城市轨道交通突发大客流协同应急决策研究

为研究城市轨道交通突发大客流下的客流控制应急决策的制定与调整,对城市轨道交通客流特征进行分析,将协同矩阵与多目标规划理论运用到突发大客流下多车站协同客流控制应急决策研究中。在协同车站间路网拓扑结构的基础上,提出分别考虑各车站协同与不协同、协同车站加入或退出、协同车站评价标准变化等情况下,初始应急决策的制定与动态方案调整方法。研究结果表明:使用该方法能够表达城市轨道交通车站间协同作业的各种状态,实现突发客流冲击情况下的路网多车站动态协同应急决策的制定与动态调整,可为城市轨道交通网络化协同作业理论与方法的研究提供参考。     

基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究

为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列进行深层次分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用MFOA-ELM对各IMF时变序列建立动态预测模型,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果。以晋煤某矿瓦斯涌出量监测时序样本为例进行研究分析,结果表明:EMD能充分挖掘出监测数据隐含信息,有效降低数据复杂度;该模型预测相对误差为0.024 3%~0.651 0%,平均值仅为0.252 6%,预测精度和泛化能力高于未经EMD分解模型,能很好地适用于非平稳时变序列预测。     

退耕还林（草）工程实施前后黄土高原植被覆盖时空变化分析

基于GIMMS NDVI3g（the third generation of Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index）数据,辅以趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,识别了1982—2013年及1982—1999、2000—2013年黄土高原植被覆盖时空演变特征,并探讨其驱动因素。研究发现：1）1982—2013年及1982—1999、2000—2013年期间黄土高原生长季NDVI分别以0.019/10 a（P<0.01）、0.016/10 a（P<0.05）和0.057/10 a（P<0.001）的速率增加;2）除1999年以前林地外,所有植被类型的生长季NDVI均呈现显著的增加趋势,2000—2013年尤为明显;3）黄土高原生长季NDVI呈现由东南向西北递减的趋势,1982—2013年及1982—1999、2000—2013年NDVI显著上升的面积分别占74.94%、24.26%和53.34%,主要集中在黄土高原的北部和中部地区;4）研究区未来生长季NDVI呈持续性和反持续的比重分别为33.32%和66.68%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占31.08%和61.88%;5）2000年以后降水增多与生长季NDVI上升相对应,大规模的生态工程建设对2000—2013年生长季NDVI增加有重要影响。     

2013—2018年中国近地面臭氧浓度空间分布特征及其与气象因子的关系

气象因子对近地面臭氧（O₃）浓度有重要影响.为探究O₃与气象因子的关联特征以及O₃的周期性特征,利用反距离权重插值、Kolmogorov-Zurbenko滤波和多元线性回归分析了2013—2018年我国O₃和气象因子数据.结果表明:①2013—2018年中国O₃日最大8 h滑动平均值〔ρ（O₃-max-8 h）〕第90百分位数呈上升趋势,增速为2.6 μg/（m3·a）;ρ（O₃-max-8 h）高值区（≥180 μg/m3）主要分布在华北平原和长江中下游平原一带,高值区范围在华北平原地区呈扩大趋势,在长三角和珠三角地区呈缩小趋势.②ρ（O₃-max-8 h）短期和季节分量的贡献在空间上呈“互补”的分布特征.短期分量的贡献（75%）在东南沿海地区最高,在内陆大部区域较低（< 30%）;季节分量的贡献（15%）在东南沿海地区最低,在内陆大部区域较高（>60%）.③在华北平原至长三角地区一带,长期气象因子变化是ρ（O₃-max-8 h）升高的重要原因;而在华南、西南和东北区域,气象因子变化对ρ（O₃-max-8 h）的影响并不显著.④ρ（O₃-max-8 h）与温度、太阳总辐射量的相关性（r>0.86）均在四川盆地至湖北省一带最高,ρ（O₃-max-8 h）与相对湿度在中部和西部区域呈正相关（r>0.64）,ρ（O₃-max-8 h）与风速在华北平原呈强正相关（r>0.89）.研究显示,中国近地面O₃具有显著的时空分布特征,气象因子与太阳总辐射量对O₃空间分布的影响具有较大的区域差异.      

