煤矿安全生产中人的行为影响因子系统动力学(SD)仿真分析

在构建影响人的安全行为因素因果关系的基础上,运用系统动力学(SD)理论和方法,对影响人的安全行为关键因素进行动态预测,并通过仿真计算、对比分析安全投入增加对系统安全水平的影响。应用该方法建立的煤矿生产中人的安全行为指标水平模型,以求证安全投入与人的安全行为水平的相关性,为煤矿安全管理决策提供一种新的思路,亦有助于政府和煤矿企业科学地明确安全投入方向,降低人因事故率,提高煤矿生产的安全水平。     

包头市城市环境与经济协调发展制约因素探讨

运用层次分析法从综合环境效益、综合经济效益两个方面构建指标体系,建立研究模型,采取定性与定量相结合的方法,从包头市城市环境与经济发展的协调度方面确定包头市环境与经济协调发展的类型,对包头市自2001--2005年以来的城市环境与经济协调发展状况进行了分析与评价,并据此提出限制因子及可持续发展对策。     

吉林省夏季低温的预测因子研究

为了有效地防御吉林省夏季出现的低温冷害,对夏季低温的预测因子进行了研究。通过概率统计、合成分析和相关分析等方法,对吉林省夏季气温与环流场、海温场、ENSO循环、太阳活动、极涡和西太平洋副热带高压等的对应关系进行了研究,运用几率波的概念,提炼出有预报意义的几率关键区。结果表明,前期环流场和海温场持续异常均会造成吉林省夏季低温;早发型的El Nino事件当年,晚发型的El Nino事件次年,太阳黑子谷值年以及前一年夏末秋初极涡中心纬度偏北、秋冬季副高面积指数偏小,易导致吉林省夏季低温;前一年冬季关键区几率波点数和模型场关键区几率波点数的一致率达40%以上时,吉林省夏季也容易出现低温。     

贡献率法确定三峡库区滑坡发育环境本底因子

滑坡发育环境本底因子的定量化求解是滑坡成因研究的重要课题.在传统方法的基础上,采用贡献牢法,即因子贡献率=因子贡献指数/因子贡献指数总数×100%,并通过GIS技术定量统计了三峡主要滑坡段(云阳-巫山)的滑坡与环境本底因子的区域相关关系,得到岩性、坡度、坡形、高差、坡向5个主要因子的贡献量,并评价了各个因子对滑坡发育的贡献程度.     

可持续的公用事业：放宽限制和私有化可持续性带来新机会

公用事业已经对环境质量产生重要的影响,特别是市区,初看起来,放宽限制和公用事业的私有似乎提供不了任何环境效益,然而,如果在一个合适的管理－法律体制内发生这样一个变化,结果实际上是提高了人们对可持续发展的注意,关于这一点,给出了一个关于改善公路运输的可持续发展性机会的实例研究。     

几中统计学方法在环境影响因子辨识中的应用

分析比较了相关分析法、多元线性回归法与逐步回归法在环境影响因子辨识中的功能异同点,以甘肃省白银市为例,用3种统计学方法对城郊土壤-作物系统重金属污染影响因子进行判别,提出了研究区土壤污染修复方案选择指标的建议。     

广东省煤电行业大气铅污染现状分析

采用基于多排放系数的煤电行业大气铅排放量计算方法,计算2011—2013年广东省铅排放量,并分析铅污染的地区分布和排放特征。结果表明:全省煤电行业每年向大气中排放铅污染物80.6 t,占燃煤中含铅总量的3.72%;燃煤铅排放系数呈逐年下降趋势,平均值为6.33 kg/万t;燃煤机组大气铅排放量由高到低分别为珠三角粤东粤西粤北,东莞、广州和江门3市铅排放量最高;铅集中排放强度高的城市大多为沿海城市,大气污染扩散条件较好;山区城市中梅州铅集中排放强度较高,其余城市较低;珠三角出海口主要大气铅排放点源分布密集,易形成区域污染,存在一定风险。     

气象因子对臭氧的影响及其在空气质量预报中的应用

为提高重庆市臭氧(O_3)预报准确率,利用2013—2015年5—10月O_3监测数据和气象数据,通过主成分分析、逐步回归分析等方法,确定了影响重庆O_3浓度的主要气象因素为最高温度、温差、太阳辐射、降水量、相对湿度、水气压和压差;通过基于O_3污染水平相似的主要气象控制因子筛选和最优组合的预报结果优化方法,提高了O_3预报准确率,使2016年5—8月O_3的AQI类别预报准确率由57.7%增至72.4%,O_3超标的预报准确率由38%增至46%。     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。     

春季广州城区空气中VOCs来源解析

2013年4月在广州市区对大气中挥发性有机化合物(VOCs)进行了观测,对其变化特征和来源进行了分析。结果表明,观测期间测得的VOC总平均混合比为41.35×10~(-9),表现为烷烃芳香烃烯烃炔烃;利用PMF解析出观测时段内影响广州市区的9个VOCs主要来源,各源占比情况依次为:LPG排放老化VOC汽油挥发石化、未知源汽油车排放油漆溶剂柴油车排放天然源;与机动车相关和工业相关的来源分别占到了大气VOCs的46.8%和21.0%。