羟基聚合氯化铝铁溶液的形态分布特征

采用改进的Ａｌ＝Ｆｅ－Ｆｅｒｒｏｎ逐时络合比色法定量研究了ＨＰＡＦＣ的形态分布，结合酸解聚实验和酸反一实验结果，综述了其形态分布特征，在碱化度Ｂ为１．０～２．０内，ｎＡｌ／ｎＦｅ＝９：１时，单体和二聚体（Ａｌ＋Ｆｅ）达２０％～６０％，ｎＡｌ／ｎＦｅ＝５：５时达３０％～５０％，ｎＡｌ／ｎＦｅ＝９：１时，中间多在络合物（Ａｌ／ｎＦｅ＝５：５时达５％～２０％，ｎＡｌ／ｎＦｅ＝９：１时，溶胶（Ａｌ＋Ｆｅ）     

公众态度和机构监督对大气污染的影响

虽然以往对于环境库兹涅兹曲线（EKC）的研究中考虑了正式制度因素如政府机构监督,但是较少考虑非正式制度因素.本文重点检验两种制度情境的影响,微观层面的环境态度形成的非正式制度以及宏观层面的环保机构监督形成的正式制度对大气污染排放量的影响.基于CGSS2010-2013和2015年的数据库,从中提取出体现环境态度的问题,将其赋值指标化后,作为制度情境纳入环境方程.经过公开数据的收集,得到我国26个省份2010-2014年5年的面板数据.通过固定效应和随机效应模型,发现机构监督与人均GDP的交互项对氮氧化物、烟（粉）尘、二氧化硫排放都有影响,但是公众态度与人均GDP的交互项只对烟（粉）尘排放有影响,从而对不同制度情境下的环境库兹涅兹曲线进行了探索.     

环境态度及其与环境行为关系的文献评述与元分析

为总结梳理环境态度定义、测量方法、影响因素及其对环境行为的影响,采用文献综述与元分析（meta-analysis）的方法,检索Elsevier ScienceDirect数据库、Web of Science Core Collection数据库、中国人民大学中文学术资源发现平台和中国知网（CNKI）中有关环境态度的文献,并从检索出的652篇相关文献中筛选出202篇核心文献、提取出43篇实证文献,对环境态度与4类环境行为之间的关系进行定量分析.结果表明,从环境态度定义和测量方式来看,国内外研究者对环境态度有着诸多定义,但都集中在“情感”“信念”“行为意图与倾向”等心理学方面;环境态度的测量方式也较多,诸多测量量表被开发,其中新环境范式量表和新生态范式量表在该领域占据着重要地位.从环境态度的影响因素来看,众多研究者从心理学和社会人口学方面进行研究,国外研究者对这两大方面有着广泛研究,价值观和道德、性别、年龄、收入、教育和知识皆为研究热点,而国内研究者比较注重环境知识这一影响因素.环境态度与环境行为之间综合相关系数为0.309（P < 0.001）,环境态度与环境行为之间呈显著正相关关系.分别考察环境态度与回收行为、能源消费行为、绿色购买行为以及出行行为等4类环境行为间的关系发现,环境态度与绿色购买行为综合相关系数为0.334（P < 0.001）,高于回收行为、能源消费行为和出行行为.研究还显示,在4类环境行为中,绿色购买行为与环境态度的相关性最强:一方面,环境态度有利于促进环境行为,因此可以通过教育、宣传等干预手段提高公众的环保态度,从而促进各类环保行为.另一方面,环境态度对于不同类型环保行为的促进效果是不同的,因此为促进公众的绿色购买行为,可以考虑增加对环境态度的教育和宣传,提高公众的环境态度;而对于促进节约用水、用电等能源消费行为,则不仅需要提高公众的环境态度,还需要结合其他更有效的干预手段（如价格干预、提示标志等）.      

2007—2014年北京地区PM2.5质量浓度变化特征

为更好地解析北京地区ρ(PM_2.5)的长期变化特征及气流轨迹聚类分析结果,对2007年8月—2014年7月在中国环境科学研究院实测的ρ(PM_2.5)数据进行了统计分析,分析其年际、季节和月际变化特征;通过计算PM_2.5的AQI分指数,分析了污染等级的时间变化特征;结合后向气流轨迹,对ρ(PM_2.5)年际、季节变化与气团来源的关系进行了分析.结果表明:北京地区2008—2013年ρ(PM_2.5)年均值分别为111.5、95.8、94.8、80.5、75.2、81.3 μg/m3,整体呈逐年下降趋势,但污染水平依然较高;ρ(PM_2.5)由高到低的季节次序为秋季、冬季、春季、夏季,平均值分别为111.6、94.8、77.2、70.5 μg/m3,PM_2.5重污染时段主要出现在秋冬季节,并且冬季ρ(PM_2.5)近年来逐渐呈上升趋势;ρ(PM_2.5)月均值呈单峰型变化,11月最高(为125.3 μg/m3),7月最低(为76.4 μg/m3);轨迹聚类分析发现,途经山西省北部和河北省南部的气流轨迹中ρ(PM_2.5)较高,而来自北方及西北方向的气团相对较清洁,ρ(PM_2.5)较低.北京地区近些年实施的大气污染减排措施对于控制PM_2.5污染取得了一定效果,但针对秋冬季节重污染过程的控制力度仍需要加强,同时也要注意区域污染传输对北京地区ρ(PM_2.5)的影响.      

