SZE—2型隔声罩在镇海电厂125MW机组上的使用及存在问题

在一般火力发电厂中，汽轮发电机组的噪声污染是比较突出的问题。国内电厂的噪声测试表明：汽轮发电机组各部位的噪声值大都在90dB（A）以上，个别部位甚至高达100dB（A）以上，对运行工人及周围环境产生严重危害。对于发电机组的噪声治理，一般采用隔声罩，即从传播途径方面来控制。但由于电厂设备复杂，噪声种类多等原因，治理效果不太理想。镇海发电厂总装机容量为1050MW，一期工程主厂房内装有两台125MW的燃油发电机组。其中汽轮机型号为N125－135／550／550；发电机型号为QFS－125－2。两台机组分别于1979年1月和9月投产发电。这…     

青岛工业与资源灰色关联分析

本文应用灰色关联分析方法研究了青岛地区主导工业对资源的依赖状态及不同工业行业之产出对各类资源投入的反应程度,以灰关联树反映工业经济与资源复合系统之整体及不同层次子系统的耦合关系,定量揭示工业经济效益主导变量与各类资源变量的动态联系,从资源高效利用的角度探讨了青岛工业产业结构调整和优化的方向及区域经济与环境效益相协调的可能途径。     

敞口,大面积,低流速,低浓度尘排放源的测定

本文针对敞口大面积、低流速、低浓度这类特殊尘排放源的特点，用质量守衡的方法导出在出口附近，烟气的夹卷作用仅出现在这类排气筒所排烟流的边缘。这一现象通过实测烟气参数的各种实验得以证实。以此基础上提出了这类排放源烟尘的测试方法。     

关中地区飑线天气的预测及灾害对策探讨

对１９６１～１９９０年发生在陕西省关中地区的飑线天气及其灾害进行了统计分析，并从天气形势背景方面对飑线的发生发展进行了研究和分析，同时就飑线的预测和防灾对策进行了探讨。     

不同轮作模式下作物根际土壤养分及真菌群落组成特征

为研究宁夏中部干旱带不同轮作模式下土壤养分及真菌群落组成的特征,以谷子轮作大豆（MRG）、轮作籽粒苋（MRA）、轮作藜麦（MRQ）及谷子连作（CK）为对象,测定了土壤养分含量,并利用Illumina MiSeq高通量测序平台测定了土壤真菌的ITS变异区序列.结果表明,不同轮作模式对土壤养分的影响存在差异.3种轮作模式下土壤pH和电导率均有所下降,土壤全氮、全钾、全磷和有机质含量均上升,OTUs数和α多样性指数均高于连作.真菌群落组成研究结果显示,子囊菌门（Ascomycota）为4种模式下的优势菌群.聚类分析显示MRA和MRG的真菌属组成最为相似,其次是MRQ,CK与3种轮作模式相差较大.相关性分析显示,土壤养分与几种优势真菌属呈显著相关性（P<0.05或P<0.01）,土壤全氮、全钾、硝态氮和有机质含量是影响土壤真菌群落最主要的因子.主成分分析（PCA）表明,MRG轮作模式优于MRA和MRQ模式.综上所述,轮作提高了真菌群落多样性指数,改变了土壤真菌群落结构,改善了土壤肥力状况,其中以谷子与大豆轮作效果最佳,建议将谷豆轮作作为中部干旱带杂粮产业中主要的轮作模式之一进行推广.     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.