基于熵理论的重大事故复杂链式演化机理及其建模

为完善重大事故演化的本质规律和探究事故后果累积放大原理,从安全物质学的视角提出事故链定义和形成机理,并解析其内涵;通过物质、能量和信息表征事故链演化过程的载体反映;基于物质流、能量流和信息流构建事故链式演化概念模型;基于熵理论和耗散结构理论论述事故阶段演化特性;在此基础上,提炼事故预防与控制策略框架。研究结果丰富了事故链式演化理论,可为事故预防与控制提供更深层次的理论基础。     

基于SPA-Markov的飞行安全态势评估与预测研究

为提高航空公司飞行安全风险控制和预测水平,利用QAR数据作为支撑,结合集 对分析和马尔科夫理论建立飞行安全态势评估模型。该模型以QAR超限事件为评估指标 ,采用集对分析中的联系度来描述安全风险等级;运用马尔科夫理论确定安全状态的转 移概率矩阵,以预测飞行安全动态变化趋势。最后以某公司A320机队6个月发生频率最 高的7类超限事件对模型进行验证。结果表明:该公司2月、6月和预测月份的安全状态 为一般风险,其他月份为低风险;总体安全状态也为一般风险,并有增加趋势。     

室内灰尘中全氟化合物的污染状况与人体暴露水平评估

全氟化合物(perfluorinated compounds,PFCs)是一种广泛应用于工业生产及日常生活的持久性有机污染物。为考察室内灰尘中PFCs的污染水平与人体暴露情况,采用超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)对上海市11个家庭、5个宿舍以及25个办公室的室内灰尘样本中的6种全氟化合物(全氟庚酸PFHp A、全氟辛酸PFOA、全氟壬酸PFNA、全氟丁烷磺酸PFBS、全氟己烷磺酸PFHx S、全氟辛烷磺酸PFOS)进行检测。结果表明,室内灰尘中的∑PFCs含量在5.6~1 489.1 ng·g-1的范围内,其中PFOA含量最高,占∑PFCs的60%以上;PFOA和PFBS检出率达到100%,PFHp A、PFNA、PFHx S、PFOS的检出率分别为97.6%、92.7%、90.2%和65.9%;灰尘中的PFHp A、PFNA、PFBS、PFOS和各个目标物之间均存在显著的正相关(P0.05);办公室灰尘中的PFCs总量要显著高于家庭灰尘中的PFCs(P0.05)。在人体对室内灰尘中PFCs暴露情况评估中发现,在各个年龄段的比较中,婴幼儿(5岁)通过灰尘直接摄入和皮肤吸收2种途径的PFCs日均暴露剂量都是最大的,比成人的暴露量高1~5倍;且其通过灰尘直接摄入的暴露量要高出通过皮肤吸收的暴露量。     

环境空气中短链氯化石蜡研究进展

短链氯化石蜡(SCCPs)是碳链长度为10至13个碳原子的正构烷烃氯代衍生物。SCCPs具有持久性、生物累积性、长距离迁移能力、以及毒性作用。SCCPs已被《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》增列为持久性有机污染物审查范围内,引起了全球关注。SCCPs在环境各介质及生物体内均有检出,近年来,在室内空气和灰尘中也检出了大量SCCPs,其已成为人体暴露的一个重要来源。本文就大气环境及室内空气与灰尘中氯化石蜡(CPs)的采样与分析方法、污染水平与来源,及人体暴露概况进行了综合阐释,以期为我国大气和室内环境中CPs的研究工作提供参考。     

国外大气中消耗臭氧层物质及其替代物的监测概况与启示

大气中消耗臭氧层物质(ODS)及其替代物监测是科学评估履约成效的重要基础。美国等发达国家针对大气中ODS及其替代物开展了长期的网络化监测,中国相关监测起步相对较晚,基础比较薄弱。该文总结了发达国家大气中ODS及其替代物的监测经验,分析了中国的监测现状及存在的问题,提出了中国大气中ODS及其替代物监测的建议:明确监测目标,推进国家大气中ODS及其替代物监测网络建设;加快相关监测设备研发及方法研究进程,形成规范统一的监测技术体系;定期开展监测数据质量评价,加强综合分析利用。通过采取相应措施,逐步形成中国履行保护臭氧层国际环境公约的监测支撑能力。     

栉孔扇贝内参基因稳定性研究

合适的内参基因对准确定量目标基因表达水平非常重要。利用实时定量聚合酶链式反应(RT-qPCR)分析了不同发育阶段和雌激素暴露条件下栉孔扇贝性腺组织中β-actin、β-TUB、EF-lα、18SrRNA和GAPDH5个内参基因的表达水平,并利用RefFinder软件对其表达稳定性进行了分析。结果表明:在所考察的内参基因中,EF-lα在栉孔扇贝不同发育阶段和雌激素暴露下的表达均最为稳定,可作为定量目标基因表达水平的内参基因之一。     