我国中长期PM2.5污染控制战略及对策

本文在深入开展我国PM2.5污染现状以及关键问题分析的基础上,提出作为区域复合型大气污染的典型代表污染物PM2.5污染具有较强的区域性,因此我国未来PM2.5污染控制战略:从区域着眼,从区域与城市着手,以标准为尺度,以企业排污控制为落脚点。同时切实采取以下保障措施:一是完善大气环境保护法规体系;二是健全管理体制;三是强化污染监测预警评估体系;四是完善颗粒物减排的价格政策及地区补偿机制;五是加强相关的科学技术支撑储备。     

贯彻《大气污染防治行动计划》力促环境空气质量改善

我国政府审时度势,近日制定和出台《大气污染防治行动计划》,表明我国政府治理大气环境污染、改善民生的决心,同时也标志着我国大气环境管理进入新的历史性转折时期。本文在阐述《行动计划》的总体要求、奋斗目标和具体目标以及十大具体措施基础上,揭示了其主要关键突破点和确保政策落实的重要保障措施。     

冬奥会期间潍坊市工业源大气污染物管理措施及效果评估

为分析探究冬奥会期间(2022年1月30日—2月20日)工业源大气污染物排放特征和变化规律,基于潍坊352家安装在线连续监测系统(CEMS)企业的大气污染源排放数据以及150个环境空气质量监测站点数据,分析了冬奥会期间空气质量与污染物排放量的关系,以及不同行业、不同管理措施企业的落实情况与减排效果.结果表明：(1)采用352家安装CEMS企业的大气污染源排放数据来评估工业源管理效果是可行的.(2)冬奥会管理期工业企业烟粉尘、SO₂和NO_x排放削减量分别为11.04、95.96和249.92 t,削减率分别为25%、31%和27%,工业企业管理效果良好;环境PM2.5、SO₂和NO2浓度分别下降24%、11%和16%,空气质量改善明显.(3)限产类和自主减排类企业污染物削减量占总削减量的比例接近90%,火力发电、钢铁等11个主要行业对所有行业总排放量削减贡献率为92%.(4)停产类企业在管理期排放总量基本削减至0,限产类企业实际污染物削减率(23%～26%)与一般管理措施减排要求(20%～30%)基本吻合,企业管理措施落实...     

低成本大气颗粒物传感器的室外环境性能评测研究

对目前大气环境颗粒物监测中采用的基于光散射法的3种型号传感器进行了评测研究,其中A和B是用于室内环境监测,C用于室外环境监测.对3种型号颗粒物传感器与基于β射线方法的标准仪器MATONE BAM-1020对比,对传感器的变异性、时间序列、传感器与标准仪器的线性相关性、其他因素影响、数据质量五个方面开展了分析.结果表明：各型号颗粒物传感器之间有较强相关性（R²达到了0.95以上）;3种颗粒物传感器与标准仪器测量结果吻合度较高,R²分别为0.58,0.80,0.61,且在整个测试时间段内,传感器相对于标准仪器来说高估了PM_2.5;高的相对湿度（RH>50%）和PM_2.5/PM₁₀（ratio）会对传感器产生影响.A、B、C三种型号传感器PM_2.5数据平均绝对误差（MAE）分别为23.31,10.14,28.17μg/m³;归一化均方根误差（RMSE）分别为25.80,14.01,32.98μg/m³,准确性（A%）分别为51.39%,72.97%,46.51%.     

碳质气溶胶(OC/EC)新型观测方法对比分析

基于热光反射法（IMPROVE A）和热光透射法（RT-Quartz）二种协议分析方法和新型OC/EC分析方法对济南市碳质气溶胶含量进行了对比观测.结果表明,协议方法在OC/EC的观测过程中因分析定义会造成碳质气溶胶质量浓度高估或者低估,且膜采样系统使离线分析的OC约为在线的1.65倍,而新型OC/EC测量方法相对于2种协议方法,去除了原理上和环境参数（如VOCs）可能导致的误差,在OC/EC/TC测量结果上均有一定优势,在实际运行中更具有准确性、稳定性和实用性,更加适合颗粒物中OC/EC长期业务化在线测量.     

典型城市减污降碳协同控制潜力评价研究:以渭南市为例

我国已将应对气候变化全面融入国家经济社会发展的总战略,采取积极措施,有效控制重点工业行业温室气体排放,开展减污降碳协同研究对于城市实现大气环境质量改善与低碳转型发展具有重要意义. 本研究以国家大气污染防治重点区域——汾渭平原中渭南市为例,采用LMDI分解方法并运用LEAP模型,通过构建多种情景模拟分析污染减排、能源结构改善及产业结构调整等政策对渭南市未来能源消费、大气污染物减排潜力的影响,预测了该市碳达峰时间及峰值水平. 结果表明,能源结构改善、产业结构优化、交通运输调整具有显著的污染物与温室气体协同减排效果,而压减落后产能、工业炉窑改造、工业污染物排放标准升级等传统环境治理的潜力逐渐减小. 建议渭南市应积极推进产业结构优化升级、着力改善能源结构、加快推进交通运输结构优化,倒逼能源、产业、交通结构绿色低碳转型和生态环境质量协同改善,牵引经济社会发展全面绿色转型,实现减污降碳协同效应.