全国各省域碳达峰时空特征及影响因素

中国碳达峰是全球气候治理的重要议程,中国各省级地区的碳达峰研究对全国碳达峰任务达成和路径安排具有重要影响和现实支撑。基于混合型能源投入产出模型,延伸构建了碳达峰时间预测模型。在经济发展和碳排放强度改善的9种组合情景下,预测了2020— 2040年全国30个省级地区（除西藏、台湾、香港和澳门）的碳排放总量,并通过拟合计算与历史期峰值的比较,得到碳达峰时间。在此基础上,利用Probit模型对各地区是否能够在2030年前达到碳峰值做影响因素分析。结果显示：（1）中国各省级地区碳达峰时间差异明显,在空间格局上呈南北条带状聚集。（2）碳排放强度的改善对碳达峰时间影响较大,4% yr^-1的改善对 2030年前达峰最有利。（3）产业结构、政府干预程度、对外开放程度对能否在2030年前实现碳达峰目标影响显著。     

地块尺度重金属污染风险耕地安全利用区划方法

耕地安全利用是保证粮食安全,实现生态文明建设的重要举措之一.为解决污染风险耕地安全利用与修复治理过程中技术措施选择盲目的问题,在重庆市黔江区鹅池镇采集表层土壤样品244件和水稻-根系土样品100套,在分析土壤和水稻中Cd、Hg、Pb、As和Cr这5种重金属含量及土壤中氧化物、有机质和pH等指标的基础上,利用多元回归和地统计分析法建立预测模型,并为地块赋值,结合地块中土壤和水稻中重金属全量、土壤重金属有效态及土壤pH,给出相应的地块尺度耕地安全利用建议.结果表明,研究区土壤以酸性和强酸性为主,Cd超过土壤污染风险筛选值和管制值的比例分别为33.61%和2.05%,Cd有效态占比为60%,水稻Cd超标率为28%,研究区存在明显Cd的生态风险.土壤Cd有效态主要受到土壤Cd全量和pH的影响,水稻中Cd的富集主要受到土壤有机质、Mn和CaO含量的影响.区划结果显示,研究区土壤以优先保护类为主,占比为59.30%;安全利用类占比为40.44%,其中安全利用（IAa）、安全利用（IAb）、安全利用（IBa）、安全利用（IIAa）、安全利用（IIAb）、安全利用（IIBa）占比分别为19.49%、8.01%、1.43%、7.04%、1.41%和3.06%;严格管控类占比为0.26%.该方法将土壤及农产品的安全风险相结合,并针对性给出安全利用建议,为因地制宜地开展受污染耕地安全利用工作提供了方法参考.     

福建地震灾害损失计算分析与思考

介绍了福建城乡震灾快速评估系统。根据震害预测模型,利用该系统平台对1992年以来发生的对福建有较大影响的5级以上中强地震进行震灾快速评估。将系统震害计算结果与实际震害调查评估结果进行对比分析,给出了系统评估结果与实际调查结果的数量差异关系,并提出了建立基于遥感影像的震害评估模型的设计思考,从而为震害预测系统设计提供重要的参考意义。     

中国环境基准理论与方法学研究进展及主要科学问题

环境基准是指环境介质中的环境要素对特定保护对象不产生不良或有害效应的最大限值,是环境标准制修订的科学依据。环境基准理论与方法学一直是国际环境科学和环境保护科学研究领域的前沿,也是国家环境管理的重大科技需求。本文在总结国际和我国环境基准研究成果的基础上,较为系统地阐述了环境基准的基本概况、理论方法学及重要进展。同时,结合学科特点和环境基准科技需求,综合分析了与环境基准理论方法学密切相关的系列关键科学问题。     

有机污染物生物降解性预测模型

生物降解性是评估污染物环境持久性的重要依据,也是化学品是否获准生产及进入市场的评价指标。采用17位生物降解领域专家评估的生物降解等级数据,通过功能树(FT)算法建立了包含15个分子结构参数的初级生物降解和最终生物降解预测模型。外部验证结果表明,模型具有较好的预测准确性,初级生物降解性加权准确度(weighted accuracy,WA):训练集WA=84.1%,验证集WA=78.9%;最终生物降解性WA:训练集WA=91.0%;验证集WA=83.6%。预测正确性对化合物的杠杆值作图,表征了生物降解性模型的应用域。     

基于CREAM方法的人因失效概率预测模型研究

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。本文分析了该方法及其后续研究在人因可靠度评估时存在的主要问题,并以CREAM方法为基础建立新的人因失效概率预测模型。模型首先要求有针对性的对具体任务环境确定通用性能影响因子(CPC)权重,然后通过对CPC进行打分对任务环境进行量化,通过加权求和的方式分别计算出CPC的改进总分值G和降低总分值J,最后运用新建的预测模型计算出人因失效概率。新模型提出了三点改进:第一将任务环境设定为连续的空间;第二提出了不同的工作环境(任务环境)应该有其对应的CPC因子权重;第三考虑正影响CPC因子和负影响CPC因子的双重影响,建立双变量预测模型,预测结果更加合理。     

BP神经网络在混凝土性能预测中的应用

综述了BP神经网络在混凝土抗压强度及其他力学性能、耐久性、混凝土结构构件相关性能预测中的应用。综述表明,模型误差在工程可控范围内,模型泛化能力较强,利用BP神经网络对混凝土性能开展预测是可行的。     

安全事故指标多变量灰色预测方法及应用

应用安全目标管理理论的基本原理,阐述了事故指标的性质和作用,识别影响事故系统的经济社会因素,构建事故控制指标预测的多变量灰色方法模型。引入事故折减系数对政策干预成效进行量化表征,并构建事故折减系数的预测模型,得到基于安全改善的绩效指标。结合事故指标历史数据进行应用研究,结果表明多变量灰色模型在事故指标趋势预测方面具有较高的准确性。     

我国餐厨垃圾资源化处理规模的影响因素统计学分析

为了探明我国餐厨垃圾资源化项目处理规模的影响因素,采用有序logistic回归对29个国家级餐厨垃圾处理试点项目进行统计学分析,考察人均GDP水平、服务人口、处理工艺以及地理位置对餐厨垃圾处理规模的影响,并建立相关的回归预测模型。结果显示:处理工艺和地理位置对项目处理规模的影响不显著（P>0.05）,而人均GDP水平和服务人口会显著影响餐厨垃圾的处理规模（P分别为0.007和0.013）,其中,服务人口对处理规模的影响更大。由此可见,为确定合理的餐厨垃圾处理规模,应重点考虑服务人口和城市人均GDP水平。基于此,建立了餐厨垃圾资源化处理规模的回归预测模型,该模型的准确性检验可达到75.86%,对于餐厨垃圾处理规模决策分析及合理评估具有参考意义。