3种区域空气质量空间插值方法对比研究

空间插值方法可实现空气质量空间可视化展示,也是可视化研究空气质量区域分布特征的重要方法。由于区域空气质量受污染物种类及季节的影响明显,不同空间插值方法的可靠性和适用性存在差异。利用珠三角区域62个大气环境自动监测站的空气污染物浓度数据,分别采用反距离加权、规则样条函数2种确定性插值方法和地统计学的克里金法进行空间插值计算,结合交叉验证法,综合对比分析不同空气污染物、不同季节的空间插值效果。结果表明,克里金法能得到整体最优的插值精度,插值结果可靠性最高,但在表达空气质量空间分布特征上过渡平滑性欠佳。不同空气污染物空间插值效果不同,季节性特征也对插值结果影响显著。3种空间插值方法的ρ(PM2.5)、ρ(O3)插值效果均明显优于一次污染物,其插值结果的MRE(平均相对误差)在0.186~0.313,决定系数R2基本在0.8以上,但一次污染物的MRE均在0.352以上。3种方法 PM2.5的夏季插值结果均明显优于其他季节:PM2.5夏季ME(平均误差)均值在-0.1~0.3μg/m3,且95%置信区间较小,误差分布集中;而非夏季高污染时期的空间插值效果相对较差。     

北京森林大气PM_(2.5)中水溶性无机离子垂直分布特征

研究了城市森林生态系统PM2.5及其组分的垂直分布,在北京市奥林匹克森林公园内的监测塔上,分别于冬季(树木无叶期)和春季(幼叶期)开展观测,观测了Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO-3和SO2-4的质量浓度。结果表明,SO2-4和NO-3为PM2.5水溶性无机离子的主要成分,其质量浓度之和占总PM2.5水溶性无机离子质量浓度的50%以上。冬季ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)为0.525,春季为0.611,表明移动源的影响明显小于固定源。水溶性无机离子质量浓度在一天内出现两个高峰值,分别在6:00—10:00和18:00—22:00,总的趋势是白天质量浓度高于夜晚,这与周围生活环境和气象等因素有密切关系。无叶期时,8种离子质量浓度随高度增加没有明显变化特征;幼叶期时,PM2.5水溶性离子质量浓度随垂直高度增加而增加,在不同垂直高度上有明显的质量浓度梯度变化。     

北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究

为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料.应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨.结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM2.5和PM10质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7 μg/m3和116.9 μg/m3,分别超标162％和67％;二者质量浓度比达78.4％,10年间同比增长约20％.颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7～9h.研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素.     

长株潭城市环境空气中PM2.5和O3质量浓度的相关性研究

PM2.5与O3均为导致城市环境空气质量恶化的主要污染物,采用自动设备监测湖南省长沙、株洲、湘潭3市商业区和郊区空气中的PM2.5和O3质量浓度,并对数据进行相关性分析.结果表明:PM2.5和O3质量浓度的季节性变化大,其中O3质量浓度夏、秋2季高,春、冬2季低;PM2.5则秋、冬2季高,春、夏2季低;O3质量浓度峰值一般出现在当天午后,PM2.5质量浓度峰值一般出现在上午;空间分布上,O3质量浓度在郊区站点相对较高,而PM2.5质量浓度在商业区站点较高.PM2.5与O3质量浓度变化以负相关为主,即PM2.5质量浓度高时,O3质量浓度则低,反之亦然,二者一般不产生叠加污染.总体上,夏、秋季节应主要防O3污染,春、冬季节则主要防PM25污染.     

杭州经济技术开发区PM_(2.5)质量浓度变化特征研究

对杭州经济技术开发区7个不同监测点PM2.5质量浓度进行了为期8天的监测,研究了PM2.5浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系。监测数据显示,监测期间,开发区PM2.5超标率为50%~62.5%,污染程度严重。文教区、居住区、工业区及钱塘江边的PM2.5日均浓度平均值分别为110μg/m3、95μg/m3、97μg/m3和94μg/m3。气象分析表明,PM2.5浓度水平与风力、温度大小呈负相关,与湿度没有明显相关性。     

