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51.
为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型(AR-ResNeXt),基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。  相似文献   
52.
基于Fluent对压缩空气泡沫在长距离管道中的流动特性进行了数值模拟研究,将压缩空气泡沫近似为弥散流,采用Saplart-Allmaras模型模拟了不同管径下压缩空气泡沫以及不同泡沫原液浓度的AFFF泡沫在长距离管道内的流动及压降变化。模拟结果表明,随着距离变化,各管径管道内压降均呈现线性变化,且随着压缩空气泡沫的流动,压降线性增大。管道管径对管内压降变化具有显著影响,管道直径越小,管道内压降越大;泡沫原液浓度对压降的影响较小,且压缩空气泡沫在长距离输送中的压力随距离线性衰减。将模拟结果与长距离输送的试验结果进行了对比,误差在10%以内。  相似文献   
53.
北京北运河水系水质污染特征及污染来源分析   总被引:19,自引:0,他引:19       下载免费PDF全文
以北运河水系主要干支流2011年1~12月23项指标的监测数据为依据,采用水质类别法和平均综合污染指数法,对水质污染特征进行综合评价,运用主成分分析和系统聚类分析法,对水质指标主成分以及水质差异进行分类,并进一步对不同干支流污染来源进行分析.结果表明,北运河水系由于排污量大,地表水污染严重,除城市中心区部分河流水质为Ⅲ~Ⅳ类外,城市排水河流、远郊河流水质均为劣Ⅴ类.水质由3个主成分组成,COD、CODMn、BOD5、NH3-N、TP等为第一主成分;汞为第二主成分;石油类为第三主成分.干支流水质分为4类:第1类为清洁水源类河流,主要集中在城市中心区,降雨地表径流、雨污合流管网溢流引起的非点源污染是影响其水质达标的重要污染源;第2类为再生水水源类河流,主要集中在城市排水上游河流,城镇污水处理厂排水是其主要污染源;第3类为再生水与污水混合水源类河流,主要集中在城市排水下游河流及部分远郊区河流,由于城市下游排水管网不健全,远郊区污水集中处理率低,生活源和农业源的污染贡献率较高,水质污染严重;第4类为污水水源类河流,分布于远郊区县,农业污染占比较大,水质污染最严重.  相似文献   
54.
昌盛  白云松  涂响  付青  张坤锋  潘杨  王山军  杨光  汪星 《环境科学》2022,43(12):5534-5546
采用气相色谱-质谱法(GC-MS)测定了北江中上游流域地表水和沉积物样品中多环芳烃(PAHs)和多氯联苯(PCBs)类污染物的含量,分析了PAHs和PCBs的污染水平和空间分布,并评估了污染物的健康风险和生态风险.结果表明,16种PAHs单体在所有水样和沉积物样品中均被检出,检出范围分别为41.82~443.04 ng·L-1和59.58~635.73 ng·g-1,北江中上游PAHs的污染水平为中、轻度.水中PAHs以二环芳烃和三环芳烃为主,沉积物中以三环芳烃和四环芳烃为主.在水样中检出了17种PCBs,浓度范围0.81~287.50 ng·L-1,以六氯联苯和七氯联苯为主;沉积物中检出了8种PCBs,含量范围0.13~3.96 ng·g-1,以五氯联苯和七氯联苯为主.整个调查区域内地表水中PAHs和PCBs的终生致癌风险指数小于10-4,处于中、低水平;非致癌风险指数均小于1,不存在非致癌风险.采用风险商值(RQ)法对地表水中污染物进行生态风险评价,研究区域内地表水中PAHs和PCBs生态风险总体处于中低风险水平,个别点位存在重度风险的污染物单体,值得引起重视.采用沉积物质量基准法(SQGs)对沉积物中污染物进行生态风险评估,沉积物中PAHs和PCBs均处于较低的生态风险水平.  相似文献   
55.
"稀释与接种法"是BOD5的标准测定方法,制备溶解氧接近饱和且不含能干扰生化耗氧过程的物质的稀释水,是该法重要的工作之一.由真空泵带动的"空气净化--稀释水曝气"装置,流程合理、装配容易、调控灵活,可连贯进行空气净化与稀释水曝气,而制取符合质量要求的稀释水.  相似文献   
56.
