一、我国主要污染物5年下降15%（论文文献综述）
张鸿宇,黄晓丹,张达,张希良[1]（2021）在《加速能源转型的经济社会效益评估》文中研究说明在碳中和背景下,我国能源系统需要深度转型,而发展新能源是能源转型的核心。文章利用综合经济社会效益评价模型框架,比较了当前能源系统转型力度下和未来能源系统加速转型下的经济社会成本和收益。研究表明,以新能源为主体的能源系统深度转型是实现2060年碳中和目标和美丽中国的空气质量要求的必要条件;风光发电的大规模发展将促进自身成本和我国用能成本的进一步下降,带动我国光伏和风电设备出口及其他出口行业的发展,驱动经济的持续增长。加速能源转型还将带动就业岗位的净增长和环境健康效益,避免大量因碳排放造成的社会成本。
吕文丽[2]（2021）在《保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析》文中提出我国北方秋冬季受燃煤取暖影响大气重污染频发,随着大气治理措施的实施一次污染物的浓度显着下降,但颗粒物中二次成分的下降速度显着低于一次污染物的降幅。二次离子SNA:硝酸盐（NO3-）、硫酸盐(SO42-)、铵盐（NH4+）做为二次无机气溶胶的重要组分是冬季污染期间推高PM2.5浓度的重要因素。保定市位于北京和石家庄之间,秋冬季大气污染严重,颗粒物中二次离子的形成机制和影响因素还未明确,因此研究保定市大气污染物浓度和二次离子成因具有重要的意义。本研究收集了2017—2019年秋冬季保定市国控点、省控点和大气超级站的常规污染物数据、在线离子数据和在线NH3数据,采集了不同时间段保定市主城区和区县的PM2.5样品和不同粒径颗粒物样品,分析了颗粒物中的水溶性组分,结合数理分析方法和热力学平衡模型（ISORROPIA-II）,探究了颗粒物中二次离子的成因。论文主要结论如下:2017年秋冬季（10月1日至次年3月31日）PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的平均浓度为分别85μg/m3、135μg/m3、26μg/m3、53μg/m3、2.6 mg/m3、99μg/m3;2020年分别为72μg/m3、112μg/m3、12μg/m3、47μg/m3、2.3 mg/m3、96μg/m3,较2017年秋冬季分别下降15.3%、17.0%、53.9%、11.3%、11.5%、3.3%,其中SO2下降幅度最大,PM10、PM2.5次之。保定市秋冬季大气污染物浓度下降幅度在“2+26”城市中较高。主城区与区县大气污染物浓度存在差异,优良期（AQI≤100）差异较小,但污染期（AQI>100）主城区污染物浓度明显升高,PM2.5平均浓度是区县的1.3倍;而烟花爆竹燃放期仅主城区实施禁燃措施时,主城区受周围区县传输影响,污染物峰值浓度时间滞后。重污染期（AQI>200）SO2、NO2、NH3平均浓度分别为52μg/m3、10μg/m3、8.3μg/m3,较优良期分别升高了1.1、1.3、0.8倍。保定市秋冬季PM2.5中水溶性离子以硝酸盐（NO3-）、硫酸盐(SO42-)、铵盐（NH4+）为主,浓度范围分别为3.57～36.72μg/m3、1.92～22.43μg/m3、2.7～28.52μg/m3,三者之和约占总水溶性离子的70.2%～88.1%,占PM2.5的8.1%～24.8%。粒径谱分布表明颗粒物中水溶性离子大致有3类来源:NO3-、SO42-、NH4+、K+、甲磺酸盐、草酸盐呈现单峰分布集中在积聚模态,主要来源于二次转化;Cl-、Na+、甲酸盐、乙酸盐呈双峰分布,包括一次源和二次源;Ca2+、Mg2+集中在粗模态,多来源于扬尘等。污染期SO42-的非均相反应速率显着增加,ISORROPIA-II模拟得出保定市PM2.5的p H为4.3～7.5,表明SO42-的非均相转化途径以发生在颗粒物表面液相中的NO2氧化SO2的路径为主导;2017年冬季保定市大气整体上是一个富氨环境,PM2.5中NO3-的生成主要受气态硝酸制约,NH3参与反应的气相均相转化不能解释污染期间较高的NO3-浓度,推测是硫酸盐气溶胶和AWC（液态水含量）促进了N2O5水解所导致的。颗粒物中二次离子的形成和转化受多种因素的影响,草酸盐可促进二次离子的非均相转化;烟花粒子有助于SO42-的氧化而对NO3-影响较小;温度和相对湿度都对氮氧化率（NOR）存在影响,而硫氧化率（SOR）受湿度影响较大;来自河北省内的南部气团二次转化程度高,对颗粒物二次组分影响较大。提高保定市主城区南部区县清洁取暖改造率是降低大气污染物浓度的重要举措。
李嘉鼎[3]（2021）在《京津冀西北缘山地清洁大气环境背景下张家口PM2.5污染和来源变化特征》文中研究指明2022年2月北京-张家口冬奥会室外赛事将在张家口崇礼举行,空气污染治理及大气环境保障尤为重要。然而,京津冀地区西北缘山地清洁大气环境背景下张家口空气质量变化,大气污染源和区域传输及其气象影响作用等一系列大气环境问题依然缺乏完整的认识。因此,本文首先利用近4年冬季环境-气象观测资料,分析张家口这一京津冀西北缘山地城市清洁大气环境变化,以及张家口冬季PM2.5污染特征和气象影响作用;然后,使用ERA5和FNL两类再分析气象资料驱动WRF-CAMx模式对2019年2月张家口市PM2.5变化模拟,比较分析这两类再分析资料驱动的PM2.5模拟性能,并开展对两种PM2.5模拟结果的集成及其效果评估;最后,基于WRF-CAMx-PSAT源解析模拟,评估2019年2月张家口PM2.5变化中主要源区及主要源类型的贡献,旨在完整地认识周边地区大气污染物区域传输对张家口冬奥会月PM2.5污染变化的影响程度和机理,为冬奥会期间张家口大气污染分区分源的有效减排治理和空气质量预报保障提供科学支撑。本文主要研究结论如下:（1）京津冀西北缘山地清洁大气环境背景下近年来张家口市冬季PM2.5污染变化特征京津冀地区西北缘山地的张家口2016年-2019年冬季平均PM2.5地面浓度30.8μg·m-3,达到国家环境空气质量清洁标准,其人为大气污染物排放强度亦处于低水平,表明2022年冬季奥运会举办地张家口市具有冬季清洁大气环境背景。然而,近4年张家口冬季日均PM2.5超过75μg·m-3共有34天,PM2.5污染持续两天以上有8次,最长持续3天,并且PM2.5地面浓度超过150μg·m-3的重污染过程大多持续6-10小时。清洁大气环境背景下张家口市冬季亦发生PM2.5污染甚至重污染过程变化,加重了冬奥会大气环境保障难度。气象条件变化对冬季PM2.5的影响分析表明,大气环境清洁时段PM2.5浓度与近地面风速为负相关,PM2.5污染过程中PM2.5浓度和风速呈正相关,且其正相关从PM2.5清洁时段到污染时段变大,反映了大风驱动的大气污染物区域传输对PM2.5污染加重的重要作用。张家口这一京津冀西北缘山地城市清洁大气环境背景下,空气污染变化具有独特的区域气象影响作用。