基于多/单点监测模式的危险化学品事故源反算方法比较分析

利用事故现场监测所获取的部分浓度数据来反求事故源的位置和强度,能够为事故影响范围的确定提供依据。但突发事故现场难以及时布设多监测点,为了灵活处置突发事故,提出了一种基于单监测点的两阶段反算模型。首先利用当前已获取的事故信息,初步反算事故源;再利用初步反算结果,根据浓度趋向性和事故伤害分区,调整监测点的位置以获取更多有效信息。其次,对当前得到的参数估计结果,预测判断是否还需要进一步的监测。仿真结果表明,基于单监测的两阶段反算模式可以实现事故源的准确反算。比较分析了基于多点和单点监测模式的危险化学品事故源反算方法,结果表明:1)多点监测能更全面地反映现场信息,而单点监测只能揭示局部信息;2)多点反算模式只需执行一次反算过程即可得到事故源结果,而单点反算模式的执行次数至少不少于未知参数的个数;3)二者反算结果精度相当,但是效率上单测点由于多次执行反算过程,计算相对耗时;4)从事故现场处置的灵活性考虑,单点模式更符合应急需求。     

动态因子分析在环境监测数据综合处理中的应用

动态因子分析(DFA)作为降维度的多元统计方法,被设计用于时间序列分析,以揭示多元变量中解释变量与共同趋势对响应变量的影响程度。相较传统多元统计方法,DFA显性考虑时间因素,并量化影响响应变量的潜在因素。该方法可以忽略内在理化过程,具有良好的模拟效果,且在国外已广泛应用于地表水及地下水生态环境、空气污染等领域,但在国内尚未被应用。DFA在自身完善、应用范围、信息挖掘、数据预处理、预测分析、空间分析方面仍有巨大发展前景。     

基于C5.0决策树和时序HJ-1A/B CCD数据的神农架林区植被分类

我国神农架林区海拔高、气候复杂,森林类型多样,结构破碎,森林遥感分类难度较大。将2013年时间序列HJ-1A/B CCD遥感影像作为数据源,计算出植被指数(NDVI、DVI、RVI)和主成分第一分量(PC1),使用DEM数据生成地形因子(高程、坡度、坡向),构建植被分类时序因子集。运用C5.0决策树分类法将神农架林区植被细分为七类:针叶林;针阔混交林;落叶阔叶林;常绿和落叶阔叶混交林;常绿阔叶林;灌丛和草甸。结果表明:该方法的总体精度为72.7%,Kappa系数为0.67;在6~8月,针叶林、草甸和灌丛的植被指数明显低于常绿阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、落叶阔叶林和针阔混交林,对分类的贡献较大,称为植被分类的"窗口期"。PC1、NDVI和高程因子对神农架林地的区分度较高,而坡度、坡向和RVI因子对分类帮助不大。作为一种智能分类方法,C5.0决策树分类方法应用于30m分辨率的时间序列HJ-1A/B CCD数据,能够将地貌复杂的神农架林区植被分为七类,提高了类别精度,具有更高的应用价值。     

稳定态纳米零价铁-厌氧菌联合处理法降解2,4,6-三氯苯酚

利用SEM、XRD、FTIR等手段对稳定态纳米零价铁（NH₂-SiO₂@NZVI）进行表征,并考察NH₂-SiO₂@NZVI-厌氧菌体系对2,4,6-三氯苯酚（2,4,6-TCP）的降解效果。实验结果表明：NH₂-SiO₂@NZVI具有较强的抗氧化能力及较好的分散性;当2,4,6-TCP质量浓度 50 mg/L、NH₂-SiO₂@NZVI加入量1 g/L、初始 pH 7.00、反应120 h时,2,4,6-TCP的去除率为34.76%,一级降解速率常数为0.022 1,均远大于普通纳米零价铁颗粒;在NH₂-SiO₂@NZVI-厌氧菌体系中,2,4,6-TCP的去除率可达82.70%,NH₂-SiO₂@NZVI与厌氧微生物之间表现出明显的协同效应,能有效缓解2,4,6-TCP对厌氧微生物的抑制作用,稳定体系pH,提高微生物的降解活性和产甲烷活性。     

