基于GEV干旱指数和DFA方法的苏北地区季节性干旱研究

为分析近年来江苏省苏北地区季节性干旱灾害特征,利用苏北五市1989~2013年的逐月降水量资料,建立月降水量的广义极值分布函数,通过分析广义极值干旱指数(GEVI),研究苏北五市近25a的季节性干旱分布和干旱等级的时空变化特点。在此基础上,利用去趋势波动分析方法(DFA)对苏北五市月平均降水量的周期性规律进行研究。结果表明,苏北五市的月降水量均服从广义极值Fréchet概率分布,且具有从西北(徐州)地区向东南沿海(盐城)地区递增的空间分布特征,整体上属于干旱灾害频发的地区,且以轻旱为主且季节性特征明显。苏北五市的月降水量存在幂律相关性,即降水量具有较强的正长程相关性,因此,未来苏北地区干旱的总体趋势将与过去特征正相关。     

基于云推理和模糊逻辑关系模型的干旱等级预测方法研究

针对月平均降水量时间序列存在模糊性和随机性的特点,给出一种结合云推理和模糊逻辑关系的干旱等级预测方法。采用徐州站1951~2014年逐月降水量数据,通过计算标准化降水指数(SPI),得到实测干旱等级序列,以1952~2013年SPI指数数据作为样本数据,并提取样本模糊时间序列的52条模糊逻辑推理规则,将某月份的SPI指数数据作为输入变量,利用云发生器进行云推理,得到未来相应月份的干旱等级预测结果。结果表明,研究方法对干旱发生具有一定预测能力,尤其是对无旱的预测比较准确,但是对于干旱状态突变的预测能力较弱,主要是由于发生严重旱灾的可能性较少,导致模糊推理规则较少。因此,对于江苏省以轻旱为主的苏北地区,可以作为早期干旱预警的参考。     

基于正态云模型和熵权的人口发展现代化程度综合评价

为有效地监测和评估人口发展现代化程度,实现人口、经济、环境协调发展,探索和构建了人口发展程度综合评价模型。针对人口发展过程中存在的模糊性和随机性问题,建立了基于正态云模型和熵权的综合评判模型。借鉴已有理论的基础上,综合考虑人口总量、人口结构等5个方面因素构建人口综合发展现代化程度指标体系,采用熵权法确定各个指标权重,借助于正态云模型定量描述单指标条件下待评价我国人口发展的等级。云模型是表示某个定性概念与定量表示之间不确定性转换的模型,它将概念的模糊性和随机性结合在一起,对解决不确定性问题具有很强的鲁棒性。采用云模型理论实现评语与评估指标值之间的不确定映射,保留了评估过程中的随机性和模糊性。最后,以2000-2009年我国10年人口发展相关指标的时间序列数据,以及2009年全国和四个直辖市的人口综合发展截面数据为例,对人口发展现代化程度进行实证检验,结果表明,该模型比传统的模糊综合法能得到更加合理的评估结果。     

基于全排列多边形综合图示法的水质评价

针对水质评价指标的多样性和由单指标给出评价结果的不相容性,为对各级指标进行综合评价,提出了全排列多边形综合图示评价方法.该方法综合考虑了各级指标临界值对综合指标的放大和紧缩效应,反映了整体大于或者小于部分之和的系统整合原理.该方法与主成分分析法相比,能够克服主成分分析法要求影响水质的各项指标之间的关系都为线性关系的缺点.为有效地评估南水北调东线源头承质情况,建立了基于全排列多边形综合图示法的南水北调东线源头水质评价模型.最后,以长江芒稻河断面和中泓两个断面2001-2008年的水质监测数据为例对模型进行验证,结果表明:2001-2008年中泓断面的水质基本满足《地表承环境质量标准》(GB3838 - 2002)中第1类水质评价标准,而芒稻河断面的水质基本满足第Ⅱ类水质评价标准.总体上,中泓断面的水质优于芒稻河断面的水质,近年来,由于受工业或生活污水影响,两断面的水质状况都呈逐年恶化的趋势.     

江苏省水资源短缺风险的相似云评价方法研究

为有效的监测和评估水资源短缺风险的程度,实现水资源可持续开采和利用,提出水资源短缺风险的相似云综合评价模型。针对水资源短缺风险的影响因素同时具有模糊和随机性问题,建立基于熵权和相似云方法的综合评估模型。借鉴现有理论的基础上,综合考虑风险率、脆弱性、可恢复性等5个评价指标,采用熵权法确定各个指标的权重,利用正态云模型定量描述单指标条件下待评价城市水资源的短缺风险等级。给出一种新的计算正态云模型相似度方法——基于组合模糊贴近度的正态云相似度度量方法,通过比较待评价城市与风险等级之间的熵权正态云相似度值的大小,构建基于熵权相似云的水资源短缺风险评价模型。江苏省三大流域的实例表明,该方法简单可行,结果相对客观合理,能够克服现有方法的一些缺点。     

基于分形维数权重的南水北调东线源头水质评价研究

水质评价问题的实质是对水质现状和各评价因素间的函数关系的逼近,是一种复杂的非线性问题.针对水质评价指标之间的非线性关系,提出了基于分形维数权重的水质评价方法.为有效地评估南水北调东线源头的水质现状,首先选取影响水质评价的7个主要因素,根据标准等级水体分类标准,采用在等级标准中随机内插的方法,得到50个标准等级样本,并根据样本综合评估值与经验等级之间的关系建立分形插值评价模型;最后,以长江江都市芒稻河断面2001—2008年的年平均水质监测数据为例对模型进行验证.结果表明,该方法可以通过分段函数得到每个样本的具体得分值,因而具有较高的分类精度,为水质评价提供了一种较好的新方法.     

基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测研究——以重庆市为例

快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础，而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系，分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标，提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法，并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明，高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67，拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%，相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。