂 (50~100目) 。
(5) 阳离子交换树脂 (100~200目) 。
3.3 样品采集
水样采集点选择在地下河出口处A点 (如图2所示) , 因为地下河出口NO3-浓度大致可以反映整个流域水体氮的支出情况。从2012年8月~2013年9月每月采集一次水样, 现场测定地下水p H、DO、EC、水温等项目, 另外采集水样送至实验室分析其NO3-及其它离子浓度。采集水样方法、采样器皿、保存条件, 依据中华人民共和国国家标准:GB/T5750.2-2006《生活饮用水标准检验方法水样的采集与保存》的规定。用硬质玻璃瓶或聚四氟乙烯瓶采集水样, 用于分析水中硝酸根含量。每升水样加入0.8m L浓硫酸 (H2SO4) , 采水量应满足检测需要, 并于24小时内完成样品NO3-浓度的测定。
3.4 样品分析
水样NO3-含量依据HJ/T 84-2001《水质无机阴离子的测定离子色谱法》进行测定。当电导检测器的量程为10μS, 进样量为25μl时, 其方法最低检测浓度为:0.08mg/L。为了防止保护柱和分离柱系统堵塞, 样品上仪器测定前需经过0.45μm水系微孔滤膜过滤。将预处理后的水样注入色谱仪进样系统, 记录峰面积。NO3-浓度, 可直接在标准曲线上查到。曲线图谱如图3所示。
4 结果讨论与评价
由图4可知, 从2012年8月31日~2013年9月2日地下河水中均检测出硝酸根, 但都低于天然背景下地下水中硝酸根浓度值4.4mg/L[6]。高峰值出现在2013年7月1日和2013年9月1日, 其浓度值分别为3.43mg/L和3.51mg/L。最低浓度值出现在2013年3月30日, 为1.23mg/L极差值相差近三倍。地下河水中硝酸根浓度变化显著, 这与降水及当地的农事活动有关系密切。1~2月份田间少有耕作活动, 施肥量减少, 并且施肥后硝酸根到达地下河得有个响应过程, 期间地下河水中硝酸根浓度较低。而到了5、6月份, 正值当地农忙季节, 田间耕作频繁, 施肥量较大, 随着雨水的下渗, 地下河水中的硝酸根浓度亦相应增高, 并且达到了最高值。依据GB/T 14848-1993地下水质量标准及GB 5749-2006生活饮用水卫生标准, 该地下河水中的硝酸根浓度属于I类水质, 符合生活饮用水卫生标准。
总体而言, 研究区地下河水中的硝酸根浓度值较低, 说明该地下河未受到明显的氮污染, 但是季节性变化明显。
5 结论
研究区内地下河水样中硝酸根浓度较低, 监测时间段内硝酸根浓度均未超过国家生活饮用水卫生标准。但其浓度季节性变化明显, 并且受到降雨及人类活动影响较大。因此, 岩溶区要因地制宜进行耕种, 合理施肥、控制氮肥的施用量, 提高氮肥利用效率, 以防氮流失污染地下水。在今后的工作中, 应注重氮的来源研究, 做到有的放矢, 更好的保护地下水资源。
摘要：环境中的氮素既是生命元素, 也是环境的主要污染因子。岩溶地区土层浅薄, 缺少天然的防渗和过滤层, 地表污染物很容易通过落水洞等地表岩溶形态进入含水层, 因此岩溶水易受污染。近年来, 随着现代农业和工业的不断发展, 大量化肥、农家肥的使用, 化粪池以及工业污水的任意排放, 致使岩溶区地下水硝酸盐污染问题日益严重。文章以岩溶区典型地下河-官村地下河为例, 分析检测不同月份地下河水中的NO3-浓度。实验结果显示, 地下河水中的NO3-季节性变化明显, NO3-浓度在9月份 (秋季) 达到最大值3.55mg/L, 最低浓度值出现在3月份 (春季) 1.23mg/L, 极差值为2.32mg/L, 秋季是春季浓度的2.88倍。
关键词：岩溶,地下河,NO3-浓度,变化特征
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