简介:针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量浓度指标区划下的暴露防控区呈梯度面分布,空间平滑效应明显。而顾及人口特征的人口暴露强度和人口加权浓度两个指标能够揭示污染防控区的空间微观差异,但前者受人口空间分布因素的影响过大,风险异常集聚效应"突出"。融入空气质量标准的人口加权浓度相对风险指标能够更准确地揭示长沙市人口PM2.5暴露风险空间变化规律。开展城市PM2.5污染防控多指标空间区划研究,有利于弥补单一指标评价结果的局限性及不确定性。
简介:近年来随着污染的加剧,地下水中检出的污染指标种类不断增加。原有的地下水污染评价方法未对天然劣质指标进行突出考虑,对指标性质差异性也未考虑,已不适用。在综合分析了地下水污染评价的各种方法后,考虑天然状态下地下水水质差异巨大,天然劣质指标的参评容易使评价结果出现偏差,对天然劣质指标进行单独考虑。另外,判别组分信息,分别对天然组分与人工组分进行评价,最后采用指标分类的污染综合评价方法对地下水的污染状况进行评价。将其运用到淮河流域某地区地下水污染评价中,结果表明,淮河流域某地区地下水中总硬度、铁、锰、氟化物、苯并(a)芘5项指标为劣质指标。研究区感官性状与一般化学指标以Ⅰ级、Ⅱ级为主,Ⅳ级中污染、Ⅴ级重污染水主要分布在研究区中西部的城区;毒理学指标以3级为主,其次为4、5级。评价结果简单明了,物理意义明确,对比内梅罗污染指数法,评价结果更加符合实际情况。提出的地下水污染指标分类综合评价方法对劣质指标进行了考虑,有效解决了评价结果偏差、夸大污染程度与范围、不同性质指标容易产生歧义的问题,综合体现了地下水污染信息。
简介:落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系.人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法.基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究.结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路.
简介:在通风网络理论的基础上编制了基于质量描述的隧道网络通风计算程序,并采用模型试验方法对火灾通风网络计算结果进行了验证,证实了网络程序的可靠性。将研编的通风网络计算程序应用于某隧道集中排烟模式下火灾通风排烟技术研究,探讨了排烟量和漏风量对排烟道内和排烟阀处烟气流速的影响规律。结果表明,增加排烟量时,排烟道内和排烟阀处烟气流速呈升高趋势,越靠近排烟风机处,其烟气流速升高趋势越明显。漏风分支风阻的大小较显著地影响着漏风量的大小。减小未开启排烟阀的分支风阻系数,漏风量增大,开启的排烟阀处流量减少,当漏风分支风阻系数减小到10N·s/(kg·m)2时,漏风量超出规范规定值。