中国安全生产科学研究院最新科技成果转化巡展 高精度地铁大客流监控预警系统

基于光强度调制技术(MLI)及飞行时间法(ToF)的高精度大客流监控预警系统由中国安全生产科学研究院和北京航星机器制造有限公司联合研发,拥有多项已授权核心专利,具有完全自主知识产权,可实现客流流量、密度的秒级识别统计与预警。系统可对地铁车站各出入口、换乘通道、站台等关键区域内乘客进出量和密度进行统计,利用内置的客流风险预警模型,实现客流实时监控预警,精度达到99%。相比于国内同类产品,该系统快速识别率1 S、预警响应1.5 S,并在北京东单站开展应用。     

奥运大练兵单双号出行

距离2008年北京奥运会仅剩不到1年的时间,奥运会的各项准备工作都在紧锣密鼓地进行.为采取有效措施保障奥运会环境质量提供科学依据,积累经验,北京市于8月17日至20日,在"好运北京"体育赛事期间,进行了空气质量测试,收集削减机动车行驶对改善空气质量的测试数据.为了保证空气质量测试工作顺利进行,北京市实行了单双号、错峰上下班等方式削减行驶车辆.     

圆形烟道烟尘采样点位置确定之正误

采样点位置的确定是烟尘测试中的一项基础工作。在全国沿用10多年的确定圆形圆形烟道烟尘采样点位置的计算表中的数据,经验算有60％有误;原来以烟道中心为基准的计算公式虽然正确,但实用性差。为了进一步完善烟气测试理论,提高监测质量,提出以烟道内壁为基准的新计算公式。运用新、旧2种计算公式得到一致的计算结果—新计算表,进一步证实了原计算表中的错误。     

淹水时间对土壤粘闭的影响

本文研究了植稻前淹水时间长短对土壤物理性质和粘闭作用的影响。结果表明,淹水可以显著地降低土壤强度,但土壤抗穿透力并不随淹水时间的延长而进一步明显下降;延长淹水时间,可以促进土壤粉粒和粘粒的分散,但土壤粘闭胼形成的有效粘闭层厚度以及粘闭后表层土壤强度的降低、主要受所使用的粘闭机具的影响,而与淹水时间的长短无关。因此,过分地延长淹水时间的措施,在生产实践上的意义并不大。     

建筑垃圾堆放点样本集构建与优化研究

为更好地解决手工制作的建筑垃圾堆放点样本集效率低、数据量少,难以支撑基于深度学习的遥感图像目标检测算法训练需求的问题,采用基于像素的遥感分类方法构建建筑垃圾堆放点样本集,在此基础上结合直方图均衡化,CS-LBP算子约束以及迁移学习的方法对Wasserstein生成对抗模型（WGAN）进行优化,实现了样本集扩充。研究结果表明:相对于纯手工制作的样本集,基于像素的遥感分类方法可以显著提升样本集制作的效率;同时,经过WGAN优化后,生成样本模拟了原始数据的颜色与纹理特征分布规律,增加了原始数据的多样性,满足了扩充样本集的需求。     

基于边介数的省域生态廊道构建方法优化

我国城市建设和生态保护工作均对土地资源有大量需求,二者之间的矛盾在经济优先发展区表现尤为明显.为了有效地改善生态环境,管控土地利用并引导其变化发展,需要建设具备不可替代特征的省域生态廊道.最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance,MCR）是识别生态廊道最常用、有效的模型,但在应用于省域尺度时,MCR模型识别的潜在廊道路由存在冗余的问题.因此,通过引入网络科学中的边介数指数（edge-betweenness）对MCR模型进行优化,计算潜在廊道路由的边介数指数值,选取出其中最为重要和简明的结构来连通生态源地,即提取潜在路由中的骨干路由（backbone route）和关键战略点（key strategic point）作为不可替代的结构来指导省域生态廊道建设.将优化后的MCR模型应用于广东省,构建了全长5 493 km的省域生态廊道,其中包含生态源地20处,关键战略点11个,骨干生态廊道29条.骨干路由与关键战略点构成的不可替代省域生态廊道（irreplaceable provincial corridor）能够实现"廊道数量和占地面积最少、连通性基本不变"的目标.研究显示,边介数能够对潜在路由进行优化筛选,识别出维护省域生态安全的关键结构;不可替代生态廊道能够指导省域生态规划和土地空间的发展利用,并为更高水平的生态安全环境提供了演进的基础;同时也为土地资源紧张的地区提供了建设生态廊道的参考与依据.      

