绿色学校垃圾分类回收体系的建设及运行

创建绿色学校是学校参与循环经济建设的具体表现,中国目前建成的绿色学校基本进行了垃圾分类回收,但其垃圾分类缺乏针对性和科学性。在分析了校园垃圾分类回收的必要性,并分别对垃圾的产生量和主要成分进行了研究;在分析对比三种垃圾源头分类方式后得出,学校适合采用”源头细分类”的方式;建立起了垃圾收集负荷的计算模型,并研究了教学区、宿舍区、食堂的垃圾回收模式;最后对校园垃圾分类回收体系的运行提出了建议。     

节约需要大智慧

江西省省委书记孟建柱在接受记者采访时曾表示,谋求发展不能吃祖宗饭、断子孙路,要坚持节约优先,发展循环经济,以尽可能小的资源消耗和环境代价,获得尽可能大的经济和社会效益,建设好绿色生态江西。     

基于决策树模型的煤矿安全事故严重程度分析与预测

为将数据挖掘技术应用于煤矿安全管理,通过对我国1999—2015年29 000多条煤矿安全事故数据的研究,系统分析了事故发生的区域、时间、类型和企业信息等因素对事故严重程度的影响及彼此之间的相关性。通过构建决策树分类模型,在给定事故相关信息的基础上,对事故严重程度进行分类预测;基于数据类别不平衡的特点,采用欠采样的抽样方法,同时利用梯度提升的组合分类器来提高分类精度。结果表明,采用的数据挖掘模型在预测不同严重程度的事故上均达到了较高精度。     

南京市天气类型与大气污染关系研究

基于2012～2017年南京市气象数据和空气污染数据,采用空间天气分类法(SSC)进行分类,并分析不同天气类型以及各项气象因子与污染物浓度的关系。结果表明,污染物在干燥晴朗的天气类型下的平均浓度较高;冬季气象条件对污染物浓度的影响最大;对于污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO,各气象因子对浓度的影响程度排序依次为气压、风速、温度、云量和露点;O3浓度受温度的影响最大。此外,对极端污染情形的研究表明,南京市在光照充足、晴朗干燥的天气类型下出现极端污染的风险较大,在温度5～10℃,露点温度0～5℃,气压1 020～1 025 hPa,云量0～2,风速2～3 m/s的天气条件下更容易发生极端污染。     

我国垃圾分类回收对策研究

垃圾分类回收处理对于保护环境、发展循环经济至关重要。通过借鉴国外较成熟的垃圾分类经验和做法,总结出一套符合中国国情的建议,对推动垃圾分类有效实施有重要意义。     

基于DMSP/OLS数据的区域碳排放时空动态研究

选取IPCC碳排放核算方法并基于能源统计数据,核算了我国大陆30个省市的能源消耗碳排放量,利用纠正后的DMSP/OLS夜间灯光数据与相应空间单元的碳排放量进行回归分析,反演出1km×1km栅格的电力消耗碳排放量并分析其在地级市尺度上的时空变化.核算出2005年、2010年和2013年能源消耗排放总量分别为57.02,82.28和93.26亿t,其中电力碳排放量分别为23.03,35.62和42.07亿t.结果表明：校正后的DMSP/OLS夜间灯光数据能更好地估算碳排放,其DN总值与统计的省级能源消耗排放量、电力消耗排放量均存在较强的相关关系;整体而言,发达地区能源消耗排放量大但强度比较低.     

石化企业应对化学品危险性鉴定分类与登记策略探讨

介绍了我国化学品危险性鉴定、分类与登记的法律法规要求及化学品危险性鉴定分类与登记的范围,提出了石化企业应对国家化学品危险性鉴定、分类与登记的措施与方法。     

大西安地区滑坡分类及其特征分析

大西安正在进行国际化大都市的建设,建设过程中的政府决策、防灾减灾、规划设计、施工与运营管理等环节都面临着许多与岩土体和地质环境相关的重大问题,尤其是滑坡治理与预报工作。本文通过大量野外调查、测绘和勘查,统计分析了大西安地区发育的滑坡,将大西安地区的滑坡按滑体特征、动力成因和滑动特征分为三大类,又进一步按诱发因素、物质组成、滑面埋深、滑体规模和力学性质进行相应的分类,并从滑坡形貌、滑带与纵断面、变形与运动特征等方面对大西安地区发育的滑坡进行了归纳总结,建立了大西安地区具有层次性的滑坡分类体系。为大西安地区滑坡监测预报和稳定性分析等奠定了基础,为该区的防灾减灾工作提供理论依据。     

基于微分方程的环保大数据分类技术研究

环保工程需要引用大量数据,将其进行有效分类对环保工程的推进有重要意义,传统方法借助线性方程分类环保数据,分类过程繁琐,工作效率低,准确性不佳。为解决此问题,基于微分方程的角度研究了环保大数据分类技术,建立分类模型,阐述模型工作过程,通过实验检验给出技术的可行性。实验结果证明,研究的环保大数据分类技术在短时间内能够完成大量的环保数据分类,且分类准确性极高,能够有效减少工作人员的压力,对环保工程的进一步开展有重要意义。     

我国蚕豆根瘤菌的多样性和系统发育研究

采用数值分类、16S rDNA PCR-RFLP、IGS PCR-RFLP等方法对分离自我国11个省的50株蚕豆根瘤菌及11株参比菌株进行了表型测定和遗传型研究,同时对5株蚕豆根瘤菌的代表菌株进行了16S rDNA全序列测定.表型测定的结果表明,在80%的相似水平上供试菌株分为4个群,各群间存在地区交叉;16S rDNA PCR-RFLP的聚类结果与数值分类的聚类结果有很好的一致性;IGSRFLP反映的多样性更明显,形成的遗传群较多,可用于菌株间的鉴别.实验结果表明我国蚕豆根瘤菌具有极大的表型多样性和遗传多样性.系统发育研究结果表明,蚕豆根瘤菌的代表菌株均位于快生根瘤菌属(Rhizobium)系统发育分支,与R.leguminosarum USDA2370的全序列相似性达99.9%,说明蚕豆根瘤菌属于Rhizobium,系豌豆根瘤菌的一个生物型.图4表3参12