《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》解析与实施

贵州省环境污染物排放标准DB 528是指贵州省环境保护局于2017年9月15日公布的《贵州省环境污染物排放标准》。该标准是对贵州省各类工业企业和污染物排放实施统一的技术要求和标准。

DB 528主要内容包括：总则、排放标准适用范围、排放总量控制、排放浓度标准、排放方式、监测方法、数据处理与计算、标准的实施与监督、法律责任等。

具体包括以下几个方面：

1. 总则：明确了标准的目的、依据、适用范围、引用文件、标准结构和编排原则等内容。

2. 排放标准适用范围：明确了本标准适用于贵州省内的工业企业和相关设施。

3. 排放总量控制：明确了各类污染物的排放总量控制指标和措施。

4. 排放浓度标准：明确了各类污染物的排放浓度标准，以及对 exceed 标准的企业实施的经济、技术和管理措施。

5. 排放方式：明确了各类污染物的排放方式，包括生产过程、工艺过程、设备排放和尾气排放等。

6. 监测方法：明确了各类污染物的监测方法、设备要求、数据采集和计算方法等。

7. 数据处理与计算：明确了各类污染物的数据处理与计算方法，包括排放量计算、排放强度计算等。

8. 标准的实施与监督：明确了标准的实施、监督、检查、cease和修订等内容。

9. 法律责任：明确了违反本标准的企业应承担的法律责任。

本标准的实施，旨在加强贵州省环境污染物的排放控制，提高环境质量，促进经济社会可持续发展。

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》解析与实施图1

环境污染日益严重，已成为影响人类生存和发展的重大问题。为保护环境，保障人民群众的身体健康，我国政府高度重视环境污染治理工作，制定了一系列环境污染物排放标准。《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》是贵州省环境保护局为进一步加强环境保护工作，确保环境质量的可持续发展而制定的。对《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》进行解析与实施。

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》解析与实施 图2

标准概述

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》共分为五个部分，主要包括：总则、排放控制要求、监测方法与技术要求、数据处理与报告以及附录。

1. 总则：本标准旨在加强贵州省环境污染物的管理和控制，确保环境质量的可持续发展。适用于贵州省内的各类企业、装置和设施。

2. 排放控制要求：本标准根据国家法律法规和国内外相关标准，结合贵州省的实际情况，提出了各类污染物的排放控制要求。

3. 监测方法与技术要求：本标准对各类污染物的监测方法和技术要求进行了规定，以确保监测数据的准确性和可靠性。

4. 数据处理与报告：本标准对监测数据的处理和报告要求进行了详细规定，以确保监测数据的及时、准确、完整和有效。

5. 附录：本标准附录部分包括了相关法律法规、标准和技术规范等文件，为实施本标准提供了法律依据和技术支持。

解析

1. 总则

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》的总则部分明确了本标准的适用范围、目的、依据、原则和适用标准。本标准适用于贵州省内各类企业、装置和设施，旨在加强环境污染物的管理和控制，确保环境质量的可持续发展。本标准依据《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国大气污染防治法》等相关法律法规制定，遵循国家有关标准和法律法规的规定。本标准的原则是：科学、合理、可行、严格、公开。

2. 排放控制要求

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》的排放控制要求部分明确了各类污染物的排放标准和控制要求。排放标准包括日排放量、月排放量、年排放量等，控制要求包括工艺改进、设备更新、污染治理等。本标准根据国家法律法规和国内外相关标准，结合贵州省的实际情况，提出了各类污染物的排放控制要求。对于各类污染物的排放标准，本标准提出了具体的数值和限制，要求各类企业、装置和设施必须严格按照排放标准进行排放。对于污染治理要求，本标准提出了具体的要求和标准，要求各类企业、装置和设施必须进行有效的污染治理，以达到国家和地方环保要求。

3. 监测方法与技术要求

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》的监测方法与技术要求部分明确了各类污染物的监测方法和技术要求。监测方法包括手工监测、自动监测、在线监测等，技术要求包括监测设备、监测人员、监测频次、监测精度等。本标准根据国家法律法规和国内外相关标准，结合贵州省的实际情况，提出了各类污染物的监测方法和技术要求。对于各类污染物的监测方法，本标准提出了具体的方法和要求，要求各类企业、装置和设施必须按照监测方法进行监测。对于监测技术要求，本标准提出了具体的要求和标准，要求各类企业、装置和设施必须达到监测技术要求，以确保监测数据的准确性和可靠性。

4. 数据处理与报告

《贵州省环境污染物排放标准（DB 528）》的数据处理与报告部分明确了各类污染物的数据处理和报告要求。数据处理包括数据采集、数据处理、数据储存、数据分析和数据验证等。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）