基于改进的非线性GM(1,1)模型的职业病预测研究

为了更准确地预测职业病，在传统GM(1,1)模型的基础上，提出改进的非线性GM(1,1)模型，在传统的GM(1,1)模型中引入弱化算子，将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设，提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象，进行数据拟合和预测分析，其中以2014年职业病例数作为验证数据，并利用后验差比值和小误差概率2个参数，检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知:在职业病发病趋势的预测方面，改进的非线性GM(1,1)模型的预测精度提高到一级，曲线拟合度较高，预测得到2015年的职业病例数为34 900例。     

基于Tripod-Beta模型的船舶火灾事故风险分析

为深入分析船舶火灾事故风险因素及其后果产生的影响,通过分析1991-2017年全球船舶火灾事故调查报告,从人员、管理、船舶设备、货物、环境5个方面对船舶火灾影响因素进行识别研究;采用三脚架事故致因模型(Tripod-Beta model),构建考虑安全栅的船舶火灾事故情景演化模型,识别船舶火灾关键影响因素;并在样本量较少的情况下,采用信息扩散理论计算船舶火灾发生率;最后,利用布尔函数和风险矩阵,对船舶火灾事故风险进行评价研究。结果表明:船员不安全行为和船舶设备表面过热、设备短路是船舶火灾事故的关键风险因素;事故后果链中安全栅遭到破坏时,船舶火灾风险处于不希望发生范围内。该方法能有效评估船舶火灾风险的等级,满足海事管理部门的监管工作需求。     

道路交通噪声预测声源简化研究

为了分析《环境影响评价技术导则声环境》(HJ 2.4—2009)中将道路声源简化为1条位于道路中心线处的线声源与按照车道数简化为多条线声源之间的误差,针对不同宽度的道路,推导了多条线声源与1条线声源在接收点噪声影响的误差计算公式,并基于Predictor-lima预测软件预测和现场噪声衰减规律实测进行了验证。研究结果表明,对于接收点到道路边缘的距离大于道路宽度的情况,可简化为1条线声源;对于接收点到道路边缘的距离小于道路宽度的情况,应按照车道数简化为多条线声源。     

基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

基于C模式的京津冀经济发展与环境负荷研究

为分析京津冀地区经济发展、环境负荷的发展状况及其与循环经济发展C模式目标值的符合度,将京津冀2005—2015年经济增长与环境负荷的变化同C模式目标值进行比较,结果表明,在经济水平超预期发展的前提下,能源消费和二氧化碳排放的增速均超过了目标值。预测发现,延续现有发展模式,能源消费总量与2050年的绝对脱钩目标存在3.5亿t(以标准煤计)的差距,二氧化碳排放量与绝对脱钩目标存在2.6亿t的差距。为实现脱钩,建议京津冀地区采取综合措施,完善产业结构并协同提升产业技术水平,提高能效,降低能源强度。同时,大力发展可再生能源替代不可再生能源,使2050年可再生能源消费占比达到60.0%。     

长江流域土地利用/覆被变化的大尺度水文效应

土地利用/覆被变化(LUCC)对流域水文过程具有重要的长期影响作用。针对土地利用覆被变化对大型流域水文过程的影响程度,利用构建的长江流域分布式水文模型分析了土地利用变化情景下的水文效应特征。结果显示:分布式水文模型综合考虑了下垫面土壤、坡度、植被等特征,可以较好的反映降水发生后水分在不同土壤、植被和地形条组合件下,蒸散、地表和地下径流等组分的运移过程。根据不同土地覆被类型的径流成分差异,以及长江流域实际可供调节的土地利用方式,流域现有土地利用格局中农林地依然具有较大的转换空间。根据典型流域中预设的农林地转换情景下的径流效应看,各种情景虽然对流域径流总量变化影响较小,但对蒸散、地表径流和基流可以产生显著影响。其中,林地增加使基流最高提升超过15%,同时可使地表径流下降近5%,两者对蒸散的改变在1%左右,对径流总量变化幅度则只有0.7%左右。不同情景下的水文响应模式反映了未来土地利用调整的水文效应,因此可以基于不同的径流效应,开展有利于综合发挥流域持水能力的空间规划,提升林地所占比重。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一，为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测，提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系，并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型，对比分析各预测模型的相对误差，确定最佳矿井通风阻力系数预测模型，即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时，预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%，相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的，并具较高的准确性。