香格里拉城区空气污染特征及其变化趋势分析

采用污染物平均负荷系数分析法和污染物Separman秩相关系数分析法,对香格里拉县城区2008～2011年5a环境空气污染特征及其变化趋势进行分析,得出影响香格里拉县城大气环境质量的主要污染物是可吸入颗粒物。可吸入颗粒物呈下降趋势,二氧化硫呈上升趋势,二氧化氮变化平稳。     

上海某地区饮用水源地水环境健康风险评价

水环境健康风险评价就是把水环境污染与人体健康定量联系起来的一种新的评价方法。应用美国环保局推荐的健康风险评价模型对上海某地区4个主要饮用水源地经饮水途径所致的健康风险进行评价。结果显示,2007年至2011年,化学致癌物所致的健康风险远大于非致癌污染物,主要风险因子为化学致癌物中的六价铬,应将其作为首要的环境健康风险管理控制指标。     

Visual Modflow模型在地下水污染模拟预测中的应用研究

选取中国东北部某地级市地下水源地补给区,研究地下水运动规律及水中所含污染物迁移转化规律,结合气象、水文、地质、水质等资料,在地下水水均衡计算的基础上,应用地下水有限差分软件Visual Modflow建立了地下水水流水质预测模型,并校正模型.提出的建议对研究区地下水多为战略用水,多属风险防控区,其次是需加强地下水环境准入,以生态红线标准管理,以及加快落实工业污染源、垃圾填埋场等污染防治责任.通过模型预测出未来一定时间段内的地下水流及水质变化情况,为当地政府提出地下水污染防治对策和措施提供了理论依据.     

2000年中国经济—人口—环境总量分析

大量研究表明,当前我国环境状况是:“局部有所改善,总体仍在恶化,前景令人担忧”;通过总量分析提出了到本世纪末我国环境保护总目标:“控制住污染发展的趋势,局部地区环境质量有所改善”。 届时,我国经济将有一个长足的发展,人口将超过12.5亿,要实现环境保护的总目标,经济—人口—环境在总量上处于怎样的平衡状态,无疑对环境决策者有着重要意义。本文是《公元2000年中国环境预测与对策研究》课题总报告的一部分,从总量的角度研究了经济—人口—环境的定量关系。     

炼钢炉外逸烟气量的计算

通过对炼钢电炉热上升气流紊流流动特点的模拟实验,导出转炉、电炉、混铁炉等外逸烟气量的计算公式vg=1404πr_g~2u_(max)。式中u_(max)是在模型实验相似的基础上用量纲分析法求出的。不同的现场情况下,计算u_(max)的参数应通过测定进行修正。     

城市生活垃圾单流程回收模式及其应用

为了探索城市生活垃圾回收及资源化利用切合实际、行之有效的运作模式,以成都市四个居民小区作为生活垃圾单流程回收模式试点,分析了单流程回收模式的实施方案和运行过程;试验结果表明:小区居民参与率达77.1%,回收垃圾中可利用成分达91%,其中纸类占41%、塑料类占17%、纺织物类占27%;统计计算说明:每户每月回收可利用成分达2.2kg,环境、经济和社会效益显著。     

环境的不确定性对声纳作用距离预报的影响

由于海洋环境的复杂性,声速梯度存在一定的不确定性.用蒙特卡洛方法对声速梯度进行模拟统计,并用WKBZ方法计算传播损失,得出各个距离上传播损失的概率分布直方图,由此可以导出声纳作用距离的概率分布直方图.相对于传统的声纳作用距离预报结果,文中给出的作用距离预报结果是一个满足某一分布的随机变量,而非某一个单一确定的值,为作用距离的预报提供了概率的依据.     

室内消火栓密封失效分析及泄漏模型

室内消火栓在消防灭火中起着重要作用,但由于诸多原因消火栓经常发生泄漏,影响其正常使用.本文对室内消火栓的密封机理及其失效原因进行了全面分析,提出了有针对性的三角沟槽泄漏模型并进行了简化,最后从结构和使用上提出了改进方法.     

商场工作人员自我效能感与火灾时行为的结构方程模型分析*

为充分发挥商场工作人员在火灾风险下的疏导作用,提高疏散效率。引入火灾安全意识、行为选择动机、火灾认知能力为中介变量,研究商场工作人员自我效能感与火灾时的有利行为、不利行为之间的关系,构建结构方程模型;对西安市某大型商场212名工作人员进行问卷调查,运用Amos24.0软件进行分析。研究结果表明:自我效能感主要通过火灾安全意识、行为选择动机、火灾认知能力对商场工作人员发生火灾时的行为产生影响,这3个中介变量对商场工作人员发生火灾时的有利行为呈显著正相关,对不利行为呈显著负相关;火灾认知能力对商场工作人员发生火灾时的有利行为影响最大,行为选择动机对商场工作人员发生火灾时的不利行为影响最大。研究结果可为商场火灾安全疏散管理提供有效依据,对商场火灾疏散具有重要意义。     

基于Prophet-随机森林优化模型的空气质量指数规模预测

长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建立了Prophet-随机森林(RF)优化模型。Prophet模型将AQI时间序列趋势分解为趋势项、季节项、节假日效应;RF算法用于弥补Prophet模型无法预测随机非线性部分的缺点,对Prophet模型进行优化,将Prophet-RF优化模型用于AQI的规模预测。结果表明:相比于Prophet模型,Prophet-RF优化模型的预测效果更加精确,其中,拟合值的均方根误差和平均绝对误差均减少了0.161,预测值的均方根误差和平均绝对误差分别减少了0.434和0.399。Prophet-RF优化模型解释性强且精度高,对于时间序列的规模预测具有较明显的优势。