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191.
规范了水环境容量的定义和分类,建立了符合泗河水文、水资源特征和水环境状况的河流水环境容量模型,与GIS技术结合构建了适合北方地区的河流水环境容量计算程序和方法;摸清了水功能区-入河排污口-点源排放口的一一对应关系,提出了将水域环境容量转换为陆域点源最大允许排污量的估算方法。计算了泗河在满足水功能区划条件下的水环境容量及最大允许排污量,从而为制定该河流水污染物容量总量控制方案提供了科学依据。  相似文献   
192.
近20年来,我国在推进医疗废物无害化管理和处理处置方面开展了大量的工作,成绩举世瞩目。但处于新的历史时期,如何更好地基于可行技术,探索与其相匹配的管理模式,解决医疗废物处理处置短板已成为迫在眉睫的工作。我国目前存在针对医疗废物处理处置技术适用性考虑不足、农村及偏远地区医疗废物处置能力缺乏、医疗废物应急处置能力存在短板以及医疗废物领域科技创新能力有待提升等问题。因此,结合各种医疗处置技术特点及适用性,提出基于技术的适用性推进医疗废物处理处置技术布局优化、通过管理和技术进步解决农村和边远地区医疗废物处置难题、合理配置疫情期间应急处置能力以及推进科技创新等建议,为打造新时期医疗废物处理处置技术体系提供参考。  相似文献   
193.
水源事故的频发会对城市供水系统产生威胁,有必要针对供水系统风险进行评估和防控。针对水源事故频发及高发因素定量甄别研究,筛选统计了国内近20年来1 900多起水质突发事故案例,梳理了触发水源水质污染的多种因素,通过构建水源水质安全事故树和贝叶斯网络进行了相互验证分析。结果表明:我国水源污染事故主要因素贡献为依次突然排放(0.466)、污染长期累积(0.242)、交通事故(0.109)等;采用贝叶斯网络计算进行验证,其结果与事故树方法一致性较好。该方法有助于水源污染防控工作中风险点甄别和排序,可为我国饮用水安全保障水平的提升提供支撑。  相似文献   
194.
为评估2010—2019年成都市机动车防控措施的减排效果,以2010年为基准年,采用排放清单法计算了各减排措施下2019年的减排量,对比分析了4种控制措施的减排效益。结果表明:成都市机动车排污总量逐年下降,2019年PM2.5、NOx、VOCs、CO、SO2和NH3的排放量分别为0.27×104、4.63×104、1.70×104、28.99×104、0.21×104和0.45×104 t,主要分布在中心城区,其中重型货车对PM2.5和NOx贡献最大,小型客车对VOCs、CO、SO2和NH3贡献最大;措施中加严标准的综合减排量最大,重点减排车型为小型客车、轻型货车、公交车等,2019年6种污染物减排量分别为0.14×104、2.27×104、1.29×104、6.77×104、0.07×104和0.38×104 t;优化城市交通管理对小型客车和摩托车的减排效果显著,2019年6种污染物减排量分别为0.04×104、0.81×104、0.38×104、2.55×104、0.05×104和0.04×104 t;淘汰高排放车辆对小型客车、轻型货车等的减排较明显,2019年6种污染物减排放量分别为0.13×104、0.98×104、0.34×104、2.62×104、0.01×104和0.007×104 t;推广清洁能源汽车的重点减排车型为出租车和公交车,虽然可有效减少PM2.5、NOx的排放,但VOCs却有小幅增加,2019年6种污染物减排放量分别为0.12×104、0.62×104、−0.13×104、0.30×104、0.004×104和0.000 5×104 t。  相似文献   
195.
为解决油田落地油泥含油率高但不能直接进行生物无害化处置的问题,探索一种热水洗辅助微生物修复工艺。利用热水洗实验考察了清洗配方和水温对降低含油率的影响;从落地油泥中分离出石油烃降解菌,以用于含油残砂的微生物降解过程,同时探究填料和烃降解微生物对残砂中石油烃降解效果的影响。结果表明,鼠李糖脂清洗剂在总用量为0.5%、水洗时间30 min和50 ℃条件下,可将油泥含油率由107.1 mg·g−1降至为39.3 mg·g−1;水洗后残砂中的土著菌群数量出现了明显下降。分离获得了2株烃降解菌,并优选出具有增加油泥溶氧和保水的沼渣。将烃降解微生物和优选沼渣加入残砂后,石油烃生物降解效率得到显著提升,200 d后含油率降为4.62 mg·g−1。在此过程中,微生物优先降解分子量小的饱和烃和芳香烃组分,对胶质和沥青质等组分降解程度偏低。该研究结果可为油田高含油落地油泥的环保处置提供参考。  相似文献   
196.
通过汤逊湖天然饵料生物量的调查,评估在不投肥、不投饵条件下汤逊湖的鱼产力情况;根据主要鱼产力生长代谢参数评估生态渔业养殖模式下由鱼的排泄和排粪作用产生的污染负荷量及由生长增重存储在鱼体内的营养盐量。结果表明:汤逊湖天然鱼产力约为2 975.49 t/a,生态渔业养殖模式下养殖密度可控制在29 g/m3左右;排泄和排粪产生的营养盐氮、磷量分别为309.28、13.06 t/a,其中氮量高于鱼类生长增重存储的营养盐量(73.10 t/a),磷量低于鱼类生长增重存储的营养盐量(15.90 t/a)。生态渔业养殖产生一定量的内源污染物氮,但能削减水体中内源污染物磷,可作为控制湖泊富营养化的措施之一。  相似文献   
197.
