基于无线传感物联网技术的泥石流造成道路中断概率评估

为减少泥石流中断道路对人类生命财产的危害，该文提出基于无线传感物联网技术的泥石流中断道路概率评估方法。首先构建包括感知层、传输层、数据层与应用层的物联网技术泥石流中断道路评估系统，然后通过分析泥石流中断道路的影响因素，选取出评估泥石流中断道路概率的指标并创建评估指标体系，对评估指标实行分级，最后以灰色关联度分析法确定指标权重，采用因素叠加法创建评估模型实现评估概率等级划分。实例分析结果表明:此方法可准确、有效评估汶川县的5条道路的泥石流中断道路概率，其中道路a概率较高，道路e的概率较低，其余三条道路的概率中等；且此方法具备数据采集时耗时短、效率高优势；可为及时治理泥石流灾害、规避道路中断风险提供有效依据。     

汽车道路试验安全管理体系建设研究

为了保障汽车道路试验安全、提高安全管理水平,设计提出汽车道路试验安全管理体系(SMS)总方案。根据OHSAS 18001和安全标准化规范的特点分析,论证了融合两种体系建立道路试验SMS的适用性。并从政策与目标、风险管理、安全保证和安全促进四个模块阐述了该体系的搭建思路、框架内容和搭建步骤。最后,以某自主品牌车企研发中心道路试验的应用情况为例进行效果评估,结果表明:汽车道路试验SMS能有效防控风险、提升试验安全管理水平。     

基于风险的危险品道路运输安全容量研究

为了确定危险品道路运输安全容量，保障危险品道路运输安全，基于风险理念，使用对比研究方法，提出危险品道路运输个人风险基准，建立改进的危险品道路运输定量风险评估模型。结合提出的风险基准，提出危险品运输安全容量确定方法，解决了单一类别和多种类别危险品运输安全容量确定问题。研究结果表明:在某城市化工集聚区的实例应用该方法，能够大幅度降低危险品道路运输潜在生命损失，有助于保障危险品道路运输安全。     

宜兴市典型道路灰尘(＜150 μm)组分中重金属污染特征及风险评价

粒径小于150μm道路灰尘是生态系统及人类健康风险的主要来源.本文于2016年11月采集宜兴市主城区10条典型交通道路灰尘样品,分析并评价150μm灰尘颗粒中Zn、Cu、Pb、Ni和Cr等5种重金属污染及风险水平.研究结果表明,宜兴市道路灰尘中重金属含量均高于当地土壤背景值,平均含量(mg·kg~(-1))大小依次为:Zn(408.2±108.0)Pb(263.3±582.4)Cr(161.7±77.1)Cu(128.0±43.4)Ni(90.2±32.4).地累积指数(I_(geo))表明,道路灰尘中重金属Zn和Cu为中-中/重度污染水平,Pb表现为中度污染水平,Ni和Cr则表现为无污染/中-中度污染水平.潜在生态风险指数(RI)表明,研究区域(宜兴市)大部分道路的灰尘中重金属对当地生态系统造成潜在中度风险,重金属Cu、Cr和Pb为潜在生态风险主要来源(85%).健康风险评价表明,道路灰尘中非致癌重金属对儿童可能构成潜在非致癌风险,对成人不造成非致癌伤害, Ni和Cr对暴露人群不会造成严重致癌危害.研究同时发现,宜兴市道路灰尘中重金属污染程度严重,亟需采取有效措施加以控制.     

倒在路上的“成功公司”——无锡市“10·10”312国道锡港路上跨桥桥面侧翻较大事故回顾

2016年,交通运输部、工业和信息化部、公安部、工商总局、质检总局联合发布了《关于进一步做好货车非法改装和超限超载治理工作的意见》,指出违法超限超载被称为公路第一杀手,载重货车道路交通事故中有80%以上是由于超限超载运输引起。但就在国家对载重货车有着强力的治理措施,事故还是时常见诸报端。     

认真落实政策 推动资源综合利用深入发展

开展资源综合利用是我国国民经济和社会发展中一项长远的战略方针,也是落实科学发展观,转变经济发展方式,发展循环经济,促进资源永续利用,实施可持续发展的重要工作。一、开展资源综合利用是增强可持续发展能力的重要途径从二十世纪初以来,由于世界人口的迅猛增长,社会生产力的迅速提高和社会经济的高速发展,使人类对其赖以生存发展的自然资源的开发利用达到了前     

国际资讯

气候组织呼吁各国加快走向低碳照明在日前结束的联合国可持续发展大会上,气候组织发布的一项独立的全球性技术试验结果显示,LED道路照明能够节省多达85%的能源。该试验还发现,试点城市居民偏爱LED照明,并认为其社会和环境效益俱佳。气候组织首席执行官MarkKenber表示:"这项报告清楚地表明,LED技术已经具备在全球各城镇进行大范围应用的条件。我们呼吁各国政府消除政策障碍,加快向低碳照明的转换。"     

未铺装道路扬尘排放特征研究

在未铺装道路下风向不同高度测量PM10浓度和风速风向,同时测量上风向PM10浓度,采用暴露高度浓度剖面法计算未铺装道路的扬尘排放量,同时现场记录通过车辆的类型、车速、车轮个数等信息,计算未铺装道路扬尘PM10排放因子。分别分析车辆类型、车辆重量、车轮个数、路面粉土含量、车辆行驶速度对排放因子的影响。结果表明,大货车的排放因子最大,为362 g(/km.辆),其次为小客车、小货车和机动三轮车,分别为112、105和67 g(/km.辆);随着车辆重量的增加排放因子增大并呈线形相关性;随着车辆平均车轮个数的增加排放因子增大并呈线形相关性;分别研究了大货车、小客车和小货车排放因子与车速的关系,随着车速的增加,3种类型车辆的排放因子都增大,并有较好的线形相关性;路面尘土中粉土含量增大,道路扬尘排放因子也增大,路面尘土湿度增加排放因子减小。     

济南市道路扬尘排放因子估算及其影响因素研究

以济南城市道路为研究对象,采用美国环保署AP-42模型和方法,通过道路分类、优化布点、样品采集、实地观测和计算分析,获得道路粉尘负荷及四种类型道路扬尘的排放因子,探讨了排放因子的主要影响因素。结果表明,路面粉尘负荷随车流量增大而逐渐降低,城市城区路面粉尘负荷多小于城市外围路面,且外围道路路面粉尘负荷随时间和空间变化大;支路和次干道排放因子相对较小,快速路排放因子较高,主干道排放因子最高,其TSP、PM10、PM2.5排放因子分别高达25.239 3 g/VKT、4.731 1 g/VKT、0.597 2 g/VKT;排放因子随平均车重增加呈现逐渐增大趋势;同种类型道路排放因子均随道路粉尘负荷的增加而增加;次干道和快速路排放因子随车流量增大而减小。所获结论可为城市道路扬尘排放估算提供参考。