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通过对太原市2013年冬季SO2、PM10和PM2.524小时浓度均值实时数据的整理和分析,结果表明,各项污染物浓度在城区和郊区差异显著。由于城郊地形条件、气象条件基本一致,各项污染物24小时浓度月变化曲线趋势基本相同。城郊PM2.5和PM10浓度比值范围与均值差别较小,比值月变化曲线趋势基本相同,城郊颗粒物污染物来源相同或相近。相关性分析表明PM2.5分别与PM10和SO2浓度均为高度正相关关系,三者污染源存在较大一致性,冬季区域污染主要以燃煤排放大气污染物为主要特征。 相似文献
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王浩宇王三平郭志明韩震李杨 《环境保护与循环经济》2017,(7):69-72
利用水泥窑协同处置废弃物是近年来水泥行业提出的一种新的废弃物处理方法。介绍了水泥窑协同处置危险废物的总体流程,对生产过程所涉及的物质和生产设施进行了环境风险识别,提出了从合理选址,危险废物入窑处置,收集、贮存、运输过程,防渗及事故,配套监控及消防设施和应急措施6个方面应该采取的环境风险防范措施,同时制定了环境风险应急预案。废物处置单位应当采取环境风险防范措施,同时确保紧急状态期间应急预案的有效实施,可将水泥窑协同处置项目的环境风险降低到可以接受水平。 相似文献
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以2007年西北太平洋海域Argo海表面温度、经纬度、深度为输入参数,利用LM-BP神经网络,构建了西北太平洋海水温度模型。将均方根差以及Pearson相关性系数作为检验指标,利用2008年和2009年的Argo数据对模型进行了检验。检验结果为:2008年均方根误差为0.714 0℃,Pearson相关性系数为0.996 8;2009年均方根误差为0.761 5℃,Pearson相关性系数为0.9965。表明所建立的基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型是可行的。 相似文献
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我国现行职业病诊断鉴定法律制度存在较大缺陷,使得受害劳动者维权乏力,笔者在分析探讨职业病诊断鉴定制度所存相关问题的基础上,有针对性地提出改革完善的相应建议,同时对新出台的《职业病防治法修正案(草案)》的有关修订内容做出评议。 相似文献
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采用InVEST模型估算浦东新区2000年、2010年和2020年的碳储量,基于地理探测器对碳储量变化的影响因素进行分析。结果表明,研究期间浦东新区碳储量先增后减,在空间上表现为东部增多、中部减少、西部不变;土地利用程度是碳储量变化的主要影响因子,土壤类型和年均降水量是重要影响因素,双因子的交互影响力高于单因子;当高程范围为0 m ~ 7 m、坡度 > 10.13°、无坡向、土壤类型为滨海盐土、年均温度为16.25℃ ~16.31℃、年均降水量为1 132.41 mm~1 150.02 mm、土地利用程度为200~268.24、人口密度为1.76万人/km2~3.32 万人/km2、GDP为291 799.79万元/km2~644 331.46 万元/ km2时,浦东新区的碳储量增长最高。 相似文献
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通过对太原市2013年冬季和2014年夏季PM10、PM2.5、SO2和CO 24小时平均浓度实时数据的整理和分析,结果表明,冬季污染较夏季严重。冬季为采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较强的相关关系,污染物来源有着较高的同源性,区域采暖燃煤是区域大气污染的主导性影响因素;夏季为非采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较弱的相关关系,其污染来源有着较低的同源性,燃煤污染不是区域的主要污染因素,颗粒物、SO2和CO来源于不同行业的工业污染,同时城市机动车尾气也是PM2.5和CO的污染影响因素。 相似文献
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通过对太原市2013年冬季和2014年夏季PM10、PM2.5、SO2和CO 24小时平均浓度实时数据的整理和分析,结果表明,冬季污染较夏季严重。冬季为采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较强的相关关系,污染物来源有着较高的同源性,区域采暖燃煤是区域大气污染的主导性影响因素;夏季为非采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较弱的相关关系,其污染来源有着较低的同源性,燃煤污染不是区域的主要污染因素,颗粒物、SO2和CO来源于不同行业的工业污染,同时城市机动车尾气也是PM2.5和CO的污染影响因素。 相似文献
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燃煤电厂污染物排放实施超低排放是中国燃煤电站绿色火电的大方向,煤电进入超低排放阶段,实施超低排放标准对电厂的污染物治理提出了更为苛刻的要求。为了在环境影响评价中落实超低排放可行措施,使SO2和NOx 达到超低排放标准,本文根据山西省低热值燃煤电厂实际环境影响评价过程中遇到超低排放工艺技术路线的问题,针对煤粉锅炉燃用高灰分、高硫分、热值低的煤质情况,介绍了大气污染物脱硫和脱硝的超净排放工艺方案,指出采用“石灰石-石膏湿法”脱硫双循环技术;锅炉低氮燃烧技术+SCR脱硝工艺技术(3+1层),可以满足山西省超低排放限值要求。 相似文献
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Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)是海洋环境信息的重要来源之一,可通过自动剖面浮标、卫星定位和数据同化等技术获取大范围全球海洋上层之间的海温剖面资料。本文利用ConvGRU(Convolutional Gate Recurrent Unit)作为Argo温度的预测模型,以西北太平洋部分海域为研究区域,选取2004-2018年Argo数据作为训练数据,对2019年的0 m、50 m、100 m、200 m和300 m不同深度位置水平剖面进行了预测分析。研究结果表明:ConvGRU模型对Argo温度数据的变化趋势具有较好的模拟能力;预测模型的训练集和验证集的RMSE(root mean squared error)均值分别为0.0462℃和0.0463℃,MAE(mean absolute error)均值分别为0.0442℃和0.0450℃,其Acc(accuracy)都在99%以上;对于预测评估,RE(relative error)的误差范围为0.0228~0.0427,预测变化的空间特性与真实值的吻合程度较高。 相似文献