森林火灾扑救风险管理问题的探讨与研究

森林火灾不可避免,与之相应的森林灭火救灾行动及其风险也不容回避。笔者将风险和风险管理理论引入森林火灾扑救之中,提出林火扑救风险及风险管理的概念和内涵;阐明了风险判识与分析、风险评估与预测、风险控制与处理的内容与方法;运用数学分析、模糊数学和现代高新技术等方法探讨林火扑救风险管理的有关问题;林火扑救属于高风险作业,提出的做好林火扑救风险管理,特别是风险控制的对策与措施,有较强的操作性、针对性和借鉴性,是防止和减少林火扑救中伤害事故的重要手段。     

基于模糊数学的场地重金属污染风险综合评价

在传统土壤评价方法的理论基础上,参考模糊数学的架构,建立了由风险因素集、风险评价集、隶属度函数、评估矩阵和权重系数组成的评价模型,最终形成了一套场地重金属污染风险的综合评价方法.选取安徽铜陵某冶炼厂作为研究场地,分析场地土壤中重金属的污染情况并验证该评价模型的科学性.结果表明,研究场地内表层土壤重金属含量平均值分别为As(1382mg/kg)、Cd(64.9mg/kg)、Cu(4973mg/kg)、Pb(3403mg/kg),As和Pb污染严重.相比于传统土壤评价方法,综合评价方法考虑重金属的人体健康风险、地下水迁移风险和生态风险3个方面,插值后不同风险所占面积比例为安全(25.3%)、低风险(5.86%)、中风险(9.00%)、高风险(59.9%).与内梅罗指数法对比,综合评价风险结果中的高风险区域面积下降了9.50%,而中风险、低风险和安全区域的面积则分别上升了约3.54%、3.83%和1.20%,整体风险有所降低.与传统土壤评价方法对比,基于模糊数学模型的综合评价方法不局限于重金属总量单一因素对土壤污染风险水平的限制,根据场地实际情况及土地二次利用途径对其进行更加详细的污染风险评...     

长江表层土壤多氯联苯污染特征及风险评价

采用气质联用仪（GC-MS）对长江流域13个干流断面及18个支流断面处沿岸表层土壤样品中的多氯联苯（PCBs）进行测定,分析其残留特征、污染来源和健康风险.结果表明,长江流域表层土中ΣPCBs的含量范围为：1.05~50.11ng/g dw,平均值为5.71ng/g dw,含量处于较低污染水平.干流的PCBs含量从上游到下游呈现逐渐增大的趋势,且PCBs在宜昌、岳阳、武汉、重庆等二三线城市总含量较高.PCB 17,PCB 18,PCB 44,PCB 74,PCB 87的检出率较高,三氯联苯、四氯联苯是主要的同系物,表明长江流域表层土壤主要以低氯联苯污染为主.主成分分析表明研究区域PCBs主要来自于1号国产变压器油、Aorclor 1242、1248、大气沉降及地表径流的混合污染源;对长江流域表层土壤健康风险评价表明,PCBs存在较小健康风险,呼吸摄入潜在风险低于经口摄入及皮肤接触.     

小分子有机酸对紫色土及其溶液中Pb的赋存影响

以紫色土中铅(Pb)为研究对象,采用以0.01 mol·L~(-1)硝酸钠(NaNO_3)为背景电解质的一步提取法,研究了不同浓度下乙酸,酒石酸和柠檬酸对土壤中Pb的释放作用,并通过土壤重金属形态的分步提取法和地球化学平衡软件Visual MINTEQ v3.0,进一步分析和预测了小分子有机酸作用下土壤中Pb以及土壤溶液中Pb的形态变化.在此基础上,分析了小分子有机酸对Pb作用的环境意义与环境风险.结果表明,3种小分子有机酸均显著增加了紫色土中Pb的释放量,活化效果表现为柠檬酸酒石酸乙酸.在有机酸作用下,土壤中交换态Pb总量增加,碳酸盐结合态Pb和铁锰氧化物结合态Pb总量降低;土壤溶液中Pb以有机结合态为主,占总Pb质量的45.16%~75.05%,游离态次之,占22.71%~50.25%,且随着浓度增加,柠檬酸和酒石酸作用下的土壤溶液中的游离态Pb和无机结合态Pb增加,而有机结合态Pb减少,乙酸则呈相反趋势.总体上看,小分子有机酸提高了紫色土中Pb的生物有效性,且存在地下水的淋溶风险,其中柠檬酸的淋溶风险远大于酒石酸和乙酸.     

