大气中PM_(2.5)浓度的空间表征方法研究

针对大气中PM_(2.5)浓度的空间表征问题,提出了一种基于距离反比加权法的克里金插值模型进行PM_(2.5)浓度空间表征的方法。该方法根据各浓度监测站点公布的PM_(2.5)浓度卖时数据以及谷歌地球、百度地图中的地理信息,建立能够表征整个城市PM_(2.5)浓度的空间连续曲面,从而获得整个城市各个角落的PM_(2.5)污染情况。实例表明,基于距离反比加权法的克里金插值模型是一种有效的PM_(2.5)浓度空间表征方法,从而为大气中PM_(2.5)污染的防控提供一定的决策依据。     

PM2.5污染与健康支出:时间滞后效应与空间溢出效应

基于ArcGIS技术解析卫星栅格数据,获得2002—2015年中国31个省级的PM_(2.5)平均质量浓度和最大质量浓度,采用空间杜宾模型,定量考察PM_(2.5)污染对健康支出影响的时间滞后效应和空间溢出效应。结果表明:1)当期的PM_(2.5)平均质量浓度对人均就诊次数的影响不显著,而滞后一期的PM_(2.5)平均质量浓度的系数显著为正,表明PM_(2.5)污染对人均就诊次数的影响具有时间滞后效应; 2)通过更换代理变量的方式进行稳健性检验,估算结果依然显著; 3)空间模型分析表明,PM_(2.5)污染具有较强的空间传递性,一个地区的健康风险不仅来源于本地区的PM_(2.5)污染,还有很大一部分风险来源于邻近地区的PM_(2.5)污染。在宏观上为PM_(2.5)污染对健康支出的影响提供了证据,也为区域制定PM_(2.5)污染的联防联控机制提供了依据。     

关联区域内VOCs聚集成因解析方法研究

为研究目标区域VOCs聚集的主要成因，同时挖掘VOCs自潜在污染源扩散迁移至聚集区域的过程，提出一种基于随机函数Petri网的关联区域内VOCs聚集成因的解析方法。运用HYSPLIT确定VOCs聚集的关联区域以及VOCs的聚集路径，并将其映射为随机函数Petri网；通过计算稳态概率等指标对Petri网的性能进行分析，将聚集区域VOCs浓度的增量计算过程融入到随机Petri网的运行过程中，从而分析目标区域VOCs聚集的主要成因。案例研究分析了临汾市一次重污染天气下，各潜在污染源对临汾市VOCs浓度增加的影响大小，得出B企业、C企业和D企业为临汾市VOCs聚集的主要成因。该方法为研究目标区域VOCs聚集的主要来源及成因提供了依据。     

基于Petri网的750kV变电站故障恢复

对750 kV变电站可能发生的常见故障进行详细分类,并据此建立故障恢复推理模型,以便发生故障时能及时快速恢复供电。通过分析750 k V变电站拓扑结构,采用故障分类和基于Petri网建模的方法,将所有可能发生的常见故障分为母线、线路及变压器3类。变电站发生故障时,先根据变电站故障诊断结果,再从故障点隔离到恢复非故障失电区域并建立Petri网模型。故障恢复主要对开关进行操作,因此首先建立开关打开和关断的基本Petri网恢复模块,接着从变压器运行方式及裕量情况给出变压器故障恢复的Petri网模型,然后讨论母线和线路故障时不同情况下的故障恢复Petri网模型,最后根据模型推理过程中点火的变迁,将隔离故障点和恢复供电的断路器记录下来,按照Petri网运行的顺序即可给出最终的恢复方案。通过对750 k V变电站各类复杂故障的建模和推理及由此给出的恢复方案,能够及时给出恢复的操作顺序,方便运行人员快速检修。最后通过HPSim软件对代表性故障进行仿真运行,验证该方法正确、可行且及时。     

京津冀典型城市PM_(2.5)污染的健康风险及经济损失研究

京津冀地区是中国北方经济规模最大、最具活力的地区,也是中国空气污染最严重的区域之一。京津冀地区的PM_(2.5)质量浓度一直远超我国环境质量标准的二级限值(35μg/m~3),其中石家庄市在2013年PM_(2.5)的年均质量浓度高达156μg/m~3。而PM_(2.5)对人体健康有严重的影响,是与健康关系最为密切的一类大气污染物。定量评价PM_(2.5)对人群健康的危害,不仅具有重要的学术研究意义,还可以为空气质量和卫生指标的决策提供重要的科学依据。根据京津冀典型城市北京、天津和石家庄市的PM_(2.5)污染特征、基础健康资料和暴露-反应关系系数,利用健康风险评估模型,选择呼吸系统疾病、心血管疾病等作为健康终端,研究三地受PM_(2.5)污染的影响。并且采用效益转换法估算了3个城市PM_(2.5)质量浓度变化引起的健康风险的经济损失。结果表明,慢性支气管炎和心血管疾病的死亡率、发病率及其经济损失受PM_(2.5)污染影响最大。其中,2017年北京市慢性支气管炎和心血管疾病死亡的经济损失占总经济损失的比例分别高达87. 75%和7. 86%。同一暴露水平下人口密集、经济发达的城市所受的健康风险及经济损失更大。2017年北京市由PM_(2.5)污染所造成的健康风险的经济损失为333. 91亿元,天津市为211. 09亿元,石家庄市为169. 34亿元;随着大气污染防治行动的开展,由PM_(2.5)引起的健康风险及其经济损失也随之下降,相比于2013年三地的降幅分别达到32. 5%、35. 5%和32. 1%。     

