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1.
洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。 相似文献
2.
在实验室小型沉降炉上开展了氨、煤单独燃烧以及掺混燃烧实验,并结合数值模拟探究了氨煤掺烧的NO生成特性、中间反应过程及氨氮转化行为。结果表明,氨煤掺烧工况下的NO生成浓度远高于氨、煤单烧工况,且高于氨、煤单烧工况总和。掺氨比例为45%(热量比值,下同)时,氨煤掺烧NO排放比氨、煤单烧之和提高70.17%;而掺氨比例不变、燃料质量变为2倍后则提高79.36%,说明煤粉与氨掺烧后会导致NO排放升高。模拟结果表明,掺氨后反应器内NO浓度有一个快速增大阶段,此时氨开始氧化生成NO。氨氧化反应与氨还原反应同时发生,由于氨氧化速率始终高于氨还原速率,导致NO浓度升高。氨煤掺烧后,氨燃烧相关反应平均反应速率峰值增大,峰值出现位置提前,促进了氨氮向NO转化。 相似文献
3.
《再生资源与循环经济》2021,(1)
为落实《广东省城市生活垃圾分类实施方案》《广东省农村生活垃圾分类实施方案(试行)》《广东省2020年城市生活垃圾分类工作要点》有关要求,进一步完善广东省再生资源回收体系,提高再生资源回收行业发展质量,推动再生资源回收体系与生活垃圾清运体系两网衔接,助推生活垃圾分类工作实现减量化、资源化,广东省商务厅联合省发展改革委、工业和信息化厅、财政厅、自然资源厅、住房和城乡建设厅、农业农村厅、供销合作联社发布了《关于推进再生资源回收体系建设促进生活垃圾减量化资源化的通知》(粤商务管字[2020]29号,以下简称《通知》)。《通知》共分为健全再生资源回收体系、推进回收网络进社区、提高低价值可回收物回收率、促进行业规范发展4部分共10条。 相似文献
4.
现在市场上到处充斥着基于网络或互联网的视频设备。所有制造商都宣称自己的设备功能强大、兼容性好,可以满足客户多方面的要求事实也确实如此,网络视频的商机几乎是无穷的无论是小企业察看自己的仓库,还是大企业作产品的展示,甚至还包括忙碌的 相似文献
5.
6.
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8.
对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势(OFP)。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷(39.65%)和甲苯(11.41%)是首要污染物;卤代烃(55.51%)是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。 相似文献
9.
于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为(18.523±20.978)×10-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率(LOH)、82%的臭氧生成潜势(OFP)和97%的二次气溶胶生成潜势(SOAFP).观测站点主要受来自北部内陆地区气团(1#)、西部内陆地区气团(2#)、台湾海峡南端气团(3#)以及南部海洋地区气团(4#)的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到(8.437±5.561)×10-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O3和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献. 相似文献
10.
旅游目的地网络空间结构及其复杂性研究——野三坡旅游地案例实证 总被引:1,自引:1,他引:0
复杂性是旅游目的地网络化发展的必然趋势,是认识旅游地网络空间结构与组织特征的重要研究手段。论文以河北省野三坡旅游地为例,通过构建旅游联系强度模型,建立旅游地空间网络,并运用TOP网络空间分析以及复杂网络理论,揭示旅游地网络空间结构与组织的复杂性特征。研究发现:1)旅游地网络具有空间集聚性,形成了以核心景区为中心,由中心城镇、乡村社区和特色园区共同构成的空间集聚单元,并体现出“邻近连接”与“择优连接”的双重特性;2)旅游地网络服从幂律分布,具有无标度网络特性;3)每个节点的前三名和前五名旅游联系强度网络(Top3和Top5网络)具有较小的平均路径长度、较大的集聚系数,呈现出典型的“小世界网络”特征;4)旅游地网络是典型的异配型网络,度-度呈负相关,而网络节点的集聚系数与其度值之间存在近似的倒数关系,因此具有层次性。 相似文献