基于DEA模型的太湖流域企业污水治理效率

运用数据包络分析DEA方法,建立了太湖殷村港流域工业园区企业污水治理效率评价体系,并利用该体系对园区内企业污水治理效率进行了实证研究。利用效率评价函数对园区内20家企业进行评价,结果表明,其中4家企业达到环境治理效率相对高效;20家企业的废水排放量、COD和NH3-N排放削减总量分别为3691860、217．53和14．64t／a,削减潜力较大。实证研究结果表明,该环境绩效评价系统可为园区企业污水治理调控提出定量化的调整建议。     

基于DEA模型的区域削减指标分配研究

运用数据包络分析(DEA)方法,建立了区域削减指标分配模型,综合分析了2005年全国31个省、市、自治区的主要污染物COD和SO2排放绩效以及水资源、能源的利用效率.分析表明,我国COD、SO2的排放效率、水资源和能源的利用效率比较低,节水节能减排的潜力很大.根据效率原则,得到了全国各地区节能节水减排的削减指标分配表.     

基于DEA的中国工业污染治理效率

以用于工业污染治理的资金和设备为投入指标,以工业废水达标排放率和废水重复利用率、工业废气排放削减率、工业固体废物综合利用率和处置率为产出指标,利用DEA模型将污染治理的综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率,分析影响污染治理效果的制约因素,为改善治理效果提供依据.结果表明,以1999年为转折点,工业废水治理的制约因素由纯技术效率转为规模效率.1997—2002年,工业废气的种类和性质变化以及废气的复合型污染提升了对废气处理技术的要求,纯技术效率偏低;2002年以后,纯技术效率和规模效率发展不相协调,废气治理投入的资源利用率偏低.1995—2005年,固体废物污染治理的规模效率较高,纯技术效率为污染治理的制约因素;2005年以后,纯技术效率有所提升,但波动较大.整体而言,工业废水治理的多年平均综合技术效率、纯技术效率和规模效率均最高,废气次之,固体废物最低,表现出明显的不均衡性.     

基于层次分析法的企业污水治理评价指标体系权重确定

确定评价指标的权重是进行工业园区企业污水治理绩效评价的重要前提。以太湖流域工业园区企业为对象,从环境保护效益、资源利用效益和循环利用效益等3个方面构建了12个指标的园区企业污水治理绩效评估指标体系,进而采用层次分析法确定了该评价体系各指标权重值。计算结果表明,建立的4个判断矩阵一致性比例(CR)均小于0.1,具有较好的一致性,层次单排序结果均满足一致性检验的要求;各指标的层次总排序顺序与工业园区企业污水的实际情况较为相符。因此,用层次分析法计算出的污水治理绩效评价指标的权重值比较准确、可信,可为下一步进行企业污水治理绩效评价提供技术支持。     

总量控制与太湖流域水污染治理——《太湖流域水环境综合治理总体方案》述评

《太湖流域水环境综合治理总体方案》是针对太湖流域的新型总量控制计划,代表中国水污染物总量控制计划的巨大进步。它与美国的每日最大总负荷(TMDL)计划比较相似。该方案的编制技术路线合理,要素比较齐全。然而该方案也存在明显缺陷。该方案的未来修订有必要考虑城市径流,提高安全余量,考虑季节性差异,提高阶段性总量控制目标和水质目标,阐明终极水质目标和总量控制目标。     

太湖流域城镇污水处理厂能耗评价与分析

为分析太湖流域污水处理厂的能耗情况,以比能耗分析法为基础,结合多种统计学方法,探究了太湖流域污水处理厂能耗现状、水量比能耗、污染物削减量比能耗、能耗与日处理水量和耗氧污染物削减量之间的关系。结果表明：太湖流域污水处理厂2017年能耗均值为0.458 kWh·m⁻³,高于发达国家污水处理厂能耗平均值;太湖流域处理规模大于5×10⁴ m³·d⁻¹的污水处理厂水量比能耗基本稳定在0.33 kWh·m⁻³,而处理规模小于5×10⁴ m³·d⁻¹的污水处理厂水量比能耗波动较大;化学需氧量(COD)和氨氮(${rm{NH}}_4^{+} $-N)削减量与污染物削减量比能耗之间均存在幂函数关系,在每个污染物出水浓度区间内,均呈现削减污染物量越多,污染物削减量比能耗越低的趋势;污水处理厂能耗与日处理水量和耗氧污染物削减量之间存在线性关系。因此,对污水处理厂的节能降耗须重点关注污染物削减量比能耗的降低。     

