江苏拟推大气排污许可证制度

江苏省环保厅召开新闻通气会,通报2013年"大气治理"工作排首位。力争2013年上半年推进江苏省政府出台《江苏省大气颗粒物污染防治管理办法》,同时年底前开展《江苏省大气污染物排放许可证管理办法》制定工作。江苏省环保厅将在重点区域全面推行大气排污许可证制度,排放SO2、NOx、工业烟粉尘、挥发性有机物的重点企业应向环保部门申领排污     

江苏省水泥制造业经济发展与大气环境变化相关性分析

选取了2001—2014年的相关数据,分析了江苏省水泥制造业的经济发展、资源能源消耗和污染物排放特征,同时对行业经济发展与大气环境污染变化进行了相关性分析。结果表明,2001—2014年,江苏省水泥制造业工业总产值呈现波动增加趋势,工业煤炭消费量呈现波动增加趋势,投入产出比呈现逐年波动上升态势;SO2的排放强度呈现波动下降的趋势,低于全省平均水平;烟粉尘的排放强度波动下降,高于全省平均水平;NOX的排放强度呈现波动上升的趋势,高于全省平均水平;SO2与烟粉尘排放量与GDP均高度呈负相关,回归曲线模拟基本类似U型的左半段,随着GDP的增加,SO2和烟粉尘的排放量呈现下降趋势。     

哈密市伊州区农村生活污水处理设施现状及思考

哈密市开展了农村生活污水治理等为重点的农村环境综合整治工作,但由于农村管网缺乏、污水来源分散,加之地理位置、运维成本等因素制约,农村生活污水处理率并不高。直接排放未经处理的生活污水,会对农村生态环境造成污染,影响居民健康。本文就哈密市伊州区日处理能力20 t及以上的农村生活污水治理设施进行调查,浅谈几点思考。     

基于用电数据的潍坊市工业污染源冬奥会管控效果评估

利用潍坊市安装用电监控的工业企业在冬奥会前和会中的生产用电数据及部分企业大气污染物排放在线监测数据,分析企业生产用电量和排放量的变化特征及潜在的相关性,评估管控措施落实状况及减排效果。结果表明：管控期间,潍坊市工业企业用电量相比管控前平均下降57.96%;完全停产类企业用电量下降75%以上,大气污染物（SO2、NOx、烟粉尘）排放量下降100%;限产类企业用电量降幅呈现随管控措施加严而增大的趋势;延迟复产类企业延迟复产率为47.83%～96.00%,用电量下降5076%。根据管控期间各行业企业的用电量变化状况,判定各企业基本落实了减排要求。可见,企业用电数据在一定情况下,可以替代或辅助工业企业排放数据,反映企业管控措施落实状况及减排效果。     

某化学工业园区重点行业企业VOCs污染问题初探

针对某化工园区重点行业企业挥发性有机物(VOCs)污染问题,通过对其中50家企业的原料、设备、数据调查以及现场考察,总结其VOCs的使用种类与数量、治理设备与排放情况。对一些典型VOCs排放企业分析,提出针对性减污措施。根据化工园区的VOCs特点与危害性,提出管理、控制、治理等方面的建议。     

南方部队45台燃煤锅炉排污与治理情况调查分析

共调查驻南方四省部队燃煤锅炉45台,结果表明燃煤锅炉烟尘治理率较高,而SO2等污染物排放仍需进一步治理,以达到环保排放标准.     

淄博化工园区大气有机污染应急监测与管理对策

针对工业聚集区内多种恶臭混杂的情况，以淄博化工园区为例，研究了大气有机污染突发事件中有机物的应急监测方法，并提出了治理对策。利用便携式气相色谱-质谱联用仪，对重点企业事先监测，掌握各企业特征污染物，作为应急监测查找污染源头的依据；现场分析受污染空气中的化合物组成及浓度，通过查询、比对各企业特征污染物，确认责任排污企业。提出了末端监测处罚治理与对重点污染企业推行清洁生产相结合，应急监测与有机污染物在线监测相结合，建立企业污染源特征组分数据库，加强企业无组织排放监测与监管等治理大气有机污染的建议。     

