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[硕士论文] 秦彬
环境科学 苏州科技大学;苏州科技学院 2015(学位年度)
摘要:工业化、城镇化进程的加快,能源资源需求的急速增长和环境容量严重制约我国经济的快速发展,为了促进经济发展方式的快速转变、推动经济的持续高速增长,也为了改善环境质量,进行污染减排的工作势在必行。本文以吴中区的工业污染为研究对象,采用灰色 GM(1,1)模型与环境学习曲线耦合模型进行预测,预测分析了吴中区工业废气、废水、COD以及氨氮排放量和减排潜力,并提出减排对策。
  本研究主要内容包括:⑴论述了国内外污染减排潜力的研究现状,结合其他学者的研究成果对于几种常用的工业污染排放量预测模型进行简单归纳比较,归纳了各模型的优缺点,分析了各模型的适用性。⑵分析预测了吴中区工业污染物排放量。通过调查、收集、整理相关资料,利用吴中区的基础数据,结合吴中区“十一五”期间的污染排放数据,验证了吴中区工业污染物(废气、废水、化学需氧量以及氨氮)排放量与人均 GDP之间环境学习曲线的适用性。⑶利用吴中区工业污染物排放量的环境学习曲线,分析吴中区工业污染排放以往的变化趋势,结合对吴中区 GDP、人口的模拟结果,计算吴中区工业污染物(废气、废水、化学需氧量以及氨氮)在2015-2020的减排潜力,并预测了2015-2020年上述四种污染物的预测排放量。⑷通过对吴中区大气污染源调查,了解吴中区SO2、NOx目前的排放情况,以及企业废气处理设施落实情况。通过对吴中区5家废气排放的重点企业进行预测分析,设置了三种处理设施情景模式,预测了2015、2020年五家企业SO2、NOx在三种情境下的排放量,为吴中区的工业污染物减排工作提供案例。⑸提出相应的减排对策。通过分析吴中区工业污染减排潜力,预测排放总量,结合吴中区的实际发展需要,从工程减排、管理减排以及政策减排三个方面提出相应的减排对策,为吴中区工业污染减排的工作提供参考依据。
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