珠三角地区冬季大气细颗粒物理化特性与成因

基于珠三角大气超级站2013年11月29日-12月17日大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度、主要水溶性离子组分及其重要气态前体物等参数的在线监测结果,揭示了当地冬季大气细颗粒物的理化特性,及细颗粒物二次组分与其气态前体物的相互作用规律,并结合同期南岭背景站PM2.5监测结果,评估长距离输送对珠三角PM2.5污染的影响。观测期间,SO42-、NO3-和NH4+的平均浓度分别为24.7、17.3和16.0μg/m3,占PM2.5中的平均比例之和为64.3%,说明二次转化是珠三角冬季细颗粒物的重要来源。珠三角冬季大气气态NH3平均浓度为13.1μg/m3,具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐;大气环境有利于NH4NO3的生成与存在,甚至可以导致NO3-迅速生成,使其浓度高于SO42-。不利气象条件下,污染物累积与转化是冬季PM2.5污染的主要成因,个别时段长距离输送的影响显著。     

大气颗粒物理化特性在线监测技术

对大气颗粒物理化特性的在线监测不仅直接有利于按照国家环境空气质量新标准实施空气质量实况发布,更是全面掌握细颗粒物污染特性、污染成因、形成机制与制定控制对策的关键性基础工作。文章综述国内外关于大气颗粒物理化特征的典型在线监测技术及颗粒物粒径分级技术,如质量浓度、吸湿性、挥发性和数浓度与化学组成及其粒径分布等监测技术,以及单颗粒理化特性在线监测技术,为颗粒物在线监测、灰霾超级站仪器配置和气溶胶污染及其控制研究提供参考。     

对一起重大隐患消除的困惑及思考

今年是国务院确定的“隐患治理年”，通过上上下下的努力，一大批重大隐患得到治理，有效地防范了事故的发生。而在治理隐患的过程中，笔者也遇到了一些复杂的“隐患”，有些问题值得思考。     

区域空气监测网络建设策略与实践

根据区域空气质量管理的发展形势,提出建设区域空气自动监测网络的思路和建设内容,探索建立区域空气监测QA/QC技术体系的策略与解决方案。     

软锰矿浆催化氧化SO2的动力学模型研究

在软锰矿浆中的大量过渡金属离子的作用下，SO2被催化氧化生成硫酸。这一反应随矿浆固液比的不同而呈现不同的动力学特征。通过实验结果分析发现，pH及较低氧浓度对反应速率影响不大。由此在Pasiuk模型的基础上建立了反映不同液固比下的反应动力学模型，r=KR^nH2SO4]^-1，并求出了模型中各参数值。     

浅析节日期间化工生产不安全因素及对策

分析了节日期间化工生产潜在的不安全因素,提出了相应的防范对策,旨在促进节日期间化工企业的安全生产工作.     

珠三角秋季臭氧污染来源解析

秋季是珠三角臭氧污染最严重的季节,选取2004年秋季珠三角典型臭氧污染过程,运用臭氧来源解析技术等分析手段,研究珠三角臭氧污染特性,分析并量化各排放源区各类源对受体点的臭氧贡献。结果表明,东莞市对珠江口地区的臭氧峰值有重大贡献,下午2-3点东莞市前体物的臭氧贡献最大可达40ppb;而广州市区的前体物排放主要影响顺德区和南海区。在珠三角,排放源区一般对下风向40km范围内的地区臭氧贡献最大。秋季大多数情况下珠三角西部(江门东湖)臭氧受中部主要排放源区臭氧前体物排放与输送的影响很大,广州和佛山地区对江门东湖的臭氧峰值贡献达50ppb左右。交通尾气排放对珠三角各受体点的臭氧贡献最大,交通源对重污染区受体点臭氧的贡献最高可达40ppb~50ppb。     

广东不同环境大气污染特性比较

利用2014年广东南岭背景站、天湖郊区站、磨碟沙城区站和受体区域桃源站SO2、NO2、PM10、O3、PM2.5与CO自动监测数据,分析不同环境大气污染特性。结果表明,4个站点的SO2、NO2、PM10与CO整体平均年均值较低,分别为14,28,59μg/m3和0.7 mg/m3;PM2.5整体平均值为36μg/m3,O3日最大8 h第90百分位数平均值为172μg/m3,二者高于国家二级标准限值。磨碟沙城区站和桃源站的污染物日变化规律较为明显,NO2、PM10和PM2.5在早晚交通高峰或紧接其后的时段出现峰值区。南岭背景站PM2.5质量浓度日间略高于夜间;O3未呈典型单峰分布,而是维持在较平稳、较高浓度水平。周末与工作日O3平均值的相对高低多与NO2、PM10和PM2.5的情况相反。4个站点O3日最大8 h值第90百分位数均未达标;南岭背景站和天湖郊区站O3值尤高,除10月外,在1月或6月也易出现O3高值。区域性的O3污染控制亟须深化开展。     

基于工作过程的《二级污水处理厂运行、维护与管理》课程设计

基于工作过程的《二级污水处理厂运行、维护与管理》课程设计采用情境教学模式,以工作过程为导向将各教学情境对应工作岗位,以人为本,以实践为主导,以培养能力为本位,采用多种方法和手段进行教学,多种考核形式相结合进行知识学习成果评价。