印染企业环境绩效评估研究——以江苏省太湖流域为例

印染是纺织业产业链中水资源消耗和废水排放的主要环节,印染行业水耗高,废水排放量大,水污染问题较突出.对印染行业的产排污环节进行了分析,将印染产品梳理归纳为18类,并在此基础上全面考虑生产端和污染治理端,构建了印染企业环境绩效评估指标体系.利用该指标体系对江苏省太湖流域155家代表性印染企业进行了环境绩效评估,了解印染企...     

江苏在太湖流域开展补偿机制的思考

为了保护环境和促进生态可持续发展,需要建立生态环境补偿制度。从水资源补偿的经济理论出发,由广义和狭义两个方面,解释了水资源补偿的概念,进而探讨了在江苏太湖流域实施资源补偿的原则,以及开展补偿机制的重大意义。     

基于DEA非期望产出的中国矿业废水治理效率评价

运用数据包络分析（DEA）非期望产出模型评价了采选冶炼等10个行业2003—2012年的废水治理效率。评价表明：2003—2012年间中国矿业废水治理效率呈现出波动上升的态势且采选行业与冶炼行业的效率从差异较大到基本上趋于一致;黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿采选业、非金属矿制品业、有色金属矿采选业属于效率较高的行业。煤炭开采和洗选业、核实金属矿采选业、其他采矿业属于中等水平。有色金属冶炼及压延加工业、石油和天然气开采业、石油加工、炼焦及核燃料加工业属于效率低下的行业;效率低下首要原因是达标排放量产出不足,其次为污染物过量排放,最后为设施与费用投入冗余。     

基于电力结构调整的上海市电力行业大气污染物排放总量研究

基于上海市能源与电力统计数据,参考政府间气候变化专门委员会(IPCC)及国内发电企业污染物排放相关研究报告,设定不同发电方式的装机比例,分析核算不同装机比例下SO2、NOX以及CO2的排放量与减排量。结果表明,装机比例提升10.0%,相比煤电装机,天然气装机的SO2、NOX及CO2的排放量分别降低90.2%、91.3%与99.9%,减排效果显著。新能源装机比例由5.0%提升至10.0%,SO2、NOX及CO2分别削减3.0×103、3.8×103、3.6×107 t。     

天津滨海临港工业园区径流污染特征及其控制策略

控制工业园区面源污染是解决天津滨海新区日益突出的水环境问题和维持周边海域水生态安全的关键.为缓解该区域日益突出的生态环境恶化与经济可持续发展的矛盾,以天津滨海新区临港工业园区1期建设产业园区丰水期的5场典型降雨径流为研究对象,通过多次降雨事件的平均浓度(EMCs)分析了工业园区不同下垫面的径流污染中氨氮(NH3-N)、...     

基于数字包络分析的中国节能减排视在潜力分析方法研究

节能减排视在潜力(AP-ESER)能够有效反映一个地区节能减排的可达性,并为政策研发提供重要支撑。根据中国节能减排工作的开展现状及相关数据的可获得性,构建了基于数据包络分析(DEA)的AP-ESER分析方法,并选用本土化的指标体系,采集2010年中国30个省(市、区)的相关数据展开了实证研究,从能源投入、产业结构投入、劳动力投入和SO2排放4个维度深入探讨了各省(市、区)在不同维度上的AP-ESER水平。结果表明,各地的AP-ESER综合水平差异很大,且各维度指标的优劣势也差异明显。采用地理信息系统(GIS)空间标示法和雷达图示法来可视化表达分析结果,可更好地发挥指导作用。     

桂林地区大气细颗粒物(PM2.5)工业排放源清单

通过现场勘测以及走访调研的形式,获得桂林地区2011至2013年工业生产情况统计,参照国内外相关文献资料确定排放因子,并通过数据处理得到桂林地区工业排放源清单。结果表明,近三年桂林地区工业污染源年均向大气排放细颗粒物(PM2.5)10 751.01 t,其中以兴安县贡献量最大,达到5 024.92 t;永福县次之,为2 924.31 t。在企业类型中,以火力发电企业、水泥及砖瓦厂对桂林地区大气排放细颗粒物的贡献量较大,分别为2 540.81、6 544.51和555.13 t。同时,桂林地区以煤炭作为主要燃料,其对大气排放细颗粒物的年均贡献量达到2 672.17 t。     

