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随着经济的发展、城市化进程的加快,城市危机的危害程度日益加剧。基于我国城市危机应急管理总存在的不足,提出将兵棋推演运用到城市危机应急管理中,结合兵棋推演技术、地理信息系统、现代计算机技术和信息技术。提出了一套城市危机应急管理体系框架,并讨论了该系统与城市公共安全体制的融合机制问题。该系统汇集中外危机处置案例,实现动态推演,弥补以往剧本式的应急演练的缺欠,为提高城市危机应急调度指挥的快速性、准确性和科学性,有效整合现有应急救援力量和资源提供了有效的辅助手段,为提升城市危机应急管理决策水平和综合能力提供参考。 相似文献
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《安全.健康和环境》2014,(3)
<正>化工行业不可避免的涉及各种具有潜在风险的化学品及工艺,如何降低化学品及其工艺过程可能带来的危害是任何一个化工企业不可回避的课题。经过多年的探索和积累,青岛安全工程研究院建立了一支经验丰富、朝气蓬勃的研究团队和健全的实验手段,以危险化工工艺本身危害特点为研究对象,采用实验室模拟和计算机软件模拟相结合的方式,开展危害辨识、工艺危害特征及防范措施、工艺安全临界 相似文献
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抚仙湖沉积物重金属垂向分布及潜在生态风险评价 总被引:3,自引:0,他引:3
基于环境放射性核素210Pbex和137 Cs计年法确定抚仙湖北、中和南部三个沉积物柱芯的沉积年代,分析了各个柱芯近150年的重金属(Cr、Cu、Zn、As和Pb)的垂向分布特征,并用潜在生态风险指数法进行了潜在生态风险分析。结果表明,抚仙湖不同湖区沉积物重金属的垂向分布存在明显差异,其中Zn、As和Pb呈现整体向上增加的趋势,Cr和Cu分别呈现微波动变化和下降趋势。重金属元素之间相关性表明Zn、As和Pb具有较好的同源性,而Cr和Cu来源不同。重金属元素与营养盐TP之间呈较好的相关性,与TN和TOC则相关性较差或无相关性存在。潜在生态风险指数评价显示近150年来抚仙湖不同湖区沉积物重金属污染水平差异明显,其中北部和南部As是主要的生态风险贡献因子,而中部Cu是主要的生态风险贡献因子。抚仙湖中部和南部沉积物重金属总体处于中等生态风险,而北部沉积物重金属由中等上升为较高生态风险出现在20世纪90年代末期。 相似文献
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65.
高架道路周边建筑物灰尘重金属污染风险:以常州市为例 总被引:3,自引:0,他引:3
在常州环城高架道路两侧6个住宅小区不同楼层采集126个灰尘样品,测定Cu、Zn、Pb、Cd、Ni和Cr含量,分析其化学形态和垂直分布特征,采用富集系数和风险评价指数评价其污染程度和生物有效性,并进行潜在生态风险评价和健康风险评价.结果表明,灰尘中Cu、Zn、Pb、Cd、Ni和Cr含量均值分别为181.95、709.99、211.24、2.76、101.59和257.55mg·kg-1,均远大于背景值.灰尘中Cd的富集系数为33.05,富集程度为强烈,Cu、Pb和Zn的富集程度为显著富集,它们可能受到自然源、交通源和区域废气传输的综合影响,Ni和Cr富集系数较低,可能主要受自然源影响.随楼层高度的上升,Cd含量呈增加趋势,Pb和Zn含量呈先增加后降低趋势,Cu含量无显著变化.Zn、Cd、Cu和Pb主要以活性态存在,生物有效性较高,Ni和Cr以残渣态为主,生物有效性较低.改进的潜在生态风险评价结果表明,Cd的潜在生态风险极高,对多元素的潜在生态风险起主导作用,且对高层楼的潜在生态风险较大,其它重金属潜在生态风险为中低级.健康风险评价结果表明,Cr对儿童的致癌风险超过安全阈值,其它重金属对成人与儿童致癌风险及非致癌风险均在安全域之内. 相似文献
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2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析 总被引:6,自引:0,他引:6
统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF(Potential Source Contribution Function)和浓度权重轨迹CWT(Concentration-weighted Trajectory)进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献. 相似文献
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该文基于2018-2020年重庆市空气质量监测网络数据,分析了城市站、区域站和交通站CO浓度水平、时间变化规律,研究了CO与大气污染物、气象参数的相关性,并利用Meteoinfo软件对抵达重庆市各片区的轨迹进行聚类分析、潜在源贡献因子分析及浓度权重分析,获得了各片区CO的传输规律及潜在源区贡献特征。结果表明,2018-2020年,城市站和区域站CO质量浓度为下降趋势,交通站呈现上升趋势,CO质量浓度月变化为“U型”特征,日变化为“双峰”特征,区域站峰值时间晚于城市站和交通站,各类型站点均存在明显“周末效应”。城市站CO与其他大气污染物相关性整体强于区域站,交通站CO与其他大气污染物相关性最低。CO质量浓度与风速为负相关关系,与地面气压和温度的相关性不明显。重庆市冬季的气团轨迹主要来自偏东区域,占比70%以上,此外还有少量轨迹较短的偏西区域轨迹,对应CO质量浓度较高。中心城区主要源区位于重庆主城都市区以及川东城市,主城新区主要源区位于重庆主城都市区、泸州、广安、南充,渝东北片区主要源区位于渝东北区域、川东及湖北省恩施州、湖南省张家界等,渝东南片区主要源区来自渝东南片区及湖北省恩施州。 相似文献
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