模糊集值统计法在煤矿安全评价指标权值中的应用

应用模糊集值统计的理论 ,对煤矿安全评价中具有随机性和模糊性的指标进行数学分析 ,进一步改进了其权值的确定方法 ,使其更加符合实际情况 ,并对由此得出的权值进行了可靠性分析。通过实例表明 ,该方法克服了经典统计法的不足 ,提高了煤矿安全评价的实用性和科学性     

滑坡灾害快速反应系统

滑坡灾害快速反应系统由滑坡知识、受灾体和救灾指挥3部分组成.其中每一部分都包括一个完整的体系,并有评价指标描述.该系统的实现主要依靠滑坡数据库、动态仿真模拟和抢险救灾预案技术的支撑.     

企业消防工作标准化建设探讨

目前我国企业正处于消防工作标准化推广阶段。为了提高企业消防工作效率,促进企业安全稳定的发展,通过分析企业消防工作标准化建设中存在的问题,提出应以消防法规为基础,结合企业实际,积极创新推行企业消防工作标准化建设,并以标准化体系建设为抓手,在切实提高消防安全管理水平的同时加强消防设备的维护保养工作,确保消防设备在火灾来临时能够发挥自身应有的作用。     

气象因子对臭氧的影响及其在空气质量预报中的应用

为提高重庆市臭氧(O_3)预报准确率,利用2013—2015年5—10月O_3监测数据和气象数据,通过主成分分析、逐步回归分析等方法,确定了影响重庆O_3浓度的主要气象因素为最高温度、温差、太阳辐射、降水量、相对湿度、水气压和压差;通过基于O_3污染水平相似的主要气象控制因子筛选和最优组合的预报结果优化方法,提高了O_3预报准确率,使2016年5—8月O_3的AQI类别预报准确率由57.7%增至72.4%,O_3超标的预报准确率由38%增至46%。     

常州市臭氧污染传输路径和潜在源区

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2013—2015年常州市臭氧(O_3)超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O_3数据,分析了O_3超标日不同类型气团来源对各污染物浓度的影响,并利用引入权重因子后的潜在污染源贡献函数分析了影响常州市O_3超标的潜在污染源区分布特征。结果表明:常州市O_3超标期间易受到东南和西南方向气流影响,其中从东海和黄海途经浙江东北部、上海、江苏南部等地的东南气流占比达50%以上。自内陆途经黄山-湖州-宜兴到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最高,为116μg/m3。自山东经枣庄-宿迁-淮安-泰州-苏州-无锡到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最低,为78μg/m3,但该气流对应的SO2和NO2平均值为各聚类中的最高。影响常州市O_3的潜在污染源区主要在常州周边200 km以内的区域,且集中在从南京至上海的长江下游沿线区域和杭州湾区域;其中太湖湖区为重点污染源源区之一。O_3超标日影响常州NO2的潜在污染源区主要集中在江苏南部、浙江东北部和上海3个区域,太湖周边的常州、无锡、苏州和湖州等几个临近城市为潜在的重点污染源区。与影响常州O_3的WPSCF高值区相比,影响NO2的高值区分布范围更大、距离更远。影响常州O_3的潜在污染源区分布,与长江三角洲地区人为源大气污染物的高排放区域较为一致,说明长江三角洲地区的O_3污染与本区域的人为源大气污染物排放有着极为密切的关联。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。     

基于网格空间数据的晋陕蒙接壤区生态环境综合评价

晋陕蒙接壤区是典型的生态过渡带、生态脆弱带。文章在调查研究的基础上 ,选取了 1 3个评价指标 ,应用层次分析法确定其权重 ,并将各个因子分级标准化和定量赋值 ,再用加权求和法得到每个评价单元的环境质量综合评价指数。根据环境综合评价指数将环境质量分为较好 (≥ 8)、一般 (≥ 6～ <8)、较差 (≥ 4～ <6)、恶劣 (<4) 4级。结果表明 :晋陕蒙接壤区的环境质量大多处于较差等级 ,较好、一般、较差、恶劣等级的面积比例分别为 2 .2 % ,2 8% ,5 7.4%和1 2 .4%     

