2016—2020年全国化工和危险化学品事故分析研究*

为分析“十三五”期间（2016—2020年）我国化工和危险化学品事故发生情况，统计“十三五”期间化工和危险化学品事故数量及死亡人数，从发生月份、发生区域、行业分布等方面分析事故特征，从事故类别、事故环节、关键作业等方面分析事故原因，总结2011—2020年我国化工和危险化学品事故发展趋势，按照全国4大经济区域研究2013—2020年事故特征。结果表明:“十三五”期间我国化工和危险化学品事故数量呈下降趋势，死亡人数出现波动，总体形势较为平稳。2011—2020年化工和危险化学品事故风险向中西部转移趋势明显，东北、西部地区事故死亡率普遍高于东部地区。研究结果可为相关行业从业者及监管部门提供决策参考。     

Reliability and validity of the Multidimensional Driving Style Inventory in Chinese drivers

Objective: The Multidimensional Driving Style Inventory (MDSI) has been widely used in assessing the associations between driving styles and traffic violations and accidents in different cultural contexts. Due to the lack of a valid instrument to assess driving style, studies concerning driving style and its influence factors are limited in China. Thus, this study aimed to adapt and validate a Chinese version of the MDSI.

Methods: Seven hundred and sixty drivers aged from 19 to 60 years old were asked to complete the MDSI and a personality scale (trait anger, sensation seeking, altruism, and normlessness). Exploratory factory analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were used to obtain the factorial structure of the MDSI. The external validity of the MDSI was then evaluated by examining the associations between driving styles and personality traits, demographic variables, and traffic violations and crashes.

Results: EFA revealed a 6-factor structure of the MDSI (i.e., risky, anxious, angry, distress reduction, careful, and dissociative driving styles). CFA confirmed that the model fit of the MDSI was acceptable. The MDSI factors were moderately or weakly correlated with trait anger, sensation seeking, altruism, and normlessness. Significant gender and age differences in driving styles were found. Moreover, drivers who had traffic violations or crashes in the past year scored higher on risky and angry driving styles and lower on careful driving style than those who had not have traffic violations or crashes.

Conclusions: The Chinese version of the MDSI proved to be a reliable, valid, and highly useful instrument. It could be used to assess Chinese drivers who are at risk due to their maladaptive driving styles.     

驾驶员风险认知能力对交通安全的影响

为辨别不同驾驶员风险认知能力对驾驶安全的影响。通过设置13种存在潜在风险的交通情景,引入惩罚用时机制,利用驾驶模拟器,对熟练驾驶员和非熟练驾驶员在风险认知培训前后的风险认知能力进行比较,找出不同驾驶员对风险认知的差异。试验结果显示,熟练驾驶员的风险认知能力比非熟练驾驶员要高,两者在引起交通风险的因素上是不同的,培训后的风险认知能力较之前有很大提高。培训能够拓宽驾驶员对潜在风险的认知程度,更好地将驾驶员的操作技能、知识体系和外在行为衔接在一起,从而减少交通事故的发生。     

基于ES-VSP分布的交通状态对公交车动态排放的影响

为评估不同交通状态下公交车运行特征和排放水平的差异,现场采集广州市B9、226线路公交车的逐秒GPS数据,以ES-VSP（发动机负荷-机动车比功率）分布表征畅通、轻度拥堵和中度拥堵下的公交车运行特征,结合IVE（international vehicle emission）模型求得公交车平均排放因子并分析其差异.结果表明:①所测公交车的发动机低负荷区中bin11（-1.6 < ES ≤ 3.1,-2.9 kW/t ≤ VSP < 1.2 kW/t）频率范围为50.55%~83.39%,中度拥堵时bin 11频率是畅通时的1.1~1.3倍;② 3种交通状态下公交车的CO、VOC（运行产生的挥发性有机物）、VOC_evap（蒸发产生的挥发性有机物）、NO_x（氮氧化物）和PM（颗粒物）平均排放因子范围分别为7.63~11.40、0.26~0.46、0.68~1.56、0.32~0.51和0.72×10-2~1.28×10-2 g/km;③同种交通状态下,主干路公交车专用道和BRT车道的公交车的大部分污染物平均排放因子低于次干路混行车道、主干路混行车道,中度拥堵时主干路BRT车道的CO、VOC、VOC_evap、NO_x和PM平均排放因子相对其他道路最低,分别为7.66、0.27、0.87、0.32和0.75×10-2 g/km;④次干路混行车道、主干路混行车道的公交车污染物平均排放因子随交通状态愈加拥堵而增大,但畅通时主干路BRT车道的公交车行驶速度、加速度较高,导致CO平均排放因子较高,对应3种交通状态其比例为1.0:0.9:0.8.研究显示,交通状态对公交车运行和排放具有显著影响.      

重庆市突发环境事件时空格局及影响研究

基于2009年-2015年重庆市突发环境事件统计数据,研究了重庆市近7年突发环境事件的动态变化趋势、空间分布格局及污染影响特征,讨论了引发突发环境事件内外部因素之间的关系.结果表明:重庆市7年内共发生突发环境事件134起,且呈波动下降趋势,春季和夏季为交通事故和自然灾害高发期;突发环境事件空间上主要集中在主城九区及相邻的区县,渝西、渝东南及渝东北各区县发生次数较少.道路交通事故、设备故障和操作不当是导致突发环境事件的主要因素,主要发生形式为泄漏.污染类型主要为水污染和水气复合污染,污染物出现频率大小为:油类>酸碱类>液氨>苯及其化合物>减水剂>其他各种污染物.     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究

以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%～72%和15%～43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%～70%和17%～51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据.     

浙中典型富硒土壤区土壤硒含量的影响因素探讨

通过对浙江省中部典型富硒土壤区的系统调查研究,总结了影响土壤硒含量的主要因素.结果表明,地质背景对土壤硒含量有控制作用,汤溪组、之江组和金华组分布区的土壤硒含量明显高于其他地质背景区.研究同时发现,土地利用方式对土壤硒的迁移富集有不可忽视的影响,旱地土壤比水田土壤更易富集硒元素.由于土壤有机质对硒的吸附与固定作用,致使其成为影响硒含量的重要因素之一.除此之外,研究认为土壤质地也是影响土壤硒含量的重要因素,土壤中黏粒含量越多,越黏重,硒含量往往较高.     

城市主干道交通噪声影响因素分析

选取了沈阳市lO条主干道,通过实地调查监测与文献资料分析相结合的方法,分析了主干道交通噪声的影响因素,结果表明,车流量与车型是影响城市主干道交通噪声的重要因素,并提出控制城市主干道交通噪声的防治措施,改善声环境质量。     

平凉市道路噪声监测结果分析

本文通过对平凉市2008～2012年道路交通噪声进行统计、分析,并针对道路噪声控制提出解决措施。