崇明东滩湿地沉积物重金属污染的磁诊断

对取自崇明东滩的高潮滩、中潮滩和低潮滩的沉积物柱样进行了磁学、粒度、重金属含量等指标的分析、比较与综合研究. 结果表明:在以粉砂为主的崇明东滩,通过污染负荷指数法进行评价,除低潮滩无污染外,中潮滩和高潮滩均有中度的重金属污染. 选取中度重金属污染的高潮滩沉积物柱样进行粒度、重金属含量以及磁性参数的相关性分析显示,χ_fd,χ_ARM/SIRM与重金属含量和粘土(粒径<4 μm)之间有较高的相关性,并以此建立了磁诊断线性回归模型;χ_fd和χ_ARM/SIRM可作为重金属含量的替代指标.      

多元回归在大气环境污染事故预测中的应用

运用多元回归法,通过预测模型的选择、数学模型的建立、基础数据的整理和回归效果的检验,建立环境污染范围与诸条件的关系,达到快速估算的目的,从而形成一种有效的大气环境污染事故范围预测的方法.     

运用QSPR预测有机磷农药的色谱保留值

通过计算43种有机磷农药的各种结构参数,运用多元线性回归分析方法比较了适用于有机磷农药色谱保留值的定量关系表达式,建立了有机磷农药结构参数对色谱保留值的QSPR模型.模型分析表明:磷酸酯与硫逐磷酸酯两类有机磷农药的模型非交叉验证相关系数R2分别为0.991和0.998,标准误差SE分别为0.0539和0.2874,交叉验证相关系数Q2分别为0.976和0.990,标准偏差Scv分别为0.086和0.610.在已知磷酸酯与硫逐磷酸酯两类有机磷农药结构参数的情况下,此模型可有助于有机磷农药的色谱分析.     

等离子体脱硫运行参数分析

利用介质阻挡强电离放电产生非平衡等离子体,进行模拟烟气脱硫。通过一次回归正交设计,对影响非平衡等离子体脱硫效率的因素进行了分析,建立了多元线性回归模型,分析了因子的主次,并得到了实验指标和各因子之间的定量规律。通过对模型的优化,获得了使脱硫率较高的各因素的最优组合。     

多孔球三相流化床冷态试验的研究

对多孔球为填料的三相流化床进行冷态试验研究,研究不同工况下气体空塔流速、填料静止高度、喷淋密度等因素对流化床阻力特性和脱硫效率的影响.试验表明,用多孔球替代空心球做填料,不仅可以消除空心球在流化过程中出现的问题,还可以适当提高脱硫效率.     

鱼吸收富集LAS的分析研究进展

LAS对鱼等水生生物均产生有害影响,会破坏鱼鳃上皮组织、影响其相关功能(如通透性等)。LAS经由鱼鳃吸收、并通过血液输送到鱼体中各组织。LAS疏水性越大,其在鱼体中生物富集系数越大。水硬度等影响鱼吸收、富集LAS。鱼体中LAS生物转化过程减小了LAS生物富集。鱼体中LAS及其生物转化产物大多是经过固相萃取或基质固相分散萃取后,采用HPLC或HPLC/MS等方法进行分析。     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

天津地区集装箱内部低温环境条件研究

以天津地区冬季采用集装箱储存货物为背景,在天津对集装箱内部温度和大气温度等数据进行测试,对数据进行回归分析后,建立集装箱内部温度模型,预测出该地区集装箱内部最恶劣的低温极值范围,为危险货物集装箱安全储运提供理论依据,并提出了相应的对策及建议。     

施工组织正式网络结构特征对组织安全行为的影响关系研究

为提升建筑施工安全管理水平,探讨施工组织正式网络的结构特征对组织安全行为的影响关系。基于社会网络分析方法,引入安全沟通作为中介变量,建立施工组织正式网络结构特征、安全沟通和组织安全行为的假设模型。基于91个施工组织正式网络结构特征分析,使用多层回归分析方法检验假设模型。结果表明:网络密度、出度中心势和聚类系数均显著正向影响组织安全行为;中间中心势和平均路径长度均显著负向影响组织安全行为;入度中心势对组织安全行为影响不显著;安全沟通分别在出度中心势和中间中心势与组织安全行为的关系中起完全中介作用;安全沟通分别在密度、平均路径长度和聚类系数与组织安全行为的关系中起部分中介作用;安全沟通在入度中心势与组织安全行为的关系中未起到中介作用。     

Spatial and Seasonal Response of Municipal Water Use to Weather across the Contiguous U.S.

Weather variability has the potential to influence municipal water use, particularly in dry regions such as the western United States (U.S.). Outdoor water use can account for more than half of annual household water use and may be particularly responsive to weather, but little is known about how the expected magnitude of these responses varies across the U.S. This nationwide study identified the response of municipal water use to monthly weather (i.e., temperature, precipitation, evapotranspiration [ET]) using monthly water deliveries for 229 cities in the contiguous U.S. Using city‐specific multiple regression and region‐specific models with city fixed effects, we investigated what portion of the variability in municipal water use was explained by weather across cities, and also estimated responses to weather across seasons and climate regions. Our findings indicated municipal water use was generally well‐explained by weather, with median adjusted R² ranging from 63% to 95% across climate regions. Weather was more predictive of water use in dry climates compared to wet, and temperature had more explanatory power than precipitation or ET. In response to a 1°C increase in monthly maximum temperature, municipal water use was shown to increase by 3.2% and 3.9% in dry cities in winter and summer, respectively, with smaller changes in wet cities. Quantifying these responses allows urban water managers to plan for weather‐driven variability in water use.