郑州市大气氨排放清单及驱动力分析

采用排放因子法建立郑州市分县区2017年大气氨排放清单,并实现1 km×1 km空间网格分配,同时进行2007～2017年氨排放趋势及1989～2017年氨排放驱动力相关性分析.结果表明,郑州市2017年氨排放量为18 143.3 t,排放强度为2.4t·km^-2,农业源为主要排放源(63.4%),逸散源次之(11.3%);农业源中畜禽养殖氨排放主要来自蛋禽、肉猪和奶牛养殖;排放量前三的区县为登封市、荥阳市和新密市,分别占总量的19.3%、16.5%和15.6%;空间上郑州市南部及中西部地区排放量较高,东北部地区排放量较小; 2007～2017年各区县氨排放整体呈下降趋势,1989～2017年郑州市氨排放呈类似环境库兹涅茨曲线趋势,即氨排放整体上随着人均GDP和城镇化率上升而先增加再下降.     

气体中毒窒息事故的环境应急监测

以株洲市攸县某矿业公司"5·7"重大中毒窒息事故的环境应急监测为例,详细阐述了该事故开展应急监测的全过程。针对锁定污染因子、查找污染源、判断污染团的扩散趋势以及监控敏感点的安全等监测目的设计监测方案。通过监测数据分析确定事故特征因子为CO,其周边环境空气中浓度随着与抽风口距离的增加而快速下降,监测到附近居民区环境空气质量未受事故影响。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07：00-09：00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23：00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

珠江三角洲地区酸雨污染趋势初探

本文从珠江三角洲地区酸雨监测数据资料入手,对本地区酸雨状况及其趋势进行探讨,研究结果表明,本地区酸雨依然严重,且广泛存在。     

从银川市硫酸盐化速率五年来的变化趋势分析环境空气中二氧化硫的污染状况

硫酸盐化速率反映大气中二氧化硫及硫的化合物的污染状况,文章通过对银川市1999～2003年硫酸盐化速率的346个监测数据的统计分析,研究了煤烟型城市环境空气中二氧化硫的变化规律及污染状况。     

灰色模型在确定关键污染因子中的应用

将灰色模型引入水环境质量评价中 ,通过对某个时间段内污染物原始监测数据的灰色处理 ,从动态演变中找出关键因子 ,客观地判定各污染因子所起的作用 ,并对各因子在下一个时间段的发展趋势作出判断 ,增加了评价的准确性。经过实例运用分析表明 ,该方法物理意义明确 ,简便易用     

近三十年中国非点源污染研究现状与未来发展方向探讨

非点源污染是我国面临的重要环境问题之一,其影响范围广,污染不易控制,因此受到研究者和管理者越来越多的关注.中国非点源污染研究呈起步晚、速度快、范围广的发展特点,近十年来相关论文发表已达到一定数量,但是现有研究多是针对非点源污染体系中某些方面进行探究,缺少从全国尺度和长时间序列角度对我国非点源污染研究现状的梳理和总结.本文从全球主要文献库中检索了1988—2018年我国非点源污染的相关文章,挑选出1354篇文章进行统计分析,对于年发文数量、研究区所属省份、研究区所属流域、研究对象和研究方法分别进行统计展示.对我国近三十年非点源污染研究现状与存在问题进行总结,其中农业非点源污染需要继续深入探究其机理,城市非点源污染研究深度不足,研究地区有较大差异,研究方法存在复杂性与实用性的矛盾.未来中国非点源污染研究仍会以农业和农村非点源为主要研究对象;城市非点源将得到进一步发展;非点源污染物的防治与利用将成为重要的研究目标和研究方向;在国家实施的长江大保护战略及黄河生态保护高质量发展战略中,非点源污染也是关键研究问题;全球变化对非点源污染的影响也将是未来研究不可忽视的问题.本文对近三十年中国非点源污染...     

关中地区PM2.5时空演化及人口暴露风险

近年来以细颗粒物PM_2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM_2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000～2016年关中地区PM_2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明:①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM_2.5年均质量浓度超过了35μg·m^-3的限值,2000～2016年关中地区PM_2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000～2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM_2.5年均35μg·m^-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000～2016年关中地区PM     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

Youth,climate change and visions of the future in Miami

ABSTRACT

Miami, FL, is one of the most climate-vulnerable cities in the United States. At an average elevation of only 6 feet above sea level, parts of the city could be made uninhabitable by rising oceans within the next 40 years. The effects of climate change are already beginning to be seen, but the subject of climate change is nevertheless modelled, imagined and contested in the future tense. Today's young people are similarly future oriented, but unlike older generations they will live to feel climate change's full future effects. This study investigates knowledge of and experiences with climate change among young adults in Miami, and their visions of the future in light of predicted changes. Semi-structured interviews were conducted with 19 long-term residents of the city between the ages of 18 and 30 who were students at Miami-Dade College or Florida International University. I discuss participants’ sense of personal responsibility to inform themselves and the individualised understandings of climate science that emerge, their disillusionment with politics and resulting perception of individual responsibility for climate mitigation, and their negotiation of personal future plans in light of fatalistic visions of the future. These young adults’ perspectives on rising seas in their home city are revealed to be socially structured by ideals of individual agency and self-reliance, which become paradoxically disempowering because of the impossibility of addressing the transformational impacts of climate change through individualised means.