基于模糊DEMATEL-BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性，提高风险评估的准确性，预防风险事故的发生，提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素；其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系；再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程；然后确定先验概率，并以前兆数据作为输入信息，推导计算管制单位的动态风险概率；最后利用模糊损失率量化风险后果，计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例，对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明：特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点；t₁～t₅时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10^-2上升到1.106 3×10^-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传...     

民航安全复杂系统的关键成功因素识别——基于中国民航近10年安全管理工作的研究

为了探寻民航安全长周期运行的经验，即确定对实现安全运行起着决定性作用的关键因素，首先，收集了中国民航行业发布的航空安全工作报告、政策新闻、具有10 a以上工作经验的专家访谈等资料，运用扎根理论对其进行处理以识别民航安全复杂系统的影响因素。其次，利用提出的二维不确定语言变量(2-Dimension Uncertain Linguistic Variables, 2DULVs)-分层决策试验与评估实验室(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)混合模型计算影响因素的中心度和原因度，以此识别民航安全复杂系统的关键成功因素。最后，将计算结果与传统DEMATEL方法的结果进行对比分析。结果表明，安全投入力度加大、安全意识的转变、安全监管与督导力度的加强、法律法规与管理机制的持续健全完善、科技创新引领智慧安全、安全风险分级管控和隐患排查的双重预防为实现民航安全复杂系统的关键成功因素。与传统DEMATEL方法相比，提出的混合模型有效减少了549次专家决策，识别结果更符合民航实际情况。     

基于排污量分配的流域生态补偿标准研究

为体现“差异性公平”,本研究通过构建流域排污量分配指标体系及分配模式,采用熵权法确定分配指标的权重,根据不同地区的分配比例,结合流域可分配排污量,确定流域内不同地区分配排污量.以闽江流域为例,对流域内各个地区2010~2019年的排污量进行分配,根据排污量分配情况分别测算2010~2019年闽江流域生态补偿标准.结果表明,福州地区实际COD排放量均高于理论COD排放量,其超量排放范围分别为871~20857t;南平地区除2010年的实际COD排放量略高于理论COD排放量外,其余年份均低于理论COD排放量;三明地区实际COD排放量均低于理论COD排放量,其损失的排放量范围分别为1479~12507t.2010~2019年福州地区需要支付的生态补偿额度分别为1175~28139万元;南平地区除2010年需要支付生态补偿外(补偿值为821万元),其余年份均获得其他地区的生态补偿,补偿值分别为1253~13157万元;三明地区获得生态补偿额度分别为1996~16874万元.