（2）FNL和ERA5气象驱动的WRF-CAMx模拟对PM2.5变化的比较分析及其集成利用FNL和ERA5气象驱动WRF-CAMx对2019年2月以张家口为中心包含京津冀以及中国北方地区空气质量模拟,比较分析两类气象驱动场对PM2.5浓度模拟的影响,并开展PM2.5浓度模拟集成效果评估。两类再分析资料驱动模式对气象场的模拟评估结果相似,其温度、气压和风速与观测值的相关系数都超过0.9,相对湿度超过0.8。因此,认为两种气象场模拟效果较好,可以驱动CAMx-PSAT模式。张家口地区的PM2.5模拟浓度可以较好地再现观测浓度变化和浓度水平,一致性指数和相关系数都达到0.7以上。张家口周边主要城市模拟的PM2.5也能够合理地再现区域PM2.5浓度变化。开展FNL和ERA5气象驱动模式模拟PM2.5浓度的最优集成发现,最优集成后PM2.5的浓度与观测值的相关系数相比于单一再分析资料驱动的相关系数,从0.70提高至0.81,且均方根误差显着降低,OCF集成方法可以明显提高了张家口的PM2.5模拟效果,具有2022年2月冬奥会空气质量预报应用潜力。（3）WRF-CAMx-PSAT模拟解析张家口PM2.5来源中主要源区及源类型的贡献WRF-CAMx-PSAT模拟的源解析表明,2019年2月张家口PM2.5来源中本地源的平均贡献为44.5%,外地源（除ICBC和本地源）为42.5%。表明周边源主导张家口PM2.5变化。对张家口PM2.5贡献最大的是乌兰察布（9.8%）。其次为北京（5.2%）。然后是大同（4.1%）。周边源区向张家口的PM2.5区域输送路径主要有三个方向,1)乌兰察布至张家口的西北方向;2)大同至张家口的西南方向;3)京津冀平原城市经过北京至张家口的东南方向（北京至张家口之间的为峡谷地形,地势高度呈现阶梯上升）。张家口的周边主要城市应主要对工业源减排,而乌兰察布应以居民源减排为主。因此,对大气重污染过程中张家口上风方区域联防减排同时,还要考虑控制本地源,以降低张家口大气污染物背景浓度。源类型解析表明对张家口PM2.5的贡献量按大小排序为工业源、居民源、交通源、农业源和电力源,分别为34.5%、29.7%、15.7%和6.4%。张家口主要污染源类型为民用源（17.6%）、工业源（16.6%）和农业源（8.8%）,张家口的居民源和工业源是重点减排源。乌兰察布对张家口PM2.5的主要是居民源（3.5%）。大同、北京和天津减排应主要以工业源为主（4.3%）。
侯焮晨[4]（2021）在《江苏省水资源生态足迹评价及其可持续研究》文中研究指明在21世纪,资源在发展中扮演着越来越重要的角色,如何评价和实现资源的可持续利用是地区社会经济发展的必答题。水资源作为重要的自然环境资源,评估其可持续利用能力顺理成章成为地区首要目标之一。江苏省经济发达,人口众多,作为长三角地区的重要组成部分,水资源在其发展战略中占据重要地位。水资源促进了江苏省经济的快速发展,但同时水资源供需不平衡、污染浪费、用水结构不合理等问题日益突出,反过来又较大限度地制约着江苏省的社会经济发展。本文基于生态足迹理论和模型,对江苏省2009-2018年水资源生态足迹、生态承载力和水质生态足迹进行计算,在此基础上推算出万元GDP水资源生态足迹、水资源利用效率、生态压力指数以及可持续利用指数;利用Arc GIS10.7软件对江苏省各市2015-2018年人均水资源生态足迹、生态承载力、生态盈余/亏损、万元GDP水资源生态足迹和水资源可持续利用指数进行空间分析;利用三维水资源生态足迹模型、Tapio脱钩指数模型和LMDI指数分解模型对水资源超载程度、水资源利用与经济发展的协调关系以及影响水资源生态足迹增长的相关因素进行分析;在此基础上发现江苏省水资源可持续开发利用的问题,并针对具体问题提出相应对策。研究分析表明:（1）2009-2018年间,江苏省水资源生态足迹呈下降趋势,2018年比2011年下降了15.56%。生产用水账户占比最大,其次为生活用水账户,生态用水账户占比最小,多年平均比例为83.50:6.02:1.00,用水结构不合理。水资源生态承载力变化受当年降水量影响较大,相关系数为0.8858。水资源生态盈亏状况在研究时间内全部为赤字状态,水资源利用不可持续。水质生态足迹、COD排放量和氨氮排放量在2011年达到最高值后,连续7年均处于下降的状态表明江苏省对水资源的保护成效突出,但水污染状况依然严峻。万元GDP水资源生态足迹连续10年呈下降趋势,2018年比2009年下降了64.78%,水资源利用效率显着提高。水资源压力指数先下降后上升,除2015年和2016年外,生态压力均大于2,处于极不安全状态,生态压力十分严峻。（2）在研究时间内,江苏省各市人均水资源生态足迹空间分布差异显着。苏州市人均水资源生态足迹连续四年为全省最高值,徐州市在研究时间内人均水资源生态足迹为全省最低值,其他城市年际变化幅度不大。从地区角度来看,苏北地区人均水资源生态足迹低于苏南地区和苏中地区。各市人均水资源生态承载力年际变化与降水量有较强的相关性。除了2018年的徐州市和2015年的淮安市,全省其他城市人均水资源生态承载力的最大值均出现在降水量最多的2016年。各市空间差异较大,常州市人均水资源生态承载力为全省最高,连云港市为全省最低。从地区角度来看,苏南地区各市人均水资源生态承载力为全省最高,其次为苏中地区,苏北地区最低。除2016年的南京市、镇江市、常州市、无锡市、南通市和泰州市以及2015年的南通市和常州市处于人均水资源盈余状态,其余年份所有城市均处于赤字状态。各市空间分布差异显着,苏州市人均水资源生态赤字情况最严重,南通市和常州市生态状况较好,在2015年和2016年均达到水资源生态盈余状态。值得注意的是,各市人均水资源生态赤字情况均在2017年和2018年更加严重。从地区角度来看,苏南地区除苏州市外生态赤字状况最优,苏北地区赤字现象最严重。各市万元水资源GDP生态足迹呈逐年下降趋势,水资源利用效率不断提高。各市之间空间差异显着,南京市、无锡市和常州市人均万元水资源GDP生态足迹最低,用水效率最高。淮安市、宿迁市、连云港市和盐城市人均万元水资源GDP生态足迹最高,用水效率最低。从地区角度来看,苏南地区用水效率最高,苏中地区次之,苏北地区最低。（3）研究年份内,江苏省水资源存量资本严重大于水资源足迹广度表征的水资源流量资本的占用水平,及需求量远大于供给量,处于水资源存量不平衡状态,且2017年和2018年有逐渐恶化的趋势。江苏省水资源存量利用状况已经严重超载,水资源问题成为推动经济发展的隐患。江苏省水资源利用和经济发展总体处于弱脱钩状态,经济发展与水资源利用协调程度较弱。研究年份中有6年为弱脱钩,有4年为强脱钩,总体处于弱脱钩状态,经济发展与水资源利用协调程度较弱。2014-2016年间水资源与经济发展的脱钩指数为强脱钩状态,2017-2018年下降至弱脱钩状态,应当需要寻找新的经济增长点,提升水资源利用效率,尽早实现强脱钩状态。水资源生态足迹分解效应中,技术效应平均贡献度最高,为负值,对水资源生态足迹的增长起到了较强的抑制作用;经济效应平均贡献度其次,为正值,起到较强的推动作用;人口效应和结构效应均为正值,但平均贡献度不高,对水资源生态足迹的增长起到的推动作用不明显。（4）从可持续发展角度来看,江苏省水资源可持续利用状态较差。除2015年和2016年处于弱不可持续状态外,其他年份均处于中不可持续状态,2013年最差,2016年最优。各市水资源可持续指数大多处于不可持续状态,空间分布差异较大,常州市水资源可持续利用情况最好,连云港市和苏州市水资源可持续利用情况较差,其余城市年际变化幅度不大。从地区来看,苏南地区水资源可持续利用程度最高,苏中地区次之,苏北地区最低。江苏省水资源主要存在水资源供需矛盾不断加剧、水资源污染现象严重、用水结构不合理等问题,需要通过多种方式提升水资源供给能力、提高水资源利用效率、促进水资源合理配置和加强水污染的治理等措施促进江苏省水资源的可持续开发利用。
