不同污染等级下阳泉市PM2.5传输特征和潜在源区分析

利用2020~2022年阳泉市的PM_2.5监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用 HYSPLIT4 后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法（MS-PSCF）和轨迹密度分析法（TDA）,对阳泉市PM_2.5传输通道和潜在源区分区域、分级别研究. 结果表明：①阳泉市PM_2.5污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_2.5浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_2.5分布特征与本地特殊地形密切相关. ②小风天气下不同污染等级PM_2.5污染次数最多、PM_2.5浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_2.5污染次数和PM_2.5浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主. ③中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型（22%）、高压前部（底部）型（54%）、高压后部型（14%）和均压场型（10%）,高压前部（底部）型是造成PM_2.5浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型（78%）和西北气流型（22%）,平直西风气流型是造成PM_2.5浓度升高的主要高空形势. ④MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_2.5不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_2.5主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_2.5浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_2.5主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部.     

鹤壁市臭氧及VOCs污染特征、来源与减排控制策略分析

为解决鹤壁市臭氧（O₃）污染问题,基于2022年夏季（6~9月）常规污染物及挥发性有机物（VOCs）在线小时分辨率监测数据,采用OFP-PMF源解析-EKMA相结合的方法,进行O₃污染及其前体物VOCs来源与减排的污染控制策略分析. 结果表明,O₃多发生于高温低湿低压条件,芳香烃和含氧挥发性有机物（OVOCs）对臭氧生成潜势（OFP）及VOCs组分贡献较大,是活性和浓度优势物种. 源解析结果表明机动车尾气源（25.3%）是鹤壁市VOCs的主要来源,其次是工艺过程源（17.7%）和生物质燃烧源（17.6%）. 因此,与化石燃料及工业生产相关的排放源是鹤壁市大气VOCs的亟待控制源. 在O₃污染时期,鹤壁市臭氧生成处于VOCs控制区,基于EKMA的减排模拟结果显示,对VOCs和氮氧化物（NO_x）进行协同减排,且VOCs减排75%和NO_x减排10%时可以达到国家环境空气质量二级标准.     

华北高产农区公众对农业面源污染的环境保护意识及支付意愿调查

应用假设市场价值评估法(CVM)调查了华北高产农业区桓台县公众对防治农业面源污染地下水所需费用的支付意愿;评价了公众对技术、经济、政策等解决手段的期望和行为选择。调查表明,有60%以上的公众表现出能够为后代人着想而保护农业环境的可持续发展意识,有76%的人对污染现状的改善和治理持积极态度,人均支付意愿为22.8元·a-1,但公众对农业面源污染的环境保护意识不足。影响农民公众支付意愿的因素主要有家庭收入、受教育程度和职业。经推算,该县公众1a总支付意愿大约是1114.8～1320.2万元。可采取的环境保护技术措施以改良耕作习惯、控制化肥施用量为主,法制化的环保手段需要与公众环保意识相适应。     

九龙江流域氮的源汇时空模式与机理初探

综合运用定位监测、野外试验、模型模拟与GIS技术等手段和方法,定量研究了南亚热带地区九龙江流域和五川小流域氮的大气沉降、河流输送(地表径流)、淋失、反硝化和氨挥发等输入输出(源汇)时空模式与机理.结果表明,九龙江流域氮"源"以化肥与饲料输入为主(占总输入125.6kg·hm-2的86%).氮"汇"以氨挥发和河流输送为主(占总输出72.9kg·hm-2的82%).氮输入后50%以上进入大气和水环境,14.5%通过河流输送至河口与近海.大气氮沉降通量为14.9kg·hm-2,其中干沉降占34%,湿沉降占66%,形成1:2的干湿沉降结构;源于化肥施用与畜禽养殖引起的强烈氨挥发,氮沉降集中在春夏两季(占全年80%),且以铵态氮为主(39%以上).氮的径流输出及河流输送受人为氮输入与水文条件的双重控制,2004年九龙江向厦门海域输送无机氮11.5kg·hm-2,其中90%发生在春夏秋季(同期流量占全年89%);五川小流域总氯径流输出负荷为67.1kg·hm-2,其中85%发生在施肥量大、降雨集中的春夏两季(作物生长期);基流与降雨径流分别贡献25%和75%.总氮淋失负荷为27.5kg·hm-2,占总输入的9%;pH<5的酸性土壤带正电荷导致氮淋失以铵态氮为主(约占40%).九龙江流域反硝化通量为7.7 kg.hm-2,而氮挥发高达42.1kg·hm-2,氨挥发主要来自化肥施用与畜禽养殖(分别贡献50%和39%).减少春夏时期肥料氮的输入(养分管理),有效截留雨季的降雨径流(水文控制)是该流域氮素管理的关键.     

大伙房水库上游地区农业面源污染现状及防治措施

通过对大伙房水库上游地区农业面源污染现状的调查研究,提出减轻农业面源污染的具体防治措施,即采用培育生物天敌、控制农药使用量、水田改为旱田和控制灌溉水的方法控制氮磷流失,从而保护水源地生态环境。     

企业工作场所有害因素的识别与控制

为保护劳动者身体健康,减少职业危害,对生产过程中产生的有害因素进行系统、全面的识别、评价,针对性地提出控制措施,最终达到保护劳动者身体健康、避免发生职业病及健康损害的目的。     

基于数据挖掘的施工危险识别注意投入与分配研究*

为分析施工情境中危险识别注意资源动态投入分配规律,基于动态时间规整算法,挖掘危险识别注视轨迹序列,以表征注意资源投入分配变化,并采用k-means聚类、注视熵、Needleman-Wunsch全局序列对齐算法和统计等方法,深入挖掘注意资源在危险目标中投入和分配等时空变化规律。研究结果表明:当事人危险识别各阶段注意资源呈现从显著目标到高危目标的投入变化趋势,危险识别注意资源分配随情境复杂因素呈现零散、均匀的空间特征,分配无序程度提高。     

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WBS-RBS的装配式建筑全过程安全风险识别研究

为有效识别装配式建筑全过程的安全风险因素,采用WBS-RBS法分析装配式建筑全过程工作环节及安全风险,建立装配式建筑全过程的安全风险识别结构,按要素进行装配式建筑全过程安全风险分解,建立装配式建筑全过程安全风险分解图,并根据装配式建筑全过程工作分解图和安全风险分解图建立装配式建筑全过程WBS-RBS耦合矩阵,识别分析可能存在的风险因素,汇总得出装配式建筑全过程安全风险因素清单,为装配式建筑全过程安全风险的评估及控制奠定基础,从而降低装配式建筑全过程建设中的安全风险。     

基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用

为有效识别地铁施工作业人员不安全行为,基于深度学习与计算机视觉技术,提出融合行为和身份识别的不安全行为识别方法。首先,对更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)算法进行优化,引入高效通道注意力(ECA)模块提升行为识别的准确性;其次,将基于人脸超分辨率算法的人脸识别方法与行为识别相结合,提升图像像素水平并准确输出不安全行为执行人员相关信息;然后,行为识别与人脸识别并发进行,识别结果回流至数据库最终输出工人不安全行为报告;最后,选取某地铁施工项目的4种不安全行为进行识别方法的实证应用。研究表明：该方法可在地铁施工场景下进行有效应用,不安全行为识别和执行人员身份识别的准确率均达0.85以上,具有较高的准确度。