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环境模型中敏感性分析方法评述 总被引:8,自引:4,他引:4
模型本身及其参数的不确定性使其模拟结果的可靠性备受争议,科学地认识模型的不确定性并对其进行定量的评价一直是环境模型研究的前沿,也是环境模型构建和应用过程中不可缺少的环节.通过敏感性分析,研究模型输入参数的变化对模型输出结果的影响程度,有助于了解并简化模型结构、提高参数率定效率、增进模型精度并增加模型应用的可靠性.本研究总结了敏感性分析在环境模型中的作用,并对常见的敏感性分析方法的原理、应用范围和优缺点进行了综述.最后,阐述了敏感性分析在环境模型模拟决策中应用的现状和未来研究方向. 相似文献
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基于CMAQ模型的随机响应曲面不确定性传递分析方法实现与评价 总被引:1,自引:1,他引:0
针对蒙特卡洛法在复杂环境模型进行不确定性传递分析时对计算机和时间资源需求巨大的缺点,本文引进快速高效的随机响应曲面法,并将其成功应用于CMAQ区域空气质量模型的不确定性传递分析,建立了基于CMAQ区域空气质量模型的不确定性分析概念框架.采用2阶和3阶随机响应曲面法,研究了排放清单不确定性对臭氧模拟结果的影响,并与1000次蒙特卡洛模拟结果进行对比.结果表明:3种模拟情景下臭氧浓度的均值几乎相同,模拟结果的概率分布曲线也基本一致,而采用随机响应曲面法可以极大节省模拟所需时间,提高计算效率,显示随机响应曲面法具有在复杂大气环境模型中进行不确定性传递分析的潜在价值. 相似文献
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环境风险评价中的不确定性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在环境风险评价中经常会遇见不确定性问题,以无水氢氟酸储罐泄漏为例,分别研究了在计算事故发生概率、确定泄漏源、应用扩散模式、评价事故损伤结果等工作中遇到的不确定性问题。并以此分析了造成这些不确定性因素的原因,同时提出相应的解决方法,最后介绍了环境风险评价中不确定性问题的研究现状和方向。 相似文献
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以旅游城市环境系统的综合性、多目标性、动态性和不确定性的特征出发,提出用不确定性模糊多目标规划(IFMOP)模型来解决旅游城市 环境规划优化问题。通过建立旅游城市环境不确定性模糊多目标规划系统模型(IFMOPMTCE),使旅游城市环境系统的特性在模型建立和求解过程中得以充分反映,同时也有效地协调了环境经济等目标之间的矛盾与冲突,该研究为旅游城市环境规划工作提供了一种较为有力的工具。 相似文献
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阐述了环境监测分析中不确定度的基本概念和测定不确定度的评估过程,介绍了A类不确定度估算中的贝塞尔法、组合实验标准法、极差法、最小二乘法以及B类不确定度的一般信息来源及估算,并结合环境监测分析的具体情况,举例分析操作过程中不确定度各分量的估算,建立了测量结果的溯源性,对实验室提供数据的质量保证具有十分重要重的意义。 相似文献
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目的 针对当前船舶结构极限强度试验中试验场地、试验环境、试验方法、试验模型、试验设备等因素导致试验结果精度不高的问题,通过分析典型加筋板结构压缩试验过程中主要不确定度来源,提出降低试验不确定度的措施和方法。方法 基于不确定度分析理论,聚焦典型加筋板结构,开展压缩试验,围绕模型材料、模型加工、试验系统等不确定度来源开展分析,对其压缩极限载荷进行不确定度评估。结果 建立了一套适用于加筋板结构极限强度压缩试验的不确定度评估方法。典型加筋板结构极限压缩载荷、材料屈服强度引起的不确定度最大,其次是主面板及腹板厚度引起的不确定度,加强筋腹板高度与主面板尺寸对试验结果的不确定度有一定影响,加载伺服控制系统引起的不确定度可忽略不计。结论 材料屈服强度、板厚等因素均对极限载荷的不确定度有较大影响,在后续类似试验模型材料选择、模型加工等阶段应严格把控,确保材料、板厚等关键参数与设计值一致,提高试验结果可信度与精确度。 相似文献
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武汉汤逊湖未来水环境演变趋势的模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
以流域为基本单元进行水质水量耦合,构建武汉汤逊湖水环境演变模型(TXHwater);借助Monte Carlo分析方法,对未来汤逊湖的水环境演变趋势进行了分析.结果表明,来水不确定条件下,COD模拟结果的不确定性较大,NH3-N和TN的不确定性中等,TP的不确定性最小.来水不确定性对流域汇流、巡司河入流过程影响较大,主要体现在汛期的5~9月份.如按现有规划,不考虑对污染物指标的削减,到2010年和2020年该湖未来水环境形势严峻,水质将演变为劣V类,主要控制指标为TN和TP,汛期6~8月浓度达到峰值. 相似文献
