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101.
青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征 总被引:2,自引:1,他引:1
拉萨市作为青藏高原典型城市,环境空气质量相对较好,但臭氧污染近年来有所凸显。对拉萨市臭氧的现状与污染特征进行分析基础上,探讨臭氧污染的影响因素。结果表明:拉萨市臭氧污染表现出"来得早,去得快"的特征,与内地城市相比,拉萨市臭氧质量浓度在3月即可达到全年平均值(2015年为105μg/m~3),而9月以后将低于全年平均值,并在春末夏初达到峰值;由于青藏高原海拔高,紫外线强,相对内陆地区臭氧均值偏高,2015年拉萨市臭氧年均值比北京市和成都市分别高出7.7%、29.0%,其小时浓度变化呈中午高、早晚低的特征;拉萨市臭氧的浓度变化受空气湿度、日照时间和日均气温的影响;生物质燃料的跨界传输可能也对青藏高原地区臭氧的来源产生一定影响。 相似文献
102.
电网发展、清洁电源接入与地区能源效率 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于我国已经建成全球规模最大的超高压和特高压电网,彻底弥补了电力跨区配置的电网基础设施短板,并且为清洁电源并入电网和跨区消纳提供了完善的基础设施,不仅克服我国电力负荷中心和能源基地的区域布局不协调,而且有益于缓解日益严峻的能源利用率低下和环境污染问题。本文利用1991—2012年全国29个省市面板数据实证研究了清洁电源并网对地区全要素能源效率的影响。为保证实证结果稳健性分别在线性和非线性实证框架下采用系统广义矩估计(SYS-GMM)和面板平滑转换模型(PSTR)两种方法估计了清洁电源接入高压、超高压和特高压电网的地区全要素能源效率异质性效应。实证结果显示:(1)我国电网基础设施对地区全要素能源效率具有明显的增进效应,特别是超高压电网在促进全要素能源效率提升上表现的最为突出,在特高压骨干网架尚未形成的情况下起到了支柱性作用。(2)高压、超高压、特高压与清洁电源交互项的估计系数始终位于负数区间,反映清洁电源并网的能源效率绩效并不明显,受限于并网规模和机制缺陷,还没有发挥出全要素能源效率提升作用。(3)随着人均GDP的不断提高,各等级电网对地区能源效率的益处越来越明显,并且存在着门槛效应。(4)特高压电网对地区能源效率的积极作用主要表现在东部沿海高收入省份,这些省份作为电力消费负荷中心,大规模接入清洁电源对能源效率改善裨益明显。接下来,需要根据地区的能源禀赋结构选择清洁电源的并网模式,完善的电网基础设施、合理的电源结构还需要配置以高效的清洁电源并网机制才能不断增进地区全要素能源效率。 相似文献
103.
104.
环境因子对水蚯蚓呼吸速率的影响研究 总被引:2,自引:1,他引:1
水蚯蚓能通过摄食剩余污泥而使污泥减量.因此,本文以颤蚓科蠕虫 (Tubificidae)为研究对象,考察环境因子(水质、水蚯蚓投加量、温度、pH、溶解氧)对水蚯蚓呼吸速率的影响,以探明水蚯蚓生长和新陈代谢的最佳条件,揭示环境因子影响水蚯蚓污泥减量的机理.结果表明,水蚯蚓在"水蚯蚓-微生物"共生系统污泥减量装置出水中的呼吸速率最大,为81.72 mg·g-1·h-1·L-1(以单位体积内每g干重水蚯蚓每小时消耗的O2质量计(mg)),在蒸馏水中的呼吸速率最小,仅为18.31 mg·g-1·h-1·L-1;在容积为1 L的系统中,水蚯蚓呼吸速率随着投加量增加而逐渐减小,当水蚯蚓投加量为0.25 g (以湿重计)时,呼吸速率最大,为81.72 mg·g-1·h-1·L-1;在8~22℃范围内,水蚯蚓呼吸速率随温度升高而增大,在22~30℃范围内趋势则相反;当pH=8.00±0.05时呼吸速率最大,比其他pH值条件下测得的呼吸速率高1倍多;溶解氧在3.5~4.5 mg·L-1范围内,水蚯蚓的呼吸速率较高,在此溶解氧范围之外时,水蚯蚓呼吸速率均较低. 该研究结果可为污泥减量中水蚯蚓的培养和应用提供可靠的理论依据,从内在层次上揭示了环境因子影响水蚯蚓生长及代谢,进而影响污泥减量的本质原因. 相似文献
105.
壬基酚在污灌土壤中吸附行为研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用序批式室内实验研究了壬基酚(NP)在污灌土壤中的吸附行为,同时探讨了壬基酚在土壤中吸附行为的影响因素,包括pH、离子强度、黑炭和矿物质.水溶液中NP检测方法为液液萃取-高效液相方法(LLE-HPLC).研究结果表明,土壤中有机质含量在吸附过程中起决定作用,土壤自身矿物组成成分对NP吸附行为具有一定影响.NP在土壤中吸附反应6h后达到平衡,吸附动力学都符合准二级线性模式;吸附等温线符合线性模式.壬基酚在污灌和清灌土壤中有机质吸附系数(Koc)分别为3.1×104 L·kg-1和3.2 ×104 L·kg-1,在土壤中很难移动.pH改变对壬基酚在土壤中吸附行为影响程度要高于离子强度,碱性条件下影响结果更为显著.NP在土壤黑炭和矿物质中吸附行为均符合线性模式,分配系数都有所下降. 相似文献
106.
