街道峡谷内不同车道污染物扩散的数值模拟

为掌握不同位置车道污染物的扩散规律,提出降低街道峡谷内居民与行人交通源暴露水平的可能途径,采用二维k-ε两方程模型和组分输运方程对典型结构双车道街谷内的流场与不同车道污染物的扩散进行模拟,模拟结果与风洞试验结果相符合. 研究发现:迎风车道的污染物更易于向街道峡谷外部扩散;不同位置车道的污染物均在背风侧堆积,可使两侧人行道暴露水平相差5倍. 街道峡谷底部污染物分布对车道位置较敏感,车道位置向街道峡谷中部靠拢,将使得背风建筑物底部及人行道的污染物浓度明显降低;迎风侧污染物浓度对车道位置不敏感,但当车道位置处于迎风侧次级旋涡内时,将导致迎风建筑物底部及人行道的污染物浓度近乎成倍增长. 将车道位于街道峡谷中部,优先采用道路两侧绿化,是增加行人舒适度和减少行人交通源暴露水平,并改善大楼低层住宅及底部出入口、临街商铺等人群活动区空气质量的可行途径之一.      

无锡市地震局与清名桥街道联合举办防震减灾知识讲座

为加强社区防震减灾工作，提高广大居民的防震减灾意识和地震应急避险能力，2006年1月6日，无锡市地震局会同南长区清名桥街道联合举办了防震减灾知识专题讲座。无锡市地震局崔庆辛副局长作了《地震灾害的预防与救助》的讲座，来自清名桥街道12个社居委的干部及地震应急志愿者70余人参加了该讲座。     

国际安全社区命名仪式在京举行

2007年10月11日下午，世界卫生组织（WHO）命名北京市朝阳区望京街道、麦子店街道、亚运村街道和建外街道为“安全社区”的仪式在北京举行。这是国际上第120～123个安全社区，同时也是全国第2～5个安全社区和北京市首批安全社区，标志着我国的安全社区建设进入一个新的阶段。     

健全长效机制夯实基础安全柳州市创建安全生产乡镇(街道)取得明显成效

柳州市把深入创建安全生产乡镇（街道）作为完善和强化市、县（区）、乡镇（街道办）、村（社区居委会）四级安全监督管理网络、加强安全生产监督管理体系、杜绝或减少安全生产事故发生的一项基础性工作。2004年6月份开始在全市范围内开展创建安全生产乡镇（街道）活动，2005年正式纳入各县（区）年度安全生产履职考核内容，2006年全市70％以上的乡镇（街道）达到创建标准。为了实现这一目标，进一步夯实全市基层安全工作基础，柳州市各级政府采取有力措施，精心组织，全面推进，成效显著。     

沈阳市不同粒径区间街道灰尘中Pb的空间分布特征研究

研究了沈阳市一环及其内主要街道在不同粒径区间灰尘中Pb的空间分布特征,共采集61个样品。分别测定了灰尘在100～125,63～100和小于63μm这3个粒径区间中Pb的含量。结果表明：此3个粒径区间中Pb含量相近,63—100μm粒径中Pb含量稍高;铁西区污染程度处于市内5区之首。     

兰州市街道尘埃粒度空间变化特征

采用Mastersizer2000激光粒度仪对2006年3月采集的兰州市街道尘埃进行了粒度分析。结果表明,兰州市街道尘埃中颗粒物平均粒径范围在46．83μm-266．59μm,平均值为118．73μm;其中〉2μm的颗粒占总量的92％-99．5％,〈2μm的颗粒占10％以下。受地形因素影响,兰州市西部和东部地区粒径较粗,中间地段粒径相对较细;进一步分析发现在风动能大的区域,尘埃主要以较粗物质为主;在风动能相对较弱区域,细颗粒和粗颗粒含量差别不大,而在风动能小的区域,街道尘埃主要以细颗粒物为主。由此可见,兰州市街道尘埃中的颗粒物的主要来源是由于风力和人为活动产生的土壤尘和人为排放的污染物所共同贡献的;粒度分布特征受到风动力条件和物源（污染源）两方面因素的控制。     

