一种新型水泥配料

美国燃气技术研究所(GTI)与美国环保局下属的新泽西交通与Unitel技术部合作开发出一种名为Cement-Lock的技术，可将港湾或水道底泥转变成建筑水泥的配料。该技术能使许多受金属及其他污染物(主要来自污水管道溢流系统和工业生产活动)污染的港湾和水道变得清洁。     

金沙江对硫酸的缓冲性能分析

本文分析了金沙江对硫酸的缓冲特征，建立了江水的缓冲曲线方程，并且验证了此方程的有效性，证明用此方程预测硫酸进入金沙江后江水pH值的变化情况，其预测准确度在0.2个pH单位内。     

ClO2去除废水中石油类污染物的研究

就如何使用ClO2和O3对水中石油类污染物氧化去除进行了研究，确定了最佳反应时间、pH和氧化剂用量对去除率的影响。ClO2的最佳投加量应为有机物总量的1．5倍，反应时间可控制在20min上。ClO2处理pH5．0～6．5溶液时的去除效果最好。同时进行了O3的对照实验。分析了ClO2和O3在水处理应用中的优缺点。     

国家环保总局发布五项机动车排放新标准

2005年4月27日,国家环保总局召开新闻发布会,公布了五项机动车污染物排放新标准。国家环保总局科技司副司长罗毅表示,制定和实施更严格的排放标准,降低排放负荷是解决机动车污染问题的必然选择和有效手段。新排放标准是根据国内机动车污染状况、发展需要和环境保护的需要制定的。     

建设项目竣工环境保护验收监测中的问题及对策

对竣工的建设项目进行环境保护验收监测(以下简称验收监测)是贯彻执行国家环保总局关于《建设项目竣工环境保护验收管理办法》(13号令)的重要技术手段,是落实“三同时”环境管理制度的必要措施。验收监测在环保工作中发挥了重要作用,但也存在一些问题。     

浅谈污染物总量监测的技术性与可行性

为实现“九五”环境保护目标,国家开始组织实施污染物排放总量控制。江苏省为实施污染物排放总量控制,率先制订了《江苏省排放污染物总量监测规范（工业废水部分）》。国家发布的新的《污水综合排放标准》即ＧＢ８９７８－１９９６提出的日平均浓度概念也包含了总量控制...     

兰州市SO2排放总量预测的BP人工神经网络模型

依据兰州市大气污染复杂的特点,首次将BP人工神经网络用于兰州市SO2排放总量的预测,结果表明,BP人工神经网络能较好地用于污染物排放总量的预测,且具有预测精度高,对数据数量和精度要求不高和客观性较强等优点。     

2015~2021年青藏高原地表臭氧时空变化及驱动因素分析

基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧（O₃）时空分布格局. 采用KZ滤波将O₃-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ（O₃-8h）均值为78.7~156.7 μg·m^-3,O₃浓度超标率（国家二级标准）为0.7%~1.5%. O₃-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O₃-8h短期、季节和长期分量对12个城市O₃-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O₃降低不利,使得O₃-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m^-3. 2018~2021年气象有利于O₃浓度降低,导致O₃-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m^-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O₃-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O₃-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O₃-8h长期分量的上升可能是由于PM_2.5长期分量快速下降[4.04 μg·（m³·a）^-1]导致.     

2018~2021年成都市碳质气溶胶变化特征分析

碳质气溶胶是细颗粒物（PM_2.5）的重要组成部分,可影响全球气候变化、大气能见度、区域空气质量和人类健康. 为了探究减排背景下碳质气溶胶的长期变化特征,通过实时在线监测获取了2018～2021年成都市PM_2.5样品中的有机碳（OC）、元素碳（EC）、挥发性有机物（VOCs）浓度以及相应的气象数据. 结果表明,监测期间ρ（OC）和ρ（EC）均值分别为（10.9 ±5.7）μg·m^-3和（2.6 ±1.9）μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为25.2%和6.0%,ρ（SOC）均值为（5.7 ±3.3）μg·m^-3,在OC中的占比为52.9%. OC和EC浓度随PM_2.5年际变化趋势一致,2018~2020年呈下降趋势[PM_2.5：年均下降浓度为-7.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.6 %·a^-1;OC：年均下降浓度为-1.7 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.2 %·a^-1;EC：年均下降浓度为-0.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-4.4 %·a^-1],2021年各污染物浓度较2020年均有不同幅度反弹. PM_2.5和OC浓度大小为：冬>春>秋>夏,EC浓度大小为：冬>秋>春>夏,OC和EC占比分别呈夏季和秋季高于其他季节,对应季节OC和EC占比分别为26.8%和6.9%. 随着污染程度的加重,OC、EC和SOC浓度逐步上升,但在PM_2.5中的占比却呈下降趋势,说明成都市PM_2.5污染的控制因子并不是碳组分. 源解析结果表明,成都市碳质气溶胶主要受机动车、工业源、生物质燃烧源、VOCs二次转化影响. 2019~2021年,EC受VOCs中机动车特征组分影响逐年下降,春季和秋季OC和EC受VOCs影响大于其他季节,春秋季节应加大VOCs排放治理,减少二次转化影响.     

不同污染等级下阳泉市PM2.5传输特征和潜在源区分析

利用2020~2022年阳泉市的PM_2.5监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用 HYSPLIT4 后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法（MS-PSCF）和轨迹密度分析法（TDA）,对阳泉市PM_2.5传输通道和潜在源区分区域、分级别研究. 结果表明：①阳泉市PM_2.5污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_2.5浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_2.5分布特征与本地特殊地形密切相关. ②小风天气下不同污染等级PM_2.5污染次数最多、PM_2.5浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_2.5污染次数和PM_2.5浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主. ③中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型（22%）、高压前部（底部）型（54%）、高压后部型（14%）和均压场型（10%）,高压前部（底部）型是造成PM_2.5浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型（78%）和西北气流型（22%）,平直西风气流型是造成PM_2.5浓度升高的主要高空形势. ④MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_2.5不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_2.5主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_2.5浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_2.5主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部.