产业开发区内多发环境污染导致的邻避(not in my backyard,NIMBY)问题对经济发展和社会稳定造成了一定的阻碍,其中工业企业是主要的邻避设施,目前对该类邻避效应的研究及对邻避效应大小的定量评价方法尚不完善。文章以合肥市高新区为例...产业开发区内多发环境污染导致的邻避(not in my backyard,NIMBY)问题对经济发展和社会稳定造成了一定的阻碍,其中工业企业是主要的邻避设施,目前对该类邻避效应的研究及对邻避效应大小的定量评价方法尚不完善。文章以合肥市高新区为例,以区域内的工业企业为研究对象,提出新的邻避效应评价方法。在评价体系中,将企业规划布局的合理性和大气防护距离也作为邻避效应评价指标,采用模糊最优最劣决策法(best-worst method,BWM)计算指标权重,并通过逼近理想解对不同工业企业的邻避效应大小进行排序。研究结果表明,风险感知和大气防护距离是影响邻避效应的最主要因素,通过敏感性分析确定该评价方法有较好的可靠性和鲁棒性,为决策者解决产业开发区的邻避问题提供思路和依据。展开更多
文章综合运用多种源解析技术针对合肥市颗粒物来源进行研究。以化学质量平衡(chemical mass balance,CMB)模型和化学质量平衡嵌套迭代(chemical mass balance-iteration,CMB-Iteration)模型为主解析一次排放源和二次源(包括硫酸盐、硝...文章综合运用多种源解析技术针对合肥市颗粒物来源进行研究。以化学质量平衡(chemical mass balance,CMB)模型和化学质量平衡嵌套迭代(chemical mass balance-iteration,CMB-Iteration)模型为主解析一次排放源和二次源(包括硫酸盐、硝酸盐、二次有机物等,简称“二次源”)对PM2.5的贡献,将排放源清单法和CMB模型结果相结合解析二次粒子前体物排放源的贡献,采用空气质量模型评估区域影响的贡献,按照行业排放清单,综合得到燃煤、工业生产、机动车及其他源类对PM2.5的贡献,并运用正定矩阵因子法(positive matrix factorization,PMF)进行源类识别。研究结果显示:合肥市全年PM2.5中主要组分占比由高到低依次为SO42-、NO3-、有机碳(organic carbon,OC)、NH4+、元素碳(elemental carbon,EC)、Si、Ca、Al、Fe,SO42-占比最高(20.50%),碳组分(OC+EC)次之(19.59%),NO3-居于第3位(16.45%);采样期间PM2.5的全年本地各源类分担率从大到小依次为燃煤尘(21.7%)、二次硫酸盐(18.0%)、二次硝酸盐(16.7%)、城市扬尘(16.6%)、其他(12.6%)、机动车尾气尘(11.0%)、建筑尘(2.3%)、钢铁尘(1.1%,此处仅为钢铁制造工艺排放的贡献)。PM2.5本地来源综合源解析结果显示,机动车尾气尘占比为16.0%、工业生产(指工业锅炉与窑炉、生产工艺过程等排放)为31.0%、燃煤尘(指电厂燃煤、居民散烧等)为21.5%、扬尘(指裸露表面、建筑施工、道路扬尘、土壤风沙等排放)为18.9%、其他(指生物质燃烧、餐饮、农业生产等排放)为12.6%。PMF模型解析结果显示,PM2.5中的二次源(指二次硫酸盐和二次硝酸盐)、燃煤尘、机动车尾气尘及地壳尘等4个因子占比达到了96.3%。展开更多
文摘产业开发区内多发环境污染导致的邻避(not in my backyard,NIMBY)问题对经济发展和社会稳定造成了一定的阻碍,其中工业企业是主要的邻避设施,目前对该类邻避效应的研究及对邻避效应大小的定量评价方法尚不完善。文章以合肥市高新区为例,以区域内的工业企业为研究对象,提出新的邻避效应评价方法。在评价体系中,将企业规划布局的合理性和大气防护距离也作为邻避效应评价指标,采用模糊最优最劣决策法(best-worst method,BWM)计算指标权重,并通过逼近理想解对不同工业企业的邻避效应大小进行排序。研究结果表明,风险感知和大气防护距离是影响邻避效应的最主要因素,通过敏感性分析确定该评价方法有较好的可靠性和鲁棒性,为决策者解决产业开发区的邻避问题提供思路和依据。
文摘文章综合运用多种源解析技术针对合肥市颗粒物来源进行研究。以化学质量平衡(chemical mass balance,CMB)模型和化学质量平衡嵌套迭代(chemical mass balance-iteration,CMB-Iteration)模型为主解析一次排放源和二次源(包括硫酸盐、硝酸盐、二次有机物等,简称“二次源”)对PM2.5的贡献,将排放源清单法和CMB模型结果相结合解析二次粒子前体物排放源的贡献,采用空气质量模型评估区域影响的贡献,按照行业排放清单,综合得到燃煤、工业生产、机动车及其他源类对PM2.5的贡献,并运用正定矩阵因子法(positive matrix factorization,PMF)进行源类识别。研究结果显示:合肥市全年PM2.5中主要组分占比由高到低依次为SO42-、NO3-、有机碳(organic carbon,OC)、NH4+、元素碳(elemental carbon,EC)、Si、Ca、Al、Fe,SO42-占比最高(20.50%),碳组分(OC+EC)次之(19.59%),NO3-居于第3位(16.45%);采样期间PM2.5的全年本地各源类分担率从大到小依次为燃煤尘(21.7%)、二次硫酸盐(18.0%)、二次硝酸盐(16.7%)、城市扬尘(16.6%)、其他(12.6%)、机动车尾气尘(11.0%)、建筑尘(2.3%)、钢铁尘(1.1%,此处仅为钢铁制造工艺排放的贡献)。PM2.5本地来源综合源解析结果显示,机动车尾气尘占比为16.0%、工业生产(指工业锅炉与窑炉、生产工艺过程等排放)为31.0%、燃煤尘(指电厂燃煤、居民散烧等)为21.5%、扬尘(指裸露表面、建筑施工、道路扬尘、土壤风沙等排放)为18.9%、其他(指生物质燃烧、餐饮、农业生产等排放)为12.6%。PMF模型解析结果显示,PM2.5中的二次源(指二次硫酸盐和二次硝酸盐)、燃煤尘、机动车尾气尘及地壳尘等4个因子占比达到了96.3%。
