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1.
臭氧降解乐果机理探讨   总被引:5,自引:0,他引:5  
《农村生态环境》2004,20(3):70-72,76
  相似文献   
2.
中国主要电子废物产生量估算   总被引:25,自引:0,他引:25  
在分析了电子废物类型及其可能造成的主要环境问题的基础上。根据电子电器产品的销量、社会保有量以及产品寿命期等因子建立模型对我国2000-2010年间的电脑、电视机、冰箱、洗衣机、空调等5大类电子电器产品的年度废弃量进行估算。结果显示到2003年电脑年度废弃量达到447万台,总体呈增长趋势;电视机、冰箱的废弃量在2003年分别达到4229万台和976万台;洗衣机年度废弃量有一定波动。大约在2005年达到一个高峰,废弃量为1521万台;空调废弃量相对于其他家电较少,但一直处于稳步增长期。并在此基础估算了我国2003年主要电子废物中的可回收资源含量。量大而且增长较快的电子废物的处置和资源再生化将是我国电子废物管理面临的一个难题。  相似文献   
3.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.  相似文献   
4.
基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.  相似文献   
5.
6.
结合天气形势,地面观测资料和WRF-CMAQ模式,分析了2017年7月8~15日成都市一次罕见持续O3污染过程的特征及成因,量化了各个物理化学过程对此次污染过程的相对贡献,并通过敏感性实验分析了四川盆地内O3及其前体物的区域传输和本地光化学反应对此次污染过程的影响.结果表明,此次O3持续污染过程主要是因为四川盆地内盛行偏东风,导致盆地东部城市群的O3及其前体物经区域输送到成都及周边地区,加之成都市出现小风、气温升高等气象条件进而形成,属于典型的传输性爆发污染.持续污染形成的主要物理化学机制体现为日间气相化学过程贡献为稳定的正值,加之输送过程贡献出现爆发式升高,进而导致近地面O3小时净增量迅速上升且高达50μg/(m3·h),随之O3浓度迅速响应,产生爆发式增长.此外,敏感性实验结果显示此次成都市O3持续污染的形成受区域输送影响较受本地光化学反应影响更为明显.O3污染爆发前上游地区高浓度O3及其前体物沿流场输送并在成都及周边地区不断积累,导致日间O3浓度不断升高.  相似文献   
7.
对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势(OFP)。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷(39.65%)和甲苯(11.41%)是首要污染物;卤代烃(55.51%)是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。  相似文献   
8.
张钦  傅丽芝 《环境工程》2020,38(6):214-220
在采用威布尔分布模型分析光伏组件使用寿命分布情况的基础上,使用神经网络模型和市场供给A模型分别对中国光伏装机容量和组件报废量进行预测。将光伏组件按照不同质量分成2阶段,考虑不同退化情景预测组件报废量,并计算组件中有价值材料和金属报废量。预测结果表明:2025年后中国光伏组件报废量爆发,到2050年,中国光伏组件报废量最高可达60.22 GW,累计报废最高可达673 GW。在4种退化情景下,到2050年,典型贵金属方面最高产生3134.5 t的Ag;稀有金属方面最高产生228.1 t的Te;463.4 t的Cd,58.5 t的Ga,29.8 t的In;有毒有害金属方面最高产生263.9 t的Pb;Si最高产生量43735.4 t。到2050年,光伏组件材料累积废弃总量最高可达64623193.6 t。  相似文献   
9.
于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为(18.523±20.978)×10-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率(LOH)、82%的臭氧生成潜势(OFP)和97%的二次气溶胶生成潜势(SOAFP).观测站点主要受来自北部内陆地区气团(1#)、西部内陆地区气团(2#)、台湾海峡南端气团(3#)以及南部海洋地区气团(4#)的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到(8.437±5.561)×10-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O3和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.  相似文献   
10.
文章应用WRF-CHEM模式模拟分析了东南沿海地区2017年4月28日-5月1日的天气变化过程以及大气污染过程,并以东南沿海地区福建省泉州市为研究区域定量分析了春季外来输送对泉州市臭氧浓度贡献。模式准确地模拟了泉州大气臭氧的时间变化趋势以及我国东部以及东南沿海地区的臭氧空间分布状况,较好地再现了天气形势以及大气臭氧污染的演变过程。在春季研究时段内,来自华北及长江三角洲长距离输送的污染物与本地排放相互作用,在局地海陆风作用下造成东南沿海地区的臭氧污染。定量研究结果表明在东南沿海地区发生高臭氧污染时,外来输送对泉州市区臭氧污染贡献约占38%。  相似文献   
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