工业园减污降碳协同效应评价体系与实证研究

工业领域减污降碳是经济社会发展全面绿色转型的关键也是实现\"双碳\"目标的重要举措.工业园作为工业领域主要发展平台,开展工业园减污降碳协同效应评价,以评价结果为导向,为工业园管理者提供园区工业管理政策与措施根据,对推动工业园减污降碳工作具有现实意义.本研究综合工业园产污产碳环节及排放数据情况,参考协同控制效应坐标系构建\"L\"线协同效应评估坐标系,建立对应的评价工作流程,形成一套可操作的减污降碳协同效应评价体系,并选取南沙经济开发区进行实证研究.研究显示,工业园减污降碳协同效应评价体系能作为有助于判断园区工业管理政策与措施的减污降碳协同效能的工具,能引导园区管理者深度挖掘园区减排潜力,对促进工业园减污降碳协同增效具有现实指导意义,本研究的实践探索有潜力推广至不同类型工业园,可为全面推进工业园绿色转型及率先实现\"双碳\"达标提供有效技术支撑.     

陕北能源化工基地某工业园区水污染物排放总量控制研究

基于水污染物总量控制思路,以陕北能源化工基地某工业园区为研究对象,分析工业园区主要水环境问题及原因,分别对园区企业和集中污水处理厂提出排水水量、水质控制要求,从工程技术措施和管理手段上提出了明确的解决方案和要求。结果表明,各项减排措施实施后,COD、氨氮、石油类物质分别削减49.4%、71.0%、72.6%,园区排水总量控制在1.18万t/d,最终保证园区水污染物总量控制目标的实现。     

基于大气环境监测数据的工业园区污染物排放总量实时反演核算方法

工业园区既是重要的社会经济发展单元,也是主要的大气污染排放单元。综合利用环境监测数据和数值模拟方法,开展工业园区污染排放的动态精准管控,有助于提升工业园区大气环境管控效果,统筹园区经济发展与环境优化。以某工业园区为例,探索了基于环境监测数据,利用高斯大气扩散模型和源参数反演技术,实现小时级别的园区大气污染物排放总量反演核算的技术可行性。结果表明：1) 监测站点布设方案显著影响反演核算精度,网格化布点方案有效提高了反演核算精度;2) 监测数据的随机误差显著影响反演核算精度,在简化布点方案下,园区监测站点对VOCs质量浓度监测误差应控制在0.1 mg∙m⁻³以下;3) 园区总排放强度对反演核算精度存在一定影响,总排放量大的园区反演核算精度较高;4) 反演核算精度与实时气象条件有关,当气象条件不适宜模型模拟污染物扩散或不适宜监测站点对污染物分布进行有效采样时,可能造成反演精度的下降。以上结果表明,在工业园区开展基于环境监测数据的大气污染物排放总量核算研究具有可行性,但需要在监测站点布设方案比选、监测站点数据质量控制等方面进行精细化管理,以达到最优反演核算效果。     

工业园区碳排放核算与因素分解实证分析

工业园区贡献了全国过半的工业产值和近31%的碳排放量,是我国应对气候变化实现双碳目标的重要战场,然而当前尚未形成针对工业园区碳排放核算的规范体系。本研究在温室气体清单编制现有方法基础上,构建针对工业园区的碳排放核算体系,并利用此核算体系对重庆市某工业园区2016—2020年碳排放量进行了核算实证研究,且通过LMDI分解模型分析该园区碳排放变动的影响因素。结果表明,该园区在“十三五”期间碳排放呈逐年增长趋势,化石燃料燃烧是园区内最主要的碳排放源,占比达83.5%,化工行业碳排放在该园区所有行业中占比最大 (68.9%) ,园区碳排放的主要驱动因素是能源强度,效应贡献率为64.7%。据此,本研究提出了针对该园区的降碳路径,并通过实证分析后探讨了工业园区碳排放核算方法体系的规范化问题,以期为我国工业园区的碳减排工作提供参考。