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以黄土高原兰州红古矿区为例,研究煤矸石长期堆积对当地土壤产生的重金属污染.根据红古矿区的地质地形特点,选择合理的采样路线,系统采集矿区内不同开采历史时期的土壤样品,用HCl-HNO3-HF-HClO4消解样品和原子吸收分光光度仪分析矿区土壤中有害重金属元素(Cd,Co,Cr,Cu,Mn,Pb,Zn)的含量,数据处理采用SPSS软件完成.研究表明,红古矿区煤矸石长期堆积、风化淋溶已导致了其周围土壤中重金属的污染和富集,表现为随着煤矸石堆放、风化淋溶时间的延长,矿区土壤中重金属含量基本呈上升趋势,其中Cd,Pb,Zn表现出较强的迁移性.由此可见,矿业开采活动对当地土壤重金属含量有一定的贡献,但不同的重金属元素在矿区土壤中的积累表现出差异性. 相似文献
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以R语言作为工具,建立ARIMA模型拟合瓦斯浓度时间序列并对拟合的残差序列建立GARCH模型,最后将ARIMA模型和GARCH模型结合起来对综采工作面瓦斯浓度进行预测并对预测效果进行评价。研究表明,利用时间序列分析方法可以对综采工作面瓦斯浓度进行精确地预测,进而为综采工作面的安全生产提供合理的决策依据。 相似文献
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根据我国2001—2005年60个月的煤炭生产数据,利用时间序列的有关理论,经过多次拟合,找出适合我国煤炭生产的单整自回归移动平均模型(ARIMA)。利用AIC准则确定模型参数,并根据模型对我国2006年的月度煤炭生产量进行预测。 相似文献
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重金属是影响土壤肥力和土壤环境的重要因素之一。本文选取阜康地区东部的准东矿区为研究区,在测定土壤重金属含量的基础上,分析不同层的重金属的污染特征,采用因子分析-多元线性回归(FA-MLR)分析重金属的来源和各来源的贡献比率。结果表明:准东矿区土壤重金属Cu和Zn元素未出现重金属污染且发生亏损现象;Cr和Pb元素存在轻微重金属污染且有轻微富集;As和Hg元素出现较为严重的重金属污染发生重度富集。FA-MLR分析表明,准东矿区90.31%的Hg来源于煤炭燃烧,43.5%的Pb来源于交通运输,21.69%的As来源于大气降尘,Cu和Cr的主要来源为煤尘,其贡献率分别为63.29%和83.67%,其中30.67%的Cu来源于土壤母质,76.01%的Zn来源于土壤母质。准东矿区主要重金属元素贡献率由高到低的来源依次是煤炭燃烧、煤尘、土壤母质、交通运输和大气降尘。除Zn以外的土壤重金属还存在未知来源。FA-MLR成功地模拟了准东矿区土壤重金属的来源,并给出各来源的贡献率,能为准东矿区重金属污染防治提供有益参考。 相似文献
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辽宁矿区尾矿废弃地及土壤重金属污染评价研究 总被引:4,自引:0,他引:4
辽宁省金属矿区及其周边土壤重金属污染状况,尤其是尾矿库及其周边土壤污染是值得关注和研究的问题。采集了辽宁典型矿区尾矿及其周边的土壤样品,用原子吸收分光光度法分析Cu、Zn、Pb、Cd元素,用原子荧光分光光度法分析Hg、As元素,用二苯碳酰二肼分光光度法分析Cr元素,并采用模糊综合评价方法进行了重金属污染评估。结果表明:辽宁省金属矿区土壤重金属污染以Zn、Pb两种重金属为主,同时伴生着Cd、As、Cu 3种重金属的复合污染。 相似文献
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《中国矿业》2018,(9)
重金属是影响土壤肥力和土壤环境的重要因素之一。本文选取阜康地区东部的准东矿区为研究区,在测定土壤重金属含量的基础上,分析不同层的重金属的污染特征,采用因子分析-多元线性回归(FA-MLR)分析重金属的来源和各来源的贡献比率。结果表明:准东矿区土壤重金属Cu和Zn元素未出现重金属污染且发生亏损现象;Cr和Pb元素存在轻微重金属污染且有轻微富集;As和Hg元素出现较为严重的重金属污染发生重度富集。FA-MLR分析表明,准东矿区90.31%的Hg来源于煤炭燃烧,43.5%的Pb来源于交通运输,21.69%的As来源于大气降尘,Cu和Cr的主要来源为煤尘,其贡献率分别为63.29%和83.67%,其中30.67%的Cu来源于土壤母质,76.01%的Zn来源于土壤母质。准东矿区主要重金属元素贡献率由高到低的来源依次是煤炭燃烧、煤尘、土壤母质、交通运输和大气降尘。除Zn以外的土壤重金属还存在未知来源。FA-MLR成功地模拟了准东矿区土壤重金属的来源,并给出各来源的贡献率,能为准东矿区重金属污染防治提供有益参考。 相似文献
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露天矿一类时间参数的ARIMA模型预测 总被引:3,自引:0,他引:3
道路运行时间、电铲装车时间等一类时间参数的预测是露天矿卡车调度系统中的一个重要问题。本文提出了采用非平稳时间序列ARIMA模型对该类时间参数进行预测,建模时采用AIC准则估计模型阶次,采用一揽子检验方法检验建模结果,并以露天矿现场实测的道路运行时间为例,对该预测方法进行了验证。研究表明,ARIMA模型能够较好地预测一类时间参数并保证足够的精度。 相似文献
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为实现矿井涌水量的有效预测,提高预测精度,基于鹤壁八矿2009—2019年的月度涌水量数据,运用时间序列分析软件Eviews9.0建立了X12季节调整、ARIMA(2,0,1)、SARIMA(2,0,1)×(0,1,1)12模型,并使用2019年月度涌水量数据进行验证。通过比较3种模型的预测误差,探讨鹤壁八矿矿井涌水量预测的最优模型。结果显示,3种模型对涌水量的预测效果都比较好,其中预测精度最高的模型为ARIMA(2, 0, 1),SARIMA(2,0,1)×(0,1,1)12模型次之,X12季节调整模型略差。对3种模型的可能误差来源进行了研究分析,可为矿井涌水量预测提供新思路。
相似文献11.
