空气污染模型在城市环保规划决策中的可靠性研究

本文探讨了空气污染模型在城市环保规划决策中的可靠性,分析了城市化发展带来的环境挑战,特别是空气污染问题;概述了空气污染模型的基本原理与功能,强调其在预测和管理空气质量中的重要性;讨论了城市环保规划决策对准确预测空气质量的需求;通过模型可靠性分析,结合实际案例研究,揭示现有模型的优势与不足;提出了提升空气污染模型可靠性的策略,旨在增强模型在城市环保规划决策中的实际应用效果。

环境管理数据挖掘在污染源追踪中的应用探究

环境管理数据挖掘在污染源追踪中发挥着重要作用。本文系统分析了数据挖掘技术在环境领域的应用,特别是在污染源识别方面的关键方法和挑战。通过数据采集、特征提取、模型建立和优化等步骤,并结合可视化与解释,可实现对污染源的精准追踪。本文通过案例研究和前景展望,揭示了数据挖掘在环境管理中的潜力和未来发展方向。

乌鲁木齐市典型道路机动车行驶特征研究

本文对乌鲁木齐市区内快速路、主干道和次干道3种典型道路工作日和非工作日每小时的车辆实际行驶工况进行了测试,得到了乌鲁木齐市机动车在实际道路上的行驶工况;并对3种典型道路在不同时期(工作日和非工作日)不同时段(每小时)的平均速度、加减速度、行驶特征比例以及VSP进行比较分析。结果表明,不同道路及同一道路不同时段的行驶特征均不相同。因此,用单一的排放因子计算整个城市车队的排放清单尤其是建立时空分布的排放清单时会存在较大的不确定性。

碳捕集、封存与利用技术研究进展

二氧化碳(CO_(2))是一种温室气体,被认为是导致全球温度升高(也称为全球变暖)的主要因素。到2040年,全球能源需求预计将比2019年增长30%,而化石燃料仍将是满足这些需求的主要能源(预计占比74%),其直接燃烧所排放的CO_(2)量也将持续增长。目前全球CO_(2)总利用量低于2亿吨/年,与每年320亿吨以上的CO_(2)排放量相比,基本可以忽略不计。因此,加快发展碳捕集、封存与利用技术,以减少CO_(2)的排放量,对于缓解全球变暖、降低其所造成的各种危害至关重要。本文回顾了近年来在碳捕集、封存与利用技术方面的研究进展,并对其未来发展进行了展望。