2005-2019年我国重特大安全生产事故特征分析

为探究我国重特大安全生产事故特征,选取2005-2019年国内852起重特大事故作为研究对象,基于Python编程语言针对重特大事故发生的年份、季度、月份、工作日与非工作日、地域特征进行分析.结果表明:2005-2019年,国内重特大安全生产事故起数和死亡人数均在不断下降;第四季度发生重特大事故最多,而第三季度平均每起事故造成的死亡人数最多;重特大事故数量和死亡人数随月份显示出反复波动的趋势,均呈现3个"^",形;工作日期间发生的重特大事故数量最多,非工作日平均事故率最大;国庆节是重特大事故发生最多的节假日;贵州、湖南、山西、云南、河南等省份"十四五"期间需要重点加强安全和应急管理.     

高速公路数据海量 大数据分析有可为

截止到2014年,中国高速公路通车总里程达11.195万公里,管理和监控难度又上了一个新的台阶。目前IT技术、智能视频技术、信息技术、传感技术及计算机技术的有效集成应用,为高速公路监控体系带来了极大的便利,大大提升了高速公路管理、服务、收费、监控的效率。同时,在整个体系的运行过程中,各个系统也产生了大量的数据,怎样管理如此庞大的数据量,怎样甄别有效数据和无效数据,怎样高效     

瑞典环保轿车销量创历史新高

新华网 瑞典汽车行业协会5月2日公布的统计数据显示，2008年4月瑞典环保型轿车销量创历史新高。     

数据质量保证和质量控制方法研究

探讨了在FoxBASE^ /FoxPRO环境中数据质量保证和质量控制方法，并介绍了自行设计的E.O.E系统功能，其方法包括主观和客观两大方面。主观方面包括数据灵入的屏幕格式、系统的易理解性、良好的人一机会话功能等，客观方面包括：录入时的数据质量控制，即数据录入的编辑格式和数据范围检验；录入后的数据质量检验，即比较查错法、分层控制查错法和分层控制-比较查错法三种。     

工业区群环境影响评价初探

阐述了开展工业区群环境影响评价的意义,比较了单个工业园区和工业区群环评的异同,以广州番禺区工业区群环评项目为例,简述了该环评的主要内容和特点,并提出了建议。     

大气自动监测中“ND”数据的质量分析

本文就大气自动监测系统中经常出现的“ND”数据产生的原因：系统零点的位置以及解决问题的方法，从理论上作了较详尽的分析并从实际出发提出了自己的见解。     

2002年3-6月国内安全事故数据

统计了2002年3-6月国内发生的各种安全事故871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,矿业事故最多,占61. 8%,平均每天4.5起事故,其次是交通事故(16.3%)、爆炸事故(6.7%)、火灾(6.0%)、其他事故(5.6%)、毒物泄露和中毒(3.7%).871起事故共死亡2 197人,伤3 321人,死亡人数的百分比分别为矿业事故53.7%、交通事故28.0%、火灾6.1%、爆炸事故5.9%、其他事故5.1%、泄露中毒1.2%;受伤人数的百分比分别为泄露中毒37.4%、交通事故26.9%、爆炸事故14.2%、矿业事故11.8%、其他事故5.3%、火灾4.4%.     

煤自燃的热重分析研究

利用实验模拟煤的自然发火过程,运用了非定温热重分析和微分热重分析手段,对4种煤样做了低温氧化实验研究,探讨了煤炭自然发火机理.运用Arrhenius典型方程分析出不同的热重数据,求出了煤样的动力参数,并讨论了煤低温氧化阶段的活化能和煤的自燃倾向性之间的关系.活化能可以作为划分煤自燃倾向性的参考指标.     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

全球液化石油气运输网络贸易社区特征及其演化分析

液化石油气在全球清洁能源消耗市场中扮演着极为重要的角色,其通过船舶在不同港口之间进行运输,而港口之间通过局部密集的运输关系,形成了联系极为紧密的贸易社区。采用复杂网络社区探测方法,基于2013—2017年全球液化石油气船舶轨迹大数据构建运输网络,并对其贸易社区特征及其演化趋势开展分析。结果表明：（1）液化石油气（Liquefied Petroleum Gas,LPG）贸易社区内的港口之间的联系更加紧密,不同社区内的枢纽港口联系也日益紧密;（2）各个贸易社区的规模呈现出增长趋势,且同一社区内的港口在地理空间上变得更为集聚;（3）亚太地区、中东、西北欧和地中海地区形成的社区在全球LPG贸易中一直保持着重要地位,而随着时间推移,美洲社区已逐渐从一个相对孤立的社区发展成为与其他社区存在紧密联系的社区。