基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型

灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。     

列车运行监控装置主机的超高斯加速振动试验研究

目的 解决LKJ主机的超高斯振动试验问题。方法 基于LKJ主机的实测振动环境数据,提出一种超高斯振动数据归纳方法,并应用该方法归纳出LKJ主机x、y、z向的实测PSD,同时按5.66的加速因子构建出超高斯加速振动试验剖面,其中x、y、z向PSD的RMS分别为3.34、6.28、3.85 m/s²,峰度分别为6.48、6.58、6.81,频率范围均为2～350 Hz。最后,采用超高斯加速试验剖面分别对2个LKJ主机进行超高斯振动试验验证。结果 试验共激发出7类故障模式,这与特定线路运行LKJ主机现场故障模式高度吻合。结论 该试验方法验证了LKJ主机超高斯加速振动试验的有效性。     

汽车制造行业企业自行监测关键问题剖析及对策研究

为摸清汽车制造行业企业自行监测开展情况,利用实地勘察和资料查阅的方式对济南市28家样本企业自行监测活动开展情况进行研究.结果表明,样本企业中71％无组织监测频次不足,82％未开展周围环境质量监测,42.9％排放标准执行错误,11％监测指标表征错误,100％自动监测无效数据未修约直接公示,42.9％自动监测运维记录不完善...     

基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE＿SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE＿SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明：MICE＿SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE＿SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。     

基于“两网融合”视角的生活类再生资源规范管理研究

改革开放以来,生活类再生资源回收以市场化的回收方式为主,形成了多种所有制充分竞争的格局。同时,利益导向型的社会回收体系发展壮大,又成为城市管理的痛点和难点。在普遍推行生活垃圾分类制度的背景下,系统分析"两网融合"工作中生活类再生资源规范管理存在的问题,并从制度、体系、平台等方面提出针对性意见和建议。     

浙江省环境监测中心启动太湖藻类监测快报工作

为加强对太湖蓝藻水华的动态监测,提高环境监控时效,浙江省环境监测中心于2008年1月建成了EOS／MODIS数据DVB—s接收系统,每天接收处理EOS／MODIS数据,对太湖水域蓝藻水华进行大范围实时监控。根据环境保护部《关于加强太湖巢湖流域环境监测和执法监察工作的紧急通知》（环办[2008]11号）精神,浙江省环境监测中心已于2008年4月25日启动太湖藻类监测快报工作,按照要求上报监测结果。     

环境监测中质控指标位数保留的思考

本文用日常环境监测中的实例,探讨了质控指标(相对误差、相对偏差、回收率、标准偏差、相对标准偏差和方法检出限)的数字位数:相对误差、相对偏差和回收率的位数由测试数据的有效数字和近似计算规则决定的;相对标准偏差与方法检出限的位数由标准偏差的有效数字决定的,至多2位。     

环境监测数据异常值的判定及处置

准确、可靠的环境监测数据是环境管理的重要现实依据，因此正确鉴别和处理异常数据是环境监测工作中的关键环节。简述了环境监测异常数据的类型和产生的原因，对异常监测数据的处理措施进行了分析。提出，应建立健全环境监测质量管理体系、重视现场采样的信息化管理、正确填写监测原始记录和加强监测数据的审核。     

飞机为什么要装黑匣子

正什么是黑匣子飞机的飞行情况千变万化,影响飞行安全的因素更是错综复杂。事故经常发生在短暂的瞬间,当飞行员和乘客遇难的时候,事故的检查工作便会很困难了。要了解事故是怎样发生的,就要了解失事瞬间和失事前的一段时间,飞机的飞行情况、机中设备和机件的工作情况、机上人员情况以及外界发生了什么问题等等,这就需要一种设备来记录这     

大数据环境下企业安全绩效管理的基础性问题*

为明晰大数据对安全绩效管理的影响,把握信息时代下企业安全绩效管理的研究方向,基于大数据时代下安全绩效管理内容,阐述数据驱动下安全绩效管理的应用优势,探讨数据驱动下安全绩效管理的研究变革,剖析大数据环境下企业安全绩效管理的数据流向,构建数据驱动下安全绩效管理的框架模型,并提出数据驱动下企业安全绩效管理应用对策。结果表明:基于大数据的安全绩效管理有助于提升企业安全管理水平,也为安全生产系统优化提供理论依据。