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相似文献
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1.
通过调查收集长三角区域民航飞机构成、起落架次及发动机排放因子数据,以2017年为基准年,建立了长三角区域民航飞机起飞着陆(Land take-off, LTO)循环大气污染物排放清单.结果显示,2017年长三角区域民航飞机LTO循环NO_x、HC、CO、SO_2和PM年排放总量分别为16429.6、734.4、8234.3、1159.6和125.7 t.爬升阶段的NO_x、SO_2和PM排放贡献相对较高,分别达到47.2%、29.6%和36.2%,滑行阶段的HC和CO排放占比突出,分别达到95.4%和95.4%.从空间分布来看,长三角地区民航飞机LTO循环排放主要集中在上海浦东国际机场、上海虹桥机场、杭州萧山机场和南京禄口机场.从月分布来看,3—8月民航飞机LTO循环排放最为集中.从小时分布来看,上午7:00—9:00存在排放高峰,航班起落架次和边界层高度是决定LTO循环排放量的主要因素.为提升民航飞机大气污染物排放清单估算的准确度,建议在后续研究中加强对在用民航飞机大气污染物排放因子实测和实际活动水平的调查,以降低排放清单的不确定性.  相似文献   

2.
海峡西岸地区人为源大气污染物排放特征研究   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
黄成 《环境科学学报》2012,32(8):1923-1933
采用以"自下而上"为主的方法建立了2007年海峡西岸地区的人为源大气污染物排放清单.计算结果显示,海西地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为69.5×104、96.1×104、413.1×104、93.9×104、40.6×104、85.0×104和28.5×104t.电厂和工业燃烧设施分别占SO2排放的48%和39%,以及NOx排放的51%和25%.水泥、砖瓦等制造过程贡献了约51%的PM10排放和36%的PM2.5排放.秸秆燃烧、加油站和涂料等VOCs面源分别占到其排放总量的27%、15%和4%.NH3的主要排放源为畜禽养殖和氮肥施用等农业部门,占到总排放量的89%.海西地区的单位面积大气污染物排放量仅相当于长三角地区的25%左右,略高于全国平均水平.该地区人为源和天然源VOCs排放比重分别占56%和44%,人为源VOCs排放比重低于全国大部分地区.海西大气污染高排放地区主要集中在沿海一带,以泉州、潮汕、福州和温州等地区为主,建议"十二五"发展过程中,重点关注上述高排放地区,限制重点排放源的发展,开发低耗能、低污染的发展模式.  相似文献   

3.
根据2008年长三角地区江苏、安徽、浙江3省各地级市及上海市水稻、小麦、玉米、油菜4种农作物的年产量,结合谷草比、秸秆焚烧比例及排放因子建立了长三角地区秸秆焚烧大气污染物排放清单.结果表明:长三角地区秸秆焚烧产生的PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、EC、OC分别为36.8×104、14.4×104、1.5×104、9.2×104、20.8×104、2.6×104、12.2×104t.秸秆焚烧污染物排放量较大的区域主要集中在江苏中北部和安徽北部.在区域大气环境模拟系统RegAEMS中考虑秸秆焚烧源的影响,针对2008年10月底江苏一次重霾污染天气事件进行模拟,发现考虑秸秆焚烧源后模拟结果有较大的改善.秸秆焚烧可以导致区域PM10、CO浓度上升30%以上,黑碳和有机物的消光贡献明显增强.区域输送研究表明,苏中地区、外省秸秆焚烧排放源对此次重霾污染的贡献分别达到32.4%、33.3%.  相似文献   

4.
珠江三角洲大气面源排放清单及空间分布特征   总被引:33,自引:7,他引:26       下载免费PDF全文
估算了珠江三角洲地区2006年大气面源污染物的排放清单,并利用2006年珠江三角洲人口分布栅格数据作为代用空间分配权重因子,建立了该地区大气面源3km′3km的SO2、NOx、PM10和VOC网格化排放清单.结果表明,2006年珠江三角洲大气面源排放的SO2为1.12′105 t, NOx为5.25′104 t, PM10为1.6′105 t, VOC为3.14′105 t.SO2、NOx和PM10排放量较大的区域集中在广州市区、佛山、东莞和中山,而VOC排放量较大的区域位于广州市区、东莞和深圳.  相似文献   