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煤矿复垦区土壤重金属特征对于土地复垦方式选择具有重要意义。以山西煤矿复垦区土壤为研究对象。采用连续提取法对煤矿深部和浅部不同复垦方式土壤重金属特征进行了研究。研究结果表明:深部复垦区重金属含量明显高于未复垦区,Zn的含量是未复垦区的6.23倍,是国家标准值的9倍以上;深部复垦区土壤已受到Zn和Cr的污染;浅部复垦区重金属含量高于未复垦区,但低于国家标准值;该煤矿复垦区中Pb对于周边土壤具有较高的污染影响;Zn虽然其土壤中的含量较大,但对环境影响较小,重金属Ni和Cr在一定条件下对周围土壤存在危险;深部和浅部复垦区土壤中重金属Pb的RSP值最大,对环境影响最大,其他三种重金属无污染。 相似文献
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某矿区煤矸石堆周围土壤重金属污染特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对某矿区所属两煤矿的矸石堆及周围土壤Cr,Cu,Pb,Zn元素总量进行测定及分析评价,结果表明两煤矿矸石中4种重金属含量均高于当地背景值(除煤矿B的Cu元素外),煤矸石堆放使周围土壤受到了不同程度的污染,未受到Cu污染;煤矿A因采矿历史较长,比煤矿B土壤各重金属污染严重;两煤矿下风向区域(西北)重金属污染比上风向区域严重。表层土壤的重金属污染程度受到多种因素(尤其是风向)的影响,在东南与西北方向均随着距矸石堆距离的增大而呈现减小的趋势;在剖面上(0~50cm),重金属元素含量均随着土壤深度的增加而呈现降低的趋势。 相似文献
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采用地统计学方法对铜陵新桥地区表层土壤中Cu、Pb、Zn元素的空间变异特征、富集现状及影响因素进行了分析和研究。研究结果显示,金属元素富集区域的空间分布与已知矿床位置较为一致,指出金属元素的富集与矿业活动密切相关。对于Pb、Zn元素,农业施肥及灌溉同样造成大面积的富集,需引起足够的重视。 相似文献
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为研究铁矿周边土壤的重金属污染状况,测定了鞍山某典型铁矿区土壤Cd、Pb、Cu、Zn和Ni的含量,运用单项污染指数、内梅罗综合污染指数及潜在生态风险指数对其污染程度进行评价,并通过相关性分析探索污染来源。结果表明:与环境质量二级标准相比,土壤中Cd和Ni均有超标,Pb、Cu和Zn未超限,但在土壤中也有累积;研究区域土壤基本处于轻度污染水平,单项污染指数依次为Cd > Ni > Zn > Cu > Pb,Cd处于轻度污染,Ni为尚清洁,其他元素无污染;Cd的地累积指数为2.85,为中度污染;研究区具有极强潜在生态风险,生态危害指数为381.74,Cd是主要贡献因子。相关性分析结果表明,5种重金属元素的来源均与矿业活动有关,其中Cd受影响明显。 相似文献
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马边老河坝磷矿资源丰富,矿业活动频繁,对矿区内水土环境影响不明。为查明老河坝磷矿区内矿山环境及水体、土壤内的重金属污染程度,以老河坝磷矿区水土环境为研究对象,对地表水及表层土壤的重金属元素(Cd、As、Cu、Cr、Pb、Zn)含量及其分布特征开展了生态污染程度评价。结果表明:研究区水质较好,重金属及磷元素污染程度较低,符合《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类水质标准的相关指标。土壤中金属元素平均值与四川省土壤元素背景值相比:Cd元素超标8.75倍, Pb元素超标3.36倍, Zn元素超标1.94倍, As元素超标1.48倍, Cu元素超标1.36倍,P元素超标7.47倍。与中国土壤元素背景值相比:Cd元素超标10倍, Pb元素超标4.40倍, Zn元素超标2.48倍, As元素超标1.88倍, Cu 元素超标2.12倍,Cr元素超标1.42倍。潜在生态危害指数法显示,马边老河坝磷矿表层土壤重金属污染程度依次为Cd>As >Pb >Cu>Zn>Cr,Cd元素危害最大,其次是As、Pb和Zn,为中度生态污染风险。累积指数法显示,马边老河坝磷矿表层土壤重金属污染程度依次为Cd>Pb>As>Zn>Cu>Cr,Cd、Pb污染程度为中度。综上所述,马边老河坝磷矿重金属污染对水体影响小,而土壤重金属污染不可忽视。 相似文献