海水中溶解氧碘量法测定结果的有效位数推算

当前海洋监测系统和环保监测系统面临着监测数据公开需求,溶解氧是环境监测的常规测项,其监测结果需要进行科学的规范性表达。有效数字能够体现测量值的可信程度,有效数字位数是测试结果规范表达的重要指标。本文详细分析"GB17378.4-2007海洋监测规范第4部分海水分析中第31章溶解氧"中的测定步骤中影响因素,对溶解氧测定结果的有效位数进行科学推断。分析表明,硫代硫酸钠浓度、硫代硫酸钠消耗体积、水样体积是关键影响因素。结果表明,硫代硫酸钠浓度有效位数3位,硫代硫酸钠使用体积有效位数3位或4位,水样体积有效位数5位;溶解氧碘量法测定结果的有效位数,通常为3位。     

北京市加油站职业病危害现状调查

目的:了解北京地区加油站职业病危害现状。方法:按照国家相关标准规范对北京市137家加油站的工作场所进行了汽油、苯、甲苯、二甲苯和噪声的检测。结果:加油站职业病危害因素浓/强度均符合国家职业接触限值要求,确定汽油为主要职业病危害因素。结论:北京市加油站职业危害较小,但长期接触低浓度的汽油,加之劳动强度大、作业时间长等特点会损害人体的免疫功能。     

咖啡因在河流沉积物中吸附的影响因素及模拟研究

咖啡因是一种在环境中广泛存在的药物,其在水系环境的迁移和分布主要受到吸附行为的影响.在实验室条件下,近似模拟自然河流水/泥界面,应用中心复合实验设计,考察了温度、pH、有机质含量和转速等对咖啡因吸附的影响;利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和神经网络的咖啡因吸附模型,通过对比拟合和验证结果得到适用于自然河流的咖啡因吸附模型.实验结果表明,咖啡因在沉积物中的吸附呈现先快速后缓慢的过程,30 h内吸附比例超过90%;咖啡因的吸附是放热反应,低温有利于咖啡因的吸附;而转速增大能促进咖啡因的吸附反应;pH和有机质含量的影响较小.模型模拟结果表明,两种模型均能较好地拟合吸附实验结果,但神经网络模型的拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了自然河流沉积物中咖啡因的吸附行为.     

不同培养方式下絮状污泥颗粒化特性和灰色关联度分析

为探索好氧颗粒污泥形成机理,开展了不同培养方式下絮状污泥颗粒化特性研究.选取3种培养方式:人工配水培养、海藻酸钠强化培养和农村模拟污水培养,利用灰色关联分析法,对比3种不同培养方式下,污泥颗粒化过程中各影响因素灰色关联度系数,筛选好氧颗粒污泥培养的关键因素.研究发现,人工配水培养方式下经过40 d成功出现好氧颗粒污泥,投加海藻酸钠强化培养方式下经过20 d出现好氧颗粒污泥,农村模拟污水经过55 d培养出好氧颗粒污泥.3种培养方式下出现的好氧颗粒污泥均具有密实的结构和较好的沉降性能,同时可实现对污染物的高效去除.利用数据处理系统(Data Processing System,DPS)对各影响因素的灰色关联度进行分析,发现不同培养方式下污泥颗粒化过程中起主导作用的影响因素并非唯一,水力停留时间和胞外聚合物在各培养方式中均具有较高的关联度系数,对好氧颗粒污泥的形成具有关键作用.     

北京市秋冬大气污染传输特征遥感研究

综合地基遥感、卫星遥感与地面监测数据对北京市2016年10月—2017年3月的污染来源及传输特征进行分析,并结合气象数据对污染形成的气象条件进行研究.结果表明,冬季重污染发生频率最高,2016年12月和2017年1月发生频率均超过30%.平缓型污染以本地来源为主,单峰型和多峰型污染由本地污染与区域传输共同导致.平缓型和单峰型本地污染集中在北京中南部,多峰型扩散至全市.区域传输方向均以西南为主,单峰型和多峰型存在东南传输.单峰型以1次传输为主,多峰型均为多次传输.传输层的高度差异较大,但均在0.3～0.5 km高度存在低空传输层,并且存在高于1.0 km的高空传输.平缓型、单峰型和多峰型污染的垂直延伸高度分别为0.5、0.7和1.0 km.研究污染发生时的气象条件,发现污染发生时风向均以西南风为主,发生频率高于60%,其次为东南风.相对湿度和消光系数随污染等级提升逐渐升高,当相对湿度高于70%时,多峰型污染消光系数高于2.0 km~(-1)的频率达到63.33%.3种类型污染发生时的逆温频率均高于75%,高强度的贴地逆温是造成本地污染的成因之一.     