基于状态Petri网的矿区生态环境脆弱度动态评价方法

采用状态Petri网模型对矿区生态环境脆弱度进行动态评价,给出了状态Petri网中累积值、加权值、不变值和虚拟值4种不同状态值的计算及表示方法,提出了基于状态Petri网的矿区生态环境脆弱度计算方法。库所的累积值用于计算采矿过程中环境指标的总变化量。加权值主要用于脆弱度的计算。具有不变值的库所在相应的变迁被激发前后状态值均保持不变。没有实际意义的虚拟值在状态Petri网中仅起到逻辑或过渡作用。网结构描述了矿区生态环境脆弱度的组成结构,网系统的运行反映了生态环境脆弱化的状态变化过程,并且将脆弱度的计算融入了状态Petri网的运行中。在案例研究中,绘制了4种修复方案下脆弱度的变化情况曲线,表明该评价方法可以对矿区生态环境脆弱度进行动态评价。状态Petri网模型能将矿区生态环境脆弱化过程,以及人工修复和自然修复过程直观形象地展现出来,为预测矿区生态环境脆弱度的变化情况及制定相应的修复方案提供参考。该模型适用于矿山长期开采对生态环境造成破坏过程的建模及计算,而且对矿山的开采过程也不需要作特别的假设限制。     

在雾霾环境中生活,哪些人群应该引起特别的注意?雾霾对不同年龄段的人产生的影响是相同的吗?

<正>雾霾中的PM2.5粒径小,富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响很大。他们可以通过呼吸进入肺部,甚至能进入人体的血液循环系统,从而引起肺部和心脏的相关疾病。对不同人群来说,雾霾对健康的影响程度是不一样的,特别是一些敏感群体,如有心脏或肺部疾病的老人、孕妇和儿童更易受到PM2.5污染的影响,特别是当他们在做体育活动的时候。运动和身体活动会使得人体的呼吸变得更深更急促,从而使肺部吸入更多的PM2.5。     

基于着色Petri网的工业事故应急响应行动建模与分析

提出一种基于着色Petri网的应急响应行动建模和分析方法,用库所表示应急过程中可能的状态,用变迁表示应急行动,托肯在网中的流动表示状态的变化,并用颜色来区分托肯,从而能方便地对不同行动进行分析。针对某储罐区天然气泄漏事故中现场工作班组的应急响应行动建立了着色Petri网模型,并利用该模型对应急行动进行了分析。     

基于模糊颜色Petri网的表决DVP安全软件模型初探

把模糊计算理论和有色Petri网有机地结合起来 ,提出了一种模糊颜色Petri网诊断表决算法 ,把该算法应用于DVP的软件模型 ,使之具有故障容忍和表决的能力。笔者对以模糊颜色Petri网为核心的DVP软件模型表决算法进行了较为深入的探讨 ,该模型对提高软件系统的安全性和可靠性具有实际意义。     

环境信息关联模型及植被对PM2.5浓度的影响研究

选取北京24个PM_(2.5)监测站点2017年8月17日至21日逐小时PM_(2.5)质量浓度数据及16个市辖区的逐小时气象数据,建立了北京各区关于PM_(2.5)质量浓度的环境信息关联模型,并在此基础上分析了植被在PM_(2.5)与气象因素及区域污染的关联中发挥的作用。通过分析模型脉冲响应曲线的数值可以看出,绿化率与PM_(2.5)对相对湿度扰动的响应相关性最高(R2=0.71),其次为风速(R2=0.54),但绿化率与PM_(2.5)对温度扰动的响应的相关性不高。PM_(2.5)对风速扰动的响应最为迅速。绿化率越高的市辖区,PM_(2.5)对3种气象要素的响应越剧烈且越容易出现波动,PM_(2.5)对气象要素总扰动的响应的滞后期与绿化率有较强的相关性(R2=0.62)。对各区域PM_(2.5)质量浓度进行逐步回归分析,结果表明高植被覆盖的地区更不易受到其他区域污染物的影响。     