柴发合[5]（2020）在《我国大气污染治理历程回顾与展望》文中指出大气污染防治工作是我国生态环境保护的重要组成部分,并随社会经济发展过程中出现的主要大气环境问题的演变而不断深化。几十年来,我国在大气污染控制和空气质量管理方面做了大量的工作并取得了显着成效。本文在系统回顾我国大气污染治理历程基础上,展望提出新时期推进我国大气污染治理创新思路。自20世纪70年代以来,我国大气污染治理随着社会经济发展和生态环境保护事业发展主要经历了消烟除尘构建大气环境容量理论（1972—1990年）、分区管控防治酸雨和二氧化硫污染（1991—2000年）、总量控制二氧化硫排放量见顶下降（2001—2010年）、攻坚克难打赢蓝天保卫战（2011—2020年）四个阶段。当前,在习近平生态文明思想指导下,在绿色发展、低碳发展、高质量发展推动下,在新旧动能转换带来产业结构、能源结构、交通运输结构进一步调整和优化的情况下,更先进的大气污染控制技术为大气污染减排提供了更强大的动力,生态环境治理体系和治理能力现代化建设为空气质量的持续改善提供了坚实保障。本文提出未来我国大气污染治理创新思路:生态优先、绿色发展,进一步调整产业结构,实现高质量发展;清洁高效,低碳少污,进一步调整能源结构,提升清洁能源、新能源和可再生能源供给能力;问题导向、目标引领,弄清大气污染来源成因,为科学治污提供坚实基础;清洁生产,全程控制,显着减少污染物的产生量和排放量;属地责任,联防联控,改善局地质量,降低区域间相互影响;智慧监控,数据归真,强化污染源监管。
向悦[6]（2020）在《基于环境政策距离-目标法的生命周期评价加权因子集的构建及应用》文中进行了进一步梳理生命周期评价（LCA）是一种非常有力的环境管理工具,其经过40多年的研究发展,形成了一套标准化的技术框架,包括目标和范围定义、清单分析、生命周期影响评价、结果解释四个部分。生命周期本土化的一个重要方面就是探索开发合适的LCIA方法以适用于特定的国家和地区。而LCIA中加权阶段加权因子的大小代表了环境目录的相对重要性,采用特定的加权方法,可以整合所有的环境目录及其评价结果,得到单一值用于代表总环境影响,有助于后续的决策分析。相较与常见的加权方法专家调查法和经济赋值法,基于政策的距离-目标法在一定程度上克服了加权阶段的主观性,能够得到更加适应特定研究目的的本地化加权因子集;能够代表我国这样的发展中国家广泛的公众意识,从而使LCA体系作为一种决策支持和分析工具能够进一步发挥其优势性。本文应用基于环境政策的距离-目标法（Distant-to-target,DTT）,选取了全球变暖潜势等7项环境目录,构建了适用于中国背景下LCA研究的生命周期评价加权因子集,并对其进行了敏感性分析,同时对构建结果进行了补充和完善。基于LCA实际案例,通过与现有研究中其他加权因子集的对比分析,讨论了本研究构建的加权因子集的适用性和优势性。基于对我国现阶段资源环境政策的分析研究,提取政策目标并以2015年为基准年,2020、2030年为目标年,应用DTT方法,构建了一套加权因子集CWFs,其中相对重要性最高的环境目录为光化学臭氧合成潜势（16.7%、18.8%、21.8%）,最低的环境目录为化石资源消耗潜势（12.0%、11.4%、9.4%）。CWFs与现有研究中其他加权因子集相比更加具有时效性。对构建的加权因子集CWFs进行敏感性分析发现对于GWP、ODP、AP、EP、POCP、FDP、HT环境目录,敏感度最高的贡献物质依次为CO2、HCFC-22、SO2、NOX、煤燃烧排放的CO、天然气、砷。基于敏感性分析结果,应用可替代性政策,对已构建加权因子集作了补充修正,补充的加权因子包括GWP（0.87,0.80）、ODP（1.55,1.09）、AP（1.01,1.35）、EP（1.10,1.19）、POCP（0.97,2.00）、FDP（1.13,2.41）。补充的加权因子更加适用于国际环境视角下的LCA研究。基于污水处理行业、工业、农业代表性案例的生命周期评价,对比分析了本文构建的3组加权因子集CWFs（2015-2020）、CWFs（2020-2030）、CWFs（2015-2030）与现有研究中的其他4组加权因子集Europe（2010-2020）、EDIP 2003、Gloria 2007、CWFs（2000-2005）在案例LCA研究中的结果差异并进行了相关讨论。对模拟污水厂LCA案例GWP环境目录,应用CWFs（2000-2005）比CWFs（2015-2020）环境影响高14.29%,应用Gloria 2007比CWFs（2015-2020）环境影响高出近20倍,说明应用政策距离-目标法构建加权因子能够较好地克服加权阶段的主观性。对于于农业玉米生产LCA案例EP环境目录,Europe（2010-2020）加权环境影响值比应用CWFs（2015-2020）低12.20%,CWFs（2000-2005）加权环境影响值比CWFs（2015-2020）低近15%,表明了对于同一基准区域、利用同样科学方法构建的加权因子集,时效性是造成结果差异的主要原因。
郑丹扬[7]（2020）在《基于情景鲁棒决策的我国空气污染减排治理政策研究》文中研究表明工业经济的发展在极大地提高人们生活质量水平,也引发了一系列环境问题,影响着公众健康,也给社会造成损失。为了构建可持续发展社会,保障环境健康,政府出台大量的空气污染策略。如何评价策略的实施效果,如何进行污染治理初始策略的选择,本文即在此问题上展开研究,具有重要的现实意义和理论意义。研究以国内空气污染治理减排策略为依据,整理出六种不同的减排策略作为决策变量。策略选择的评价指标为社会福利,治理成本以及空气质量指数。通过对气候-社会经济复杂系统建模,使用深度不确定参数在DICE模型的基础上建立起涵盖社会经济发展,环境质量和污染损失在内的空气污染-经济-福利问题研究模型框架。情景鲁棒决策的仿真过程中,通过对不确定参数进行抽样完成情景构建,通过计算相对后悔值对策略进行评价选取ME1和ME2的初始鲁棒策略为L4和L5。污染物浓度设置阈值进行脆弱情景发现。使用PRIM法则得到初始鲁邦策略的脆弱情景箱,对此再次计算六个策略,重新审视策略在脆弱情景下的鲁棒性。通过对比ME1和ME2发现,不同的经济结算方式,会导致我们对初始鲁棒策略的选取产生差异。在脆弱情景下的鲁棒策略两个模型都发生了变化。说明这样两个策略总体表现较为均衡,具体的选择因计算方式而异。通过鲁棒决策的方法分析得出,研究模型中的8个深度不确定性参数中有4个较为关键,分别是单位GDP的能源消耗系数,环境系统中的大气污染扩散强度系数,污染防治支付意愿,损失函数比例系数。分析认为其中单位GDP的能源消耗量在两个模型下都是关键因素,为后续实际策略的实施和拟定发现了关键关注点。