我国南方某铀矿井下典型工作场所气溶胶浓度分布特征调查

为了解我国铀矿井下典型工作场所内气溶胶粒子浓度及粒径分布特征,采用APS3321对我国南方某生产地下铀矿井典型场所内气溶胶粒子个数浓度和质量浓度进行了监测,得到了各监测点的PM2.5及PM10质量浓度,并分析了不同监测场所的气溶胶粒子个数浓度和质量浓度分布规律.结果表明:1)在机械通风条件下,风机房的气溶胶粒子个数浓度谱为双峰谱,南风机房与北风机房气溶胶个数浓度谱主峰在0.626μm左右出现(位于积聚模态区),次峰在4.698 μm左右出现(位于粗粒子模态区);其他监测场所的气溶胶粒子个数浓度谱为单峰谱,峰值在0.626 μm左右出现(位于积聚模态区);2)不同监测场所的气溶胶粒子个数浓度中位直径和质量浓度中位直径不同,其中气溶胶粒子个数浓度中位直径的均值主要分布在积聚模态区,质量浓度中位直径的均值分布在粗粒子模态区;3)部分监测场所的PM2.5与PM10质量浓度较大,超过了国家对大气环境的质量浓度限值.PM2.5与PM10的质量浓度比值代表了PM2.5占PM10的比例,在所监测的场所中,采场、风机房、物探站和坑口的PM2.5与PM10的质量浓度均值比小于50％,其中风机房的比值最小,约为4.8％;中段运输巷道、独头巷道和中段信号房的PM2.5与PM10的质量浓度均值比大于50％,其中独头巷道的比值最大,高达78.2％.     

基于MRMR-RPK-ELM模型的PM2.5质量浓度预测

为了提高PM2.5质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM2.5质量浓度预测模型.以赣州市为例,选择PM10、O3、SO2、CO、NO2、降水、气压、气温、相对湿度、风速等10个影响因子,PM2.5为目标因子,通过降维处理和核函数特征映射代替随机映射解决PM2.5的高度复杂性.结果表明,MRMR算法选出的影响因子PM10、O3、CO、NO2和相对湿度,不仅考虑目标因子与影响因子的相关性,还考虑影响因子之间的相关性,进而降低了数据维度.MRMR-RPK-ELM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为6.35、9.618、19.89％和0.942,相较于原始的ELM模型,PM2.5质量浓度预测精度有明显提升,拟合程度较高,且具有更好的泛化能力,能准确捕捉PM2.5质量浓度的突变节点.     

杭州地铁1号线颗粒物污染水平监测与分析

为更好地了解杭州地铁运行环境，于2021年7月采用实地监测的方法对杭州地铁1号线部分车站站厅、站台、车厢内的PM₁、PM_2.5以及PM₁₀的质量浓度进行了监测。结果显示，杭州地铁现有空调通风设备能够较好地控制车站及列车内颗粒物的质量浓度，仅PM_2.5最高质量浓度(67.7μg/m³)超出国家一级标准；站台颗粒物的质量浓度普遍高于站厅颗粒物质量浓度，且两者相关性强；地铁运行时车厢内PM₁、PM_2.5以及PM₁₀的质量浓度变化平稳，客流量对PM_2.5的质量浓度变化没有显著影响，两者相关性低；各地铁车站站厅ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)均值为0.73,站台ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)均值为0.74,站厅ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)均值为0.88,站台ρ(PM     

2010年中国东部PM2.5空间分布及沉降模拟研究

结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91％以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a.     

基于地面监测的京津冀PM_(2.5)时空变化特征研究

为掌握京津冀PM_(2.5)的总体污染情况,基于京津冀地区13个城市2014年2月—2018年1月的PM_(2.5)地面监测站数据,采用ArcGIS地统计学的普通克里金插值、SPSS的系统聚类分析和MATLAB的小波分析方法,对该区域PM_(2.5)质量浓度时空变化特征进行综合研究。结果表明:京津冀区域PM_(2.5)质量浓度呈南高北低、逐年下降趋势,"大气十条"成效显著;系统聚类结果良好,PM_(2.5)呈现地带差异性和区域相似性特征,由北向南分为Ⅰ类城市张家口、承德、秦皇岛,Ⅱ类城市北京、天津、廊坊、沧州、唐山,Ⅲ类城市保定、石家庄、邢台、邯郸、衡水;利用db6小波进行6层分解,再对最高层低频系数进行重构,发现每个区域都具有较显著的冬春高、夏秋低的年际变化规律,各区域典型城市冬季单峰特征明显,邢台和唐山峰值较高,基本在180μg/m3和120μg/m3左右,承德则在60μg/m3以下。     

