印度东部辛格布姆区前寒武条带含铁建造与锰矿

印度大部分铁矿产量与很多锰矿石,都得自印度东部辛格布姆区前寒武变沉积岩。珀西瓦尔提出,该条带含铁建造中大部分铁与硅的最可能来源是海底热岩浆水与喷出的水汽,而条带状构造是铁与硅的韵律沉淀的结果。琼斯视条带含铁建造为海相沉积矿床,条带因韵律沉淀所产生。杜恩提出了条带     

中国青少年的环保责任与行动

青少年在环境保护与发展中责任重大、作用积极而深富影响, 他们的理念和行动,影响着中国环境保护的未来。前人栽树,后人乘凉。青少年既是美好环境的创造者,又是美好环境的最终受益者,青少年理当承担保护生态环境的重任。     

说可持续就可持续吗？

是该超越可持续性的时候了!是该走系统科学途径的时候了![编者按]     

美国西部地区的酸雨

一九八五年三月世界资源学会发布了题为“美国西部酸雨试验”的报告.该报告综观了西部地区已知和未知的酸雨状况.这项研究主要关注的是生态系统的敏感性,沉降物的酸度,源的分布状况及排放速度.正如许多其他环境出版物一样,它迅速引起了人     

印度安防市场的环境与发展机遇

近年来,印度的国内生产总值(GDP)保持高速增长,这为安全市场提供了发展良机。印度政府提升了安全预算增长高达35%,并且成立了专门的国土安全部,以便更好地收集情报,提高对国家重点基础设施和海上安全的保护能力。由于这些因素的带动,印度安防市场在过去几年中飞速发展,整个安防市场一直保持较高的增长率。印度国土安全市场(包括政府、私营部门和出口需求的资本支出)目前占全球国土安全支出的     

用预曝气技术降低酸性矿井水的中和成本

从井下抽至地表的酸性矿井水含溶解性碳酸盐,当用熟石灰中和时,溶解性碳酸盐与石灰作用形成不溶性碳酸钙。原水(即未经处理的矿井水)中因有溶解性碳酸盐的存在既增加了中和酸性矿井水的石灰用量,同时又增加了处理过程中的污泥产量。实验室试验表明,在加入石灰之前先让矿井水曝气(这一过程称预曝气),溶解性碳酸盐则以二氧化碳气体形式而被除去。三家酸性矿井水处理厂试验结果显示,预曝气技术是降低含溶解性碳酸盐酸性矿井水处理成本的有效方法。这三家长期应用预曝气技术,既大大地降低了矿井水处理费用,又能使处理的矿井水严格地符合有关的排放标准。本文就酸性矿井水处理过程中溶解性碳酸盐的组成和化学性质,以及水处理试验结果等进行讨论。     

卫星遥感反演京津冀地区2011-2017年氮氧化物污染变化

基于POMINO AMFv6反演构架和高分辨率WRF-CMAQ模拟资料重构DOMINO v2大气质量因子,开发了京津冀地区高精度NO₂对流层垂直柱浓度卫星数据,并结合反演模型分析了研究区域2011-2017年NO₂柱浓度及重点城市NO_x排放强度的时空演变.2011-2017年间,京津冀地区NO₂柱浓度在北京-天津-唐山及石家庄-邢台-邯郸形成两个核心污染高值区,保定、廊坊、秦皇岛、沧州和衡水分布于东南部的污染背景中,构成污染次高值区,而位于西北部的张家口和北部的承德相对较为清洁,仅在对应的市辖区出现局地污染峰值.京津冀地区柱浓度平均水平在2011-2017年间下降了27.2%.2011-2013年间北京、天津、唐山和石家庄市的NO_x平均排放强度分别为108.3、139.5、241.4和178.6 mol·s^-1,而2015-2017年间下降至98.0、108.2、197.6和85.8 mol·s^-1.基于卫星遥感手段的综合分析表明,2011-2017年期间京津冀地区NO_x污染状况得到明显改善,但各个城市的改善程度存在差异,其中北京、唐山NO₂柱浓度降幅明显低于污染核心高值区的其他城市,在下一阶段制订治理方案时应重点考虑.     

气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响

基于乌鲁木齐市2015年大气污染物和气象观测数据,用相关性分析和主成分分析法探讨了气象因素对乌鲁木齐市城区空气质量的影响。研究结果表明:1)大气压与PM_(2.5)、CO正相关显著,与O_3负相关显著;气温、水汽压和风速与PM_(10)、O_3存在显著正相关,与其他污染物都存在负相关;湿度与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO存在显著正相关,与PM_(10)、O_3存在负相关。2)对乌鲁木齐市首要污染物PM_(10)存在显著影响的空气污染物包括CO、PM_(2.5)、SO_2,气象影响因素包括水汽压和湿度。     

气象因素对乌鲁木齐市PM_(2.5)浓度影响分析

基于乌鲁木齐市大气污染物数据,对乌鲁木齐市2016年空气质量变化做趋势分析。利用乌鲁木齐市2016年同期气象要素,通过相关分析和主成分分析方法探讨了气象要素对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:1)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度全年变化趋势与空气质量指数(AQI)的变化趋势基本一致,O_3的浓度变化趋势与AQI变化趋势完全相反;2)PM_(2.5)浓度与CO、气压和相对湿度呈显著正相关,降水量、风速、气温和水气压与PM_(2.5)浓度呈显著负相关。