试论如何加强企业的安全管理

试论如何加强企业的安全管理桦林集团有限责任公司王淑兰郭锋章在当前市场经济条件下，一些企业在安全管理上出现了滑坡，重大事故、恶性事故不断发生，给国家财产和人民生命安全造成了巨大损失。因此，加强企业的安全管理已成为当务之急。本文从三个方面谈谈如何加强企业...     

关于我国落实区域大气联防联控机制的深度思考

本文在总结国内外区域大气污染联防联控行动及管理机制发展现状的基础上,分析包括北京奥运会、上海世博会和广州亚运会等典型联防联控及管理机制运行效果和存在的问题。研究表明,现阶段我国大气污染区域联防联控机制存在基础研究不足、缺乏实际行动、缺少相应的政策法律支撑以及部门之间协调不足的问题。为此在对联防联控行动和管理机制深度思考基础上,探讨提出相应的解决思路和办法,促使其能够在我国大气污染防治领域发挥更好的作用。     

京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量特征及其影响因素

京津冀及周边地区“2+26”城市为京津冀大气污染传输通道城市,也是我国空气污染最严重的区域之一.针对京津冀及周边地区“2+26”城市,利用中国环境监测总站公布的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO数据,对2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市大气污染特征进行分析,并探讨影响其空气质量变化的因素.研究表明:①2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量总体向好,2019年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（CO）和ρ（NO₂）比2013年分别下降了50%、41%、79%、49%和20%,ρ（O₃-8 h-90per）（臭氧日最大8 h平均值第90百分位数）比2013年升高了21%.②2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市重污染天数持续减少,2019年比2013年下降67%,严重污染天数下降尤为明显,降幅达90%.优良天数比例虽然增加,但2016年以后基本稳定在50%左右,没有持续增加的趋势.③ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的最大值均出现在1月,ρ（O₃-8 h）（臭氧日最大8 h平均值）的最大值出现在6月.ρ（PM_2.5）越高,PM_2.5/PM₁₀和SO₂/NO₂越大,表明二次污染源和燃煤源的贡献越大.④就空间分布而言,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）高值区主要集中在区域中南部太行山脉山前的平原地区,低值区主要集中在区域北部.⑤地理位置、气象条件、产业结构、能耗消耗以及减排政策是影响2013—2019年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量变化的重要因素.研究显示,随着大气污染防治减排措施实施的力度逐渐加大,政策影响已成为京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量持续改善的最重要手段.      

我国大气灰霾污染特征及污染控制建议——以2013年1月大气灰霾污染过程为例

本文以中国环境科学研究院观测站监测结果为基础对2013年1月大气灰霾污染过程的特征及成因进行了深入分析,揭示我国针对重污染应急工作存在的问题和改善城市及区域大气环境面临的严峻挑战,进一步提出了我国城市及区域应对重污染过程及推动空气质量达标的对策建议。     

日本森林大气中过氧化物的浓度及其对森林植物的影响

为了研究森林衰退的原因,于2000,2001和2002年的8月,分别选择出现森林衰退的日本奥日光白根山落叶树森林和未出现森林衰退的长野县大芝高原红松森林设立监测点,对光化学氧化剂臭氧(O3)和过氧化物的浓度进行监测,同时利用人工气候室对森林植物山毛榉和白桦进行了50′10-9O3、100′10-9O3和50′10-9O3+2′10-9~3′10-9过氧化物(过氧化氢(H2O2)及甲基过氧化氢(MHP))的暴露实验.野外监测结果表明,监测期间奥日光和长野的O3平均浓度相同,奥日光的H2O2及MHP平均浓度均高于长野;大气中的H2O2和MHP总是与O3共存,并且其浓度随O3浓度的增加而增加.暴露实验结果表明,暴露于50′10-9O3+2′10-9~3′10-9过氧化物的山毛榉和白桦出现了不同于O3暴露的叶片伤害症状;与100′10-9O3相比,50′10-9O3+2′10-9~3′10-9过氧化物导致植物出现了严重的叶片伤害和显著的光合速率下降.研究结果表明,除O3外,大气中的过氧化物也是导致森林衰退的原因之一.     

