中国第二次北极科学考察沿线气溶胶可溶性离子分布特征和来源

对2003年7月15～9月28日间中国第二次北极科学考察沿线所采集的气溶胶样品进行分析,获得了Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 、Cl-、MSA、SO2-4、NO3-、C2O2-4和CH3COO-11种离子的浓度.离子组成表明,气溶胶主要以海盐颗粒为主,其中(Na Cl-)的贡献平均为60.2%;其次为硫酸盐.根据因子分析,11种离子归为4个因子,解释方差为83.7%.因子1包括Na 、nss-Mg2 、nss-Ca2 、Cl-和nss-SO2-4,代表陆地和海洋混合源,解释方差为41.2%;因子2包括NH 4、nss-K 和NO3-,来源于化石燃料燃烧和生物质燃烧所释放的二次污染物,解释方差为18.9%;因子3只有MSA,来源于海洋表层浮游植物排放的二甲基硫(DMS)的氧化,解释方差为11.9%;因子4包括CH3COO-和C2O2-4,主要来源于高纬度的北温带北部森林大火,解释方差为11.6%.     

多环芳烃在岩溶地下河表层沉积物-水相的分配

利用实测老龙洞地下河水中和沉积物中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)的实际浓度,获取了溶解相-沉积物中PAHs的分配系数Kp值.研究了老龙洞地下河PAHs在水相和沉积物中的质量浓度变化及其在水相和沉积物间的分配.研究结果表明水相和沉积物中PAHs质量浓度分别为81.5~8 089 ng·L-1,平均值(1 439±2 248)ng·L-1和58.2~1 051 ng·g-1,平均值(367.9±342.6)ng·g-1;PAHs组成均以2~3环为主,但沉积物中明显富集高环PAHs.沉积物-水相Kp值分布在55.74~46 067 L·kg-1范围内,随PAHs环数的增加而增大.沉积物-水相中实测的有机碳分配系数(lg Koc)大部分高于预测值上限,PAHs强烈吸附在沉积物上.lg Koc与正辛醇-水分配系数(lg Kow)呈较好的线性自由能关系(R2=0.75),但其斜率小于1,推测地下河沉积物对PAHs化合物的吸收能力较差.     

重庆城市综合环境功能分区中层次权重解析法的应用

环境功能区划分的理论和方法尚不成熟,现有方法推广应用存在一定困难。环境功能区划分本质上属决策行为,运用系统决策技术中层次权重解析法（AHP）能较好的予以解决。依据重庆城市组团结构和环境特征、经济社会发展现状和规划,筛选出形成和影响环境功能的4类14个主要特征因子为指标,将14个地域划分为5类环境功能区。划分结果符合重庆城市特征,对环境综合整治和管理指导性强,该方法优点显著,具广泛适用性     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

建筑施工安全效能ADC计算方法

为计算建筑施工安全系统的效能,基于ADC效能评估模型,尝试构建建筑施工安全系统效能的测算方程,该系统方程包括建筑施工安全可用度A的测算、建筑施工安全可信度D的测算、建筑施工安全固有能力C的测算和建筑施工安全效能干扰因子G的测算,进而推导出建筑施工安全系统效能评估的一般数理模型及特定模型,并以脚手架搭设系统为例进行效能测算。算例表明该数理模型可以较准确计算建筑施工安全子系统的效能。     

黄土与砂土液化特性的对比──土液化与减灾防灾

基于系统的试验 ,总结已有成果 ,研究了饱和黄土和砂土液化在液化机理、液化判别标准、影响液化的因素、孔压和应变的发展等方面的异同之处。研究表明 ,由于在液化机理上存在差异 ,导致二者动荷载下的孔压和应变发展特点有显著差别 ;同一因素对二者液化性状的影响可能相似 ,也可能不同 ;在动三轴液化试验中 ,黄土和砂土均可采用初始液化作为液化的判别标准。     

Factors associated with driving under the influence of alcohol

Objective: This study examined the risk factors of driving under the influence of alcohol (DUI) among drivers of specific vehicle categories (DSC). On the basis of this research, the variables related to DUI and involvement in traffic crashes were defined. The analysis was conducted for car drivers, bicyclists, motorcyclists, bus drivers, and truck drivers.

