多词共现分析方法在暴雨-地质灾害应急任务研究中的应用

为快速制定救援行动方案,提出了一种多词共现分析方法将灾害应急任务从历史发生的灾害案例中提取出来的方法。该方法首先利用K-means聚类算法将预处理好的文本进行聚类分析,归纳出应急任务集。然后利用关联规则挖掘Apriori算法提取案例文本中的频繁项集作为共现词集,分析解释共现词集与应急任务之间的关系。最后,运用Gephi软件将共现词语网络可视化,进一步分析应急任务中要素之间的相关关系。以暴雨引发的地质灾害事故为例,对该方法进行了实验,结果表明该方法能有效的将暴雨-地质灾害事故案例文本中的应急任务提取出来,并通过网络可视化分析发现,在救援过程中,应急任务之间是联动配合的一个体系,协调好各个应急任务能缩短应急响应的时间,为制定或完善救援行动方案提供参考。     

深圳市大气中多环芳烃的污染特征与来源识别

利用大流量主动采样器于2009年12月~2010年1月及2010年6月,分冬季与夏季两批次对深圳市13个点位进行大气样品采集,检测其气相及颗粒相中总的多环芳烃(PAHs)浓度.结果表明,冬季深圳市大气中总PAHs的浓度为17.9~92.3ng/m3,平均值为45.3ng/m3;夏季总PAHs浓度范围为8.64~96.3ng/m3,平均值为32.2ng/m3.两个季节PAHs单体中均以3~4环为主,占总浓度的75%以上;单个组分与总量的相关性分析表明,夏季明显优于冬季.来源分析表明,冬季大气中PAHs来源比夏季更为复杂,通过特征分子比值法推断冬季PAHs主要来源于石油源、燃煤、机动车尾气排放;夏季主要来源于机动车尾气排放.利用毒性当量因子法和致癌风险评价其污染水平和毒性风险,结果表明深圳市大气中PAHs污染与国内部分城市相比,处于较低水平.     

长江武汉段沉积物再悬浮过程中PAHs释放的预测模型

为研究长江武汉段沉积物再悬浮过程中多环芳烃的释放,采用回归方法建立了剪应力与再悬浮颗粒物浓度、有机碳含量及PAHs浓度之间的定量关系模型,并结合PAHs在悬浮颗粒物-水体分配系数,建立了不同剪应力条件下再悬浮过程中上覆水体PAHs浓度预测模型,通过模型预测结果与实验结果的比较,表明模型具有良好的预测效果,可用来进行不同剪应力条件下沉积物再悬浮过程PAHs释放的预测.     

基于机组受扰轨迹同调分群的实际电网解列配置

针对大型电网中区域性电网失稳的失步振荡问题,以华北2020年规划电网和东北电网2013年500 kV线路相间短路故障为研究对象,根据同调分群解列原理,提出了基于机组受扰轨迹同调分群的解列配置流程。结果表明:基于机组受扰轨迹同调分群的解列配置方法与常规解列配置方法相比,解列断面的设置思路更加清晰,并且,可以有效地解决多群振荡问题。     

多烟囱排放大气环境影响评价工作等级探讨

在环境影响评价工作中,确定大气环境影响评价工作等级是一项很重要的工作。比较了2个大气环境影响评价工程案例,分析了其大气评价工作等级高低及环境影响程度轻重。结果发现,多源项目与单源项目在估算模式上存在差异,对于部分多烟囱项目,按照现行大气评价工作等级划分方法可能有偏差,应进行修正。     

青海省东部农业区参考作物蒸散量的变化及对气象因子的敏感性分析

使用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区7个气象代表站的逐日参考作物蒸散量(ET₀),运用多窗谱方法(MTM)对青海省东部代表站的ET₀的变化周期进行了分析,同时,分析了影响ET₀的主要气象要素的变化趋势,运用基于偏导数的敏感系数法分析了生长季ET₀对气温、日照时数、相对湿度、风速的敏感性,结果表明,青海省东部农业区的7个站点有比较一致的19.23~22.22 a的周期;整个东部农业区的气温(最高温度、最低温度、平均温度)呈明显的上升趋势,日照时数、风速、相对湿度则随纬度的变化而趋势不同,北纬36°以南的两个站日照时数、风速均有增加的趋势,相对湿度则减小,以北的5个站则呈相反的变化;ET₀对日照时数最为敏感,其次是气温、相对湿度和风速;敏感系数在整个生长季随气象因子的变化而变化,日照时数敏感系数呈波动状,最大值出现在4月,最小值出现在9月,气温敏感系数呈现单峰型变化,最大值出现在7月,风速敏感系数则呈单谷型变化,最小值出现在7月。     

