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1.
浅谈日本固体废弃物的管理及处置技术 总被引:6,自引:0,他引:6
简文星 《环境与可持续发展》2002,(4):1-5
本文从固体废弃物的丢弃、收集、焚烧及填埋等过程 ,系统介绍了日本固体废弃物的管理及处置技术。 相似文献
2.
随着工业品生产的发展,所需的包装物日渐增加,包装废弃物对环境污染日趋加剧。解决这一问题的方法主要有三个出路:一是提高包装质量,增加包装容量,节约包装材料;二是包装废弃物回收再利用,减少新资源的消耗;三是使用能自然分解的包装材料,避免不易分解的包装物长期对环境污染。这就是绿色包装努力的方向。为此,美国对“绿色包装”作 相似文献
3.
为了解决汽车生产中的部分深拉件成形的拉延问题,我厂开发了“玉兰牌”CL系列型高效拉延油。以前生产厂家曾用过的1~#、3~#拉延油废品率都极高,无法进行正常生产。“玉兰牌”CL一系列型高效拉延油经过试验和各大汽车厂生产验证,证明其各项性能均超过上述拉延油。 相似文献
4.
自《京都议定书》生效后,日本温室气体减排义务需在1990年基础上减少14%的排放量才能达到议定书规定的目标.日本政府、环境省等提出加速减排的观点和引入环境税的思路设计、税收措施等,然而政府制定的环境税收制度在日本受到很大的争议,实行得并不顺畅. 相似文献
5.
6.
防盗报警市场在中国目前还处于成长期.虽然从70年代末80年代初,防盗报警产品就已经在国内市场出现,发展时间也不算短,但一直不占安防产业主体,只能归类在“小技防“,占据的市场份额、比重也远低于监控、门禁.慑力前期主要在为一些国内上市公司和国外著名公司提供核心技术支持,经过十几年的技术、资本、人才的积累,运用集团总裁陈功博士独创的“核聚变 撑杆跳“理论,慑力安防科技进入了高速发展的轨道,研发、制造、品牌取得了突飞猛进的成长.…… 相似文献
7.
珠江三角洲典型生态系统有机含硫气体地气交换通量比较 总被引:1,自引:1,他引:0
选取珠江三角洲森林、稻田和城市草地和菜地为研究对象,运用静态箱法,测量土壤COS、DMS、CS2和DMDS通量,并分析了环境因子对含硫气体交换速率的影响。结果表明,稻田和菜地交换速率最大,城市草地次之,森林土壤交换速率最小。森林土壤吸收COS,释放DMS,有凋落物土壤气体交换速率高于无凋落物土壤,CS2和DMDS源与汇存在很大不确定性。森林COS通量受温度、土壤含水量、土壤肥力、土壤微生物和土壤呼吸的共同影响;有水稻稻田吸收COS,无水稻稻田释放COS,有水稻稻田DMS释放速率显著高于无水稻稻田。干旱稻田土壤吸收COS,水淹土壤释放COS,但DMS、CS2和DMDS释放速率两者间无显著影响;城市草地吸收COS释放DMS,CS2和DMDS存在不确定性,有草土壤COS和DMS交换速率高于无草土壤,割草前后气体释放速率无显著变化;菜地释放VOSCs,其中DMDS占75%。 相似文献
8.
运用静态箱-预浓缩-气相色谱-质谱法和静态箱-色谱法分别测量了南亚热带鼎湖山针阔叶混交林土壤-大气COS和CO2通量。结果表明,土壤吸收COS,凋落物保留样地COS吸收速率显著高于凋落物去除样地,3月土壤COS吸收速率最高。土壤COS吸收速率与大气COS浓度正相关。土壤COS吸收速率与土壤温度、土壤含水量单独未表现出显著相关性,但凋落物保留样地COS吸收速率与土壤温度和含水量两者共同呈二次多项式相关。凋落物保留样地CO2释放速率高于凋落物去除样地。与土壤COS吸收速率相反,土壤CO2释放速率3月最低,7月最高,主要受温度和土壤含水量的影响。土壤CO2释放速率与土壤温度呈指数相关,与土壤含水量直线相关,多元回归分析表明,土壤CO2释放受温度和含水量的共同影响。土壤COS吸收速率随土壤CO2释放速率的增加而增加,表明两者可能受某些共同因素的影响。 相似文献
9.
针对厦门"金砖会晤"空气质量保障活动,本研究选取2017年8月10日—9月10日的O3、NO2和挥发性有机物(VOCs),以及气象因子等在线观测数据,开展人为减排、副热带高压、台风等对东南沿海城市大气O3污染特征的影响研究.结果表明,研究期间厦门大气O3-8 h平均浓度为(110.0±40.6)μg·m-3.与管控前相比,无台风影响的管控I期的O3-8 h浓度上升了19.9 μg·m-3,而管控II期的O3-8 h浓度下降了27.9 μg·m-3.对于管控I期和II期,台风影响下O3-8 h浓度较无台风时段分别下降85.2 μg·m-3和8.9 μg·m-3.在排放控制和台风的共同作用下,峰会期间厦门大气O3浓度的日变化显现出"削峰填谷"的特征.另外,与管控I期相比,管控II期O3前体物VOCs浓度显著下降,其臭氧生成潜势(OFP)下降了44.6%.总之,运用区域联防联控策略,对臭氧前体物(NOx和VOCs)实施针对性减排,可有效地降低沿海城市大气O3日间最高浓度. 相似文献
10.
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。 相似文献