北京怀柔O3污染过程初始VOCs浓度特征及来源分析

为了解北京怀柔区夏季典型O₃污染过程中初始VOCs（挥发性有机物）浓度（以φ计）的特征,识别其关键物种及主要来源,于2016年8月3-11日在中国科学院大学雁栖湖校区教学楼顶开展强化观测,利用光化学物种比值法和连续反应模型法测算观测期间大气初始φ（VOCs）,采用MIR（最大增量反应活性）法估算初始VOCs的OFP（O₃生成潜势）,识别关键物种,并应用PMF（正交矩阵因子）模型对初始VOCs的来源进行解析.结果表明:北京怀柔区O₃污染过程中初始φ（VOCs）平均值为25.27×10-9,如忽略化学损失,φ（VOCs）将被低估约18.6%.初始VOCs的总OFP值为144.6×10-9,VOCs物种对总OFP贡献率的顺序依次为醛酮类>烯烃>芳香烃>烷烃,异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯、乙烯、丙烯、1,2,4-三甲苯、丁酮、1,3,5-三甲苯是怀柔区O₃形成的关键活性物种.PMF解析结果显示,机动车尾气源对初始φ（VOCs）的贡献率（23.5%）最高,其次是溶剂使用源（18.3%）、植物排放源（18.1%）、工业过程源（17.6%）、生物质燃烧源（12.1%）和煤炭燃烧源（10.5%）.研究显示,在北京怀柔区典型O₃污染过程中,减少机动车尾气源、溶剂使用源、上风向工业过程源的排放是控制怀柔区VOCs的有效措施,而控制异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯等关键活性物种则是有效抑制VOCs排放对O₃生成贡献的重要手段.      

银川市冬季PM2.5重污染特征、来源与成因分析

近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM_2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM_2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB（化学质量平衡）模型对银川市冬季PM_2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ（PM_2.5）[（181±33.6）μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM_2.5的重要来源.银川市冬季PM_2.5中ρ（SOC）为（14.4±7.34）μg/m3,约占ρ（OC）的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ（PM_2.5）中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM_2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM_2.5的重要来源.      

北京市不同尺度大气颗粒物元素组成的特征分析

在2000年2个典型季节分别采集不同尺度的颗粒物样品,分析其中22种无机元素的含量.利用这些数据较详细地研究了北京市颗粒物的元素组成特征.数据分析结果表明,北京市大气颗粒物中的元素主要分为地壳元素、污染元素和双重元素三大类.利用不同污染元素在各种尺度颗粒物中的富集因子,确定了北京市大气颗粒物具有复合型污染的特征.      

光散射法与β射线衰减-光散射联用法颗粒物在线测量方法对比

为考察光散射法和β射线衰减-光散射联用法的适用性,以β射线衰减法颗粒物自动监测仪（BAM）为标准,于2016年2月4日-4月18日,在中国环境科学研究院利用β射线衰减-光散射联用法颗粒物自动监测仪（MP-CPM）与光散射法传感器对ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）测量结果进行了对比.结果表明:① MP-CPM与BAM测量ρ（PM₁₀）的结果具有较好的一致性,相关系数为0.92,平均相对偏差为0.04%;ρ（PM_2.5）结果一致性较差,相关系数为0.69,MP-CPM测量ρ（PM_2.5）整体较高于BAM,平均相对偏差为45.8%.② 光散射法传感器与BAM测量ρ（PM_2.5）结果一致性较好,相关系数为0.85,平均相对偏差为11.24%,但ρ（PM₁₀）远低于BAM,平均相对偏差为-44.64%.在特殊污染情景下,光散射法将因受到较大影响而严重错估颗粒物浓度.烟花燃放期间,MP-CPM和光散射法传感器严重低估颗粒物浓度,与BAM测量颗粒物浓度的平均相对偏差均低于-50%;沙尘污染过程中,MP-CPM严重高估ρ（PM_2.5）,与BAM测量ρ（PM_2.5）结果平均相对偏差为79.27%,光散射法传感器严重低估ρ（PM₁₀）,与BAM测量ρ（PM₁₀）结果平均相对偏差为-59.35%.研究显示,不同原理的仪器,在不同的使用场景下应该区别对待.      

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.