复杂背景环境下基于SSD_MobileNet深度学习模型的火焰图像识别研究

针对现有的火灾火焰图像识别方法在光照和红花等类似火焰干扰的复杂环境下存在错检和漏检的问题, 提出一种基于SSD_MobileNet的复杂环境火焰区域标记方法。首先,将深度卷积神经网络SSD300的基础卷积网络VGG16替换为MobileNet网络,应用深度可分离卷积,降低网络参数,进而构建一种火焰图像检测的SSD_MobileNet模型;然后,迁移第一次训练模型所有的卷积层参数,初始化新的待训练模型;最后,加入新的数据样本用于削弱光照、红花等干扰对象的影响。通过与SSD300、以及深度学习的目标检测算法Faster R-CNN和YOLOv3-tiny对比,实验结果表明,构建的火焰检测和火焰区域标记SSD_MobileNet模型的综合性能优于Faster R-CNN和YOLOv3-tiny模型,更适用于实时火焰检测领域。     

扬尘在线监测在施工工地扬尘污染监管中的应用研究

施工扬尘是扬尘污染的重要来源,扬尘在线监测是扬尘污染监管的新手段.通过天津市扬尘在线监测试点建设工作,首次利用扬尘在线监测对各施工阶段的施工工地颗粒物排放特征及其在重污染天气时的应用进行了研究.土方开挖阶段的施工工地PM10排放浓度最高,在相继的五个施工阶段中,PM10排放浓度呈现高-低-高的趋势,对施工工地的监管应与施工周期同步;各施工阶段在春季的PM10排放浓度均为最高;施工工地夜间施工的现象较为普遍.     

基于多源卫星表征的中国秸秆露天燃烧CO2排放特征及驱动因子分析

秸秆露天燃烧排放是中国碳排放的重要贡献源之一,现有研究中对近年来中国秸秆露天燃烧排放演变特征识别及驱动力分析还不足.本研究采用基于Himawari-8、VIIRS、MODIS监测火点融合的方法估算了2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO₂排放量,并采用灰色关联分析识别其驱动因子.结果表明,2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO₂排放整体呈下降趋势,尤其在2018年排放大幅下降,对中国秸秆露天焚烧减排影响最大的区域为东北地区.针对不同省份的CO₂月排放变化趋势分析发现,黑龙江、吉林等省份表现为双峰型排放结构,有明显的季节性特征;而福建、广东等省份没有无明显的峰值与季节特征.农作物产量、播种面积与秸秆露天焚烧CO₂排放之间存在强关联性.在自然、经济因素对各省份秸秆露天焚烧行为的影响方面,上海、北京等发达省份(直辖市)受经济因素影响高,而贵州、内蒙古等省份(自治区)则易受自然条件牵制.     

紧抓"绿色矿山"理念实现矿业的可持续发展

青海是一个矿产资源大省，拥有种类繁多的矿产资源。本文简述了青海省矿山生态环境现状、矿山地质灾害及潜在环境地质问题、矿山环境问题的治理及保护现状和打造“绿色矿山”，实现矿业可持续发展。随着矿山开采规模、强度的不断扩大，产生的生态环境问题越来越突出，危害越来越严重，造成的损失和负面影响也越来越大，已成为社会关注和忧虑的热点问题。建设绿色矿山旨在治理保护矿区生态环境，促使矿业可持续发展，以达到经济又快又好的发展。     

酸雨来源及控制策略分析

酸雨受致酸污染物、碱性污染物的种类和数量,气象条件,以及长距离输送过程等影响。应用相关性分析、主成分分析和聚类分析方法对环太湖地区某典型中小型城市酸雨致因进行解析。结果表明,降水离子主要来源是人为活动源、地壳源和海盐源。通过定量计算得出,三种来源贡献率分别为86.4%,7.3%和6.3%。针对性的提出了优化工业布局和产业结构、调整能源消费总量和结构、加快全过程污染控制技术创新、完善空气质量监测网络、建立基于临界负荷的减排策略、建立多污染协同控制策略等建议,为环太湖地区酸雨防治的宏观调控提供参考。