新冠肺炎疫情对咸阳市空气质量的影响

利用机器学习模型控制气象因素影响,定量分析了疫情期间污染源减排对咸阳空气质量的影响.结果表明,与未发生疫情情景相比,疫情期间咸阳PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度分别下降19.3%、26.0%、13.4%、60.1%和9.1%,NO₂降幅最大,SO₂和CO降幅较小,O₃浓度不降反而上升50.9%.在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下,PM_2.5降幅低于预期,O₃浓度不降反升,反映出PM_2.5和O₃治理的复杂性,暗示了剩余污染源对咸阳空气质量影响较大,而停产限产政策（与疫情影响类似）对咸阳空气质量改善有限,未来应重点关注散煤和生物质燃烧、热力生产和供应、原油加工及石油制品制造等剩余污染源的治理.     

中国分省道路交通二氧化碳排放因子

基于本地化的综合移动源排放模型（Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES）模型模拟典型机动车的CO₂排放因子,并建立排放因子与速度变化关系的评估方程,结合各省路网平均速度与区域电网排放因子核算中国31个省份分车型的CO₂排放因子.同时,综合考虑载客汽车的载客量和客座率,载货汽车的载重量和载货率,建立各省单位客运,货运周转量的机动车CO₂排放因子库.结果表明,各类机动车的平均CO₂排放因子分别为：柴油公交车0.880kgCO₂/km,重型货车0.877kgCO₂/km,电动公交车0.676kgCO₂/km,中型货车0.508kgCO₂/km,轻型货车0.374kgCO₂/km,柴油小客车0.227kgCO₂/km,微型货车0.216kgCO₂/km,汽油小客车0.203kgCO₂/km,电动小客车0.108kgCO₂/km,摩托车0.062kgCO₂/km.车辆满载时,柴油公交车和电动公交车的人均CO₂排放量比汽油小客车分别降低了63%和73%,电动小客车的人均CO₂排放量较汽油和柴油小客车分别下降了46%和51%.较高的机动车保有量,频繁的道路拥堵导致上海,北京和重庆等市的机动车CO₂排放因子相对较高.倡导公共交通,提高客座率,降低私家车使用频率,推广纯电动汽车并通过减少道路拥堵以提高车速是降低道路交通CO₂排放量的有效途径.     

北京市典型城区餐饮业VOCs和PM2.5排放量估算

以北京市餐饮企业分布密度最大的西城区为案例区,通过对研究区域内餐饮企业进行实地污染物检测及排放活动水平调查,计算得到基于就餐人数、就餐时间、烹饪油用量和灶头数4种核算基准的餐饮业VOCs和PM_2.5排放因子,并利用排放因子法分别估算该区域在餐饮废气净化设备升级改造前后餐饮企业VOCs和PM_2.5年排放量.结果表明：本研究区域餐饮业废气净化设备升级改造前VOCs排放量范围为319.03~506.38t/a,改造后为92.14~109.89t/a;改造前PM_2.5排放量范围为166.55~211.09t/a,改造后为30.22~36.05t/a,排放量明显减少.餐饮业废气净化设备改造后VOCs和PM_2.5减排率分别为71%~82%和80%~86%,餐饮业废气净化设备升级改造减排效果良好.计算得到以街道为单元的餐饮源VOCs和PM_2.5排放强度范围分别为1.45~4.32t/km²和0.47~1.42t/km².通过PM_2.5实测浓度（小时值）数据分析,餐饮业废气净化设备升级改造前、后PM_2.5浓度平均减少了28.9%,最接近于用油量为核算基准的排放因子降低比例.     

