国内要闻--广西频道--人民网

家电网

2018-08-04

事实上,我们迫切需要以一个冷静面对和从容应对的心态,来看待当前似乎尘嚣甚上的“中国威胁论”。像中国这样的大国,在经济社会全面崛起进程中,必然会遇到各种问题、不容回避的障碍以及必须要破除的藩篱。

”张博道出了很多北漂族的心声,他在微博上发出一段自己拍的搬家视频,他和三个同学坐在一辆小货车上,没有顶棚,和所有行李在一起。他说,“北漂坚持一年,能说你是试一试;坚持两年,闯荡闯荡;坚持三年,小伙子不错;坚持五年,可能收入还行;越坚持,也许会越幸运……”前天中午,有网友爆料称,原本乘坐上海虹桥飞武汉的MU2469航班,东航摆渡车误将一车乘客送到上海虹桥飞厦门的航班上。昨晚,东方航空回应称,此事为调度信息临时变化、信息传递滞后造成。

  很多人可能认为精子的快速运动会对其周围流体产生随机的影响,使竞争精子更难以通过,但实际上在精子周围的流体中会可以看到良好的运动模式。

孟先生告诉记者,去年,他在某平台购买机票时,发现名字写错了,于是联系平台客服修改乘机人信息,客服回应由于是特价机票,不支持退改。但是,他联系航空公司时被告知可以修改相关信息,不过需要平台与航空公司沟通后才可以在系统中更改。孟先生多次联系购票平台,客服均以特价机票不支持退改为由拒绝,最后只好作罢。

焦健说:虽然液压钳型号不一样,但是至少有四五十斤重,战士们能轻松拿起进行精密操作,保持其稳定性,都与日常辛苦的体能训练分不开。  入伍5年来,焦健参加抢险救援工作高达450余次。

图为“城市噪声动态图”界面之一。

工地施工噪声、交通车辆噪声、生活噪声,各种噪声声声刺耳。

这些噪声分布在什么地方?噪声分贝是多少?如果把噪声“画”出来,变成一张地图,那么每个人就可以通过看图,“聆听”到整座城市各种嘈杂的声音。

近日,上海市绘制成了全国首个可实现数据自动更新的“城市噪声动态地图”,打开页面,上海外环线以内城区的噪声实况便一目了然。 据悉,这张全国首创的“城市噪声动态图”从启动研究至今,已耗费了上海市环境科学研究院科研人员的6年心血。

怎么看懂噪声动态图?“辨色”识噪声,以12种颜色分别对应一定强度的噪声上海城市环境噪声控制工程技术研究中心主任周裕德介绍说:“‘城市噪声动态图’就像一块画布,12种颜色以线条或区块的状态,不均匀地散布在上海外环线以内的城区上。

说得更直白些,这12种颜色分别对应一定强度的噪声。

比如大于40分贝且不超过45分贝,是深绿色;大于60分贝且不超过65分贝,是大红色;大于80分贝且不超过85分贝,是蓝色。 通过这些颜色,就能知悉区域噪声的强度和分布。

”周裕德举了个实例,在某个被高架穿越的区域内,高架两侧紧邻着高架的地面道路被深蓝色和紫色涂满,意味着这片区域的噪声不低于70分贝。

而顺着高架,向东西两侧的街区延伸,噪声的颜色逐渐由砖红色转为橙色、黄色,直至淡绿色、草绿色,说明噪声在慢慢递减。 这样的颜色变化说明高架上的流动车辆产生了高强度噪声,对高架两侧临近区域的干扰最为直接、明显。 然而,随着噪声传播到周边街区,会不断被各种建筑物、绿地大树等障碍物减弱,最终成为城市背景声,人置身这样的声环境,就相对惬意。 他还介绍说,这张图还有一大功能,就是通过观察颜色的变化,可以精准找出噪声源尤其是一些长期隐蔽的噪声源,从而采取一症一策,精准破解。 以毗邻交通干道的某幢高楼为例,其顶部有一个热泵,是产生干扰周边的噪声源,但长期以来一直“藏”在道路车辆噪声的“庇护”下。 借助“城市噪声动态图”,科研人员发现该热泵及周边区域一直显示为深蓝色,且随着时间推移没有太大变化,有时甚至比附近交通干道的颜色还要深。 锁定目标后,当地环保部门便到实地查看,并要求物业方整改,根除噪声源。 “城市噪声动态图”还可为城市规划和管理提供科学参考。 比如某次重大活动的保障,活动所在地及周边区域的部分交通会局部调整,但主要目的在于确保当地交通顺畅。

有了“城市噪声动态图”,交通的调整还将多一个效果:在不给周边增加通行和噪声负担的基础上,让针对区域的行车更少、环境更宁静。 城市噪声图是怎么“画”出来的?根据相关间接数据,由系统换算出噪声数据这张城市噪声动态图又是如何运作的呢?周裕德说:“这张图的关键之一在于换算。

”他举了个例子,假设一条路两侧布满可以监控噪声的探头,那么画图很简单,把监控到的噪声数据,分别按照分贝的高低转换成对应的12种颜色,填上去就行。

可实际上,很少有道路会遍布监控噪声的探头,拿不到数据的“画图者”就要绕一条弯路,把间接数据换算成噪声数据才能作“画”。

因此,上海市环科院要从相关部门获得车流量、车速、车的种类等和道路有关的间接数据。

假设一条路上每小时有五六千辆机动车经过,平均车速不超过50公里/小时,机动车中有九成左右为小型车,那么换算这些数据后,可以推测该路段白天16个小时平均噪声水平在65分贝到70分贝,那么紧邻这条路边线的两侧区域便画成砖红色。 测算铁路沿线的噪声,原理也差不多,把获取到的车型、班次、速度等间接数据换算一下,就能得到某一段铁路在某段时间内的噪声数据。

经过多年的技术储备和实践,现在系统换算得出的数据精度相当高,和到现场进行实时监测相比,数据的误差率一般能控制在3%以内。 周裕德告诉记者,通过仔细阅读上海主要城区的噪声“全貌图”,可以明显看到,交通是主要的噪声贡献源。 周裕德说,这张图的另一个关键是“动态”,每隔20分钟左右会自动刷新,这就标志着换算工作每20分钟就要进行一次。 因此,后台数据的计算量惊人。 他进一步解释说,这张地图对城区做了网格化处理,每个网格的大小约为100平方米,如果把上海外环以内城区视为一张“芝麻饼”,那么上面这些网格就好像“芝麻”,这样的“芝麻”多达几百万粒。

每隔20分钟,这些“芝麻”就要同时各自进行一次数据换算,如此一来,计算量就相当巨大了。 周裕德介绍,把间接数据换算成噪声数据的过程中,还有一道隐藏的换算程序——从相关部门获取的间接数据不是拿来就能用,先要换算成系统可以辨识的形式才能被系统接受,这大幅增加了对系统获取数据及换算能力的挑战。 “城市噪声动态地图”虽然已取得初步成就,但仍需不断完善。

由于近年来城市更新速度加快,大多数噪声数据会随着城市建筑等要素的更替而频繁变化,有可能每个季度甚至每个月的特征都不同,这就对“城市噪声动态图”的精确性和时效性提出了高要求,因此做一张“动态图”就尤为必要。 (责编:高嘉蔚、宽容)。