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421.
程远超 《资源节约和综合利用》2014,(19):16-19
燃料乙醇生产推广背景
自20世纪中期以来,石油成为世界上最重要的能源物资。石油危机给世界经济发展投下了浓重的阴影,可再生能源发展成为大趋势。此外,汽车尾气对环境的污染也日益严重,成为人类共同面对的一大难题。生物质能源原料来源广、可大规模开发、廉价和清洁的属性,使之成为世界各国新能源竞相发展的战略首选。我国是世界生物质资源大国,加快先进生物燃料技术产业化及高值化综合利用,是加快新能源发展、缓解化石能源危机、减少PM2.5和温室气体排放、提高农业资源综合利用率的核心与关键。 相似文献
422.
《辽宁城乡环境科技》2014,(8)
正环境保护部近日发布了《"同呼吸共奋斗"公民行为准则》(以下简称《准则》),倡导公众践行低碳、绿色生活方式和消费模式,积极参与大气污染防治和环境保护。环境保护部有关负责人介绍说,《准则》的编制以科学发展观为指导,以生态文明建设为统领,以动员公众参与并践行环境保护为落脚点。《准则》共有8个方面内容:关注空气质量、做好健康防护、减少烟尘排放、坚持低碳出行、选择绿色消费、养成节电习惯、举报污染行为、共建美丽中国。 相似文献
423.
当前复合燃料温室气体(GHG)排放量的计算普遍采用IPCC排放因子法,此法的运用需要依赖准确的燃料消耗计量、燃料氧化率和燃料低位热值等数据,其缺省因子是否适合有待商榷。本文通过采用实地监测手段,在获得了企业固定排放源设备的相关参数后,采用IPCC排放因子法、质量平衡法、时间比法、负荷法和热值分配法等几种方法对企业GHG排放量进行了计算。结果显示:IPCC排放因子法的计算结果并不能准确地反映企业温室气体的排放情况,而热值分配法可以较好地对燃烧复合燃料的固定燃烧源GHG排放量进行计算。建议有条件的地区采用监测法对固定燃烧源GHG排放量进行计算,而采用热值分配法对燃烧复合燃料的固定燃烧源拓展时间段的GHG排放量进行计算。 相似文献
424.
经济结构调整的污染减排效应:以COD减排为例 总被引:4,自引:2,他引:2
经济结构调整是减少污染物排放的重要手段.为定量分析经济结构调整对污染减排的影响,将全国分为东部、东北、中部和西部4个子区域、工业分为39个行业,以化学需氧量(COD)为例,通过构建模型分析区域结构和行业结构调整对总量减排和排放强度的影响.结果表明,2000~2010年:1中国COD排放量由1445×104t降至1 238×104t,11 a间共排放14 950×104t.其中东部地区排放量最多,占总量的比重约为35.6%.2在工业COD排放量中,造纸及纸制品业排放量最大,占工业COD排放量的35.8%.3四大地区经济结构变化减少COD排放420×104t,使COD排放强度降低1.29%.4工业内部行业结构的变化减少COD排放533×104t,使COD排放强度降低3.1%.研究结果对指导中国经济结构调整、实现节能减排目标具有一定的参考价值. 相似文献
425.
不同生态系统土壤生化特征及其与土壤呼吸和N2O排放的关系 总被引:3,自引:1,他引:2
通过室内培养实验,研究了不同生态系统土壤生化特征及其对土壤呼吸和N2O排放的影响.结果表明,不同生态系统土壤的生化特征不同,土壤呼吸和N2O排放也不相同.一般果园细菌数量最多,草地放线菌数量最多,林地真菌数量最多,而竹园细菌放线菌数量最少,果园真菌最少;微生物碳氮含量一般果园>林地>农田.相关分析表明细菌数量与微生物碳氮呈显著正相关,放线菌数量与土壤有机碳和全氮含量呈极显著正相关(P<0.01),而真菌数量仅与全氮含量呈显著正相关(P<0.05).土壤呼吸累积排放量从高到低为果园>竹林>农田>林地>草地.N2O累积排放量为农田>果园>草地>林地>竹林.土壤呼吸与细菌、微生物碳氮呈显著正相关(P<0.05);土壤的N2O排放与三大微生物、铵态氮呈显著正相关(P<0.05).逐步回归分析表明土壤呼吸主要取决于土壤细菌数量和pH的变化;土壤N2O排放主要取决于土壤细菌数量和铵态氮含量的变化. 相似文献
426.
