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211.
212.
火力发电行业主要气态污染物排放量计算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前我国火力发电行业气态污染物排放量计算方法使用混乱的情况,根据欧盟《空气污染物排放清单指南》和美国《空气污染物排放因子汇编》,介绍了火电行业主要气态污染物排放量的实际测量及理论计算方法。提出我国火电行业应根据实际情况,选择实际测量、排放因子或经验公式等方法计算污染物排放量;使用排放因子方法计算SO2排放量时,应开展S元素转化率的研究;火电厂应增加燃料中N元素的分析,以利于NOx排放量的准确估算。 相似文献
213.
针对环境监测领域,研制了一种基于顺序注射分析技术的总氮在线分析仪。该分析仪以注射泵为分析过程的液体驱动定量单元,以多通道选向阀为流路切换单元,以发光二极管和硅光电管为检测单元。在该分析平台上,含氮化合物在高温高压条件下经过硫酸钾氧化成硝酸根,硝酸根被还原为亚硝酸根后与N-(1-萘基)乙二胺盐酸盐生成偶氮染料,再由光电检测单元测定吸光度值,经计算得到总氮含量。与现有的总氮在线分析技术相比,该分析仪具有检测单元简单、生产成本低、测量精度高、试剂消耗和废液产生量少等优点,适合于环境监测等领域的长时间在线分析。 相似文献
214.
珠三角地区造纸行业排水中二 NFDA1 英(PCDD/Fs)特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
研究采用13C同位素内标稀释定量法,高分辨气相色谱质谱法(HRGC-HRMS)对珠三角地区造纸行业排水中PCDD/Fs特征进行了分析。结果表明,该地区造纸行业PCDD/Fs含量为:4.75~80.05 pg/L,且以OCDD占主导地位;同时该类行业PCDD/Fs的TEQ为:0.21~2.02 pg TEQ/L。最后通过对该类行业排水中PCDD/Fs的TEQ年排放量进行讨论,其结果为0.30~12.97 mg TEQ,且年平均排放量(4.42 mgTEQ)只占我国造纸行业TEQ总排放量的很小一部分。 相似文献
215.
西宁市典型开放源颗粒物粒径组成特征分析 总被引:2,自引:1,他引:1
采用BT-9300S激光粒度仪分析了西宁市道路尘、扬尘、土壤尘、建筑尘4种典型开放源的粒径组成。结果表明,4种类型尘中大粒径颗粒物占主导地位,粒径大于10 μm颗粒占到全部颗粒的73.80%以上,可吸入颗粒物的含量仅占7.06%~26.20%;建筑尘的细颗粒物含量最高,粒径小于2.5、1 μm的颗粒含量分别为8.36%±4.25%、2.42%±1.02%;道路尘的细颗粒物含量最低,粒径小于2.5、1 μm的颗粒含量分别为2.30%±0.94%、0.73%±0.28%;4种类型尘的体积平均直径、面积平均直径、中位直径分别在37.70~87.99 μm、8.50~23.53 μm、28.95~74.98 μm之间,其中道路尘的3种粒径参数最大,建筑尘最小;开放源颗粒物的粒度分布曲线主要呈头长尾短的不对称单峰分布,累积频率曲线为两段式,存在较为明显的拐点。 相似文献
216.
乌鲁木齐市环境应急监测体系存在的问题及对策 总被引:1,自引:0,他引:1
乌鲁木齐市已发生多起突发性环境污染事故,虽然环境监测部门在为政府和上级主管部门提供公正、科学和规范的技术支持方面发挥了不可替代的作用,但受经验、资金和技术等方面的制约,当前应急监测体系还存在着监测预案不完善、设备配置偏低、信息化程度和技术含量不高等突出问题。为着力解决这些问题,应完善具体的环境风险源污染事故应急监测预案,建立基于GIS平台的环境应急信息系统,增加现场及实验室仪器配置,并通过完善培训考核程序和系统化演练程序来加强应急监测队伍建设。 相似文献
217.
西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性 总被引:1,自引:1,他引:0
利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。 相似文献
218.
通过对乌伦古湖现状水质及近十年来水质变化趋势的评价,分析了污染成因,并采用灰色预测法预测乌伦古湖未来几年的水质状况,为区域水环境保护和水体污染防治提供科学依据。 相似文献
219.
气象因子对臭氧的影响及其在空气质量预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高重庆市臭氧(O_3)预报准确率,利用2013—2015年5—10月O_3监测数据和气象数据,通过主成分分析、逐步回归分析等方法,确定了影响重庆O_3浓度的主要气象因素为最高温度、温差、太阳辐射、降水量、相对湿度、水气压和压差;通过基于O_3污染水平相似的主要气象控制因子筛选和最优组合的预报结果优化方法,提高了O_3预报准确率,使2016年5—8月O_3的AQI类别预报准确率由57.7%增至72.4%,O_3超标的预报准确率由38%增至46%。 相似文献
220.