京津冀地区钢铁行业协同减排成本-效益分析

京津冀地区是我国钢铁行业布局最集中的区域,也是大气污染治理的重点区域之一.分析京津冀地区钢铁行业各类治污手段中长期减排的成本-效益,对于选择最经济有效的减排路径、加快推动该地区大气环境质量达标意义重大.基于能源环境、环境分布、人群健康效益评价等模块构建多模型耦合方法,以2015年为基准年,以每5 a为时间节点,设计了京津冀地区钢铁行业规模-结构、规模-技术、规模-末端治理、综合减排4种协同减排情景,计算各情景下2015—2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂)的减排成本与效益,比较获取治污减排的最优路径方案.结果表明:①基于减排成本计算,规模-末端治理减排情景成本最低,分别为规模-结构、规模-技术减排情景投入的15.18%、23.94%;综合减排情景下治污减排潜力最大,但综合成本最高.②基于环境税效益评价方法、人群健康效益评价方法计算显示,人群健康效益评价方法计算的减排效益高于环境税效益评价方法,表明污染减排的潜在人群健康效益更高;基于两种减排效益方法,4种协同减排情景中综合减排效益分别为10.78×108、76.14×108元,高于规模-结构、规模-技术、规模-末端治理减排情景效益.③基于环境税效益评价方法,4种协同减排情景的效益-成本比表现为规模-末端治理减排情景(0.46) >规模-技术减排情景(0.24) >综合减排情景(0.15) >规模-结构减排情景(0.10);基于人群健康效益评价方法4种协同减排情景的效益-成本比依次为规模-末端治理减排情景(8.35) >综合减排情景(1.07) >规模-结构减排情景(0.57) >规模-技术减排情景(0.65),表明规模-末端治理减排情景的减排路径最优.研究显示,京津冀地区钢铁行业应基于环境质量底线目标要求,综合考虑减排潜力、减排成本与收益,以规模-末端治理为主要途径,选取协同减排的最优路径.      

深圳市综合水质指数研究及其在水资源资产评估上的应用

自然资源资产评估技术是开展自然资源资产负债表实践和实行环境责任离任审计的重要技术支撑。水资源作为一项重要自然资源,如何有效评估水资源资产是不可回避的问题。论文以深圳市为研究区域,一是采用综合污染指数法和主成分分析法,以总氮、氨氮、总磷、化学需氧量、生化需氧量、固体悬浮物为指标参数构建了深圳市综合水质指数以评价水资源综合水质。二是以该综合水质评估模型为基础,通过采用治污成本法分析综合水质与治污成本间的关系,从而构建深圳市景观水和饮用水资源的价值量评估模型。论文还以深圳市大鹏新区为试点开展了水资源价值量评估,评估结果显示,2015年大鹏新区景观水和饮用水资源的价值量分别为3.60亿、0.35亿元。     

气候变化和人类活动对武江流域年径流及最大日流量影响的定量分析

针对气候变化与人类活动对流域年径流及最大日流量变化影响的定量识别问题,以华南湿润区武江流域为例,分别采用HIMS（Hydro-Informatic Modeling System）模型和敏感性系数法,从日和年尺度定量模拟和评估气候变化与人类活动对流域年最大日流量和径流变化的影响过程及贡献率。结果表明：HIMS模型在武江流域适用性良好,日尺度模型率定期和验证期的纳西效率系数分别为0.85和0.77,水量平衡误差绝对值分别为3.1%和3.3%;两种方法均表明气候变化是引起流域年径流量增加的主要因素,人类活动导致了流域径流量的减少,但贡献率较小。气候变化与人类活动导致了流域年最大日流量的增加,气候变化对年最大日流量增加的贡献率为94%,而人类活动的贡献率则为6%。相较于年均径流量,气候变化对年最大日流量的影响更为显著。     

辽东湾潜在褐潮生物时空分布及环境关联

以18S rDNA V4区作为目标基因,利用自行设计的真核浮游植物鉴定引物V4（F/R）,结合高通量测序技术,对辽东湾2014年四季海水中真核浮游植物多样性进行了检测.结果发现了8种潜在褐潮生物：抑食金球藻、金牛微球藻、微拟球藻、颗粒微拟球藻、细小微胞藻、密球藻、普通小球藻、钙质角毛藻,其中前2种生态风险较高,主要分布在辽东湾西南、东南两侧.除抑食金球藻和细小微胞藻为混合营养型外,其他6种均为自养型.细小微胞藻丰度最高（平均161445个/L）,主要分布在秋季;其次是抑食金球藻、金牛微球藻（平均13912,13717个/L）,主要分布在春季;之后为钙质角毛藻、普通小球藻（平均5498,5234个/L）,主要分布在秋季;密球藻（平均1345个/L）,主要分布在夏季;微拟球藻、颗粒微拟球藻最少（平均56,44个/L）,冬季无分布.辽东湾潜在褐潮生物丰度与水温、水深、无机氮、N/P显著相关,其群落结构演替与环境因子关联性有待于进一步研究.     

基于高精度清单的京津冀机动车控污政策研究

为研究京津冀机动车污染控制政策对CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀等污染物的减排效果,建立了2014年高精度机动车排放清单,选取过去已经实施,未来规划实施及优化/劣化后的若干政策,设置4类共13种政策情景,与实际清单基准情景进行对比,识别各政策情景的排放变化,并对其中由政府给予补贴的政策进行成本收益核算.结果显示,淘汰低排放标准机动车带来的污染减排效果最好,在天津和河北对CO和HC的排放削减分别为53.19%,49.75%和51.28%,50.87%,达半数及以上;升级机动车发动机和燃油标准也能显著削减排放,在天津和河北对PM_2.5、PM₁₀的削减分别为17.01%,17.00%和21.95%,21.93%.政府补贴政策存在明显边际效应特征,排放标准高,重污染车少的北京单位成本的减排收益明显低于天津和河北,.河北和天津在考虑成本因素的基础上,应当逐步采纳北京的高标准减排政策;北京则可在一定条件下,将一部分低效的政府补贴通过合理方式转移支付给天津和河北,以提高政府投入的减排效率.     

