提高转炉OG效率的对策

对武钢第一炼钢厂100t转炉OG系统设备存在的问题进行了分析、研究，结合生产实际进行了一系列的技术改进和工艺参数调整，提高了OG系统效率。     

治污投资的政府最优政策博弈

外部性的存在及制造商治污投资动机不足要求政府对制造商的行为进行相应的规制，政府在制造商的治污投资行为中主要的作用是通过各种措施使得制造裔有动机地去自觉地进行有效的治污投资;政府的主要控制手段包括直接管制及借助市场激励，政府制定环境管理策略的关键因素是“惩罚的力度与激励的强度”。基于社会福利最大化的角度；从制造商的治污投资行为出发研究政府制定环境管理规制的策略，通过一个三阶段的博弈模型分析福利增进量、洽污成本与治污效果等三个因素对“惩罚力度与激励强度”的影响。     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

成都市大气颗粒物粒径分布及其对能见度的影响

使用环境颗粒物分析仪（GRIMM180）对成都市2018年10月—2019年9月0.25~32 μm的大气颗粒物数浓度粒径分布进行观测,结合细颗粒物（PM_2.5）质量浓度以及相对湿度（RH）、能见度、降水量等气象要素数据,分析了成都市大气颗粒物粒径分布及其与能见度的关系.结果表明,观测期间成都市大气颗粒物以细粒子为主,0.25~0.5 μm的粒子数浓度占总数浓度的97.75%,数浓度谱呈单峰分布,2018年秋季、2019年夏季表面积谱呈双峰分布,2018年冬季、2019年春季表面积谱呈三峰,体积谱均为三峰分布;在不同RH区间,PM_2.5质量浓度及数浓度均与能见度呈负相关,且其中0.25~0.5 μm粒径段的细颗粒物因为对可见光波段的米散射效应而对能见度产生较大影响;在不同RH情况下,不同粒径段颗粒物数浓度对能见度的影响程度有所差别：在低RH（<70%）下,0.25~0.3 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响最大;在中等RH（70%~80%）下,0.3~0.5 μm粒径段粒子数浓度对能见度的影响最大;而在高RH（>80%）下,0.3~0.5 μm和0.5~1 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响相当.     

面向国土空间规划的“双评价”：挑战与应对

面向国土空间规划的科学性、可操作性、层级性等内涵,探讨了资源环境承载能力评价和国土空间开发适宜性评价（“双评价”）与国土空间规划之间的基本逻辑问题、应用挑战与应对方法。通过系统梳理“双评价”的理论发展和相关政策响应,剖析了“双评价”在应用探索、内涵扩充、系统支撑三个阶段的研究重点和服务目标,阐明了承载力评价与适宜性评价之间关联逻辑的演进历程。总结了当前“双评价”在应用上的几个关键挑战：一是“双评价”应用于“三区三线”划定的逻辑尚未明确;二是当前承载能力评价与未来规划决策之间存在逻辑悖论;三是“双评价”在不同层级国土空间规划中传导失灵;四是两个评价之间的关联逻辑仍存在争议。为此,提出了应对“双评价”挑战的四点建议：深化理论认知、拓展评价维度、建立传导机制、厘清内在关系,以提升“双评价”对国土空间规划决策的支撑能力。     

稻田NO3-还原耦合As(III)氧化过程及微生物群落特征

以华南稻田土壤为研究对象通过构建微宇宙体系,研究了淹水稻田自养硝酸盐还原耦合As（III）氧化过程及其微生物群落结构组成.结果表明,NO₃^-的添加促进了稻田土壤中As（III）的氧化,在未添加NO₃^-的处理（Soil+As（III））以及灭菌处理（Sterilized soil+As（III）+NO₃^-）中As（III）未发生明显的氧化;在Soil+As（III）+NO₃^-处理中,NO₃^-有少量被还原,而在Soil+NO₃^-处理中,NO₃^-没有被还原.通过16S rRNA高通量分析在NO₃^-还原耦合As（III）氧化体系中微生物群落结构特征,在Soil+As（III）+NO₃^-处理中shannon指数相对较低为8.19,土壤微生物群落多样性降低,其中在门水平上主要优势菌群为变形菌门Proteobacteria（33%）、绿弯菌门Chloroflexi（11%）、浮霉菌门Planctomycetes（12%）;在属水平上主要的优势菌属为Gemmatimonas（7.4%）以及少量的Singulisphaera、Thermomonas、Bacillus.NO₃^-的添加能够促进稻田土壤中自养As（III）氧化,并且影响着稻田土壤中微生物群落组成.     

Effects of SO2 and H2O on low-temperature NO conversion over F-V2O5-WO3/TiO2 catalysts

F-V_2 O_5-WO3/Ti02 catalysts were prepared by the impregnation method.As the content of F ions increased from 0.00 to 0.35 wt.%,the NO conversion of F-V_2 O_5-WO_3/TiO_2 catalysts initially increased and then decreased.The 0.2 F-V_2 O_5-WO_3/TiO_2 catalyst(0.2 wt.% F ion)exhibited the best denitration(De-NOx) performance,with more than 95% NO conversion in the temperature range 160-360℃,and 99.0% N2 selectivity between 110 and 280℃.The addition of an appropriate amount of F ions eroded the surface morphology of the catalyst and reduced its grain size,thus enhancing the NO conversion at low temperature as well as the sulfur and water resistance of the V_2 O_5-WO3/Ti02 catalyst.After selective catalytic reduction(SCR) reaction in a gas flow containing SO_2 and H_2 O,the number of NH3 adsorption sites,active component content,specific surface area and pore volume decreased to different degrees.Ammonium sulfate species deposited on the catalyst surface,which blocked part of the active sites and reduced the NO conversion performance of the catalyst.On-line thermal regeneration could not completely recover the catalyst activity,although it prolonged the cumulative life of the catalyst.In addition,a mechanism for the effects of S02 and H_2 O on catalyst NO conversion was proposed.     

Particulate matter exchange between atmosphere and roads surfaces in urban areas

The deposition and the re-suspension of particulate matter (PM) in urban areas are the key processes that contribute not only to stormwater pollution, but also to air pollution. However, investigation of the deposition and the re-suspension of PM is challenging because of the difficulties in distinguishing between the resuspended and the deposited PM. This study created two Bayesian Networks (BN) models to explore the deposition and the re-suspension of PM as well as the important influential factors. The outcomes of BN modelling revealed that deposition and re-suspension of PM10 occurred under both, high-traffic and low-traffic conditions, and the re-suspension of PM2.5 occurred under low-traffic conditions. The deposition of PM10 under low-volume traffic condition is 1.6 times higher than under high-volume traffic condition, which is attributed to the decrease in PM10 caused by relatively higher turbulence under high-volume traffic conditions. PM10 is more easily resuspended from road surfaces compared to PM2.5 as the particles which larger than the thickness of the laminar airflow over the road surface are more easily removed from road surfaces. The increase in wind speed contributes to the increase in PM build-up by transporting particulates from roadside areas to the road surfaces and the airborne PM2.5 and PM10 increases with the increase in relative humidity. The study outcomes provide a step improvement in the understanding of the transfer processes of PM2.5 and PM10 between atmosphere and urban road surfaces, which in turn will contribute to the effective design of mitigation measures for urban stormwater and air pollution.