航空器场面滑行污染物排放计算研究

分析了航空器发动机排放污染物种类,介绍了标准起飞着陆循环(LTO)与航空器全发滑行方式下油耗与排放计算模型,建立了单发滑行、牵引滑行、APU电力驱动滑行3种滑行方式的油耗与排放计算模型.采用油耗与排放修正模型,对航空器场面滑行阶段因外界温度、气压、湿度等因素造成的油耗系数与排放系数改变进行修正.以上海虹桥机场为例,计算了不同滑行方式下各机型污染物气体排放量.计算结果表明:采用单发滑行与APU电力驱动滑行可降低航空器场面滑行阶段HC、CO和NOx的排放量,牵引滑行对NO_x的排放影响不大,但可明显降低HC、CO的排放量.     

2013年-2017年江苏省环境空气中首要污染物变化分析研究

选择2013年-2017年环境空气质量监测数据进行统计分析,结果表明:成为影响江苏省环境空气质量的首要污染物有PM10、PM2.5、O3和NO2等;2016年,这些污染物成为首要污染物的天数占比大小依次为PM2.5 (36.8%)、O3(34.9%)、PM10(20.5%)和NO2(7.8%).秋冬季颗粒物对空气质量的影响大,春夏季则是O3污染的影响占优势.地区差异方面,苏北、苏中地区PM10作为首要污染物的天数占比总体高于苏南地区.苏南、苏中沿江部分地区NO2作为首要污染物的天数占比明显高于苏北地区.2013年-2016年,O3污染对空气质量的影响日益上升,将成为公众对于空气质量改善的另一个关注点.     

大数据技术在环境执法工作中的应用研究

随着大数据技术在各领域的逐步应用,已经有不少成功的案例来证明其确实可以解决之前通过常规信息化手段无法解决的问题;特别是在将大数据与人工智能结合以后,基于底层海量数据的"智能"分析,对于实时性要求比较高的业务的决策辅助,有非常好的应用效果.而环境保护管理工作复杂、专业、涉及面广、信息量大的特点,非常适合采用大数据技术;特别对于排污企业的执法检查工作,通过打造"环境大数据平台"为环境执法者提供第二个大脑,将真正为环境执法工作对精细化、精准化发展的目标服务.     

南京北郊冬春季气溶胶数浓度变化特征分析

使用APS-3321对2014年南京北郊冬春季0.5~20μm粒径段大气气溶胶数浓度进行了较长时间的连续观测,对其变化特征进行了分析.观测期间南京北郊冬、春季大气气溶胶平均数浓度分别为(364.8±297.8)个·cm~(-3)和(79.6±62.4)个·cm~(-3),细粒子(0.5~1.0μm)分别占整个观测粒径段数浓度的87.8%和86.6%,在不同时间段,数浓度变化很大.南京北郊数浓度具有明显的日变化特征,夜晚浓度高,白天浓度低,冬季07:00和春季09:00达到早高峰,冬季17:00和春季18:00数浓度开始迅速增加.数浓度粒径谱分布冬季为单峰型,峰值粒径在0.583~0.626μm之间,春季峰值粒径小于0.542μm,冬季峰值粒径大于春季.随着相对湿度的增加气溶胶数浓度不断增加,同时峰值粒径向较大粒径方向偏移,体现了吸湿增长对气溶胶粒径谱分布的影响.观测期间,霾天比例高达83.3%,随着霾污染加重,在小于2.0μm的粒径段数浓度显著增加且冬季更为明显;春季,细粒子比例随霾的加重而增加,但冬季由于气溶胶老化导致大粒径粒子浓度显著增大,重度霾天时,细粒子比例有所降低.对1月典型污染过程的分析表明,气团来源与地面风向存在很好的对应关系,苏北近距离污染输送和地面小风造成的污染物累积是此次重污染过程形成的重要原因.     

