西安人为源VOCs排放特征及其对O3和SOA生成潜势的影响

为研究西安市人为源VOCs（挥发性有机物）对OFP（O₃生成潜势）和SOAFP（二次有机气溶胶生成潜势）的影响,基于西安市环境统计数据和相关统计资料,结合排放因子法和已有的源成分谱,建立西安市人为源VOCs排放清单,并利用最大增量反应活性（MIR）和气溶胶生成系数（FAC）估算各类人为源排放VOCs对O₃和SOA（二次有机气溶胶）的生成贡献.结果表明:①2016年西安市人为源VOCs排放总量为119.187×103 t,其中,溶剂使用源、移动源和工艺过程源是主要的排放源,排放量分别为50.676×103、29.414×103、24.430×103 t. ②2016年西安市各区县VOCs排放总量较大的依次为长安区、雁塔区、未央区和碑林区,排放量分别为15.28×103、12.34×103、11.81×103和10.14×103 t,莲湖区、新城区和灞桥区VOCs排放量大于5×103 t,而阎良区排放量最小. ③2016年西安市总OFP为222.087×103 t,间/对-二甲苯、甲苯、邻-二甲苯等对总OFP的贡献率为72.40%;溶剂使用源对总OFP的贡献率最大,其次是生物质燃烧源,并且生物质燃烧源单位质量VOCs的OFP最强. ④2016年西安市总SOAFP为318.347 t,间/对-二甲苯、甲苯、邻-二甲苯、乙苯等对总SOAFP的贡献率为88.65%;溶剂使用源对总SOAFP的贡献率最大,其次是生物质燃烧源,而且溶剂使用源单位质量VOCs的SOAFP强于其他排放源.研究显示,与其他地区VOCs单位面积排放清单相比,西安市VOCs单位面积排放强度处于中等水平.      

基于PM2.5来源解析的减排方案制定

为定量解析PM_2.5浓度与排放源削减比例之间的关系,利用WRF-NAQPMS/OSAM模式对2017年12月京津冀及周边地区“2+26”城市的PM_2.5浓度变化和来源解析进行了模拟,并基于来源解析结果对各城市进行了迭代减排实验.结果表明,各城市削减本地排放源的效果最为显著,由于受化学生成影响引起的排放源和PM_2.5浓度之间的高度非线性关系,使得线性减排方案具有较大的局限性.各城市排放源削减引起的PM_2.5浓度变化主要由排放源的一次贡献和化学生成的二次贡献组成,其中化学生成的二次贡献浓度与行业解析结果的函数之间存在显著的线性关系.随着排放源的削减,清洁期间PM_2.5浓度中各组分的浓度随之下降,污染期间硝酸盐、二次有机气溶胶、铵盐等浓度不降反升,这为迭代减排方案中物种的选择提供了指导意义.     

北京城市副中心道路扬尘排放清单与控制情景

为了分析北京城市副中心区域道路扬尘排放现状和未来的控制情景,文章基于自下而上的方法建立的高分辨率道路扬尘排放清单,综合考虑路网密度、车流量、路面积尘负荷等相关参数变化趋势,分析2020和2025年道路扬尘的控制情景。结果显示,2015年城市副中心区域高速路、国道、省道、县道、乡道、城市道路积尘负荷分别为0.11、0.18、0.37、0.50、0.79和0.48 g/m~2,道路扬尘PM_(2.5)排放量为1 374 t,维持目前控制措施随着机动车活动水平增加,道路扬尘PM_(2.5)排放量逐年增加,2020年的排放量约为2015年的1.75倍,2025年排放量为2015年的2倍。通过源头控制减少尘土进入路面,并采取道路清扫、冲洗等控制措施后,积尘负荷显著下降。预测了未来年份的路网分布和车流量变化趋势,通过控制情景设置和类比法预测积尘负荷下降比例,到2020年道路扬尘PM_(2.5)排放量比2015年降低约23%,到2025年减少约43%。     

洛杉矶的烟雾治理体系及其启示

洛杉矶烟雾治理的长期性、反复性和复杂性,波及洛杉矶从政府到企业、研究者和公众几乎所有人群。治理过程中的主要人群可以分为四个不同群体,首先是以政府和环保部门为核心的官员群体,其次是三个集团:第一集团是以科学家和医生为代表的研究团体,他们研究烟雾的科学本质及其对人类健康的影响;第二集团是以工商业企业界为代表的群体,他们既是经济增长的主力军,也是要配合烟雾治理的老大难;第三集团是媒体、环保主义者、律师和普通民众构成的公众传播圈。     