化学合成类制药行业工艺废气VOCs排放特征与危害评估分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以浙江台州6家典型化学合成类制药企业为代表,对其排放工艺废气中的18项挥发性有机物(VOCs)特征污染物(如甲苯、甲醛、二氯甲烷等)进行监测和分析,并采用臭氧产生潜力(OFP)和健康风险评价指标对VOCs所产生的环境与健康危害进行初步的评价.结果表明,化学合成类制药企业排放的总VOCs浓度为14.9~308.6 mg·m-3,其产生环境危害的OFP值为3.1~315.1 mg·m-3,主要贡献物质为甲苯、四氢呋喃、乙酸乙酯等6种物质,存在较大的潜在环境危害.另外,健康危害中的非致癌风险指数和总致癌风险指数介于9.48×10-7~4.98×10-4a-1和3.17×10-5~6.33×10-3之间,主要是苯、甲醛和二氯甲烷这3种致癌物. 相似文献
427.
轻型汽油车CH4和N2O排放因子研究 总被引:1,自引:1,他引:0
我国的机动车温室气体排放研究多集中于CO2排放,而CH4和N2O排放的相关研究主要是依据欧美开发的模型进行的,缺乏CH4和N2O实车测试的研究.本研究选取22辆轻型汽油车,利用底盘测功机开展了整车台架测试和采样分析,获得了车辆在NEDC工况下的CH4和N2O排放因子.结果表明,国Ⅰ~国Ⅳ阶段轻型汽油车CH4平均排放因子分别为0.048、0.048、0.038和0.028 g·km-1,N2O则分别为0.045、0.039、0.026和0.021 g·km-1.在轻型汽油车单车排放的CO2、CH4和N2O三类温室气体(以CO2当量计)中,CH4和N2O排放的分担率均随排放标准的加严而逐渐降低,其中CH4排放在温室气体排放中不足0.5%,N2O排放分担率在3.03%~6.35%之间.因此,排放标准的加严可以有效减少CH4和N2O的排放,以减缓机动车排放带来的温室效应. 相似文献
428.
1980~2010年浙江某典型河流硝态氮通量对净人类活动氮输入的动态响应 总被引:3,自引:0,他引:3
以浙江某典型流域为研究对象,基于1980~2010年的水质水量和氮源数据及LOADEST模型,估算了逐年河流NO-3-N通量和净人类活动氮输入(NANI),分析了河流NO-3-N通量和NANI的年际演化特征及其动态响应关系,探讨了每年NANI、滞留氮库、自然背景源对河流NO-3-N通量的贡献.结果表明,1980~2010年,河流NO-3-N通量和NANI总体上都呈现出先增后减的抛物线型变化趋势,均在1998年左右分别达到峰值5.74 kg·(hm2·a)-1和77.5 kg·(hm2·a)-1;过去31 a,河流NO-3-N通量和NANI分别净增加了~42%和~77%.化肥氮和大气氮沉降是NANI的主要来源,分别占了NANI的~48%和~40%.河流NO-3-N通量的年际变化不仅与NAIN(R2=0.27**)和化肥氮输入量(R2=0.32**)显著相关,而且与河流年均流量(R2=0.79**)或降雨量(R2=0.63**)具有更强的相关性,意味着河流NO-3-N的来源除了当年的NAIN,还受滞留氮库的影响.所建立的以NANI和流量为自变量的回归模型能很好地模拟河流NO-3-N通量变化(R2=0.94**).该模型预测结果显示,在NANI和流量分别降低30%的情况下,河流年均NO-3-N通量将分别减少~21%和~30%;每年的NANI、滞留氮库、自然背景源对河流当年NO-3-N通量的贡献率分别为~53%、~24%、~23%.河流NO-3-N通量长期的年际变化是NANI和水文要素共同作用的结果;但是,由于滞留氮库的影响,与源控制方式相比,增加"汇"景观应该能更加快速地削减河流NO-3-N通量. 相似文献
429.
京津冀区域生产和消费CO2排放的时空特点分析 总被引:1,自引:0,他引:1
区分消费和生产二氧化碳排放是对开放的经济区域进行排放责任划分的基础,日渐受到政策制定者的关注.利用经济投入产出-生命周期分析模型,对京津冀区域1997年、2002年和2007年的消费和生产二氧化碳排放时空特征及二氧化碳排放平衡进行分析.结果表明,京津冀区域消费和生产二氧化碳排放呈约4%的年均增长;贸易隐含二氧化碳排放比例为30%~83%,并以国内贸易隐含二氧化碳排放为主;河北的消费和生产二氧化碳排放占区域主导,增速和二氧化碳排放强度高于北京和天津;京津冀区域为二氧化碳排放净流入区域,存在部分排放责任转移;京津为二氧化碳排放净转入地区,冀为二氧化碳排放净转出地区;京津冀三地二氧化碳排放关键部门分布集中且相似度较高,可以考虑区域联合控制.其中,电力、蒸汽、热水生产和供应业和金属冶炼及压延加工业对二氧化碳排放的依赖性最大,承担较大的其他部门的二氧化碳排放责任.投入产出分析解析了地区生产和消费二氧化碳排放情况,有利于区域减排的精细化管理和制定相应对策,并促进区域减排合作. 相似文献
430.
北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3. 相似文献