关于臭气浓度无组织排放监测的探讨

对臭气浓度无组织排放监测过程中的准备阶段、样品采集、样品分析、结果应用等方面进行了探讨,使现场监测工作更具规范性和有效性。     

基于遥感监测的黄海绿潮漂移路径及分布面积特征分析

本文利用2008～2012年的多源卫星遥感序列图像,动态监测各年绿潮发生的漂移路径、影响海域面积,得到各年绿潮漂移趋势、分布面积和最大分布面积出现时间。根据监测结果,划分出影响绿潮漂移路径的关键区域,并分析了2008、2009和2010年关键区域内各年绿潮漂移方向和面积变化情况。     

乙酰丙酮分光光度法测定环境空气中甲醛的方法优化

通过对GB/T 15516-1995的研究,结合实际分析经验,优化了该方法的显色方式,简化了操作步骤,提高了分析效率,其准确度以及精密度均满足分析要求.     

鄂尔多斯盆地植被覆盖动态监测与评价

基于像元分解模型,利用LANDSATNDVI数据,估算了鄂尔多斯盆地2002年7月和2010年7月植被覆盖度,以量化和可视化的形式分析了鄂尔多斯盆地2002年一2010年间植被覆盖度的时空变化特征,探寻了引起植被覆盖度变化的驱动因素。结果表明：2002年一2010年鄂尔多斯盆地植被覆盖度变化明显,平均覆盖度增加了7．35％,改善和明显改善面积增加了35．67％,退化和明显退化面积增加了1．49％。研究区植被覆盖度增加的主要原因是降雨量的增加和一系列生态建设工程的实施;减少的主要原因是恶劣的生态环境和过度的能源开发活动。     

浅析化工园区大气特征因子自动监测综合分析

从总体状况评价、浓度变化特征、疑似源探寻等角度初步分析了某化工园区大气特征因子自动监测数据。分析表明,合理选用不同水平的数据集可以突出大气特征因子的规律性,尤其是疑似源探寻;采用现场检查等手段与自动监测的相互校核十分必要,特别是便携式气相色谱质谱仪对特征因子自动监测系统“假阳性”识别。     

黑龙江省PM2．5监测现状及结果分析

近十余年来在中国的部分地区进行了PM2.5的采集和分析。以美国PM2.5的主要检测方法为例,指出在国际社会中针对PM2.5检测的重要性和普遍性,同时例举了中国PM2.5的检测方法的多样性。根据黑龙江省13个市（地）共57个环境空气自动监测站的大气监测数据结果,总结了黑龙江省PM2.5的监测现状,并详细的介绍了黑龙江省关于PM2.5检测工作的开展情况。以哈尔滨为例对市区的大气污染情况进行预测和分析;提出了黑龙江省大气PM2.5污染超标的原因,并提出切实可行的治理方案。同时指出了今后黑龙江省PM2.5监测的发展方向。     

模型模拟在城市SO2环境容量测算中的应用研究

以许昌市污染源普查数据为基础,通过现状排放、环境质量控制目标与预测环境质量、污染物削减和浓度贡献分析,核定得到了准确可靠的许昌市二氧化硫环境容量;研究建立的从宏观理想容量到实际容量的多源模型体系,能较好地应用于二氧化硫环境容量研究;A—P值法、AERMOD模型均能较好地模拟污染源与环境空气质量的响应关系,且二者具有较好的一致性,可作为可靠的多源模型广泛应用于中小城市的二氧化硫环境容量核定研究及环境规划管理。     

热脱附-气相色谱-质谱法测定环境空气中5种挥发性卤代烃

建立热脱附-气相色谱-质谱联用测定环境空气中三氯甲烷、四氯化碳、三氯乙烯、四氯乙烯、溴仿等5种挥发性卤代烃的分析方法。该方法在一定浓度范围内工作曲线线性良好,相关系数均在0．9990～0．9998之间,加标回收率在94．0％～106．6％之间,RSD为2．18％-7．62％,检出限为0．22μg／m3～0．30μg／m3。该方法具有操作简单、分析快速、准确度高、灵敏高的特点,用热脱附-气相色谱-质谱联用测定环境空气中5种挥发性卤代烃,结果令人满意。     

环境空气自动监测子站运维管理研究

摘要：为贯彻落实新修订的《环境空气质量标准》,环境空气自动监测新系统的软／硬件建设、已有系统的日常巡检、运行维护、故障排除、数据分析和报表等业务流程均需牵扯大量的人力资源,环境空气自动监测工作日益变得繁琐和复杂。论文以环境空气自动监测子站第三方运维管理服务模式为切入点,探讨建立高效运维管理制度的框架模式,为环境空气自动监测部门的运维管理工作提供参考。     

烟气排放连续监测系统的数据准确性研究

随着全国环境自动监控建设任务的完成,“十二五”期间要把探索环境监控数据的应用摆在突出位置,使环境监控数据在环境质量监管、排污费征收、污染物总量减排核查核算、环境执法和环境决策等方面发挥最大效能,最重要的是保证环境监控数据的真实性和准确性。CEMS作为废气自动监控系统,结合CEMS数据应用到环境管理的需求,探讨确保CEMS数据真实性和准确性应注意的事项,通过运用这些注意事项分析实时在线监控数据,能发现CEMS数据中存在的问题,提高CEMS数据的准确性和真实性。