防PM2.5口罩现状及发展方向

为了提高全民防雾霾能力,保障人民群众的身体健康,分析了城市大气污染物中损害人体健康的最重要元凶PM2.5的防护需求,当前市场上各种材质和结构防PM2.5口罩的防护水平。在分析结果的基础上,结合颗粒物过滤机理,提出了雾霾天气时普通民众如何正确选择防PM2.5口罩的建议。讨论了目前防PM2.5口罩的过滤效率和泄漏性可参照的检测方法,在此基础上对今后防PM2.5口罩的发展方向进行了展望。     

基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测研究

回顾施工项目安全管理和安全管理研究现状,建立建设项目安全管理指标体系。利用人工神经网络非线性函数逼近能力,对项目风险因素程度预测。针对该网络当数据量大时,其结构复杂、收敛慢,易陷入局部最优的缺点,引入粗糙集对影响建设项目安全目标的不确定性因素进行约简,找出最小不确定性风险因素集,大大简化网络输入信息的表达空间维数。并结合粒子群算法收敛速度快、全局最优的寻优能力强的优点,建立基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测系统。通过实例验证该系统的科学性和有效性。     

An optimization of artificial neural network modeling methodology for the reliability assessment of corroding natural gas pipelines

A fast calculation of the reliability is meaningful to the in-line inspection of corroding natural gas pipelines. However, the traditional Monte Carlo simulation(MCS) method is time consuming for the low possibilities of the pipeline failure. The artificial neural network(ANN) is preferable for the complex nonlinear situation. An optimization of artificial neural network modeling methodology for the reliability assessment of corroding natural gas pipelines is proposed in this paper. To reduce the influence of training sets random behaviors on the calculation results, some algorithms are used to optimize the sequence of the training samples and the initial parameters of ANN models. The optimized model is applied to the reliability assessment of a corroded pipe with two successive inline inspections. According to the physical parameters of the pipeline, the trend of corroding pipeline reliability in time is predicted. The comparison between the trained ANN model, the MCS method and non-optimized ANN model shows the advantages the proposed modeling process. The methodology given in this paper is general and it can be applied to evaluate the reliability of other kind of structure safeties in practical systems.     

煤层底板采动导水破坏深度计算的神经网络方法

在综合分析影响煤层底板采动导水破坏深度因素的基础上 ,应用人工神经网络方法 ,建立了底板破坏深度的计算模型。该模型利用现场观测资料作为学习训练样本和测试样本 ,对模型的测算结果、理论计算值和实测值进行了对比分析。结果表明 :用神经网络方法计算底板破坏深度考虑的因素更加全面 ,结果更接近于实际。笔者研究的计算模型和测算方法 ,为承压水上安全采煤决策提供了科学依据。     

岩层移动角选取的神经网络方法研究

岩层移动角是进行各类保护煤柱设计时的关键性参数 ,涉及地表建 (构 )筑物的安全。在综合分析影响岩层移动角因素的基础上 ,采用人工神经网络方法建立岩层移动角选取的模型。该模型采用改进的BP算法 ,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本 ,对模型的计算结果与实测值进行了对比分析。分析结果表明 :用人工神经网络方法求算岩层移动角考虑的因素更为全面 ,结果更接近于实际。笔者为岩层移动角的理论计算探索出了一种新的方法。     

基于人工神经网络理论的系统安全评价

阐述了人工神经网络基本原理 ,研究分析了 BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上 ,将神经网络理论应用于系统安全评价之中 ,提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点 ;评价实例证明了此方法的可行性。     

郑州环境空气中粉尘浓度的统计分析及预测

对郑州市2005年1月—2009年12月份的可吸入颗粒物(PM10)指数数据进行统计分析,并利用Matlab软件建立了利用气象要素预测PM10的BP神经网络模型。结果表明:2005—2009年郑州市PM10指数的年均值和空气质量超标天数逐步下降,且趋于稳定;年内各月的PM10指数浓度差异很大,冬季PM10指数显著高于夏季,8月最低,而12月最高;采暖期PM10指数显著高于非采暖期,而节假日对于PM10指数的影响不明显;通过平均风速、平均气温、平均气压和平均相对湿度预测PM10浓度可以达到最高精度86.85%。     

PM2.5个人防护用品现状与发展趋势

以PM2.5为主要危害的雾霾污染在我国愈演愈烈,民众对相应的个人呼吸防护用品也越来越重视。PM2.5防护用品现已成为日常消费品之一。本文从PM2.5个人防护用品的防护原理、产品类别特点、检测检验标准方法等方面进行综述,总结现有防护用品的质量技术水平及存在的问题,提出未来发展的重点和方向,以求推动我国民众对PM2.5防护认识和防护能力的提高。     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。