新冠肺炎疫情期间我国居民洗手行为研究

直接接触和飞沫传播等方式是新型冠状病毒传播的主要途径,合理的洗手行为是切断暴露途径和降低病毒感染风险的有效防控措施,对于新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情的防控具有重要的作用.该研究于2020年2月25日—3月14日,采用电子问卷的方式调查了覆盖我国31个省（自治区、直辖市）1 728个县（区）18岁及以上的居民,收集共计8 330名成人的洗手情形及洗手时长等信息,分析不同暴露情景下的洗手行为及其影响因素.结果表明:女性、城市地区居民在洗手比例和洗手时长上均分别高于男性、农村地区居民.人群在一般暴露情景下的洗手比例较高,而对于病毒感染风险较高的暴露情景（如咳嗽或打喷嚏后、接触他人后等）的洗手率（分别为73.6%和83.9%）排名靠后,说明人群对病毒的传播途径和防护措施有待深入理解;在洗手时间上,根据WHO规定的洗手时长标准（20 s）,仅有41.7%的人群洗手时长合格（大于20 s）,城区居民洗手时长的合格率（42.0%）显著高于农村地区（39.7%）;总体上,具有外出经历的人群洗手比例较未曾外出的人群高,新冠肺炎疫情期间居住地是否存在新冠肺炎疑似和确诊病例显著影响居民的洗手行为,但是疫情最严重的地区居民的洗手时长合格率（37.2%）最低,反而疫情最轻的地区居民的洗手时长合格率（43.6%）最高,说明居民的洗手行为可能受疫情等多方面的影响.研究显示,相比于非疫情期间而言,疫情期间我国居民洗手行为发生率提高,洗手时长合格率提高,但是仍然水平偏低.应提高居民洗手行为意识,科学地执行洗手这一防护措施,相关政策制定以及个人防护应当进一步关注和重视洗手行为的防疫作用.      

3种重金属对蛋白核小球藻的联合毒性及机理

重金属污染日益严重,对人类具有潜在威胁。该文以绿藻蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)为受试生物,3种典型重金属污染物镉(Cd)、铜(Cu)和铬(Cr)为研究对象,采用均匀设计射线法设计重金属三元混合物体系(Cd-Cu-Cr),应用时间毒性微板分析法系统考察3种重金属对蛋白核小球藻的单一毒性及联合毒性,并通过分析绿藻中叶绿素和蛋白质含量探讨3种重金属及其混合物的可能的毒性作用机理。结果表明:3种重金属对蛋白核小球藻的毒性均随着暴露时间的延长逐渐增强,呈现明显的时间依赖性;重金属处理后的蛋白核小球藻中叶绿素含量随暴露时间的延长不断减少,如在24～72 h时,Cd处理的蛋白核小球藻中的叶绿素减少率增长较快,后趋于稳定,而Cr和Cu处理后的绿藻在整个暴露时间内叶绿素减少率均增加;Cd和Cr处理后绿藻的蛋白质含量减少率随着暴露时间的延长快速增加,而Cu处理后的绿藻中蛋白质减少率在24～72 h趋于平缓,之后减少率迅速增加;5条混合物射线的毒性均为加和作用,即组分间没有发生明显的毒性相互作用;三元混合物在低浓度时对蛋白核小球藻具有促进生长作用,在高浓度时抑制其生长,即Hormesis现象;三元混合体系处理后的绿藻中叶绿素及蛋白质的含量与单一Cu处理后的变化规律相似,这表明混合物的毒性机制受单一组分的影响。     

基于机器学习的细粒度空气质量时间预测器

针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。     

基于静止卫星GOCI传感器的大气污染过程AOD监测

针对北京及周边地区2017年11月2~8日的一次污染过程,利用韩国静止卫星COMs1GOCI数据,对北京地区进行AOD监测.AOD反演采用时间序列迭代算法,根据地表反射率随时间慢变而大气气溶胶随时间快变的理论,采取最小值拟合的方式,获取气溶胶光学厚度数据.反演结果与地基AERONET监测结果具有很好的一致性,两者的相关系数R²大于0.89.AOD监测结果表明,GOCI传感器1次/h的监测频率,可以很好地展现北京地区大气污染过程的开始,发展及消散过程,可以展示出一天之内AOD的变化,为大气污染监测以及气候变化研究提供依据.