DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 建立数学课程思政追踪、反馈机制路径 建立以学生为本、多层次、多渠道的数学课程思政追踪、反馈机制路径(见图1)，助力于学生品德养成。学生以“小组工作坊”的形式参与课程思政反馈活动，通过数字化课程思政指标分解库和学生课程思政成长库选取目标反馈融合点，经过自我分析、自我思辨、创造性地得出反思结果，再通过自评、互评、老师评等多渠道检验自我认知的深刻程度，最后将优秀成果收入学生课程思政成长库，形成该课程的课程思政文化。 2.1. 构建数字化课程思政指标点分解库 以立德树人为主线，基本数学理论与数学文化结合、基本数学方法与专业培养结合，将知识、能力、情感、态度、行为、言行、价值观、人生观、世界观等全面融合，即“一条主线 + 二个结合 + 全面融合”为宗旨，构建数字化课程思政指标点分解库，做好学生课程思政追踪、反馈题库资源。 图1. 数学课程思政追踪、反馈机制路径 基本数学理论与数学文化结合。数学文化包含：数学思想、精神、方法、数学家、数学史、数学美、数学与社会的联系、数学与各种文化的关系等 [ 4 ]。通过数学思想、方法的训练，培养学生理性思维的能力；通过数学家的艰苦奋斗、科学奉献的精神，培养学生吃苦耐劳、坚持不懈的科学探索精神；通过数学史中伟大成果与重要事件，帮助学生树立正确的人生观、价值观和世界观；通过数学美、数学应用，增强学生数学素养。数学课程思政的元素源于数学文化，数学文化促进着学生养成良好的品格与科学探索的精神。 基本数学方法与专业培养结合。对于非数学专业学生，数学这个工具与专业学习有机结合才能体现数学的应用价值。“数学素养 + 专业培养 + 品德养成”三位一体，“全面融合”多元化展示课程思政目标。 案例1：极限是“高等数学”的重要研究工具，是微积分理论的基础。 课程思政指标分解一：中国古代极限思想的精彩论述要比西方早1000多年，中国故代的“割圆术”、西方的“穷竭法”都是用圆内接正多边形近似代替圆，它们都是极限的早期思想。刘徽将圆内接多边形做到了192边形，祖冲之做到了24，576边形，阿基米德做到了96边形。通过了解中国古代数学领先世界的伟大成就，培养学生的民族自豪感和爱国主义情操。 课程思政指标分解二：数学发展史上有三次数学危机，第二次数学危机的产生与解决促进了微积分理论基础理论的完善。在整个数学发展的历史上，危机无处不在，危机不断推动着数学的发展，获得重要数学思想。危机也是人生成长的一部分，并为成长发展提供了重要而持久的助推力量。通过数学危机的产生、解决过程，有助于学生形成逻辑严密的哲学思辨素养，为学生确立辩证唯物主义的世界观和方法论奠定基础。 案例2：《九章算术》第八章方程主要讲述的是一次方程组的解法，它通过算筹摆成“方阵”直除消元与“线性代数”课程中的线性变换法(高斯消元法)完全一致。 课程思政指标分解点一：除《九章算术》外，中国古代还有许多数学成果。通过了解我国古代数学伟大成果，培养学生民族自豪感。 课程思政指标分解点二：算法一直是人们关注的问题，当今我国科学家在算法研究、计算工具革新等方面不断探索进取并取得了世界领先的成果，量子计算机“九章”实现量子霸权。华为公司先后建立了两个专门的算法研究所，华为能立足世界领先地位与重视数学研究密不可分。数学实力往往影响着国家实力，世界强国必然是数学强国，从而培养学生责任感、使命感、团队合作精神、创新创业精神。 2.2. 实施以学生为本的反馈方案 实施以学生为本的反馈方案 [ 5 ]，充分调动学生的积极性、主动性，实现反馈活动的及时性、全面性、真实性。教师依据数学课程思政教学目标、学情分析，每学期组织一次课程思政反馈活动，反思主题采用开放性与规定性相结合，并于开课前在网络教学平台发布详细要求。学生以“小组工作坊”的形式灵活使用碎片化时间进行自我分析、自我反思、自我总结形成共识。课程结束前一周将反思结果提交网络教学平台，进行“多主体评议”，形成再次反馈、巩固、提升。 “小组工作坊”由学生自由组合，建立工作小组(3~4人)，成员自定组长，分工合作反复分析讨论达成共识，形成总结报告。“多主体评议”由教师、小组组长和成员、不同小组间根据老师的给出的评议标准共同完成。具体方法为：小组出勤10%：由小组长负责，教师抽查，若有不实，扣组长分；小组工作30%：组员由组长打分，组长由小组成员打分；最后网络成果展示60%：自评打分20%，教师打分20%，小组互评打分20% (随机分配、互评3组)，每项评议都要写出评语。“小组工作坊 + 多主体评议法 + 网络平台”的反馈方法充分调动了学生的积极性，参与性，实现了灵活、多样的自主学习方法，培养学生团队合作精神。 收集学生优秀课程思政反馈成果，构建学生课程思政成长库，并呈现于超星泛雅在线平台与学习通。学生可以利用电脑、手机等网络设备便于随时利用碎片化时间进行开展学习、查阅。 2.3. 呈现多层次、多渠道的追踪、反馈机制 通过“小组工作坊”的参与形式，实现初步认知追踪、反馈。在学习完成任务中依据课程思政元素，学会运用数学思想、数学方法、数学精神对问题进行探讨分析，培养了学生自主学习能力，提升了学生数学素养，强化了学生的团队合作精神。 通过自评、互评，提升追踪、反馈的认知力。学生自评从认知、情感、价值观等多维度对课程思政内容进行总结，锻炼了学生运用数学知识、思想、方法分析解决问题的能力，培养了学生的科学精神与正确的价值观。小组互评分析反应了学生能客观、正确的分析他人成果中的课程思政元素的反思方式，联系自我认知方法，评议自我反思的深入程度，培养了理性思辨、明辨是非的能力。 通过同学、老师对自己的评议，完成深度认知追踪、反馈。借助他人的评价是实现“认知、反馈、判断、重新认识”必由之路，参考他人评议可以自我突破思维定势、扩大视野，转换思路发现问题、解决问题。
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user: 3. 实践效果分析 3.1. 学生参与情况分析 目前我们先后进行了三次学生课程思政追踪、反馈活动，2019学年第二学期，机械专业18级7个班共223人，其中29人参与约占13% (没有考核要求)，规定反馈主题“优化模型的应用”。2020学年第一学期，机械专业19级7个班共221人，其中218人参与约占99%规定反馈主题“矩阵运算的应用”；文科学生英语、俄语、体育专业19级7个班共229人全部参，参与率100%，自己选择与课程思政密切相关的反馈主题。2020学年第二学期，机械、电工专业19级7个班共203人，其中199人参与约占98%，规定反馈主题“假设检验的应用”。课程思政追踪、反馈活动覆盖面广，学生态度端正、主动性强。 文科类学生采取依据课程思政指标分解库内容，自由选择反馈主题。以2020学年第一学期，英语、俄语、体育专业19级229人的选题情况分析：选择以数学家励志故事、数学史中一些伟大成果激励自我培养科学奋斗精神的共134人占59%，以数学与文学融合，共42人占18%；以生活中的数学应用，培养数学思想、方法的共34人占15%；其余19人选择用其他形式如“画数学”方式完成反思任务。通过分析说明文科类学生还是喜欢用自己的特长做感想类课程思政反省。 理工科学生则依据学生特点、专业学习规定反馈主题。以2020学年第二学期，机械、电工专业19级参与课程思政反馈活动的199人完成情况分析：能准确总结出文献资料中所含数学思想与方法、处理具体问题思路的共155人占76%；通过模仿能够解决一些简单问题的共39占19%；其他9人出现严重抄袭、逻辑不通的问题。