职工拒绝加班厂里能否扣发奖金?

小魏是某自来水厂的维修工。一天，他与女朋友约好，下班后一起去看电影。可没料到在临近下班时，厂里的供水设备突然发生故障，造成了大面积居民家里停水，为了尽快抢修设备，厂里决定：所有维修工人下班后一律不许走，都必须加班。小魏听到这个决定后，马上找到了厂长，说：我今天下班后跟女朋友有个约会，不能加班。”那不行，供水设备必须尽快抢修，所有维修工要一起上，谁也不能拒绝加班。”厂长的口气十分坚决，“你马上跟女朋友联系一下．取消约会，赶快到现场去，参加设备的抢修。”小魏按照厂长的吩咐．跟女朋友通了电话。把加班的…     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区（水源地）为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM（长短期记忆神经网络）3种时间序列模型在藻华（日平均叶绿素a大于15 μg?L^-1）预测方面的效果.结果表明：①时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;②基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;③输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据 无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于LSTM模型实现总叶绿素a浓度的短期预测,可为九龙江河流库区藻华早期预警和供水安全保障提供技术支撑.     

2000~2020年京津冀BVOCs排放量估算及时空分布特征

为研究京津冀地区天然源挥发性有机化合物(BVOCs)近20a排放量及时空分布特征,本文基于卫星遥感解译获得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据,计算获得了京津冀地区各市县BVOCs排放量及排放组成,同时对京津冀地区近20a的BVOCs排放的时空分布进行了特征分析.结果表明,近20a京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a;按照排放组成分析,ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.根据排放时间特征分析,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空间分布与土地利用类型和植被分布密切相关,不同土地利用类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33万t/a,12.78万t/a,2.31万t/a,分别占总排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地区BVOCs空间排放分布差异比较明显,北部、东北部的整体排放量明显高于南部、东南部.本研究可为BVOCs的计算提供研究思路,同时可为京津冀地区空气污染治理提供有关基础数据.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

污水处理厂低温运行期活性污泥核心菌群初探

东北部冬季污水处理效果较差,污泥效能不佳,该文以长春市5座污水处理厂为研究对象,利用高通量测序技术分析了污水处理厂活性污泥中的微生物组成,最后通过5座污水处理厂活性污泥微生物共有OTUs及优势菌属功能特性初步鉴定出核心功能微生物。结果表明,不同污水处理厂的活性污泥微生物丰富度及多样性没有显著差异性（P>0.05）。初步确定了2个阶元系统的优势微生物,在门水平上为Proteobacteria、Bacteroidetes、Firmicutes、Acidobacteria、Actinobacteria Verrucomicrobia,且均与生物降解相关。属水平上为Dechloromonas、Zoogloea、Arcobacter、Ferribacterium、Candidatus＿Accumulibacter、Sulfuritalea,其中与生物降解污染物相关的有Dechloromonas、Arcobacter、Ferribacterium、Candidatus＿Accumulibacter、Sulfuritalea;与促进活性污泥菌胶团生长相关的菌属有Zoogloea。以上微生物有较...     

京津冀地区非道路机械清单建立与政策情景分析

非道路机械是大气污染物的重要来源,已经逐渐引起了人们的关注.本研究旨在建立2020年京津冀地区典型非道路机械排放清单,分析排放控制政策和成本.结果表明：2020年京津冀地区典型非道路机械CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量分别为286.96×10³、232.17×10³、364.30×10³、34.15×10³、4.14×10³ t.农业机械的排放量明显大于建筑机械的排放量,约占总量的46.36%～91.62%.在综合情景(IS)下,2030年CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量与2020年基准情景(BAU)相比分别增加了-54.16%、-33.76%、-42.46%、-54.07%、-10.37%.在单一控制措施下,更新排放标准(UES)对5种污染物的减排效果最好,淘汰老旧非道路机械(CIV)对NO_x和P...     

投加颗粒活性炭强化餐厨垃圾的厌氧处理

通过投加颗粒活性炭（GAC）强化直接种间电子传递（DIET）进而提升餐厨垃圾的厌氧产甲烷处理效能,并研究了GAC投加导致的微生物群落变化.研究发现,投加了GAC的实验组反应器能够在更高的有机负荷下（10.4kgCOD/（m³·d））稳定运行并维持较高的甲烷产率,不投加GAC的对照组在有机负荷7.8kgCOD/（m³·d）时甲烷产率及pH值均明显降低,挥发酸大量积累,反应器酸化崩溃.微生物群落结构分析发现,GAC表面富集了大量可以胞外电子传递的细菌（占细菌丰度的34%）和可以参与DIET的产甲烷菌（占古菌丰度的88%）,表明GAC的加入可以有效富集这两类微生物的生长,并可能通过GAC强化DIET促进了餐厨垃圾的厌氧消化.     

成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征研究

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开。结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45.15±43.74)?10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%),卤代烃(17%),含氧挥发性有机物(OVOCs)(15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮。通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对二甲苯、异戊二烯、乙烯等。整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动。国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57.65?10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著。分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点。双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大。     

成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开.结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45. 15±43. 74)×10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%)、卤代烃(17%)、含氧挥发性有机物(OVOCs,15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对-二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮.通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、乙烯等.整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动.国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57. 65×10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著.分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点.双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大.