陕西省重金属污染特征分析

以陕西省重金属工业污染源为例,利用等标污染负荷法和单位产值等标污染负荷法,从污染物种类、时间变化、空间分布、行业排放4个方面,分析了陕西省工业污染源重金属的排放特征,重点比较了1991~2009年近20年以来重金属排放特征的变化。结果表明,近20年陕西省工业污染源重金属等标污染负荷大小排序为铅>砷>镉>六价铬>汞; 1991~2009年,重金属排放总量呈较大下降趋势,单位产值重金属排放总量呈显著下降趋势; 1991年重金属等标污染负荷最大的行政区和流域分别为渭南市和渭河流域,2009年则转移至西安市和嘉陵江流域; 1991年和2009年,污染负荷最大的行业均为有色金属矿采选业、有色金属冶炼及压延加工业,其铅排放应作为整治的重点。     

SQL、RPT在全国工业污染源调查中的开发与利用

主要目标及系统结构 建立全国等标污染负荷80％以上重点工业污染源数据库;掌握全国主要污染物的排放情况及各省、市、自治区主要企业在生产过程中的资源、能源消牦和综合利用情况;汇总处理全国主要工业污染源的信息,为国家制定环境规划、加强环境管理、环境质量评价等提供重要依据。 本系统是在UV68超级微型机上实现的。系统结构图如图1。     

南京青奥会空气质量保障工作的回顾与启示

分析了青奥会期间南京及周边城市空气质量状况;总结了保障青奥会空气质量的管控措施以及得到的启示。提出,青奥会保障机制应常态化,切实加快工业结构调整,全面控制燃煤污染,深入推进重点领域污染治理,夯实工作基础和能力。     

河南省资源环境基尼系数分析

选取2013年河南省资源和环境污染指标进行资源环境基尼系数和绿色贡献系数分析。结果表明,2013年河南省资源消耗、SO2、NOX、烟(粉)尘、COD和NH3-N排放量的资源环境基尼系数分别为0.17,0.32,0.19,0.37,0.28和0.25。指出,烟(粉)尘排放的资源环境基尼系数已接近0.4的国际警戒线;河南省应对烟(粉)尘排放分配加以控制和调整;郑州、南阳和许昌的经济贡献率均大于其资源消耗和污染物排放占全省的比例,对全省的公平性分配贡献较大。     

青藏高原典型城市拉萨市大气颗粒物污染源成分谱建立研究与特征分析

系统研究建立高原典型城市拉萨市开放源(土壤风沙尘、道路扬尘、施工扬尘、采矿扬尘),移动源(机动车尾气尘),固定源(工业烟粉尘、生物质燃烧尘及餐饮油烟)共3类8种大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))污染源化学成分谱。研究结果表明:开放源以地壳类元素为主,自然背景特征明显;移动源源成分谱中元素碳含量明显高于其他城市,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占60.15%、51.86%,有机碳含量也相对较高,均超过20%;固定源中,牛粪和松柏枝两类生物质燃烧污染源的有机碳含量显著高于其他组分,工业烟粉尘中Ca远高于其他组分,在PM_(2.5)、PM_(10)源谱中分别占21.32%、21.21%。移动源、固定源源成分谱均显示出高原城市的独特特征。     

基于环境库兹涅茨曲线特征的桂林市大气环境状况研究

根据2006年-2012年桂林市经济发展主要指标和大气环境污染指标的统计资料，分析了该市人均 GDP 与SO2、NO x、烟（粉）尘排放量及 PM10质量浓度和 API优良率等大气环境指标的相关关系，建立了经济发展与大气环境指标之间的模拟曲线。模拟结果表明，桂林市处于工业时期，随着人均GDP增加，SO2和烟（粉）尘排放得到了一定程度的缓解，而NO x 和 PM10排放从长期看还处于上升趋势。建议改善能源结构，调整产业结构和工业布局，制定财税激励政策，开展环境综合整治，加大机动车排污防治力度，进一步控制大气污染。     

我国西北典型大城市大气可吸入颗粒物浓度分布特征

我国西北地区冬季寒冷、春季多风沙天气,空气中的可吸入颗粒物(PM10)浓度较高,利用兰州、西宁、乌鲁木齐、银川、呼和浩特等城市2000年6月～2007年12月每日浓度最高的大气主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度资料,研究了5个省会城市PM10分布特征。结果表明,五个城市PM10污染都较严重,PM10为主要污染物的日数每月平均超过20天。五个城市的季节分布特征类似,冬春季浓度较高,平均值都达到了国家二级污染标准,夏秋季相对低一些。其中,兰州和乌鲁木齐冬季浓度值远高于其他城市。五个城市均属煤烟沙尘型污染,但煤烟和沙尘的影响程度有所不同。     