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运用GIS软件及克里金(Kriging)插值等方法分析合肥城市圈PM2.5浓度的时空分布,根据合肥市环境监测历史数据、地面气象站点数据及历史气象数据,采用多元回归分析、相关分析等方法,研究合肥市PM2.5浓度的影响因素。结果表明:1)PM2.5 浓度整体变化情况为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,大部分城市PM2.5浓度峰值出现在1月,之后浓度开始逐渐下降,7月达到最低值,此后浓度逐渐升高。2)PM2.5浓度与CO呈高度正相关,相关系数高达0.875;与PM10、SO2、NO2的相关性也较高;与O3呈负相关。PM2.5浓度与气压、风速、降雨量以及能见度呈负相关,与温度、相对湿度呈强正相关。基于2018—2019年合肥市地面站点PM2.5浓度监测数据,构建预测PM2.5浓度的组合模型:对比三次指数平滑模型,确定模拟退火+遗传+三次指数平滑为优组合模型,拟合度达到95%。通过Kappa及MAPE指数对组合模型不确定性进行分析评价,两者分别为0.654和0.072,说明该模型具有高度稳定性。恰当的预测因子组合和模型不确定性研究有助于模型预测精度的提升和改善,从而为大气环境质量监测和评价提供参考。 相似文献
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正定因子矩阵分解(PMF)是目前污染源解析领域应用最为广泛的受体模型之一,其不确定性研究一直是源解析研究的前沿和热点.利用拔靴法(BS)、替换法(DISP)和拔靴-替换法(BS-DISP)3种不确定性分析方法探讨了PMF模型应用于土壤重金属源解析的不确定性,并以德兴铜矿周边土壤重金属为对象开展案例研究.结果表明,6因子情景是PMF模型最佳运行结果;在6因子情景的源成分谱中,除Cr和Ti外,DISP和BS不确定性区间均处于标识元素基本值的0.6~1.5倍之间,BS-DISP不确定性区间处于基本值的0.6~1.6倍之间;模型结果的不确定性更多源于因子旋转误差.通过这3种不确定性分析方法可以获得PMF模型运算中的随机误差和因子旋转误差.其中,BS-DISP法和BS法得到的结果能够辅助判断因子数是否过拟合,并有助于理解源谱的不确定性,而DISP法能够用于理解旋转的不确定性,可作为评价旋转过程可行性的方法. 相似文献
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Sensitivity of key factors and uncertainties in health risk assessment of
benzene pollutant 总被引:1,自引:0,他引:1
Predicting long-term potential human health risks from contaminants in the multimedia environment requires the use of models. However,there is uncertainty associated with these predictions of many parameters which can be represented by ranges or probability distributions rather than single value.Based on a case study with information from an actual site contaminated with benzene,this study describes the application of MMSOILS model to predict health risk and distributions of those predictions generated using Monte Carlo techniques.A sensitivity analysis was performed to evaluate which of the random variables are most important in producing the predicted distributions of health risks.The sensitivity analysis shows that the predicted distributions can be accurately reproduced using a small subset of the random variables.The practical implication of this analysis is the ability to distinguish between important versus unimportant random variables in terms of their sensitivity to selected endpoints.This directly translates into a reduction in data collection and modeling effort.It was demonstrated that how correlation coefficient could be used to evaluate contributions to overall uncertainty from each parameter.The integrated uncertainty analysis shows that although drinking groundwater risk is similar with inhalation air risk,uncertainties of total risk come dominantly from drinking groundwater route.Most percent of the variance of total risk comes from four random variables. 相似文献