近30年来湖北洪涝灾害时序特征及预测分析——基于分形与混沌理论的研究

借助分形与混沌理论,对1978-2004年湖北省洪涝灾害成灾面积时间序列进行了分析,重构了其嵌入相空间序列,计算了其关联维数和饱和嵌入维数,确定了模拟相应动力系统所需的基本变量数目;同时,通过计算Kolmogorov熵,得出了对该洪涝灾害时间序列进行预测预报的时间尺度.最后,基于R/S分形分析,对湖北省未来洪涝灾害成灾面积的发展趋势作了预测,对该省洪涝灾害成灾面积可能呈现增大趋势的原因进行了分析,并提出了相应的对策.研究表明,该方法是一种有效的研究洪涝灾害时间序列分形特征的方法,能够客观、合理地反映洪涝灾害系统的分形特征,能为建立洪涝灾害成灾面积时间序列预报模型提供基础信息.     

基于均生函数模型的冲击矿压电磁辐射预测研究及其应用

通过实验研究煤岩变形破裂过程电磁辐射信号的变化规律,表明非接触电磁辐射法能动态预测冲击矿压等煤岩动力灾害现象;在非接触电磁辐射法动态预测冲击矿压的实验研究基础上,提出一种新的动态时间序列预测模型——均生函数模型,利用电磁辐射监测仪测定的现场工作面电磁辐射信号时间数据序列,通过逐步回归筛选时间序列构造一个均生函数方程;利用该方程预测预报未来电磁辐射信号的发展,并与现场测定的实际值进行对比分析,以此来验证该预测模型的正确性。误差分析和实践结果表明:均生函数模型的预测值与实际测定值的相对误差最大为6.71%左右,且距平趋势正确率均达到了60%,证明该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地预测冲击矿压以及提高预测的准确性,为冲击矿压电磁辐射预测技术的研究提供了一种新的研究思路和方法。     

强震地面运动的混沌特性分析

引入非线性动力学理论和混沌时间序列分析方法考察强震地面运动加速度时程的非线性特征。首先采用功率谱分析法、主成份分析法和Cao方法定性判断地震动加速度时程具有混沌特性,然后应用混沌时间序列分析方法定量计算了30条地震动加速度时程的三个非线性特征参数。计算表明,这些地震动时程的关联维数为2.0~4.0的分数维,Kolm ogorov熵K2为大于零的有限正值,最大Lyapunov指数在0~1.0之间。结果说明,强震地面运动具有混沌特性,地震动的高度不规则和复杂性是地震过程强非线性的反映。     

鄱阳湖径流量时间序列的混沌特征分析

流域径流受诸多因素影响,变化复杂,仅凭观测站统计数据难以发现其演变规律。以混沌理论为基础,以鄱阳湖入湖外洲站、李家渡站和渡峰坑站的月径流时间序列为研究对象详细说明了求取时间序列中混沌特征数的方法。首先利用C C方法选取相空间重构参数即时间延迟〖WTBX〗τ和嵌入维数m〖WTBZ〗,在此基础上进行相空间重构,采用G P关联积分法计算关联维数和Rosenstein小数据量法计算最大Lypanuov指数。结果表明鄱阳湖入湖外洲站、李家渡站和渡峰坑站的月径流序列的饱和关联维数非整数,同时最大Lyapunov指数也为正数,这充分说明鄱阳湖入湖外洲站、李家渡站和渡峰坑站的月径流序列均具有明显的混沌特征。而且通过最大Lyapunov指数和关联维数的计算表明鄱阳湖入湖的外洲站月径流复杂程度最大,混沌特性最强,对初值的敏感性最强,李家渡站次之,渡峰坑站最小     

利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测

综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。     

基于时间序列法的风电场风速预测研究

采用Box-Jenkins时间序列分析方法,通过Matlab软件,利用达坂城风电场30m处,每10min采集一次得到的风速数据,建立ARMA模型,实现提前1h的风速预测,为更长时间的风速预测提供理论基础.