发现大学低年级学生具有一定的文献查阅分析能力，使用数学思想、方法创造性解决问题能力欠佳。 呈现灵活多样的个性化反馈形式。除传统的文献综述、课程思政论文、微课外，学生还使用了海报设计、抖音视屏等灵活多样的展示形式。例如：学生在新年联欢活动海报设计中运用了“麦比乌斯圈”，用“麦比乌斯圈”循环往复的几何特征，表达青春永恒、友谊无限的意义。 3.2. 课程思政反馈质量分析 将课程思政目标落实情况分为三级：A、数学方法使用准确，对具体问题有解决方案，思想感悟深刻并结合自我给出行动落实计划；B数学方法使用较准确，能解部分决具体问题，思想感悟片面且今后计划欠针对性；C数学方法分析有不足，思想感悟抄袭严重。以2020学年第二学期，机械、电工专业19级203人反馈质量分析：A级96人，占47%、B级64人占32%、C级43人占21%。说明大部分学生对课程思政阶段性目标有不同程度认识。对自己的感知、思维和意向等方面的进行全面分析、观察，对自己的想法、期望、行为及人格特征的给出判断与评估。
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user: 4. 结论与体会 通过追踪、反馈活动，学生积极主动性参与课程思政反馈活动、依据课程思政目标选择反馈主题、认真完成反思的过程、多种方式呈现反馈结论，落实课程思政阶段性目标分析，进而我们得出以下结论与体会。 4.1. 结论 第一、实施科学、有效的学生课程思政追踪、反馈机制，营造了浓厚的“我思我想我成长”环境氛围，厚植“鼓励自我认知、支持探索创新、允许失误、宽容失败”的课程思政文化，助力于学生品格持续完善与健全。 第二、灵活机动的“小组工作坊 + 多主体评议法 + 网络平台”反馈方案调动了学生主动性、积极性，实现及时、全面地掌握学生对课程思政的理解、领悟的程度，助力于学生结合课程思政内容提高数学素养与品德素养，便于教师发现不足，优化课程思政追踪、反馈机制，有效落实立德树人的目标。 第三、“数学素养 + 专业培养 + 品德养成”三位一体，将知识传授、能力培养、人格塑造有机结合，文理交融，体现个性特长，多元化展示课程思政目标。 第四、学生课程思政成长库充分发挥学生主动性，贴近学生感受，增加同理心，有利于学生交流借鉴，并可持续性拓展课程思政的教育效应。同时它受众面广，能帮助学生形成理性思维，培养思辨表达能力，增强文化自信，具有强大的辐射示范作用。 4.2. 体会 第一、反馈考核次数要少而精。数学类课程面对的学生数学基础有差异，专业培养与数学结合点侧重点不同，课程思政反馈目标点要依据学情，依托所学知识，结合专业特点，每门数学课程、每学期以一次反馈活动为宜，不要让反馈活动成为学生负担而流于形式。 第二、学生对数学家、数学发展等文献综述的问题参与率较高，对于以数说理、数学应用类的题目参与率较低。感想类题材的反馈作品极容易出现敷衍应付、认识浅显、套话总结等情况。鼓励学生结合自己失败的经历、失误的教训中分析总结。 第三、学生数学课程思政的数学应用、以数说理类论文不同于数学建模论文。单纯的数学建模注重观点正确性、合理性，突出创新性；而数学课程思政注重在结果正确、合理的前提下，结合自我实际情况剖析、理解做人做事的基本道理、感悟科学精神、体会数学应用的广泛性、了解数学发展的前瞻性。 第四、一次课程思政反馈只是实现课程思政阶段性巩固与反思，“立德树人”是一个隐性、长期、持续的过程，需要各方面的长期共同努力。
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user: 摘要 本文通过介绍同学们学习和生活中遇到或了解到的意外性事件，激发大家的好奇心和探索知识以及解决问题的欲望。借助Chebyshev不等式和弱大数定律揭示小概率现象背后所隐藏的统计规律性，让同学们从科学理论的角度意识到世间万事万物皆充满变数，要以积极健康的心态去面对学习中突如其来的打击，从而在教学过程中达到融入课程思政元素的目标。
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user: 1. 引言 十九世纪德国哲学家Friedrich Engels指出“在表面偶然性起作用的地方，这种偶然性始终是受内部隐藏的规律支配的，而我们的问题只是在于发现这些规律”。法国数学家Pierre-Simon Laplace也曾说：“生活中最重要的问题，其中绝大多数在实质上只是概率问题”。小概率事件理论不仅是大学数学专业、统计专业以及金融和经济等专业《概率论》课程的教学内容组成部分之一，也与我们的日常生活息息相关 [ 1 ] - [ 7 ]，广泛存在于工程、金融、经济、医学、教育教学等各行各业 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。譬如，下面日常生活中常见的意外性事件： 1) 2019年，距今已有850多年历史的世界著名建筑——法国巴黎圣母院的顶部塔楼发生火灾。这座经历了战争年代洗礼的艺术品，却令人惋惜地毁在了和平年代，虽然这事件发生的次数或者频率极小，但它在历史的长河中还是发生了。 2) 天气预报说：“降水概率是0，但是下雨了”；首先可以肯定的是这样的事件也是偶然的，很不常见的，发生的频率也是极低的，不然天气预报存在的价值会大打折扣。 3) 1912年，被称为“永不沉没的梦幻客轮”泰塔尼克号在初次航行的第四个夜晚撞上了冰山而沉没；2018年，川航机长刘传健万米高空“史诗迫降”；这些令人乍舌的几乎不可能的事件却确确实实发生了。 4) ……。 由此可见，小概率事件的发生均带有意外性，发生的频次极其罕见，但它发生时往往会对我们的生活产生重大影响。比如，美国著名安全工程师Herbert William Heinrich通过分析工伤事故的发生概率，为保险公司的经营提出过Heinrich法则，或称1:29:300法则，即在1件重大的事故背后除了有29件轻度的事故，还有300件潜在的隐患的事故。
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user: 2. 小概率事件 2.1. 小概率事件的含义 顾名思义小概率事件就是指概率非常小的事件，它同时又具有另外一个别称——“黑天鹅”事件，即指虽然根据以往相关的信息表明该事件具有发生的可能性，但是其实际发生的可能性微乎其微，甚至可以忽略不计，但是又不是绝对不发生的事件。在数学领域，我们通常将小概率事件概括为发生的可能性非常接近于0的事件。 2.2. 小概率事件的原理 本节主要通过引入Chebyshev不等式和Bernoulli大数定律，从本质上帮助同学们理解小概率事件发生的原理。 2.2.1. Chebyshev不等式 设随机变量X的数学期望 E ( X ) 和方差 V a r ( X ) 均存在，则对任意的 ε > 0 ，有 P { | X − E ( X ) | ≥ ε } ≤ V a r ( X ) ε 2 ， 或 P { | X − E ( X ) | < ε } ≥ 1 − V a r ( X ) ε 2 . 为了在教学过程中激发同学们的思维，这里我们给出两种不同的证明方法。 证明方法1：定义示性函数 I { X ∈ A } = { 1 ，         X ∈ A 0 ，     X ∉ A 则有示性函数的数学期望等于它下标事件 { X ∈ A } 发生的概率，即 P { X ∈ A } 。