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科技先行扶持骨干企业发展环保产业 总被引:1,自引:0,他引:1
科技先行扶持骨干企业发展环保产业ScienceandTechnolo-gyTaketheLeadtoSup-portBackboneEnterprisesandDevelopEnvironmen-talProtectionIndustry于越峰依靠科... 相似文献
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应用WRF/Chem模拟河南冬季大气颗粒物的区域输送特征 总被引:3,自引:1,他引:3
基于WRF/Chem模式,设置多组区域排放源的情景实验定量估算河南、京津冀、山东、山西、安徽和江苏、湖北6个区域人为源排放对河南省2015年12月PM_(2.5)和PM_(10)浓度贡献率,并结合气象资料研究3个代表性城市的污染输送特征.结果表明:河南省冬季PM_(2.5)和PM_(10)主要来源为本省排放,平均贡献率分别为54.83%、61.32%.区域污染输送对河南颗粒物的贡献也占有很大比例,京津冀、安徽和江苏、山东、山西以及湖北对PM_(2.5)平均贡献率分别为11.95%、11.69%、7.95%、7.40%、4.30%,对PM_(10)平均贡献率分别为10.42%、10.03%、7.00%、6.89%、3.80%.PM_(2.5)外来输送率比PM_(10)要高,表明细颗粒物比粗颗粒物更易跨区域长距离输送.冬季长持续时间的污染过程大多受静风或小风控制,省内污染贡献最大,过程结束时伴随着大风,周边区域的污染贡献有所增加.不同城市的颗粒物来源与其地理位置、风速、风向等气象条件密切相关.区域污染来源具有复杂性,改善河南省空气质量是需要整个区域共同面对和解决的问题. 相似文献
64.
我国典型区域地表水环境中抗生素污染现状及其生态风险评价 总被引:1,自引:13,他引:1
为了解我国典型地表水环境中抗生素污染现状与生态风险,本文通过历史数据收集,利用风险商评价模型(RQ)与风险简单叠加模型(RQSUM)对我国5个典型地表水环境中丰水期的抗生素污染进行生态风险评价.结果表明:①5个区域内地表水在丰水期(4~9月)主要受到8种抗生素污染的生态风险,分别是磺胺甲基异噁唑(SMX)、磺胺甲基嘧啶(SM)、红霉素(ETM)、罗红霉素(RTM)、四环素(TC)、氧土霉素(OTC)、诺氟沙星(NOR)和氧氟沙星(OFL);②5个区域内首要的抗生素污染类型为SMX和ETM,SMX对长江三角洲和巢湖流域的RQ_(SUM)贡献率分别为91. 1%和98. 5%,ETM对江汉平原、珠江三角洲和黄河三角洲的RQ_(SUM)贡献率分别为94. 4%、81. 8%和60%;③根据RQSUM值大小对5个区域内受到抗生素污染的生态风险由高到低排序为:江汉平原(20. 204)长江三角洲(8. 769)巢湖流域(2. 692)黄河三角洲(1. 943)珠江三角洲(1. 222). 相似文献
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以宁夏吴忠市金积傍河水源地为研究对象,在综合分析水源地区内土壤介质特征基础上,在水源地区域范围内采集了15个土壤样品,分析了区域范围内土壤重金属砷、镉、铬、铜、铅、镍、锰等7个因子空间分布状况,采用正定矩阵分析方法定性识别土壤重金属来源及各项来源空间污染贡献率。结果显示,金积水源地土壤重金属含量均未超过国家土壤环境二级标准,低于区域土壤背景值,其中土壤重金属污染受自然来源总贡献率为34.1%,受工业污染影响来源贡献率26.2%,受农业污染影响来源贡献率21.1%,受畜禽养殖粪便堆放及施肥作用影响的贡献率为18.6%。污染来源及其污染贡献程度分析结果为水源地供水安全和环境保护提供了重要的科学依据。 相似文献
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基于区域灾害系统理论,梳理了1970—2019年全球陆地破坏性地震灾害数据,运用地理探测器模型量化了地震致灾因子(震中烈度)、承灾体(人口密度、人均GDP)、孕灾环境(海拔、相对高程、坡度)以及房屋损毁对地震人口伤亡的贡献率.结果显示:①1970—2019年全球陆地破坏性地震灾害频次呈现波动上升趋势,地震造成的人员伤亡... 相似文献
69.
芦获 《资源节约和综合利用》2008,(8):38-39
巩义市是全国科技进步示范市、全国科技实力百强县(市)、全国综合改革试点县市和全国财政收入百强县(市)。近年来,市委、市政府通过制订实施知识产权战略,构建区域创新体系、推进传统资源加工产业的技术升级转化,发展知识产权经济,有力推动了全市知识产权优势区域培育工程的实施,增强了区域创新能力,推进了县域经济的可持续发展。科技进步对全市经济发展的贡献率达到了47.6%,综合经济实力连续14年位居河南省首位,连续8届跻身全国百强县(市)行列, 相似文献
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2014~2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11~12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11~12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4~10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014~2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估. 相似文献