基于广义翁氏模型与多循环Hubbert模型对全球石油峰值的预测

分别使用广义翁氏模型与多循环Hubbert模型对全球石油峰值进行了预测,并结合拟合优度检验对预测结果进行对比研究,证实应用广义翁氏模型的预测结果虽然具有一定的参考价值,但低估了未来石油产量的增幅,同时也具有单循环模型的本质缺陷;而基于多循环Hubbert模型的预测结果更符合历史产量数据的波动,并且克服了使用单循环模型预测中忽视资源产量规律的缺陷,在石油峰值预测中更具价值。     

AERMOD模型在石油化工环境影响评价中的应用

以某炼油厂新建聚丙烯酰胺装置为研究对象,介绍了AERMOD模型的基本原理、操作过程和所需基本资料,并利用该模型对周围大气环境造成的影响进行了逐日逐时的预测。结果表明:预测结果与监测值具有很好的一致性,说明该模型可成功应用于国内石油化工行业区域环境影响预测。     

CALPUFF模型在石化项目PM2.5模拟计算中的应用

以某新建石化项目作案例,介绍利用CALPUFF模型进行PM_(2.5)预测的一般方法,给出预测结果并对其合理性进行分析,说明该模型在预测PM_(2.5)方面具有能操作、预测结果相关性好的特点,同时也指出由于PM_(2.5)生成的复杂性和模型在模拟污染物化学转化方面的局限性,导致模型预测结果在完整性上存在一定的不足,这需要在下一步PM_(2.5)的预测评价工作中继续探索完善。     

主成分回归模型在农业需水量预测中的应用

农业需水量的准确预测对区域发展具有十分重要的意义。农业需水量受多重因素的影响,且这些因素大多存在较强的相关性。通过介绍主成分分析法的原理和计算分析,以实例（z市1998--2010年农业用水资料）建立回归模型对需水量进行预测。结果表明,该模型应用于农业用水量预测,其结果与当地实际情况较吻合,模型的拟合程度和预测准确度均较好。     

溢油对地表水体影响预测模型的搭建

以M原油管道在穿越N江处发生溢油事故为例,探讨了溢油对地表水体的影响、以及预测该影响所使用的预测模型。通过对石油类物质与水动力条件的作用分析,分析了一维水动力模型、污染物对流扩散模型的原理,探讨了两种模型的搭建。使用MIKE 11软件在河流水动力与污染物迁移两方面建立了预测模型,为后续模拟预测工作奠定了理论与模型基础。     

小管径配水管网水质模型脆弱性研究

小管径配水管网水质模型模拟结果精度高.但由于管网工况的复杂性,水质模型预测结果具有不确定性.通过定义水质模型的本质脆弱性,建立脆弱性分析模型,采用指标评价法研究模型在不同验证工况下的脆弱性,可以有效降低水质模型预测风险、构建水质模型失效“防火墙”,为帮助供水企业更为广泛地应用模型预测水质提供理论依据.     

土地市场景气指标体系及评价模型的建立

以徐州市为例建立了土地市场景气指标体系及评价模型。首先在建立指标体系时运用定性的方法对大量指标进行了初选,然后用主成分分析法确定土地市场景气指标体系,并运用层次分析法确定各指标的权重。在建立景气评价模型时,分析了传统扩散指数模型的缺陷,提出了合理的改进模型。同时,针对扩散指数与合成指数反映的土地市场运行状况之间的差异,引入了精度比较概念,在此基础上选择精度较高的指数进行土地市场景气状况评价。最后运用建立的评价模型对徐州市2001-2006年土地市场景气状况进行了评价,并对2007年徐州市土地市场运行状况进行了预测。分析表明,建立的景气指标体系及其评价模型能够较准确地评价和预测土地市场景气状况．     

应用数值法评价原油储罐项目对地下水影响

通过对大港油田某站场建设项目区域水文地质条件模型概化,建立地下水数值模型。对模型识别与验证,并选取石油类作为预测特征污染因子,应用数值法对石油类污染物在潜水层运移情况进行了预测和评价。预测结果表明,在30d时间内,石油类没有发生明显运移,污染源得到有效控制后,模型显示污染物浓度大幅下降,在第1 000d时,污染物浓度降低至0.04mg/L,几乎接近于零,污染物对周边地下水几乎无影响。     

ARIMA模型在林业产出分析中的应用研究

林业既是公益事业,也是重要的经济产业,林业产出关乎着国家生态环保与林业经济的发展。基于我国林业产出的变化情况,结合随机过程理论并运用EViews软件对1952年以来的林业产出数据原序列进行一阶差分序列、二次一阶差分序列处理和检验,利用时间序列模型对其产出变化进行了精准测度和预测。结果表明:基于我国林业产出数据的时间序列分析所构建的时间序列模型即ARIMA(2,2,1)模型拟合效果较好、预测精度高;与传统的回归模型相比,由于现实的林业产出具有很大的随机性,构建时间序列模型来拟合和预测现实的林业产出序列是合理的;模型存在随着预测时期延长预测误差逐渐增大的缺陷。因此,在实践中必须对模型不断加以调整和预测年份不宜过长,同时需要将现实中林业产出中随机波动因素考虑到模型中加以改善,提高林业产出的预测精度。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅲ.粮食生产潜力中、长期预测理论、模型及其应用

粮食生产潜力中、长期预测的目的是为国家中、长期粮食生产规划提供科学依据。粮食生产潜力中、长期预测的“双向预测理论”：从若干个预测模型中选择出2个模型,一个模型预测的未来产量是持续增加的,体现产量持续增加的科技进步力量;另一个模型预测的未来产量是先增加后减少或持续减少的,体现影响产量持续增加的负面综合因素力量。应用结果表明：模型可预测未来1~10年的粮食生产潜力,平均预测误差在5％以内。大量案例证明粮食生产潜力中、长期预测的“双向预测理论”是科学的、方法是通用的、结果是实用的。     

生态足迹理论在市域生态承载力评价中的改进探讨

从均衡因子、产量因子和评价结果等方面分析了生态足迹模型在市域生态承载力评价中的不足.以乌鲁木齐市为例,对生态足迹模型进行了改进,通过情景预测,提出提高市域生态承载力的建议和措施,并对生态足迹研究方向进行了展望.     

