基于改进序关系法的北京市水资源可持续利用评价

指标权重的确定是水资源综合评价工作的基础.前期的研究多采用单一的权重确定方法,致使评价结果存在差异.论文提出改进序关系法来确定指标权重,通过构建北京市水资源可持续利用评价指标体系,利用Spearman 检验淘汰不通过一致性检验的专家指标排序,并运用循环修正的思路统一指标重要程度排序,最后通过相邻两个指标的标准差比值确定指标间的重要性比率,建立了基于改进序关系法的水资源可持续利用评价模型,并对北京市2005—2010年的水资源可持续利用状况进行评价.研究结果表明,通过改进序关系法确定指标权重,使得组合权重体现专家意见和指标数据信息,主客观权重分配的问题也得到了较好的解决.     

太湖流域水资源可持续利用评价研究

为了全面了解太湖流域水资源开发利用状况,加强流域水资源综合管理,根据水资源可持续利用的涵义和太湖流域的实际情况,构建太湖流域水资源可持续利用评价指标体系,利用模糊综合评判法和灰色关联分析法分别对太湖流域2008年水资源可持续利用状况进行评价,两种模型计算结果均表明,2008年太湖流域水资源可持续利用处于中上水平,其主要制约因素主要表现在水环境状况和水生态状况问题较为严重。     

基于模糊-灰色评价法集成的工业废水处理技术评估研究

通过对工业废水处理技术的分析,将模糊综合评价法与灰色综合评判法相结合,形成一种新的工业废水处理技术评价法——模糊-灰色集成评价法.这种评价法的特点是把灰色综合评判法中的关联度转化为权重来代替传统模糊综合评价法中利用层次分析法求出权重,以减少人为因素对评价结果的影响.同时,利用公式对原始数据进行无量纲化处理,将原本定性化...     

利用改进的模糊综合评判法综合评价环境质量

本文引入灰色系统理论关联度的概念,提出了一种改进的模糊综合评判法,并用于环境质量综合评价之中,经实例分析表明,评价结果较为客观、合理。     

松花江哈尔滨段城市水环境质量评价

为了科学地对松花江哈尔滨段水环境质量进行评价,基于水环境功能区划,采用灰色关联度法将其分为4个区域,运用主、客观相结合的方法分区域建立相应的评价指标体系,使用模糊综合评价法进行水质评价,同时,验证指标体系构建的合理性.结果表明:构建的指标体系能够反映研究对象水环境质量;除阿什河口内水质评价结果为V类,达不到水环境功能区划要求外,其他区域水质均能达标.研究结果将有利于促进水资源的科学管理和有效利用,研究方法可为水环境质量评价提供新的思路.     

安徽区域水资源可持续利用评价

利用"水桶模型"原理,在分析影响区域水资源可持续利用的各种因素基础上,对建立区域水资源可持续利用指标体系进行初步探讨.在论述构建区域水资源可持续利用指标体系的指导思想、原则后,设计了包含目标层、准则层和指标层3个层次的区域水资源可持续利用评价指标体系框架.并以安徽省三大自然地理区为例,利用主成分分析法和多级灰色关联评价法,结合所建立的指标体系,对区域水资源可持续利用状况进行定量评价.结果表明:江南、江淮地区属可持续发展区,而淮北地区属基本可持续发展区.指出了这3个区域水资源开发利用中的问题,对今后各地区水资源开发利用过程中应注意的不同侧重点提出了相应意见.      

灰色关联分析在环境质量评价中的应用

本文应用灰色系统理论中的灰色关联度模型进行环境质量综合评价,并与模糊综合评判法进行了对比,表明用灰色关联度进行环境质量评价是较为简便有效的。     

基于AHP的南海海域渔业资源可持续利用评价

根据渔业资源的特点和资料来源,采用层次分析法(AHP)提出了南海海域渔业资源可持续利用的评价指标体系,该指标体系包括渔业资源环境子系统、社会子系统和经济子系统等3个层次的23个指标。在此基础上,采用层次分析和专家咨询相结合的方法确定各指标的权重,并应用层次灰色综合模型评价了南海海域1978—2007年间渔业资源可持续利用状况。结果表明,近30年来,南海海域渔业资源利用水平呈逐步下降的趋势,1984年的综合评价值降至最低水平,仅为1978年的51.7%。1999年后渔业资源可持续利用水平开始波动上升,2007年的可持续利用水平为1978年的72.4%。综合评价的结果与现实情况较为符合,认为层次灰色综合评判模型应用于区域渔业资源可持续利用评价是可行的。文中并提出了加强人工鱼礁建设、增殖放流等水生生物资源养护和转变渔业经济方式等是提高南海海域渔业资源可持续利用水平的重要举措。     

楚雄州水资源可持续开发利用研究

基于楚雄州水资源开发利用现状和水资源可持续开发利用评价指标体系构建的原则,构建了楚雄州水资源可持续开发利用评价指标体系,采用层次分析结合模糊综合评价法对楚雒州的水资源可持续开发利用水平进行评价。结果表明:楚雄州水资源可持续开发利用水平在2008年、2009年、2010年三年间处于下降阶段,2008年和2009年处于较好可持续和一般可持续之间,2010年处于一般可持续和弱可持续之间。其结果与楚雄州水资源开发利用的实际相符,说明所建立的指标体系具有一定的合理性和可操作性。     