这是因为 E [ I { X ∈ A } ] = 1 ⋅ P { X ∈ A } + 0 ⋅ P { X ∉ A } = P { X ∈ A } . 考虑随机变量X和其数学期望 E ( X ) 之间出现大偏差事件 { | X − E ( X ) | ≥ ε } ，则 P { | X − E ( X ) | ≥ ε } ⋅ ε 2 = E [ I { | X − E ( X ) | ≥ ε } ] ⋅ ε 2 = E [ I { | X − E ( X ) | ≥ ε } ⋅ ε 2 ] ≤ E [ ε 2 ] ≤ E [ ( X − E ( X ) ) 2 ] = V a r ( X ) ， 故 P { | X − E ( X ) | ≥ ε } ≤ V a r ( X ) ε 2 ，得证。 证明方法2：考虑随机变量X为连续型(离散型随机变量类似)，且其概率密度函数为 p ( x ) ，则有 P { | X − E ( X ) | ≥ ε } = ∫ { x : | X − E ( X ) | ≥ ε } p ( x ) d x ≤ ∫ { x : | X − E ( X ) | ≥ ε } ( X − E ( X ) ) 2 ε 2 p ( x ) d x ≤ 1 ε 2 ∫ − ∞ + ∞ ( X − E ( X ) ) 2 p ( x ) d x = V a r ( X ) ε 2 ， 即 P { | X − E ( X ) | ≥ ε } ≤ V a r ( X ) ε 2 ，得证。 2.2.2. Bernoulli大数定律 在n次独立重复的试验中，假定事件A发生的概率为p，发生的次数为 S n ，则对任意正数 ε > 0 ，有 lim n → ∞ P { | S n n − p | ≥ ε } = 0 ， 或 lim n → ∞ P { | S n n − p | < ε } = 1. 证明：由Chebyshev不等式，我们有 P { | S n n − E ( S n n ) | ≥ ε } ≤ V a r ( S n n ) ε 2 ， 即 P { | S n n − 1 n ⋅ E ( S n ) | ≥ ε } ≤ 1 n 2 ⋅ V a r ( S n ) ε 2 . 又 S n ~ B ( n ， p ) ，则 E ( S n ) = n p ， V a r ( S n ) = n p ( 1 − p ) ，因此 P { | S n n − p | ≥ ε } ≤ 1 n ⋅ p ( 1 − p ) ε 2 . 从而结合概率的非负性可知 lim n → ∞ P { | S n n − p | ≥ ε } = 0. 得证。 根据Bernoulli大数定理，在经过大量重复试验后，事件出现的频率和发生的概率之间出现较大偏差的可能性近乎于0，也就是说事件出现的频率和发生的概率是基本相等的，无限接近的。如图1和表1所示，若独立重复的试验中某两种小概率事件在n次试验中的某一次发生的概率分别为 p 1 = 0.01 和 p 2 = 0.001 ，取Bernoulli大数定理中 ε = 0.01 ，则小概率事件出现的频率和相应发生的概率出现较大偏差的可能性P均随着试验次数n的增加而急剧降低，而且概率p越小，出现较大偏差的可能性P随着试验次数n的增加而急剧降低的速率越快，并明显呈现出趋于0的趋势。根据日常生活中小概率事件发生是极其罕见的或者说其发生的频率是极低的这一事实，可知小概率事件发生的概率也是极低或极小的。这从侧面揭示了小概率事件发生的原理——即该类事件发生的可能性是非常非常小的，几乎不会发生，但不是绝对不发生。 图1. 小概率事件出现的频率和发生的概率出现较大偏差的可能性P与试验次数n之间的关系 Table 1 The possibility of large deviations between the frequency and probability of rare event p 1 = 0.01 p 2 = 0.001 试验次数n 出现较大偏差的可能性 P 1 出现较大偏差的可能性 P 2 10，000 0.099 0.000999 20，000 0.00495 0.0004995 40，000 0.002475 0.00024975 60，000 0.00165 0.0001665 80，000 0.0012375 0.000124875 100，000 0.00099 0.0000999 表1. 小概率事件出现的频率和发生的概率出现较大偏差的可能性
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user: 3. 结论 小概率事件是指发生的可能性极小，但是也有可能发生的事件，所以概率为0的事件要么指不可能事件，要么指发生的可能性极小的事件，几乎不发生，但是又不是绝对不发生的事件。 通过日常生活中可能遇到的异常现象，让学生感受到小概率事件与现实生活之间的联系，同时结合小概率事件带来的影响：“不要心存侥幸，不怕一万就怕万一”，“常在河边走哪能不湿鞋”，“失之毫厘，差之千里”，“千里之堤，溃于蚁穴”，……，让学生体会量变到质变的过程，从而在教学过程中培养学生的辩证唯物观，增强学生的科学素养。 自然界就是这样，处处充满了随机事件，偶然的未必都是小概率事件，小概率事件却都是偶然的。但是，在历史的长河中：小概率事件必然发生！当然，这里我们强调“小概率事件必然发生”并非给同学们造成恐慌，让同学们整天患得患失，而是希望同学们在日常学习和生活中能够明白世间万事万物皆充满变数，俗话说“一切皆有可能”也是这个道理。我们的学习和生活，充满了坏事件和好事件，小概率的坏事件与小概率的好事件也都在伴随着我们成长，我们要注重未雨绸缪、防患于未然，用积极向上的心态去面对必然发生的好事件。
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user: 摘要 对《高等数学》课程思政建设工作进行探讨。首先，介绍课程基本情况。其次，给出课程建设目标，主要包括课程教学目标和思政育人目标。再次，围绕课程建设思路与举措展开讨论，包括课程团队、教学内容、教学改革、教学评价、特色与示范作用等。由于教学过程中融入思政元素，因此通过此次课程建设，可以完成思政资源库、课程大纲、教案设计及课件制作等相关教学材料。
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user: 1. 引言 党的十八大以来，习近平总书记先后主持召开全国高校思想政治工作会议、全国教育大会、学校思想政治理论课教师座谈会等重要会议，作出一系列重要指示，这些重要讲话为推进高校课程思政建设工作指明了前进方向、提供了根本遵循。教育部高度重视，认真贯彻党中央、国务院部署，对高校课程思政建设作出一系列工作安排，在学科专业、一流本科、教师培训、教学评估等工作中进行重点部署，并指导研制出台《高等学校课程思政建设指导纲要》，具体指导课程思政教学改革工作实践。《高等学校课程思政建设指导纲要》提出，要围绕坚定学生理想信念，以爱党、爱国、爱社会主义、爱人民、爱集体为主线，围绕政治认同、家国情怀、文化修养、道德修养、宪法法治意识等重点内容优化课程思政内容供给。为此，本文将围绕《高等数学》进行课程思政建设的探讨。
