1993-2003年特大火灾发生规律、特征及原因分析

火灾作为一种灾害现象,其发生与发展具有随机性和确定性的双重特性.火灾统计分析是研究火灾随机性规律的一种有效方法,它通过总结、整理和分析大量的原始火灾资料,归纳出火灾发生的统计性规律.本文从1993-2003年我国火灾形势着手,联系火灾形势发展过程中的火灾起数、火灾中人员伤亡和直接财产损失等大量数据,重点分析了特大火灾的原因及类别特征,总结了特大火灾发生发展的规律和趋势,为正确认识和预测我国火灾形势、做好特大火灾的预防工作提供了参考.     

污水灌溉对土壤重金属含量、酶活性和微生物类群分布的影响

以沈阳张士灌区长期污灌的农田土壤为对象,研究了土壤重金属、土壤酶活性、微生物生物量和种群分布特征,分析了土壤微生物参数与土壤重金属和土壤性质的相关关系.结果表明,虽然已停止污灌十余年,张士灌区农田土壤仍存在Cd、Zn、Cu等多种重金属污染.土壤Cd污染最严重,含量达1.75～3.89 mg·kg-1.土壤耕作层(0～30cm)Zn、Cu、Pb总含量随土层深度增加逐渐减少,而Cd元素的垂直分布呈向下迁移的趋势.Cd、Zn、Cu、Pb等4种重金属含量水平分布特征相似,均为1号样地＞2号样地＞3号样地＞4号样地.相关性分析表明,张士灌区土壤酶活性、微生物生物量和种群分布受重金属污染和土壤养分的影响,土壤养分含量(有机碳、N、P、K)对微生物的正面效应大于重金属对微生物的负面效应.土壤全量Cd和速效K对微生物参数的影响最为明显,Cd含量与多酚氧化酶活性和微生物生物量(Cmic)呈极显著负相关,与纤维素酶活性呈极显著正相关(P＜0 01),速效K含量与多酚氧化酶活性、微生物生物量以及可培养微生物种群数量均呈极显著正相关(P＜0.01).     

A/DAT-IAT生物膜法处理高含盐废水

以含盐量为60 000mg/L(以NaCl计)的模拟工业废水为研究对象,利用A/DAT-IAT生物膜反应器,研究A/DAT-IAT工艺对投加悬浮填料后高含盐废水的处理,并以CODCr、NH4 -N、PO43--P等作为指标评价处理效果.试验结果表明,在总水力停留时间(HRT)为13 h、pH=7,5、25℃条件下,进水ρ(CODCr)、ρ(NH4 -N)和ρ(PO43--P)分别为907.4～1 210.0 mg/L、86.2～99.7 mg/L和3.6～5.1 mg/L.CODCr、NH4 -N和PO43--P的平均去除率分别为73.9%、38.6%和93.5%,平均出水SS为198 mg/L,其中CODCr和PO43--P的去除效果较好.研究表明,A/DAT-IAT生物膜法较其他活性污泥法有了较大的提高.     

2006年7-8月国内安全事故统计分析

统计了2006年7-8月国内发生的各种安全事故279起,包括矿业事故、交通事故、爆炸事故、火灾、毒物泄露和中毒及其他事故.统计表明,在这些事故中,交通事故最多,占55.91%,其次是矿业事故(22.22%)、爆炸事故(9.32%)、其他事故(5.73%)、毒物泄露和中毒(4.66%)、火灾(2.15%).279起事故共死亡1 253人,伤1 519人,死亡人数的百分比分别为交通事故52.27%、矿业事故26.74%、爆炸事故11.65%、其他事故4.79%、火灾2.39%、泄露中毒2.15%;受伤人数的百分比分别为交通事故53.59%、泄露中毒17.38%、爆炸事故14.42%、矿业事故10.73%、其他事故2.63%、火灾1.25%.     

3S技术在地震研究领域应用的研究进展

随着3S(RS、GIS、GPS)技术的快速发展,其在地震领域上的应用已引起国内外研究机构和学者的广泛关注。以Web of Science核心数据集为文献源,检索2000-2019年3S技术应用于地震领域的文献,利用Citespace可视化分析软件进行文献分析,通过探究研究主题及研究热点的演变趋势,总结分析了当前研究前沿。研究结果表明,3S技术应用于地震领域涉及到了多个交叉学科及方向,体现出地震领域的研究具有广泛性和综合性的特点;通过聚类分析,发现可划分为8个知识群组,形成了以"地震案例"与"板块运动"为主的两条演化路径;关键词分析表明"合成孔径雷达应用"、"模型反演","滑动分布研究"成为近几年的研究热点,并趋向于多样化的趋势发展。     

新安江流域土地利用结构对水质的影响

以新安江上游流域为研究区域,用该流域2010年5月TM遥感影像图作为底图,通过实地野外调查获取了新安江流域的土地利用图.运用ArcGIS的水文、空间分析功能,将流域划分为8个子流域,并分析各子流域的土地利用结构.根据2010年1～12月的水质监测数据,分析TN、TP、高锰酸盐指数、NH4+-N、粪大肠菌群的时空变化特征,以及与土地利用结构之间的定量关系.结果表明,TN和NH4+-N有明显的时间变化特征,为枯时期>丰水期>平水期,而其他几种指标没有明显的时间变化.在空间上,整体上呈现出渔梁、浦口污染最为严重.流域内土地利用结构与水质之间的相关关系表现为:耕地、水体、建筑用地起源作用,林地、草地起汇作用.在年度上看,耕地对TN、NH4+-N、高锰酸盐指数影响最大,草地对TP影响最大;不同水期上,枯水期和丰水期,对各指标影响最大的土地利用类型为耕地,在平水期,对TN、TP、粪大肠菌群影响最大的土地利用类型分别为耕地、草地、林地.     

