＂三成人超时工作＂凸现员工权利贫困

最新发布的《2012年度中国职场人平衡指数调研报告》显示,国内职员每天平均工作时间为8．66个小时,30％的职员超过11小时。而不少老板对加班工人不支付加班费。（5月1日光明网）     

炼油二厂 24小时不间断巡检法

<正>S-zorb装置拥有世界一流的石油炼制技术,工艺技术复杂,燕山石化炼油二厂在2005年建成国内第一套S-zorb装置。为增强装置的安全生产,炼油二厂实行人工巡检,由2h一次巡检,逐渐改为24h不间断巡检。24h不间断巡检法增加了巡检频次,每个班组、每小时的巡检人员细化,巡检中按照前部、后部、班长等岗位不同,有所侧重又兼顾全局。S-zorb装置自2007年一次开车成功,到2009年按计划停工检修,累计平稳运行476天,打破国外同类装置180天左右的运行周期。     

2007—2016年上海市暴雨特征及其与内涝灾情关系分析

利用上海市30个自动气象站2007—2016年逐小时降水数据和上海市应急联动平台110接报内涝灾情数据,分析了近10 a上海市暴雨和内涝灾情特征,并进一步研究致灾暴雨过程与内涝灾情的关系。结果表明：1）上海市暴雨空间分布反映了明显的城市雨岛特征,在水汽充沛的东部沿海和城市化水平较高的中心城区相对容易出现极端雨强;2）暴雨内涝灾情年变化较大,月分布呈单峰型,日分布呈双峰型,且内涝灾情数在中心城区及各区中心较为密集,反映了承灾体的空间分布特征;3）暴雨过程对内涝灾情的贡献作用明显,内涝灾情数与暴雨过程雨量、逐小时最大雨量和最大雨强显著相关,与持续时间和影响站次低度相关;4）逐小时最大雨量等于过程雨量且<60 mm时,内涝灾情数基本在20次以下,随着过程雨量增加,特别是过程雨量>100 mm时,灾情数急剧增加。暴雨特征与内涝灾情关系研究对于暴雨内涝的预报、预警和服务具有重要意义。     

透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)

极端降水事件具有小概率和高风险的特征,采用高分辨率数据有助于了解极端降水真实情况。采用1961～2013年中国小时降水数据,从极端降水的强度和频次特征出发,采用多种数理统计方法诊断中国小时极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)不同重现期下的中国小时极端降水强度具有明显的东南高-西北低的空间分异特征。不同百分位数下的中国小时极端降水阈值也具有东南高-西北低的空间分异特征。(2)不同百分位数下的1961～2013年中国小时极端降水频次变化趋势主要以增加趋势为主,且随着百分位数的增加,增加趋势趋于减小并向长江流域地区集中。中国小时极端降水频次波动特征则呈东南波动小-西北波动大的空间分异格局,且随着百分位数的增加波动大的地区从西北向东部和南部地区扩张,同时西部地区逐渐呈现出波动大小镶嵌的格局。(3)90%和95%分位数下的中国小时极端降水频次EOF分析表明,中国小时极端降水频次具有明显不同的时空变化模态,且前两个模态可以反映中国小时极端降水频次的主要时空变化模态。两种超阈值取样方法均反映了长江流域呈增加趋势的时空模态特征。     

囧囧系列交通漫画

下蛋某公共汽车起点站停着一辆待发的汽车。车上的座位已坐满了人。司机来了,坐在车身中门座位上的一位妇女起身去投币。与此同时,中门上来一位女同志,见有空座位就坐下了。去投币的妇女返身回来发现自     

洪洞矿难：李毅中的70小时

洪洞矿难,又见到了李毅中的身影。这一次他不像以往那样痛斥和愤怒了,而是显得十分痛苦和疲惫。是出于愤怒,还是无可奈何？看看李毅中这次不一样的70小时。     

与时间赛跑的81小时50分钟—北京西大望路坍塌应急抢险回放

如今,北京朝阳区的西大望路,在平静中义恢复了交通要道的喧嚣与嘈杂,此时从这里经过的人们很少会再想起发生在11月29日下午6点20分的大望路路面坍塌事故。     

10公里走6小时“巨无霸”安全抵达

2月19日晚,一台长达59．7米、重约962．7吨的急冷塔在泉港交警的协调护送下,顺利到达福建联合石油化工有限公司一体化工地。 “巨无霸”需从通港路、疏港路、泉二路、西海路绕行约10公里才能到达工地。由于“巨无霸”行驶中不能倾斜超过5度,只能以每小时不超过3公里的时速行驶,为让“巨无霸”顺利通过这些路段,     

试论我国空气质量监测管理

为实现环境保护“九五”计划和2010年远景目标,要求环境监测对全国空气质量和变化趋势作出评价和预报预测。在分析当前我国空气质量状况和监测管理问题的基础上,提出了加强监测管理、实施规范化管理是实现目标的当务之急。     

基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧（O₃）、O₃前体物及常规气象数据，结合多元线性回归（MLR）方法和小波变换（WT）改进支持向量机回归（SVR）对O₃小时浓度的预报精度.结果表明，通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度，M-WT-SVR预报的决定系数（R²）达到0.90，平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9，优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO₂和芳香烃有关，而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O₃前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比，M-WT-SVR对O₃小时浓度的预报有明显优势.