5.
近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NOx排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NOx排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO2柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NOx排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO2柱浓度平均值(4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2)与OMI卫星数据(3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2)较为接近,并且相关性较好(平均R=0.65),归一化平均偏差(NMB)在-7.71%~33.52%之间,平均偏差(Bias)在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NOx排放总量基本能够反映区域NO2污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO2柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO2柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ(NO2)高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NOx排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.   相似文献   

6.
2007年中国大陆地区生物质燃烧排放污染物清单   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
采用排放因子法计算了中国2007年间CH4、SO2、NOx、NH3、EC、OC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5的排放总量,建立了生物质燃烧污染物排放清单,计算了各污染物总排放量的空间分布及不同生物质燃烧类型对各污染物总排放量的贡献率,重点完善了各省市生物质燃烧排放不同粒径颗粒物清单.结果显示,2007年我国大陆生物质燃烧排放CH4、SO2、NOx、NH3、OC、EC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5排放总量分别分为3332.7, 335.3, 951.3, 7754.9, 783.7, 267.7, 6049.6, 76579.6, 743743.7, 7677.8, 6668.9, 4043.7kt.四川、安徽、广西、山东、河南、江苏等地区生物质燃烧各污染物排放量较高,北京、天津、海南、宁夏、青海和西藏等省区各污染物排放量较少.不同地区排放污染物的主要生物质类型存在较大的差异,单位面积排放强度和人均排放量区域间差异显著.人类活动是生物质燃烧排放污染物的主要影响因素,秸秆和薪柴燃烧是污染物排放量最大的2种生物质,其对各种污染物的贡献率为93.8%~98.7%.  相似文献   

7.
海峡西岸经济区大气污染物排放清单的初步估算   总被引:6,自引:1,他引:5  
以2009年为基准年,结合污染源普查数据、统计年鉴及工业活动、居民生活等多个方面对海峡西岸经济区包括SO2、NOx、PM2.5、VOCs和NH3在内的大气污染物的排放量进行了估算,建立了海西区大气污染物排放清单.结果发现,上述5类污染物基准年的排放量分别为40.67×104、55.84×104、50.57×104、152.26×104和26.18×104t.其中,SO2、NOx及PM2.5的排放主要来自电厂,占排放总量的比例分别为25.58%、34.89%和38.75%;VOCs和NH3的主要排放源分别来自植被排放和养殖业,其贡献量分别为49.12%和47.07%.采用GIS对排放清单进行网格化处理,得出SO2、NOx及PM2.5的高排放强度区域与固定源的空间分布较为一致.此外,结合国家和地方"十二五"发展规划,采用情景分析方法估算了2015年海西区大气污染物的排放清单.与基准年相比,SO2、NOx和NH3的排放量呈下降趋势,PM2.5和VOCs的排放量呈大幅度增加.基准年排放清单的不确定性分析显示,VOCs排放估算的不确定度最大,为225%.  相似文献   

8.
大气污染物排放清单是了解各地区大气污染物排放及其时空分布,精确模拟该地区环境空气质量的最基础资料.现有大气污染物排放清单的粗时空分辨率,极大地限制了空气质量数值预报的准确性.本研究以江苏省大型固定燃煤源为例,以2012年为基准年,收集江苏省电力企业在线监控系统数据及江苏省大气核查核算表数据,结合相关文献的排放因子,分析了江苏省大型固定燃煤源主要污染物的总排放量和月变化特征.分析结果表明:1 SO2、NOx、TSP、PM10、PM2.5、CO、EC、OC、NMVOC、NH3等大气污染物的排放总量分别达到106.0、278.3、40.9、32.7、21.7、582.0、3.6、2.5、17.3、2.2 kt.2呈现2~3、7~8、12月排放量高,9~10月排放量低的月变化特征,可能原因是2~3月处于春节阶段,为保证节日供应,在此期间居民取暖、用电等都有可能增加;7~8月高温天气用电量增加,12月北方城市冬季燃煤取暖导致的煤炭消耗量增加.另外,由于部分污染物排放因子取自国内外相关文献,是本研究清单不确定性的主要因素.今后的工作可以在排放因子实测更新以及将排放清单纳入空气质量预报模式等方面进行更为深入的研究.  相似文献   

