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关键词： 高速公路   施工期   环境监测   生态文明  

摘要： 随着我国生态文明建设不断推进,生态环境保护政策和制度不断完善,对高速公路施工期生态环境保护工作的要求也越来越严格。结合高速公路项目特点和高速公路施工期生态环境保护工作的重点,提出新形势下高速公路施工期环境监测的监测断面(点位)、监测因子、监测时间与频次,以期为全国高速公路施工期环境监测工作的统一、科学和规范开展提供依据。

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55 dBA，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： 环境监测   全过程质量管理   监测水平   提升策略  

摘要： 环境监测作为评估环境质量、预防环境污染的重要手段,在环境保护领域具有重要地位.然而,监测水平的提升是确保监测数据准确性和有效性的前提.为了实现这一目标,需要不断优化监测全过程的质量管理.本文探讨了环境监测全过程质量管理中提升监测水平的优化策略,目的是进一步提高监测数据的准确性和可靠性,为环境保护提供更可靠的数据支持.

关键词： 启动异响   燃烧噪声   压力升高率   同步信号   喷油中断  

摘要： 针对搭载2.0 L涡轮增压柴油机的某皮卡车型在启动工况出现的异响问题进行排查与诊断，首先利用发动机消声室台架复现了异响，在台架进行异响信号的NVH测试，通过声频回放及信号滤波，确认异响为1～3 kHz宽频噪声；再通过逐缸断油方法，发现仅对第4缸断油后，启动异响完全消失，评估异响可能与第4缸燃烧相关；运用Kibox燃烧分析仪，对启动工况各缸燃烧特性进行分析，发现异响出现在第4缸最先喷油的情况下，且最大压力升高率达42 Bar/(°)，确认抱怨异响为燃烧噪声；进一步测试各缸物理喷油信号，发现第4缸无预喷信号，仅有主喷信号；通过分析该机型同步信号识别方式和喷油程序底层逻辑，发现当前逻辑中，启动过程第一次识别同步信号的时刻在第4缸预喷程序计算时刻之后，导致预喷计算失败；最终将底层喷油中断程序往后推60°曲轴转角，保证了启动工况第4缸预喷顺利喷射，异响得以解决，且对发动机性能无影响。

关键词： 离子型稀土   原地浸矿   源头淋洗   可渗透反应墙   末端治理  

摘要： 针对离子型稀土原地浸矿场地残留氨氮的污染特征，提出源头减量、过程拦截、末端治理的“源-流-汇”一体化技术模式。研究表明：以木质素磺酸钙为主淋洗剂的源头淋洗技术消减了原地浸矿场地残留氨氮90%以上，同时提升了土壤稳固性；拦沙坝-地表可渗透性反应墙运行初期氨氮最高消减率为87.65%，pH最高提升1.24，运行6个月后仍能够拦截泥沙90%以上，有效发挥了调蓄水量、拦截泥沙、消减氨氮和提升pH的作用；渗滤耦合生物处理系统连续9个月稳定运行，出水氨氮浓度低于1 mg/L，达到地表水Ⅲ类水质标准限值要求。源头减量、过程拦截、末端治理的“源-流-汇”一体化技术模式，为离子型稀土矿区环境治理提供了技术支持，同时也为实现离子型稀土资源绿色可持续发展提供了重要支撑。

关键词： 深度学习   对抗样本   对抗防御   数据增强   标签噪声  

摘要： 对抗训练是保护分类模型免受对抗性攻击的有效防御方法。然而，由于在训练过程中生成强对抗样本的高成本，可能需要数量级的额外训练时间。为了克服这一限制，基于单步攻击的快速对抗训练已被探索。以往的工作从样本初始化、损失正则化和训练策略等不同角度对快速对抗训练进行了改进。然而，在处理大扰动预算时遇到了灾难性过拟合。基于数据增强与标签噪声的快速对抗训练方法被提出，以解决此困难。初始阶段，对原始样本执行多种图像转换，并引入随机噪声以实施数据增强；接着，少量标签噪声被注入；然后使用增强的数据生成对抗样本用于模型训练；最后，根据对抗鲁棒性测试结果自适应地调整标签噪声率。在CIFAR-10、CIFAR-100数据集上的全面实验结果表明，相较于FGSM-MEP，所提方法在大扰动预算条件下，在两个数据集上的AA上分别提升了4.63和5.38个百分点。经实验证明，新提出的方案可以有效地处理大的扰动预算下灾难性过拟合问题，并显著增强模型的对抗鲁棒性。

关键词： 调制识别   MIMO   循环谱   高阶累积量   深度稀疏自编码网络  

摘要： 针对具有多径效应、大气噪声等复杂因素的无人机集群多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output， MIMO)信道的信号调制方式识别问题，提出了基于循环谱特征和高阶累积量特征的调制识别方法。首先，根据无人机集群复杂通信信道环境，建立Alpha稳定分布噪声干扰和多径干扰下的无人机集群MIMO信道。其次，分析了MIMO接收信号的高阶累积量特征和循环谱特征，提取出判别调制识别方式能力强的特征值，构造集群信号特征样本。最后，将特征样本输入深度稀疏自编码网络，实现6种调制方式的识别。仿真结果表明，该调制识别方法在无人机集群复杂通信环境下是有效的，当识别准确率为90%时，深度稀疏自编码网络识别性能优于多层感知机识别性能约1 dB。在存在直射径的MIMO多径信道中，当混合信噪比为0 dB时，识别准确率均能达到96%，在低信噪比下有较高的识别准确率，对复杂的信道环境下的MIMO信号识别具有鲁棒性。