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user: 3. 预期成果 由于教学过程中融入思政元素，因此通过此次课程建设，可以完成思政资源库、课程大纲、教案设计及课件制作等相关教学材料。预期成果大致如下： 1) 组织动员教学团队进一步深入挖掘《高等数学》中的思政元素，探讨思政内容的融入方式，每章设计1~2个典型教学设计方案，并在课堂教学中予以实施； 2) 进一步完善课程思政教学案例，挑选8~10个示范案例制作慕课，进行网络教学推广； 3) 总结在课程教学中融入思政内容后的教学体会，撰写课程思政相关的教研论文； 4) 整理思政素材，为编写含有思政内容的高等数学教材做准备。
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user: 4. 总结 综上，如果教学团队具有丰富的教学经验且政治立场坚定，那么将课程思政元素有机地融入到《高等数学》课程教学中，培养学生的数学精神和创新精神，帮助学生建立正确的世界观、人生观和价值观，使学生坚定民族文化自信心，提高爱国主义情绪，形成报效祖国、报效人民，为人类做贡献的信念指日可待。
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user: 摘要 基于及时教学的同伴教学和基于SPOC的混合式教学模式实施了大学物理课程互动式教学。该教学模式与传统课堂教学相比，促进了学生自主学习、合作学习、生生互动、师生互动的教学环境。
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user: 1. 引言 大学物理是理工科专业必修的一门重要的基础课程，物理学的思维方法对培养学生分析问题和解决问题的能力，和提高学生的科学素养至关重要。大学物理基础课程一般都采用大班教学的方式，课堂人数少则七八十，多则上百。而大班教学一般采用教师讲授为主的传统教学方式，教师讲授教材上的物理概念和知识，学生记忆物理公式和定律。这种教学方式无法提高学生的学习兴趣，无法让学生真正理解物理概念。为了适应新工科人才培养的需要，使大学物理大班教学具有新的活力，保证课堂教学效果，寻求新的教学方法来指导大班课堂教学势在必行。 近年来，高等教育工作者做了许多探索性研究，提出了一些新的教学模式，如：及时教学 [ 1 ]、同伴教学 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]、混合式教学 [ 6 ] [ 7 ]，等，实践表明这些教学模式优于传统的教学模式。在众多教学方法中，基于及时教学的同伴教学法以及基于SPOC的混合式教学法在大班课堂教学中具有明显的优势，本文主要探讨这两种教学方法在大学物理课程教学中的有效实施。
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user: 2. 教学模式 2.1. 及时教学 及时教学(Just-in-Time Teaching， JiTT)产生于二十世纪末的美国，主要是由美国空军学院和美国普渡大学为首的本科院校提出的一种科学有效的教学方法，以解决教学过程中遇到的一些教学问题 [ 1 ]。及时教学的核心内容是“基于网络的学习任务”和“以学生的自主性学习为主的课堂教学”两个部分，及时有效的反馈是两者之间交互的桥梁，是及时教学实施的纽带，始终贯穿整个教学过程。反馈包括两部分：课前预习的反馈和课堂学习效果的反馈。课前学生认真完成教师布置的预习任务，并通过网络反馈给教师，教师有针对性地利用课堂讨论来强化学生的知识学习。有效反馈能够帮助教师及时地掌握学生的学习情况，帮助教师及时地调整和改进教学内容和进度，以适应学生的学习需求。 2.2. 同伴教学 同伴教学(Peer-Instruction， PI)是二十世纪末美国哈佛大学Eric Mazur教授为改进大班物理教学效果提出来的一种教学策略。同伴教学法实施的核心环节包括课前预习、讲解、同伴讨论、反馈四个步骤，有效地提高了学生的课堂积极性和学习成效 [ 2 ]。课前学生通过自学了解课程基本知识，上课时老师围绕课程的核心概念设计一些概念测试题，学生针对这些问题进行小组讨论，加深对物理概念的理解。教师基于学生自学和相互讨论后的反馈，确定课程教学内容，只讲重点、难点和关键点，帮助学生完善课程知识结构。 2.3. 混合式教学 混合式教学，在线教学和传统课堂教学相结合的教学模式。线下教学不是传统课堂教学活动的照搬，而是基于线上前期学习开展深入的教学活动。两种教学形式的有机结合，可以把学生的学习由浅入深引向深层次学习。解决学生学习主动性不高、学习效果不好等问题 [ 6 ]。 在线教学资源一般包括：慕课、微课程、翻转课堂。 慕课，即大型开放式网络课程(massive open online courses， MOOC)。2012年，美国的顶尖大学陆续设立网络学习平台，在网上提供免费课程。2013年，MOOC大规模进入亚洲。慕课本质上是一种教学模式，是以支持大规模和开放性为特征的在线课程。 微课程(micro-lecture)，简称微课，是以一个内容简短、主题明确的视频来集中说明一个问题或核心内容的小课程，最终形成在线学习或移动学习的实际教学内容，因而被看成是在线课程所需的教学资源，包含课堂教学中的教学设计、教学方法和素材课件等。微课程的主要特点是时间短、内容少、容量小、主题突出、多样传播、针对性强，并且微课程的制作简单。 翻转课堂(flipped classroom或inverted classroom)是指重新调整课堂内外的时间，将学习的决定权从教师转移给学生，是促进学生的个性化学习的创新教学模式，也是信息化时代的产物。翻转课堂把知识的学习与信息的获取放在课下，让学生借助在线视频进行自主学习，而课上时间用于师生交流，答疑解惑和学习探究。学生在课下可以利用多种教学资源进行自主学习、查阅资料而获取知识，教师在课上通过组织研讨和答疑，促进学生互动交流，帮助学生获取、巩固知识，提升学生对所学知识的理解，从而培养学生自主学习的能力，体现个性化学习特点。
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user: 3. 教学实施 3.1. 基于JiTT的PI教学 及时教学侧重课下反馈，同伴教学侧重课堂反馈。基于二者异步反馈和同步反馈的特点，结合两种教学方法，探索出了一种新的大学物理课程教学模式 [ 8 ]。 基于JiTT的PI互动式教学模式实施步骤：通过学校网络平台(畅课、MOOC、雨课堂)发布预习要求，让学生了解课程内容；要求学生回答一些与课程内容相关的概念性问题，通过网络反馈给教师；教师分析学生的反馈，依据学生的预习情况对课堂教学进行调整，确定课程教学内容，只讲重、难、关键点，帮助学生完善物理知识结构，精心挑选围绕课程的核心概念测试题。课上针对学生的学习困难或困惑，先简要讲述主题概念。给出一道概念测试题，以确认学生是否真正掌握所讲述的概念。学生短时间思考后作答，教师即时统计结果，判断大部分学生是否真正理解正确的概念。按照PI教学方法的规则，正确率达到30%~70%，学生可分组讨论，尝试讲述自己的想法及推理过程，老师在教室内巡视协助。讨论结束后，学生再次作答。如果正确率仍未达到70%，教师需要重新讲述，重新给出一道类似的概念测试题，确认学生是否真正理解。正确率超过70%，教师则可以进行下一个主题的教学。 