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青藏铁路救援指挥系统的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
通过对青藏铁路特点及运营模式的分析,提出构建青藏铁路事故救援指挥系统的重要性。结合青藏铁路信息化总体规划,在充分利用青藏铁路各信息系统及通讯网络基础上,利用地理信息系统(GIS)技术和无线通讯技术,建设具有指挥、控制、通信及情报(C3I)功能的青藏铁路事故救援指挥系统。提出了系统应达到的目标功能,结合青藏铁路生产作业实际情况,给出了系统实现的信息流程、体系结构,并开发了原型系统。系统将青藏铁路多源信息整合并结合GIS技术以直观的电子地图、图像等方式展示出来,实现了救援预案管理和智能化查询、匹配;并通过应急无线通讯设备实现事故现场视频、图像实时播放及指挥调度与事故现场间的语音双向通讯;同时可建立事故数据库,为统计报告和事故分析服务。 相似文献
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3月14日,四川宜宾五粮液集团公司对2005年度先进单位和先进个人进行表彰,其中公司防火监督管理部和该部部长兼专职消防队队长唐奎榜上有名.作为公司2005年度特别贡献个人,唐奎获得公司18万元重奖,这是五粮液集团公司对消防功臣个人一次性的最高奖励,同时公司专职消防队员的人均资金也在7000元以上. 相似文献
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卢文刚 《中国安全科学学报》1995,5(5):39-41
从人与自然的相互关系,讨论了在发展生产的必须重视保护人类自身和生存环境,就我国建筑安全技术的现状,论述了发展科学技术是改善建筑安全技术最根本的途径,提出了当前普遍存在的安全技术在问题和需要完善的建筑施工安全法规。 相似文献
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前不久,笔者走进金湖县公路管理站的荣誉室,首先映入眼帘的是一张张安全先进单位的奖状、奖匾,从2003年至今,该公路站年年被淮安市公安局、消防支队和公路处等多个领导部门表彰为安全先进单位、先进集体等。一项项荣誉反映出该站安全工作的业绩。一位领导笑着说:“安全是使命更是责任”。 相似文献
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考虑边界条件不确定性的地下水污染风险分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为分析边界条件不确定性对地下水污染质运移数值模拟模型输出结果的影响,运用Monte Carlo方法对一算例进行阐明,并从污染风险预报方面对模拟结果进行分析.为减少重复调用模拟模型产生的大量计算负荷,将边界条件(第一类边界条件-水头值)作为随机变量,建立地下水污染质运移数值模拟模型的Kriging替代模型,在保证较高精度的同时,实现了Monte Carlo模拟.结果表明:边界条件的不确定性,对地下水污染质运移数值模拟模型预报的结果有很大影响,考虑与未考虑边界条件不确定性得到的研究区污染羽分布差别较大.对地下水污染质运移数值模拟模型的Monte Carlo模拟结果进行统计与分析,可以评估研究区观测井1,2,3污染物浓度预报结果的可靠程度,并且可以预报出研究区观测井1,2,3遭受不同程度污染的风险. 相似文献
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探究细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)污染的时间变化特征,阐明PM2.5和O3复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明:(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM2.5、PM10和SO2浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O3浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO2浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM2.5为主导变为由O3为主导的大... 相似文献
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霾不同发展阶段下污染气体和水溶性离子变化特征分析 总被引:10,自引:9,他引:1
为探讨霾不同阶段下大气污染物的变化特征,使用MARGA观测了2018年11月18日~12月7日长三角地区一次区域霾过程中前体污染气体(NH_3、HNO_3、SO_2)和8种水溶性离子浓度.结合环保数据(PM_(2.5)、NO_2、CO、O_3)和气象数据,分析此次区域霾过程的成因、大气污染物的日变化特征以及在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,此次霾过程中长三角地区主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积.霾天时PM_(2.5)、NO_2、NO_3-、SO_24-、NH_4+、Cl-和Na+的浓度分别为(118. 91±39. 23)、(61. 62±26. 34)、(45. 64±16. 01)、(18. 80±8. 02)、(20. 82±7. 16)、(3. 02±2. 25)和(0. 23±0. 22)μg·m-3,分别是干净天的2. 73、1. 63、2. 64、1. 94、2. 50、2. 05和2. 56倍;霾天CO的浓度为(1. 34±0. 39)mg·m-3,是干净天的1. 86倍.不同大气污染物的日变化特征不同.霾不同阶段下大气污染物的分布特征不同.SO_2的浓度在霾发生阶段最高; PM_(2.5)、NO_2、NH_3、CO和SNA的浓度在霾发展阶段最高; O_3、Cl-、Na+和K+的浓度在霾消散阶段最高.SNA在霾不同阶段下对PM_(2.5)的相对贡献可达94%~96%,且在发展阶段的增速最大,增速排序为NO_3- NH_4+ SO_24-. SNA在干净天、发生阶段和发展阶段以NH_4NO_3为主,在消散阶段(NH_4)2SO4为主.此次霾过程主要由NO_3-增长导致,NO_3-在霾发生、发展和消散阶段对PM_(2.5)的相对贡献分别为51. 06%、51. 85%和48. 22%,主要通过气相均相反应生成. 相似文献