一种处理爆炸多能法的新方法

以多能法中距离－超压关系图为例,介绍了一种运用前馈多层感知器网络对现行多能法中查图步骤进行改进的方法。此法从很大程度上解决了多能法在爆炸灾害评估中手工查图误差大且不方便的缺点。模拟结果表明,该处理方法能够很好的逼近多能法中的超压函数P＝f(R0,C),最后提出了人工神经网络方法在爆炸破坏效应评估中进一步应用的设想。     

小麦-玉米轮作体系农田氮素淋失特征及氮素表观平衡

连续6年采用渗漏计法研究了不同施氮处理下陕西关中小麦-玉米轮作区农田土壤90 cm深度处氮素(N)淋失特征和土壤-作物体系氮素表观平衡状况.结果表明:该地区农田氮素淋溶主要发生在降雨量较多的玉米季,且集中在8月和9月.监测期内,TN和NO-3-N年平均流失量分别为2.72~23.07 kg·hm-2和1.53~18.72 kg·hm-2,年流失率分别为0.65%~3.44%和0.82%~3.32%,且年总氮、硝态氮流失量均随年施氮量增加呈指数增加.氮素淋失形态中,NO-3-N比例较高,可占总氮淋失量的56.00%~81.00%,且随着氮肥用量的降低,其占总氮淋失量的比例也随之减小.可见,施氮量的大小在一定程度上会影响淋失液中各形态氮的比例.氮素表观平衡结果显示,随着施氮量提高,氮素在土壤中的残留和表观氮盈余均呈现指数增加趋势.长期施氮条件下,土壤-作物体系氮素表观损失率的幅度为32.60%~55.20%,土壤表观残留率为-0.17%~8.20%.多年监测结果表明,优化施氮模式下,作物不仅可以获得较高的产量和氮肥利用率,农田氮素淋失量也大幅降低,在节约肥料资源的同时减轻了潜在的环境风险.     

菲律宾的环境影响评价（EIA）制度

菲律宾多年来实行了严格而完善的环境影响报告书制度,被称之为实行EIA最雄心勃勃的发展中国家。在菲律宾EIA被视为在国家发展决策程序中平衡环境与发展的重要手段,采取了种种立法措施保证此项制度的实行。     

重庆境内江河水域渔业环境特点及对船体网箱养鱼的影响

重庆境内河流属长江水系，以长江，嘉陵江，涪江等河流为骨干和主体，水域面积８．２５万ｈａ，占水域总面积的７６．４％，船体网箱养鱼是近年来在该地区兴起并迅速发展的鱼类集约化养殖方式。本文根据船体网箱养鲤试验结果和有关资料，分析了重庆境内江河水温，含氧量，流速，含沙量，浮渣，工业污染特点及对船体网箱养鱼的影响，拟合了养殖舱内，外流速关系及含沙量与透明度关系，并就船体网箱养鱼的进一步发展提出了措施。     

北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(10)质量浓度的相关性分析

利用北京地区2012年1—12月NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和通过空气污染指数(API)转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析.结果发现,二者的直接相关程度较低,在引入季节变化的气溶胶标高且考虑了气溶胶的垂直分布后,进行标高订正,二者的相关系数有所提高;在考虑了湿度影响因子后,进行湿度订正,二者的相关系数显著提高;引入平均风速、平均气温和平均气压等气象因素,进行多元回归分析,相关系数进一步提高.证实了卫星遥感气溶胶光学厚度在经过垂直和湿度订正并考虑气象因素的情况下,可以作为监测北京地区颗粒物污染物地面分布的一个有效手段.     

旅游和区域大气污染对四川九寨沟气溶胶的贡献

2010年4月~2011年4月,在九寨沟连续监测了总悬浮颗粒物(TSP)和水溶性无机离子的浓度.结果表明:旅游活动显著增加了空气中TSP、SO42-、Ca2+、K+、NH4+和NO3-的含量,而Na+、Mg2+和Cl-则主要来自自然源;旅游强度最高时期(6~10月),降水对空气的清洗作用最强,气溶胶污染程度为全年最低;旅游强度较低时期(1~3、4~5和11~12月),降水量较低且西北沙尘易在春季抵达九寨沟,所以气溶胶污染程度较高;区域燃煤可能是气溶胶[SO42-]:[NO3-]比值较高的原因;生物质燃烧可能是K+在秋末至次年初春较高的原因之一.九寨沟大气环境已明显受当地旅游活动和污染物长距离传输的影响.     

一串荣誉,几多耕耘——记驻榕某部“红旗车驾驶员”标兵曲阳

驻榕某部三级士官、班长曲阳立志献身军营、无私奉献,在平凡的岗位上干出了不平凡的成绩:他两次被评为“红旗车驾驶员”,四次被评为“优秀士兵”、三次被评为“优秀士官”和“优秀党员”,在上级组织的驾驶员尖子比武竞赛中三次获得个人总分第一。近日,他又被评为“红旗车驾驶员”标兵。这一串串荣誉的背后,凝聚着他几多辛勤的耕耘……     

丁二烯过氧化物的生成、危害及安全性研究

综述了国内外丁二烯过氧化物研究进展，主要包括丁二烯过氧化物的危害性、成因、危险评价和热稳定性，并对今后的研究方向进行了展望。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

爆炸事故过程分析中不确定性问题处理方法

针对事故过程分析中的不确定性问题,指出了不确定问题在危险分析中的重要性及处理该问题的复杂性和难点,列出了几种基于非线性数学方法处理不确定问题的基本方法,如微分法、MonteCarlo模拟、Fourier方法、响应表面法等,并对之进行了比较.建议在处理事故过程的不确定性时采用Monte Carlo模拟.