建筑工人不安全行为影响因子分析及控制措施研究

为有效的控制建筑工人的不安全行为,从而减少事故,须分析出建筑工人不安全行为主要影响因素,并提出针对性控制措施。从各种不安全行为中提取13个影响因子,在此基础上通过访谈和调研获得直接影响矩阵,借助决策试验和评价实验室方法(DEMATEL)计算出每个因子的影响度、原因度和中心度,由此分析出安全态度、安全技能、安全认知和安全培训在影响因素体系中最为重要,领导的重视对建筑工人的不安全行为也有很大影响。结果表明:个人因素是影响工人安全行为的主要因素,环境因素和管理因素通过影响个人因素影响工人的安全行为。最后,针对个人影响因素,提出了合理开展安全培训、加强现场行为管理、加强安全心理干预、完善用工制度等措施。     

小陇山自然保护区华山松群落8个主要种群的生态位研究

小陇山国家级自然保护区是中国华山松的主要分布区之一。在野外大量调查基础上,运用Levins和Shan-non-Wiener生态位宽度、生态位重叠和生态位相似比例等指数,对林区华山松群落中8个主要种群生态位特征进行研究。结果表明,生态位宽度值大小依次为华山松、锐齿栎、披针叶忍冬、漆树、甘肃山楂、毛栗、辽东栎和少脉椴。华山松Shannon-Wiener生态位宽度值最大,为0.988 8,其次是锐齿栎,为0.877 6,少脉椴最小,为0.352 9。该群落种群间生态位重叠值普遍较低,表明多数种群间竞争较小。建群种华山松与其他种群间生态位重叠值较大,为0.079 1~0.101 3,而其他种群与华山松间生态位重叠值却较小,为0.015 4~0.069 0,华山松与毛栗的重叠值最大,为0.101 3,华山松与少脉椴的重叠值最小,为0.079 1。生态位相似比例在0.5以上的种群对有4对,占14.28%,分别是华山松-锐齿栎、华山松-披针叶忍冬、锐齿栎-披针叶忍冬和锐齿栎-漆树种群对,在0.5以下的有24对,占85.72%,表明群落中多数种群对资源利用的相似性程度较小。作为中国华山松的分布地之一,秦岭西段小陇山林区具有暖...     

黑龙江省区域技术创新能力评价研究

构建了区域技术创新能力评价指标体系.利用因子分析法对2010年黑龙江省的相关数据进行了分析,评价其13个区域的技术创新能力,并从人才创新能力、技术创新能力、环境保障能力、经济增长能力这4个层面探究了黑龙江省区域技术创新能力的差异以及提升其技术创新能力的对策.     

药品和个人护理用品(PPCPs)对环境的污染现状与研究进展

在过去的30多年中，有关有毒污染物的研究主要集中在工业化学物质和农药上。近5年多来，国外已经开始关注药品和个人护理用品（PPCPs）对环境的污染，但在我国还没有引起重视。国外的研究表明，合成麝香物质、显影剂、抗生素、雌激素、消炎止痛药、杀菌消毒剂等与人类生活密切相关的药品和个人护理用品在环境中普遍存在，但是其质量浓度通常非常低，多数情况下在ng/L～μg/L水平。粪便施肥和污水排放是PPCPs进入环境的主要途径。在常见的PPCPs中，抗生素和消炎止痛药在环境中检测出的频率最高，在地表水、地下水、饮用水、污泥、土壤等环境介质中，PPCPs在地表水中检测出的频率最高。目前关于PPCPs的研究主要集中在分析方法以及环境污染水平的调查，有关PPCPs在环境中的迁移转化规律，生态与健康风险以及PPCPs污染控制技术等方面的研究有待加强。     

炭质生物媒除臭技术在污水处理上的应用

本文从理论以及工程实践等方面介绍了炭质生物媒生物除臭技术在市政污水处理上的应用，并以37000m^3／h处理能力的深圳滨河污水处理厂污泥处理工段的生物除臭工程为例，对其调试和运转过程进行了总结。从理论和实际应用两个方面证明了该技术在市政污水处理除臭方面是行之有效的。     

广州市生活垃圾处理设施的调查、监测与分析

通过对广州市城市生活垃圾处理设施的调查及其排放污染物的监测和分析,阐述了广州市城市生活垃圾处理设施的特点,并提出了规范城市生活垃圾填埋场建设、加强垃圾填埋场管理、减少其对周围环境的影响和发展生活垃圾焚烧发电技术等建议.     

水环境模拟中多孔介质场空间变异性研究方法述评

阐述了研究多孔介质空间变异性的经典统计法、地质统计学方法以及新兴的分形方法.经典统计方法由于不考虑研究对象的空间相关性,已经不能对这种变异性做出客观的分析;地质统计学方法很好地克服了经典统计学的缺点,是目前应用最多的一种方法;分形的研究对象为无规则和具有自相似性的体系,这一特性决定了它研究这种变异性有着独特的优点.最后对多孔介质空间变异性研究的趋势进行了展望.     

结合在线监测和自动识别系统分析东海沿岸船舶排放特征

海运排放大气污染物对空气质量和气候具有重要影响,但是由于船舶类型及其运行工况的复杂性,人们对船舶排放特征的认识仍然不足.东海沿岸是全球航运活动最为密集的地区之一,汇集了各种国内国际运输船只.选取宁波舟山港作为研究地点,使用在线仪器长时间测量主要的环境大气气体和颗粒污染物,并利用自动识别系统（AIS）,获得每种船舶的速度.根据后向轨迹区分出：1受船舶排放影响主导的时期（夏季风,由处于完全运行或停泊的船舶占主导地位）;2受内陆气流影响主导的时期（冬季风）.结果表明二氧化硫（SO₂）、氮氧化物（NO_x）和黑碳气溶胶（BC）的排放与高速运行的船舶相关,而一氧化碳（CO）可能与较低的运行速度的船舶有关,总颗粒物（PM）与船舶速度没有显著相关关系.主要污染物在巡航工况下的排放增强因子约为怠速工况1~4倍.研究通过对直接环境背景下船舶排放进行原位观测,为评估船舶排放清单提供重要参考.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

基于DPSIR模型的生态港口指标体系研究

生态港口指标体系的建立是生态港口从理论研究阶段进入可操作的实际应用阶段的重要步骤,建立生态港口指标体系的实质就是确定生态港口的具体建设内容和考核标准体系.在生态港口内涵的分析基础上,提出了建立生态港口指标体系的基本框架、原则和方法,并根据"驱动力-压力-状态-影响-响应"模型框架,以天津生态港口建设为背景,建立了天津生态港口建设与评价指标体系.