鞍钢钢绳厂生产污水处理的工艺设计及运行效果

本文介绍了鞍钢钢绳厂生产废水处理工艺,包括沉淀系统、气浮系统、砂滤罐过滤系统。通过试验确定p H为11时,沉淀系统对Zn2+的去除率达到98.4%。通过正交试验确定当PAC用量为20 mg/L、PAM用量为2 mg/L、p H 7.5、气浮压力为1.2 Mpa时气浮系统对钢绳厂废水中SS、石油类、COD的去除率分别达到90%、70%、70%。经过砂滤罐过滤系统后废水中的SS为20 mg/L、石油类为2 mg/L、COD为48 mg/L,其去除率分别达到94%、78%、80%。     

北京大气颗粒物和重金属铅干沉降通量及季节变化

为了解大气颗粒物和重金属铅(Pb)干沉降通量的变化规律,采用聚氨酯泡沫膜片为代用面联合干湿沉降自动观测设备,于2013年12月~2014年11月在北京城区采集了颗粒物干沉降,利用微波消解和电感耦合等离子体质谱仪对样品中全量Pb和水溶性Pb进行了测试分析.结果表明,北京大气颗粒物和Pb干沉降通量分别为0.84 t·(hm~2·a)~(-1)和7.56mg·(m~2·a)~(-1),呈现出春季冬季秋季~夏季的特征.大气颗粒物中水溶性Pb干沉降通量为3.14 mg·(m~2·a)~(-1),占Pb干沉降总量的43%,这一比例呈现出冬春季高于夏秋季的特征.人为源排放不仅增加了大气颗粒物和Pb的干沉降通量,也改变了水溶性Pb干沉降通量的季节分布.研究结果对科学评估重金属沉降的生态影响和健康效应提供了科学基础,同时凸显了消减人为源重金属排放的重要性.     

基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单研究——以厦门市海沧区为例

道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据.     

基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案

针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考.     

太湖流域上游平原河网污染物综合衰减系数的测定

改善太湖水质需要削减上游河流进入太湖的污染物总量.为了探求太湖流域上游平原河网的自净能力,开展原位实验测定了枯水期高锰酸盐指数、氨氮(NH_4~+-N)、总氮(TN)和总磷(TP)的综合衰减系数,根据河道的水力特征对综合衰减系数进行了修正,并利用一维稳态水质模型对修正前后综合衰减系数的可靠性进行了验证.结果表明,高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP的综合衰减系数分别为:0.0296~0.4106、0.0224~0.3564、0.0137~0.3046和0.0555~0.5725 d~(-1).可靠性验证表明高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP综合衰减系数修正前的平均相对误差分别为8.39%、14.40%、11.43%和19.22%,修正后的平均相对误差分别为10.65%、14.34%、11.37%和19.24%.修正前后高锰酸盐指数、NH_4~+-N、TN和TP的平均相对误差均小于20%且变化不显著,表明综合衰减系数的测定结果能够为太湖流域上游平原河网的污染物总量控制管理提供科学参数;也表明枯水期的水力条件对综合衰减系数的影响较小.     

基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

湟水河流域水质时空变化特征及其污染源解析

基于2012—2014年水质数据,综合应用多元统计分析与一维水质模型(Qual2Kw),系统分析了湟水河水质时空变化及其污染物来源.结果表明:湟水河河流水质主要受化学需氧量、生化需氧量、铜、六价铬、水温、溶解氧、总氮、氨氮等8项水质指标影响,且氨氮和总氮污染严重;湟水河水质时间上可划分为3个时段:时段1(6—10月)、时段2(5月和11月)和时段3(12月—4月),时段1水质明显优于时段2和时段3,湟水河水体受工业生活排放污水的影响显著,面源污染对河流水质的影响低于点源污染;空间上可分为3大区段:湟水河上游、中游和下游,中游西宁市段污染较重;基于Qual2Kw模型的污染物贡献比例计算结果揭示了湟水河民和桥断面的氨氮负荷主要来源于扎马隆(S2)-西钢桥(S3),总氮主要来源于报社桥(S5)-小峡桥(S6),其中支流点源是氨氮的主要污染源,普通点源即城镇生活污水和工业废水排放是总氮的主要污染来源,上游干流农田地表径流、畜禽养殖废水、农村生活污水等污染源氨氮、总氮排放也不容忽视.研究结果可以为湟水河流域水环境管理提供科学依据.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析

利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.     

上海地区通风指数的应用研究

利用2013—2014年上海地区的风廓线资料及NCEP再分析资料,计算研究了上海地区通风指数的变化情况,并结合实际天气情况和预报经验,对常用通风指数公式进行本地化修正.通过分析修正前后的通风指数与颗粒物浓度的关系发现,修正后通风指数的时间变化特征与PM_(2.5)浓度的时间变化有显著的负相关关系,且经过修正的通风指数对于PM_(2.5)浓度变化的指示意义更强;研究其在典型污染个例中的应用情况发现,修正后的通风指数低时,对应的PM_(2.5)浓度值高,说明修正后的通风指数能较好地反映出边界层内大气对污染物的扩散和输送作用;另外,与未修正的通风指数对比发现,修正后的通风指数降低了原通风指数的数值,对污染的指示意义更强,尤其表现在上海地区受冷空气影响时,修正后的通风指数较原通风指数降低明显,能更好地反映出大气对上游地区污染物的输送作用.由此可见,经过修正后的通风指数更适用于本地化的预报服务,这也为上海地区的空气质量预报和霾预报提供了一个新的参考指标.