巢湖表层沉积物重金属生物有效性与生态风险评价

以巢湖表层沉积物为对象,对重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Ni和Pb)总量及形态进行分析并运用潜在风险指数法和风险评价编码两种方法对巢湖表层沉积物重金属的生态风险进行了评价.结果表明,巢湖表层沉积物中的重金属含量表现为西部湖区高,东部湖区低的特征,其中南淝河入湖区重金属含量是全湖的1.09~1.21倍.BCR形态分析表明,巢湖表层沉积物中Cr、Ni和Cu以残渣态为主(分别占总量82.99%、63.63%和54.25%),Cd和Zn以弱酸提取态为主(分别占总量55.96%和35.84%),Pb以可还原态和可氧化态为主(分别占总量39.66%和24.56%).潜在生态风险危害指数(RI)表明,南淝河入湖河口区域具有较大生态风险(RI值范围为351.54~381.17).风险评价编码方法(RAC) 的结果显示,Cd处于极高风险水平,Zn基本处于高风险水平,Cu 和Ni处于中低风险,Pb处于低风险水平,Cr各采样点均处于无风险.因此, 对需着重考虑对南淝河入湖湖区的Cd和Zn元素的重点治理.     

黄土丘陵沟壑区生态风险空间识别及开发利用权衡——以兰州市为例

基于社会经济发展与土地资源利用管理、生态环境保护之间矛盾的现实需求,以兰州市为例,通过区域开发生态风险传递过程分析,构建黄土丘陵沟壑区区域开发生态风险评价框架,结合自然生态风险、开发生态风险和生态重要性,定量评价黄土丘陵沟壑区开发利用综合生态风险并识别其空间分布特征,最后结合丘陵地区建设用地适宜性,权衡黄土丘陵沟壑等未利用地的开发与生态环境保护.结果表明:兰州市综合生态风险以中、低等级为主;兰州市二类未利用地占比最大,为51.67%;一类未利用地在海拔相对较低的皋兰县北部、永登县庄浪河以东集中分布,占总面积的37.45%.权衡兰州市综合生态风险与未利用地开发适宜性,一、二类用地的综合生态风险以1级低风险为主.其中,一类用地集中连片度高,坡度、海拔等自然本底相对较好,是未来未利用地综合开发建设优先选择区域;二类用地因自然地理条件的限制,开发难度大,开发成本高,可以作为后备土地开发资源选择性开发.     

基于蒙特卡罗模拟的土壤环境健康风险评价:以PAHs为例

为获得更为合理的健康风险评价结果,并辨识对健康风险影响最大的因素,基于蒙特卡罗随机模拟,运用概率风险评价模型,定量评估了中国上海某居民区土壤中16种PAHs对居民的健康风险水平,并对各参数进行敏感性分析.结果表明,土壤中PAHs造成的健康风险服从对数正态分布,总的致癌风险为3.43×10~(-5)±2.63×10~(-5),最小值为8.10×10~(-7),最大值为2.39×10~(-4),超过10-6的概率为95%,超过10~(-5)的概率为75%,超过10~(-4)的概率小于5%;总的危害商为4.74×10~(-2)±3.42×10~(-2),不超过1,风险较小;在7种具有致癌效应的PAHs中,苯并(a)芘、二苯并(a,h)蒽和苯并(a)蒽是总致癌风险的主要贡献物质,贡献率分别占60.41%、26.84%和6.56%;3种暴露途径中,经口途径是造成致癌风险的主要途径,贡献率为73.22%;对于总致癌风险,人体暴露参数中每日土壤摄入量、暴露周期、暴露皮肤面积敏感度较大,分别为58.35%、50.21%和20.51%;体重具有负敏感性,敏感度为-11.66%.     

农田土壤中的磷向水体释放的风险评价

通过对比土壤的固磷能力和磷素水平可以评估不同类型土壤中的磷向水体释放的风险。研究表明，磷吸持指数（SI）可以作为土壤最大吸磷量的替代指标来表征土壤的固磷能力。在太湖地区，影响水土界面磷素迁移能力的主要因素是土壤有效磷水平和土壤固磷能力。SI值30左右为一临界值，SI大于此值的土壤对于施磷具有较大的缓冲能力，而SI低于此值的土壤对施磷非常敏感，磷流失风险将随施磷量的增加而呈直线上升趋势。     

爆炸超压场景下危化品社会风险对允许规划人口密度的影响分析*

为研究危化品重大危险源基于社会风险基准的规划管控影响,采用我国标准规定的定量风险评价方法,TNT当量炸药简化方法,针对最大TNT当量炸药、事故发生总累计频率、人口密度分布控制参数等不同工况条件,对比分析国土开发强度的允许人口密度受社会风险约束影响的变化规律。研究结果表明:人口密度指数分布控制参数Nk与Nb的允许取值随最大TNT当量炸药和事故发生总累计频率降低而提高;确定工况下,允许总人口规模受最大TNT当量炸药影响很小;在最大TNT当量炸药大于100 t或事故发生总累计频率小于1×10-8次/a时可按最大事故场景进行规划控制分析。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。