环保部初步掌握北上广污染清单将公布“雾霾元凶”

正环保部副部长吴晓青最近披露,目前已经初步掌握了北京、上海、广州等城市污染清单,社会关注的"雾霾元凶"数据有望陆续公布。吴晓青说,北上广等发达区域在PM2.5(可吸入颗粒物)监测方面,已经取得重要的阶段性成果。吴晓青:比如说VOC(挥发性污染物)的排放清单我们已经有了。比如说在上海,北京一些发达地方,他们已经通过源解析掌握了影响大气污染的主要排放源有哪些,初步结果已经都有了。最新监测研究显示,上海市PM2.5来源,本地污     

西安市典型道路扬尘排放清单及化学组分

道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为（0.88±0.83）、（2.62±2.23）和（1.41±1.42）g·m^-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM_2.5和 PM₁₀的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km^-1·veh^-1. 2018 年西安市道路扬尘...     

1988－2018年广西北海红树林蓝碳储量变化分析

蓝碳指储存在红树林、盐沼、海草床生态系统中的碳,约占所有生态系统碳储量的55%。本文基于1988－2018年广西北海的遥感图像,获取了时间间隔为五年的北海红树林面积变化数据,据此估算了蓝碳储量及碳库各主要组成部分的变化量。1988－2018年,北海红树林面积由459 ha增长至3320 ha,年度增长率为6.8%。该区红树林总面积保持增加趋势,1998－2003年,毁林挖塘行为导致面积减少150 ha。根据IPCC国家温室气体清单,计算了1988－2018年北海红树林总碳库量,红树林湿地无变化的区域碳储量稳定增加,由1988年的32064 t增长到2018年的214830 t,年度增长率为6.5%。采挖活动导致的土壤碳储量减少最多,其中,1998－2003年的损失量高达82392 t。本文首次计算了因人类活动导致的红树林蓝碳损失,并尝试进行了IPCC参数的地方化研究。该研究可为红树林生态系统修复以及蓝碳捕捉、转移、固定研究提供数据支撑,更好地服务于碳中和碳达峰国家战略。     

提升抗“疫”战力 守护一方平安--广州市越秀区消防救援大队抗疫期间开展消防救援工作侧记

面对汹汹来袭的疫情,越秀区消防救援大队积极应战,一手抓内部防控,一手抓辖区消防安全工作,检查复工复产专业批发市场单位共175家,竭力守护一方平安。建立高效明晰的“指挥部”。在防控疫情阻击战中,越秀区消防救援大队行动迅速,成立防控领导小组,启动战时机制,组织大队全员迅速投入抗击疫情战斗。同时,下发政治动员令,组织党员开展“亮身份、亮职责、亮承诺、勇争先”为主题的疫情防控“三亮一争”活动;制定实施方案,细化责任清单,每日分析研判疫情防控工作、指战员思想动态、火灾防控态势,将疫情防控各项部署要求抓细落抓实。     

杭州市“十二五”机动车NOx减排对策研究

以杭州市为研究区域,建立2010年机动车NOx排放清单,预测杭州市“十二五”期间新增机动车NOx排放量,并设定了“现行管理”、“改善方案”和“强化方案”3个机动车管理情景,对NOx的减排潜力进行分析.结果表明,2010年杭州市主城区NOx排放量为4.43万t,其中重型货车所占比例最大,为34.1%. “十二五”杭州市机动车将增加22万辆,新增NOx排放0.197万t.执行“改善方案”—机动车淘汰工程和油品替代工程,可减少NOx排放0.746万t,削减率为16.84%.增加混合动力公交车和新能源汽车的市场占有率可以提高NOx的减排潜力.     

液化石油气站安全检查表的编制

1安全检查表的含义 安全检查表(Safety CheckList)是为系统地发现人-机-环境系统中的不安全因素而事先拟好的问题清单.它根据系统工程分解和综合的原理,事先把检查对象加以剖析,把大系统分割成若干个子系统,然后确定检查项目,查出不安全因素所在,以正面提问的方式,将检查项目按系统或子系统的顺序编制成表,以便进行检查和避免漏检查,这种表就叫安全检查表.安全检查表依据不同目的和不同对象,可编制多种类型.液化石油气站安全检查表便是其中之一.