王旭静[8]（2020）在《京津冀城市群高耗能产业对大气污染的影响机制》文中指出京津冀城市群是以首都为核心的国家重大战略区,也是全国空气污染最严重的区域,其绿色发展模式亟待破题。高耗能产业是其空气污染的重要排放源,研究京津冀城市群高耗能产业对空气质量的影响机制具有重要的科学和现实意义。研究采用2014-2017年京津冀城市群高耗能产业企业数据及大气污染监测点面板数据,结合地理探测器、GIS空间分析及重心分析等数据分析处理技术与定性定量方法,探讨京津冀城市群高耗能产业与大气环境的时空演变规律,解析高耗能产业与不同空气污染物浓度的影响指数。结果表明:（1）2014-2017年,大气质量的高污染范围明显缩小,空气质量得到较高改善,大气污染整体呈现西北低,东南高的空间格局。O3是城市群唯一浓度整体升高的污染物,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO大气污染物浓度均有所下降,其中PM10浓度下降比例最大。（2）2014-2017年京津冀城市群污染重心基本保持稳定,重心基本落脚于廊坊、保定及沧州市,大气污染重心主要朝向西南、东北方向进行迁移,且纬度变化幅度大于经度变化幅度。（3）京津冀城市群高耗能产业对6种大气污染浓度均产生影响,其中对PM10的驱动影响最为显着,火电产业、钢铁产业及水泥产业所选指标中,80%的指标因子均通过显着性检验,且q值最大,对NO2、O3的影响最小,所选指标中仅氮氧化合物处理量通过显着性检验。（4）京津冀城市群南部地区的天津、邢台、沧州、廊坊、衡水、邯郸、保定等市污染物浓度普遍较高,为大气污染重点防控区域。亟需加快落实高耗能产业污染物排放的约束性政策,重要的是提升高耗能产业的生产效率及改进清洁技术。
王田[9]（2020）在《陕西省大气污染物排放现状及减排潜力研究》文中认为近年来随着陕西省国民经济以及城市化建设的迅速发展,全省的大气环境污染问题逐渐严峻。大气环境的污染除了火山喷发、森林火灾等自然因素,更多的是人为因素引发的大量污染物排放造成的,因此要想改善环境空气质量,就必须控制大气污染物的排放量[1]。建立大气污染物排放清单是研究各污染物排放特征和开展大气污染防治的前提。虽然国内关于排放清单的研究较多,但多集中在京津冀等区域,缺乏对于陕西省本土化排放清单研究,因而对开展陕西省大气污染物排放清单及减排潜力研究是十分必要的。（1）本研究通过查阅文献以及实际调研收集了陕西省点源、线源、面源等排放源的活动水平数据和控制技术水平现状,在文献调研的基础上,采用排放因子,建立了陕西省2017年大气污染物排放清单,分析了不同污染物排放特征,并基于情景分析法,对陕西省典型工业源设置了基准、一般控制和加严控制共三种减排情景,对陕西省机动车排放源设置了提高油品质量、使用清洁能源、车辆限行共三种排放情景,分别估算了2025年陕西省典型工业源和机动车排放源在各自对应的三种情景下SO2、NOx、PM10及PM2.5减排潜力。陕西省2017年大气污染物排放量分别为SO2 23.84万吨,NOx 28.48万吨,PM10 22.30万吨,PM2.5 10.21万吨。整体而言,SO2主要来自于火电厂和其他工业行业;NOx的排放主要来自于机动车尾气、火电厂和其他工业源;PM10和PM2.5的排放主要来自火电厂、工业源、无组织扬尘排放源和农业焚烧秸秆;就减排潜力而言,由典型工业源情景分析的结论可知,在2025年时陕西省典型工业行业的SO2、NOx、PM10和PM2.5在基准情景下将分别减排2.26万吨、1.55万吨、0.057万吨和0.032万吨,在一般控制情景下将分别减排3.79万吨、2.87万吨、0.087万吨和0.047万吨,在加严控制情景下将分别减排6.29万吨、5.19万吨、0.13万吨和0.68万吨;机动车排放源减排情景分析的结果表明,2025年时陕西省机动车排放源的SO2、NOx、PM10和PM2.5在提高油品质量情景下将分别减排0.94万吨、1.36万吨、0.014万吨和0.014万吨,在使用清洁能源情景下将分别减排0.71万吨、5.67万吨、0.29万吨和0.21万吨,在车辆限行情景下将分别减排0.046万吨、0.72万吨、0.056万吨和0.032万吨。可见,陕西省典型工业源和机动车排放源有很大的减排潜力,如若严格执行相关的政策、标准,相信陕西省空气质量将会显着提升。
赵国阳[10]（2020）在《河南省高耗能工业减煤潜力及健康影响分析》文中指出近年来,随着河南省工业与经济的快速发展,大气环境污染,尤其是颗粒物污染的问题日趋严重,受到越来越多的关注。已有研究表明,钢铁、水泥和火电等高耗能工业行业的煤炭消费是大气污染物排放的重要来源。河南省作为工业大省,其高耗能工业行业占比一直居于高位,因此国家及地方政府为减少大气污染物排放,改善大气环境质量,出台了一系列针对高耗能工业行业节能减排的政策措施。为了确定河南省能如期实现减排政策中的目标,有必要开展河南省高耗能工业行业减煤潜力的研究,并评估大气污染物减排带来的人群健康收益。本研究在文献调研的基础上,以河南省焦炭、合成氨、水泥、钢铁、氧化铝、火电这六大高耗能行业为研究对象,综合考虑其发展现状与相关政策措施,设置了基准情景、一般控制情景和严格控制情景三种情景,分析了六大高耗能行业2020年的减煤潜力,以及各情景下主要大气污染物的减排量。并利用CMAQ模型对三种情景下河南省2020年PM2.5的浓度进行了模拟预测,估算了各情景下2020年PM2.5浓度下降带来的人群健康收益。研究结果显示,2020年河南省焦炭、合成氨、水泥、钢铁、氧化铝和火电六大高耗能行业的减煤潜力在基准情景下分别为25.89、49.44、91.54、19.00、38.78和550.16万吨,共计774.81万吨;在一般控制情景下分别为71.13、126.38、220.42、120.43、49.43和1062.88万吨,共计1650.67万吨;在严格控制情景下分别为115.79、212.63、381.46、146.38、122.06和2056.92万吨,共计3035.23万吨。六大高耗能行业的SO2、NOX、CO、PM2.5、PM10和VOCs在基准情景下分别减排8996.76、22677.91、41799.29、4365.63、6318.71和1041.56吨;在一般控制情景下分别减排22912.25、50366.27、114467.27、10260.73、15756.08和2888.78吨;在严格控制情景下分别减排40316.65、92702.38、196993.69、18528.03、27702.23和4952.77吨。分行业看,钢铁和氧化铝行业是其中减煤及减排潜力最大的行业,水泥和火电行业是其中减排贡献比最高的行业。人群健康收益方面,到2020年时,与2016年相比,基准情景、一般控制情景和严格控制情景下的年均PM2.5浓度下降,可减少呼吸系统疾病死亡、心血管系统疾病死亡和非意外总死亡共计109346、118496和127348人,经济损失可分别降低2619.45、2670.89和2720.66亿元。可见,河南省六大高耗能行业实现煤炭减量将带来巨大的人群健康收益。
