光伏太阳能电池生产过程中的污染问题

日益壮大的光伏产业正在为人类发展作出积极的贡献.采用光伏发电来代替传统的发电技术,将会减少89%的空气污染.然而,在这个倡导绿色环境的时代,光伏器件生产引起的环境、健康和安全（EHS）问题也日益引起社会各界的广泛关注.认清光伏产品在生产过程中污染的真相对维持光伏产业的可持续发展有着相当重要的意义.本文综述了常见太阳能电池的EHS问题,并提出了可以减少污染的有效途径;采用生命周期评估（LCA）方法进一步比较了各种太阳能电池生产过程中污染物的排放量数据.     

用经验模型评估环境样品测量不确定度

利用水样、土壤和沉积物标准样品定值数据,建立了评估环境样品测量结果不确定度的经验模型。讨论了判断模型质量的指标。用建立的经验模型估算了实际标样和能力验证数据不确定度,并与实测结果进行了比较。探讨了利用本模型计算的相对标准偏差允许限用于实验室内部质量管理与控制的可行性。经验模型能帮助客户判断送检样品检测结果在临界值时能否满足相关要求。     

镉的人体健康效应

综述了镉暴露对人体健康的危害、人体对镉的需要量和居民膳食日摄入量、镉暴露生物标记物及危险性评估。过量镉暴露可引起肾、肺、肝、骨和生殖效应以及癌症。在中国和其他国家进行的最新研究表明，生活在镉污染区的一般人群可发生以骨矿密度降低和骨折发生率增加为特征的骨效应；出现肾小管功能异常的镉累积量比骨效应剂量更低，也比从前估计的临界剂量更低。附4图11表25篇参考文献。     

反应性物质热危险性评估研究进展

综述了反应性物质热危险性评估的理论方法和实验方法,讨论了反应性物质热分解和热失控危险性的评估策略,并以有机过氧化物为例简述了相关评估策略在反应性物质热危险性评估方面的应用.     

砷的代谢机制、毒性和生物监测

砷化合物是备受关注的一类污染物,特别是饮用水中的砷污染引发了全球性的健康问题.本文综述了近年来人们对砷的代谢机制、毒性和生物监测的研究进展.砷在生物体内的代谢过程十分复杂,在氧化还原酶和甲基转移酶的参与下,产生一系列的代谢产物和中间产物.其中,砷的原始摄入形态、代谢产物及中间产物由于不同的物理化学性质,体现了不同的毒性.人类和不同的动物由于不同的砷代谢机理和甲基化能力,也表现了对砷毒性抵抗能力的差异.在生物体内,一些砷化合物与生物蛋白相互作用,影响它们的存在形式、分布和传输,是砷的生物代谢和毒理研究中不可或缺的内容.生物监测是一种直接有效的污染物健康风险评估方法.在尿液、血液、唾液、头发和指甲中砷化合物直接反映了暴露主体的砷暴露程度,这5种生物介质作为砷暴露的生物标志物各有优缺点.在砷的研究中,代谢机制和毒性的研究可以帮助选择合适的生物监测方法,做出合理准确的健康风险评估.生物监测也可促进对砷的代谢机制和毒性的理解,推断可能的代谢途径,定量毒性剂量效应,两者相互依赖相互促进.     

土木工程结构健康监测系统的研究状况与进展

土木工程结构健康监测的研究是近年来国际学术研究的热点问题之一,涉及许多不同的研究领域,如数据采集系统、信号处理、结构分析等.阐述了实施土木工程结构健康监测的必要性和迫切性,介绍了结构健康监测系统的概念、组成及其应用,分析研究了结构健康监测系统的各个子系统的功能、特点和实现方法,重点讨论了实现各子系统的理论、方法和存在的若干力学问题,论述了结构健康监测在国内外土木工程领域的应用状况,最后对结构健康监测领域的几个重要问题做了展望.      

国际股市间动态相依性及高阶矩风险溢出效应研究

基于DECO-FIAPARCH和cADCC-FIAPARCH模型从全局视角及两两股市层面刻画国际股市间的相依结构,并首次将GARCHSK高阶矩波动模型与Connectedness方法相结合,量化国际股市间的高阶矩风险溢出效应.实证结果表明:国际股市间的动态等相关性具备显著的时变性,且易受到重大危机事件的冲击而增强.总体...     

高校校园绿化评估模型

基于景观生态学知识,从绿化系数、空间格局、结构特征、性能指标和美学效益五个层面构建校园绿化评估模型;利用SBE美景度评测原理设计调查问卷,得到绿化评价的效用数据;根据Borda计分法得出各个层面的权重,运用统计回归原理建立数学模型,获得各层面下属绿化指标的效用函数及其在校园绿化总体评价中的影响力权重,从而量化校园绿化评估模型中各个评价指标,其结果可用于对校园绿化效用的定量评估.     

企业三重绩效评价模型—空间几何模型

按照可持续发展战略的要求,从经济、生态、社会三个方面构建了企业的三重绩效评价指标体系.运用空间几何方法建立了一套企业三重绩效评价模型,该模型包括静态绩效评价、静态平衡度评价、动态协调度评价以及综合评价.最后,对评价模型进行了初步应用.     

Quality assessment for visible and infrared color fusion images of typical scenes

Two comprehensive evaluation metrics, image perceptual quality based on target detectability (PQTD) and perceptual quality based on scene understanding (PQSU), are proposed to measure image quality for visible and infrared color fusion images of typical scenes. A psychophysical experiment is performed to explore the relationship between conventional quality attributes and the proposed evaluation metrics. The prediction models for PQTD and PQSU are derived by multiple linear regression statistical analyses. Results show that the variation of PQTD can be predicted by sharpness and perceptual contrast between the target and background, and that color harmony and sharpness can predict PQSU. The proposed evaluation metrics and their prediction models provide a foundation for further developing objective quality evaluation of color fusion images.