Method: The research sample included drivers involved in traffic crashes on the territory of Serbia in 2016 (60,666). Two types of analyses were conducted in this study. Logistic regression established the correlation between DUI and DSC and the The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (Multi-criteria decision making) method was applied to consider the scoring and explore the potential for the prevalence of DUI on the basis of 2 data sets (DUI and non DUI).

Results: The study results showed that driver error and male drivers were the 2 most significant risk factors for DUI, with the highest scores and potential for prevalence. The nonuse of restraint systems, driver experience, and driver age are the factors with a significant prediction of involvement in an accident and an insignificant prediction of DUI.

Conclusions: Following the development of the logistic prediction models for DUI drivers, testing of the model was conducted for 3 control driver groups: Car, motorcycle, and bicycle. The prediction model with a probability greater than 50% showed that 77% of car drivers were under the influence of alcohol. Similarly, the prediction percentage for motorcyclists and bicyclists amounted to 71 and 67%, respectively. The recommendation of the study is that drivers whose DUI probability is above 50% should be potentially suspected of DUI. The results of this study can help to understand the problem of DUI among specific driver categories and detect DUI drivers, with the aim of creating successful traffic safety policy.     

Muhlbauer风险分析法在管道风险评价中的应用

将管道统计数据和专家意见相结合,以靖边-银川天然气输送管道工程为实例,进行管道安全模拟计算,定量分析输油、气管道的相对风险数,寻求提高管道运行安全性的途径.结果表明:该管道的两段管道,即靖边-盐池清、盐池清-银川的相对风险数分别为67.1和68.3,存在一定的风险,相对风险数中可变因素所占比例分别为63%和62%;可通过加强管理等措施,提高可变因素的指数分值从而提高管道的相对风险数,使管道安全性在原基础上提高19%左右.      

IVE机动车排放模型应用研究

对IVE模型进行了系统分析和介绍,以北京市为研究对象给出了模型的主要输入参数的确定方法和思路,运用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行计算。结果显示：公交车和卡车的排放因子明显较高,特别是颗粒物排放因子,分别为普通轻型车的14和44倍。北京市机动车的CO、VOC、NOx和PM的平均日排放总量分别为2767.4、182.5、353.8和7.1t。对于CO和VOC,普通轻型车的分担率分别为42.0%和34.7%;对于NOx和PM而言,卡车的贡献率最高,分别达到66.3%和83.0%。此外,比较了IVE模型与MOBILE6模型的方法和计算结果,讨论了IVE模型在我国的主要应用优势。     

白洋淀水质时空变化及影响因子评价与分析

作为海河流域重要湖泊湿地,白洋淀的水环境直接影响着流域生态健康和环境安全.综合运用灰色聚类法、综合污染指数和单因子污染指数法探讨白洋淀水质时空变化规律及关键影响因子.在时间序列上,白洋淀水质1973～2007年年际变化总体呈现出恶化趋势,劣于Ⅲ类水水质,由20世纪70年代的14.3%上升到2000年以后的83%,水质恶化严重;2006年内水质变化综合污染指数春(52.9)夏(11.4)冬(9.81)秋(8.88),且TP的综合污染指数最高达到14.86,BOD5综合污染指数最低为7.67.空间分布上,以南刘庄为核心的西北部区域污染最为严重,其次为白洋淀东北部区域的烧车淀、王家寨、光淀张庄、枣林庄和圈头;采蒲台和端村的东南和西南区域污染最轻.通过对自然和社会影响因素的比较分析,结果表明,影响白洋淀水质的关键自然因子是入淀水量,从1973～2007年,历年入淀水量远达不到淀区最小需水量.社会因子包括产业和产业结构两方面因子,产业因子有保定市第一产业、安新县第二产业和保定市第三产业,相关系数分别为0.771、0.708和0.624;产业结构因子有安新县工业和安新县渔业和保定市农业的发展,相关系数分别为0.746、0.734和0.661.此外,安新县和保定市人口增长与水质的相关系数也分别达到0.731和0.690.建议:①控制入淀水质、淀区面源和内源污染;②空间上分区管理,可分为污染控制区、综合改善区和生态恢复区;③加强生态的监测和预警,完善白洋淀流域环境公共政策和产业环境管理.