太湖蠡河小流域水质的空间变化特征及污染物源解析

为了解太湖流域河流中污染物的来源及时空变化特征,于2014年在太湖湖西区蠡河小流域开展水质监测,对从上游到下游的5个监测点汛期和非汛期水体中的总磷(TP)、氨氮(NH_4~+-N)、化学需氧量(COD)浓度的变化规律及其影响因素进行了研究.结果表明,监测期间流域水体中TP、NH_4~+-N、COD的浓度均值为0.176、1.075、10.626 mg·L~(-1),水质状况总体较好,未超过Ⅳ类水标准.从上游到下游TP、NH_4~+-N浓度逐渐升高,下游水质较差,均属于劣Ⅴ类水质;而COD浓度较低,未超过Ⅳ类水标准.受降雨的影响,污染物浓度在汛期略高于非汛期.在非汛期,污染物浓度从上游到下游逐渐升高,而在汛期,各监测点污染物浓度没有明显的变化趋势.随着居民地面积的增加,林地面积的减少污染物浓度逐渐升高.流域人口密度、畜禽养殖与水体中污染物浓度显著相关.蠡河流域农业面源污染的主要来源是生活源和畜禽养殖源.     

铁岭市线源车流量调查及污染物排放量的估算

通过对辽宁省铁岭市主要交通干线车流量的调查，估算出不同干线污染物的排放量，借以掌握线源污染物排放量，为环境管理提供依据。     

Improving the prediction of air pollution peak episodes generated by urban transport networks

This paper illustrates the early results of ongoing research developing novel methods to analyse and simulate the relationship between trasport-related air pollutant concentrations and easily accessible explanatory variables. The final scope is to integrate the new models in traditional traffic management support systems for a sustainable mobility of road vehicles in urban areas.This first stage concerns the relationship between the hourly mean concentration of nitrogen dioxide (NO₂) and explanatory factors reflecting the NO₂ mean level one hour back, along with traffic and weather conditions. Particular attention is given to the prediction of pollution peaks, defined as exceedances of normative concentration limits. Two model frameworks are explored: the Artificial Neural Network approach and the ARIMAX model. Furthermore, the benefit of a synergic use of both models for air quality forecasting is investigated.The analysis of findings points out that the prediction of extreme concentrations is best performed by integrating the two models into an ensemble. The neural network is outperformed by the ARIMAX model in foreseeing peaks, but gives a more realistic representation of the concentration's dependency upon wind characteristics. So, the Neural Network can be exploited to highlight the involved functional forms and improve the ARIMAX model specification. In the end, the study shows that the ability to forecast exceedances of legal pollution limits can be enhanced by requiring traffic management actions when the predicted concentration exceeds a lower threshold than the normative one.     

DDT residues in water, sediment, domestic and indigenous biota from a currently DDT-sprayed area

DDT is used for indoor residual spraying (IRS) in Limpopo Province, northern South Africa to control malaria. Through IRS, DDT may reach the outdoor environment via dust and air and from possible spillages during application. In this area the local people consume domestic chickens, wild fish or birds. Fish from the river catchment and impoundments seem to be the major source of protein intake. Water, sediment and tissue samples from two such fish species, domestic chickens and wild birds (terrestrial and aquatic) from this DDT-sprayed area were analysed for DDT and metabolite residues. The samples contained p,p′-DDT, p,p′-DDD and p,p′-DDE residues, with the latter the most ubiquitous and in the highest concentrations. These findings raise concern that both water and food may be major routes of human exposure to DDT and metabolites, thereby posing possible adverse human health implications to the local communities.     

液相催化氧化法脱除燃煤烟气中多污染物研究进展

针对燃煤烟气中SO₂、NO_x和重金属Hg等污染物,可将多个单一污染物控制系统串联进行脱除,但存在系统庞杂、运行成本高等问题,因此开发经济高效的一体化脱除技术十分必要。液相催化氧化法能够在液相中对多污染物进行联合脱除。根据使用氧化剂的不同,对不同的液相催化氧化法进行了详细论述,包括H₂O₂氧化法、次氯酸盐及亚氯酸盐氧化法、过二硫酸盐和过一硫酸氢盐氧化法等,总结了各种方法的优缺点,并对未来的研究方向提出了建议。     

半渗透膜采样技术在有机污染物监测中的作用

介绍了半透膜装置的组成和特点、半渗透膜采样技术的优点及其在有机污染物监测中的应用，指出该技术可用于研究有机污染物在空气、生物、水体中的分布和迁移规律，以及与有机污染物相关的生态毒理实验。