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在综合考虑我国内河水上交通安全管理部门的需求及相关规定的基础上,构建了船舶在内河航行中的安全评价模型。基于此,将定性指标风险等级划分为高、中、低3等,通过模糊理论构造定量指标的模糊评估等级分布图,根据获取到的指标层评价指标的信息,计算指标层评价指标的模糊信度分布,运用证据推理依次对各层级的评价结果进行融合,最后得到目标层的模糊信度分布。同时,采用效用函数将评价结果进行量化,定义风险等级中的高、中、低对应的效用值为0、0.5、1,从而得到船舶航行安全状态的量化评价结果。基于上述安全评价模型,针对我国内河船舶"富发888"开展案例研究,通过该模型计算得到船舶"富发888"的安全状态量化分值为0.578 1,属于中等风险水平,其风险等级与其真实航行状态基本吻合。 相似文献
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基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据表征船舶排放是目前船舶排放空间表征的主流方法,但AIS船舶轨迹点缺失会造成船舶排放量低估和船舶空间分布表征错误,进而影响船舶排放控制区的划分.为改进船舶排放空间表征,本研究以2013年广东省AIS船舶数据为例,采用基于时间和经纬度的三次样条方法对AIS船舶轨迹进行修复,结合动力法计算船舶排放,分析对比AIS轨迹修复前后船舶排放表征的差异,并利用空气质量模型和卫星观测评估AIS轨迹修复对船舶排放表征和广东沿海空气质量模拟的改进效果.结果表明:轨迹修复后广东省海域船舶轨迹点总数由4685773个增至5746664个,船舶NOx排放量增加了0.6%.对于轨迹点与排放缺失集中的粤东海域,轨迹修复后船舶轨迹点数增加了88%,NOx排放量在广东省船舶排放量的占比提升至22%,特别是在粤东重点修复海域NOx排放量增加了2.7倍.原始轨迹在广东省海域较为稀疏,在粤东海域有明显轨迹缺失;轨迹修复后广东省海域船舶轨迹更为密集,粤东海域船舶轨迹得以补充,船舶排放空间分布更连贯.对比模拟结果与卫星观测结果,轨迹修复后粤东重点修复海域船舶模拟浓度与观测浓度的偏差由51%减至6%,总体上船舶排放模拟结果更接近卫星观测结果. 相似文献
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人工神经网络方法在环境科学领域应用进展 总被引:8,自引:0,他引:8
人工神经网络(ANN)是在模拟生物神经网络的基础上构建的一种信息处理系统。近年来,环境科学领域已有越来越多的学者利用ANN的高度并行互联结构和自适应处理能力来解决一些常规数学方法不易解决的问题。本文从环境质量评价、环境系统因素预报、环境因素定量关系模拟及污染防治系统建模四个方面对ANN方法在环境科学领域的应用现状进行了分析总结。综合ANN方法在国内外环境科学领域的应用现状,可看出ANN方法在环境系统模拟及预测、环境工程自动控制、污染物智能防治系统研究等方面较常规数学方法具有相当的优越性。可以预见,ANN方法在环境科学领域必将具有巨大的实用价值和广阔的应用前景。 相似文献
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介绍了舱底水的产生及危害。根据航行在长江上船舶的特点,分析了直接排放舱底水现象屡禁不绝的原因,并提出了防治污染的建议。 相似文献
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