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关键词： 小微绿地   声环境   恢复性   感知评价   噪声  

摘要： 小微绿地是高密度城市人居环境的重要组成部分,其声环境品质是影响居民身心健康的关键因素。该文从恢复性视角出发,以青岛市中心区4类小微绿地(社区类、商业类、休闲类和交通类)为研究对象,通过实地测量与问卷调查,对其声环境品质进行分析研究。结果表明:除了休闲类绿地以外,城市小微绿地声环境普遍以交通声为主导声源,噪声水平超过55dBA,因此应加强交通噪声控制;休闲类小微绿地声环境恢复性评价最高,其次是社区类和商业类,交通类绿地暂未表现出恢复性潜力,因此可针对不同类型绿地针对性地制定声环境优化策略;此外,小微绿地的“迷人性”特质较差,建议营造“迷人”声景以提高整体恢复性;最后,小微绿地声环境恢复性不仅与声源、噪声水平以及感知趣味性等声学因素相关,还会受到年龄、噪声敏感度、访问目的和停留时间等个体因素的影响。相关结论可以为城市小微绿地声环境的优化提升提供参考。

关键词： 沅江   遥感   浊度   Sentinel-2   FNN模型  

摘要： 沅江作为湖南省的关键河流,水质状况对区域生态环境和经济发展具有重要影响。文章利用Sentinel-2遥感影像和前馈神经网络(FNN),构建高精度的沅江浊度反演模型。结果表明,FNN模型具有较高的准确性,性能优于其他模型。2021—2024年,沅江浊度在夏秋季节显著高于春冬季节,河道中下游浊度较高,介于40~80NTU之间,而上游浊度相对较低,介于0~25NTU之间。研究成果为沅江水质监测提供了高效且精准的技术手段,对水资源管理和污染防治具有重要意义。

关键词： 高噪声流量   流量分类   深度学习   带噪声标签学习  

摘要： 针对网络流量数据容易受到干扰的现实情况,引人带噪声标签学习的思想,并人为添加噪声以模糊化特征。先建立特征和标签之间的线性关系,然后用mean-shift参数识别噪声数据。通过人工添加对称噪声和非对称噪声模拟现实情况下的各种干扰信息。由此提出一个基于L2正则的高噪声流量分类模型(PR-2),通过将流量转换为图像并应用L2正则化方法来处理带噪声的标签,以提高高噪声流量下分类模型的性能。在USTC-TF2016数据集上验证了本方法的有效性,并与LSTM、BiTCN、BoAu、CL、INCV、FINE方法进行对比。实验结果表明,PR-2方法在对称噪声和非对称噪声的噪声比为0.8的情况下仍能取得95.16%和86.15%的准确率,证明其在处理高噪声数据方面的有效性和可用性。

关键词： 木质素   碳量子点   木质素利用   光学应用   环境监测  

摘要： 木质素是自然界中含量仅次于纤维素的大分子聚合物,也是最丰富的芳香族资源,其独特的分子结构和丰富的官能团使其具有极高的利用潜力,如木质素基碳纳米材料。木质素基碳量子点(LCQDs)作为一种新型的纳米材料,具有原料来源广、环境友好、成本低廉和多功能性等优点,因此LCQDs的发展应用引起了研究人员的广泛关注。笔者首先梳理了目前该类碳量子点的制备方法和策略,包括“一锅法”和“两步法”;然后系统地分类介绍了其在光学、生物医药、化学检测和环境监测等领域的最新应用,如荧光防伪、光催化、抗菌、荧光探针检测与监测等方面。此外,基于木质素分子结构的复杂性和碳量子点的特点和功能特性,如荧光性、稳定性、生物相容性和低毒性,对LCQDs的制备、开发和应用存在的问题进行了总结,并对其后续发展进行了展望,将为木质素的高值化利用提供更全面的借鉴,为新型材料开发提供新思路,对于林业资源利用和生物质基材料发展具有重要意义。

关键词： 生存方舱   室内环境   CO 2浓度   生存试验  

摘要： 方舱室内环境控制对于保障避险人员长时间生存至关重要。因此,对密闭舱室内人员生存进行了试验研究,测试和验证了密闭舱室系统的可靠性,得到了人员避险期间舱室环境参数变化规律。研究了人体在密闭环境下,热感觉和舒适度随温湿度、氧气浓度以及二氧化碳浓度的变化关系,确定了避险期间环境参数的调节范围。

关键词： 洞庭湖   长江湖南段   总磷   通量   调查分析  

摘要： 总磷(TP)作为长江经济带地表水的首要污染物,一直备受关注,开展东洞庭湖及长江湖南段TP分布与通量调查具有重要的意义。于2021年8月选择在更具有代表性的丰水期,针对洞庭湖入湖河流及出湖口、湖体核心区和长江湖南段,开展了东洞庭湖及长江湖南段TP分布与通量变化情况的专项调查与分析。结果表明,入湖河流中TP通量对东洞庭湖TP增量贡献大小依次是:草尾河>蒿竹河>藕池河>湘江>汨罗江>黄花滩河;洞庭湖汇入长江的水体中ρ(TP)低于长江干流上游来水,洞庭湖对长江干流ρ(TP)有一定稀释作用。针对湖区水产养殖尾水处理难、化肥农药流失严重、农村环保基础设施运行困难等问题,提出了应加快实施《洞庭湖总磷污染控制与削减攻坚行动计划(2022—2025年)》,加强面源污染源头监控与治理,加大科技攻关力度等建议。研究结果为洞庭湖TP削减攻坚工作指明了方向,为深入打好污染防治攻坚战提供了技术支撑和重要参考,也为洞庭湖流域水环境监控与预警工作奠定了基础。

