进口危险化学品风险评估管理模式研究

剖析了国外化学品风险管理理念,梳理了我国进口危险化学品质量安全状况,对进口危险化学品的风险因素进行评估,并探索建立以风险信息数据库、安全标识备案审核制度、差异化管理等模块组成的管理模式,为推动我国进口危险化学品检验检疫模式改革提供参考。     

广东北江流域降水时空分布及其与Niño 3区SST相关性分析

论文选取广东省北江流域18站1965-2007年月降水数据,应用REOF方法将月降水量场划分为4个子区域,利用Mann-Kendall方法进行趋势检验,并采用滑动t检验方法进行变点分析,结果表明:流域东南部年降水量呈减少趋势,西北部呈增加趋势,年降水量增加变点出现在1992、1993年。选取REOF各分区最大特征向量载荷的站作为基准站,采用Morlet小波、交叉小波变换和小波相干分析其周期特征及其与Niño 3区SST相关关系,结果表明:4站月降水量周期变化均与Niño 3区SST相关显著;时滞相关分析表明,南雄、佛冈、连南三站月降水量变化与Niño 3区SST相关性在滞后3、4个月时最强,而三水站在同期相关性最强,这种差别可能与三水附近地区近几十年来受到的人类活动影响较强有关。     

全球维修进口旧机电产品的监管

随着经济全球化、制造专业化的发展。跨国公司为了做好售后服务,解决全球各地工厂产品的维修问题,纷纷在中国设立全球维修中心,近年来以维修为目的而进口的旧机电产品不断增长。本文从批准、备案、核销等方面重点探讨如何对全球维修中心入境维修的旧机电产品进行检验监管,才能既实现入境维修旧机电产品的快速便捷通关,又能严格控制监管风险,提高监管的针对性、科学性和有效性。     

塔里木盆地极端弱降水的时空变化特征

选用塔里木盆地40个气象站1961-2009年日降水资料,采用4种极端弱降水指标分析该地区极端弱降水的时空变化特征.利用M-K法和F检验的线性分析对各站点指标的变化趋势及变化率进行检验和计算,并利用Monte Carlo模拟进行区域显著性检验.结果表明：（1）年内CDD集中在80-100天,塔里木盆地的年最长连续无降水日数有明显的减少趋势,极端干旱情况有所缓解.0-10天的D25出现频率最高,这种极端弱降水日数有增加的趋势.（2）P25集中在0-1.5mm,介于2-3mm的P25基本上从2000年之后才开始出现.有超过一半站点的P25上升幅度达到0-0.16mm/10a.（3）0.1-0.3 mm/d的I25出现的频率最高,I25超过0.4 mm/d的频率极低.     

基于退化轨迹的锂离子电池加速试验研究

针对锂离子电池长寿命、高可靠的特点,提出了使用恒定应力加速退化试验对其进行可靠性评估与寿命预测的方法。首先对锂离子电池进行FMEA分析,得出容量衰减是最常见的失效模式,并以温度作为主要的加速应力。其次,确定锂离子电池的加速退化模型和参数退化轨迹模型,并进行锂离子电池的加速退化试验设计。确定加速应力水平时,在锂离子电池参数退化轨迹的基础上,根据巴特利特检验统计量确定退化机理一致的边界应力。最后,基于伪寿命对锂离子电池的可靠性进行评估。     

通海台磁通门地磁记录仪基线值日变化现象

通过对通海地磁台2009年到2012年地磁记录日变化准确度标定及基线值数据的精度、稳定性和变化形态的分析,结合观测日所产出地磁总强度数据的F-P检验结果,研究基线值随地磁日变化的变化情况。结果表明,通海台M15(FGE磁通门)磁力仪的ZB、GM4磁通门磁力仪的HB与地磁场的日变化具有一定的相关性,存在日变化现象。     

合肥台两条水准线路对比观测结果分析

通过对合肥台现有的两条水准线路B-S和B-A的观测资料进行对比分析研究,总结了2008—2011年两条水准线路的数据变化特征和观测精度,探讨了降水量对每条线路观测质量的影响程度,进而得出结论:B-A线路的数据观测质量明显要比B-S线路高。目前,水准线路B-S不能取代B-A成为台站日常水准观测线路,B-A线路仍然是合肥台最优的一条跨断层水准观测线路。     

谈谈对起重机械紧急断电开关的检验

紧急断电开关是起重机械中重要的安全装置,对起重机械的安全运行有着重要作用.在国家质检总局颁布的《起重机械监督检验规程》(下称“《检规》“)中,紧急断电开关项目也作为重要项目.怎样的紧急断电开关才是符合要求的呢?我们该如何对起重机械中的紧急断电开关进行检验呢?……     

细颗粒物污染成室内主要污染

正2013年12月27日,全国室内车内环保行业发展工作会举行,国家室内车内环境及环保产品质量监督检验中心主任宋广生发布了"2013年全国室内环境车内空气质量十大新闻".据中国室内环境监测工作委员会检测调查分析,室外雾霾天气时,80%的室内环境细颗粒物超标,室内环境的细颗粒物污染已经成为我国家庭中的主要污染物.雾霾污染带来了空气净化器的热销,而空气净化器质量成为家用电     

Evaluation of accuracy of linear regression models in predicting urban stormwater discharge characteristics

Stormwater runoff has been identified as a source of pollution for the environment, especially for receiving waters. In order to quantify and manage the impacts of stormwater runoff on the environment, predictive models and mathematical models have been developed. Predictive tools such as regression models have been widely used to predict stormwater discharge characteristics. Storm event characteristics, such as antecedent dry days （ADD）, have been related to response variables, such as pollutant loads and concentrations. However it has been a controversial issue among many studies to consider ADD as an important variable in predicting stormwater discharge characteristics. In this study, we examined the accuracy of general linear regression models in predicting discharge characteristics of roadway runoff. A total of 17 storm events were monitored in two highway segments, located in Gwangju, Korea. Data from the monitoring were used to calibrate United States Environmental Protection Agency＇s Storm Water Management Model （SWMM）. The calibrated SWMM was simulated for 55 storm events, and the results of total suspended solid （TSS） discharge loads and event mean concentrations （EMC） were extracted. From these data, linear regression models were developed. R2 and p-values of the regression of ADD for both TSS loads and EMCs were investigated. Results showed that pollutant loads were better predicted than pollutant EMC in the multiple regression models. Regression may not provide the true effect of site-specific characteristics, due to uncertainty in the data.