南黄海中部表层沉积物中多环芳烃分布特征及来源分析

通过对南黄海中部49个表层沉积物样品进行总有机碳,粒度,多环芳烃和甲基菲等GS-MS定量分析,探讨了研究区沉积物中多环芳烃分布特征,分子组成,评估南黄海中部多环芳烃污染水平并识别其来源.研究表明,南黄海中部14种多环芳烃总量(ΣPAHs)在81.63~6567.31 ng/g之间,其中优控多环芳烃(ΣEPA PAHs)11种,含量为29.2~1029.1 ng/g,平均含量255.1 ng/g,与国内外其他地区相比有机污染水平为中-低;苝为研究区内主要多环芳烃,分布较为广泛,其含量占所有PAHs的6.40%~88.85%,低含量苝与人为活动有关,而高含量苝代表了陆源有机质输入;多环芳烃组成,异构体分析和甲基菲特征表明,研究区优控多环芳烃主要为煤和高等植物燃烧或不完全燃烧产物以气溶胶形式输入,但部分样品表现出明显的石油源特性也证实了石油燃料,原油泄露产生的多环芳烃客观存在.     

太原市多环芳烃(PAHs)排放清单与分布特征分析

根据太原市11种主要排放源的排放因子和活动量数据,估算了美国国家环境保护局(US EPA)优先控制污染物清单中16种多环芳烃(PAHs)的年排放量.结果表明2010年太原市16种PAHs的排放量约为332.10t,其中7种致癌性PAHs排放总量为35.11t.从排放源看,生活燃煤和炼焦煤是太原市排放PAHs的主要来源,占总排放量的65%以上.从各地区的PAHs排放情况看,排放量最大的地区是清徐县(87t/a),占总排放的27%.其次为古交市(54t/a)、晋源区(44t/a)、尖草坪区(40t/a).各地区人均收入与单位GDP排放量之间呈负相关 (R2=0.727);各地区PAHs排放量与农村人口之间呈正相关(R2=0.813),从排放谱看,排放以低环PAHs为主(81%),致癌性PAHs占总排放量的10.6%.结果表明,太原市PAHs的排放与太原市特殊的能源结构和人群结构有关.     

典型电子废物焚烧区水生生物多溴联苯醚累积特征

对广东清远某电子废物焚烧区封闭水体中水生生物体PBDEs(多溴联苯醚)的累积特征进行了研究. 结果表明,草虾、田螺、河蚌、鲫鱼、鲤鱼、黄鳝和乌鳢等水生生物体内w(∑₂₁PBDEs)(以脂肪质量计)为0.2487~24.50μg/g. 该电子废物焚烧区水生生物PBDEs污染较严重,较我国其他地区开放性水体的水生生物体w(PBDEs)高出1~3个数量级. 其中,底栖动物河蚌和田螺体内PBDEs累积最高,w(∑₂₁PBDEs)分别为11.38和4.968μg/g. 不同同系物在水生生物体内累积差异较大,BDE209是水生生物体PBDEs累积的主要组分,占49.83%~91.48%,八溴代和九溴代BDE也发生了高累积. 营养级是电子废物焚烧区水生生物PBDEs累积的最主要控制因素,但捕食和生活习性对生物体尤其是软体动物PBDEs累积也产生了较大影响.      

北京市西三环地区大气颗粒物中多环芳烃的分布特性

于2012年3—12月在北京市西三环地区按粒径分6级采集大气颗粒物样品,采用气相色谱-质谱(GC-MS)对颗粒物样品中16种优控PAHs(多环芳烃)进行分析. 结果表明:颗粒物中ρ(∑₁₆PAHs)(PAHs的总质量浓度)季节变化显著,表现为冬季>春季>秋季>夏季,并且与ρ(PM)(PM为颗粒物)呈良好线性相关;不同粒径颗粒物中ρ(PAHs)呈向小粒子富集的趋势,PM_2.1中ρ(PAHs)约占ρ_sum(∑₁₆PAHs)〔6级颗粒物中ρ(∑₁₆PAHs)总和〕的64%~87%;除夏季3环PAHs占优势外,其他季节均以4~ 5环PAHs占优势;同时,随着粒径的减小,PAHs有向高环数富集的趋势. 运用主成分分析和多元线性回归法进行源解析发现,机动车尾气排放和燃煤是本地区大气颗粒物中PAHs的主要来源;不同粒径颗粒物中的PAHs来源有差异,2.1~10.2μm粒径段颗粒物中PAHs主要来源于机动车尾气排放,贡献率为63.0%;而1.3~2.1μm和<1.3μm的颗粒物中PAHs均主要来源于燃煤,贡献率分别为56.8%和58.7%.