【摘 要】
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基于滇池10个监测点(1991~2010年)表层沉积物中主要污染物(Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Sn、Zn、TP以及KN)含量数据,利用SOM自组织映射神经网络对污染物时间演变特征进行识别.将1991
【机 构】
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北京大学环境科学与工程学院; 北京大学城市与环境学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41222002);国家水体污染控制与治理科技重大专项(2013ZX07102-006)
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基于滇池10个监测点(1991~2010年)表层沉积物中主要污染物(Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Sn、Zn、TP以及KN)含量数据,利用SOM自组织映射神经网络对污染物时间演变特征进行识别.将1991~2010年分为4个阶段,1991~1995年低含量阶段;1996~2001年高含量阶段;2002~2006年含量波动阶段;2007~2010年含量回落阶段.各沉积物中污染物的变化模式不尽相同,但各类重金属含量峰值多集中出现在1996~1999年、2005~2007年2个时间段内.在污染物含量变化的时序分析基础上,参考入湖污染负荷、污染源普查数据等相关资料,分析人类活动对滇池沉积物中主要污染物的影响,发现人类活动对沉积物中污染物含量变化的影响很大,在污染物排放量大的时期,沉积物中污染物含量也会随之出现明显升高,在采取污染控制及治理措施后,沉积物中污染物含量会随之下降.
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