垃圾分类行业现状及未来发展趋势分析

推行垃圾分类,目前存在诸多问题,但我们要站在新时代的新高度,深刻理解垃圾分类的重要意义,来努力实现垃圾分类处理与资源化利用的"减量化、资源化、无害化"目标。据不完全统计,预计2019年总合同额达120亿元,2020年总合同额达将200亿元。     

浅析排污许可制度现状及未来发展

实施排污许可制是落实十九大精神,全面深化环境治理基础制度改革的一项重要部署,是提高环境管理效能和改善环境质量的重要制度保障。排污许可制度作为固定污染源环境管理的核心基础制度,对于推进生态环境治理和保护具有重要意义。本文分析了排污许可制度在环境管理方面的成效和问题及未来发展。     

2006~2020年广东省大气甲醛排放演变特征

大气甲醛（HCHO）是臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）二次组分的关键前体物,在大气光化学反应和二次污染形成过程中扮演着重要角色,并存在致癌性.然而,当前对大气HCHO排放来源认识存在不足,制约了二次污染形成机制研究和污染防控策略制定.采用排放因子和成分谱结合方法,建立2006~2020年广东省HCHO排放趋势清单,识别了广东省主要HCHO排放来源和排放时空演变特征.结果表明,2006~2020年期间广东省HCHO排放量在3.9~5.6万t区间波动,整体呈现极微弱的下降趋势;生物质燃烧源是广东省重要HCHO排放源,而受到管控措施的显著影响,其排放量占比从2006年的58%降至2020年的27%;溶剂使用源的HCHO排放则逐渐突显,2020年占比增长至28%,并成为广东省首要排放源,其中塑料制品和沥青铺路是主要贡献行业.移动源中以柴油作为燃料的工程机械和货车也是HCHO重要排放来源;虽然珠三角和非珠三角地区对广东省HCHO排放量贡献相当,但空间分布结果表明HCHO排放热点区域分别集中于珠三角中心区域和非珠三角的东西两角,这是由于珠三角主要来源为溶剂使用源和移动源,而非珠三角主要受生物质燃烧源影响.因此,未来应进一步加强珠三角中心区域的工业和移动源减排以及粤西地区的生物质燃烧监管.     

Mann-Kendall检验法在抚仙湖水质趋势分析中的应用

采用玉溪市环境监测站2003—2013年抚仙湖水质监测资料,应用Mann-Kendall检验法对主要水质指标的年际变化、月际变化特征及趋势,以及趋势变化的空间差异进行分析。结果表明:2003—2013年抚仙湖综合污染指数、总氮、透明度、叶绿素a等4项指标随时间呈上升趋势,但变化不显著。哨嘴综合污染指数上升较为明显一些,湖心叶绿素a存在显著的上升趋势。哨嘴、尖山两个测点总氮上升趋势较为突出一些,但变化不显著。     

汉江流域1951~2003年降水气温时空变化趋势分析

利用Mann Kendall检验方法和空间插值方法，分析了1951~2003年汉江流域年和春、夏、秋、冬四季降水和气温变化趋势的时空分布，并重点分析了丹江口水库上游年降水、年平均气温和北半球气温的变化趋势及相互间的联系。分析发现，在显著性水平α=0.1上，近50年来汉江流域大部分地区降水没有明显的变化趋势，气温呈上升趋势。丹江口水库上游降水在1991年发生突变，从20世纪80年代多雨期进入90年代少雨期，80年代平均降水比1951~2003年多年平均降水多9.7%，90年代平均降水比多年平均降水少11.6%；上游平均气温90年代比多年平均气温高0.2℃，而同期北半球的平均气温也比多年平均高了0.3℃，上游气温同北半球气温同步上升，而上游降水变化受北半球气温升高的影响不断减少，两者之间存在反相关系。分析成果有助于进一步研究气候变化对汉江流域水资源和防洪安全的影响，也将为南水北调中线工程的顺利实施提供科学依据。     

鄂尔多斯周缘地震带中长期地震趋势估计

本文基于一定的地震资料,分别应用最大熵原理、贝努里概型以及计算地震复发周期的经验关系式,对鄂尔多斯周缘地震带进行了中强地震的中长期地震趋势估计。     

陕西省的地震危险趋势估计

本文应用计算某一地震带(区)上地震复发周期的公式;T_m=m×10~(bm-a)以及灰色系统理论的动态模型对陕西地区进行了地震危险趋势估计。     

洛阳市区大气中SO2污染趋势分析

依据环境监测基础数据，分析评价了洛阳市区SO2污染现状，对SO2变化趋势进行了系统分析。     

基于MACD指标的民用机场安全风险趋势预测

为了解决民用机场安全趋势预测时所面临的预测方法主观性较大、预测结果不够科学,以及以伤亡事故信息作为预测源头数据的数据量不足等问题,首先,引入金融领域应用比较成熟的预测方法——异同移动平均线(Moving Av-erage Convergence/Divergence,MACD)指标预测方法,构建了民用机场安全风险趋势分析预测模型.该模型原理是运用两条不同速度的平滑移动平均线来计算两者的正负差——离差,再由离差的多日平均值计算离差平均值.通过观察离差值和离差平均值的方向、绝对位置和相对位置关系,将它们的同向、异向和交叉作为判断趋势翻转的时机.其次,依据《民用航空安全信息管理规定》(交通运输部令2016年第8号)、GB 3836.18-2010《爆炸性环境第18部分:本质安全系统》等相关的法律、法规及标准对安全风险信息的分类及收集范围进行了界定,并按照该安全风险信息的收集与分类方法收集了某机场3年的安全风险信息,运用上述模型进行了相关预测研究.最后,运用相关性分析及ABC管理图做了因素分析,给出了整改建议.结果表明,该模型方法能够比较贴近实际地预测企业的安全风险趋势情况,并能够从定性及定量两个维度提供解决问题的方法,为民用机场安全管理决策提供了一种新的思路.