二、我国主要污染物5年下降15%（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国主要污染物5年下降15%（论文提纲范文）
（1）加速能源转型的经济社会效益评估（论文提纲范文）
| 1 碳中和背景下的能源转型趋势 |
| 2 能源转型效益综合评估模型方法与假设 |
| 2.1 能源转型综合经济社会效益评价模型框架介绍 |
| 2.2 情景假设 |
| 3 对以新能源为主体能源转型的经济社会效益综合评价 |
| 3.1 保障碳中和背景下美丽中国目标的实现 |
| 3.2 推动用能成本下降 |
| 3.3 提供经济增长的新动能 |
| 3.4 有效增加就业 |
| 3.5 带来环境社会效益 |
| 4 能源转型的经济社会效益总结与对能源转型的政策建议 |
（2）保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 大气污染物与水溶性离子概述 |
| 1.3 大气颗粒物与水溶性离子来源 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 水溶性离子的浓度及粒径分布 |
| 1.4.2 二次离子的形成机制 |
| 1.4.3 二次离子的影响因素 |
| 1.5 研究意义及研究内容 |
| 1.5.1 研究意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第2章 实验与方法 |
| 2.1 采样地点与时间 |
| 2.1.1 在线数据点位 |
| 2.1.2 膜采样数据点位 |
| 2.2 实验仪器与分析方法 |
| 2.2.1 在线仪器 |
| 2.2.2 实验室分析 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 ISORROPIA-II |
| 2.3.2 后向轨迹 |
| 第3章 保定市秋冬季大气污染物浓度特征 |
| 3.1 2017—2019 年秋冬季保定市大气污染物浓度特征 |
| 3.2 2017—2019 年秋冬季保定市与“2+26”城市大气污染物浓度差异 |
| 3.3 主城区、区县大气污染物浓度特征 |
| 3.3.1 污染期浓度特征分析 |
| 3.3.2 烟花爆竹燃放期浓度特征分析 |
| 3.4 二次离子前体物浓度特征 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 保定市秋冬季颗粒物水溶性离子来源及二次离子成因分析 |
| 4.1 2017—2018 年秋冬季保定市 PM_(2.5) 中水溶性离子浓度特征 |
| 4.2 颗粒物中水溶性离子粒径分布特征及来源 |
| 4.3 二次离子的成因分析 |
| 4.3.1 硫酸盐的生成途径 |
| 4.3.2 硝酸盐的生成途径 |
| 4.3.3 硝酸盐生成效率 |
| 4.4 敏感性分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 二次离子的影响因素及控制对策建议 |
| 5.1 二次离子的影响因素分析 |
| 5.1.1 气溶胶酸度和含水量 |
| 5.1.2 低分子量有机酸盐 |
| 5.1.3 温度和相对湿度 |
| 5.1.4 烟花爆竹 |
| 5.1.5 气团传输 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）京津冀西北缘山地清洁大气环境背景下张家口PM2.5污染和来源变化特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 大气污染物减排调控效果 |
| 1.2.2 京津冀地区大气污染变化特征 |
| 1.2.3 大气污染区域传输 |
| 1.2.4 来源解析方法及其应用 |
| 1.2.5 WRF-CAMx-PSAT模式 |
| 1.2.6 集成研究进展及方法 |
| 1.3 研究问题和内容 |
| 1.3.1 主要科学问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 研究方法和资料 |
| 2.1 WRF-CAMx-PSAT模式设置 |
| 2.1.1 京津冀地区大气污染变化特征 |
| 2.1.2 WRF模式 |
| 2.1.3 CAMx模式 |
| 2.1.4 PSAT模式 |
| 2.2 最优集成方法 |
| 2.3 评估模拟效果的统计量 |
| 2.4 研究资料 |
| 2.4.1 再分析资料 |
| 2.4.2 气象-环境观测资料 |
| 第三章 京津冀西北缘山地清洁大气环境背景下张家口冬季PM_(2.5)污染变化特征 |
| 3.1 张家口大气清洁环境背景 |
| 3.2 2016-2019年张家口冬季大气污染变化特征 |
| 3.3 气象条件对PM_(2.5)污染变化的影响作用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 FNL和ERA5气象驱动的WRF-CAMx PM_(2.5)模拟的影响及集成效果评估 |
| 4.1 气象场模拟验证 |
| 4.2 张家口市PM_(2.5)浓度模拟验证 |
| 4.3 两类气象场驱动的WRF-CAMx的PM_(2.5)模拟集成 |
| 4.3.1 确定最佳训练长度和极值去除对数 |
| 4.3.2 集成结果评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于WRF-CAMx-PSAT模拟的张家口冬季PM_(2.5)变化中主要源区及源类型的贡献评估 |
| 5.1 源区贡献分析 |
| 5.2 源类型贡献分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）江苏省水资源生态足迹评价及其可持续研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 国际研究背景 |
| 1.1.2 国内研究背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生态足迹的基本理论 |
| 1.2.2 水资源生态足迹国外研究现状 |
| 1.2.3 水资源生态足迹国内研究现状 |
| 1.3 研究实用价值、内容与技术流程、数据来源 |
| 1.3.1 研究实用价值 |