南京某燃煤电厂汞的排放特点及分布特征

选择南京某燃煤电厂330 MW机组，对煤、炉渣、粉煤灰、烟尘、石灰石、石膏和烟气中的汞取样测量，探讨煤中汞在燃烧过程中的变化情况，并进一步分析汞的排放特点及分布特征。指出，煤经燃煤锅炉炉内高温燃烧后，炉渣中的汞对环境影响不明显；粉煤灰、烟尘中的汞存在富集现象，且随着粒径变细，富集程度加剧；燃煤锅炉燃烧后，随石膏排放的汞占比较大，应采取相应的防治措施。     

上海浦东新区环境空气质量特点及成因分析

为了解浦东新区建区以来的环境空气质量，浦东新区环境保护监测站对1994年－2001年环境空气中主要污染物监测结果进行了分析：SO2，NOx,TSP的质量浓度和分指数结果相比较，TSP占有最大权重，处于污染主导地位，其主要污染源为工业粉尘，烟尘，机动车排放的尾气，建筑施工及道路交通产生的尘污染。     

工业锅炉烟气的生成与控制研究

详细分述了工业锅炉烟气各组成成分的生成机理 ,针对其产生原因 ,提出降低污染物生成量的措施 ,阐明了脱硫和除尘技术。在环保呼声日渐高涨的今天 ,为城镇中在用燃煤锅炉的继续使用提供了理论、实践依据     

Environmental assessment and investment strategies of provincial industrial sector in China — Analysis based on DEA model

As an energy-intensive industry, the industrial sector consumes 70% of energy consumption and causes serious environmental pollution in China. Also, the government emphasized the promotion of R&D investment in the industrial sector in China's National Plan on Climate Change (2014–2020). It is meaningful and contributes to assessing energy and environmental performance, as well as R&D and industrial pollution control (IPC) investment strategies of China's industrial sector. A non-radial DEA model, as with natural and managerial disposability, was adopted to evaluate this from provincial and regional perspectives during the 2008–2012 period. Energy and environmental performance was evaluated by unified efficiency under natural disposability (UEN), unified efficiency under managerial disposability (UEM), and unified efficiency under natural and managerial disposability (UENM). The empirical results indicated that Shandong and Hainan were efficient under natural and managerial disposability, while other provinces had the potential to improve their energy and environmental performance. The number of provinces that was fit for investments of R&D and IPC increased from 2008 to 2010, then decreased in 2011 and 2012. In spite of this, many provincial industrial sectors should make efforts to reduce pollution by investment on technology. Tianjin, Heilongjiang, Jiangxi and Henan were especially the best investment objects because investments of R&D and IPC turned to be effective for them during the whole study period. Moreover, western China had the highest average UENM, followed by eastern China and central China. Eastern China and central China were rewarding to expand investments. Coal consumption was the main factor to negatively affect unified efficiency whereas the increase in economic development level was primarily responsible for the improvement of unified efficiency. According to the results, differentiated suggestions to further improve energy and environmental performance were proposed.     

Seasonal Variations of PM10 and TSP in Residential and Industrial Sites in an Urban Area of Kolkata, India

The objective of the study is to investigate seasonal and spatial variations of PM₁₀ (particulate matter with aerodynamic diameter less than or equal to 10 μm) and TSP (total suspended particulate matter) of an Indian Metropolis with high pollution and population density from November 2003 to November 2004. Ambient concentration measurements of PM₁₀ and TSP were carried out at two monitoring sites of an urban region of Kolkata. Monitoring sites have been selected based on the dominant activities of the area. Meteorological parameters such as wind speed, wind direction, rainfall, temperature and relative humidity were also collected simultaneously during the sampling period from Indian Meteorological Department, Kolkata. The 24 h average concentrations of PM₁₀ and TSP were found in the range 68.2–280.6 μg/m³ and 139.3–580.3 μg/m³ for residential (Kasba) area, while 62.4–401.2 μg/m³ and 125.7–732.1 μg/m³ for industrial (Cossipore) area, respectively. Winter concentrations of particulate pollutants were higher than other seasons, irrespective of the monitoring sites. It indicates a longer residence time of particulates in the atmosphere during winter due to low winds and low mixing height. Spread of air pollution sources and non-uniform mixing conditions in an urban area often result in spatial variation of pollutant concentrations. The higher particulate pollution at industrial area may be attributed due to resuspension of road dust, soil dust, automobile traffic and nearby industrial emissions. Particle size analysis result shows that PM₁₀ is about 52% of TSP at residential area and 54% at industrial area.