基于月排放数据的北京3座区级污水处理厂年碳排放特征

以3座北京市某区代表性区级污水处理厂为研究对象,综合《城镇水务系统碳核算与减排路径技术指南》、《污水处理厂低碳运行评价技术规范》和《IPCC 2006 年国家温室气体清单指南 2019 修订版》碳排放核算方法,采用定量统计、相关性分析及敏感性分析等手段对污水处理厂正常运行状态下碳排放核算和影响因素进行特征分析和规律识别,并提出针对性减排路径建议。结果表明：C厂C-TECH工艺的吨水碳排放强度为三厂最低1.35 kg CO₂eq·m⁻³,处于我国较低水平,接近“双碳”目标要求;而B厂改良SBR工艺的单位污染去除碳排放强度较小,其COD碳排放强度为3.16 t CO₂eq·t⁻¹,TN碳排放强度为36.44 t CO₂eq)·t⁻¹,TP碳排放强度为176.69 t CO₂eq·t⁻¹,处于我国中上水平,从效能角度更接近“双碳”目标要求。不同工艺产生的温室气体、进水水质波动及用电消耗导致三厂碳排放强度上存在差异,但各工艺的主排碳因子均为间接碳排放 (A厂、B厂和C厂中分别占73%、59%和59%) ,间接碳排放的主贡献因子为电力消耗 (A厂、B厂和C厂中分别占33%、40%和40%) 。相关性分析发现,各水厂碳排放强度还与N₂O造成的直接碳排放有较大相关性,3座水厂年排放N₂O 2.48×10⁴ t CO₂eq,A厂、B厂和C厂中相关性系数值分别达到0.68、0.87、0.66。敏感性分析表明,整体碳排放强度对电力消耗、N₂O排放和药耗的变化更为敏感,药耗中葡萄糖溶液和多效高分子除磷剂对碳排放强度影响较大。以上结果表明,北京区级污水处理厂应从优化曝气系统、水泵效能等节电措施和调整水厂加药模式等节药措施上实现减排。     

北京10个常绿树种颗粒物吸附能力研究

大气中颗粒物PM(particulate matter)不仅造成环境污染,还对人体造成严重的危害.城市绿色植物作为大气过滤器,能够有效地提高城市空气质量,保护人体健康.因此了解不同树种对空气颗粒物的吸附滞纳作用是必要的.以北京植物园10种常绿植被为研究对象,应用空气气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)测定了北京市常见6种乔木和4种灌木叶片对空气总悬浮颗粒物(TSP)、PM10、PM2.5和PM1.0的吸附能力.结果表明:1不同树种叶片表面附着颗粒物的能力差异明显,最高的是雪松(Cedrus deodara)和油松(Pinus tabuliformis),吸附量分别是(18.95±0.71)μg·cm-2和(14.61±0.78)μg·cm-2,冷杉(Abies fabri)最小,为(8.02±0.4)μg·cm-2;2不同树种叶片单位面积对不同颗粒物的附着能力也存在差异,附着PM10能力最强的是油松和雪松,附着PM2.5能力最强的是雪松、铺地柏(Juniperus procumbens)、龙柏(Juniperus chinensis cv.kaizuka)和油松,附着PM1.0能力最强的是雪松、铺地柏、冷杉和油松;3不同月份叶片上附着的各粒级颗粒物(PM10、PM2.5)占TSP的比例不同.其中PM10在4~6月之间主要表现两种变化趋势,一是先上升后下降,主要为灌木树种;二是逐渐上升,主要的树种是乔木树种.而PM2.5则没有这种明显的变化趋势.     

Low-carbon transition of iron and steel industry in China: Carbon intensity, economic growth and policy intervention

As the biggest iron and steel producer in the world and one of the highest CO₂ emission sectors, China's iron and steel industry is undergoing a low-carbon transition accompanied by remarkable technological progress and investment adjustment, in response to the macroeconomic climate and policy intervention. Many drivers of the CO₂ emissions of the iron and steel industry have been explored, but the relationships between CO₂ abatement, investment and technological expenditure, and their connections with the economic growth and governmental policies in China, have not been conjointly and empirically examined. We proposed a concise conceptual model and an econometric model to investigate this crucial question. The results of regression, Granger causality test and impulse response analysis indicated that technological expenditure can significantly reduce CO₂ emissions, and that investment expansion showed a negative impact on CO₂ emission reduction. It was also argued with empirical evidence that a good economic situation favored CO₂ abatement in China's iron and steel industry, while achieving CO₂ emission reduction in this industrial sector did not necessarily threaten economic growth. This shed light on the dispute over balancing emission cutting and economic growth. Regarding the policy aspects, the year 2000 was found to be an important turning point for policy evolution and the development of the iron and steel industry in China. The subsequent command and control policies had a significant, positive effect on CO₂ abatement.