| 1.3.2 研究内容与技术流程图 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 第2章 研究区概况和研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然状况 |
| 2.1.2 社会经济状况 |
| 2.1.3 水资源状况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 水资源生态足迹模型 |
| 2.2.2 水资源生态承载力模型 |
| 2.2.3 水质生态足迹模型 |
| 2.2.4 水资源生态盈余/赤字模型 |
| 2.2.5 万元GDP水资源生态足迹模型 |
| 2.2.6 水资源利用效率指数 |
| 2.2.7 水资源生态压力指数 |
| 2.2.8 水资源可持续利用指数 |
| 2.2.9 三维水资源生态足迹模型 |
| 2.2.10 LMDI指数分解模型 |
| 2.2.11 Tapio脱钩模型 |
| 2.2.12 模型参数的确定 |
| 第3章 江苏省水资源生态足迹评价 |
| 3.1 江苏省水资源生态足迹年际分析 |
| 3.1.1 江苏省水资源生态足迹分析 |
| 3.1.2 江苏省水资源生态承载力分析 |
| 3.1.3 江苏省水资源生态盈余/赤字分析 |
| 3.1.4 江苏省水质生态足迹分析 |
| 3.1.5 江苏省万元GDP水资源生态足迹分析 |
| 3.1.6 江苏省水资源生态压力指数分析 |
| 3.2 江苏省各市水资源生态足迹空间差异分析 |
| 3.2.1 人均水资源生态足迹空间差异分析 |
| 3.2.2 人均水资源生态承载力空间差异分析 |
| 3.2.3 人均生态盈余/赤字空间差异分析 |
| 3.2.4 万元GDP水资源生态足迹空间差异分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 江苏省水资源生态足迹与社会经济发展关系分析 |
| 4.1 江苏省水资源生态足迹广度和深度分析 |
| 4.2 江苏省水资源利用与经济发展的协调关系分析 |
| 4.3 江苏省水资源生态足迹影响因素分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 江苏省水资源可持续利用问题与对策 |
| 5.1 江苏省水资源可持续利用指数分析 |
| 5.1.1 江苏省水资源可持续利用程度分析 |
| 5.1.2 江苏省各市水资源可持续利用指数空间差异分析 |
| 5.2 江苏省水资源可持续开发利用中存在的问题 |
| 5.2.1 水资源供需矛盾加剧 |
| 5.2.2 水资源污染现象严重 |
| 5.2.3 用水结构不合理 |
| 5.3 江苏省水资源可持续开发利用对策 |
| 5.3.1 提升水资源供给能力 |
| 5.3.2 提高水资源利用效率 |
| 5.3.3 强化水污染的治理 |
| 5.3.4 加强水资源的合理配置 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加课题一览表 |
（5）我国大气污染治理历程回顾与展望（论文提纲范文）
| 1 消烟除尘,构建大气环境容量理论(1972—1990年) |
| 2 分区管控,防治酸雨和二氧化硫污染(1991—2000年) |
| 3 总量控制,二氧化硫排放量见顶下降(2001—2010年) |
| 4 攻坚克难,打赢蓝天保卫战(2011—2020年) |
| 5 展望未来,久久为功才能蓝天永驻 |
| 5.1 生态优先、绿色发展,进一步调整产业结构,实现高质量发展 |
| 5.2 清洁高效,低碳少污,进一步调整能源结构,提升清洁能源、新能源和可再生能源供给能力 |
| 5.3 问题导向、目标引领,弄清大气污染来源成因,为科学治污提供坚实基础 |
| 5.4 清洁生产,全程控制,显着减少污染物的产生量和排放量 |
| 5.5 属地责任,联防联控,改善局地质量,降低区域间相互影响 |
| 5.6 智慧监控,数据归真,强化污染源监管 |
（6）基于环境政策距离-目标法的生命周期评价加权因子集的构建及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LCA在国内外的应用研究现状 |
| 1.2.2 LCA方法学的研究现状 |
| 1.2.3 LCIA加权方法的研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 第2章 研究方法及工具 |
| 2.1 生命周期影响评价(LCIA)方法框架 |
| 2.1.1 环境目录的选取 |
| 2.1.2 分类 |
| 2.1.3 特征化 |
| 2.1.4 标准化 |
| 2.1.5 加权 |
| 2.2 距离目标法 |
| 2.3 本研究选定的环境目标政策 |
| 2.4 LCI数据库及软件工具 |
| 2.4.1 LCA数据库 |
| 2.4.2 软件工具 |
| 第3章 基于距离目标法的LCA加权因子集构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 各环境目录 LCA 加权因子的分析计算 |
| 3.2.1 全球变暖潜势(GWP)权重因子计算 |
| 3.2.2 臭氧消耗潜势(ODP)权重因子计算 |
| 3.2.3 酸化潜势(AP)权重因子计算 |
| 3.2.4 富营养化潜势(EP)权重因子计算 |
| 3.2.5 光化学臭氧生成潜势(POCP)权重因子计算 |
| 3.2.6 化石资源消耗(FDP)权重因子计算 |
| 3.2.7 人体毒性(HT)权重因子计算 |
| 3.3 不同加权因子集对比分析研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于敏感性分析的加权因子修正 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 已构建加权因子集敏感性分析 |
| 4.2.1 GWP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.2 ODP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.3 AP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.4 FDP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.5 POCP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.6 EP加权因子敏感性分析 |
| 4.2.7 HT加权因子敏感性分析 |
| 4.3 主要贡献物质可替代性政策选择 |
