Excel中文版在科学化管理中的应用

Microsoft Excel中文版是当前各部门应用较多的办公室电子报表处理软件。使用Excel来制作表格,操作简单、制作迅速,可完成各种类型的表格,有极强的灵活性;提供了多种函数、公式,可完成多种运算;具有数据库的功能,排序、筛选、汇总方便;具有与外部数据库资源共享技术等功能。这些功能对于安全生产管理科学化、量值化也都完成适用。因此享受Excel的操作,在安全生产管理中熟练地应用具有相当的实际意义。     

西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征

为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19～2007-01-21 (冬季)和2007-04-01～2007-04-30 (春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM₁₀)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM₁₀及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、 62.4和7.5 μg/m³,夜晚的平均浓度分别为448.7、 66.1和6.9　μg/m³,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、 26.7和6.9 μg/m³,夜晚分别为362.1、 31.9和8.6 μg/m³.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2 μg/m³,远高于春季(2.8和3.4 μg/m³),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.     

西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征

为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19~2007-01-21(冬季)和2007-04-01~2007-04-30(春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM10及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、62.4和7.5μg/m3,夜晚的平均浓度分别为448.7、66.1和6.9μg/m3,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、26.7和6.9μg/m3,夜晚分别为362.1、31.9和8.6μg/m3.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2μg/m3,远高于春季(2.8和3.4μg/m3),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.     

关中地区冬季PM2.5中碳气溶胶的污染特征及来源解析

为研究关中地区冬季PM2.5中碳气溶胶的污染特征和来源,于2012年12月至2013年2月在西安、宝鸡、渭南和秦岭进行PM2.5的采集,并利用热光反射法测定了样品中的有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC).结果表明,4个采样点OC的平均质量浓度分别为47.8、45.8、31.2和37.0μg·m-3,EC分别为8.5、6.7、7.6和5.7μg·m-3,总碳气溶胶(total carbonaceous aerosol,TCA)分别占PM2.5的36.4%、46.2%、36.9%和33.4%.OC和EC的相关性在西安(R2=0.93)和秦岭(R2=0.91)高于宝鸡(R2=0.58)和渭南(R2=0.62),表明OC和EC在西安和秦岭可能具有更为相似的来源,也可能具有更高的混合程度.所有样品的OC/EC比值均大于2.0,表明有二次气溶胶(secondary organic carbon,SOC)的生成,4个采样点SOC分别占OC的21.6%、40.3%、23.2%和27.8%.正定矩阵因子分析法(positive matrix factorization,PMF)解析结果显示,燃煤是关中地区冬季碳气溶胶的首要来源,占45.3%~47.9%,汽油车和生物质燃烧是次要来源,分别占26.1%~33.1%和14.3%~20.1%,此外柴油车也有一定贡献.     

基于小波变换和遗传算法的小电流接地故障定位技术研究

提出了一种基于小波变换和遗传算法的单相接地故障区段定位新技术。根据故障点前后的零序电流突变方向相反的特点,利用小波变换确定不同检测位置的零序电流突变方向,然后对比突变方向确定故障区段。单相接地故障信号容易受到外部干扰,为了提高定位的容错性,提出了基于遗传算法的定位技术,利用小波变换后的结果通过遗传迭代实现故障的准确定位。通过数字仿真对定位方法进行了充分验证。仿真结果表明,故障定位准确率高,有着良好的实用性。     

近海生态系统健康的内涵及表征

针对目前对近海生态系统健康定义仍较为模糊的状况,在调研国内外大量文献的基础上,重新解析与定义了近海生态系统健康的概念,进一步拓展了包含生态服务功能以及社会经济功能两方面的近海生态系统健康研究内容,并识别出水质理化参数、生物指标、沉积物环境指标、生物残毒指标、生态系统服务功能指标以及社会经济指标是目前使用较为频繁的6类表征近海生态系统健康状况优劣的指标,同时指出针对不同管理要求、不同区域特征、不同人类活动影响以及不同功能区划的近海生态系统,其健康表征指标应有所差异和取舍。     

冬季采暖期气象条件对PM2.5等空气质量要素的影响——以咸阳市为例

以汾渭平原典型城市——咸阳为研究区域,利用地面空气质量监测数据和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代全球气候再分析资料数据集（ERA5）,分析了咸阳市2018—2020年3 a采暖期污染物浓度变化特征和不同污染程度下的气象条件,采用统计学方法分析各项污染物浓度与气象因素间的相关性,使用多元线性回归模型评价各气象因素对PM_2.5浓度的影响程度,使用二元Logistic回归分析气象因素对PM_2.5超标风险的影响。咸阳市采暖期首要污染物以细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）为主,采暖期超标最多的污染物为PM_2.5,超标天数逐年递减;PM₁₀的日变化呈“双峰双谷”型,PM_2.5的谷值出现在17∶00且夜晚浓度较高。颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与风速、边界层高度、温度、气压呈负相关。多元线性回归预测模型显示PM_2.5浓度预测值与实测值变化趋势保持一致,预测值的波动频率比实测值大,预测准确率为51.54%;二元Logistic回归模型显示：除相对湿度外,其他气象因素对PM_2.5超标情况都是保护因素,边界层高度每增高1 m,日均浓度超标风险降低0.7%;相对湿度每升高1%,日均浓度超标风险升高5.3%;温度每升高1℃,日均浓度超标风险降低19.8%;气压每升高1 hPa,日均浓度超标风险降低9.7%。以上研究结果揭示了咸阳市采暖期主要气象因素对空气污染的影响程度,为我国北方城市今后的空气污染治理提供科学依据,为相关政策制定提供理论参考。     

新发展格局下碳中和目标的影响因子及实现路径北大核心

为助力我国碳中和目标的实现,基于社会—技术系统理论及相关文献,确立新发展格局下碳中和影响因子集,运用ISM模型分析碳中和目标的影响因子及实现路径。结果表明:①ISM模型是一个包含18个因子的6阶锥形系统,大致呈现从宏观环境—技术发展—市场体制的发展逻辑。②出台低碳发展激励政策、强化低碳技术专利保护等因子是实现碳中和的核心基础与动力;实现绿色现代化进程是实现碳中和最直接的影响因子与内涵;丰富碳交易市场体系、加快减碳与去碳技术等因子则是实现碳中和的关键路径。基于研究结论,提出了完善激励引导政策、健全碳市场体系和加快低碳技术创新等政策建议。