移动平均法在环境变化趋势分析中的应用

环境变化趋势定量分析是环境质量报告书要求的内容之一。《环境质量报告书编写技术规定》推荐的spearman秩相关系数法当r,(计算值)小于Wp(临界值)时,统计检验没有意义,就要对数据进行处理。移动平均法就是其中一种处理方法。     

移动源排放VOCs特征及臭氧生成潜势研究—以兰州市为例

高浓度近地面臭氧(O_3)污染是国内外许多城市面临的大气污染问题,且近年来O_3浓度呈逐渐升高的趋势.随着城市规模日益扩大,移动源成为VOCs的主要排放源之一,对移动源的O_3生成潜势进行评估,并识别其关键物种和重点污染区域,可为城市O_3控制对策的制定提供科学依据.本文以兰州市移动源为例,结合排放系数、交通流量及相关统计数据,建立兰州市VOCs移动源排放清单,并使用最大增量反应活性(MIR)估算移动源VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,兰州市汽油车是移动源中最主要的OFP贡献源类,占移动源的71.12%;烯烃和芳香烃为移动源总OFP主要的贡献者,主要贡献物种为:乙烯、丙烯、甲醛、3-甲基-1-丁烯、甲苯、正丁烯、乙炔、间二甲苯、1,2,4-三甲基苯、邻二甲苯,这10个物种的OFP占移动源总OFP的67.29%;根据兰州市移动源VOCs排放的OFP贡献空间分布结果,移动源VOCs排放的重点控制区域为城关区和七里河区.     

四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用"排放因子法"计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM₁₀为1.38×10⁴t,PM_2.5为1.25×10⁴t,NO_x为1.83×10⁵t,THC为2.98×10⁴t,CO为1.21×10⁵t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NO_x和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.     

开采沉陷区岩层移动对油气管道的影响分析

通过理论分析,研究了油气管道在开采沉陷区域内的受力状态和破坏形式;以鄂尔多斯盆地大牛地气田与共生煤矿交叉开采为研究背景,采用相似材料模拟试验,地下采煤过程中对油气管道不同部位的力学影响进行分析;研究了埋地管道在地表不同破坏形态下的变形特征和力学规律。通过以上研究,得出了油气管道在开采沉陷区域内的失稳破坏类型,为制定油气管道保护措施提供了借鉴和指导,为油气与煤炭交叉开采安全技术研究提供了技术支撑。     

环境预报移动信息化在海南乡村旅游中的应用研究

环境预报与乡村旅游的客流之间具有显著性关联特征,通过环境预报移动信息化管理,进行乡村旅游客流调度和资源分配,提出基于关联规则挖掘的海南环境预报移动信息化预测模型,并应用在海南乡村旅游信息管理和客流管理中,构建环境监测数据挖掘模型,提取制约海南乡村旅游的环境监测信息,采用移动数据监测和关联规则特征提取方法进行海南乡村旅游中环境预报移动信息化管理,实现环境信息准确预测和乡村旅游客流资源的优化分配。     

连续/间歇曝气下MBBR-亚硝化生物膜特性

本文分别以连续曝气和间歇曝气方式长期运行两套亚硝化移动床生物膜反应器,对比分析两种曝气方式下亚硝化生物膜特性差异和变化.研究表明,连续曝气和间歇曝气均可实现亚硝化生物膜生长（K_d> 0）,但间歇曝气下生物膜连续脱落对生物总量基本无影响,生物膜生长过程更加稳定,且当亚硝化运行稳定后,间歇曝气可获得更高的生物总量（1.42g/m²）.而连续曝气下生物膜可获得更高的蛋白质/多糖（PN/PS=1.8~2.0）和蛋白质/挥发性固体（PN/VS=0.145）以及更低的腐殖质/挥发性固体（HS/VS=0.05）和死细胞占比（13.66%）.这说明连续曝气下生物膜中活性生物量占比更高,惰性生物量占比更低,活细胞占比更高,因而生物膜活性更高,微生物代谢更活跃.荧光实时定量PCR结果显示,以连续曝气运行的MBBR生物膜中亚硝化菌总量远高于间歇曝气,连续曝气更利于亚硝化菌的生长富集（2.36copies×10⁸/g > 0.25copies×10⁸/g）.     

《北京市机动车和非道路移动机械排放污染防治条例》解读

机动车和非道路移动机械等移动源污染治理难度大,排放贡献增加,已逐步成为城市最主要的大气污染源之一。污染防治立法先行,《北京市机动车和非道路移动机械排放污染防治条例》的颁布实施将为北京市加强移动源污染防治和排放监管,以及污染防治攻坚战提供坚实的法规支撑。本文从立法依据、出台的背景、制定的必要性、立法思路和基本原则、主要内容和特点等方面对该条例进行解读和梳理,为条例所涉及的相关方提供参考。     

基于移动传感器的城市道路颗粒物污染特征

为实时分析城市道路环境中PM污染的变化特征,以出租车作为PM传感器的载体,对济南市道路环境进行了3个月的监测,并结合监测站的监测数据,对道路环境中PM的污染特征进行了分析.以核密度估计的方法提取了道路环境的PM“基线”,并量化了道路环境的排放贡献.结果表明,济南市PM污染严重的路段并不是位于交通较为密集的市区,而是集中在道路较为稀疏的郊区.将济南市路网系统划分为1021段道路,其中65%的路段PM_2.5浓度集中在43~46μg/m³,PM₁₀浓度在55~70μg/m³.相对于城市环境（监测站）,早晚高峰尤其早高峰对于道路环境（传感器）的影响更为显著.通过提取的PM“基线”和传感器的小时均值,将传感器的测量信号分为背景浓度信号和排放浓度信号.研究期间,PM_2.5区域污染和排放占比分别为78.6%和21.4%,对于PM₁₀而言,区域污染和排放占比分别为71.9%和28.1%.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.