| 4.4 基于可替代性政策的加权因子集修正 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 不同加权因子集的案例应用对比研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 各加权因子集介绍 |
| 5.3 不同加权因子集在污水处理案例LCA中的应用 |
| 5.3.1 模拟污水处理案例LCA |
| 5.3.2 不同加权因子集在污水处理案例中的应用对比分析 |
| 5.4 不同加权因子集在纯电动汽车LCA中的应用 |
| 5.4.1 纯电动汽车案例LCA |
| 5.4.2 不同加权因子集在纯电动汽车案例中的应用对比分析 |
| 5.5 不同加权因子集在玉米生产案例LCA中的应用 |
| 5.5.1 玉米生产案例LCA |
| 5.5.2 不同加权因子集在玉米生产案例中的应用对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）基于情景鲁棒决策的我国空气污染减排治理政策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 环境治理相关研究现状 |
| 1.4 技术路线与论文结构 |
| 第二章 研究理论和方法 |
| 2.1 不确定性研究 |
| 2.2 情景鲁棒决策理论 |
| 2.3 DICE模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 空气污染治理情景鲁棒决策模型 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.1.1 污染治理决策变量 |
| 3.1.2 评价指标 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 经济部分模型构建 |
| 3.2.2 环境部分模型构建 |
| 3.2.3 环境经济损失核算模型 |
| 3.2.4 治理成本与社会福利 |
| 3.3 参数估计 |
| 3.3.1 经济模型参数估计 |
| 3.3.2 环境模型参数估计 |
| 3.3.3 成本与损失部分参数估计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 空气污染治理的鲁棒决策分析 |
| 4.1 计算实验过程 |
| 4.1.1 情景构建 |
| 4.1.2 策略评价 |
| 4.1.3 脆弱情景发现 |
| 4.2 整体环境污染损失模型ME1决策情景鲁棒性分析 |
| 4.2.1 ME1初始鲁棒策略发现 |
| 4.2.2 ME1的脆弱情景发现 |
| 4.2.3 ME1的脆弱情景鲁棒策略再发现 |
| 4.3 公众健康经济核算模型ME2决策情景鲁棒性分析 |
| 4.3.1 ME2初始鲁棒策略发现 |
| 4.3.2 ME2的脆弱情景发现 |
| 4.3.3 ME2的脆弱情景鲁棒策略再发现 |
| 4.4 脆弱情景分析对比 |
| 4.4.1 脆弱情景对比分析 |
| 4.4.2 关键因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究创新 |
| 5.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录一 :空气污染相关策略 |
| 附录二 :平均每万元国内生产总值能源消费量 |
| 附录三 :第三章模型参数汇总 |
（8）京津冀城市群高耗能产业对大气污染的影响机制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 拟解决的关键问题与创新之处 |
| 2 相关理论及文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 人地关系地域系统 |
| 2.1.2 产业集群理论 |
| 2.1.3 生态文明建设理论 |
| 2.1.4 环境库兹涅兹曲线 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 城市群地区工业化进程与空气污染的相互关系研究进展 |
| 2.2.2 高耗能产业对大气污染影响关系研究进展 |
| 2.2.3 高耗能产业与大气环境响应关系的研究方法与模型 |
| 2.2.4 京津冀城市群空气污染的相关研究进展 |
| 3 京津冀城市群大气污染的时空分布格局 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 京津冀城市群的自然概况 |
| 3.1.2 京津冀城市群的社会经济概况 |
| 3.1.3 京津冀城市群的空气质量现状分析 |
| 3.2 数据的来源与指标的选取原则 |
| 3.2.1 指标体系的构建 |
| 3.2.2 数据来源及研究方法 |
| 3.3 京津冀城市群大气污染时空差异分析 |
| 3.3.1 大气污染空间差异分析 |
| 3.3.2 大气污染时间差异分析 |
| 3.3.3 大气污染重心迁移路径分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 京津冀城市群高耗能产业对大气污染影响因素解析 |
| 4.1 钢铁产业对大气污染驱动因素解析 |
| 4.1.1 钢铁产业对PM_(2.5)的影响因素分析 |
| 4.1.2 钢铁产业对PM_(10)的影响因素分析 |
| 4.1.3 钢铁产业对NO_2的影响因素分析 |
| 4.1.4 钢铁产业对SO_2的影响因素分析 |
| 4.1.5 钢铁产业对CO的影响因素分析 |
| 4.1.6 钢铁产业对O_3的影响因素分析 |
| 4.2 火电产业对大气污染驱动因素解析 |
| 4.2.1 火电产业对PM_(2.5)的影响因素分析 |
| 4.2.2 火电产业对PM_(10)的影响因素分析 |
| 4.2.3 火电产业对NO_2的影响因素分析 |
| 4.2.4 火电产业对SO_2的影响因素分析 |
| 4.2.5 火电产业对CO的影响因素分析 |
| 4.2.6 火电产业对O_3的影响因素分析 |
| 4.3 水泥产业对大气污染驱动因素解析 |
| 4.3.1 水泥产业对PM_(2.5)的影响因素分析 |
| 4.3.2 水泥产业对PM_(10)的影响因素分析 |
| 4.3.3 水泥产业对NO_2的影响因素分析 |
| 4.3.4 水泥产业对SO_2的影响因素分析 |
| 4.3.5 水泥产业对CO的影响因素分析 |
| 4.3.6 水泥产业对O_3的影响因素分析 |
| 5 京津冀城市群高耗能产业优化布局分析 |
| 5.1 重点区域的分类与分区 |
| 5.2 京津冀城市群高耗能产业空间调整对策 |
| 5.3 京津冀城市群高耗能产业防污结构调整对策 |
| 5.3.1 加快京津冀高耗能产业结构调整,淘汰落后产能,推进京津冀城市群产业优化升级 |
| 5.3.2 明确城市分工,因地制宜的明确产业格局 |
