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151.
循环经济发展模式要求企业依据"3R"原则组织生产经营活动.本文即是在介绍企业生命周期理论之周期阶段论的基础上,针对企业生命周期的3阶段划分,提出了企业在其生命周期各阶段实施循环经济"3R"原则的策略选择问题. 相似文献
152.
环境问题涉及重大公共利益,具有社会稳定风险,直接影响社会和谐。环境立法应当充分认识我国社会转型期和环境敏感期共存、环境风险高发期与环境意识升级期叠加的严峻形势,妥善应对环境问题日益突出、公众维权意识日益增强的新挑战,并有所创新,积极探寻保障公共环境权益的新机制。环境公益诉讼,是公众通过合法程序,化解重大环境纷争的有效途径,应予大力推进。 相似文献
153.
上海市大气颗粒物高浓度区污染物的源解析 总被引:37,自引:0,他引:37
应用受体模式的化学质量平衡法支9个监测点的大气颗粒物进行污染源的源解析,得出这9个监测点的各类污染源平均贡献率为建筑尘占32.1%,土壤尘占27.5%,钢铁尘占24.9%,燃煤尘占14.8%,汽车尘和燃油尘分别占0.2%和0.4%。 相似文献
154.
中国东部春季一次强冷锋活动空气污染输送过程分析 总被引:10,自引:3,他引:10
利用CMAQ(4.7.1)和HYSPLIT后向轨迹模式,结合长岛和洪泽湖站点污染物观测数据,对2011年3月31日—4月3日影响我国东北部地区的一次典型强冷锋天气空气污染过程进行模拟分析,验证表明模式能较好地模拟此次强冷锋过程. 由结果可知,此次强冷锋前后污染物浓度呈先升后降又上升的现象. 在冷锋移动过程中,锋前出现一条高浓度污染带,锋面将污染物抬升至800~500 hPa的高度,使污染物在对流层中层快速向西太平洋传输;冷锋对当地污染物的去除不仅有水平方向的推动作用,还会使污染物向高空输送. 锋面过后污染物浓度急剧降低,冷锋对长岛站点SO2、O3、NOx、PM2.5的清除率分别为90.87%、34.10%、50.56%、72.69%,对洪泽湖站点则分别为82.53%、50.45%、65.11%、36.80%. 锋面过去1~2 d后,高压控制天气形势下污染物再次开始积累、浓度回升. 冷锋前后污染物形成一个“积累—锋前抬升—高空平流输送—锋后大风清除—积累”的循环. 相似文献
155.
156.
157.
为执行和解协议,美国环保署最后修改标准以减少固定式发努机所造成的空气污染,这包括了工业、农业、油气产品、电厂和其他设施中的产生电力和能源的设备.宣布的最后修改条例中指出,将在2010年的基础上,分别减少2.87亿美元和1.39亿美元的基建投资和年度费用, 相似文献
158.
159.
2021年3月14—16日发生在北方地区的沙尘暴天气过程被认为是近10年来我国出现的最强过程.本文在对此次沙尘暴过程天气学特征分析的基础上,利用 HYSPLIT 模式和 GDAS 资料,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了气候变化背景下沙尘输送源与天气系统的配置关系及本次过程中沙尘污染物PM10质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,此次过程由强烈发展的蒙古气旋及冷锋过境,高空槽后冷空气持续补充引起,中高层强斜压性使地面蒙古气旋强烈发展,大风卷扬起的沙尘随上升气流输送到高空,并在偏北大风引导下,影响了我国大范围地区.内蒙古东北部至河套地区的强涡度梯度带、500、700 hPa较高的强冷平流中心与下层的温度平流差异以及交替的上升下沉运动为本次北方地区大范围沙尘暴过程提供了动力、热力及不稳定度条件.本次沙尘天气过程中,影响呼和浩特、北京的沙尘传输通道主要为北偏东路,影响银川的沙尘传输通道为西北路和北路,过程受多沙源传输通道影响.萨彦岭、蒙古国南部戈壁沙漠为本次沙尘天气PM10的主要潜在源区,传输过程中混合内蒙古沙源地沙尘.总体来说,蒙古国南部戈壁沙漠对本次过程PM10质量浓度的贡献最大. 相似文献
160.
应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”),对4种常规污染物(NO2、O3、PM2.5和PM10)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步,第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法,采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集,训练结果进入基于均方根误差的择优选择器,选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法;在第二步中利用了BP神经网络算法,通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升,与极端随机树算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季,ET-BPNN算法对PM2.5浓度的预报具有明显的优化效果,此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差,具有较好的鲁棒性. ④对O3和PM2.5浓度预报而言,经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程,对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示,ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果. 相似文献