环境模型参数识别与不确定性分析

在对水文模型实例的参数不确定性分析基础上,分别采用传统灵敏度分析方法、HSY算法、线性回归等方法对模型参数特性进行了识别与比较研究.结果表明参数优化算法与传统灵敏度分析方法不能解释模型结构复杂性特征,采用不确定性分析方法对环境模型参数进行识别提供了深入分析与理解模型系统的有效途径.     

优化、RSA和GLUE方法在非线性环境模型参数识别中的比较

参数识别是数学模型应用的前提,本文对非线性环境模型常用的3种参数识别方法进行了比较分析.优化方法是出现最早、应用最广泛的参数识别方法之一.但在观测误差存在的情况下,采用优化方法识别的最优参数进行模型预测,存在很大的决策风险.考虑到这种不足,RSA方法和GLUE方法摒弃了识别单一最优参数的传统思维,而把识别参数扩大到多点组成的参数集.RSA方法与GLUE方法不同的是,RSA方法把可行的参数点看成是同等接受的,而GLUE方法则根据模拟值与实测值的差别,确定其似然度,代表参数的可信度水平.除参数识别以外,RSA方法和GLUE方法也是全局灵敏度分析的重要工具.     

WRGIM（1）模型参数辨识方法及其应用

提供了带有残差修正的ＧＩＭ（１）模型参数的辨识方法。结果表明，该方法具有简便易行，预测精确的特点。     

蛙跳算法优化的地下水质评价的参数化组合算子模型

传统的参数化多元组合算子模型在进行对数变换后,采用最小二乘法求解模型参数。在满足构建的优化目标函数条件下,直接用基于群集智能的混合蛙跳算法对参数化组合算子模型中的参数进行优化,避免了传统解法过程中需要进行的对数变换,因而使参数求解变得简化。改进后的参数化组合算子模型被应用于地下水水质评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致。从而表明:混合蛙跳算法优化得出的地下水水质评价参数化组合算子模型为地下水水质评价提供了一种简便和实用的新方法。     

基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法

随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义.     

观测误差对非线性环境模型参数识别的影响

采用SCE-UA方法和RSA方法，比较了在不同的观测误差条件下，优化方法和不确定性分析方法对于非线性模型参数识别的影响。分析表明，RSA方法是在具有观测误差的数据条件下进行参数识别的一种有效手段。同时，通过比较分析，发现RSA方法预测的浓度平均值和概率最大值与“真实值”并不完全一致。因此，在使用RSA方法时，应该充分考虑预测区间，以降低决策风险。     

水质模型参数优化的遗传算法实现及控制参数分析

参数识别是数学模型应用的前提.遗传算法是一种通用的全局优化算法,结构简单.一个实际应用问题能否利用遗传算法解决,关键在于遗传算法的设计和控制参数的选取.本文结合水质模型参数优化的特点,提出采用正交试验设计的方法来考察遗传算法不同控制参数对参数优化性能的影响,结果显示,正交法较好地识别了关键影响因素,并提出可能的最优方案.表明遗传算法能较好地应用于复杂多参数水质模型的参数识别研究.     

矿区环境优化布点的人工神经网络模型

本文着重介绍一种新的优化布点的方法－人工神经网络算法和构造该算法的步骤。应用这 表明：人工神经网络算法用于环境监测优化布点是十分理想的。     

环境数学模型多参数识别的一种方法

单纯形法是非线性模型参数识别的一种简便有效的方法，其突出的优点是参数优化过程不必求函数的偏导数，而只需计算函数的值，因此不受模型复杂性的限制。本文阐明该法的原理、方法及其应用，并用它计算福建沙溪口水库区河段纵向离散系数、取得满意的结果。     

大气质量污染损失率评价模型参数的GA优化

设定各项污染物在大气环境质量污染损失率评价模型中有相同参数值,采用具有全局优化的遗传算法(GA)对模型中的参数进行优化,得出了对各种大气污染物均适用的大气环境质量污染损失率计算公式及大气环境质量综合评价模型。该模型与其他多种评价模型用于大气环境实例进行评价比较,结果表明:该评价方法不仅原理直观,评价结果准确,而且计算简便,实用性强。      

稀释度参数法在恶臭环境影响评价预测中的初探

创建一种可直接依据“臭气浓度”源强、较易预测操作的“稀释度参数法”,对目前在恶臭环境影响评价预测中普遍采用的“臭气强度法”及“类比法”进行补充。以具体案例对“稀释度参数法”预测结果与现状监测结果进行对比,经对比分析,“稀释度参数法”可客观反映现实情况。     

环境政策的综合影响评价模型系统及应用

研究和建立一套以可计算的均衡理论模型(CGE)为核心,同时与大气环境质量模型和健康影响模型(暴露-反应模型)连接,组成了环境政策综合评价模型,为综合评价环境政策产生的各类影响及其相互作用提供了一种评价方法.利用该模型系统,分析北京市采用能源环境税对北京市的大气环境、健康、经济发展和居民福利水平的影响.模型分析认为,北京市采用单一的能源环境税可以改善北京市的大气环境,但也将迟缓北京市的经济发展;如果北京市在采用能源环境税的同时进行绿色环境税收制度改革,则不但可以改善环境,而且可以促进北京市的可持续发展.     

仿生智能算法在突发环境污染事件应急响应中的应用

近年来随着中国工农业生产和经济建设的快速发展,中国已经进入突发环境事件频发期。然而,中国的突发环境污染事件应急体系仍处于初级应用阶段,不能满足事故频发期事故应对的要求。因此,建立科学的应急决策支持系统具有重大的意义。在决策支持系统中,智能算法处于核心地位。文章对人工智能领域的仿生智能算法在环境应急领域的应用作简要介绍,并明确了多技术集成化应用的研究方向,以期对今后的研究有所启发。     

武器装备验证环境因素确定模型及其应用研究

从系统的角度,分析了与武器装备环境紧密相联的4个因素,从武器装备的产品分解结构、环境分解结构、功能分解结构、状态集构建了武器装备系统、分系统、部件的试验验证环境因素确定模型,分析了模型的应用,给出了模型的工作流程。描述了基于上述模型的信息管理系统的构建思路与功能。     

氧化铝生产环境负荷指标及评价模型研究

针对氧化铝生产过程中的环境问题,建立了氧化铝生产环境负荷的资源消耗指标、能源消耗指标和环境排放指标。并就多产品环境负荷的分摊原则进行了说明。提出了定量计算氧化铝整个生产过程环境负荷的数学模型。用该模型不仅能计算出最终产品氧化铝的环境负荷,而且也可计算出各中间工序产品的环境负荷,这为改善氧化铝的环境负荷提供了依据。     

基于风险系统理论的区域环境风险优化管理

文章依据风险系统理论,构建区域环境风险区划的层次结构模型与指标体系,提出区域环境风险综合指数由风险源危险性指数、控制机制有效性指数、受体易损性指数组成。通过区域环境风险定量分析,依据区域环境风险综合指数数值,确定风险管理的优先地区及环节。同时对常州市新北区进行了实例分析,将春江镇确定为优先风险管理区域,明确了该镇进行风险管理的优先环节,并基于量化的风险分析提出风险管理优化的建议。     

基于灰色理论的电子装备环境适应性评判模型

环境适应性是电子装备综合性能的一项重要指标。根据环境因素对电子装备的影响,构建电子装备环境适应性评价指标体系,在此基础上,运用灰色理论,建立电子装备环境适应性灰色综合评判模型,并结合实例,验证了模型的合理性和可行性。