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111.
为发展安全科学原理和给事故防控与调查提供新的方法,根据变化对系统安全的影响机制,开展安全降变原理及事故致因新模型研究。首先,提出安全降变原理并解析其内涵及研究意义。其次,基于安全降变原理,给出不同层级安全系统变化的分类实例,并对作业场所事故及其致因重新定义和分类。再次,构建基于安全降变原理的C-S-R事故致因新模型。最后,基于事故案例分析,验证所提出的C-S-R事故致因新模型与安全降变原理的有效性。结果表明,各级安全系统中自发或是受联动的变化超出系统的变化承受水平时,将导致事故的发生。经事故案例分析验证可知,安全降变原理及C-S-R事故致因新模型具有充分的实用性。 相似文献
112.
113.
长江下游地区是稻作农业的主要起源地之一。然而,水稻对长江下游新石器时代人群饮食的贡献程度仍不清晰。稳定同位素混合模型能够量化揭示长江下游地区史前人群的摄食策略。系统收集长江下游地区已发表的人骨、动物骨和植物稳定碳氮同位素数据,基于稳定同位素混合模型,对长江下游地区新石器时代人群的摄食策略进行研究。结果发现:距今7.0—5.3 ka长江下游地区人群可能摄食多种动植物资源,该时期水稻对人类饮食的贡献与其他植物资源基本相当。距今5.3—4.3 ka,水稻已超过其他动植物资源,成为美人地遗址人群的主要食物资源。研究揭示了长江下游新石器时代文明化进程与稻作农业发展具有同步性,狩猎采集经济则为该区域文明化进程起到基础支撑作用。 相似文献
114.
连云港主要河流大型底栖无脊椎动物水质生物评价 总被引:3,自引:0,他引:3
于2008年5月采用D形网半定量采样法调查了连云港市5条河流7个点位的大型底栖无脊椎动物群落多样性,共获得67个大型底栖无脊椎动物分类单元;其中,昆虫纲双翅目18属、蜻蜓目11属;软体动物24种;环节动物4科4属5种。应用典范对应分析(CCA)排序结果将7个样点分成高TN低DO、高电导率和低TN以及高DO和低电导率3组。Shannon-W iener多样性指数、生物指数和COD水质评价结果表明,多样性指数与生物指数和COD评价结果有较大差异,生物指数和COD评价结果较相似。综合评价结果为青口河的水质属于清洁;蔷薇河、淮沭新河、鲁兰河和新沭河属于轻污至中污。生物指数与TN极显著正相关(r=0.913,p=0.004),多样性指数与TN无相关性(r=0.257,p=0.578)。 相似文献
115.
无机纳米材料吸附分离放射性核素的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了无机纳米材料特殊的理化性质,综述了纳米氧化物、纳米含氧酸盐和碳纳米管等无机纳米材料在放射性核素吸附分离中的研究进展。提出应对纳米材料进行负载、修饰或功能化研究,制备高性能的复合纳米材料,提高其稳定性和选择性;寻求更经济可行的制备方法,降低纳米材料的生产成本,逐步实现产业化;深入研究纳米材料对放射性核素的吸附机理;在辐射效应对纳米吸附剂的结构稳定性影响方面开展研究,并与现有方法作比较,评价其应用的有效性和可靠性。 相似文献
116.
基于CA-Markov模型的艾比湖流域平原区景观格局动态模拟预测 总被引:4,自引:0,他引:4
利用“3S”技术及CA-Markov模型,按照是否实施跨流域调水工程2种预案情况,以2005年为起始时刻,对新疆艾比湖流域平原区2020年景观格局进行模拟预测。结果显示:在调水工程未实施的情况下,2020年研究区的生态环境将进一步恶化,其突出表现为艾比湖湖泊水面将持续萎缩、裸露湖底盐漠面积进一步扩大,水资源短缺及生态环境恶化的结果将严重制约研究区社会经济的发展;在调水工程实施的情况下,2020年研究区内艾比湖湖泊水面将稳定增加至800 km^2以上、裸露湖底盐漠面积相应有所减少,生态环境恶化趋势得到改善,区域水资源短缺问题将有所缓解,可有效地促进研究区内社会经济的发展。 相似文献
117.
正交法优化顶空—毛细管气相色谱法测定水中甲醇的实验条件 总被引:3,自引:0,他引:3
用顶空进样-毛细管气相色谱法测定水中甲醇,实验结果受到顶空条件影响因素较多。本文使用正交试验方法对顶空进样的加盐量、炉温、恒温时间等5个因素进行了优化,确定了顶空进样气相色谱法测定水中甲醇的最佳操作条件,配合DB-624石英毛细管柱和氢火焰离子化检测器,检出限可达到0.33mg/L。用本方法选择实验条件更加科学合理,测定结果更加可靠。 相似文献
118.
水中氮类污染物的联系与区别 总被引:7,自引:0,他引:7
叙述了水体中含氮类污染物的来源,种类,相互转化方式和条件,表征意义等,以便对水中氮类污染物有一个全面,系统的认识。 相似文献
119.
120.
基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献