水泥工业是温室气体二氧化碳(CO2)的主要排放源,利用碳排放数学模型计算2001-2010年我国水泥工业碳的排放量,分析碳排放量的变化特点和发展趋势。结果表明:水泥工业碳排放总量逐年增长,与水泥产量和排放强度呈线性关系。"十一五"期间单位产品碳排放强度由0.69 t/t下降到0.65 t/t。万元GDP碳排放量2008年达到最低值为0.295 1 t,平均每年万元GDP碳排放量下降2.85%。水泥工业十年间实施节能降耗、资源循环利用、提高经济效益等措施,对于减少碳排放具有明显效果。 相似文献
107.
为研究FeS还原去除硝基苯的性能,采用批次试验的方法,考察了各因素对FeS去除硝基苯性能的影响.结果表明,在初始硝基苯浓度为0.96 mmol·L-1条件下,当FeS用量为1.2 g时,反应180 min后,硝基苯去除率达到90%.初始硝基苯浓度、FeS用量、温度、FeS重复使用次数对硝基苯去除率有较大影响.初始硝基苯浓度在0.74~1.74 mmol·L-1之间变化时,初始硝基苯浓度每增加0.1 mmol·L-1,硝基苯去除率下降4.7%.FeS用量在0.3~1.5 g内变化时,FeS用量每增加0.3 g,硝基苯去除率增加近20%;FeS用量为1.8 g时,硝基苯去除率为100%.温度在10~25℃范围内变化时,温度每升高1℃,硝基苯去除率增加1.6%;温度为30℃时,硝基苯去除率为100%.硝基苯去除率随FeS重复使用次数的增加而下降.转速在10~80 r.min-1内变化时,转速变化对硝基苯去除率的影响较小,硝基苯去除率稳定在75%左右.FeS对模拟化工废水有较好的处理效果,反应60 min后,硝基苯去除率为100%. 相似文献
108.
兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析 总被引:7,自引:5,他引:2
为探究兰州城区PM_(2.5)的污染特征及其来源,分别在兰州市城关区和西固区设置PM_(2.5)采样点,于2013年10月(非采暖期)和12月(采暖期)采集样品并进行分析,得到了PM_(2.5)及其16种化学组成的质量浓度.结果表明,兰州城区PM_(2.5)污染水平较高,平均质量浓度为129μg·m~(-3).样品无机元素平均质量浓度为:SCaFeAlMgPbZnMnTiCu,其中S、Ca、Fe、Al的质量浓度在1μg·m~(-3)以上,是主要元素组分;样品各无机元素质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,城关区高于西固区.样品水溶性离子平均质量浓度为:SO~(2-)_4NO~-_3NH~+_4Cl~-K~+Na~+,其中SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4的质量浓度在10μg·m~(-3)以上,是主要离子组分;样品各水溶性离子质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,西固区高于城关区.富集因子(EF)分析结果表明,元素Al、Ca、Mg、Ti的EF值均小于1以自然来源为主;元素Cu、Pb、S、Zn的EF值显著大于10,表明这4种元素在PM_(2.5)中高度富集,且主要源于人为活动造成的污染.主成分分析结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、土壤源和二次粒子对兰州城区大气PM_(2.5)贡献显著. 相似文献
109.
乌江中上游段河水主要离子化学特征及控制因素 总被引:12,自引:10,他引:2
开展人类活动影响下乌江中上游段河流水化学特征研究,有助于流域地表水资源有效开发利用和保护.本文采用主成分分析法对乌江中上游段的六冲河、三岔河、猫跳河、清水河的主要离子化学特征及控制因素进行了定量评价.结果表明,乌江上游段4条河流优势阳离子均为Ca~(2+)、Mg~(2+),两者占全部阳离子的70%以上,阴离子以HCO~-_3、SO~(2-)_4为主,两者占总阴离子的85%以上.与乌江1999年水化学数据相比,本次样品的阴阳离子浓度出现了明显增加,主要表现在NO~-_3、SO~(2-)_4等受人为活动影响显著的离子方面.受流域碳酸盐岩地层的控制,4条河流水化学类型以HCO_3~-Ca为主,少部分样点为HCO_3·SO_4-Ca型,反映出部分样点可能受到人类源的SO~(2-)_4影响.河水中Na~+、K~+、Cl~-主要来源于大气输入,Ca~(2+)、HCO~-_3、Mg~(2+)主要来源于碳酸盐岩的溶解;NO~-_3和SO~(2-)_4主要来源于人为活动.主成分分析法和相关分析得出:六冲河、三岔河、清水河上游水化学成分主要受大气降水及碳酸盐岩的溶解因子的控制,向下游受人为活动因子影响均增强;猫跳河上游、下游水化学组成主要受大气降水及碳酸盐岩的溶解控制,而中游湖泊受人为活动影响明显.清水河支流南明河中下游水化学组成主要受人为活动因子控制. 相似文献
110.
北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3. 相似文献