教学实施需要教师运用自己的教学能力设计各种教学策略，来激发学生学习兴趣，引导学生积极参与教学过程。互动教学实施过程，测试题目是否合适决定了互动式教学的成败。因此教师必须精心设计测试题目，合适的题目可以引起学生积极思考，需要通过进一步思辨才能解决。过于简单的题目不能诱发学生的讨论动力，而过于复杂的题目思维能力要求太高，会使学生放弃讨论。 课堂讨论环节，学生对测试题答案的分歧促使各自寻求更多的信息，对自己的结论进行重新认识，促进对物理概念更深刻的理解与掌握。学生互相质疑和彼此解释结论的过程中，能产生更多的新思想和新方法，提高了学生的逻辑推理能力。课后相关知识作业的布置，有助于学生知识的巩固。 教学过程实施结束后，进行了学生问卷调查。学生认为“新教学模式提高了听课效率”的占比为91%，“新教学模式有助于对物理概念的理解”的占比为92%，“希望以后的课堂中继续采用新教学模式”的占比为88%。调查结果显示：基于JiTT的PI教学方式对学生基本物理概念、物理知识的掌握，提高学生学习物理的兴趣，都具有积极的促进作用。 为了进一步探索教学模式的实施，针对性地进行了学生问卷调查，“新教学模式对你现在的学习影响最大的因素是什么?”学生的回答主要集中在“课前认真预习”、“课堂积极参加小组讨论”。 3.2. 基于SPOC的混合式教学 基于SPOC的混合式教学，首先是制作微课程课件，然后通过翻转课堂将SPOC线上课程和课堂教学结合起来 [ 6 ]。在SPOC课程中，要求学生完成物理基本概念的学习，在课堂讨论中，强化学生对物理概念的理解和应用。线上教学可以弥补课堂教学的不足，课堂讨论可以促进教师和学生的交流互动。课堂讨论之前学生需要完成网络平台上的测试题，判断学生前面的内容是否听懂和理解，教师根据网络平台数据进行分析，有目的地组织课堂讨论，布置相关章节测试题。 混合式教学主要包括在线学习和线下课堂讨论，学习过程实现了随时随地化，不仅方便了学生的时间安排，也满足了个性化学习的需要。在课堂讨论环节，教师主要采取讨论问题的学习方式，根据教学的重点难点，针对性地设计教学问题。课堂讨论的问题，既要考虑学生的学习兴趣，也要考虑学生的学习能力，这样才能充分激发学生讨论中的参与度和活跃度。 线上线下混合式教学模式引入大学物理课程后，课堂上学生参与度显著增加，探究问题积极踊跃，互动次数较传统课堂大幅提高，学生进取心明显增强。学生通过问题的探讨，将线上课程中所学的知识应用到课堂学习中，提高了学习物理的兴趣。与此同时，多层次的线上、线下学习环节的设计特别是侧重讨论的课程设计思路锻炼了学生自主学习、科学探索、交流表达能力。 教学过程实施完成，进行了学生问卷调查。问卷结果显示：明确对上课进行互动式学习表示欢迎态度的学生占比90%，认为对学习有帮助的学生占比86%，没有学生不想参加这样的互动式教学实践。另外，希望其他课程也采用互动式教学的学生占比82%。 3.3. 小结 教学实践表明：在传统的教学模式中学生被动接受知识，很少考虑物理概念之间的关联，学生在学习中死记硬背物理概念和题型、机械地使用公式解决问题。基于JiTT的PI教学和基于SPOC的混合式教学模式要求自主学习和合作探究，是一个以学生为主体的教学模式。在学习物理时，学生不再是简单记忆知识，而是自己探寻知识、扩展知识，从而改善了对物理本质的认知，促进了学生物理学习兴趣。然而在教学实践过程中也存在一些问题，如学生课前预习不充分，课堂讨论时间难以掌控等，这些问题有待进一步改进。
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user: 4. 结束语 教育理应为学生提供有效的学习方式，实现学生创新能力的提高。同伴教学在于强调自主学习和合作探究，通过概念理解取代纯粹记忆。混合式教学中，学生通过线上学习掌握相关的基本概念，线下讨论提高解题能力与思辨能力，按教学进度配置与教学内容对应的随堂测试、作业与测试，瞄准学生学习困难点高效地讲授课程。在大班课堂教学中应该营造学生自主学习、合作学习、生生互动、师生互动的教学环境，努力将教育技术应用于教学实践，从教学理念、方法、手段等方面真正理解教育教学改革的本质，提高教学质量。
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user: 摘要 为研究生态修复对浮游植物群落结构和生物多样性的影响，分别于2015年和2020年的夏季(7月)与秋季(10月)在宁夏柳溪湖湿地选取6个样点进行调查研究。使用SPSS12.0进行Kolmogorov Smirnov检验、one-way ANOVA和Kruskal-Wallis检验，并利用PSAT326b.1.1 进行生物多样性分析。研究结果显示，生态修复后柳溪湖浮游植物种类增加，绿藻门浮游植物最为显著；藻类丰度与生物量均普遍升高，分别可达72，486.11 ind·L −1 和13.77 mg·L −1 ；优势种种数减少，优势度指数相比于修复前升高；生态修复后呈现Shannon-Wiener多样性指数(H)下降而Pielou均匀度指数(J)夏季上升、秋季下降的特点。上述调查结果表明，在生态修复中柳溪湖浮游植物群落并不稳定，需要较长时间的演替使得生态系统趋于稳定。
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user: 1. 引言 湖泊湿地是陆地表面封闭洼地中积水形成的比较宽阔的水域，柳溪湖湿地位于宁夏，气候和地理条件决定当地的水量少而蒸发量大，加上人类干扰使湖泊面积萎缩、水质恶化、生物多样性降低、形态结构破坏，致使湖泊湿地的生态功能退化 [ 1 ] [ 2 ]。生态修复的研究中发现在退化湿地修复中，浮游植物物种数量表现为：修复早期高于中期和近期，物种数量和优势种的优势度在修复早期低于中期和近期，修复时期越早，浮游植物群落结构表现越稳定，治理效果显著。Ameen Fuad等人(2019)的研究，修复的湿地浮游植物多样性和丰富度都低于自然湿地，而且在修复的湿地中蓝藻的数量比自然湿地更加丰富，由此表明，生物多样性要达到生态系统功能稳定需要较长的时间 [ 3 ]。 以恢复自然生态系统功能为目标的湿地修复正受到世界各国的关注 [ 3 ]，通过自然修复和人工修复相结合的方式用于生态修复措施，改善湖水水质及修复湿地生态。浮游植物作为湿地生态系统中的初级生产者，其群落结构变化与环境因子密切相关，浮游植物可对环境条件变化迅速做出响应，其种类组成、数量和优势种在不同的水环境中变化很大 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。本文针对生态修复前后浮游植物的群落结构和生物多样性的比较分析，来研究生态修复对柳溪湖湿地的影响。