表面流人工湿地磷循环生态动力学模型及实现方法

人工湿地做为一种高效低耗的新型污水处理工艺日益为人们所关注,特别是表面流人工湿地所特有的区域生态效益和脱氮除磷效果,但其污染物去除的内在机制并不为人们所完全掌握。本文详细地介绍了表面流人工湿地磷循环生态动力学模型的设计思想、具体结构、数学模式和实现方法,并对生物生长、死亡和土壤作用模块的各种不同实现方法傲了深入细致地分析探讨。结果表明人工湿地生态动力学模型由于假设歧义、实现方法不统一、模型参数测定手段的缺乏等因素的影响,导致其模拟结果的误差偏大,在表面流人工湿地多介质环境条件下多形态磷循环机理和多学科交叉研究方面还需要进行更深入、细致的工作,来对模型不断完善以推动对人工湿地污水处理工艺的完全掌握和科学应用。     

灰色理论及改良方法对我国垃圾产量的预测

为了给城市环境规划提供理论依据,需要对城市生活垃圾产量进行预测,以期揭示其变化规律和发展趋势。本文对三种预测模型进行对比分析研究,并通过灰色关联度分析,选取与垃圾产量最为相关的5个因素,建立了包括多个因素指标的GM(1,1)预测方程的多元线性回归综合模型。该模型考虑了城市生活垃圾产量的主要影响因素,得到的拟合数据比较理想,预测模型和结果也更为合理可信。     

Lasso-Cox模型在个人信用风险评估中的应用

借鉴Lasso模型和Cox模型的优点创建Lasso-Cox模型,用以评估个人借款者的信用风险,并利用个人借款者的数据进行实证分析,比较不同模型的预测精度。结果表明:(1)单一Cox模型的预测准确度高于Logistic回归模型,而Lasso-Cox模型的预测精度达95.76%,远高于单一Cox模型。(2)考虑宏观环境对个人经济的影响,发现将宏观变量纳入模型后预测精度有明显的提升,其中Lasso-Cox模型预测精度高达98.88%。     

LUCC模型研究综述

介绍了土地利用／覆被变化（IIn0C）模型，分析了LUCC模型构成，并根据各模型功能差异将当前广泛使用的模型分为模拟模型和评价模型。对模拟模型的建立思路和评价模型的具体公式进行了较系统的分析，认为模拟模型能够对LUCC分布及变化进行模拟和演示，而评价模型能够反映出LUCC分布和变化的具体量化指标，两类模型各有优缺点。最后指出了目前LUCC模型存在的问题，并对以后的发展方向进行了展望。     

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

分析了上海1995-2004年度每年垃圾产生量的数据,由此提出了可应用于城市垃圾预测的多元线性回归预测模型.通过与指数法、GM（1,1）模型、GM（1,1）SSODMM等模型的预测结果进行比较,精度达一级.表明该模型在城市垃圾产量的预测中具有一定的优越性和广泛的应用前景.     

基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究——以阿勒泰地区为例

从供求关系视角对区域生态旅游需求进行预测有利于生态旅游资源的优化配置与生态旅游产业的可持续发展。建立基于旅游人数和网络搜索的计量模型，以阿勒泰地区2008—2012年生态旅游相关数据为样本数据进行预测。结果显示：预测旅游人数与当年实际旅游人数基本接近说明该模型拟合效果较好，可以很好地反映区域生态旅游需求。该模型和方法的应用对挖掘当地生态旅游潜力、生态旅游可持续发展具有一定科学指导作用。     

基于人工神经网络模型预测2017~2018年成都市危险废物增量研究

危险废物对环境或者人体健康会造成有害影响,有效地预测其产量是优化管理和合理处置的重要依据。以2008~2016年成都市危险废物产生量为基础,通过数据带入和整合及综合各参数因子的影响,利用人工神经网络模型预测方法客观反映并预测成都市危废产量的变化趋势。结果表明该模型预测2017~2018年成都市危险废物年产量分别达到24.46万t和26.88万t,模拟精度偏差低。因此,人工神经网络模型可以作为一种预测危险废物产生量的工具,其预测结果可以为职能部门提供决策参考。     

基于SARIMA模型的黑龙江省冰雪旅游国际需求预测

选取黑龙江省1990-2011年冰雪旅游入境人次的月度时间序列为研究样本,建立SARIMA模型对黑龙江省冰雪旅游国际需求进行分析预测。结果表明,SARIMA（4,1,4）（1,1,1）。模型的拟合度和短期预测效果都较好。通过应用SARIMA模型进行冰雪旅游预测,以期对黑龙江省旅游企业的冰雪旅游国际客源市场开发及政府部门制定冰雪旅游发展战略和政策调整提供重要的理论依据。     

基于非线性理论的太湖流域水环境决策支持模型

根据太湖流域水环境系统的特点,运用灰色系统理论和模糊数学理论建立水环境质量预测和评价的数学模型,并在系统开发中进一步实现了模型。通过对实测数据进行科学计算,得到较为满意的结果。