流域环境系统不确定性多目标规划方法及应用——不确定性模糊多目标规划模型

提出一种新的不确定性模糊多目标规划（IFMOP）模型。该模型将不确定性信息直接引入优化过程,从而得到以区间数表示的优化解;在模型优化解的解译过程中,将各个变量在区间内进行适当组合就能得到各种决策方案;模型能够与决策者直接进行交互,充分考虑决策者的反馈意见,以便获得最终满意的决策方案。该模型计算方便,其求解过程中不会生成复杂的中间模型。该模型已被成功地应用于云南洱海流域可持续发展环境规划研究     

经济开发区不确定性环境规划方法与应用研究

经济开发区是一种具有很强不确定性的系统，对它的环境规划一直是规划界面临的难题，针对原有方法的缺陷，以经济开发区环境经济系统的集合性、多目标性、动态性和不确定性为出发点，提出了适用于经济开发区的环境经济系统规划方法框架，构造了不确定性多目标混合整数规划（IMOMIP）模型，开发了相应的模型算法，而后应用提出的模型方法对海沧投资区进行了环境规划研究。     

流域环境系统不确定性多目标规划方法及应用研究──洱海流域环境系统规划

应用不确定性模糊多目标规划（IFMOP〕模型对云南洱海流域进行了可持续发展环境规划研究．通过对流域内各种有关的人类行为时空分布的建模与求解．得到了在不同子区和不同时段的优化方案．由于IFMOP充分考虑了各种不确定性因素．并将其直接引入建模与求解过程．因此得到的解不仅能够为决策者提供经济与环境协调发展的优化框架．而且给决策者留下了发挥经验与才智的空间．     

洱海流域环境经济相协调的农林土地利用不确定性系统规划

以云南大理洱海流域为例，应用区间数量优化模型对流域的农林土地利用进行了研究．结果表明，洱海流域目前的土地利用结构需要进行适当调整，具体调整方案因分区不同而不同．决策者可以在模型解的基础上，结合经验和系统新信息对模型解作进一步解译以生成合理可行的实施方案，确保在适当的非点源污染贡献的范围内土地利用的经济产出最大，从而达到流域农林土地利用的环境经济协调发展     

流域系统优化调控的新模型与应用

流域系统具有复合性和非线性特征,其机理过程的数值描述本身也存在随机和认知不确定性.在此前提下,如何优化调控流域系统,实现水质改善和水生态系统健康成为当前水资源、水环境及水生态领域亟待解决的突出问题.本文提出了贝叶斯递归回归树模型和区间不确定性的风险决策分析方法,与强化区间线性规划结合形成了新的不确定性＂模拟-优化＂间接耦合模型,实现流域系统优化调控及风险决策方案.上述方法将应用于美国佛杰尼亚州Chesterfield县Swift Creek水库营养盐TMDL分配方案,确定8个子流域的最小负荷分配以实现叶绿素a浓度达标.结果表明该耦合模型既能表征流域系统特征,也能兼顾不确定性模拟的准确度、计算效率以及不确定性优化与风险决策的解空间全局最优性、绝对可行性,为流域系统优化调控及其未来非线性系统的预测与最优控制提供了新的计算工具.     

不确定性能源电力系统-碳贸易模型及其应用——以天津为例

文章将不确定能源电力系统碳贸易模型用于天津市的能源系统规划与碳管理中。研究基于融入区间和随机不确定性优化理论构建了区间随机碳贸易模型,可以处理表现为随机和区间形式的不确定性信息,并可以有效的对能源电力系统中的碳允许排放定额进行再分配。通过将该模型应用于天津市能源电力系统内,可以证明该模型的可行性。文章提出的模型具体可以实现:保证碳排放量达标的前提下,实现能源电力系统的规划与管理;以及在系统成本最小前提下,生成CO气体减排方案。2     

规划环境影响的动态评价思路:系统动力学方法

本文在系统分析规划环境影响发生机理的基础上,提出将系统动力学作为规划(区域发展及行业发展规划)与承载系统(能源资源、淡水资源、耕地资源、矿产资源、生物资源)的动态连接工具,给出系统动力学与规划环评相融合的方法学框架并给出了具体实施步骤,首次建立基于系统动力学的规划环评方法体系和系统评估模型.该方法的运用可以有效地为规划规模、结构、布局等方案的全局性优化调整提供科学决策的基础支撑.     

基于两阶段整数规划的空气质量管理模型研究

针对空气质量管理系统存在的复杂性与不确定性,基于两阶段随机规划(TSP)和混合整数规划(MIP)方法,研究开发了一个两阶段随机混合整数空气质量管理(TSMI-AQM)模型进行污染物处理与排放规划,以实现有效管理政策的制定.开发的TSMI-AQM模型不仅能够处理表示为概率密度函数的不确定性,而且能够反映系统复杂性.同时,TSMI-AQM模型能够对决策相关的政策情景进行动态分析.TSMI-AQM模型应用到一个假设的污染物处理与排放规划案例中,结果表明:不同生产企业能够选择合适的污染物控制措施,确定合理的污染物允许处理量与超标处理量以及污染物超标排放量.     