长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素

长江经济带发展强调"不搞大开发,共抓大保护"战略,长江生态环境修复成为该地区发展的重要内容,因此探明长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素具有重要意义.选取2013~2017年长江经济带102个城市的工业SO₂、工业废水以及工业烟粉尘排放量作为基础数据,运用空间自相关分析和冷热点分析方法（Getis-Ord Gi^*）,揭示了长江经济带工业污染排放空间分布格局;采用对数平均迪氏分解模型（logarithmic mean Divisia index,LMDI）对长江经济带工业污染排放的影响因素进行分解.结果表明,2013~2017年长江经济带的工业SO₂、工业废水以及工业烟粉尘排放量呈降低趋势,高排放城市减少,低排放城市增多;各工业污染物随时间变化,空间关联程度增强;技术改善对工业污染排放有显著抑制作用,是影响长江经济带工业污染排放的最主要因素.     

镉的淡水水生生物水质基准研究

镉是一种有毒重金属,具有高毒性、难降解和易残留等特点,会对水生生物及水生态系统产生有害影响.为有效控制镉给水生生物带来的不利影响,亟需开展镉的水生生物基准研究,为水质标准的制订提供依据. 以我国淡水生态系统及其生物区系为保护对象,结合大量国内外文献报道的镉对我国淡水生物区系中代表物种的毒理学数据,运用评价因子法、毒性百分数排序法和物种敏感度分布法等当前国际上广泛使用的基准推导方法,研究我国淡水中镉的基准值及其推导过程. 结果表明:评价因子法得出的基准值为单值,其值为0.15 μg/L;毒性百分数排序法得出的基准值包括基准最大浓度和基准连续浓度,二者分别为7.30和0.12 μg/L;物种敏感度分布法得出的基准值分为短期危险浓度和长期危险浓度,二者分别为32.50和0.46 μg/L. 比较了3种方法的优缺点,以及与国内外已有研究基准值之间的差异及形成原因,分析了影响镉的水生生物基准的关键因素.      

沈阳冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征

为分析沈阳市冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征,2009年1月14日─2月2日,用安德森分级撞击式采样器进行大气颗粒物分级采样,并用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对各级样品中Na和K等30余种元素进行分析,讨论了灰霾日、非霾日及除夕日大气颗粒物元素质量浓度和富集因子的粒径分布特征及来源. 结果表明:灰霾日大气颗粒物及其元素的质量浓度均高于非霾日,粒径越细,质量浓度越高,越容易富集污染元素.Fe类元素以地壳元素为主,其质量浓度的粒径分布在非霾日呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;该类元素的粒径分布在灰霾日和除夕日呈三峰型,质量浓度的最高峰值也在9.0～10 μm粗粒径段. Mn类元素在非霾日的质量浓度分布与Fe类元素相似,也呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;但其在灰霾日和除夕日呈双峰型,最高峰值却出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类和Zn类元素的质量浓度和富集因子的粒径分布均呈单峰型,峰值出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类元素主要来源于烟花爆竹释放;Zn类元素主要源于人为污染,Pb和As等污染元素因其来源不同,在灰霾日和非霾日的表现也不相同.      

重庆大气汞人为排放及其预测

利用排放因子法和灰色预测法对重庆大气汞人为排放进行了研究. 重庆大气汞人为排放量从1997年的6.18 t增加到2008年的13.47 t. 重庆自1997年成为直辖市以来,大气汞排放量累计达99.76 t,年均增长率为9.82%,其中燃煤和水泥生产汞排放量分别达58.34和22.37 t. 以1997─2008年重庆大气汞人为排放数据为依据,运用灰色系统理论建立GM(1,1)大气汞人为排放预测模型,预测了2009─2015年重庆大气汞排放趋势. 如果不采取控制措施,预计2015年重庆大气汞人为排放量约30.92 t,年均增长率将高达16.20%.      

泉州市不同功能区大气降尘重金属污染及生态风险评价

通过泉州市不同功能区大气降尘中重金属含量分析,发现泉州市大气降尘中重金属Pb、Zn、Cu、Cr、Cd和Ni含量的平均值分别为284.49、1628.7、112.4、126.87、2.01和106.45mg·kg-1,同福建省海岸带土壤背景值相比,均处于较高的积累水平.潜在生态风险指数法评价结果表明:重金属污染程度顺序:CdPbNiCuZnCr;不同功能区大气降尘重金属生态危害程度为:工业区商业区交通繁忙区居民区农业区.富集因子法污染评价表明:Cd、Zn的富集较严重,Pb、Ni次之,Cu、Cr在各功能区都没有富集.两种评价方法的评价结果较为一致。     

天津市工业源污染物排放标准的优选

环境标准作为改善环境质量行之有效的手段,是实施污染减排的重要途径。针对天津市地方污染物排放标准的现状及问题,以天津市工业污染源为研究对象,从大气和水两方面入手,采用系统的数据分析方法,甄选出大气、水污染物中贡献率较大的行业以及特征污染因子的典型污染行业,从而提出天津市地方污染物排放标准制定的方向。