成都粘土去除垃圾渗滤液中氨氮的实验研究

文章以成都粘土作为氨氮吸附剂,通过单因素探讨了用土量、搅拌速度、搅拌时间、pH和静置时间5个因素对氨氮去除率的影响。研究表明,在用土量m=50 g/L,pH=8.0的条件下,以r=100 r/min搅拌40 min,并静置24 h后,粘土对垃圾渗滤液中氨氮的去除率可达到23.97%,粘土单位氨氮吸附率为7.14 mg/g。实验表明,粘土可有效去除垃圾渗滤液中的氨氮,更便于生化法在后续处理中的应用,将其与生化法、矿物吸附法等物理方法组合使用,能更好地处理垃圾渗滤液。     

成都市大气中O3污染水平及来源分析

根据2009年夏季成都市区大气中O3的监测结果,对大气中O3的浓度、分布进行了分析,并与2001年夏季成都市区的监测结果比较,分析臭氧污染水平的变化。结合同期NO2、VOCs监测结果,研究O3与两种前体物之间的相互关系。结果表明,近年来成都市区O3浓度呈上升趋势;O3浓度与NO2浓度变化趋势相反,表现为消耗NO2型光化学污染。     

成都市生态足迹分析评价研究

生态足迹分析法是一种全新的生态承载力计算方法.从生态足迹分析原理出发,分析统计了成都市生物资源消费、碳吸收地、建设用地的生态足迹,得到人均生态赤字为1.183gha,属于较严重生态赤字区的结论.结果表明,该区域对自然的影响超出了其生态承载能力的范围,需要进行调整.     

施肥和秸秆覆盖对成都平原区农田氮和磷流失的影响

近年来由于氮、磷肥料过量施用造成了严重的污染问题和富营养化现象,而且这种污染问题在稻田区域更加明显.因此,采用田间小区试验方法,通过对2018年和2019年田间实地监测,在自然降雨条件下,对成都平原区不同施肥量以及秸秆覆盖对湿沉降和地表径流氮和磷的影响进行研究.结果表明,湿沉降氮养分主要以铵态氮存在,磷养分主要以可溶性总磷存在,氮和磷沉降主要发生在6～8月这3个月.地表径流量与降雨量呈正比,而地表径流氮养分浓度与降雨量呈反比.在2018年和2019年,增氮处理TR3总氮流失量分别为4.75 kg·hm^-2和2.68 kg·hm^-2,比常规处理TR1流失量增加26.73%和43.32%,是流失量最高的处理;减氮处理TR4总氮流失量分别为2.91 kg·hm^-2和1.37 kg·hm^-2,比常规处理TR1流失量降低了36.33%和26.74%,是流失量最小的处理.优化施肥处理TR2和减氮处理TR4能够有效降低地表径流磷素的流失,集中高强度降雨会降低地表径流总磷中颗粒态磷的含量.氮养分的流失主要集中于7～...     

生态文明视野下区域承载力评价——基于成都经济区的实证分析

生态文明视野下的区域承载力评价打破了传统承载力评价的局限,构建了经济、社会、环境、文化、制度"五位一体"的承载力评价模型。成都经济区区域承载力总体较好,但评价系统间差距较大。在时间上看呈波动上升趋势,不同年份间受外部政策和环境的强烈影响。在空间上不均衡,分3种类型,不同城市间差异较大且关键因素各异。     

成都市大气颗粒物工业和民用污染源的调查分析与对策

针对成都市大气中颗粒物污染现状,对烟(粉)尘排放的来源,烟(粉)尘排放的重点行业,烟(粉)尘排放的分布地区做了调查,并结合颗粒物污染的分布区域对照分析,提出了相应对策。     

成都市城乡结合部大气水中重金属污染特征

通过对成都市城乡结合部的大气水进行定点周期性采集和监测,并采用火焰原子吸收光谱法和原子荧光光度法测定样品中表征大气水样受污染程度的重金属含量,包括Cu、Pb、Fe、Mn、Zn、Cd、Hg、As、Cr等9种重金属元素。分析结果表明,成都市城乡结合部大气水中主要污染重金属元素为Cu、Zn、As、Hg、Fe,其中Hg、As含量在秋冬季以及阴雨雾霾的特殊天气条件下尤其高,东郊监测最高As浓度为12.86mg/L,西郊监测Hg浓度高达17.55mg/L。从区域污染程度上说,西郊大气水重金属污染较为严重,东郊较之稍轻。     

COVID-19疫情期间成都市地面臭氧污染特征及气象成因分析

受COVID-19疫情影响,我国各地采取了一系列封锁管控措施,由此导致大气污染物排放强度降低.本文以成都市为例,分析了2020年上半年的气象条件和大气污染浓度特征,并重点对臭氧浓度变化及同期对比结果进行了细致分析.结果表明：①与2019年同期相比,除O₃外的5种污染物（NO₂、CO、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）浓度均降低,降幅分别为13.60%、8.96%、6.30%、4.56%、1.80%,而O₃浓度却异常升高,升幅最大值分别出现在2月（35.1%）和5月（36.1%）.②2020年上半年,O₃浓度高值出现时间较2015—2019年提前,气象条件较有利于臭氧的生成.100 hPa和500 hPa位势高度为正距平,气温、日照时数较往年升高,相对湿度和降水量下降,以静小风为主.③2020年4月25日—5月6日臭氧污染持续时间长,主要是由于复工复产导致臭氧前体物排放增加,以及稳定的天气形势,使成都长时间处于高温（>30℃）、低湿（40%~60%）、静小风（1.3 m·s^-1）等不利扩散的气象条件下.气团后向轨迹和污染潜在源区表明研究区受到来自成都偏东一带及川南地区高污染气团短距离输送的影响.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

成都市县域土地利用碳收支与经济发展关系研究

基于2014年成都市县域单元土地利用遥感图像和能源消耗统计数据,论文分析了碳收支空间分布特征,通过回归模型构建,对碳收支、土地利用和经济发展协同关系进行研究。结果表明：1）成都市碳汇土地面积占比为56.97%,高于碳源用地,区域碳源/碳汇用地空间差异明显。土地利用强度为2.40~3.33,呈现“东高西低、中心最高”的空间分布特征;2）成都市净碳排放2.43×10⁷ t,呈现“东高西低、中心最高”分布特征。各县域单元碳补偿率为0.06%~11.58%,碳生态承载系数（ESC）为0.05~8.60,呈现“东低西高、中心最低”的特征;3）碳排放经济贡献系数（ECC）为0.26~1.45,呈现“中心高、周边低”的特征并且空间差异较小;4）碳排放与GDP极显著正相关（P<0.01）。ESC与土地利用强度极显著负相关（P<0.01）。ECC与土地利用强度耦合协调度均值为0.56。耦合协调度和人均GDP回归关系极显著（P<0.01）,表明区域经济发展提高了碳排放经济效益和土地利用强度的耦合协调度。