27、废弃物、污染与环境管理

废弃物、污染与环境管理

1. 渗滤液对水的影响

渗滤液含有多种污染物,会对地表水和地下水产生严重危害。
- 对地表水的影响
- 有机污染 :渗滤液进入河流后,细菌分解其中的有机化合物会消耗水中的氧气。在严重有机污染情况下,河流可能完全缺氧,对水生生物造成灾难性影响。
- 无机污染物 :主要的无机污染物包括氨、铁、重金属等。氨在垃圾渗滤液中含量可达数百毫克每升,而未受污染的河流中氨含量极低。高氨渗滤液排入河流会消耗水中的氧气,且氨对鱼类有毒,还可能改变河流生态。含亚铁的渗滤液会在河流中形成赭色沉积物,降低光线强度,影响动植物生存。
- 物理影响 :渗滤液会影响河流的悬浮物、颜色、浊度和温度。悬浮物、颜色和浊度会降低河流中的光照强度,影响食物链和植物的光合作用,减少氧气补充。悬浮物大量沉积在河底会破坏动植物的生存环境。
- 对地下水的影响 :渗滤液进入潜水层后会与地下水混合并移动。渗滤液中的有机碳会增加地下水的生化需氧量(BOD),可能导致病原微生物繁殖。如果出现厌氧条件,铁和锰等金属可能溶解在水中,引发更多问题。若地下水缓冲能力强,酸性或碱性渗滤液的影响会减小。最不利的情况是在不连续岩体中,地下水流动受裂隙控制,或浅层地下水位缓慢,稀释作用小。

影响类型 具体表现
地表水
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值