| 5.3.3 推进京津冀协同立法,精准打击污染行为 |
| 5.3.4 创新排污监管模式,完善公众监督机制 |
| 5.3.5 加强科普宣传,提升高耗能企业环境伦理意识 |
| 5.4 京津冀大气污染联合防治调整建议 |
| 6 结论与研究不足 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究不足 |
| 参考文献 |
| 在校期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）陕西省大气污染物排放现状及减排潜力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 排放清单 |
| 1.2.2 情景分析法 |
| 1.3 研究意义及内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究路线 |
| 第二章 陕西省大气污染物排放清单的建立 |
| 2.1 目标污染物的选定 |
| 2.2 排放源的分类与活动水平数据的收集 |
| 2.2.1 排放源的分类 |
| 2.2.2 排放源活动水平数据收集 |
| 2.3 排放因子的确定 |
| 2.3.1 点源排放因子 |
| 2.3.2 线源排放因子 |
| 2.3.3 面源排放因子 |
| 2.4 污染源排放量的计算 |
| 2.4.1 计算方法 |
| 2.4.2 污染源排放清单 |
| 2.5 与其他研究对比 |
| 2.6 排放清单不确定性分析 |
| 2.6.1 不确定性研究方法 |
| 2.6.2 不确定性结果输出 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 陕西省大气污染物排放预测研究 |
| 3.1 陕西省工业源大气污染物减排潜力估算 |
| 3.1.1 选取研究对象 |
| 3.1.2 陕西省大气污染物排放标准及规划梳理 |
| 3.1.3 减排情景设计 |
| 3.1.4 排放因子的确定 |
| 3.1.5 典型工业能源消耗量的确定 |
| 3.1.6 各减排情景下目标年工业源排放量 |
| 3.1.7 减排量计算方法 |
| 3.1.8 陕西省典型工业源减排潜力估算结果 |
| 3.1.9 可实现性讨论 |
| 3.1.10 不确定性分析 |
| 3.1.11 小结 |
| 3.2 陕西省机动车排放源大气污染物减排潜力估算 |
| 3.2.1 陕西省机动车污染物执行标准及政策梳理 |
| 3.2.2 减排情景设定 |
| 3.2.3 各减排情景下的减排效果 |
| 3.2.4 减排方案综合比较 |
| 3.2.5 不确定性分析 |
| 3.2.6 小结 |
| 第四章 展望与结论 |
| 4.1 主要结论 |
| 4.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）河南省高耗能工业减煤潜力及健康影响分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 基于情景分析的节能减排潜力研究进展 |
| 1.2.2 健康影响研究进展 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路和技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 河南省及六大高耗能行业现状分析 |
| 2.1 河南省现状分析 |
| 2.1.1 河南省概况 |
| 2.1.2 能源消费总量现状分析 |
| 2.1.3 煤炭消费总量现状分析 |
| 2.2 六大高耗能行业现状分析 |
| 2.2.1 六大高耗能行业概况 |
| 2.2.2 六大高耗能行业煤炭消费现状 |
| 2.2.3 主要高耗能产品产量变化 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 六大高耗能行业减煤潜力分析 |
| 3.1 主要产品能效对标分析 |
| 3.2 煤耗估算方法 |
| 3.3 主要大气污染物减排量估算方法 |
| 3.4 减煤情景设计 |
| 3.5 减煤情景估算结果 |
| 3.6 主要大气污染物减排量估算结果 |
| 3.6.1 六大高耗能行业总体估算结果 |
| 3.6.2 各行业主要大气污染物减排贡献 |
| 3.6.3 各地市主要大气污染物减排量估算结果 |
| 3.7 不确定性分析与可实现性讨论 |
| 3.7.1 不确定性分析 |
| 3.7.2 可实现性讨论 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 六大高耗能行业不同减煤情景的健康影响分析 |
| 4.1 空气质量模拟 |
| 4.1.1 空气质量模拟方法 |
| 4.1.2 空气质量模拟参数设置 |
| 4.1.3 空气质量模拟结果分析 |
| 4.2 健康影响分析 |
| 4.2.1 健康效益评价方法 |
| 4.2.2 经济效益评价方法 |
| 4.2.3 健康效益评价结果分析 |
| 4.2.4 经济效益评价结果分析 |
| 4.3 不确定性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
四、我国主要污染物5年下降15%（论文参考文献）
- [1]加速能源转型的经济社会效益评估[J]. 张鸿宇,黄晓丹,张达,张希良. 中国科学院院刊, 2021(09)
- [2]保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析[D]. 吕文丽. 中国环境科学研究院, 2021(02)
- [3]京津冀西北缘山地清洁大气环境背景下张家口PM2.5污染和来源变化特征[D]. 李嘉鼎. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]江苏省水资源生态足迹评价及其可持续研究[D]. 侯焮晨. 西南大学, 2021(01)
- [5]我国大气污染治理历程回顾与展望[J]. 柴发合. 环境与可持续发展, 2020(03)
- [6]基于环境政策距离-目标法的生命周期评价加权因子集的构建及应用[D]. 向悦. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [7]基于情景鲁棒决策的我国空气污染减排治理政策研究[D]. 郑丹扬. 南京大学, 2020(02)
- [8]京津冀城市群高耗能产业对大气污染的影响机制[D]. 王旭静. 山西师范大学, 2020(07)
- [9]陕西省大气污染物排放现状及减排潜力研究[D]. 王田. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [10]河南省高耗能工业减煤潜力及健康影响分析[D]. 赵国阳. 郑州大学, 2020(02)