包钢噪声作业危害情况调查报告

对包钢主要接噪工人进行了体检，结果表明，噪声性耳聋的检出率为２１．６９％，语频听损、高频听损皆随工龄的增加及噪声强度的增高而增高，各组段间有显著性差异；高血压的检出率为４．１４％，中耳及外耳道异常检出率为１２．７８％，二者皆随工龄的延长而增高。各工龄段的检出率有显著性差异。     

噪声环境评价中的常见错误辨析

分析了工业噪声环境影响评价中在噪声预测参考点选择，噪声现状监测点布置、噪声控制对策等方面的常见错误，并给出了正确的方法。     

哈尔滨市空气污染指标时间变化规律的研究

通过分析哈尔滨市近五年空气连续自动监测数据,阐述了环境空气中SO2、NO2、PM10的年度变化趋势,季节变化规律和日变化规律,从气象条件和污染物排放量变化两方面分析其成因.     

低速下不同类型机动车暴露声级和最大声级的测定

本文叙述了对低速下不同类型机动车暴露声级 (LAE)和最大声级 (LmaxF)的测试 ,给出了测试结果 ,并对结果进行了讨论     

噪声暴露级在铁路环境噪声等效声级计算和预测中的应用

本文提出了利用列车噪声暴露级计算和预测铁路环境噪声等效声级的方法,克服了通常所采用的等间隔采样法的缺陷,较好地解决了小流量交通噪声等效声级的计算和预测问题。     

高速公路交通噪声经验预测模式探讨

通过对浙江省内各高速公路交通噪声实测数据的分析,总结和探讨较为简便的高速公路交通噪声经验预测模式,主要讨论车流量、受声点离公路距离和噪声等效声级的相关性,为高速公路交通噪声环境影响预测与评价提供参考。     

融合SSAE深度特征学习和LSTM网络的PM2.5小时浓度预测

精准的PM_2.5小时浓度短期预测,可以有效地提高空气污染的预报预警能力.针对传统的PM_2.5预测模型中存在的影响因素考虑不全面且影响因素选择方法适用性不强等问题,本文提出一种融合栈式稀疏自编码器（Stack Sparse Auto-Encoder,SSAE）和长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory,LSTM）的PM_2.5小时浓度预测模型.SSAE-LSTM模型综合考虑了时间因素、空间因素、气象因素和空气污染物因素等多种因素对PM_2.5的影响,采用SSAE以无监督方式自动提取PM_2.5抽象影响特征,实现特征的压缩和降维;然后以提取的抽象特征作为LSTM模型的输入,建立PM_2.5时间序列预测模型,挖掘PM_2.5历史序列中的长期依赖特征.为了验证方法的有效性,本文基于2016—2018年京津冀城市群71个空气监测站点的空气数据和气象数据,建立SSAE-LSTM模型对各个站点的PM_2.5浓度进行离线训练和预测实验.预测结果表明,SSAE-LSTM模型预测精度高于其它预测模型,在所有测试集上的一致性指数（IA）高达0.99,均方根误差RMSE与平均绝对误差MAE降到了13.98和7.90.此外,分析了SSAE-LSTM模型在不同季节的适用性,71个空气监测站点在春、夏、秋、冬4个季节测试集的预测值和实测值均有很好的线性关系,决定系数分别是0.86、0.92、0.96、0.93.对北京市万寿西宫站点的预测结果表明,SSAE-LSTM模型可以用于不同空气质量情况下的PM_2.5小时浓度预报,且具有应用上的可行性和可靠性.     

中国臭氧时空分布特征及与社会经济因素影响分析

本文根据2015～2017年中国大陆338个城市空气质量监测站臭氧(O_3)浓度数据,综合利用空间插值法、全局自相关法和地理加权回归模型(GWR),探讨了O_3浓度的时空变化特征及其与社会经济因素的关系。结果表明,2015～2017年中国大陆338个城市的O_3日最大8小时浓度为2～300μg/m~3,其中超标天数比例为5. 9%,323个城市达标率在85%以上; O_3月均值变化曲线基本呈"单峰状",5月达到峰值,12月最低; O_3浓度季节变化为夏季春季秋季冬季; O_3日变化特征为夜间到清晨O_3浓度很低,上午8∶00左右开始升高,下午16∶00达到峰值;中国华北地区、华东地区和华中地区O_3污染严重,华南地区、西南地区、西北地区和东北地区整体污染较低。O_3浓度在全国尺度上的集聚性呈上升趋势,GWR表明,人口密度、人均私家车保有量与O_3浓度显著正相关,第一产业占比与O_3浓度显著负相关。     

山区高校校园噪声环境监测及其评价研究

近年来,随着普通高等学校的扩招,学校噪声污染有加剧的趋势,校园噪声问题成为学者关注的热点之一.以商洛学院校本部为例,采用功能区实地布点监测法,收集了商洛学院11个监测点2015年3-4月11天的监测数据,利用等效连续A声级和噪声污染指数法进行噪声污染分析.结果表明:校园整体噪声污染严重,超标率达88.6%,噪声污染空间上集中于教学区的一号教学楼,时间上周内工作日较严重.噪声污染的主要原因是校内外的交通噪声和建筑施工.     

紧急抢险8小时

1月16日中午11:50,河南油田精蜡厂二联合车间液化气II区岗位人员白平、王小玲在操作室门口闻到一股刺鼻的气味,他们看了一下罐顶的风向标,刮的东北风,便寻着东北方向看去,发现远处的聚合楼西头自茫茫一片,泄漏物弥漫整个马路,情况十分危急.