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171.
生态环境重大工程项目是中国生态环境保护规划实施的重要抓手,工程实施与管理的科学性和可行性是提高资金使用效率和确保项目发挥环境效益的关键,因此,系统构建生态环境保护重大工程项目管理制度具有必要性和现实意义。结合国家现行政策,在实际调研的基础上,梳理了现有生态环境保护重大工程项目管理制度,分析了地方重大工程项目管理现状,识别了目前生态环境保护重大工程项目管理的存在问题,据此提出了完善生态环境保护重大工程项目制度的建议框架,以期为实现新时代生态环境保护目标提供支撑。 相似文献
172.
173.
利用2017年嘉善善西超级站臭氧(O3)及其前体物(NOx和VOCs)以及气象因子(温度、湿度、风速)逐小时数据,分析了2017年全年NOx和O3的变化特征以及春季(4—5月)、夏季(7—8月)NOx和气象因子对O3生成的影响,利用O3生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性,并通过潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了嘉善春、夏季O3潜在源区贡献特征。研究发现:O3日变化特征为单峰结构,NOx为弱双峰结构。O3浓度在3—9月较高,春、夏季O3浓度峰值分别出现在15:00和14:00,春、夏季的NOx、O3日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NOx对O3存在滴定作用,且低湿高温有利于O3浓度的升高。春、夏季O3生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃,由于烯烃光化学活性较高,夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点,且夏季VOCs平均最大O3增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明,嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向,夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。 相似文献
174.
硫酸雾测试方法若干问题思考 总被引:1,自引:1,他引:0
简述了我国硫酸雾测试方法的发展历史,分析和总结了《固定污染源废气硫酸雾的测定离子色谱法》(HJ 544—2016)存在的一些争议和问题,包括硫酸雾的定义、测试方法的干扰控制等。分析认为,相比《硫酸工业污染物排放标准》(GB 26132—2010),HJ 544—2016对硫酸雾的定义更加合理。实验结果表明:硫酸盐是测试方法条件下的目标物,滤筒可以显著地捕捉硫酸盐。9组样品滤筒中,被测目标物所占比例为7.9%~69.1%;滤筒和前吸收液中,被测目标物所占比例为93.7%~97.8%。HJ 544—2016新增加的两级串联碱液吸收瓶可以较完全地捕集穿透滤筒后的硫酸雾,同时也会捕集SO2。SO2会对硫酸雾测试产生正干扰,约42.9%的SO2在被吸收后转化为硫酸雾。 相似文献
175.
选择典型造纸厂,采用化学激活报告基因法(CALUX)测定造纸过程中废水和纸浆中的二噁英类物质,并将部分样品测定结果与高分辨气相色谱-高分辨质谱(HRGC-HRMS)法测定结果作线性回归,换算系数为0.21,表明CALUX可用于造纸行业废水中二噁英类物质的快速筛查。将CALUX用于测定造纸厂废水中二噁英类物质,结果表明用含元素氯的漂白工艺会产生大量二噁英类物质,其中漂白废水中的目标物毒性当量浓度最高,经处理后可达到国家排放标准;而用无元素氯的漂白工艺,二噁英类物质的产生量会大幅降低。 相似文献
176.
采用便携式GC-MS仪快速测定水中硝基苯,通过优化水中离子强度和顶空加热时间,使方法在0μg/L^300μg/L范围内线性良好,方法检出限为2.5μg/L。标准溶液6次测定结果的RSD为7.8%~10.9%,实际水样的加标回收率为80.7%~103%。同步测定试验表明,硝基苯与7种苯系物分离良好。与国标方法对比,该方法单个样品测定时间由2 h缩短为15 min。将该方法用于应急监测工作中,及时有效的数据可为污水处理及事故调查提供分析和研判依据。 相似文献
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178.
179.
180.
采用两种不同运行模式的间歇曝气序批式活性污泥反应器(IASBR)处理农村废水,反应器连续稳定运行235d,考察了5个工况下,缺氧/好氧循环次数、进水碳氮比(C/N,质量比)、水力停留时间(HRT)等对总有机碳(TOC)、氨氮、TN、TP去除效果的影响。在进水C/N低时,缺氧/好氧循环次数为4的1~#IASBR的脱氮效率及稳定性明显比缺氧/好氧循环次数为2的2~#IASBR高,而脱碳和除磷效果无显著差异。氨氮去除方面,在进水C/N较低的工况1(C/N平均为2.3)、工况2(C/N平均为2.2)和工况4(C/N平均为2.0)下,1~#IASBR的出水氨氮质量浓度明显比2~#IASBR更低,而在进水C/N相对较高时两者无显著差异。TN去除与氨氮去除有类似规律。构建以进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数为输入的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,对TOC、氨氮、TN、TP的去除率进行模拟预测,结果显示以上4个输出参数在训练组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.65%、5.27%、3.56%、34.56%,在测试组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.74%、3.40%、5.13%、28.32%。 相似文献