连云港市泥砂质潮间带大型底栖动物群落调查

于2013年9月对连云港市某泥砂质潮间带3个站位的大型底栖动物进行调查,结果表明,有大型底栖动物57种,其中多毛类23种,甲壳类18种,软体动物10种,其他类群6种。该潮间带大型底栖动物的总平均丰度为2 119.1 m-2,总平均生物量为66.34 g/m2,其中光滑狭口螺(Stenothyra glabar)在高潮带的丰度高达3 082.7 m-2,整个潮间带丰度呈现由高潮带向低潮带逐渐降低的趋势。潮间带Shannon-Wiener多样性指数平均值3.26;整个调查潮间带的沉积物环境较清洁。     

淮南市PM_(2.5)中PAHs污染特征及来源分析

通过采集淮南市6个功能区四季的PM_(2.5)样品,运用GC-MS仪测定样品中PAHs含量并分析其主要来源。结果表明:该市PM_(2.5)中PAHs质量浓度年均值为31.06 ng/m~3,呈现冬季污染程度最重,夏季最轻,采矿区商业区工业区文教区居民区对照区的特征;夏季PAHs以3环和4环为主,春、秋、冬季以4环、5环和6环为主;6个功能区均以4环PAHs为主;PAHs主要来源为煤燃烧、机动车尾气排放、生物质燃烧及焦炉挥发,其中燃煤和机动车尾气污染贡献最大。     

南京燃煤电厂烟气中汞的排放调查

对南京市8家国控污染源13台（套）燃煤锅炉进行监测，结果表明，燃煤电厂烟气中汞主要以气相部分汞形态存在，其排放值均达标，为0．16～15．9μg／m3，均远低于标准限值；煤质中汞含量与电厂烟气中汞浓度变化曲线的趋势是大致相似，相关系数为0．91；燃煤电厂机组容量、发电负荷越大，汞平均排放因子呈变小趋势；静电除尘器、湿法脱硫和选择性催化还原法的净化配置对汞的脱除效率最高，达到95．4％。     

香樟叶片中氟化物监测方法比较

比较了高氯酸、硝酸-氢氧化钾和超纯水3种基质对香樟叶片中氟化物浸提效果以及氟离子选择电极法定量方式之间的差异,同时尝试了离子色谱法。结果表明,间歇超声45 min浸提满足测定要求,标准加入法定量结果更可信。高氯酸基质曲线在不同日期制备的曲线重合度、斜率转化系数和日间偏差不如其他2种基质,但操作简单,浸提效果好,可通过测定前调节p H值和添加总离子强度调节剂改善;硝酸-氢氧化钾浸提效果与高氯酸的相当或更好,精密度好,但操作步骤多;超纯水浸提平均效果是其他2种的80%,叶片氟化物含量较低时与酸浸提效果相近;氟离子选择电极法与离子色谱法对叶片氟化物测定结果差异甚大,原因待查。     

预冷冻浓缩系统与气相色谱-质谱法测定空气中苯的测量不确定度评定

根据 Top－down技术中的控制图法，运用预冷冻浓缩系统与气相色谱－质谱联用对苯标准样气进行多次测定。通过计算和评定，得出当苯的测定浓度为100×10^－9时，不确定度为5．1×10^－9。     

北京市2013年1月一次空气重污染过程分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式，对北京市2013年1月9～15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析。结果表明，此次重污染过程北京市空气质量从9日的二级跳至10日五级重度污染，11日一13日空气质量维持连续3d严重污染，14日降为重度污染，15日转为轻度污染；重污染过程期间10—14日P（PM2.5）平均值为323μg／m。，平均风速为1．47m／s，平均相对湿度为73．6％，24h变温基本为一2．72～2．68℃，24h平均变压为一3．65～2．63hPa。指出，此次重污染过程与当地气象条件密切相关，稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景，风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因，地面风场辐合及边界层下沉运动是造成重污染的重要原因。     

基于改进后力学试验夹具的航天阀门试验方法

随着振动试验技术的发展和进步，对试验夹具的要求也更加严格，试验夹具的特性对试验结果和试验方法产生重要的影响。本文基于某航天阀门的试验要求，对原有的存在缺陷的试验夹具进行改进，对改进后的试验夹具进行特性分析，确定改进后力学试验夹具性能更加满足产品试验要求。本文基于改进后力学试验夹具进行航天阀门振动试验和冲击试验，采用多点平均控制的方式完成了包括扫频、正弦振动、随机振动、冲击试验在内的试验项目，试验结果满足产品要求。     

基于层次熵权-云模型城市道路塌陷风险评价研究

城市道路塌陷灾害频发，有效的塌陷风险评价对于塌陷的防治具有重要意义。道路塌陷成因具有模糊性、随机性、复杂性等特点，为尽可能保证其评价过程的客观有效，通过识别城市道路塌陷风险要素，构建城市道路塌陷的风险评价体系，使用层次-熵权-云模型进行组合评价，建立道路塌陷风险评价模型。将该模型应用于宝安区部分道路塌陷风险评价，结果表明：6条主干道基于道路塌陷风险评价模型评价结果与探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)实测风险评价结果吻合度较高，具有一定的应用能力。该模型为城市道路塌陷的防治起到了积极的指导作用，为城市安全风险防控起到了一定的参考作用。     

基于GM（1,1）模型的城镇生活污水排放量预测

根据2000--2012年全国城镇生活污水排放量数据，建立了相应的GM（1，1）模型和预测函数。通过后验差检验等对预测函数进行了评估，并对2013--2017年城镇生活污水排放量进行了预测，结果表明，2013--2017年全国城镇生活污水的排放量逐年增加，呈上升趋势，从2013年的477．2736亿t上升到2017年的624．1022亿t；灰色预测模型和方法简单易用，利用较少的数据即可进行精度较高的预测。     

深度学习在危险天气自动识别中的应用研究

基于机器视觉的危险天气自动识别技术近年来已成为研究热点，但模型识别准确率不高和模型不够轻量化是该项技术面临的主要问题。针对上述问题，提出了一种利用CycleGAN网络自动扩展危险天气数据集的方法，有效解决了数据集数据量不足、数据类型不平衡的问题。同时，还提出了一种三通道融合卷积神经网络(3-Channel Convolutional Neural Network, 3C-CNN),该网络主干分支采用迁移学习的技术方案，并利用多分支结构提取并融合天气图像中的整体与局部特征。结果表明，利用CycleGAN网络扩充的WeatherDataset-6Plus数据集能够有效改善深度学习模型的训练性能，3C-CNN模型的6类天气现象综合识别准确率达到了98.99%,识别速度达到220帧/s。该方法在保证准确率的同时实现了模型的轻量化，有利于其在嵌入式设备中部署。