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user: 2. 研究地概况与研究方法 2.1. 研究地概况 柳溪湖湿地面积107 hm 2 ，位于宁夏吴忠市利通区吴忠黄河国家湿地公园内，比邻黄河，地理坐标为东经106˚8'20''~106˚9'32''，北纬37˚58'58''~38˚0'5''，属典型的温带干旱半干旱气候，海拔1130 m。吴忠黄河国家湿地公园于2009年批复试点建设，2012年验收通过后，公园免费为公众开放。柳溪湖毗邻黄河，主要补水为黄河水。 柳溪湖湿地开展不同程度的生态旅游活动，在国家政策、地方政府和相关部门的支持和指引下，进行生态补水、水质改善处理、清淤疏浚、增殖放流、植被恢复以及退渔还湿等多项生态修复措施，并不断加大湖泊湿地保护力度。 2.2. 采样点设置 此研究根据柳溪湖实际情况设置了6个采样点，分别于2015年与2020年的夏季(7月)和秋季(10月)进行采样，根据湖泊的地理状况，在湖心、调水航道中心、主要的进水口和出水口、湖泊沿岸带(水草根垫)、湖泊航道、湖泊底泥疏浚带等布设采样点。采样点分布见图1，各样点利用GPS定位和各样点环境特征详见表1。 图1. 采样点的地理位置示意图 Table 1 Coordinates of sampling points and environmental characteristics of aquatic organisms in Liuxi Lak 样点 经度 纬度 采样点环境特征 柳 溪 湖 LXL1 106˚8'26.10'' 37˚59'20.20'' 公路桥下，沙砾底质，水呈黄绿色 LXL2 106˚8'31.00'' 37˚59'31.10'' 地质以鹅卵石底为主，水呈黄绿色 LXL3 106˚8'49.10'' 37˚59'39.60'' 地质以鹅卵石底为主，水呈黄绿色 LXL4 106˚9'0.03'' 37˚59'41.92'' 地质以鹅卵石底为主，水呈黄绿色 LXL5 106˚8'57.74'' 37˚59'52.53'' 地质以鹅卵石底为主，水呈黄绿色 LXL6 106˚9'13.54'' 38˚0'2.28'' 水泥硬质堤岸附近，岸上植被覆盖率高 表1. 柳溪湖水生生物调查采样点坐标及环境特征 2.3. 数据处理与分析 使用浮游生物网采用垂直拖网方式采样样品用中性甲醛溶液(浓度为采集样品的4%~5%)固定，定性样品沉淀24 h后，摇匀后取中间层水样制作临时封片在显微镜下观察浮游植物形态特征，并对浮游植物进行定性鉴定；浮游植物定量样品用有机玻璃采水器取水样1 L装入聚乙烯瓶中水样采集后应即用鲁哥氏液固定，水样经过48 h两次沉淀后被浓缩至20~30 mL取0.1 mL均匀样品在光学显微镜下进行种类鉴定和细胞计数 [ 7 ]。 对浮游植物的优势度及生物多样性特征进行描述，依据McNaughton优势度指数(Y) [ 8 ] [ 9 ] 确定优势种，计算公式为 Y = N i / N × F i ，式中， N i 为物种i的数量；N为所有物种的总数量； F i 为物种i出现的频率；在Excel中计算各年份各季节浮游植物优势度，优势度Y > 0.02的为优势种。定义该物种为优势种，Y > 0.1为绝对优势种 [ 10 ] [ 11 ]。 使用SPSS12.0进行单因素方差分析(one-way ANOVA)检测物种多样性之间是否存在组间差异。对于不能同时满足方差同质性和分布正态性的变量，进行对数转换[lg (1 + x)]或用非参数Kruskal-Wallis检验。利用PSAT326b.1.1软件计算浮游植物生物多样性指数，Shannon-Wiener多样性指数(H′) [ 12 ]、Margalef丰富度指数(d) [ 13 ] 以及Pielou均匀度指数(J) [ 14 ] 进行生物多样性分析。 Margalef指数(D)反映指一个群落或多寡，即生物物种的丰富度程度；Shannon-Wiener指数(H)大小意味着群落多样性的高低，可以预测群落中下一个采集到的样本属于哪一种，如果群落的多样性越高，采集的不定性就越大，故H值越大，多样性越高，反之物种多样性越低。如：当H ≤ 1时，物种组成较少；当1 < H ≤ 3时，物种组成适中；当H ≥ 3时物种组成高。Pielou (J)均匀度指某一群落或生境中全部物种个体数目的分配状况，其反映了各物种个体数目分配的均匀程度。若各物种个体数越接近，均匀度就越大 [ 15 ]。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 生态修复对柳溪湖浮游植物物种组成的影响 如图2所示，柳溪湖2015年夏季共鉴定出浮游植物6门48种及其变种，2020年夏季共鉴定出浮游植物8门188种及其变种，2015年秋季共鉴定出浮游植物7门29种及其变种，2020年秋季共鉴定出浮游植物7门79种及其变种；生态修复后绿藻门、蓝藻门、硅藻门、裸藻门植物种类显著增多，出现了金藻门、黄藻门浮游植物。 图2. 柳溪湖浮游植物物种组成 3.2. 生态修复前后浮游植物优势种变化 如表2，生态修复前后柳溪湖浮游植物优势种的种类和数量发生了变化，夏季由2015年的13种变为2020年的7种，2020年秋季鉴定出浮游植物优势种共12种，优势种种类减少。2015年优势度指数在0.022~0.099之间波动，2020年优势度在0.020~0.190之间波动，总体呈上升趋势。生态修复后柳溪湖浮游植物优势种以蓝藻、绿藻、硅藻为主，生态修复前还包括金藻；2015年与2020年夏季最优势物种分别为短线脆杆藻(Fragilaria brevistriata)和肘状针杆藻(Synedra ulna)，均属于硅藻门，说明水质一直较为清洁。 Table 2 Dominant species of phytoplankton in Liuxi Lak 时间 优势种 优势度 2015年夏季 短线脆杆藻 Fragilaria brevistriata 0.099 四尾栅藻 Scenedesmus quadricauda 0.093 棕鞭藻属一种 Ochromonas sp. 0.087 华美色金藻 Chromulina elegans 0.086 钝脆杆藻 Fragilaria capucina 0.078 空球藻 Eudorima elegans 0.065 球衣藻 Chlamydomonas globosa 0.062 马氏平裂藻 Merismopedia marssonii 0.053 多棘栅藻 Scenedesmus spinosus 0.050 四足十字藻 Crucigenia tetrapedia 0.047 卵形衣藻 Chlamydomonas ovalis 0.036 尖针杆藻 Synedra acus 0.032 纤细角星鼓藻 Staurastrum gracile 0.022 2020年夏季 肘状针杆藻 Synedra ulna 0.176 尖针杆藻 Synedra acus 0.112 弯形小尖头藻 Raphidiopsis curvata 0.082 四足十字藻 Crucigenia tetrapedia 0.027 中华小尖头藻 Raphidiopsis sinensia 0.024 微小平裂藻 Merismopedia tenuissima 0.024 被甲栅藻 Scenedesmus armatus 0.022 2020年秋季 中华小尖头藻 Raphidiopsis sinensia 0.190 水华束丝藻 Aphanizomenon flos-aquae 0.166 弯形小尖头藻 Raphidiopsis curvata 0.099 极大节旋藻 Arthrospira maxima 0.094 肘状针杆藻 Synedra ulna 0.059 被甲栅藻 Scenedesmus armatus 0.039 尖针杆藻 Synedra acus 0.039 微小平裂藻 Merismopedia tenuissima 0.034 尖细栅藻 Scenedesmus acuminatus 0.030 伪鱼腥藻 Pseudoanabaena schmidlei 0.028 微小四角藻 Tetraedron minimum 0.025 细小平裂藻 Merismopedia minima 0.020 表2. 