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31.
农村沼气作为一种特殊的清洁能源,在沈阳市农村节能减排、应对气候变化和发展低碳经济、促进新农村建设方面发挥了巨大的作用。本文通过对沼气工程在北方地区应用的阐述,力图推动北方农村沼气在农业源减排工作中的应用。 相似文献
32.
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
33.
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
34.
35.
以跨界流域黑龙江和乌苏里江为研究对象,通过合理的流域断面设置,对流域废水中的污染物及农药残留进行分析测定,通过监测结果为以后的污染防治提供依据。 相似文献
36.
京津冀地区主要排放源减排对PM2.5污染改善贡献评估 总被引:3,自引:2,他引:1
研究选取2012年1月和7月作为冬夏两季代表时段,利用CMAQ/2D-VBS模型分析了冬夏两季京津冀地区主要排放源减排30%对改善区域PM_(2.5)污染的效果.结果表明,工业源对PM_(2.5)污染的贡献最大,其次是民用源,但工业源单位减排量贡献低于民用源,交通源和电厂源的整体贡献和单位减排量贡献均较小.工业部门内贡献最大的为钢铁冶金行业,其次是水泥、工业锅炉、炼焦、石灰砖瓦和化工行业.与各部门各物种排放量的比较反映出各排放源贡献大小与其一次PM_(2.5)排放水平高度相关.因京津冀地区冬季NO_x减排对PM_(2.5)形成的促进作用,以及冬季较弱的大气垂直扩散作用,各排放源夏季减排比冬季普遍更有效,交通源、电厂源以及工业源中的水泥、工业锅炉和石灰砖瓦行业夏季减排效果相比冬季优势明显.民用源由于采暖季排放较高而冬季贡献更明显,农业源因秸秆开放燃烧量大,冬季单位减排量贡献十分显著.从同等幅度减排考虑,应将工业源作为控制重点,优先控制其一次PM_(2.5)排放,在部门内进一步重点控制钢铁冶金行业的NO_x和SO_2排放、水泥行业的夏季NO_x排放以及炼焦行业的SO_2和NMVOC排放.民用源排放应着重在冬季采暖期控制. 相似文献
37.
西安市人为源挥发性有机物排放清单及研究 总被引:12,自引:1,他引:11
对西安市各类VOCs人为源进行系统分类,收集活动水平数据,应用国内外排放因子研究的最新成果,采用排放因子法建立了西安市2014年人为源VOCs排放清单.结果表明:2014年西安市人为源大气VOCs排放量为11.51×104t,其中,固定燃烧源、生物质燃烧源、工艺过程源、有机溶剂使用源、移动源、油品存储与销售源和废弃物处理源的排放量分别占VOCs排放总量的2.53%、3.32%、13.30%、51.50%、23.64%、4.82%和1.02%.油墨印刷、建筑涂料和汽车喷涂为有机溶剂使用源重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的48.89%;工艺过程源中化学药品、医药制造、原油加工和化学纤维为重点排放行业,VOCs排放量占到排放总量的10.19%.各区县中,长安区、雁塔区、未央区、碑林区VOCs排放量明显较高,其分担率分别为16.53%、14.88%、14.47%和12.99%. 相似文献
38.
基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测 总被引:3,自引:0,他引:3
首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效. 相似文献
39.
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
40.
Source characterization of ambient fine particles at multiple sites in the Seattle area 总被引:2,自引:0,他引:2
To identify major PM2.5 (particulate matter ≤2.5 μm in aerodynamic diameter) sources with a particular emphasis on the ship engine emissions from a major port, integrated 24 h PM2.5 speciation data collected between 2000 and 2005 at five United State Environmental Protection Agency's Speciation Trends Network monitoring sites in Seattle, WA were analyzed. Seven to ten PM2.5 sources were identified through the application of positive matrix factorization (PMF). Secondary particles (12–26% for secondary nitrate; 17–20% for secondary sulfate) and gasoline vehicle emissions (13–31%) made the largest contributions to the PM2.5 mass concentrations at all of the monitoring sites except for the residential Lake Forest site, where wood smoke contributed the most PM2.5 mass (31%). Other identified sources include diesel vehicle emissions, airborne soil, residual oil combustion, sea salt, aged sea salt, metal processing, and cement kiln. Residual oil combustion sources identified at multiple monitoring sites point clearly to the Port of Seattle suggesting ship emissions as the source of oil combustion particles. In addition, the relationship between sulfate concentrations and the oil combustion emissions indicated contributions of ship emissions to the local sulfate concentrations. The analysis of spatial variability of PM2.5 sources shows that the spatial distributions of several PM2.5 sources were heterogeneous within a given air shed. 相似文献