基于F-N曲线的煤矿重特大瓦斯爆炸事故伤亡规律研究

为研究煤矿瓦斯爆炸事故的伤亡规律,以2000-2014年发生的230起重大及以上瓦 斯爆炸事故为样本,运用统计学和F-N曲线法对事故特征进行了研究。首先,对事故起 数和伤亡情况的时间特征进行了统计;其次,对事故起数和伤亡数量的地域性特征进行 了研究;最后,基于F-N曲线法,对事故的死亡人数和受伤人数进行了规律分析。研究 结果表明:15年间的瓦斯爆炸事故起数总体上呈逐年下降的趋势,但在2005年出现了峰 值,死亡人数与事故起数的变化趋势接近,受伤人数变化趋势不太明显;重特大瓦斯爆 炸事故主要发生在中部和西南地区,且尤以山西省最为显著,其事故起数和伤亡人数都 是最多的;大多数事故造成了10～30人的死亡,其累计概率曲线在对数坐标中的梯度是 -1.642,受伤人数最频繁的区间是1～10人,其累计概率曲线在对数坐标中的梯度是- 0.652。     

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.     

深圳市地面坍塌灾害分布特征分析

以深圳市地面坍塌灾害为研究对象,以事故现场调查、数据统计分析以及GIS中热点分析为研究方法,对灾害进行了有关时空分布和危害特征等方面的研究。研究结果表明,深圳市地面坍塌灾害主要由人类工程活动引起,其主要类型为工程塌陷;在时间分布上,各月都有发灾,汛期多于非汛期,尤其以4－8月为最,月面事故发灾数量与降雨量分布趋势基本一致;在空间分布上,事故各区都有发生,基本发生在建成区但整体分布不均,在福田区和罗湖区等老城区以及龙华新区等近年来城市开发活动剧烈的新城区分布密集,在详细位置上发生在人口活动密集的道路、住宅小区和商业街区上的事故占总数的86.8%,道路交叉口和人行道易发生地面坍塌事故;在危害特征上,地面坍塌事故中,深度小于5m、面积在100m²以内、体积在100m³以下的占坍塌总数的98.5%,伤亡人数小于3人、威胁人数在10人以内、直接经济损失在10万元以下、潜在经济损失在100万以内的占坍塌总数的96.1%,深圳市地面坍塌灾害是一种城市灾害,虽然单起事故影响范围不广,但由于其多分布在人口高度集中的地区,因此危害程度依然不容小觑。     

南京2013年冬季三级分粒径雾水化学特征

为研究南京冬季不同粒径雾滴的化学成分的特征,利用three-stage CASCC主动式分档雾水采集器,于2013年12月7日~12月9日南京郊区发生浓雾期间,分时段采集三级分档雾水样本,分档粒径为4~16μm(三级)、16~22μm(二级)、>22μm(一级),共计23个分档雾水样本;用瑞士万通850professional IC型色谱仪器测定水溶性阴、阳离子浓度,分析探讨了三级分粒径雾水中阴、阳离子组分的分布特征,不同粒径雾滴中阴、阳离子浓度的相关性,雾水离子浓度与污染气体以及微物理之间的关系.结果表明,南京雾水的pH值多呈酸性,雾水中的各离子成分分布都与雾滴的大小存在着尺度依赖性关系,小雾滴与大雾滴相比,小雾滴中主要离子成分浓度(NH4+,NO3-,SO42-)高、pH值小且电导率(EC)值高.同时南京雾水中的各离子浓度呈现出夜间高白天低.统计分析显示,南京雾过程中雾水组分的变化,主要源于污染源的贡献差异.结合雾滴谱和污染气体资料分析得出,雾水化学组成的变化与微物理特征以及空气中污染气体有关.     

基于大气特征污染物的监测布点选址优化研究

针对常规大气环境监测未能对局部特殊污染情况进行表征的缺陷,提出基于特征污染物的监测布点选址优化方法:首先运用综合评分方法筛选区域大气特征污染物,然后建立综合了环境、经济和社会因素的多目标规划模型,并通过模糊层次分析法计算各子目标权重系数,最后应用lingo软件对模型优化求解,得到最优的监测点位布设方案.以南京市仙林地区为案例研究的结果表明,基于大气特征污染物的监测布点多目标模型能够得到较合理的优化点位布局,在3种情景中,选择的最优点位分别为25#、43#, 25#、43#、54#和25#、43#、54#、77#, 为实际大气环境监测优化布点提供科学指导.     

西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化

利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25～32μm颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征.结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm3, 99%以上为<1μm的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377.大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.     

