地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。     

组合人工湿地对城镇污水处理厂尾水中有机物的去除特征研究

采用物理分级和三维荧光光谱法,研究了组合人工湿地对城镇污水处理厂尾水中不同形态有机物的去除特征.结果表明,组合人工湿地对污水处理厂尾水具有较好的深度处理效果,出水水质基本可以达到国家地表水环境质量标准(GB38382-2002)Ⅲ或Ⅳ类水标准.组合人工湿地处理系统对尾水中CODCr和BOD5总体去除率分别达到35.2%和44.3%,对尾水中总有机碳(TOC)、溶解性有机碳(DOC)、颗粒有机碳(POC)的平均去除率分别为46.9%、45.9%、48.3%.组合人工湿地系统不同单元对尾水中有机物的去除贡献率存在差异,其中,潜流湿地单元对尾水中CODCr和BOD5及其不同组分有机碳的去除效率较高.试验期间,由于藻类滋生,表流湿地单元出水中有机物含量波动较大,去除效果明显降低,藻类被打捞后,出水水质明显改善.三维荧光光谱分析结果显示,各个处理单元取样点的水样三维荧光光谱均出现4个明显的荧光峰.人工湿地各单元出水溶解性有机质(DOM)中,类蛋白和类腐殖酸物质含量较高,类富里酸物质含量较低.人工湿地对类蛋白和类腐殖酸物质有较强的去除作用.     

石家庄市城区春季VOCs污染特征及来源解析

利用苏码罐采样-气相色谱/质谱联用仪（GC/MS）监测石家庄市2019年、 2021年和2022年春季挥发性有机物（VOCs）,并收集同期臭氧（O₃）和PM_2.5在线监测数据,分析了挥发性有机物（VOCs）浓度水平特征和时序变化,并利用臭氧生成潜势（OFP）和二次有机气溶胶生成潜势（SOAFP）评估了VOCs的化学活性,通过潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹分析（CWT）识别石家庄市春季VOCs潜在源区,通过特征比值法对VOCs进行来源解析.结果表明：①2019年、 2021年和2022年石家庄市春季（即观测期）污染期ρ（VOCs）均值为191.17 μg·m^-3,清洁期ρ（VOCs）均值为122.18 μg·m^-3. ②OFP在污染期为361.23 μg·m^-3,在清洁期为266.96 μg·m^-3;SOAFP在污染期为1.98 μg·m^-3,在清洁期为1.61 μg·m^-3,控制好苯系物,尤其是苯、甲苯、乙苯和二甲苯是减少PM_2.5和O₃污染的关键. ③观测期VOCs潜在源区主要分布在裕华区东部、高新区和栾城区北部,权重CWT分布与主要权重PSCF分布相统一,除本地排放外还受到临近区域传输的影响. ④由B/T/E及X/B的值,石家庄市春季VOCs的主要来源为移动源和燃烧源,且气团老化较严重,控制机动车排放、开展区域联防联控是改善石家庄市空气质量的有效手段.     

抚顺市酸雨污染特征及变化趋势

在抚顺市酸雨监测数据分析的基础上,对抚顺地区的酸雨污染特征及其变化趋势和污染来源进行了探讨。     

我国酸雨污染现状及其防治措施初探

20世纪80年代以来,随着中国经济快速发展,煤炭、石油等化石燃料消耗迅速增长,相应向大气环境排放的酸性物质大幅增加,中国长江以南成为继欧洲和北关之后的世界第三大酸雨区。通过调查,发现我国酸雨面积和程度呈现继续扩大的趋势。最后,结合我国典型的硫酸型酸雨特征,提出了可行的防治酸雨的具体对策。     

昆虫飞行之谜

世界上有成千上万种昆虫,大多数都会飞。然而,长期以来人们对昆虫的飞行都困惑不解。比方说,一只普通的家蝇侧面朝上向天花板飞去,蓦地落到天花板上。它是怎样控制得如此娴熟完成这样高难度的颠倒“着陆”动作的呢?再比如,蜻蜓的飞行又是怎样达到每小时90多公里的高速的?还有,有些     

自动扶梯乘客摔倒智能识别方法研究

针对乘坐自动扶梯频繁发生乘客摔倒的问题,本文分析乘客摔倒影响因素和摔倒过程受力情况,选取加速度峰值特征作为摔倒识别的特征量。使用摔倒惯性加速度信息采集系统获取摔倒和日常动作的加速度峰值样本,建立多特征集半监督支持向量机（SVM-D-R）算法模型并进行样本训练,测试在日常生活下样本集,对乘客摔倒加速度峰值特征进行识别。实验结果分析,该方法在正常生活环境下监测识别乘客摔倒的过程中受其他影响小,识别结果准确性高。