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141.
道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据.  相似文献   
142.
城市酒店业的碳排放核算及低碳指标分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着中国的快速城市化和服务业的发展,旅游业逐渐成为主要的温室气体排放者之一,酒店面临节能减排的压力并缺乏相关的评价标准.本文建立了生命周期的酒店业碳排放核算框架和低碳指标,并以宁波市为案例城市,对其3种类型的酒店进行碳排放核算和低碳指标的分析.结果表明,能源消费是酒店业最大的碳排放源,占93.5%~94.1%;各类酒店的碳排放量在2013—2015年间有约8.2%~9.2%的减少;从低碳指标看,五星级酒店的单位建筑面积的碳排放最小,单位出租间天数和单位旅客的碳排放最大,而四星级酒店的单位营业额碳排放最小.优化区域电力碳排放水平和酒店的软硬件设施是减少酒店碳排放的有效措施,碳标签是有效的酒店业低碳管理的政策工具.  相似文献   
143.
南昌市移动源排放清单研究   总被引:8,自引:4,他引:4  
根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.  相似文献   
144.
我国人为源气态活性氮排放时空变动特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着粮食和能源需求的增加,农业生产和化石燃料燃烧带来的活性氮污染越来越成为影响我国环境和人民健康的重要因素之一.通过对2000、2005及2010年全国31个省(直辖市、自治区)的人为源气态活性氮排放总量、单位GDP及单位人均排放量的Moran's I指数和GetisOrd G*i指数进行空间分析,探讨了气态活性氮排放及其强度的时空变动特征.结果表明,全国的气态活性氮排放及其强度呈现明显的空间集聚特征.在空间分布特征上,全国活性氮排放表现为高值集聚分布,其热点主要位于华北平原和长江中下游平原地区;排放强度方面则为高值聚集和低值聚集兼备.通过对3个年份的冷热点比较分析发现,排放强度的冷点地区变化较小,热点地区变化较大.其中,单位GDP排放强度方面,冷点地区处于东南沿海地区,热点地区则由西北地区缩小到四川、甘肃两省;而单位人口排放强度方面,冷点地区范围有所缩减,热点地区则由分散转变为集中分布于京津冀及周边的山西、内蒙古和辽宁等.分析人为源气态活性氮时空分布格局和特征及其形成原因,可为评估和减缓气态活性氮排放对生态环境的影响提供科学基础.  相似文献   
145.
基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.  相似文献   
146.
G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.  相似文献   
147.
岩土破坏过程声发射特征的实验研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对重庆黄泥包滑坡处采集的岩土试样进行单轴压缩和拉伸实验,测试了岩土破坏过程的声发射信号,得出了岩土破坏过程声发射的基本特征:在单轴压缩实验中,声发射能量信号随着压力的增加呈现连续增加的趋势,在主破裂时刻有较强声发射能量信号产生;在蠕变实验中,AE在压力上升阶段信号增强,在恒定压力下,AE信号有所减弱,整体趋势较为平缓;在拉伸实验中,岩土的破坏方式呈主震型和群震型;AE信号能够反映岩土受载过程;岩土的抗压强度与声发射能量最大值呈正相关性;加载速率越大,声发射能量最大值也越大。  相似文献   
148.
通过对全国、江苏省以及南京市工业危险废物的产生量和排放量进行调查、总结和对比分析,指出江苏省作为一个工业大省、强省,每年工业危险废物的产生量接近全国的10%,且呈逐年下降趋势.而排放量所占比例大于10%,且出现了先降低、再增加、又降低到零的现象,最高时达到16.67%.造成这一现象的原因可能跟工业危险废物的管理有关.同时指出了目前江苏省乃至南京市目前存在的问题以及相应的对策措施.  相似文献   
149.
铝工业是高能耗高排放工业,探索铝工业的节能减排路径有助于我国实现《巴黎协定》中的温室气体减排承诺.采用物质流分析和生命周期评价方法,基于存量水平、技术水平和能源结构设置了15种情景,研究了我国铝工业1990~2100年的能耗和碳排放量,探索不同路径下的节能减排潜力.我国铝在用存量将在2040~2050年达到峰值(4.6...  相似文献   
150.
针对时间因素对钻屑瓦斯解吸指标K1测定结果的影响,采用恒温瓦斯放散试验深入分析钻屑瓦斯解吸指标K1测定理论的准确性,总结因时间因素导致K1值测定误差所带来的现场问题。研究结果表明:K1值的测定误差与时间关系密切,测定启动时间越晚,误差越大;测定启动时间由第1 min延后至第2 min,绝对误差和相对误差最大值分别增加0.081 cm3/(g·min1/2)和2.20%;高瓦斯压力条件矿井或煤层的局部高瓦斯压力区域、构造煤发育区的钻屑瓦斯解吸指标K1值测定结果偏低,测定误差偏大。研究结果可为煤与瓦斯突出预测水平的提升提供技术支撑。  相似文献   
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