Highway safety assessment and improvement through crash prediction by injury severity and vehicle damage using Multivariate Poisson-Lognormal model and Joint Negative Binomial-Generalized Ordered Probit Fractional Split model

Introduction: Predicting crash counts by severity plays a dominant role in identifying roadway sites that experience overrepresented crashes, or an increase in the potential for crashes with higher severity levels. Valid and reliable methodologies for predicting highway accidents by severity are necessary in assessing contributing factors to severe highway crashes, and assisting the practitioners in allocating safety improvement resources. Methods: This paper uses urban and suburban intersection data in Connecticut, along with two sophisticated modeling approaches, i.e. a Multivariate Poisson-Lognormal (MVPLN) model and a Joint Negative Binomial-Generalized Ordered Probit Fractional Split (NB-GOPFS) model to assess the methodological rationality and accuracy by accommodating for the unobserved factors in predicting crash counts by severity level. Furthermore, crash prediction models based on vehicle damage level are estimated using the same two methodologies to supplement the injury severity in estimating crashes by severity when the sample mean of severe injury crashes (e.g., fatal crashes) is very low. Results: The model estimation results highlight the presence of correlations of crash counts among severity levels, as well as the crash counts in total and crash proportions by different severity levels. A comparison of results indicates that injury severity and vehicle damage are highly consistent. Conclusions: Crash severity counts are significantly correlated and should be accommodated in crash prediction models. Practical application: The findings of this research could help select sound and reliable methodologies for predicting highway accidents by injury severity. When crash data samples have challenges associated with the low observed sampling rates for severe injury crashes, this research also confirmed that vehicle damage can be appropriate as an alternative to injury severity in crash prediction by severity.     

障碍物对隧道火灾中竖井自然排烟效果的影响*

为研究障碍物对隧道火灾中竖井自然排烟效果的影响,利用数值模拟方法分析不同的纵向风速和隧道内障碍物所处的不同位置对隧道及竖井内温度场、流场结构的影响,并根据模拟结果计算竖井排出热量。结果表明:随着火源与障碍物纵向距离的改变,在近火源区域,竖井后方会发生吸穿现象;在中间区域,障碍物后方发生边界层分离,烟气层变厚;在近竖井区域,竖井和负压区的耦合作用使烟气层变薄;排出热量随着纵向风速的增大先增加后减少,临界风速为1.5 m/s。     

酿酒酵母吸附Zn(Ⅱ)过程中阳离子(K+，Mg2+，Na+，Ca2+)的变化分析

研究了酿酒酵母无缓冲溶液体系吸附Zn(Ⅱ)的过程中各种阳离子的变化情况.研究结果表明,当Zn(Ⅱ)的初始浓度是0.08～0.8 mmol·L^-1,酵母浓度约1 g·L^-1,初始pH为5.65,反应38h内,酵母的Zn(Ⅱ)吸附量为74.8～654.8μmol·g^-1,去除率达到76.4%～92.8%,pH值升高0.55～1.28.吸附过程中酵母首先快速释放大量K⁺,其次是Mg²⁺和Na⁺,Ca²⁺的释放量较少,数量级一般可分别达到几百、几十和几个μmol·g^-1.以离子交换为基础计算的各阳离子释放量总和一般超过Zn(Ⅱ)的吸附量,证明酵母吸附Zn(Ⅱ)的机理之一是离子交换,但不唯一.无缓冲溶液体系酵母吸附Zn(Ⅱ)的过程中溶液pH值升高,H⁺被吸收,K⁺等阳离子释放,是生物体细胞的本质属性,与Zn(Ⅱ)是否存在无关,但是Zn(Ⅱ)可以促进阳离子的释放以及降低酵母对H+的吸收,也反映出Zn(Ⅱ)与H⁺之间可以竞争细胞表面吸附位.死酵母的吸附量低于未处理酵母,与阳离子交换能力关系不大,可能与细胞表面变形导致Zn(Ⅱ)吸附困难有关.     