冰雪是一类重要且普遍的环境介质,而冰雪环境光化学是一门新兴的学科.在相同光照条件下比较冰中和水中有机污染物的光化学行为,有助于揭示冰雪光化学与水环境光化学之间的异同.本文以四环素(TC)为模型化合物,比较了模拟日光(λ>290 nm)照射下不同水体冰相和水相中TC的光降解动力学,研究了不同相中溶解性物质(腐殖酸(HA)、Cl-、NO3-和Fe(III))对光降解的影响及作用机制,以揭示冰雪环境光化学和水环境光化学的异同.结果表明,冰中和水中TC光解遵循准一级反应动力学,纯水冰中表观光解量子产率为4.76×10-3,高于纯水中表观光解量子产率(3.85×10-3).在不同水体中,冰相TC的光解快慢顺序为海水冰中 > 淡水冰中 > 纯水冰中,而在水相中光解快慢顺序与冰相不同,为淡水中 > 海水中 > 纯水中.通过考察主要溶解性物质对冰/水中TC光降解动力学的影响发现,无论是在冰相还是水相,Cl-、HA、NO3-和Fe(III)均加快了TC的光降解,且促进作用随浓度的升高而增强.但在水相与冰相中每个因素促进的程度却存在差异,相对于水环境,冰中HA、NO3-、Fe(III)敏化作用较大,对TC光降解的促进作用较强;而冰中Cl-对TC光解的促进作用较水相中弱.这些溶解性物质对TC光解的促进作用能够解释海水冰、淡水冰与海水、淡水中TC相对于纯水冰相/水相具有较强的光降解能力.进一步地,将实验数据外推到实际环境,在35°~50°N地区的仲冬季,冰雪表面和水体表层TC光化学降解的半减期分别为15.4~38.9 min和19.0~48.0 min,其不仅依赖于光解发生的纬度与季节,还受到反应基质(冰/水)的影响.以上结果揭示了冰中和水中TC光化学转化行为的异同,这对于准确评价寒冷环境中此类新型污染物的归趋具有重要意义.  相似文献   
198.
污水再生利用是减少水体污染、缓解水资源供需矛盾和促进城市经济社会可持续发展的重要途径,但公众的偏见和排斥严重制约再生水处理技术的推广和发展。本文整合技术接受拓展模型和技术准备度理论,构建公众参与再生水回用意愿影响因素模型,运用结构方程模型和人工神经网络进行两阶段实证检验。研究表明:感知有用性和感知易用性对公众参与再生水回用意愿有显著正向影响;便利条件和主观规范分别对感知易用性和感知有用性起显著提升作用;技术准备度的消极因素极大地阻碍了公众再生水回用意愿的提升。基于上述结论,本文提出提升宣传的有效性,完善城市再生水配套设施及相关激励政策,联合社区、学校、企业等平台协同推进再生水处理技术推广工作等对策建议,为政府制定科学有效的干预政策,引导公众使用再生水提供重要的理论参考和实践指导。  相似文献   
199.
从资料核查、在线监测设备核查、集控系统核查及现场核查4个环节详细介绍了火电厂总量减排现场核查的要点。对核查中出现的问题进行总结及分析,为同类环境管理工作提供参考。  相似文献   
200.
为探讨原始和铁改性生物质炭对污染土壤中砷(As)和铅(Pb)生物有效性和土壤微生物群落结构的影响,利用As-Pb复合污染水稻土进行水稻盆栽试验,分别在土壤中施加3%(质量分数)的原始法国梧桐枝条炭(法桐炭)、铁改性法国梧桐枝条炭(Fe-法桐炭)、原始猪炭(猪炭)、铁改性猪炭(Fe-猪炭).试验结束后测定土壤pH、有机碳等理化性质、土壤养分有效性、土壤有效态As和Pb、稻谷中As和Pb的含量及土壤微生物群落结构等指标.结果表明,与对照相比,施用Fe-法桐炭对土壤中As的钝化效果较好,降幅为39%;施用猪炭对土壤中Pb的钝化效果较好,降幅为19%;Fe-法桐炭的施用使稻谷中As含量降低了80%.施用两种原始生物质炭后,土壤中的微生物群落多样性指数(Chao1、Shannon)和OTUs总数均显著)增加(p<0.05),但相较于原始生物质炭,施用铁改性生物质炭均提高了土壤中优势菌群的相对丰度,且两种铁改性生物质炭处理土壤中的优势菌属为Actinobacteria_unclassified、Gaiellales_unclassified和Nocardioides.冗余分析表明,土壤中微生物群落组成与土壤pH和有效态As关系密切.因此,施用生物质炭可以通过改变土壤pH和降低As胁迫等性质影响土壤微生物群落结构.综上所述,经过铁改性处理的法桐炭更适用于As污染土壤修复,而原始猪炭是一种比较理想的Pb污染土壤修复材料.  相似文献   
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