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351.
352.
在分析我国石油储备现状的基础上,以社会福利最大化为目标,通过建立静态局部均衡模型,并结合我国石油储备实际数据对模型进行参数估计和数值模拟计算,以求得我国最优的战略石油安全储备规模。结果表明:在目前我国石油进口需求价格弹性较小的情况下,应对十年一遇的石油进口中断危机最优的战略石油安全储备规模为80天进口量,而面对规模更大的石油进口危机则需要更多的石油安全储备量。 相似文献
353.
354.
应用Tripod Beta事故模型对某厂触电事故进行了深入分析,得到了事故原因,并提出预防类似事故的建议措施。 相似文献
355.
356.
铜对草鱼及花鲢的毒性预测:基于生物配体模型 总被引:1,自引:1,他引:0
试验配置不同胡敏酸浓度(DOC浓度为0.05、0.5、1、2、4 mg·L-1)下,分别对草鱼及花鲢进行铜的一系列96 h生物急性毒性试验,结果表明DOC浓度与LC50呈正相关关系,此与生物配体模型描述一致.利用两鱼种(Fathead minnow、Rainbow trout)的生物配体模型预测草鱼及花鲢的LC50,得出平均绝对偏差分别为591.2、157.14μg·L-1及728.18、91.24μg·L-1.在生物配体模型(biotic ligand model,BLM)铜形态分布平台下,得到草鱼及花鲢的LA50(以湿重计)依次为10.960nmol·g-1和3.978 nmol·g-1.通过校正草鱼及花鲢的LA50,得出平均绝对偏差依次为280.52μg·L-1和92.25μg·L-1,预测性能显著提高.基于所确立的LA50,通过搜集草鱼及花鲢的毒性数据,预测其LC50,得到平均绝对偏差分别为252.37μg·L-1和50.26μg·L-1,此证实基于生物配体模型的毒性预测具有一定的实用性. 相似文献
357.
气象因素对广州市大气中二噁英污染特征的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
采用高分辨气相色谱/高分辨质谱仪测定了广州市环境空气中2,3,7,8-PCDD/Fs的含量,并对其来源进行初步分析.重点研究了广州市大气二噁英浓度的空间和季节分布特征,分析其毒性当量浓度变化与气象因素的相关性,并利用美国空气资源实验室的拉格朗日混合单粒子轨道模型对气流轨迹进行模拟,为了解广州市大气二噁英污染状况提供重要的基础数据.结果表明,工业区的二噁英浓度高于其他功能区;大气二噁英毒性当量浓度最高值出现在春季;风向和风速、温度和气压、相对湿度、降水等气象因素都会对大气二噁英的污染程度产生影响,温度、风速与大气二噁英浓度呈负相关,但相关性不明显;经过气团后向轨迹分析,秋季气流轨迹主要往西北地区延伸,冬季大气团运移较慢,主要来自内陆地区,春夏季节气流主要经过东南沿海或海面到达广州. 相似文献
358.
京津冀区域生产和消费CO2排放的时空特点分析 总被引:1,自引:0,他引:1
区分消费和生产二氧化碳排放是对开放的经济区域进行排放责任划分的基础,日渐受到政策制定者的关注.利用经济投入产出-生命周期分析模型,对京津冀区域1997年、2002年和2007年的消费和生产二氧化碳排放时空特征及二氧化碳排放平衡进行分析.结果表明,京津冀区域消费和生产二氧化碳排放呈约4%的年均增长;贸易隐含二氧化碳排放比例为30%~83%,并以国内贸易隐含二氧化碳排放为主;河北的消费和生产二氧化碳排放占区域主导,增速和二氧化碳排放强度高于北京和天津;京津冀区域为二氧化碳排放净流入区域,存在部分排放责任转移;京津为二氧化碳排放净转入地区,冀为二氧化碳排放净转出地区;京津冀三地二氧化碳排放关键部门分布集中且相似度较高,可以考虑区域联合控制.其中,电力、蒸汽、热水生产和供应业和金属冶炼及压延加工业对二氧化碳排放的依赖性最大,承担较大的其他部门的二氧化碳排放责任.投入产出分析解析了地区生产和消费二氧化碳排放情况,有利于区域减排的精细化管理和制定相应对策,并促进区域减排合作. 相似文献
359.
北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3. 相似文献
360.
BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性. 相似文献