固定顶储罐VOCs排放核算影响因素研究

根据《石化行业VOCs污染源排查工作指南》中固定顶储罐VOCs排放的核算公式,通过控制变量法,系统性地研究了储存温度、环境状况、罐漆颜色、储存物料、储存高度及周转量等因素对储罐排放的影响,在对主要影响因素进行分析的基础上,提出针对性的减排措施。     

利用IVE模型进行公交车尾气排放分析

介绍了IVE尾气排放模型并与MOBILE模型进行了比较分析。使用GPS对上海市公交车多条运行线路进行了实时运行速度测量,得到上海公交车运行模式的BIN分布,对上海市CNG公交车和柴油公交车的尾气排放进行了模拟计算。结果表明使用CNG公交车代替柴油公交车后,NOX和PM的排放均有显著的降低,但采用不同技术的CNG公交车尾气排放仍有很大的差异,无催化转化和尾气再循环的CNG公交车的CO排放量远高于同类型柴油公交车的排放量。认为IVE模型的模拟结果具有较好的可靠性,其计算模式适用于我国机动车尾气排放清单分析的研究。     

炼化浓盐水处理与资源化工艺探讨＊

炼化污水深度处理回用是各炼化企业节水减排的主要措施之一。炼化企业反渗透(简称RO)污水脱盐回用装置在运行中暴露出末端高含盐污水的处置难题,影响了污水回用生产的连续运行。文章阐述近年来炼化企业高含盐污水处置现状、存在问题、国内外处理技术及发展趋势,在此基础上针对炼化企业特点,提出以热法、膜法为核心技术的浓盐水处理工艺耦合方案,为炼化企业解决污水回用瓶颈技术难题、实施污水"零排放"与发展循环经济提供借鉴与参考。     

基于LCA的钢铁联合企业CO_2排放影响因素分析

钢铁企业是CO2排放大户,减少吨钢CO2排放是钢铁企业节约能源、保护环境、走可持续发展道路的必然要求.本研究旨在对钢铁企业产品生命周期清单研究的基础上,识别钢铁企业CO2排放的主要影响因素,提出针对性的减排建议.以某钢铁联合企业的产品生命周期清单模型为平台,同时利用TornadoChart工具,计算得到对企业CO2排放影响较大的因素,然后提出了相应的减排措施.结果表明,转炉流程对于钢铁企业的影响要大于电炉流程;对该企业CO2排放有重大影响和相关影响的因素有:高炉煤气(BFG)的CO2排放系数、连铸坯的钢水单耗、热轧的板坯单耗、转炉的铁水比.减少钢铁联合企业CO2排放的有效措施是采取捕集BFG中的CO2、降低转炉的铁水比、加强副产煤气的回收以及优化企业的产品生产结构.     

生物可降解地膜覆盖对关中地区小麦-玉米农田温室气体排放的影响

为探究生物可降解地膜覆盖对冬小麦-夏玉米轮作农田生态系统温室气体排放的影响,布设了普通地膜覆盖（PM）、生物可降解地膜覆盖（BPM）和无覆盖（CK）这3个处理,采用静态暗箱-气相色谱仪法监测了2018～2019年土壤CO₂、 CH₄和N₂O的排放通量,并用水分利用效率（WUE）、温室气体排放强度（GHGI）和净生态系统经济预算（NEEB）指标评估覆膜对作物产量、农田环境和经济效益的影响.结果表明,与CK相比,PM和BPM增加了玉米季土壤CO₂的排放,PM处理下CO₂排放总量高于BPM处理（P>0.05）.PM和BPM处理均能够显著减少土壤对CH₄的吸收,CH₄的年吸收量较CK处理分别减少了42.0%和24.2%（P<0.05）.与CK相比,PM和BPM增加了小麦季N₂O排放总量（P>0.05）,而显著降低了夏玉米季N₂O排放（P<0.05）.覆膜能够提高作物产量和水分...     

Impact of bias in predicted height on tree volume estimation: A case-study of intrinsic nonlinearity

Bias originating from intrinsic nonlinearity in nonlinear models is caused by excess curvature in the solution locus of parameter estimates derived from least squares procedures. Bias due to intrinsic nonlinearity varies according to sample size as well as model specification. This paper analyses consequences of fractionising data into smaller sub-samples. Based on measurements of stem diameter and total tree height from the first Danish national forest inventory, it is demonstrated how data splitting at random may cause the intrinsic nonlinear curvature to exceed the critical F-value. Application of a Taylor-series expansion shows that, for all practical purposes, the bias in predictions of individual tree volume (based on stem diameter and tree height) is negligible. To minimize residual variance, intrinsic curvature and, in turn, prediction bias, it is recommended that data be stratified according to site conditions, stand characteristics or other relevant criteria. Finally, the preferred model should exhibit close-to-linear behaviour.     

上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.