节水型建筑评价指标体系初探——以深圳居住建筑为例

面对水资源管理和利用危机，本文提出节水型建筑理论内涵和评价指标体系，以及指标权重的确定方法。它对于推动节水型建筑的应用和推广，大力推进节水型城市建设，推进循环经济建设有着积极的理论意义和现实意义。     

边坡稳定性评价的一种半定量方法

以南京市某边坡为例,介绍了一种边坡稳定性评价的半定量方法。首先,根据边坡所处地质环境对其稳定性趋势作出分析,确定该边坡的稳定性影响因素;进而,根据对该地区同类型滑坡的统计,分析了影响因素与滑坡发生的相关性;在通过对比求和评分法得出了各影响因素的稳定性权重值之后,又根据相关性分析得出的结果,完成了影响因素的分级赋值;最后,得出了边坡稳定性的评价模型,并求出了不同降雨量情况下边坡的稳定性指数。     

基于层次分析法的固井质量评价方法研究

本文主要分析了石油钻井中影响固井质量的主要因素,并运用层次分析法确定了这些因素对固井质量的影响权重和评价准则,建立了一套通用的系统评价方法,可适用于各种井况的固井质量评价.     

太湖西段入湖河流水质模糊综合评价

针对引起太湖富营养化的主要因素,以实测数据为基础,应用定性与定量、客观与主观相结合的模糊数学改进层次分析法(IAHP)确定权重,同时求出各水质级别的模糊隶属函数并计算相应的隶属度,最后应用模糊综合评判对太湖西段13条入湖河流断面的水质进行评价.结果表明,其中8条属于V类水体,从隶属度看其中5条污染最为严重.本研究为太湖入湖河流的治理方案、投资决策等的制定提供科学依据.     

Fuzzy-AHP在LNG接收站风险辨识中的应用

笔者以液化天然气(LNG)接受站的生产工艺、设备、作业环境的特点为背景,提出一种基于模糊层次分析方法(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)的风险评估方法。首先,根据LNG接收站风险事故多层次、多因素及不确定的特点,结合本行业的安全标准,确立了LNG接受站的风险因素和评价指标,建立接受站的安全评价体系;随后,运用Fuzzy-AHP方法确定权重矢量和模糊评价矩阵,并通过模糊运算求出决策矢量,实现对风险因素的排序以达到风险辨识目的;最后,对国内某LNG站进行了实例计算。计算表明该接收站的硬件设施完善,但应加强风险管理,制定相应的措施应对因气候条件、储罐区管理不当及船舶安全保护不到位等引发的事故。结果表明基于LNG站的Fuzzy-AHP风险辨识模型的安全性综合评价是有效的。     

流域水质评价模糊综合评判模型及其应用

目前淮河流域水污染现象十分严重,迫切需要对水质进行评价并采取有力治理措施。本文采用基于加速遗传算法的改进层次分析法（AGA—AHP）和隶属度矩阵,建立了模糊综合评判模型。将该评价模型运用于淮河流域水质评价实例之中,结果表明了模型操作方法简单、结果真实可靠。通过水质评价可以有针对性的制定治理方案和防治规划。     

基于“压力-状态-响应”模型的黑龙江省生态安全评价研究

采用"压力-状态-响应"模型,选取27项指标,构建黑龙江省生态安全评价指标体系.利用层次分析法确定各指标的权重,运用生态安全度计算模型,对2000～2005年黑龙江省生态安全状况进行分级评价;应用灰色动态模型,预测黑龙江省2006～2010年生态安全的发展趋势.计算结果表明,2000年黑龙江省处于生态安全V级;2005年黑龙江省处于生态安全Ⅲ级,生态安全有所提高.预测得到,2006年黑龙江省为生态安全Ⅲ级,2007～2009年均为生态安全Ⅱ级,2010年达到生态安全Ⅰ级,即理想安全.由此可见,黑龙江省生态安全呈现上升的发展趋势;自2000年黑龙江省开展生态省建设以来,生态环境质量得到了明显改善.通过推动生态省建设等有效手段,可以最终实现黑龙江省生态安全持续和健康发展.     

北京平原区地下水污染源识别与危害性分级

地下水污染源的有效识别与分级对地下水污染风险源识别和地下水污染防控区划具有重要意义.本研究通过对北京市平原区主要污染源进行解析,构建了以特征污染物属性与污染物排放量计算污染源危害性的量化计算方法.运用ARCGIS 9.3软件实现了北京市平原区的污染负荷空间分布和污染物属性的叠加分析,得到地下水污染源识别与危害性分级.结果表明,该方法能够较为细致准确地反映出污染源的危害性分级,识别结果表明工业污染源对北京平原区地下水污染贡献最大,其次是城镇居民区和垃圾场.     

城市建筑废物产量估算与预测方法——以海南省为例

文章首先构建了基于建筑面积和产废系数的城市建筑废物产量估算方法体系,进而在二次曲线回归、指数趋势模型、灰色GM(1,1)模型和BP神经网络4种单项预测模型的基础上,建立了以预测有效度为准则的变权重组合模型,以揭示城市建筑废物未来变化趋势。以海南省为例计算和预测了2001-2020年城市建筑废物产量,结果显示:(1)2001-2010年海南省建筑废物总量从219.1万t增加到813.5万t,年平均增长率为12.7%,拆除建筑废物约占建筑废物总产量的70%;(2)2015年海南省建筑废物总量将达到1 621万t,2020年较之增加71.4%,将达到2 769万t;(3)变权重组合预测模型预测有效度好、精度高、误差小,优于4种单项预测模型。预测结果将为海南省建筑废物的处理处置、资源化和综合管理提供科学依据。     

基于随机森林算法的城市火灾风险评估研究

为定量分析城市火灾风险,引入随机森林算法。首先设计基于随机森林算法的递归特征消除方法优化初选的14个自变量指标,剔除无关或冗余变量;其次基于随机森林算法的平均准确度降低方法计算特征重要度,将其归一化结果作为指标的权重;最后结合指标数据,使用线性加权法评估城市火灾风险。以济南市区为例的实证研究显示:经过特征选择操作后发现只有10个指标时模型误差最小,MSE为7.43×10-4;用于计算指标权重的随机森林模型与实际火灾密度拟合的决定系数R2>0.85,精度较高,可用于对指标的客观赋权;火灾风险评估结果不仅显示历史火灾较多的区域是高风险区,也可得到火灾发生较少区域的风险值。