基于GIS的北方典型区水资源承载力研究——以北京市通州区为例

水资源承载力研究是保证水资源可持续利用,寻求区域可持续发展的重要依据。论文以北京市通州区为例,根据研究区特点,建立了水资源承载力评价指标体系,对各评价指标的可承载极限临界值进行了界定;利用GIS技术的网格剖分法建立了研究区水资源承载力指标数据库;提出了基于GIS技术和模糊综合评判模型的区域水资源承载力综合评价模型,建立了水资源承载力评价数据库,实现区域内水资源承载力的空间差异分析。结果表明,通州区内部水资源承载力与区域发展水平的差异一致,由城区到远郊,水资源承载力呈逐渐减弱趋势,伴随城区不断发展,影响范围的扩大,预测通州区到2020年水资源承载力整体处于一个较高水平。     

区域水资源可持续利用评价指标体系构建

基于区域水资源可持续利用评价指标体系（Indicators System for Sustainability AssessmentofWater Resources Use, ISSAWRU）构建的一般方法与步骤,论文围绕初始、优化和评价检验三个过程构建ISSAWRU;针对ISSAWRU构建中的指标信息重复和干扰问题,提出相关分析与粗糙集Horafa 属性约简算法相结合的方法实现指标体系的优化,并采用灰色系统理论与粗糙集耦合的评价方法对优化结果进行评价检验。以福建省为例,9 个设区市为研究单元,依据可持续发展理论,从水资源条件、开发利用状况、生态环境和社会经济四个方面,构建由30 项指标组成的初始ISSAWRU,通过筛选得到由12 项指标构成的优化ISSAWRU,进而对这两套指标体系进行评价。结果分析表明：相关分析与粗糙集Horafa 属性约简算法相结合的指标信息优化方案是可靠的;筛除重复和干扰指标信息,简化了繁杂的指标体系,降低了后续评价的计算复杂度,并且信息筛选后的优化ISSAWRU比初始ISSAWRU评价结果更合理。     

湿地水环境质量评价方法研究与治理措施

通过对目前水环境质量评价中使用的几种方法进行简要介绍和分析,并以扎龙湿地水环境质量评价为例,对灰色聚类法,模糊综合评价法和人工神经网络分析法进行比较。结果表明,灰色聚类法评价出的结果分辩率更高,评价结果更准确,有更高的可信性,更符合实际。通过扎龙湿地水环境质量评价的数据结果,可以看出扎龙湿地水质基本属于中度污染,各监测点间以哈塔桥污染最为严重,应采取保证湿地需水量,控制污染以及合理利用湿地资源等一系列的措施来恢复和治理。     

几种水环境质量评价方法在青海湖入湖河流中的应用

从众多的水环境质量评价方法中,选取代表性的指数评价法、灰色评价法、层次分析法和模糊数学法进行介绍,然后运用这些方法对青海湖入湖河流2010年监测数据进行评价。经过对比分析评价结果发现,本次评价研究中单因子评价法过于悲观,水质综合污染指数法具有不可比性,模糊数学法具有不准确性。四种水环境质量评价方法中,灰色评价法和层次分析法是最适合该流域的评价方法,指数评价法和模糊数学法可以作为其必要的补充。     

农业自然资源灰色综合评估与农业可持续发展对策

农业自然资源是指农业生产可以利用的自然环境要素，农业的可持续发展在很大程度上依赖于农业自然资源的可持续利用。本文从系统学原理出发，采用灰色综合评估的方法．对山西省临汾市的农业自然资源现状进行综合评价，并据此提出该地农业可持续发展对策。     

BP人工神经网络对长春市土壤质量评价

本文针对城市土壤重金属污染问题,以长春市为例运用人工神经网络理论及方法,建立土壤环境质量评价的BP人工神经网络模型,通过实例分析,并将评价结果与模糊综合评判结果进行了比较,说明运用该模型评价土壤环境质量不但能使评价结果精度大大提高,而且是切实可行的。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

基于SVM-BP神经网络的风暴潮灾害损失预评估

风暴潮灾害是影响我国最严重的海洋灾害,风暴潮灾害损失的预评估对防灾减灾有重要作用。本文选用2002~2014年的40组风暴潮历史灾情资料进行试验,首先建立风暴潮灾害损失评估指标体系并用灰色关联分析法对指标进行筛选,然后采用最优权重组合将支持向量机和BP神经网络进行组合预测分别对风暴潮直接经济损失和受灾人口数进行预测,并与单一预测方法进行对比,发现组合预测方法可以降低误差,提高损失预测的准确性,建立风暴潮灾害损失预评估模型,为决策者进行预警信息的发布提供有效依据。     

神经网络模型在环境现状评价中应用研究

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。     

中国区域水资源可持续利用评价及类型划分

基于可持续发展理念 ,分析了水资源可持续利用的特征 ,构建了评价水资源可持续利用的评价指标体系 ,从水资源现状、水资源利用效率、水资源可持续利用压力和水资源可持续利用能力 4个方面对水资源可持续利用状况进行综合评价 .按照此评价指标体系 ,采用定性和定量相结合的方法 ,对我国 31个省市自治区的水资源可持续利用状况进行评价 ,然后按照评价结果将其分为高发展组、较高发展组、中等发展组、较低发展组和低发展组 5个类型 .从空间分布上看 ,水资源可持续利用状况基本呈现从东南沿海向西北内陆逐渐递减的趋势 .从影响水资源可持续利用的因素看 ,除了水资源禀赋外 ,水资源利用效率低下成为制约水资源可持续利用的另一个重要因素 .从评价中还发现 ,水资源禀赋同水资源利用效率呈现一定的反相关关系 .