北京市交通环境监测点大气污染特征分析

研究分析了2013—2017年北京市交通环境点位大气污染物浓度分布特征,结果发现:交通监测点NO、NO_2与PM_(2.5)浓度时间变化特征与城区总体状况基本一致,与交通环境密切相关的NO_2浓度采暖季高于非采暖季,重污染日期间交通监测点峰值浓度也明显偏高;周末交通监测点NO浓度在5:00—23:00低于工作日4.9%～32.1%,周末NO_2浓度在7:00—23:00低于工作日0.7%～7.4%,NO_x浓度周末偏低与车流量降低密切相关;重大活动期间空气质量减排措施实施后,北京市作为区域NO_2浓度高值区中心明显消失,PM_(2.5)浓度分布梯度减小,本地减排效果明显。     

交通限行对大气颗粒物及PM2.5中二NFDA1英的影响

为了研究北京大气颗粒物和二NFDA1英(PCDD/Fs)的污染状况以及评估交通限行对大气颗粒物和PCDD/Fs的影响。利用同位素稀释高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS)联用法和USEPA 1613B 标准方法,以中国地质大学(北京)东门为采样点,采集大气PM_2.5、PM₁₀、TSP样品,对北京市交通限行期间以及交通限行前后等不同交通状况下颗粒物浓度及大气PM_2.5中17种2,3,7,8-PCDD/Fs污染特征进行了监测。结果表明,PM_2.5、PM₁₀、TSP的日均质量浓度在交通限行前分别为126、202、304 μg/m³,限行期间分别为39、78、93 μg/m³,限行结束后分别为79、126 μg/m³。PM_2.5中17种PCDD/Fs的质量浓度(毒性浓度)3个时段分别为1 804 fg/m³(70 fg I-TEQ/m³)、252 fg/m³ (9 fg I-TEQ/m³)和1 196 fg/m³ (48 fg I-TEQ/m³)。北京市交通限行期间颗粒物浓度和二 NFDA1 英浓度显著低于交通限行前后,交通源减排措施的实施是大气颗粒物和二 NFDA1英污染水平降低的主要原因,从减排效果看,交通源减排措施对大气细颗粒物(PM_2.5)的控制效果明显好于大气粗颗粒物。     

某地农田土壤及其潜在污染源中多环芳烃检测与评价

通过对A、B两地农田土壤及其潜在污染源燃煤尘、交通尘和尾气尘等样品中多环芳烃(PAHs)的检测,结果表明,A、B两地土壤样品中∑PAHs范围分别为290 ng/g～2. 53× 10~3ng/g和564 ng/g～5. 50× 10~3ng/g,污染程度为中等—严重,且呈现出由工业园区周边土壤到化工企业周边土壤至油田周边土壤逐渐加重的趋势。A、B两地不同固体样品中∑PAHs由高到低分别为尾气尘交通尘燃煤尘土壤和尾气尘交通尘土壤燃煤尘。源解析表明,研究区土壤中PAHs受混合源(石油源和燃烧源)污染。燃烧源既有石油及其精炼产品的燃烧,又有木材、煤燃烧。     

洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法

为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。     

新技术加持下 智能视频监控在智慧楼宇中的深度应用与前景

一、智能视频监控发展现状与应用特点2008年至今十多年的时间里,网络视频监控设备逐步在项目中推广应用,到现在成为市场的主流。其中200万像素的视频监控设备可以满足大多数场景的日常视频监控需求,占据了当下市场的大部分份额。基于200万像素视频监控设备的视频分析技术,包括入侵报警、人脸识别、人员流量分析以及颜色、烟雾等感应检测技术,广泛应用于建筑智能化、智能交通等公共安全领域。     

"量子思维"在班组安全管理中的应用

港口是国家能源交通命脉,更是中海油能源进口、海上油气上岸和产品出口的生命线。中海油旗下控股或经营的油气化工码头众多,码头作为中海油原油/成品油和LNG贸易、海上石油上岸首站和产品进出口终端的供给保障地位和作用日益凸显。     

基于事故统计分析的城市轨道交通运营安全和可靠性研究

本文通过对城市轨道交通运营事故的统计分析,研究了影响轨道交通运营安全和可靠性的主要因素,并构建了城市轨道交通运营安全保障体系,以为提高轨道交通运营安全和可靠性的研究提供依据。     

道路交通噪声不同预测模型之比较

目前,我国在进行道路交通噪声环境影响评价工作中主要使用的预测模型有2009声导则模型、2006规范模型,此外,也有部分噪声评价工作采用了德国的CadnaA软件。因各种模型在使用条件和参数选取等方面存在不同,导致预测结果存在差异。如何选取合适的预测模型,一直是国内学者不断研究想解决的问题。本文对已有道路交通噪声进行现场实测,通过设计不同的预测模式进行模型验证,将预测结果与实测值进行比较,结果表明这五种噪声预测模式中,模式一、模式四、CadnaA软件的噪声预测值与实际情况最相符,模式一绝对预测误差昼间在3.3-6.0 dB(A)之间,夜间在-3.4-0.2 dB(A)之间。使用2009声导则模型、2006规范模型相结合的预测模式更为准确。     

基于N-K模型的海上交通安全风险因素耦合分析

为定量分析海上交通安全风险因素间的影响关系,识别导致海上交通事故的关键因素,分别从单因素、双因素和多因素的角度分析了人、船、环境、管理等风险因素间的耦合关系,运用N-K模型构建了海上交通安全风险耦合度量模型,结合中国海事局、德国联邦海事事故调查局、英国船舶事故调查局和美国国家运输安全委员会等海事调查机构公布的710起海上交通事故,利用所构建的模型计算出不同风险耦合的发生概率和风险值。结果表明:风险耦合因素越多,海上交通事故的发生概率越高;人的因素是引发海上交通事故的重要原因。     

北京市道路空气中NO_x现状监测及控制对策

通过对北京城市3种典型交通道路空气中NOx的时空变化监测发现,城市道路空气NOx中NO分担率主要集中在31.6%～81.1%,明显高于非交通道路中NO的分担率(3.0%～34.0%).其原因是NO主要来源于机动车尾气的排放.利用MOBILE软件计算了各类机动车排放的ρ(NOx),并相应地确定了影响交通道路中ρ(NOx)的敏感因素.据此提出了北京市交通道路空气中NOx若干控制措施,如控制车速、车型、油料等.