基于物质流分析的钾素流动与循环研究

我国钾矿资源匮乏,自给率低,主要的使用和流动过程集中在种植业活动中.本研究利用物质流分析方法对2009年我国种植业生产和消费过程中钾素的流动和循环过程进行了解析.结果表明,农田土壤钾素平均亏损量达到50.4 kg·hm-2,大量钾素由陆生生态系统进入水生生态系统,造成资源流失.伴随降雨径流进入水环境的钾素达231.2万t·a-1,占当年化学钾肥施用量的40.97%.生活污水排放是钾素进入水体的另一主要途径,城市和农村区域的年排放量分别为67.1万t·a-1和54.7万t·a-1,占进入水环境钾素总量的19.00%和15.50%.其中通过城市污水处理厂排放进入地表水环境中钾素为50.5万t·a-1,占城市区域排放总量的75.25%.     

北京市居家空气微生物粒径及分布特征研究

室内外空气微生物对人们健康的危害不仅与微生物的种类和浓度有关,而且还与微生物粒子的大小及粒径分布特征密切相关,并且不同粒径的空气微生物对人们健康影响的作用机制不同.在北京市不同方向选取31户有1～10岁儿童的家庭进行空气微生物取样,系统研究了室内家庭空气微生物粒径及分布特征.结果表明,室内空气细菌和真菌粒径分布特征不随家庭环境、季节特征、儿童性别、房屋结构的变化而变化,但空气细菌和真菌的粒径分布特征不同.总体上空气细菌和真菌粒径均呈对数正态分布,但空气细菌粒子百分比从Ⅰ级(>8.2μm)到Ⅴ级(1.0～2.0μm)逐渐增加,Ⅵ级(<1.0μm)细菌粒子百分比急剧下降,最高值出现在Ⅴ级,而空气真菌粒径百分比从Ⅰ级～Ⅳ级(2.0～3.5μm)逐渐增加,而后从Ⅳ级～Ⅵ级真菌粒径百分比急剧下降,最高值出现在Ⅳ级.不同优势真菌属的粒径分布也不相同,枝孢属、青霉属和曲霉属呈对数正态分布,最高值出现在Ⅳ级,而链格孢属为偏态分布,最高值出现在Ⅱ级(5.0～10.4μm).室内空气细菌的中值直径明显大于空气真菌,1 a中空气细菌和真菌春、夏、秋季的粒径明显大于冬季.     

An integrated EDIB model for probabilistic risk analysis of natural gas pipeline leakage accidents

Natural gas pipeline construction is developing rapidly worldwide to meet the needs of international and domestic energy transportation. Meanwhile, leakage accidents occur to natural gas pipelines frequently due to mechanical failure, personal operation errors, etc., and induce huge economic property loss, environmental damages, and even casualties. However, few models have been developed to describe the evolution process of natural gas pipeline leakage accidents (NGPLA) and assess their corresponding consequences and influencing factors quantitatively. Therefore, this study aims to propose a comprehensive risk analysis model, named EDIB (ET-DEMATEL-ISM-BN) model, which can be employed to analyze the accident evolution process of NGPLA and conduct probabilistic risk assessments of NGPLA with the consideration of multiple influencing factors. In the proposed integrated model, event tree analysis (ET) is employed to analyze the evolution process of NGPLA before the influencing factors of accident evolution can be identified with the help of accident reports. Then, the combination of DEMATEL (Decision-making Trial and Evaluation Laboratory) and ISM (Interpretative Structural Modeling) is used to determine the relationship among accident evolution events of NGPLA and obtain a hierarchical network, which can be employed to support the construction of a Bayesian network (BN) model. The prior conditional probabilities of the BN model were determined based on the data analysis of 773 accident reports or expert judgment with the help of the Dempster-Shafer evidence theory. Finally, the developed BN model was used to conduct accident evolution scenario analysis and influencing factor sensitivity analysis with respect to secondary accidents (fire, vapor cloud explosion, and asphyxia or poisoning). The results show that ignition is the most critical influencing factor leading to secondary accidents. The occurrence time and occurrence location of NGPLA mainly affect the efficiency of emergency response and further influence the accident consequence. Meanwhile, the weight ranking of economic loss, environmental influence, and casualties on social influence is determined with respect to NGPLAs.     

A data-driven narratives skeleton pattern recognition from accident reports dataset for human-and-organizational-factors analysis

Accidents in the process industry involve several interacting factors, including human and organizational factors (HOFs). A long-standing obstacle to HOFs analysis is lack of data. Accident reports are an essential data source to learn from the past and contain HOFs-related data, but they are usually unstructured text in a not standardized format. Some studies have explored the extraction of information automatically from accident reports based on Natural Language Processing (NLP) techniques. However, they were not dedicated to HOFs. Risk communication is considered an essential pillar in safety and risk science. This research develops a HOFs-focused risk communication framework based on the NLP techniques that can support risk assessment and mitigation. The proposed approach automatically extracts the target groups oriented “Who, When, Where, Why” (4Ws) information from accident reports.This framework was applied to explore the eMARS database. The results show that the “4Ws” skeleton of narratives has appreciated performance in pattern recognition and holistic information analysis. The graphical representation interfaces are designed to display the features of HOFs-related accidents, which can better be communicated to the sharp-end operators and decision-makers.