流域系统动力学模型的全耦合问题研究进展

从系统分析的视角出发,对流域系统动力学建模过程、方法进行总结。综述了国内外系统动力学模型(简称SD模型)在社会经济发展与流域水资源承载力、流域水环境承载和流域水生态承载力耦合关系的研究。从简单的零维模型发展到复杂的社会经济综合模型和OO-SD模型(即Objective-Optimization SD模型),国内SD模型耦合关系研究主要集中在叶尔羌河、洱海、滇池等流域,SD模型在监测、数据共享和模型结构、参数选取和不确定性分析等方面还存在不足,有待改进。     

城市总体规划环境影响评价方法

开发不同类型规划的环境影响评价技术和方法是当前国内的热点研究领域之一.围绕城市总体规划特点,在分析识别规划经济增长和用地布局方案中存在的多种不确定性的基础上,以产业和用地为基本评估单元,综合运用蒙特卡罗随机采样技术和HSY算法,并将其与地理信息系统进行整合,建立了基于结构与空间不确定性分析的城市规划环评方法和系统评估模型.     

不确定性模糊多目标模型在生态城市水资源配置中的应用

针对生态城市水资源配置的不确定性、模糊、多目标特点,建立了基于不确定性基本理论的不确定性模糊多目标(IFMOP)水资源配置模型.该模型改变了以往按照确定性目标进行优化的思路,用区间参数的方法将现实中的不确定因素表现为区间形式,将各变量在区间内组合求解,并且通过决策者与模型的交互,用MATLAB软件编程求解,很好地体现了实际决策过程.通过采用华北某市新区水资源数据进行优化配置实例验证,得到了较为合理的2020年水资源优化配置方案.     

旅游城市环境规划优化方法与应用研究(Ⅰ)不确定性多目标规划模型

以旅游城市环境系统的综合性、多目标性、动态性和不确定性的特征出发，提出用不确定性模糊多目标规划（IFMOP）模型来解决旅游城市 环境规划优化问题。通过建立旅游城市环境不确定性模糊多目标规划系统模型（IFMOPMTCE），使旅游城市环境系统的特性在模型建立和求解过程中得以充分反映，同时也有效地协调了环境经济等目标之间的矛盾与冲突，该研究为旅游城市环境规划工作提供了一种较为有力的工具。     

SD-MOP整合模型在秦皇岛市生态环境规划中的应用研究

针对秦皇岛市区的系统特征，应用SD－MOP整合模型对其进行了生态环境系统规划研究，从该市生态系统的结构和功能模拟入手，建立城市生态环境系统动力学模型，通过模型的原始运行和灵敏度分析，寻找出对城市发展影响较大的敏感点及与之相应的参变量，以之核心建立多目标规划模型，求解MOP模型，获取敏感点最优解集，根据模型的解，针对具体情况设计模拟运行方案，与决策者进行交互，取得系统发展的优化规则方案，并对方案实施后的社会，经济，环境等结果进行了预测。     

经济开发区人-模交互式不确定环境系统规划方法初探

简要分析了经济开发区环境规划的特点,指出目前所采用的方法不可能有效地实现对开发区环境经济系统的优化设计。为了解决这个问题,文中提出一套基于环境承载力的不确定性人－模交互式环境系统规划方法,将大气、水及资源等子系统有机地通过模型整合起来,并充分考虑到了环境经济系统的不确定性与部分因子的不可量化性,通过人与模型的交互过程,将决策者及专家的知识和经验与模型结合起来,从而尽可能地保证规划决策结果的科学性和可操作性     

旅游城市环境规划优化方法与应用研究(Ⅱ)昆明旅游圈环境规划优化

将IFMOPOMTCE该模型应用于昆明市旅游圈旅游环境规划优化的实例当中，取得了较为成功的效果，并采用情景分析和交互式调整的方法制定出两种方案。通过比较分析确定出适合昆明旅游业持续发展的最优发展方案，为决策者提供了科学的决策依据，从而证明了该模型的实用性和可操作性。     

环境规划中情景分析方法及应用研究

确定环境规划中情景分析的步骤和方法主要包括:对象和焦点问题及关键决策识别,核心要素识别,驱动因子列举,驱动因子重要性和不确定性排序,核心情景驱动选择和情景勾画,情景的丰富和应用.以邛海流域的环境规划为案例进行分析,设计了2005-2015年的4种情景,并利用系统动力学模型(SD)和不确定性模糊多目标模型(IFMOP)对情景进行了定量描述和分析.结果显示,邛海的环境污染压力正在增大,污染源治理和生态工程是需要优先考虑的项目,但所需的投资巨大,对地方财政造成很大压力,需要寻求新的投资途径并加强环境管制.      

柴达木盆地水资源决策支持系统的设计与开发研究

柴达木盆地水资源规划管理决策属典型的半结构化、多层次、多决策者和多目标的决策问题，为此设计开发了柴达木盆地水资源决策支持系统。文章系统地介绍了柴达木盆地水资源决策支持系统结构框架、设计原则、开发思路、决策模式和基本功能。系统由数据库、模型库及其管理系统三部分组成，模型库包括人口动态模型、宏观经挤模型、水资源模拟模型、绿洲生态需水模型和水资源多目标优化分析模型等5个基本模型。在求解水资源多目标优化分析模型时，使用了逐步法(STEM)，把多目标化为单目标进行求解，决策者在迭代权衡过程中输入经验与偏好信息来获取满意的决策信息。