关键词： 色料   钒酸铋   离子液体   水热法   低温合成  

摘要： 本工作以硝酸铋(Bi(NO_(3))_(3)·5H2O)和偏钒酸铵(NH4VO_(3))为主要原料,并采用离子液体1-丁基-3-甲基咪唑溴盐([Bmim]Br)为溶剂,通过离子液体辅助水热法合成了BiVO_(4)黄色色料。利用X射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)研究了前驱体pH值、水热反应温度和时间对BiVO_(4)合成及显微形貌的影响,同时采用CIE-L^(*)a^(*)b^(*)色度仪考察了该色料的色度值。实验结果表明:前驱体溶液pH值对BiVO_(4)色料的合成及形貌有着重要的影响。不同的pH值条件下,反应体系的离子平衡会有所不同,从而影响BiVO_(4)色料的结构和性能。随着pH值从5增大至8,合成产物由片状向柱状转变。当pH=6时,可以合成片状单斜白钨矿型BiVO_(4)黄色色料,平均粒径约4μm。采用水热法能够实现BiVO_(4)色料的低温合成,合成温度由传统固相法的650℃降至160℃。随着水热反应温度由160℃升至200℃,BiVO_(4)色料粒径由4μm增加至10μm,团聚现象加重。延长水热反应时间有助于BiVO_(4)晶体的成核与生长,经160℃水热反应2 h后,制得的BiVO_(4)色料呈色性能最佳,色度值L^(*)=76.77,a^(*)=2.80,b^(*)=64.59。

关键词： 直流电机   噪声源识别   SABO优化算法   变分模态分解   增强学习   随机森林  

摘要： 原始噪声信号中包含了多种电机噪声激励源以及环境噪声,使得从信号中识别出各个噪声源变得困难.为解决这一问题,本研究提出了一种基于SABO(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)优化算法的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合经过增强学习(Adaboost)迭代优化的随机森林(Random Forest,RF)的方法.首先,通过SABO优化算法寻找VMD的最佳参数并代入VMD算法中,利用优化后的VMD对原始信号进行处理.然后对数据进行特征提取,并利用Adaboost算法对随机森林RF进行迭代优化,最后利用优化后的RF对这些特征数据进行训练和分类识别.结果表明,该方法能够准确地识别出电机的正常噪声信号、由转子不平衡引起的机械振动噪声过大的信号、由径向电磁力波引起的噪声过大的信号和由轴承装配不稳产生的噪声信号,为直流电机降噪及结构优化提供了理论依据.

关键词： 室内环境   通风方式   气溶胶   呼吸道传染病  

摘要： 【目的】探究室内致病气溶胶在不同通风策略下的传播特性。【方法】在超净实验室内,采用超声雾化技术释放二氧化硅气溶胶,以模拟致病性气溶胶在室内空间的污染扩散过程;通过分布式空气质量传感器监测并记录在不同通风模式下气溶胶随时间的扩散过程。【结果】在无通风环境中,气溶胶传播速度缓慢且浓度呈正态分布;地板送风模式能加速气溶胶的传播速度,复杂气流导致室内气溶胶浓度激增;在垂直层流通风环境中,气溶胶的传输效率同样高效,在初始阶段,室内气溶胶浓度迅速攀升,但随着时间推移浓度逐渐降低,最终趋于0;此外,室内障碍物不仅减缓气溶胶的传播,还显著影响局部气溶胶浓度,显示室内布局优化的重要性。【结论】垂直层流通风方式结合合理房间物品布局,能有效降低室内气溶胶浓度,减少疾病传播风险。

关键词： 环境监测数据造假行为   破坏计算机信息系统罪   污染环境罪   定性   行为犯  

摘要： 我国环境监测数据造假行为屡禁不止。其中,环境监测数据造假行为的罪名定性、犯罪预防等问题亟待探微。溯查该违法行为之成因,包括法律规范的零散与监管体系的虚置、行政主体与商事主体双方的“逐利性”、行政处罚的羸弱与刑事处罚的不畅三个方面原因。而其行为样态可分为修改环境监测系统数据型与干扰环境监测设备采样型。当前,学界对此行为的刑法定性存在以污染环境罪与破坏计算机信息系统罪进行规制的两种观点,司法解释同样未对该行为的罪名认定作出合理说明。因此,应对该违法行为的两种行为样态分情形以破坏计算机信息系统罪、污染环境罪等罪名进行定性。并尝试在环境监测数据造假行为中前移污染环境罪的入罪标准,并通过加强行政监督、社会监督的方式完善监管体系。