一起有机过氧化物爆炸事故的调查和分析

阐述一起重大爆炸伤亡事故的现场调查和原因分析，介绍如何通过人证物证材料，用鱼刺图法找出可能引起事故的诸原因，逐项加以分析，将与人证或物证材料相矛盾的原因子以排除，最后剩下无法排除亦即能与人证物证相符的那个原因，就是事故的真正原因。笔者是这起事故调查专家组组长，取证和数据可靠。     

我国与主要国家温石棉安全使用政策和法规对比研究

我国作为温石棉的生产和使用大国，在温石棉及其制品的危害及防控方面开展了较为系统的研究，但对于其他主要国家在温石棉安全使用政策和法规方面的研究则相对较少。本文简要介绍温石棉安全使用的理论基础，对美国、加拿大等主要国家在温石棉安全生产和使用方面的主要政策和法规进行研究，并对我国温石棉产业政策以及相关法规进行梳理，通过对比发现，我国与美国、加拿大等国家在温石棉及其制品的安全使用法规、标准建设等方面存在一定差距。最后，基于相关对比分析结果，对我国温石棉产业职业病防治、环境保护以及温石棉制品等方面的法规标准的建设提出建议。     

飞行员记忆与安全绩效的关系研究

为了探究飞行员记忆与安全绩效的关系，提高优秀飞行员选拔的有效性和飞行排班的科学性，对飞行员记忆进行测试，结合其近6年的飞行品质(QAR)数据，系统分析了记忆与安全绩效的关系及各因素对飞行员记忆的影响情况。结果表明:飞行员形象记忆、情景记忆、运动记忆、语义记忆与安全绩效呈正相关关系，情绪记忆与安全绩效呈“n”型关系；情景记忆主要受不良情绪波动的影响，语义记忆主要受对大脑缺乏开发应用情况以及压力的影响，情绪记忆主要受不良嗜好和年龄的影响，形象记忆主要受睡眠和疾病的影响，运动记忆主要受用脑过度和年龄因素影响。     

CO在烟煤中吸附与扩散的分子模拟研究*

为揭示CO在烟煤中的微观吸附和扩散机理,利用Wiser烟煤分子模型,通过巨正则蒙特卡洛（GCMC）和分子动力学方法,研究5种不同温度（293.15,303.15,313.15,323.15,333.15 K）下,压力为0.1～3.0 MPa时CO吸附量、吸附热的变化,采用能量分布分析CO在烟煤中的吸附行为,利用扩散系数和扩散活化能研究CO在烟煤中的扩散特性。研究结果表明:CO在烟煤分子中的模拟结果符合朗格缪尔（Langmuir）吸附规律,随着温度的升高,Langmuir参数a和b减小,CO在烟煤分子中饱和吸附量和吸附能力降低。温度越高,烟煤分子的等量吸附热越低,烟煤分子吸附CO分子的平均等量吸附热为21.20～23.11 kJ/mol,小于42 kJ/mol,属于物理吸附;随着压力的升高,CO分子由能量较高的优势吸附位点逐渐向相对较弱的吸附位点移动;在模拟的温度和压力条件下,CO在烟煤分子模型中的扩散系数随温度和压力的升高而增加,扩散活化能随压力的升高而减小。研究结果为揭示CO在烟煤分子中微观吸附与扩散规律,准确预测采空区封闭火区煤自燃情况具有重要意义。     

尾矿坝边坡失稳判据研究

为避免尾矿库失稳破坏所带来的巨大损失和灾难,依据尾矿坝边坡破坏特征,将坝体边坡的破坏全过程分为连续的变形阶段和非连续的滑动阶段。建立相应的数学模型,采用蠕变理论及李雅普诺夫函数法分析尾矿坝边坡变形、滑动过程的稳定性,提出尾矿坝边坡失稳的加速度判据,得出滑动过程位移解析解。运用FLAC3D对山西某尾矿坝边坡进行计算,得到安全系数为1.67,边坡稳定;通过坝体边坡表面某点位移监测曲线可以看出ü<0,采用加速度判据可得此边坡稳定,与数值模拟结论相同。     