选取2015年和2019年不同代表年份,结合外场观测和数值模拟,分析了天津地区不同季节不同天气(晴天、多云、霾)下,气溶胶辐射效应对整层大气透过率和地表入射太阳辐射的影响,以及这种影响在不同年份的差异.借助WRF-Chem模式模拟分析了重污染期间气溶胶辐射效应对垂直方向上气象要素廓线、边界层结构以及PM2.5浓度的反馈机制.结果表明:霾污染可导致大气透过率明显下降,春、秋、冬不同季节,霾污染导致中午大气透过率分别下降0.09,0.11和0.09.全年平均霾污染可导致大气透过率降低约15.5%.云量的增多也可导致大气透过率明显下降,多云天气下大气透过率相比晴天减小约22.4%.霾和云对大气透过率的影响还与太阳高度角有关,当太阳高度角>60°时,霾污染导致大气透过率下降8.6%.随污染等级提高,气溶胶对太阳辐射的衰减作用也越强,天津地区空气质量分别为Ⅰ~Ⅰ级时,中午地表入射短波辐射呈稳定下降趋势,依次为484,446,439,342,328和253W/m2.重污染期间,气溶胶辐射效应导致大气低层(250m以下)降温(0.8℃)增湿(3.8%...  相似文献   
57.
植物叶表尘及重金属对城市大气颗粒物污染的指示与评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
城市大气颗粒物污染问题日渐突出,目前主要依靠大气站点的直接观测数据反映污染的即时状况,而植物叶表尘及重金属的监测为评价大气颗粒物阶段性污染状况提供了新的途径.本研究通过分析北京交通带和公园共7个样点的臭椿(Ailanthus altissima)、槐(Sophora japonica)、北京杨(Populus beijingensis)、榆树(Ulmus pumila)、紫叶李(Prunus cerasifera f.atropurpurea)等5种常见绿化树种的叶表尘及重金属Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn含量,并计算尘金属综合累积指数(MAI),进而与邻近站点大气颗粒物观测数据对比并进行统计分析,尝试量化评价植物所处环境的大气颗粒物及尘重金属综合污染状况.结果表明:采用榆树叶表尘可量化评价大气可吸入颗粒物PM10的月均质量浓度,相对误差为1.2%~10.6%;臭椿叶表尘可量化评价大气细颗粒物PM2.5的月均质量浓度和月均空气质量指数(AQI),相对误差分别为0.18%~3.7%和0.26%~5.7%.MAI值可指示大气尘重金属综合污染状况,本研究中京承高速和朝阳公园大气尘重金属综合污染较重,其次为念坛公园、望京公园和玉蜓桥,最轻为岳各庄桥和麋鹿苑.  相似文献   
58.
通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作,而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况,获取任意时间、任意位置的空气质量信息,结合交叉注意力机制,提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来,作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制,并增加拓扑图编码器模块,提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后,使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数,提高模型对空间关系的关注。结果表明:CGMIM网络模型能够在准确预测的同时,对位置区域合理填充,能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。  相似文献   
59.
基流对亚热带农业流域氮素输出的贡献研究   总被引:1,自引:2,他引:1  
马秋梅  李玮  王毅  刘新亮  李勇  吴金水 《环境科学》2016,37(4):1371-1378
随着经济的迅猛发展和人民生活水平的逐步提高,亚热带农业小流域的面源污染日趋严峻,恶化的水体环境质量已经成为该区域可持续发展和生态文明建设的重要障碍.基流过程对流域生态水文过程有重要影响,因此本研究选取湖南省长沙县的脱甲和涧山两个农业小流域作为调查对象,通过流域观测和模型估算方法,对比分析2011年1月至2013年12月间流域基流过程对总氮(TN)输出的贡献.结果表明,在较高强度水稻种植的脱甲流域的月平均基流流量、平均基流TN流量加权浓度和平均基流对TN输出贡献[15.2 mm·month~(-1)、4.14 mg·L~(-1)和0.54 kg·(hm~2·month)~(-1)],均大于较低强度水稻种植的涧山流域[11.4 mm·month~(-1)、1.72 mg·L~(-1)和0.20 kg·(hm2·month)~(-1)].基流对TN输出贡献呈现明显的季节性变化,如在水稻生长季,脱甲和涧山流域基流对TN输出贡献分别为23.2%和18.6%,均低于休耕季的46.9%和40.0%,表明水稻种植会提高休耕季的流域基流过程对TN输出的贡献.因此,为缓解农业小流域水体面源污染,应当在农业小流域中实施合理的稻田管理措施来降低基流对TN输出的贡献.  相似文献   
60.
利用VOCs在线监测技术,对2010年宁波市北仑区空气内的VOCs的浓度、组成、变化规律及来源进行分析研究。结果表明,在北仑区域内的16种VOCs中,苯、甲苯、二甲苯、乙苯和己烷的比例占到了总数的82.9%,且该5种有机物浓度存在较为典型的季节性变化规律和日变化规律;采用CMD模型法对VOCs的来源进行解析后发现,北仑区域内的VOCs主要来源于汽车尾气、汽油蒸气和石油液化气,而且汽车尾气的贡献值要比一些大城市低得多,且夏季和冬季的成分源贡献率存在明显差异。  相似文献   
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