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。     

不同煤矿噪声暴露时间对视觉认知影响研究

噪声是煤矿井下主要危害,对人体视觉系统的影响不容忽视。为了提高暴露在噪声环境中工人的视觉认知能力,进而减少人因事故的发生,针对视觉认知随噪声暴露时间的变化进行研究,利用Eye Link II眼动仪采集被试者的平均注视时间、平均眼跳幅度和眼跳次数3个眼动指标来衡量视觉认知能力随着综采工作面噪声暴露时间的变化。结果表明:1)噪声能够使视觉注意力下降,对视觉认知效率的影响不显著,对视觉辨识能力的影响较复杂;2)噪声在0~10 min和40~55 min时间段对视觉注意力影响较严重,在0~15 min和50~80 min时间段对视觉辨识能力影响较严重;3)被试者随时间变化出现视觉性疲劳后,噪声可轻微提高视觉认知效率和视觉辨识能力。     

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。     

燃机电厂噪声模拟时SoundPLAN声源模型的简化

燃机电厂一般靠近用电负荷或城镇建设，为了有效地控制噪声，在燃机电厂项目的设计、环评等阶段对其噪声影响进行合理的模拟从而提出相应的降噪方案是非常必要的。结合国家标准，对燃机电厂的敏感目标和主要噪声的声源特性进行了总结。通过对比声源类型、中心频率的设置对模拟结果产生的影响，探讨了在应用SoundP-LAN软件对燃机电厂的噪声模拟时如何简化设置声源模型的问题，为今后的噪声模拟评估工作提供参考。     

现场监测工况负荷的检查与测量方法探讨

以西安某大学和某居民楼住户的室内声环境为研究对象，针对其地下室噪声对住户室内影响的监测结果，介绍中低频噪声的危害。在实际监测的基础上，参照国家相关标准，探讨监测工作中存在的问题，并提出针对性的建议。     

风电场环境影响评价原则及评价重点研究

针对风电场环境影响评价的评价原则及评价重点进行了探讨性的研究。提出了风电场环境影响评价应以早期介入和避让措施优先为基本原则；对风电场环境影响评价重点进行了识别，并提出风电场选址的环境可行性分析是风电场环评的重中之重；风电项目建设对生态环境的影响及风机噪声、光影影响也是风电场环境影响评价的重点，并创造性的提出风机噪声光影联合防护区的概念，以期对风电场环境影响评价提供理论及技术参考依据。     

德国铁路噪声实时监测系统研究现状

分析了德国铁路噪声在线监测的应用背景，介绍了德国铁路噪声实时监测系统的研究现状，包括测量站点的选取原则、技术结构和具体信息，列车声压级曲线时域连续变化图、单次列车通过声压级曲线图、单次列车通过参数表和等效声压级曲线图/表等测量结果的表达方法，以及无效数据的处理方式等，为我国建立铁路噪声自动监测系统提供参考。     

"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。     

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。