9.
基于长江三角洲江苏、安徽、浙江和上海地区2008年粮食产量的统计年鉴,结合作物谷草比、排放因子等估算了上述地区2008年秸秆焚烧排放污染物清单,重点完善了各县级市污染物排放.结果表明2008年江苏、安徽、浙江和上海地区SO2、NOx、CO、CO2、PM2.5、BC、OC、NH3、CH4、NMVOC的排放总量分别为14.28、86.01、1 744.56、36 893.03、517.54、11.74、114.63、19.93、89.37和208.57 kt.江苏中部和北部、安徽北部地区秸秆露天焚烧污染物排放较多,而江苏南部和浙江地区污染物排放量较少.将建立的秸秆露天焚烧排放污染物清单应用于WRF-CMAQ空气质量模式,结果表明,考虑秸秆焚烧排放源后,对PM10、CO等大气污染物的模拟能力大幅提高,模拟浓度比使用原始排放源分别提高42%和28%,模拟浓度与实测浓度的相关系数分别提高0.25和0.17,模拟值较使用原始排放源更加贴近实测值.  相似文献   

10.
基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO2、NOx、颗粒物(PM)、PM10、PM2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM10和PM2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.  相似文献   

11.
基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.  相似文献   

12.
基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.  相似文献   

13.
四川省人为源大气污染物排放清单及特征   总被引:16,自引:14,他引:2       下载免费PDF全文
在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.  相似文献   

14.
长三角区域非道路移动机械排放清单及预测   总被引:6,自引:5,他引:1       下载免费PDF全文
黄成  安静宇  鲁君 《环境科学》2018,39(9):3965-3975
基于长三角典型城市非道路移动机械实地调查成果,结合长三角各城市非道路移动机械相关指标现状及变化趋势,建立了长三角三省一市非道路移动机械大气污染源排放清单,并开展了2005~2025年区域非道路移动机械保有量、燃油消费量及污染物排放量预测.2014年长三角非道路移动机械总量约为8.23×106台,柴油消费量约9.95×106t,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别为5.5×10~3、4.9×10~5、7.6×10~5、1.1×10~5、2.9×10~4和2.7×10~4t,农用机械占长三角机械总量的93%,CO和VOCs排放贡献分别为88%和77%;建筑及市政工程机械的NO_x和PM_(2.5)排放贡献较为突出,分别占49%和35%.长三角中部和北部城市机械排放贡献相对突出.2005~2014年间,长三角地区非道路移动机械保有量、油耗及排放增幅均相对较快,预计到2020和2025年,区域非道路移动机械总量增速明显放缓,柴油消费量分别比2014年增加2%和8%.到2020年,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别比2014年下降97%、10%、3%、10%、11%和11%;到2025年分别下降97%、16%、3%、15%、21%和21%.预计未来长三角区域非道路移动机械排放将呈现逐年下降趋势,但相比机动车降幅仍相对较小,其排放贡献将日益突出,加快老旧机械淘汰并进一步提升机械排放标准对削减非道路移动机械排放总量具有十分重要的意义.  相似文献   

15.
长三角地区火电行业主要大气污染物排放估算   总被引:6,自引:3,他引:3       下载免费PDF全文
丁青青  魏伟  沈群  孙予罕 《环境科学》2015,36(7):2389-2394
以2012年为基准年,利用排放因子法估算了长三角地区火电行业主要大气污染物(SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5)排放.其中,SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5的排放量分别为473 238、1 566 195、587 713、348 773、179 820 t.对于SO2和NOx,300 MW以上机组的贡献分别为85%和82%;烟尘、PM10和PM2.5方面,100 MW以下的机组贡献占比分别为81%、53%和40%.地区贡献方面,由大到小依次为江苏、浙江和上海.另通过对上海地区多家电厂不同等级机组污染排放数据进行统计计算,得出上海地区300 MW以上等级机组的污染物排放因子,对比分析可知,上海地区火电厂污染物排放因子水平总体较低.假设长三角地区火电行业同等级机组均与现在上海地区机组排放水平相当,则行业排放SO2可削减55.8%~65.3%,NOx可以削减50.5%~64.1%,烟尘可以削减3.4%~11.3%.若能提高较小等级机组的发电技术和污染控制水平,各污染物排放削减量可进一步提高.然而,根据长三角地区实际污染情况,应综合因素考虑火电行业削减排放,以促进区域空气质量不断改善.  相似文献   