基于SWAT模型的青山湖流域氮污染时空分布特征研究

基于SWAT模型构建了青山湖流域的氮负荷模型,利用2005~2011年的径流观测资料和2011年7月15日~8月4日的水质监测资料对模型进行率定和验证.青山湖流域氮污染的主要来源包括农田化肥、农村生活、畜禽养殖、城镇点源及湿沉降,其中对流域出口TN浓度贡献最大的来源是化肥施用,占34.3%.对流域现状氮负荷的时空分布特征进行分析,结果表明:NO3--N流失量的时空分布特征明显,6~9月的流失量最大,占62.5%,空间上中部流失量比西北部自然林区域大,坡面流是NO3--N主要流失途径;有机氮流失量较大的区域主要分布在中部农田比例较高的子流域.研究结果可为流域的氮污染控制和研究提供科学依据.     

水培和盆栽条件下碎米莎草对铀的耐受性及富集特征

碎米莎草(Cyperus iria L.)作为铀的超耐受植物,它的发现为探讨铀污染环境的植物修复和铀在植物体中的吸收和耐受机理提供了一种新的资源. 在Hoagland's营养液中加入铀标准溶液模拟铀污染水环境,以及直接在铀尾沙条件分析不同铀供应水平下碎米莎草对铀的耐受性能和富集特征. 结果表明:①碎米莎草对铀的富集特征依赖于生长介质中铀的供应水平和植物生长期等多重因素. 碎米莎草不同生长期各部位w(U)均高于生长介质中的铀供应水平,根系和地上部分w(U)最高可分别达(48 605±1 266)和(824±856)mg/kg. 根、茎和叶中w(U)基本随着铀供应水平的升高而增加,在开花期时较低,根系吸收的铀有1/10~1/5能转移至茎、叶、花籽部位,ρ(U)<250 mg/L的铀溶液对碎米莎草的生长无抑制作用. ②碎米莎草对铀尾沙具有很强的耐受性,但地上部分的富集系数在某些条件下可大于1;地上部分的w(U)在开花期相对较高,至成熟期时下降;在成熟期添加柠檬酸有助于碎米莎草根、茎和叶将铀转移至籽部位.      

基于光谱分析的生物结皮提取研究——以毛乌素沙地为例

利用典型地物高光谱数据和TM遥感影像,对毛乌素沙地处于旺盛生长期(7-9 月)的由苔藓结皮主导的生物结皮进行了提取研究.结果表明:① 苔藓结皮在生长期具有与绿色植物相似的光谱曲线变化趋势;红边参数显示,二者除红边位置非常接近外,红边振幅、红边宽度和红边面积差异均较大;在近红外区域,苔藓结皮比绿色植物的反射率低很多;苔藓结皮无明显的553 nm反射峰;低盖度苔藓结皮(33%)、藻类结皮和植被枯落物在整个波段光谱曲线比较接近,与裸沙相比,三者反射率均较低.② 基于TM影像,用生物结皮指数(BSCI)、归一化植被指数(NDVI)、监督分类和坡度分级相结合的方法提取生物结皮,发现苔藓结皮的像元面积为0.72×10⁴ km²,占研究区总面积的6.43%.     

乐安河-鄱阳湖湿地植物群落分布及其环境影响因子

于2012年平水期(4月)、丰水期(8月)和枯水期(11月)对乐安河自上游至下游及入鄱阳湖区域内湿地植物群落分布和水土环境因子进行调查,分析乐安河不同水期湿地植物群落的分布特征,通过DCCA(detrended canonical correspondence analysis,除趋势典范对应分析)探讨不同水期植物群落分布特征与环境因子间的定量关系. 结果表明:3个水期内共观测到湿地植物167种,不同水期植物种类及组成结构均具有显著差异. 其中平水期湿地植物102种,分属于33科75属;枯水期71种,分属于27科53属;丰水期种类最少,为55种,分属于20科42属. 乐安河上游处于未受矿山开采影响的对照区域内,水生植物群落分布主要受河流自然环境因素的影响. 对于受重金属酸性污染影响较严重的区域,DCCA排序结果显示,水土环境中pH和Cu、Pb、Cd等重金属含量是影响植物群落分布的重要因素. 其中,上游湿地植物群落分布主要受Cu含量和pH的影响;中、下游主要受水、土环境中重金属Pb、Cd的复合污染以及pH的影响. 乐安河湿地植物群落分布与环境因子间具有明显的对应关系,DCCA法能准确识别影响湿地植物群落分布的关键环境因子.