基于SI-SB系统安全模型的多层级边缘智能管控模式

为探索信息化、智能化技术赋能下的创新型安全生产管控模式,从安全信息学的角度分析安全管控过程中的信息流动特点,提出安全生产多层级边缘智能管控模式;基于安全信息-安全行为(SI-SB)系统安全模型分析安全管控过程中安全决策偏差和滞后的机制,提出安全管控系统性能改进的思路;结合安全生产组织管理体系特点和数字化技术优势,阐述数字化技术在信息感知传递、安全信息解释和安全行为引导等3个方面的赋能依据,以及数字化感知、智能化决策和多层级管控等3个方面的赋能途径,并提出具备智能决策、敏捷响应、弹性扩展和人机协同特点的安全生产多层级边缘智能管控模式;在紧急事件、短周期管控、长周期管控3类场景中,对应用智能管控模式前后的安全事件响应进行时效性计算和对比。结果表明：所提出的多层级边缘智能管控模式能够显著提高安全管控效能。     

基于土地利用变化的江苏省碳排放时空差异与碳平衡分区

以江苏省13个设区市为例,基于碳排放(CE)和碳吸收估算方法,分析2005—2020年江苏省市域碳收支和碳补偿率的时空演变特征,随后引入环境基尼系数(EGC)从经济和生态两个角度分析空间碳平衡特征。结果表明：2005—2020年,江苏省土地利用碳排放从14 210.005×10⁴ t增至23 015.325×10⁴ t,碳吸收3 039.383×10⁴ t波动上升至3 628.703×10⁴ t,总体表现为碳源;13个设区市的碳补偿率整体呈现下降趋势,碳排放量与经济发展水平处于比较协调状态,与其人口聚集协调性较高;根据碳平衡分析,将13个设区市划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳强度控制区、高碳优化区5类,并建议前两个分区充分发挥生态优势,着重推进生态产品价值变现;其余分区优先推动产业低碳转型,能源绿色化发展。     

基于不同赋权方法的北运河上游潜在非点源污染风险时空变化特征分析

非点源污染已成为影响水生态环境和人类健康的重要因素之一,而解析非点源污染风险时空变化特征是非点源污染治理的重要前提.基于1980~2020年土地利用数据,采用潜在非点源污染指数（potential non-point pollution index,PNPI）模型探究基于不同赋权方法的北运河上游潜在非点源污染风险时空变化特征.结果表明：①流域潜在非点源污染风险呈东南部高西北部低的空间特征.研究时序内流域潜在非点源污染极高和高风险区面积呈减少趋势,极高和高风险区主要土地利用类型由旱地、水田和果园逐渐变为城镇用地和农村居民地.②均方差决策法、熵值法、变异系数法和专家打分法均得出土地利用指标权重最大,平均权重分别为0.46、0.53、0.45和0.48,而不同赋权方法确定的径流指标和距离指标权重差异较大,得出的各非点源污染风险等级区的面积占比差异也较大.③指数函数法通过构建土地利用指标、径流指标和距离指标的指数函数描述源因子与运输因子之间的关系,输出结果更符合流域非点源污染风险空间分布特征,极低和极高风险区面积占比分别为54.22%和6.23%.以上结果可为流域非点源污染风险分析及治理提供科学参考.     

北运河上游非点源污染风险空间分布特征研究

非点源污染是流域水环境污染的重要原因之一,非点源污染风险分区是有效治理水污染的重要前提.本文采用指数函数法改进潜在非点源污染指数（Potential Non-Point Pollution Index,PNPI）模型基于专家评价法主观赋权的不足,并采用改进后的PNPI模型解析北运河上游流域非点源污染风险空间分布特征.结果表明：①指数函数法通过构建土地利用指标、径流指标和距离指标的指数函数描述污染源因子与运输因子之间的关系,能够直观反映研究区内非点源污染风险的空间分布特征;②研究区2017年非点源污染风险呈现出东南高西北低的空间分布特征,极低、低、中等、高和极高风险区面积占比分别为52.4%、0.5%、12.4%、25.1%和9.6%;③研究区非点源污染极高风险区主要集中在人口密集的东南平原区河道两侧,主要土地利用方式为城镇用地;极低风险区则主要分布在人口稀疏且距离河道较远的西北山区,主要土地利用方式为有林地.PNPI模型模拟结果可为北运河上游流域非点源污染防治和生态清洁小流域分区治理提供科学参考.