空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析

随着经济和社会的不断发展,地球的环境正在遭受着严重的侵害,关于环境的问题也日益显现出来,比如全球变暖、雾霾等现象。本文分析了空气污染的因素、气象要素对空气质量的影响,并提出了防治空气污染的对策。     

面向突发事件智能建筑管理系统的集成结构

为了实现面向突发事件的智能建筑管理系统(IBMS),提出了智能建筑突发事件的抽象模型、基本运算操作及优先权分配机制,并根据突发事件监控和管理的目标,提出了IBMS的"分布式虚拟应急中心"集成结构.     

极端干旱水文年(2011年)夏季珠江口溶解氧的分布特征及影响因素研究

气候变化背景下,极端气候事件对河口生态环境的影响已引起许多研究者的关注.基于2011年夏季的调查资料,分析了珠江口在极端干旱情况下溶解氧的分布特征及其与海水稳定性、营养盐和浮游植物分解之间的关系,并对河口底层低氧区的成因进行初步探讨.调查结果发现,在珠江特低径流量的情况下,珠江口邻近海域底层明显出现低氧状态,DO的最低值仅为1.38 mg.L-1.相关性分析显示,表层水和底层水之间的ΔDO与ΔT、ΔS、ΔDIN、ΔSS和ΔPOC都达到显著相关的水平,其中ΔDO与ΔT和ΔPOC呈极显著的正相关,而与ΔS呈极显著的负相关关系.研究表明,与1999年和2009年夏季不同,2011年夏季珠江口底层低氧环境的形成主要与极端干旱气候下低径流导致河口水体滞留时间延长及颗粒态有机物质在沉降过程中的分解耗氧有关.另外,从最低DO值的角度分析,珠江口季节性缺氧程度在过去20 a间并未呈现显著的变化趋势.     

基于Copula函数的汉江中上游流域极端降雨洪水联合分布特征

选取汉江中上游流域作为研究对象,根据流域九个气象站点1969~2008年逐日降雨资料以及丹江口水库同时期日入库流量资料,采用年最大值法(AM)和百分位法两种选样方式选取1 d、3 d降雨和1 d、3 d洪量极值样本,分别运用广义极值分布(GEV)、广义帕累托分布(GPD)、伽玛分布(Gamma)3种极值统计模型对样本进行单变量边缘分布拟合,运用Gumbel、Clayton以及Frank Copula函数模型对样本进行多变量联合分布拟合,遴选出描述流域降雨和洪水联合分布规律的最优概率模型。结果显示:对于AM选样样本,边缘分布为GEV时降雨洪量的二维和三维联合分布Frank Copula函数拟合效果最优;对于百分位选样样本,边缘分布为GPD时降雨洪量的二维联合分布Gumbel Copula函数拟合效果最优,三维联合分布则是Frank Copula函数拟合效果最优;比较二维和三维Copula函数模拟结果,三维联合Copula函数推求的设计值更大,说明三维联合分布考虑了更多的变量和极值信息,能更全面地反映极端降雨洪水事件的真实特征,对工程设计更显安全。     

1961-2012 年西藏极端降水事件的变化

利用18 个气象站点1961-2012 年逐日降水量资料,计算了10 个极端降水指数,采用滑动平均、线性回归、Mann-Kendall 非参数检验和Morlet 小波分析等方法,分析了西藏极端降水事件的变化规律。结果表明：西藏近52 a 连续干旱日数（CDD）呈显著减少趋势,最大5 d 降水量也趋于减少但不显著,大雨日数和强降水量的线性趋势不明显,其他6 个极端降水指数都表现为增加趋势且不显著。与全球、青藏高原及其周边地区比较,西藏CDD和连续湿日的变幅明显偏大,最大1 日降水量、强降水量和极强降水量的变幅明显偏小。除CDD外,极端降水指数的变化趋势与海拔高度呈显著的二次曲线关系,仅有中雨日数的变化趋势与经度呈显著的正相关。在近52 a 的时间尺度上各项极端降水指数都存在3～4 a 显著周期,多数指数也存在12a、15 a 和16 a 的周期。在时间转折上,CDD的突变点时间较早,从1974 年开始;中雨日数、连续湿日和年总降水量的突变点发生在20 世纪80 年代末。从空间分布来看,那曲地区西部是极端降水指数变化最为显著的区域,雅鲁藏布江中游大部的多数极端降水指标趋于下降,而山南地区南部、林芝地区东南部的降水极值和降水强度都在增加。     