宣威街道尘中重金属的分布特征及其健康风险评估

云南肺癌高发区(宣威)的环境污染与人群健康之间的关系一直是环境科学研究领域的热点之一.本研究采集了宣威市电厂及其上风向地区和下风向地区的街道灰尘,利用ICP-MS对样品中的重金属元素进行了分析;利用富集因子法对样品中的重金属污染及来源进行探究;并运用美国环境保护署(US EPA)发布的人体暴露风险评价方法对样品中重金属元素的健康风险进行了评估.结果表明,宣威街道尘土中Al、V、Ni、Co、Zn和Cd等金属元素的质量浓度明显呈"电厂来宾倘塘"的特征;V、Cd、Cr、Cu、Mn、Co、Ni、Pb、As和Zn等10种重金属的含量明显高于云南省土壤背景值,显示宣威市地表灰尘重金属污染较为严重;宣威街道中Cr、Cu、Zn、Pb、As和Cd等重金属主要来源于电厂排放的燃煤颗粒物.健康风险评估的结果表明,宣威街道灰尘中10种重金属元素对儿童的非致癌风险大于成人,手-口摄入是灰尘重金属暴露的主要途径;宣威街道尘土中Cd、Cr、Ni、Co和As等5种致癌重金属存在潜在的致癌风险;Cr是威胁儿童健康的主要污染因子.     

关于机动车几何嵌入对城市街谷影响的研究

文章基于机动车几何体嵌入建立了城市街谷内空气流动和污染物分布模型,应用FLUENT 6.3进行了数值模拟,将尾气排放模化为速度输入边界条件,探究了不同来流风速下,街谷内流场和污染物分布。结果表明:机动车空间几何模型的构建更为细致地模拟了街谷近地层的空气流动及污染物分布。由于车辆模型的嵌入,街谷近地面污染物浓度不再呈现单调一致的变化规律;当来流风速为0.3 m/s时,在横向车辆之间局部子涡的影响下,污染物浓度呈增大-减小-增大的趋势;当来流风速增至1 m/s时,近地层污染物浓度先增大后减小,道路中部污染物浓度达到最大;随着来流风速的进一步增大,即3 m/s和5 m/s工况下,街谷内的风场环境由来流风占主导,污染物浓度自迎风面至背风面呈宏观上增大,在背风面有小幅衰减,污染物浓度最大值出现在背风侧机动车道。研究可为预测城市街谷近地层内污染物分布提供依据。     

基于KPCA-IF-WRF模型的多源VOCs数据清洗方法研究

为了解决多源挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)数据存在数据维度高、数据关系复杂、数据存在异常的问题,建立了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)、孤立森林(Isolated Forest, IF)、加权随机森林(Weighted Random Forest, WRF)混合方法的VOCs数据清洗模型。首先对研究区域进行网格划分,建立了基于KPCA-IF的VOCs降维异常数据识别模型,通过KPCA方法对多源混合VOCs数据降维,使用IF算法识别异常数据并进行剔除。然后设计了基于WRF的VOCs数据补偿算法,对降维与异常识别后的数据集进行缺失值回归填补。最后,以西安市为例,选取空气质量数据、气象数据等多源VOCs数据进行数据清洗。结果表明,该混合模型可有效对多源VOCs数据降维,进行数据清洗的平均绝对误差为5.08、均方根误差为10.24、中值绝对误差为3.54,均优于对比模型,证明了KPCA-IF-WRF混合模型的鲁棒性更强、精确度更高,具有科学性和可行性。     

基于绿色与安全理念的城市韧性评价研究——以呼和浩特市街道为例

以呼和浩特市街道为例，采用熵权与GIS相结合的方法，构建城市绿色与安全韧性评价指标体系，并对33个街道进行韧性评价，其中2/3的街道韧性水平值低于平均值，并存在较大的差异性。在空间上韧性水平较低的街道在研究区西南集聚，高韧性街道从中心往外大致呈“高-低-高”分布格局，研究结果与城市用地扩建方向与时间、功能布局等实际情况比较吻合。最终从街道、市辖区和市级角度提出韧性提升对策建议，对绿色安全城市建设和防灾规划从“多城一策”向“一城一策”转变有重要的参考价值。