柳溪湖浮游植物优势种 3.3. 生态修复对柳溪湖浮游植物丰度与生物量的影响 丰度和生物量是构成浮游植物群落结构特征的重要指标，生态修复后浮游植物丰度和生物量普遍远大于生态修复前，均呈现夏季高于秋季的季节变化，柳溪湖夏季藻类丰度由1630.6 ind·L −1 增加到72，486.11 ind·L −1 ，增大44倍；秋季由1591 ind·L −1 增加到11，473.96 ind·L −1 ，增大7倍。生态恢复工程实施后，柳溪湖藻类生物量相同季节比较也都增加，夏季藻类生物量由3.7 mg·L −1 增加为13.77 mg·L −1 ，增大4倍；秋季由3.24 mg·L −1 增加为4.1 mg·L −1 ，虽有增大但不足1倍，生态修复使浮游植物群落结构发生了很大变化(图3)。 图3. 柳溪湖浮游植物丰度与生物量 3.4. 生态修复对柳溪湖浮游植物生物多样性的影响 单因素方差分析显示柳溪湖各样点间生物多样性指数无显著差异(P > 0.05)。如表3所示，生态修复前后柳溪湖夏季Shannon-Wiener多样性指数(H′)由3.9235下降为3.6230，Pielou均匀度指数(J)由0.7370下降为0.7050；秋季Shannon-Wiener多样性指数(H′)由3.7945下降为2.8610，Pielou均匀度指数(J)由0.7490上升为0.8620。柳溪湖呈现Shannon-Wiener多样性指数(H′)下降而Pielou均匀度指数(J)夏季上升、秋季下降的特点(表3)。 Table 3 Biodiversity index of phytoplankton in Liuxi Lak 采样时间 H′ J 平均值 标准偏差 平均值 标准偏差 2015年夏季 3.9235 0.097 0.7370 0.117 2015年秋季 3.7945 0.071 0.7490 0.055 2020年夏季 3.6230 0.564 0.7050 0.084 2020年秋季 2.8610 0.065 0.8620 0.057 表3. 柳溪湖浮游植物生物多样性指数
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user: 4. 讨论 通过对生态修复前后柳溪湖浮游植物群落结构的比较，发现经过5年的生态修复，柳溪湖浮游植物种类和数量较修复前明显增多，其中绿藻门、蓝藻门、硅藻门、裸藻门浮游植物种类增加显著；优势种种类减少，优势度指数较2015年总体呈上升趋势；2015年与2020年夏季最优势物种分别为短线脆杆藻和肘状针杆藻，均属于硅藻门，说明水质一直较为清洁。 生态修复后浮游植物丰度和生物量普遍远大于生态修复前，均呈现夏季高于秋季的季节变化；柳溪湖藻类生物量相同季节比较也都增加；说明生态修复中的清淤活动使底泥中N、P等营养物质大量释放，在一定程度上加快了浮游植物群落演化的进程；并且结合优势度指数，可说明湖泊呈现一定程度富营养化，生态修复后还是不稳定的生态系统，需要长时间的恢复才能达到稳定状态。 温度是影响浮游植物生长的重要限制因素。生态修复前后为绿藻门、蓝藻门浮游植物种类较多，蓝藻门、绿藻门 [ 16 ] 浮游植物的生长最适温度较高，而在2020年秋季柳溪湖中作为优势物种的水华束丝藻(Aphanizomenon flos-aquae)和中华小尖头藻R (Raphidiopsis sinensia)丰度降低，也与秋季气温降低有关。 生态修复前后柳溪湖呈现Shannon-Wiener多样性指数(H')下降而Pielou均匀度指数(J)夏季上升、秋季下降，湖泊生物多样性较高，群落信息含量大，但均匀度较高，存在着占绝对优势地位的物种，说明生态系统并没有达到完整的状态。
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user: 5. 结论 此次调查结果发现，浮游植物群落结构，优势种、丰度、生物量都发生很大变化。物种丰富度增加，优势种物种数也增加，优势度指数增加，说明生态修复后的浮游植物群落并不稳定，并且平均丰度与生物量大幅提高，多样性指数下降。通过指示生物、优势度、丰度、生物量和生物多样性指数等进行评价，发现柳溪湖存在着富营养化现象，浮游植物仍处于演替之中，要使柳溪湖生态系统达到稳定，还需要较长时间生态修复和进一步监测。
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user: 摘要 本文以某铜冶炼厂贮存的涉SO 2 泄漏风险事故为研究对象，基于SLAB模型，模拟了最不利气象条件及当地常见气象条件下，高浓度管道SO 2 泄漏、管道SO 3 泄漏及液态SO 2 储罐泄漏下产生的环境风险影响。文章结果给出了泄漏事故发生后的危险区域及范围。同时根据预测结果，文章针对性地提出了有效风险防范措施，为有色金属冶炼企业制定应急方案提供参考。
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user: 1. 引言 SO 2 是重要的工业生产原料，也是主要的废气污染物之一。随着我国工业化进程的快速发展，SO 2 泄漏事故不断发生。一般SO 2 泄漏会发生在运输、存储、使用过程中，也经常发生在硫磺制酸过程中 [ 1 ]。在有色金属冶炼企业，涉SO 2 泄漏主要体现在金属冶炼过程中产生的高浓度SO 2 烟气制酸时发生的泄漏，同时也会伴生SO 3 泄漏。但冶炼企业还包括一些辅助生产工序，如贵金属提取工序，会存储高纯度的液态SO 2 ，用作还原剂生产有价金属，为此，该工序也有发生SO 2 泄漏的风险 [ 2 ]。这些事故泄漏的SO 2 浓度高，且泄漏后会迅速扩散，造成大范围的危险区域，对当地的环境及附近人员造成伤害。为此，事先做好SO 2 的环境风险评价对于有色金属冶炼企业如何有效防范风险事故发生、确定安全范围以及风险事故发生后如何采取安全应急措施等，都是非常必要的。 目前，研究危险气体泄漏的风险模型有很多，如高斯模型、ALOHA、SLAB、DEGADIS模型等 [ 3 ]。有研究表明高斯扩散模型在研究物质泄漏后果分析中应用较多，但高斯模型主要适用于较轻气体的预测。另一个应用最多的是SLAB模型 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。SLAB模型适用于平坦地形下重质气体排放的扩散模拟，可以处理的排放类型包括地面水平挥发池、抬升水平喷射、烟囱或抬升垂直喷射以及瞬时体源，其可以模拟多组气象条件 [ 7 ]，但不适用于真实条件下监测的实时气象数据输入。SLAB不仅能模拟危险物泄漏初期的重气效应，还能模拟重气效应消失后的大气湍流扩散情景。崔萍等将SALB模型运用到液氨泄漏风险研究中 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，另外SLAB模型已被运用到我国化工行业的H 2 S、甲烷、液碱等气体泄漏事故的模拟预测中 [ 11 ] [ 12 ]。但国内对该模型预测液态二氧化硫泄漏后果研究较少，目前仅有针对管道SO 2 风险扩散的研究 [ 13 ]。为此本文以某有色金属铜冶炼厂为例，基于SLAB模型，对厂内制酸工艺的高浓度SO 2 泄漏和液态二氧化硫储罐泄漏事故进行环境风险评价，并划分风险区域范围，为企业和政府制定风险事故应急预案提供一定的借鉴意义。