基于余震序列分布信息的地震极灾区快速判断方法研究

利用震级加权标准差椭圆法研究了基于震后短期内(24 h)余震序列判定地震极灾区的方法,研究结果表明:1利用该方法判断宏观震中是一种比较可行的方法,不同震源破裂方式的震例利用该方法判断宏观震中的精度不同,倾滑-近倾滑型破裂方式的震例利用余震序列判定宏观震中的精度最高;2整体上看,利用该方法判断极灾区长轴方向的准确性低于利用距震中最近活动断裂判断的准确性,但对于倾滑-近倾滑型破裂方式的震例,利用该方法的准确性高于利用断层数据判定的准确性。     

贵广I回工程HOM3系统软件缺陷改进方法

通过分析贵广I回工程HOM3光测量系统在极控和直流滤波器保护系统中的软件,找到了软件在处理激光管告警信号和通讯故障信息的差异和缺陷,并提出了修改方法。修改方法经过实时数字仿真系统(RTDS)仿真验证,能够区分激光管告警和通讯故障两种不同的顺序事件记录(SER)信息,并准确定位发生通讯故障的通道,对提高工程安全稳定运行具有重要意义。     

基于灰色模糊集理论的船舶搁浅概率分析

为深入分析船舶搁浅概率,在随机性和模糊性的基础上,考虑了系统的灰色性,建立灰色模糊集,模部为正态模糊数,灰部以系统的灰度熵来表示。建立了船舶航行计划失效造成船舶搁浅的事件树,构造了船舶搁浅概率的灰色模糊隶属度函数,根据各基本事件的失效概率来分析因航行计划失效造成船舶搁浅事故的灰色模糊概率分布情况。结果表明,与经典概率论和模糊概率相比,采用灰色模糊概率更能全面地反映船舶搁浅概率的可能性与不确定性。并采用RRW法和RAW法对基本事件的重要度进行了分析,找出了事故主要诱因及对降低事故风险价值最大的基本事件。     

Estimated Injury Risk for Specific Injuries and Body Regions in Frontal Motor Vehicle Crashes

Objective: Injury risk curves estimate motor vehicle crash (MVC) occupant injury risk from vehicle, crash, and/or occupant factors. Many vehicles are equipped with event data recorders (EDRs) that collect data including the crash speed and restraint status during a MVC. This study's goal was to use regulation-required data elements for EDRs to compute occupant injury risk for (1) specific injuries and (2) specific body regions in frontal MVCs from weighted NASS-CDS data.

Methods: Logistic regression analysis of NASS-CDS single-impact frontal MVCs involving front seat occupants with frontal airbag deployment was used to produce 23 risk curves for specific injuries and 17 risk curves for Abbreviated Injury Scale (AIS) 2+ to 5+ body region injuries. Risk curves were produced for the following body regions: head and thorax (AIS 2+, 3+, 4+, 5+), face (AIS 2+), abdomen, spine, upper extremity, and lower extremity (AIS 2+, 3+). Injury risk with 95% confidence intervals was estimated for 15–105 km/h longitudinal delta-Vs and belt status was adjusted for as a covariate.

Results: Overall, belted occupants had lower estimated risks compared to unbelted occupants and the risk of injury increased as longitudinal delta-V increased. Belt status was a significant predictor for 13 specific injuries and all body region injuries with the exception of AIS 2+ and 3+ spine injuries. Specific injuries and body region injuries that occurred more frequently in NASS-CDS also tended to carry higher risks when evaluated at a 56 km/h longitudinal delta-V. In the belted population, injury risks that ranked in the top 33% included 4 upper extremity fractures (ulna, radius, clavicle, carpus/metacarpus), 2 lower extremity fractures (fibula, metatarsal/tarsal), and a knee sprain (2.4–4.6% risk). Unbelted injury risks ranked in the top 33% included 4 lower extremity fractures (femur, fibula, metatarsal/tarsal, patella), 2 head injuries with less than one hour or unspecified prior unconsciousness, and a lung contusion (4.6–9.9% risk). The 6 body region curves with the highest risks were for AIS 2+ lower extremity, upper extremity, thorax, and head injury and AIS 3+ lower extremity and thorax injury (15.9–43.8% risk).

Conclusions: These injury risk curves can be implemented into advanced automatic crash notification (AACN) algorithms that utilize vehicle EDR measurements to predict occupant injury immediately following a MVC. Through integration with AACN, these injury risk curves can provide emergency medical services (EMS) and other patient care providers with information on suspected occupant injuries to improve injury detection and patient triage.     

基于SA-ELM的爆破震动速度预测

针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法.以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动特性等8个影响因素作为输入变量,建立了爆破震动速度预测的SA-ELM模型.模型训练值和预测值与实测值的均方误差(MSE)分别为0.20和3.26,平均相对误差控制在5％以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力.对比传统ELM模型,SA-ELM模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了隐层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的稳定性.