事故致因“2-4”模型及其事故原因因素编码研究

事故致因模型是用于事故原因分析和预防的重要理论依据,模型的可操作性是决定事故预防效果的重要影响因素。对目前国内研究较为持续和系统的事故致因"2-4"模型进行了深入研究,以增强其在事故分析时的可操作性。首先,研究了事故致因"2-4"模型中组织内、外部原因的各个阶段原因因素的划分情况;其次,根据得到的各阶段原因因素划分结果,对应用事故致因"2-4"模型分析事故原因的因素进行了编码;最后,以一起重大瓦斯爆炸事故为例,对事故致因"2-4"模型原因因素编码系统的有效性进行了实证研究。划分了事故致因"2-4"模型中的各原因模块中的原因因素,并得到了不安全动作和物态、习惯性不安全行为、安全管理体系、安全文化、外部因素等5个层级原因,确定了基于事故致因"2-4"模型的30个原因因素。对事故原因因素进行系统编码,提高了应用事故致因"2-4"模型进行事故原因分析和事故预防的可操作性,增强了其应用实践性。     

基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析

为高效准确挖掘航空器空中相撞事故与相应事故致因因素间的规律,利用事故数据,提出一种基于粗糙集和遗传算法的分析模型。首先运用粗糙集理论对SHELL模型提供的第一层次因素进行重要性程度排序,并确定其权重;然后分析事故中各环节的具体因素,结合遗传算法对这些子因素进行约简,约简时重点考虑重要度高的主因素,确定最终的事故因素及其决策规则;最后,实例分析得出导致事故的主要因素为机组违规、管制差错与违规、气象和空域。实例分析结果表明,该模型与算法能适应航空事故数据特点,能客观描述几个主要因素与事故发生之间的关联关系。     

HFACS中不安全监管因素与事故致因24 Model中不安全动作因素的对比分析

为了使HFACS这种事故分析方法能够在我国各种类型事故中得到应用,研究了HFACS的不安全监管因素中各指标的定义和分类,并将其与事故致因24 Model中的不安全动作因素进行对比,得出两者的对应关系和各自特点。结果表明:HFACS中多数不安全监管因素属于24 Model中的不安全动作,这些不安全动作的发出者都是监管者;24 Model中不安全动作的发出者既可以是事故的直接引发者,也可以是监管者。从监管的范畴来看,HFACS中不安全监管因素的范围小于24 Model中的监管范围,只包括组织内部的监管。     

饮用水中卤乙腈(HANs)类消毒副产物研究现状与进展

对国内外饮用水中HANs类消毒副产物检测方法、生成的影响因素及毒理学试验的研究进展与现状进行了调查和分析,探讨了其存在于饮用水中可能导致的人体健康危害。结果表明,饮用水中HANs类消毒副产物普遍存在,而且HANs消毒副产物比常规消毒副产物(三卤甲烷、卤乙酸等)具有更强的三致效应、生殖发育毒性、基因和细胞毒性,通过饮水摄入人体,对健康造成潜在危害。HANs的检测、人体健康风险评价和控制是今后的研究重点。     

基于DEMATEL的铁路行车人因事故关键因素实证分析

针对铁路行车人因事故受多因素交互影响的问题,提出了一种基于信息熵和DEMATEL法耦合的铁路行车人因事故关键因素实证分析方法。首先依据铁路行车人因事故认知行为模型,从感知、决策、计划和执行4个过程分析铁路行车人因事故的影响因素;然后综合运用信息熵和DEMATEL法构建关键因素量化识别模型,利用中心度和原因度两个参数分析铁路行车人因事故的关键影响因素;最后,结合2008—2013年铁路行车人因事故数据进行实证分析。结果表明,机车操作人员相关情形记忆失误、情景诊断失误、未严格执行操作规则和采取错误行动是铁路行车人因事故的关键影响因素。