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user: 2. 有色金属冶炼业涉SO 2 泄漏风险识别 通常在有色金属冶炼过程中，涉SO 2 泄漏通常发生在两种情景下。 情景一，在有色金属冶炼过程中，会产生高浓度的SO 2 烟气(一般体积浓度大于7%)，该烟气可用来制酸，在制酸工程中，由于存在着转化、吸收，会伴随SO 3 的产生，这期间存在着SO 2 、SO 3 泄漏风险，从而造成环境风险事故。例如2006年9月3目，某复合肥有限公司60万t/a硫磺制酸装置在试生产过程中发生SO 2 泄漏事故，致使附近部分居民出现不良反应，先后有184人被送往医院接受观察。2010年5月7日，某化工股份有限公司硫酸生产线干吸工段一吸液下泵发生腐蚀性破损故障，使SO 3 、SO 2 泄漏引起的群体性中毒事件，导致59名村民到医院就诊。 情景二，在有色金属冶炼配套贵金属车间中，SO 2 是重要生产材料，通常储存在液态储罐中，在储存和使用过程中都有发生事故的可能，如1988年8月10日某有机化学厂在向罐车内贮存SO 2 气体时，因空压机漏气，造成大量SO 2 外泄并顺风向附近居民区和厂区弥散，造成附近居民及57名夜班工人亦出现不同程度眼、上呼吸道粘膜刺激症状。1995年4月25日，某腈纶厂在露天14吨槽车上卸料过程中因阀门泄漏，致使纯度为99.9%的液态SO 2 外溢，造成操作人员及下风险车间和当地村民的急性SO 2 中毒等。由于有色金属冶炼工艺复杂，危险物质较多，为此情景二的液态SO 2 的环境风险也易被有色金属冶炼企业忽视，通常在企业的环境风险评估报告、应急预案中缺乏体现。为此，在有色金属冶炼行业，两种情况的SO 2 泄漏事故造成的环境风险应引起人们足够的重视。
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user: 3. 环境风险影响研究 3.1. 事故源项分析 某铜冶炼企业生产规模55万t/a阴极铜，副产硫酸196万t/a。企业周边5 km范围有9个村庄，环境风险保护目标敏感。 该企业冶炼过程中产生的烟气二氧化硫为中间产物，产生后立即随生产流程进入烟气制酸工艺，不单独储存，仅有生产流程中的在线量。假设SO 2 泄漏发生在净化进口前，该冶炼系统管道及炉体的体积约为4000 m 3 ，制酸净化进口前的烟气中，SO 2 体积比为15.34%，SO 3 体积比为10.74%。该企业贵金属车间液态二氧化硫最大存储量为40 t，存放在贵金属车间副跨专用库房内。液态二氧化硫泄漏根据两相流泄漏公式计算。发生泄漏的具体参数如表1所示。 Table 1 The calculation parameters of risk leakag 序号 事故工况与源强参数 SO 2 泄漏 SO 3 泄漏 液态SO 2 1 事故类型 管线泄漏 管线泄漏 储罐泄漏 2 容器压力P (Pa) 117825 117825 600000 3 环境压力P 0 (Pa) 101325 101325 101325 4 裂口面积A (m 2 ) 0.0707 0.0707 0.0003 5 裂口形状 圆形 圆形 圆形 6 分子量M (g/mol) 33 * 40 ** 64 7 气体温度T G (℃) 260 480 25 8 气体的绝热指数k 1.3 1.3 / 9 容器裂口之上液位高度(m) / / 1 10 气体泄漏速率Q G (kg/s) 15.0 13.9 1.23 11 SO 2 /SO 3 占烟气的质量百分比 15.34% 10.74% / 12 气体中SO 2 泄漏速率(kg/s) 2.30 1.50 / 13 全部泄漏时间(s) 10 s和30 s 10 s和30 s 300 s 表1. 风险泄漏计算参数 注 * ：根据净化器烟气进口各物质含量计算得出；注 ** ：根据转化工段烟气各物质含量计算得出。 3.2. SLAB模型参数 SLAB模型由美国能源部劳伦斯利弗莫尔(Lawrence Livermore)国家实验室开发，是用于重气释放源的大气扩散模型。SLAB模型主要参数包括：泄漏类型、泄漏物质属性、泄漏参数、气象数据等，参数选取可实现优化组合 [ 14 ]。根据当地气象条件，企业所在地春夏秋冬气象条件如下，另外，给出了最不利气象条件 [ 15 ]，以进行对比分析(表2)。 Table 2 The calculation parameters for SLAB mode 参数类型 选项 参数 气象参数 气象条件类型 最不利气象 最常见气象条件 风速/(m/s) 1.5 2.74 环境温度/℃ 25 30.99 相对湿度/% 50 75.8 稳定度 F D 其他参数 地表粗糙度/m 0.03 评价标准 大气毒性终点浓度1级SO 2 /SO 3 (mg/m 3 ) 79/160 (大于该浓度可能对人群造成生命威胁) 大气毒性终点浓度2级SO 2 /SO 3 (mg/m 3 ) 2/8.7 (大于该浓度绝大多数人员暴露1 h不会对生命造成威胁) 表2. SLAB模型主要参数表 3.3. 预测结果及评价 在最不利条件下，根据模拟结果，当SO 2 管道泄漏发生10秒和30秒时，气体泄漏产生的环境影响范围将增大，铜厂周围达到大气毒性终点浓度1级的影响距离由0.86 km增加到1.42 km，已经超出厂界，可影响附近村庄敏感点。SO 3 管道泄漏也表现出同样的规律，但由于SO 3 大气毒性终点浓度1级比SO 2 小了近1倍，为此，影响范围较小，即使扩散30 s时也未超过500 m。 液态SO 2 储罐泄漏在最不利气象条件情景下，由于泄漏时间较长，泄漏量大，且先泄漏的液体立刻闪蒸为气体 [ 16 ]，为此达到大气毒性终点浓度1级的影响距离在几种涉SO 2 风险情景中最大，为2.23 km。(图1)在此种情景下，需要制定相应的应急预案，及时疏散群众。 图1. 毒性1级时最大影响距离 在当地常见气象条件下，达到大气毒性终点浓度1级浓度的影响距离显著降低，其主要是由于当地常见风速较大导致的，当地常见风速可达2.74 m/s，有利于高浓度SO 2 的扩散，即使是液态SO 2 储罐泄漏，其最大影响距离也在580 m以内，主要影响厂内工作人员。 超过大气毒性终点浓度2级的影响范围，对于泄漏事故最严重的液态SO 2 储罐来说，最不利气象条件下可达13.76 km，即使在常见气象条件下，也可达到4.26 km。(图2)这可能导致下风向大范围内群众会对泄漏事件有感。 图2. 毒性2级时最大影响距离
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user: 4. 风险管理措施 对含有大量SO 2 烟气的管道，应做到定期检修以及管道上各种阀门和仪表的检查，以降低发生管道泄漏的风险。输送主管道应设立应急切断阀并与各发生炉相联系，一旦发生管线泄漏，应急切断阀可在10秒内作出反应，以及时停止生产并切断烟气的输送，避免SO 2 发生更大面积的扩散，造成较严重的环境影响。 对于液态SO 2 储罐，有色金属冶炼企业要给予足够的重视，要设置明显的安全标志，对管线、泵、阀以及报警监测仪表定期检、保、修，每隔2~3年进行一次清理和大修，每天要进行一次巡回检查。另外，罐区还应考虑设在企业的下风向，离工序或离人员较集中的地方100 m以上。