Accounting for monogastric livestock as a driver in global land use and cover change assessments

Land systems are described based on various characteristics, including land cover composition and agricultural production. However, it is uncertain to what extent livestock, particularly monogastric livestock, determines land systems. We included monogastrics in a land system classification, and statistically analyzed the land cover composition and agricultural production of otherwise similar land systems with and without monogastric livestock. The results indicate that land systems with monogastrics are statistically different from their counterparts in the classification without monogastrics in terms of grassland area and crop yields, but are less different in terms of tree area, crop area, and ruminant livestock production. We then used a land systems map that includes monogastrics in the classification and a similar map that does not include monogastrics to project future changes in a novel manner that integrates livestock as a determinant of land systems. The results show that including monogastrics in otherwise similar projections yields less cropland intensification and more cropland expansion in several world regions, including Northern Africa and the Middle East. Other regions, such as Europe and Australia, were characterized by less decrease or more increase in tree area in the application with monogastrics, mainly due to the occurrence of open forests with monogastrics. This study prompts a call for improved characterization of land systems for land use and cover change (LUCC) assessments in order to better represent LUCC driven by monogastric livestock.     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。     

基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性

运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源.     

The Aging of America's Reservoirs: In‐Reservoir and Downstream Physical Changes and Habitat Implications

Reservoirs are important for various purposes including flood control, water supply, power generation, and recreation. The aging of America's reservoirs and progressive loss of water storage capacity resulting from ongoing sedimentation, coupled with increasing societal needs, will cause the social, economic, environmental, and political importance of reservoirs to continually increase. The short‐ and medium‐term (<50 years) environmental consequences of reservoir construction and operation are well known and include an altered flow regime, lost connectivity (longitudinal, floodplain), an altered sediment regime, substrate compositional change, and downstream channel degradation. In general, reservoir‐related changes have had adverse consequences for the natural ecosystem. Longer term (>50 years) environmental changes as reservoirs enter “old” age are less understood. Additional research is needed to help guide the future management of aging reservoir systems and support the difficult decisions that will have to be made. Important research directions include assessment of climate change effects on aging and determination of ecosystem response to ongoing aging and various management actions that may be taken with the intent of minimizing or reversing the physical effects of aging.     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

水电厂设备设施风险的动态分级研究

为保障水电厂安全运行,根据水电厂设备设施构成要素,系统分析其风险,建立涵盖水轮机及其辅助设备、发电机及其辅助设备、计算机监控系统及自动装置、电气一次设备、电气二次设备、水工建筑物及金属结构、机具与防护设施等因素在内的评价指标体系。采用欧氏距离定义样本差异,标准化处理属性特征值,通过聚类迭代,开发水电厂设备设施风险的动态分级方法。研究结果表明:水电厂设备设施故障风险在每年的第2,3季度明显大于第1,4季度,并且随着时间推移,各季度设备设施故障风险同比有增加的趋势,风险分级结果与设备设施故障的变化趋势基本吻合。     

基于改进的HFACS和SPA的矿山安全人因分析

为了更好地服务于矿山安全管理,同时解决矿山人为因素调查、分析和评价方面存在的缺失,对部分矿山事故进行了统计分析,研究了诱发事故发生的人因因素,并分析了各因素发生的原因。在此基础上,结合对部分矿山安全管理现状的研究,建立了矿山HFACS分析模型。该模型包括5类事故致因、24个人因因素。应用该模型,结合集对分析方法,可实现矿山人因因素定量与定性分析。以陕西省某矿山为例,建立了该矿山的HFACS模型。采用专家评分法、层次分析法确定各因素的权重,计算出系统的联系度表达式。利用该表达式对该矿山的集对势、联系度、不确定性和悲观势进行了分析。结果表明,该矿山人因安全状况良好,个别人因因素指标需要改善和提高。矿山HFACS模型可以很好地涵盖矿山事故中的人因因素,通过对矿山人因现状的集对分析,可以有效提高矿山安全性。     

高温职业危害风险分级与分级管理研究

为进一步研究高温作业职业危害风险强度,探讨高温作业环境条件下环境温度与劳动强度对劳动者健康的影响及其联合作用。采用高温环境模拟仓实验与建筑行业露天高温作业现场调研和测试相结合的方法,以高温环境和心血管体能负荷值(%CVL)作为高温作业危害风险分级的主要参照指标。提出了高温作业职业危害风险分级的技术方法和针对不同程度高温职业危害风险管理措施的具体建议,为保护高温作业劳动者安全与健康提供科学依据。     

基于生活垃圾分类的厨余垃圾采样方法研究

与复杂的混合生活垃圾相比,厨余垃圾成分较单一,需要针对性的采样方法.本研究基于生活垃圾分类背景,在《生活垃圾采样和分析方法》(CJ/T 313—2009)的基础上,就采样位点和采样节点数对分类存放的厨余垃圾采样的影响展开研究.研究结果表明,仅采集垃圾桶中间位点的样品不具有代表性,不同情景应有不同的采样策略.当厨余垃圾流节点数少于2时需采集所有节点,当厨余垃圾流节点数为3~7时需采集2个节点,而当厨余垃圾节点数为8~18时需采集3个节点,均少于CJ/T 313—2009中要求的采样节点数.厨余垃圾的总量增大,则其最少采样节点数相应上升,但最少采样点受到厨余垃圾流节点数的制约.     

赣江流域土地利用方式对无机氮的影响

赣江无机氮是鄱阳湖氮素输入的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江无机氮的影响对鄱阳湖的富营养化防治具有重要意义.基于2013年1月和6月对赣江干流和主要支流NO-3-N和NH+4-N的浓度测定,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江无机氮浓度的影响.结果表明,不同空间尺度的子流域划分方式对赣江流域土地利用类型与无机氮浓度的相关性有较大影响.与NO-3-N相比,选择更小的子流域划分尺度有助于分析土地利用方式对NH+4-N浓度的影响;在温度较高、微生物活动强烈的季节,也应选择更小的子流域划分尺度研究土地利用方式对无机氮浓度的影响.一级土地利用分类下,赣江流域水田、水域对NO-3-N起"源"作用,林地、草地起"汇"作用;居民建设用地对NH+4-N起"源"作用,林地起"汇"作用.二级土地利用分类下,水田中丘陵水田是赣江NO-3-N浓度的主要来源,其次为平原水田,山区水田最小.居民建设用地中的城镇用地和其它工矿建设用地是赣江NH+4-N的主要污染来源,农村用地是NO-3-N的主要污染来源.