高锰酸钾对水中天然有机物氯化活性的影响

利用树脂分离技术将水中天然有机物分为腐殖酸(HA)、富里酸(FA)、亲水酸(HPIA)和其它亲水物质(HPI-NA)等4部分,研究了高锰酸钾对不同有机组分卤代活性的影响.结果表明,高锰酸钾增加了腐殖酸和其它亲水物质加氯的卤代活性,降低了富里酸和亲水酸的卤代活性,如投加0.75 mg/L高锰酸钾时,腐殖酸和其它亲水物质的卤代活性增加了39.3%和13.8%,而富里酸和亲水酸卤代活性降低了33.6%和46.9%;通过对SUVA的考察可知,高锰酸钾增加了腐殖酸和其它亲水物质的碳碳不饱和双键的含量,使其卤代活性增     

基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。     

强化高锰酸钾氧化体系中自由基的产生与利用研究进展

高锰酸钾在水处理行业中的应用已趋于成熟,但与臭氧、芬顿及其他高级氧化技术相比,高锰酸钾与难降解有机污染物的反应速率较低,需要与其它方法联用来强化自身的氧化能力.近年来随着对强化高锰酸钾氧化机理研究的不断深入,人们发现该体系中产生的自由基对有机污染物的降解有显著的促进作用.为此本文综述了强化高锰酸钾氧化体系中各类无机与有...     

低温雪灾后莽山保护区森林植被恢复遥感评价

以2008年1月的低温雪灾为背景,选择反映植被长势的植被覆盖度为研究对象,以受人类活动干扰最少、最能体现植被自然恢复的莽山保护区为研究区,以像元二分模型为基础,通过计算样区植被遥感直方图的拐点来确定NDYI(soil)和NDVI(veg),通过植被覆盖的变化情况来衡量低温雨雪后森林植被的恢复状况,并对不同地形条件下、不同林龄和树种的森林植被恢复情况进行了分析,以期为整个莽山乃至南方受灾地区的受灾程度评价提供方法支持,为灾后重建决策提供数据参考.     

水面溢油污染的多角度多波段偏振特性研究

水面溢油在反射光波的过程中,将表现出与自身性质密切相关的特征偏振。因此,对水面溢油的多角度多波段偏振探测成为水体污染遥感监测的一种新手段。本文以汽油、柴油、摩托车机油和大豆油作为水面油污实验样品,应用多角度光谱偏振测量仪实测了不同溢油污染水体的多角度多波段偏振特性数据,探讨了不同溢油污染水体的偏振特性与观测方位角、光源入射角、观测天顶角以及探测波段等影响因素的变化规律,以便为水面溢油污染偏振遥感的研究提供科学依据。     

逼近于理想解的排序方法在环境质量评价中的应用

本文将多目标决策中的逼近于理想解排序方法,引入到环境质最评价之中,并提出确定污染物指标权重的方法。最后,结合浦东新区内河水质评价,验证其准确性和优越性。     

高铁酸钾-微波耦合对印染污泥脱水性能的影响研究

分别采用微波、微波耦合高铁酸钾对印染污泥进行脱水预处理.结果表明,适宜的微波辐射可改善污泥脱水性能.2320、3240、4000 W·L-1对应的最适时间分别是140 s、100 s和80 s.在3240 W·L-1的微波下辐射100 s后,污泥的沉降速率(SV30)、污泥比阻(SRF)和粘度较原污泥分别减少4.00%、18.89%、35.05%.同时,高铁酸钾的加入能更好地提高污泥脱水性能,其最佳投加量为0.1767 g·g-1(以SS计,下同),对应的污泥SV30、毛细吸水时间(CST)、粘度相比原污泥分别降低了13.50%、51.18%、40.79%.泥饼含固率相比原污泥则增加14.58%.微波耦合高铁酸钾能有效破坏污泥絮体结构.随着高铁酸钾投量增加,上清液的蛋白质含量持续增加,多糖含量则先增加后减少.