邻苯二甲酸二丁酯降解过程的单体同位素分析

研究对比了邻苯二甲酸二丁酯（DBP）在不同降解过程（水解、UV/H₂O₂光解、直接光解、过硫酸钾光氧化）中的碳、氢同位素组成变化、分馏特征及二维同位素（Δδ²H-Δδ¹³C）的相关性.水解反应中DBP分子产生了显著的碳同位素分馏,未发现氢同位素分馏,而且碳同位素富集因子ε_C为（-2.7±0.4）‰,表明DBP水解时发生C-O键断裂,氢原子不参与反应.而UV/H₂O₂光解和直接光解反应（pH值分别为2、7和10）中,DBP分子呈现了相似的二维同位素相关性Λ值[（9±2）~（11±2）],推测经历了相同的反应过程.过硫酸钾光氧化降解时,明显偏大的Λ值（31±3）说明反应可能发生C-H键断裂.结果表明：二维单体同位素分析（2D-CSIA）技术可以有效区分DBP的水解、光解、光氧化3种不同类型的降解过程,有助于分析其降解路径.     

考虑边界条件不确定性的地下水污染风险分析

为分析边界条件不确定性对地下水污染质运移数值模拟模型输出结果的影响,运用Monte Carlo方法对一算例进行阐明,并从污染风险预报方面对模拟结果进行分析.为减少重复调用模拟模型产生的大量计算负荷,将边界条件（第一类边界条件-水头值）作为随机变量,建立地下水污染质运移数值模拟模型的Kriging替代模型,在保证较高精度的同时,实现了Monte Carlo模拟.结果表明：边界条件的不确定性,对地下水污染质运移数值模拟模型预报的结果有很大影响,考虑与未考虑边界条件不确定性得到的研究区污染羽分布差别较大.对地下水污染质运移数值模拟模型的Monte Carlo模拟结果进行统计与分析,可以评估研究区观测井1,2,3污染物浓度预报结果的可靠程度,并且可以预报出研究区观测井1,2,3遭受不同程度污染的风险.     

应用S-T模型对沉积物中PAHs的生态风险分级评价

本文构建S-T模型,运用集对分析理论（set pair analysis）构建基本模型,采用层次分析法并参考毒性当量因子确定各指标权重,应用三角模糊数（triangular fuzzy number）对差异度系数进行改进,基于加拿大沉积物环境质量标准,对沉积物中多环芳烃进行生态风险分级评价.结果表明,该模型考虑到化合物之间的相互作用因素并做模糊处理,对差异度系数进行改进体现沉积物中多环芳烃生态风险等级标准的模糊性,为持久性有机污染物生态风险分级评价提供了一种简便客观有效的方法.     

Mercury flows in large-scale gold production and implications for Hg pollution control

Large-scale gold production(LSGP) is one of the five convention-related atmospheric mercury(Hg) emission sources in the Minamata Convention on Mercury. However, field experiments on Hg flows of the whole process of LSGP are limited. To identify the atmospheric Hg emission points and understand Hg emission characteristics of LSGP, Hg flows in two gold smelters were studied. Overall atmospheric Hg emissions accounted for 10%–17% of total Hg outputs and the Hg emission factors for all processes were 7.6–9.6 kg/ton. There were three dominant atmospheric Hg emission points in the studied gold smelters, including the exhaust gas of the roasting process, exhaust gas from the environmental fog collection stack and exhaust gas from the converter of the refining process. Atmospheric Hg emissions from the roasting process only accounted for 16%–29% of total emissions and the rest were emitted from the refining process. The overall Hg speciation profile(gaseous elemental Hg/gaseous oxidized Hg/particulate-bound Hg) for LSGP was 34.1/57.1/8.8. The dominant Hg output byproducts included waste acid, sulfuric acid and cyanide leaching residue. Total Hg outputs from these three byproducts were 80% in smelter A and 84% in smelter B. Our study indicated that previous atmospheric Hg emissions from large-scale gold production might have been overestimated.Hg emission control in LSGP is not especially urgent in China compared to other significant emission sources(e.g., cement plants). Instead, LSGP is a potential Hg release source due to the high Hg output proportions to acid and sludge.     

Relationship between PM10 and PM2.5 levels in high-traffic area determined using path analysis and linear regression

The objective of this study was to determine the relationship between PM_(10) and PM_(2.5) levels as related to meteorological conditions and traffic flow using both a linear regression analysis and a path analysis. The Particulate matter(PM) samples were collected from Sukhumvit road, Bangkok, Thailand, at both open(104 samples) and covered(92 samples)areas along the road. Fifteen percent of all samples were separated before the statistical models were run and used for model validation. The results from the path analysis were more elaborate than those from the linear regression, thus indicating that meteorological conditions had a direct effect on the particulate levels and that the effects of traffic flow were more variable in open areas. The model also indicated that meteorological conditions had an indirect effect and that traffic flow had a direct effect on particulate levels in covered areas. The model validation results indicated that for open areas, the R~2 values were not very different between the path analysis and the linear regression model, but that the path analysis was more accurate than the linear regression model at very low PM concentrations. At high PM concentrations, the path analysis model also had a better fit than did the linear regression, so the predictions from the path analysis model were more accurate than those from the linear regression.