应用科技手段改善劳动与生活环境

探讨按国务院总理朱基提出的质量效益意念 ,采用科技手段改善劳动与生活环境的对策     

Alignment of the Lumbar Vertebrae in a Driving Posture

The purpose of this study was to define the anatomical arrangement of the lumbar spine in the mid-body sagittal plane of a human volunteer while in three postures: a driving posture; full flexion; and full extension. Radiographic images of the lumbar spine were made of a 33-year old 50th percentile male subject seated in a comfortable driving posture. Additional radiographs were made of the lumbar spine while the subject was postured in full voluntary flexion, and full voluntary extension. Anterior and posterior mid-sagittal vertebral endplate positions were plotted on an x-y coordinate system for each posture. Anterior and posterior disk thicknesses, and the positions of the centers of each vertebra were numerically determined using information from the plots. Disk thicknesses were then graphed and comparisons made for each posture. The arrangements of the centers of vertebrae were graphed and compared for the three different postures. The arrangement of the lumbar vertebrae tended toward that of full voluntary flexion while the subject was in a normal driving posture. Anterior disk thickness was a sensitive indicator of posture, while posterior disk thickness was not. While in a driving posture, the lower back approximated a straight-line that was nearly parallel to the seat back axis. The observations support those of an earlier study. Since soft tissue spinal elements can only be damaged by applying tensile forces in excess of their tolerance, the anterior elements of the lumbar spine would not be directly threatened in low velocity frontal collisions, since anterior elements would be in relative compression. Tension injury to the anterior structures as a result of a rear-end collision would first require reversing the preimpact conditions imposed by the normal driving posture. Tension injury to the posterior spinal elements resulting from low velocity rear-end collisions would be unlikely since axial compression loading would also diminish tension stress in posterior soft tissue structures. Any compression injury to posterior elements resulting from rear-end collisions would first require reversing the pre-impact conditions imposed by the normal driving posture.     

城市韧性多因素综合评估模型研究*

为避免突发事件发生时城市系统因缺乏前瞻性防范而造成严重损失,结合城市灾害事件严重度、承灾体脆弱性、适应力、抵御力和恢复力5个城市韧性影响因素,同时考虑相关指标完备性以及数据获取难易程度,构建城市韧性多因素综合评估模型,并结合湖南省实际数据对所建模型进行应用与分析。结果表明:城市韧性多因素综合评估模型基于城市韧性主要特点,可反映城市韧性分布情况,发现城市安全发展中存在的薄弱环节,为相关城市管理者开展城市韧性建设提供决策辅助。     

Safety Ⅱ学术思想的科学传播研究*

为全面了解Safety Ⅱ学术思想的传播情况,采集Web of Science数据库中284篇引用Safety Ⅱ学术著作的论文,采用科学计量和知识网络的方法,分析Safety Ⅱ学术思想的传播时间趋势、传播主体分布、传播领域与期刊以及传播的热点主题分布。研究结果表明:Safety Ⅱ学术思想在传播时间上呈线性增长趋势;核心传播区域为英格兰、美国、澳大利亚、挪威和意大利;核心传播机构为挪威斯塔万格大学、荷兰代尔夫特理工大学以及罗马第一大学;核心传播者为Saurin Tarcisio Abreu、Hollnagel Erik以及Patriarca Riccardo;Safety Ⅱ传播的核心领域为工业工程、运筹管理科学、人机工程学、应用心理学以及健康护理科学与服务等领域;Safety Ⅱ传播的主题为“韧性与功能共振”、“病患安全”、“事故与人的失误”、“安全与风险管理”、“社会技术系统与人的因素”以及“安全风险的评估”6大方向。研究结果对我国安全科学理论与实践的发展有重要作用。     

Ground influence on high-pressure methane jets: Practical tools for risk assessment

High-pressure gaseous methane release is a relevant safety-related problem mainly in the Oil and Gas industry. As well documented, the reason for these safety concerns is connected with the severe consequences of the domino effect subsequent to the possible ignition. In risk assessment activities, estimation of the damage area is of primary importance in order to draw up proper safety guidelines. To do this, loss prevention specialists use quick and well-established numerical tools (i.e., integral models) in their daily activities. However, the presence of an obstacle in the flow field of the jet (e.g., the ground) is a more probable situation to deal with. It is known that integral models fail in this kind of scenario, leading to unreliable predictions. Hence, the present work investigates how an industrial ground surface influences the LFL cloud size of a horizontal high-pressure methane jet. An innovative quick procedure is proposed allowing to determine the height below which the ground begins to influence the LFL cloud size and the extent of such influence. Therefore, this procedure allows practitioners to establish when integral models can be used and when not to use them, and also provides a simple and reliable alternative to their use. These analytical instruments are derived from an extensive computational fluid dynamics analysis performed with Ansys Fluent 19.0.