生活垃圾资源化有效利用性分析

本文对生活垃圾资源化处理进行分析,垃圾中重金属的存在直接影响其有效利用,不断强化人们的环保意识,将分拣垃圾落实到实际行动中,生活垃圾能够变废为宝。     

基于“压力-状态-响应”模型的宝鸡市生态环境敏感性评价

生态环境敏感性评价研究对于区域社会、经济与生态环境可持续发展具有重要现实意义。基于"压力-状态-响应"(PSR)模型构建相关指标体系,运用均方差赋权法对选取的2001~2013年宝鸡市生态环境"压力-状态-响应"层共25项指标进行评价研究。结果表明:生态环境压力指数和响应指数是影响宝鸡市生态环境敏感性变化的主要因素;受人类活动影响,2001~2013年宝鸡市生态环境敏感性不断波动,其发展大致经历了4个阶段:即2001~2004年属于较高敏感阶段,2005~2009年属于中度敏感阶段,2010~2011年属于较低敏感阶段,2012~2013年属于低敏感阶段。调整区域产业结构、优化经济发展方式、加强生态环境治理力度,是降低宝鸡市生态环境敏感性,实现区域人与社会、经济、资源和生态环境持续协调发展的有效途径。     

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

淮南小学校园不同活动场所灰尘重金属区域分异及生物可给性

利用PBET(Physiologically Based Extraction Test)体外胃肠模拟方法研究淮南市小学校园不同活动场所灰尘中8种典型重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、V和Zn)在胃肠阶段的生物可给量,并计算其生物可给性,采用US EPA人体健康风险评价方法,评估研究区灰尘重金属经手-口暴露途径摄入对儿童产生的健康风险.结果表明;与淮南市土壤环境背景值相比,淮南市小学校园不同活动场所灰尘重金属总量普遍偏高,累积量较大的是Cd、Zn、Pb和Cu,富集程度较高.对比分析不同活动场所灰尘重金属含量发现,楼道灰尘重金属在3种活动场所中富集程度较高,其中Cd富集水平最高,主要因为楼道灰尘重金属不仅来源于楼道内部金属栏杆扶手生锈老化和防腐防锈油漆使用,同时受到室外污染源的影响.相关分析和主成分分析表明,灰尘重金属主要来自室外交通活动、工业活动、自然源以及室内污染源,Cd主要来自燃煤活动.PBET法提取重金属可给量在胃和小肠阶段差异较大,Cd、Pb、V和Zn在胃阶段生物可给量高于肠阶段.对比不同活动场所灰尘重金属生物可给量发现,在胃肠阶段均表现为楼道灰尘重金属可给量高于操场灰尘和校门口灰尘.健康风险评估表明,Zn在不同活动场所灰尘中重金属日平均暴露量最高,非致癌风险商(HQ)小于1,在安全阈值之内,对儿童不存在非致癌风险.Cd、Co、Cr和Ni的致癌风险商(CR)大小顺序为楼道灰尘操场灰尘校门口灰尘,在人体可承受范围内.楼道灰尘重金属的总非致癌风险指数(HI)最大,达0.118,因暴露时间较长,对儿童的潜在危害不容忽视.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

扬州市2010年-2015年生态环境遥感监测研究

利用2010年-2015年的卫星遥感监测数据进行土地利用分类解译,并结合地面调查统计资料,依据生态环境状况评价系统,对扬州市"十二五"期间的生态环境进行动态监测和评价.结果显示:在2010年-2015年期间,扬州市各区县市生态环境状况等级为"良",保持不变;"十二五"末与"十一五"末相比,扬州市所辖市区和高邮市生态环境状况略有变差,其它3个区县市则无明显变化;扬州市级生态环境状况略有变差,生态环境状况指数降低1.11;在扬州地区,生态环境质量的变化主要与植被覆盖程度和水的丰度变化有关.     

兰州市公共交通的生态足迹测算研究

以兰州市公共交通(分为公交车和出租车两种)为研究对象,运用生态足迹法,测算2010年-2014年兰州市客运交通生态足迹,并计算兰州市公共交通的生态效率和生态足迹强度.结果表明:公共交通生态足迹年均占比为7.41%;公共交通生态足迹和客运量呈同步增长态势,公共交通生态足迹年均增长1.71%;在影响公共交通生态足迹的因素中,公交车和出租车的化石能源足迹年均占比分别为76.06%和62.32%;就生态效率而言,公交车生态效率是出租车生态效率的6.24倍.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

2015年石家庄市采暖期一次重污染过程细颗粒物在线来源解析

近年来,我国北方采暖期的大气污染问题备受关注.以2015年11月24日至12月4日石家庄地区一次重污染过程为例,采用大气细颗粒物实时在线源解析技术,对不同时段细颗粒物来源解析结果和各类源粒径分布、重污染期间各类源的质谱特征,结合气象条件进行综合分析.结果表明：重污染期间主要污染物来源为燃煤、工业工艺、机动车尾气和二次无机源;低压、静稳条件和低空传输共同作用下,以燃煤及工业工艺源排放颗粒物为主的细颗粒物严重累积,二次转化加剧,导致此次重污染的发生;来自燃煤源的颗粒物以混合碳为主,工业工艺源以金属为主,机动车尾气源以元素碳和金属锰为主,纯二次无机源以二次无机离子为主,来自扬尘源的颗粒物以铝、钙、铁和硅酸盐为主,生物质燃烧源以左旋葡聚糖LEV为主,餐饮源以有机酸为特征信号;与重污染前后不同,八类源于重污染发生期间在整个粒径段呈现均匀分布状态.     

山东省临沂市土壤有机氯农药滴滴涕残留量与空间分布特征

通过对临沂市全区表层土壤每36 km2进行样品收集,测试分析了DDTs、Org C、N等指标,主要研究了区域表层土壤DDTs的残留现状、组成和来源、影响因素、空间分布和环境质量特征.结果表明,调查区表层土壤中DDTs检出率为71.75%,平均含量为0.035μg·g-1;检出样品中p,p'-DDT和p,p'-DDE为主要残留物,平均残留分别为0.033μg·g-1和0.010μg·g-1,分别占检出样的60.99%和34.62%.DDTs降解率指示区域58%表层土壤为新近输入区,新近输入区在调查区中南部分布尤为明显;而p,p'-DDD/p,p'-DDE指示区域DDTs降解以氧化环境为主,o,p'-DDT/p,p'-DDT指示71.37%区域土壤DDTs输入可能与工业级DDTs有关.相关分析表明,影响土壤DDTs分布的外在因素包括土壤Org C、N、C和p H等指标,且DDTs中p,p'-DDT组分占比越高,影响越明显.DDTs的空间分布具明显点源特征,市县周围均出现明显浓集中心,中南部部分区域浓度明显较高.全区DDTs土壤环境质量污染程度较低,主要以一二类土壤为主,分别占78.95%和21.05%.