16.
广东省非道路移动机械排放清单及不确定性研究   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
随着工业源和机动车等重点污染源减排空间的下降,非道路移动机械排放已成为大气污染防治领域的研究热点之一.本研究通过资料收集与实地调研,初步构建了广东省非道路机械基于机型的活动水平数据集、综合排放因子及时空分配因子,采用自下而上的排放因子法,建立了广东省2014年非道路移动机械排放清单.并利用蒙特卡洛方法定量评估清单结果不确定性.结果表明,广东省2014年非道路移动机械的SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs和CO排放总量分别为4.9、61.1、4.8、4.5、11.6 kt和45.1 kt.其中,农业机械排放以四轮农用运输车和小型拖拉机为主,贡献率分别为38.4%和18.0%,主要分布在非珠三角的农村地区;工程机械排放以建筑运输车和挖掘机为主,贡献率分别为40.1%和33.9%,主要分布在珠三角地区.此外,不确定性分析结果显示VOCs和PM_(2.5)排放结果不确定性较大,不确定性范围分别为-25.2%~41.7%和-23.4%~32.8%.NO_x不确定性较小,不确定性范围为-15.2%~17.5%.  相似文献   

17.
西宁市生物质燃烧源大气污染物排放清单   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
高玉宗  姬亚芹  林孜  林宇  杨益 《环境科学》2021,42(12):5585-5593
本研究根据调查的西宁市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子方法,建立了 2018年西宁市生物质燃烧源9种大气污染物的排放清单,并分析了清单的时空分布特征和不确定性.结果表明,西宁市2018年生物质燃烧源CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放量分别为 11 718.34、604.41、167.80、209.72、1 617.97、2 054.04、2 135.04、281.07和 1 224.78 t.秸秆露天焚烧 CO、NOx、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放对生物质燃烧源的排放贡献率最高;其中,秸秆露天焚烧NOx、VOCs和CO的贡献率分别为72.35%、63.94%和53.18%.户用生物质炉NH3和SO2的排放对生物质燃烧源的贡献率最大,分别为41.49%和42.05%.生物质燃烧源大气污染物排放地区分布不均衡,主要集中于大通县和湟中区.生物质燃烧源9项污染物的排放量在1、2、3、10、11和12月较大,占比在5%~33%.蒙特卡罗模拟结果表明,在95%置信区间下,不确定度最高的是森林和草原火灾的PM2.5排放,不确定度为-26.71%~29.78%.  相似文献   

18.
陈国磊  周颖  程水源  杨孝文  王晓琦 《环境科学》2016,37(11):4069-4079
以承德市为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2013年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,辅以排放因子研究的系统梳理,建立了2013年承德市各行业区县分辨率大气污染源排放清单,并结合人口、路网、土地利用等数据进行了1 km×1 km网格分配.在此基础上建立气象-空气质量模型系统(WRFCAMx),应用颗粒物来源识别技术(PSAT),选取2013年典型季节代表月1、4、7、10月,针对承德市电力、建材、冶金等典型行业对PM_(2.5)的影响进行了定量评估.结果表明,2013年承德市SO_2、NO_x、TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、CO、VOCs、NH_3的总排放量分别为81 134、72 556、368 750、119 974、51 152、1 281 371、170 642、81 742 t.工业源是SO_2、NO_x、CO、VOCs的主要排放源,分别占总排放量的89.5%、51.9%、82.5%和45.6%,NO_x的主要排放源还包括道路移动源和非道路移动源,分别占总排放量的26.7%和10.8%;TSP、PM_(10)、PM_(2.5)的主要排放源是无组织扬尘,分别占总排放量的76.7%、65.6%、46.5%;畜禽养殖、化肥施用是NH_3的主要排放源,分别占总排放量的67.1%、15.8%.数值模拟结果表明,无组织扬尘、其他行业、冶金、锅炉行业对环境PM_(2.5)影响较大,浓度贡献分别为23.1%、20.6%、13.3%和11.2%,制定具体控制措施时应得到重点关注.  相似文献   

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