应急资源动员链体系——规则、内涵及衔接机制研究

国民经济动员在常态时的动员准备活动为危态时的实施活动提供了潜力转化为能力的保障.危机发生时要实现应急资源的超常规供给,要求产出资源的供应链在常态下的准备和在危态下的实施以国民经济动员活动为指导和支撑.在阐述应急资源动员规则的基础上,将常态供应链拓展为应对危机的应急资源动员链的构建,建立概念体系并进一步详细分析“2*2=4”模式的应急资源动员链内涵.在此基础上,分别从宏观、中观、微观三个层次以及需求维、国民经济动员维、供应维和价值维四个维度说明应急资源动员链运作中各环节的衔接机制.     

Biomagnification of trace elements in a benthic food web: the case study of Deer Island (Northern Yellow Sea)

In this study, we investigated the concentrations of ten trace elements (Cu, Zn, Mn, Se, Ni, Cd, Cr, Pb, Hg, and As) and their trophodynamics in a benthic food chain of Deer Island, Northern Yellow Sea. The concentrations of Cu, Zn, Mn, Se, Ni, Cd, Cr, Pb, Hg, and As in the food chain ranged from 3.2 to 23.2, from 71 to 227, from 7.4 to 45.6, from 0.44 to 5.80, from 0.73 to 7.60, from 0.14 to 1.65, from 0.68 to 6.70, from 0.08 to 1.86, from 0.08 to 1.18, and from 0.24 to 3.92 mg kg^?1 dry weight, respectively. Among these trace elements, the linear regression between the log-transformed concentrations of Hg and Cd and δ¹⁵N values showed statistically significant increase (p<0.05) with the slopes of 0.134 and 0.144, indicating biomagnification of Hg and Cd occurred in the benthic food chain of Deer Island. While the linear regression for other eight trace elements (Cu, Zn, Mn, Se, Ni, Cr, Pb and As) were characterised by extensive scatter with non-significant correlation coefficients (R ²=0.002–0.235) and slopes (p=0.079–0.875), indicating there were not biomagnified or biodiluted of these trace elements.     

近岸海水中全氟化合物的液相色谱-离子阱质谱法测定

建立了利用高效液相色谱-电喷雾离子阱质谱(HPLC-ESI-IT-MS/MS)测定近岸海水中多种常见全氟化合物(PFCs)的分析方法.采用固相萃取法(SPE)对海水中的PFCs净化富集,用HPLC-ESI-IT-MS/MS多反应离子监测(MRM)模式对各组分(全氟己烷磺酸、全氟辛烷磺酸、全氟辛烷磺酰胺、全氟己酸、全氟庚酸、全氟辛酸、全氟壬酸、全氟癸酸、全氟十一酸、全氟十二酸)进行测定.在最佳实验条件下,采用基质匹配标准曲线法定量,以消除海水基质的影响,8种目标化合物的检出限介于0.50—1.00 ng·L-1,9种PFCs的回收率在71.0%—130.2%之间,能满足近岸海水中多种PFCs检测的要求.青岛沿岸表层海水样品测定结果显示,全部采样站点的海水样品中均检测到≥4种PFCs,说明青岛沿岸海水中已有一定程度的PFCs污染.     

Performance of a Bayesian state-space model of semelparous species for stock-recruitment data subject to measurement error

Measurement errors in spawner abundance create problems for fish stock assessment scientists. To deal with measurement error, we develop a Bayesian state-space model for stock-recruitment data that contain measurement error in spawner abundance, process error in recruitment, and time series bias. Through extensive simulations across numerous scenarios, we compare the statistical performance of the Bayesian state-space model with that of standard regression for a traditional stock-recruitment model that only considers process error. Performance varies depending on the information content in data, as determined by stock productivity, types of harvest situations, and amount of measurement error. Overall, in terms of estimating optimal spawner abundance S_MSY, the Ricker density-dependence parameter β, and optimal harvest rate h_MSY, the Bayesian state-space model works best for informative data from low and variable harvest rate situations for high-productivity salmon stocks. The traditional stock-recruitment model (TSR) may be used for estimating α and h_MSY for low-productivity stocks from variable and high harvest rate situations. However, TSR can severely overestimate S_MSY when spawner abundance is measured with large error in low and variable harvest rate situations. We also found that there is substantial merit in using h_MSY (or benchmarks derived from it) instead of S_MSY as a management target.