大亚湾海产中重金属的健康风险与海产消费建议

为了解大亚湾常见野生海产品中重金属的含量及其摄食的健康风险,本文分析了大亚湾10种野生海产品可食用部分中7种重金属(As、Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn)含量,并采用单因子污染指数(P_i)、综合污染指数(P_c)方法评价其污染程度,进一步采用美国环保署推荐的健康风险评估模型评估其摄食的健康风险.结果表明,7种重金属含量分别为4.28×10~(-2)—1.31×10~(-1)、8.58×10~(-5)—2.19×10~(-2)、2.69×10~(-3)—9.54×10~(-3)、1.92×10~(-2)—3.05×10~(-1)、ND—2.14×10~(-2)、8.40×10~(-4)—2.75×10~(-1)、1.92×10~(-1)—6.13×10~(-1) mg·kg~(-1)(湿重).与国内外其它地区相比,处于相对较低水平;与历史数据相比,呈现降低趋势.P_i及P_c结果表明,金钱鱼、平鲷、口虾蛄和棒锥螺中As处于轻度污染水平,其余重金属均处于无污染水平.风险评估结果表明,大亚湾海产品可食用部分中总砷的摄食致癌风险较高,儿童/青少年的致癌风险高于成人1.5倍.金钱鱼、口虾蛄、杜氏枪乌贼、近缘新对虾、蟹和棒锥螺的日均消费量(成人57.4 g·d~(-1),儿童/青少年42.4 g·d~(-1))均高于消费建议中给出的相应安全阈值,建议消费者适当控制这些海产品的日食用量和月食用餐数.As在海产品中较高的检出,需予以进一步关注.     

广西水生蔬菜和陆生蔬菜多环芳烃污染特征

为了研究水生蔬菜和陆生蔬菜产品器官(可食用部分)中16种优先控制的多环芳烃(PAHs)污染特征,采集广西4个水生蔬菜主产区的水生蔬菜与相邻地块的陆生蔬菜,分析不同蔬菜种类PAHs的含量和组成差异,并对人体摄食蔬菜暴露PAHs的健康风险进行评估。结果表明:4个蔬菜产区水生蔬菜土壤中16种PAHs的总量(G_(16PAHs))为1 235.24μg·kg~(-1),高于陆生蔬菜土壤(1 006.22μg·kg~(-1)),且水生蔬菜土壤中5～6环PAHs和7种致癌性PAHs的含量(G_(c7PAHs))显著高于陆生蔬菜土壤。水生蔬菜6环PAHs及G_(c7PAHs)含量(除贺州市外)显著高于陆生蔬菜,2～3环PAHs含量显著低于陆生蔬菜。蔬菜产品器官低中环PAHs含量大于高环PAHs。水生蔬菜5～6环PAHs及G_(16PAHs)与土壤PAHs含量呈正相关性,陆生蔬菜5环及G_(c7PAHs)含量与土壤PAHs含量呈正相关性,但两者均未达显著水平(P0.05)。人体摄食蔬菜终身致癌风险值(R_(ILC))表现为儿童成年人老人青少年,成年人和老人R_(ILC)值表现为男性女性;人群摄食不同蔬菜的R_(ILC)值表现为叶菜类果菜类水生蔬菜。     

我国高速公路周边土壤重金属污染现状及研究进展

以我国高速公路周边土壤重金属为研究对象，综述了我国高速公路周边土壤重金属污染特征、影响因素、来源、环境风险及其研究进展。高速公路周边土壤主要受Pb、Cd、Cr、Cu、Zn等重金属污染，主要呈现指数分布、偏态分布和两者混合分布等特点，并且受到土地利用、风向、地形、车流量等多种因素的综合影响。土壤重金属的来源除了受成土母质等自然因素影响以外，公路交通和周边工农业活动也会对其来源产生较大影响。传统的土壤重金属评价方法主要采用单因子指数法、地累积指数法、生态风险评价法等对重金属的污染等级和环境风险进行评价。未来的研究应将重金属形态分析、空间和地统计分析、重金属稳定同位素示踪和源解析模型以及预测模型等多种手段相结合，开展高速公路周边土壤重金属的污染特征、时空分布、来源及预测预警研究等，为我国高速公路沿线工农业生产布局及其土壤重金属污染防控提供科学依据和决策支撑。     

灾害救援中基于民众心理感知的应急物资多阶段分配问题研究

为有效解决在保证高效完成救援任务的同时考虑受灾民众行为，进而提高灾民对救援处置效果的满意度问题，结合行为运筹学相关理论和不公平厌恶理论，提出民众对于应急物资到达时间的风险感知度量模型，以及民众对于所得到的应急物资数量的公平满意度度量模型，构建基于灾民心理感知的应急物资多阶段调度模型，解决应急物资到达时间风险感知、物资分发数量公平满意度等多目标下的调配决策问题；设计基于蚁群优化思想的求解算法。研究结果表明:通过实例分析对比验证了模型在提升灾区民众对于应急物资分发策略满意度方面的有效性。     

成都典型工业园多环芳烃污染源区识别及风险评估

筛选识别成都市多环芳烃（PAHs）污染重点源和区域，采集57个土壤样品，利用人体暴露风险模型对16种PAHs的健康风险进行评价。结果表明：青白江工业集中发展区与新都工业集中发展区连片区局部有PAHs潜在渗漏风险，污染源主要为工业企业和交通源，农业面源、生活污染源等不直接产生PAHs；土壤PAHs主要来源途径为企业VOCs排放与沉降、汽车尾气与大气中PAHs沉降、废矿物油泄漏入渗；PAHs主要离去途径为入渗地下水、冲淋径流进入地表水、植物吸收；智能设备制造、化工用地存在PAHs人体健康及环境生态风险。     

基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识*

为“挖掘”输油泵机组风险根源，降低设备预知性维护难度，结合输油泵多准则风险评价，提出1种基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识方法，运用等级全息建模方法将输油泵系统分解为泵体结构、管理因素、环境因素、操作因素、技术因素、运行因素、设备安装7个子系统进行定性和定量分析。结果表明:相比危险与可操作性分析（HAZOP）、事故树分析（FTA）等传统风险辨识方法，等级全息建模（HHM）对轴承等关键部件以及压力等运行参数的监测更为深入，能够有效辨识输油泵机组高风险情景，提升输油泵的风险辨识效率。     

基于蒙特卡洛模拟的多米诺事故风险量化管理*

为降低危化品相关的化工事故造成的人员伤亡和财产损失，以化工多米诺事故为研究对象，探讨由初始事故引发1个或多个次生事故的连锁反应机理与风险评估方法。提出应用蒙特卡洛模拟对多米诺事故风险进行动态量化的方法，梳理化工多米诺事故风险的识别、分析、评定、处理全周期管理流程，并以1个天然气压气站为案例，验证基于蒙卡模拟的化工多米诺事故风险量化方法的有效性。结果表明:该方法可以更准确地对化工多米诺事故风险进行定量评估。多米诺事故风险全周期管理流程的梳理能够有效指导化工企业开展安全管理、事故预防等工作。     

基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析，探寻复工企业疫情防控的风险路径，基于社会技术系统理论，建立宏观工效学模型，通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献，从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发，识别出16个复工企业疫情失控致因因素；运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络，对各因素节点中心度进行计算，分析各节点在网络中的位置及影响程度；采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习，找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中，存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位，政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺，政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理，从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。