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基于BP神经网络预测北京市加油站周边土壤多环芳烃含量
被引量:
7
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作者
马赛炎
魏海英
+5 位作者
马瑾
刘奇缘
吴颐杭
屈雅静
田雨欣
赵文浩
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期2215-2222,共8页
随着我国城市化进程的迅速发展,城市中加油站数量越来越多,加油站油品的成分含量复杂多样,在石油逸散过程中会生成一系列污染物.加油站产生的多环芳烃(PAHs)会污染其附近土壤,同时对人体健康产生影响.收集了北京市117个加油站附近的土...
随着我国城市化进程的迅速发展,城市中加油站数量越来越多,加油站油品的成分含量复杂多样,在石油逸散过程中会生成一系列污染物.加油站产生的多环芳烃(PAHs)会污染其附近土壤,同时对人体健康产生影响.收集了北京市117个加油站附近的土壤样品(0~20 cm),分析了7种PAHs的含量,基于BP神经网络模型,预测了2025年和2030年北京市加油站土壤PAHs含量.结果表明,7种ω(PAHs)范围在0.01~3.53 mg·kg^(-1)之间,与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600-2018)中土壤污染风险筛选值比较,PAHs含量低于该指标,同时上述7种PAHs的毒性当量(TEQ)均低于世界卫生组织(WHO)的标准值(1 mg·kg^(-1)),表明它们对人体健康有较低风险.预测结果显示,快速发展的城市化与土壤PAHs含量的增加具有正相关的关系,至2030年,北京市加油站土壤PAHs的含量将持续增长.2025年和2030年北京市加油站土壤中ω(PAHs)的范围分别为0.085~4.077 mg·kg^(-1)和0.132~4.412 mg·kg^(-1),7种PAHs的含量均低于(GB 36600-2018)土壤污染风险筛选值,但是PAHs的含量会随着时间呈现上升的趋势,其中朝阳、丰台和海淀PAHs含量较高,需重点关注.
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关键词
土壤
加油站
多环芳烃(PAHs)
BP神经网络
预测
原文传递
题名
基于BP神经网络预测北京市加油站周边土壤多环芳烃含量
被引量:
7
1
作者
马赛炎
魏海英
马瑾
刘奇缘
吴颐杭
屈雅静
田雨欣
赵文浩
机构
山西大学环境与资源学院
中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期2215-2222,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1804601)
国家自然科学基金项目(42177221)。
文摘
随着我国城市化进程的迅速发展,城市中加油站数量越来越多,加油站油品的成分含量复杂多样,在石油逸散过程中会生成一系列污染物.加油站产生的多环芳烃(PAHs)会污染其附近土壤,同时对人体健康产生影响.收集了北京市117个加油站附近的土壤样品(0~20 cm),分析了7种PAHs的含量,基于BP神经网络模型,预测了2025年和2030年北京市加油站土壤PAHs含量.结果表明,7种ω(PAHs)范围在0.01~3.53 mg·kg^(-1)之间,与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600-2018)中土壤污染风险筛选值比较,PAHs含量低于该指标,同时上述7种PAHs的毒性当量(TEQ)均低于世界卫生组织(WHO)的标准值(1 mg·kg^(-1)),表明它们对人体健康有较低风险.预测结果显示,快速发展的城市化与土壤PAHs含量的增加具有正相关的关系,至2030年,北京市加油站土壤PAHs的含量将持续增长.2025年和2030年北京市加油站土壤中ω(PAHs)的范围分别为0.085~4.077 mg·kg^(-1)和0.132~4.412 mg·kg^(-1),7种PAHs的含量均低于(GB 36600-2018)土壤污染风险筛选值,但是PAHs的含量会随着时间呈现上升的趋势,其中朝阳、丰台和海淀PAHs含量较高,需重点关注.
关键词
土壤
加油站
多环芳烃(PAHs)
BP神经网络
预测
Keywords
soil gas station
polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs)
BP neural network
prediction
分类号
X53 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络预测北京市加油站周边土壤多环芳烃含量
马赛炎
魏海英
马瑾
刘奇缘
吴颐杭
屈雅静
田雨欣
赵文浩
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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