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我国城市生活垃圾处理处置全过程大气排放研究进展 被引量：25
1
作者 吴一鸣 周怡静 +2 位作者 田贺忠 马俊伟 孙博文 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期991-999,共9页
2016年我国城市生活垃圾的年清运量突破2×10~8t,并且在未来一段时间内仍会呈现上升趋势.虽然近年来我国城市垃圾无害化处理率年均增幅超过10%,但随着城市化进程的不断深入,庞大的垃圾产生量给现有城市垃圾处理系统造成巨大挑战,同... 2016年我国城市生活垃圾的年清运量突破2×10~8t,并且在未来一段时间内仍会呈现上升趋势.虽然近年来我国城市垃圾无害化处理率年均增幅超过10%,但随着城市化进程的不断深入,庞大的垃圾产生量给现有城市垃圾处理系统造成巨大挑战,同时使垃圾处理处置过程中大气温室气体及污染物排放逐渐引起社会关注,如2010年我国垃圾焚烧导致大气污染物NO_x、SO_2、CO、颗粒物的排放量分别为28、12 062、6 500、4 654 t等.充分调研现有垃圾处理处置全过程大气排放的研究,总结我国城市生活垃圾收集、转运到最终处理处置大气排放物种多样、排放分散的现状,结合现有研究覆盖范围有限、研究物种稀少的局限,同时为进一步推进大气排放清单系统化和精细化的进程,提出以下建议和展望:(1)核算城市和地区垃圾转运过程中的大气环境成本和压缩空间;(2)进一步完善并扩充垃圾焚烧多种有毒有害大气污染物(如二英、重金属元素及挥发性有机物等)排放特征测试和排放清单的研究;(3)在完善生活垃圾填埋场温室气体排放时空分布特征的同时,健全生活垃圾填埋场颗粒物及挥发性有机物等典型大气污染物排放清单相关研究. 展开更多
关键词 城市生活垃圾 大气排放清单 大气环境成本 垃圾焚烧 垃圾填埋 垃圾转运
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大气PM_(2.5)载带重金属的区域污染特征研究 被引量：13
2
作者 王橹玺 李慧 +5 位作者 张文杰 齐剑英 田贺忠 黄侃 陈东升 郭敬华 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期849-862,共14页
PM_(2.5)载带的重金属元素对人体健康具有重要影响,为了明确PM_(2.5)中重金属的污染水平以及区域性污染特征,收集并总结近30年中国不同地区大气重金属污染的研究成果,对PM_(2.5)载带的As、Zn、Cr(Ⅵ)、Pb、Cd、Mn以及Ni等7种重金属元素... PM_(2.5)载带的重金属元素对人体健康具有重要影响,为了明确PM_(2.5)中重金属的污染水平以及区域性污染特征,收集并总结近30年中国不同地区大气重金属污染的研究成果,对PM_(2.5)载带的As、Zn、Cr(Ⅵ)、Pb、Cd、Mn以及Ni等7种重金属元素的区域污染特征进行分析.研究显示:①我国对部分重金属〔Pb、Cd、Hg、As、Cr(Ⅵ)〕的质量浓度增设限值规定,但未涉及Ni和Mn等有毒重金属.②全国范围来看,不同背景点PM_(2.5)中重金属质量浓度相差较大,自然背景点重金属质量浓度低于乡村背景点和近城市背景点的40.7%~97.6%.大气PM_(2.5)重金属区域污染高值区主要集中在华北、华东、华南等经济发达地区.《大气污染防治行动计划》等政策的实施使PM_(2.5)中重金属质量浓度明显下降,2013年前(1980—2013年)与2013年后(2013—2018年)相比,全国大气PM_(2.5)中ρ〔Cr(Ⅵ)〕、ρ(Ni)、ρ(Pb)、ρ(Mn)和ρ(As)均有所下降,但ρ(Zn)、ρ(Cd)略有上升.③典型城市PM_(2.5)中重金属污染特征各不相同.北京市需考虑Cd、As排放情况,强化对燃煤源的管控;上海市和广州市应关注Cr(Ⅵ)和Ni的排放,加严工业污染治理,加强对港口的排放管控.研究显示,对于大气颗粒物中重金属的治理,建议进一步关注对As、Cr(Ⅵ)排放的控制,同时对不同区域的大气重金属污染需要选择差异化的污染控制措施. 展开更多
关键词 大气PM_(2.5) 区域重金属污染 背景点浓度
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基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用 被引量：1
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作者 周卫青 杨俊琦 +4 位作者 宁亮 吴华成 薄宇 张强 田贺忠 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期299-307,共9页
近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核... 近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明:①模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO_(2)、NOx和PM_(2.5)排放量分别为1017.90、2047.75、1141.81t,误差介于-0.46%~4.27%之间.②基于工序而言,以PM_(2.5)为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%~10.60%之间.③唐山某钢铁企业2022年SO_(2)、NOx、PM_(2.5)月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受电价波动影响较大.研究显示,基于电力大数据的大气污染物核算模型阐明了电力大数据和污染排放的动态响应关系,一定程度上提升了排放核算的时间精细度,实证了基于电力大数据核算大气污染物排放的研究意义和可行性. 展开更多
关键词 电力大数据 应用现状 大气污染物排放核算模型 高时间精度
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