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WANG Hong-kang 《环境科学学报(英文版)》2000,12(2):154-160
IntroductionNowweallconcernourselveswiththecontemporaryproblemsofoverpopulation,resourceexploitation,environmentalpollutionand... 相似文献
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水生生物对三唑磷的物种敏感度分布研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水环境中日益严重的有机磷农药污染问题,选择广泛使用的三唑磷作为研究对象,利用其对水生生态系统中不同营养层次生物物种的半数效应浓度(median effective concentration, EC50),建立了基于对数-逻辑斯蒂分布的水生生物物种敏感度分布(species sensitivity distribution, SSD)模型,并采用概率图和吻合度检验方法对该模型进行了检验和评价.结果表明,水生生物对三唑磷的 SSD 服从对数-逻辑斯蒂分布,其参数为 α=-0.4788±0.2381,β=0.7546±0.1078.基于该 SSD 模型,获得三唑磷的 5% 危害浓度(hazardous concentration for 5% of the species, HC5)值为 1.992×10-3 mg/L,并推导出三唑磷的最大浓度基准值(criteria maximum concentration, CMC)值为 9.96×10-4 mg/L.对 HC5、CMC 与单一物种的安全浓度的比较研究指出,基于 SSD 方法制定环境质量标准更为严格,也更接近于真实的生态环境.另外,根据渤海莱州湾海域中三唑磷的监测数据,预测了其对物种的潜在影响比例(potentially affected fraction, PAF)为 0.36%,对该水域生态环境的影响处于较低风险水平. 相似文献
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解读《建设项目环境保护管理条例》修订的要点,剖析当前石油化工建设项目环境保护管理体系的核心由“环评制度”逐步向“排污许可证制度”转变的现实情况,及与此相应的环保行政主管部门对建设单位和设计咨询单位的环保工作提出的新要求。从实际工作出发,总结了中国石化系统和民营企业石油化工建设项目在新形势下环保管理工作的特点、遇到的问题及解决方案。 相似文献
74.
基于不确定性分析的健康环境风险评价 总被引:15,自引:1,他引:15
基于对水源地石油污染等现场调查数据为基础,选取典型污染物苯,利用可传递参数差异的蒙特卡罗技术方法,分析了乙烯厂不同分区苯污染经过呼吸和饮水暴露途径造成人体健康风险的不确定性,量化不确定性因素影响的A地区人体健康风险水平.结果表明,裂解装置区是苯污染影响人体健康风险水平的主要来源,产生的健康风险水平均值为1.17×10-4,而其他3个分区的影响较小;所有分区苯污染对A地区产生的人体健康总风险均值为1.18×10-4,大于美国环保局人体健康风险建议值10-6,对人体健康已产生影响;受不确定性因素影响,根据不同的人体健康可以承受的风险水平限值,污染对人体健康产生影响的概率存在差异.因此量化不确定性对风险水平的影响,可为污染场地的风险管理和修复行动提供科学依据. 相似文献
75.
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:1,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
76.
77.
发展节能与新能源汽车是降低交通运输行业碳排放的重要技术路径.为量化预测节能与新能源汽车的全生命周期碳排放,利用全生命周期评价方法,以汽车相关技术路线和政策为参考,选取燃油经济性、整车轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子为关键参数,构建传统燃油汽车(ICEV)、轻度混合动力汽车(MHEV)、重度混合动力汽车(HEV)、纯电动汽车(BEV)和燃料电池汽车(FCV)的数据清单并对其全生命周期碳排放进行量化预测评价,对电力结构碳排放因子和不同制氢方式碳排放因子进行了敏感性分析和讨论.结果发现,2022年ICEV、 MHEV、 HEV、 BEV和FCV的全生命周期碳排放量(以CO2-eq计)分别为208.0、 195.5、 150.0、 113.5和205.0 g·km-1.到2035年,BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益,分别降低69.1%和49.3%.电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放的影响最显著.关于燃料电池汽车的不同制氢方式,短期应以工业副产氢提纯为主供应FCV氢能需求,长期以可再生能源电解水制氢和化石能源... 相似文献
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Facility Siting is an important phase of project development. A critical stage is plot plan optimisation, where significant potential hazards are eliminated due to equipment spacing. In addition to ensuring appropriate compliance with minimum spacing requirements, occupied building studies to achieve compliance with the requirements of API 752 and API 753 could also be undertaken to optimise safety outcomes. The studies are done in three stages, where the first stage is hazard identification, second stage is consequence assessment and the third stage is risk assessment. Third stage assessments are only carried, if the consequence based siting recommendations are not practical to implement.This paper presents the challenges in estimating risk due to process hazards with a focus on selecting right event likelihood data. A comparison is presented on the variation in predicted risk levels based on equipment failure rates and leak frequencies.Case study of a plot plan optimisation study is undertaken with DNVGL Phast Risk and the variation in risk levels up to two orders of magnitude are recorded. Challenges such as adaption of data for local conditions, consistent definitions of failure, sample size of data, applicability of data play a significant role in identifying and correctly quantifying the risk levels. Such challenges and its impact on risk quantification are presented in this paper as well as its impact on facility siting. 相似文献
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A model of multiple domino scenarios and the risk of the domino effect, which is a sequential chain escalating from the primary unit to the last unit, is presented in this paper. The trajectories of fragments from all units, the ground distribution of projectiles, and the risk of the sequential chain of the domino effect were calculated using Monte Carlo simulations. The results showed that the range affected by the fragments from each tank included the other tanks, meaning that fragments from one tank could hit the other tanks and cause multiple accidents, and that the sequential chain of the domino effect could indeed happen. The distributions of ground impacts showed that tank fragments were projected over long distances, up to 1200 m from the source. The spatial distribution of the kinetic energy at ground impact for tank fragments was also obtained. Moreover, the magnitudes of the probabilities of the primary, secondary, third, and fourth accidents in the domino chain were respectively about 10−7, 10−11, 10−15, and 10−19. These results showed that for neighboring domino effect units in the same accident chain, the risk of the most recent domino effect was 104 times that of the following domino effect. 相似文献
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