洛阳市区大气中SO2污染趋势分析

依据环境监测基础数据，分析评价了洛阳市区SO2污染现状，对SO2变化趋势进行了系统分析。     

基于MACD指标的民用机场安全风险趋势预测

为了解决民用机场安全趋势预测时所面临的预测方法主观性较大、预测结果不够科学,以及以伤亡事故信息作为预测源头数据的数据量不足等问题,首先,引入金融领域应用比较成熟的预测方法——异同移动平均线(Moving Av-erage Convergence/Divergence,MACD)指标预测方法,构建了民用机场安全风险趋势分析预测模型.该模型原理是运用两条不同速度的平滑移动平均线来计算两者的正负差——离差,再由离差的多日平均值计算离差平均值.通过观察离差值和离差平均值的方向、绝对位置和相对位置关系,将它们的同向、异向和交叉作为判断趋势翻转的时机.其次,依据《民用航空安全信息管理规定》(交通运输部令2016年第8号)、GB 3836.18-2010《爆炸性环境第18部分:本质安全系统》等相关的法律、法规及标准对安全风险信息的分类及收集范围进行了界定,并按照该安全风险信息的收集与分类方法收集了某机场3年的安全风险信息,运用上述模型进行了相关预测研究.最后,运用相关性分析及ABC管理图做了因素分析,给出了整改建议.结果表明,该模型方法能够比较贴近实际地预测企业的安全风险趋势情况,并能够从定性及定量两个维度提供解决问题的方法,为民用机场安全管理决策提供了一种新的思路.     

三峡库区虫媒和自然疫源性疾病分析

为了解三峡库区人群近7年来主要虫媒和自然疫源性疾病的发病水平和流行趋势,在选出的15个三峡库区人群健康监测点,按照《三峡库区疾病监测方案》,每月收集传染病发病资料及鼠、蚊类等媒介生物监测资料。结合全国传染病疫情报告系统的有关发病资料,分别进行不同年份、不同地区和不同季节发病趋势的比较和影响因素分析。连续7年的监测结果显示,甲类传染病鼠疫未发生,流行性出血热、钩端螺旋体病、流行性乙型脑炎、疟疾等以病媒生物传播为主要传播途径的虫媒和自然疫源性疾病累计报告病例157例,其总体发病呈下降趋势。疟疾、出血热发病水平明显低于全国,而钩体病和乙脑发病水平则高于全国,除疟疾外的其余3种疾病均伴有小的发病高峰出现,但仍以散发为主。表明这些与环境变化关系较为密切的虫媒和自然疫源性疾病的发生,随着工程施工、移民新址建设和移民搬迁并未发生明显变化。但由于环境因素影响的长期性、复杂性,仍需长期连续地开展监测,密切关注发病趋势的变化。     

着眼未来需求,推进开放创新——北京市科学技术研究院与日本堀场制作所开展全面合作

正中国经济的迅猛发展及其巨大的市场潜能对科学技术及仪器装备提出了更高的要求。而科学仪器装备作为数据信息的源头,对于满足食品安全、环境保护等诸多领域需求、促进行业发展具有重要作用。先进的科学仪器装备必然涉及到在研发、生产、应用等诸多环节的创新。然而,我国科学仪器的研究开发能力及应用水平同发达国家相比还存在一定的     

红旗轿车能否拿捏未来?

六月车市不时有新车推出,超过30万的车子就有好多款,无论东风本田艾力绅、雪铁龙DS5还是克莱斯勒新300C等等,似乎价格越贵,国人的认同度就越高。不过也不是所有的车子都能得到消费者们的认可,笔者认为克莱斯勒新     

印度CNL软件公司与意大利SYAC公司全力打造安防平台

由于看到了未来世界在安全方面将面临的机遇和挑战,日前印度CNL软件公司与意大利SYAC SpA公司结成了技术合作伙伴。印度CNL软件公司是世界领先的物理安全信息管理(PSIM)软件公司,而SYAC SpA公司是世界领先的数字图像安全管理系统与嵌入式产品制造商。两家公司     

车牌识别在智能交通中的应用与发展趋势

车辆号牌是对车辆身份识别的标记,它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。作为现代交通管理手段的重要一环,车牌识别经过多年的发展,已不再是单一的识别车牌,而是朝着更广泛的应用领域、更多的功能方向发展,为自动化的智能交通管理提供了高效、实用的手段。本文将对车牌识别的发展以及其在智能交通中的应用与发展趋势作些介绍。     

塔式起重机质量管理与发展趋势

起重机械是工业发展中一种使用广泛的特种设备。本文主要从国内外起重机的质量管理、结构形式的发展、演变,论述了我国起重机制造业所面临的机遇与挑战,并预测现代起重机制造业的发展趋势。     

2020—2050年我国水泥行业二氧化碳排放特征及减排潜力研究

水泥行业是二氧化碳(CO₂)排放的主要行业,其排放量占全球CO₂总排放量的7%.随着城市化发展,我国已成为近20年来全球最大的水泥生产国.为开展我国水泥行业CO₂减排研究,本文运用Gompertz模型和下游需求预测法对2020-2050年我国水泥需求量进行预测,建立高、低需求情景;然后基于LEAP模型,预测2020—2050年不同需求和不同减排技术下的CO₂排放的变化趋势,并明确不同控制技术对CO₂减排的定量贡献.结果表明,在高需求情景下,我国水泥需求量将在2030年达峰,达峰值为2488×10⁶t;而在低需求情景下,水泥需求量已于2023年达峰,达峰值为2370×10⁶t.节能改造、燃料替代、降低熟料含量、CCS技术对水泥行业CO₂减排均有显著贡献,其中,短期主要依靠节能改造和燃料替代,有助于减少化石燃料相关的CO₂排放量,2020—2030年累计减排贡献分别为25%和34%;在2030年...