成都市部分中小型污水处理厂运行情况调查

本文以成都市部分中小型污水处理厂运行情况调查资料为基础,对10个污水处理项目的处理效果、投资、土地占用、运行费用等情况进行了分析,提出了一些带普遍性的问题。     

可吸入颗粒物(PM10)空间特点与城市热岛格局的关系分析

采用成都市可吸入颗粒物(PM10)小时浓度的空间分布实例,结合NOAA/AVHRR(National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer)遥感数据所获的城市热岛温度场格局图,结果发现:下午环形热岛出现时城市中心区的PM10浓度较低,二、三环路附近的浓度相对较高,城区西南部尤其明显。分析认为,环形热岛改变了城市近地层的温度场和流场结构,在城郊结合部造成"双重循环",容易导致污染物在这些地方聚集。     

成都市冬季一次重污染过程大气颗粒物粒径谱分布

为探究重污染天气过程中颗粒物数浓度水平和分布特征,利用电迁移粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)等,对成都市2020年12月21～28日的大气颗粒物(12.2nm～20μm)数浓度谱进行观测分析。结果表明,污染期间颗粒物数浓度主要集中在积聚模态粒径段,数浓度谱呈三峰分布,主峰值出现在723nm左右,积聚模态颗粒物数浓度的增加是导致此次污染过程颗粒物数浓度快速升高的主要原因。各模态数浓度日变化特征明显,凝结核模态呈单峰分布,浓度高值出现在午间;爱根核模态与积聚模态呈双峰分布,浓度高值分别出现在午间和晚间。受站点周边交通源和生活源影响,颗粒物数浓度高值区主要分布在西北和东南风向1.0～1.5m/s风速下,相对湿度和能见度与积聚模态颗粒物数浓度相关性最为显著。因此,降低积聚模态数浓度有助于缓解颗粒物污染并提高大气能见度。     

全域土地综合整治背景下的乡村“三生空间”治理路径——以山水乡旅乡村振兴示范走廊为例

全域土地综合整治是土地整治的发展演变与创新探索，是生态文明背景下缓解土地资源供需矛盾、推进农用地、建设用地集约高效利用，强化生态空间保护与修复的重要手段。三生空间涵盖了乡村发展所需的空间类型，成为推动生态文明建设、优化国土空间格局、实施乡村振兴战略的载体。着力探讨全域土地综合整治与三生空间逻辑关系，并以全域土地综合整治为手段，探索新时期乡村三生空间治理路径，提出以全域整治盘活存量用地、建立用地指标纵向传导体系、强化生态全要素修复和注重“人-地-财-社区”的制度保障设计等规划策略，以期达到优化乡村空间布局、促进资源要素流动，推动全域全要素精细化管理的目的，以期为同类地区乡村发展提供新思路。     

成都气象要素等级对大气污染的改善作用研究

为找到对成都空气质量有改善作用的气象要素等级，量化成都气象条件对大气污染物的影响，对2015—2018年成都环境监测站空气质量监测数据和温江国家气候观象台同时段的气象观测资料进行了研究分析。结果表明：(1)成都中部地区的空气质量污染较为严重，全年主要以PM_2.5和O₃污染为主，占比达75%,2015—2018年成都的PM_2.5污染呈下降趋势，而O₃污染虽有所波动但没有显著改善。(2)PM_2.5持续重污染过程中，过去12 h降水量和过去24 h降水量均大于1 mm,均为有效降水，大于2.5 mm对PM_2.5污染的改善作用显著增强；相对湿度低于70%对中度及以上PM_2.5污染的改善作用同步增加，低于40%对轻度PM_2.5污染的改善作用较为明显，优良天气的发生概率显著增加；风速大于1 m/s时PM_2.5浓度随风速的增大而减小，大于2 m/s对PM_2.5浓度的改善作用显著加强。...     

四川盆地冬季典型污染过程分析及应急减排效果评估

为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM_2.5平均质量浓度为77.9 μg/m³,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m³;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM_2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NO_x及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO₂及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM_2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO₂峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM_2.5的比例下降3.7个百分点,PM_2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM_2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM_2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。