《应急预案》需加强“预防”

<正>《应急预案》的制定是做好安全工作的重要组成部分。近年来,《应急预案》的普及率已越来越高。但由于重视程度不同、理解差异等原因,在执行层面上还存在一些问题。大家知道安全生产的方针是:"安全第一、预防为主、综合治理"。消防工作的方针是:"预防为主,     

让排污许可证发挥更大作用

正"除了涉及国家安全、商业秘密等依法需要保密的以外,企业项目的性质、排放污染物的情况和许可证的发放情况等都应逐步全面公开。"排污许可证制度在广东已经实施了十四年,为环保执法和社会监督提供了重要凭证,也为促进企业污染减排工作起到了积极作用。如今,新的《广东省排污许可证管理办法》(以下简称《办法》)经广东省人民政府发布,并于今年4月1日正式实施。与旧的《广     

利用优质能源是企业上水平的重要措施

天津市冷轧薄板厂是以2～4mm厚、宽800～1250mm的热轧钢卷为原料，生产0．5～2mm厚卷板或平板的中型轧钢企业。在华北地区生产冷轧薄板的厂家只有这一家。     

信通技术将为全球减排做贡献

联合国数字发展宽带委员会2012年4月2日发布的一份报告指出,信息与通信技术的进一步发展有望大幅减少温室气体排放,对人类应对气候变化做出重要贡献.报告指出,要实现将全球气温升高控制在2℃以内的目标,到2020年,全球每年的温室气体排放量最多不能超过     

成为可靠的美丽创造者 欧莱雅(中国)可持续发展报告2011(环境部分)

本报告是欧莱雅(中国)发布的第二份可持续发展报告,第一份报告发布于20 1 0年。范围本报告涵盖欧莱雅(中国)所有运营实体,包括欧莱雅(中国)总部、研发与创新中心(R&I)、位于苏州和宜昌的欧莱雅工厂、三个分销中心,以及欧莱雅亚太区营运部(Division of Operation,Asia and Pacific,以下简称"DOAP")。本报告不涉及欧莱雅在台湾和香港地区的营运情况。除特别注明外,本报告所涉及的信息均来自201 0和201 1年。     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI（空气质量指数）及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（权重浓度轨迹分析法）,分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39.52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹（对应来向为西）的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15.21%,但其中污染轨迹数占56.76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹（对应来向为东南）的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区.      

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

切实加强环境保护和环境建设

综合消息 上海市环保协调推进委员会2005年一季度工作会议于2005年2月28日召开，市委副书记、市长韩正在会上对今年全市的环保工作提出了两个“高质量”的要求：一是高质量的完成第二轮环保三年行动计划，二是高质量的编制好第三轮环保三年行动计划。韩正说，切实加强环境保护和环境建设，是我们用实际行动实践“三个代表”重要思想和科学发展观的重要体现。必须按照既定目标坚持不懈地向前走，真正实现经济效益、社会效益，环境效益三协调、三同步、三提高。     

重庆市污染源结构对大气SO2贡献的数值分析

运用三维欧拉传输，转换，迁移模式对重庆城区各种大气污染源对大气ＳＯ２浓度的贡献数值进行模拟，分析重庆城区ＳＯ２污染形成的原因。结果表明，民用源和低矮工业源对地面ＳＯ２污染浓度贡献最大，而中高架源则主要影响高层大气，是高空大气污染及酸雨形成的重要原因。