基于叶绿素因子预测有机物在不同草本植物空气体系中分配系数

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近些年来,大气有机污染物浓度呈逐年上升的趋势,对环境和生态系统的构成严重威胁.气态污染物的采集和分析技术因此受到重视.植物作为大气污染物的被动采样器,具有长期采样的稳定性,提高低残留有机污染物分析灵敏度等优点,但目前对揭示植物吸收气态污染物的种间变化规律,为植物被动采样技术提供一种综合有效的分析方法的研究较少.随着全球空气污染问题日益严重，准确预测大气污染物的植物-空气分配系数（KPA），对于评估大气中的有机物浓度有重要的现实意义，但是不同植物的KPA值有明显差异。本研究旨在克服植物的种间差异，研发预测污染物在不同植物上的KPA值的方法，对空气质量评价、污染物的生态风险评估意义重大。
作者：徐燕孙国权方政董玉瑛
作者单位：大连民族大学环境与资源学院,大连,116005
母体文献：第十四届持久性有机污染物论坛暨化学品环境安全大会论文集
会议名称：第十四届持久性有机污染物论坛暨化学品环境安全大会  
会议时间：2019年5月17日
会议地点：广州
主办单位：中国环境科学学会,中国化学会,清华大学
语种：chi
分类号：S15
关键词：大气监测  有机污染物  植物被动采样  植物-空气分配系数
在线出版日期：2022年9月21日
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2024-12-1 20:20 上传 基于叶绿素因子预测有机物在不同草本植物空气体系中分配系数.pdf

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