重庆市山洪灾害防治现状、问题与对策

山洪灾害是影响重庆市社会稳定和经济发展的主要灾种之一。通过总结2010年以来重庆市山洪灾害防治非工程措施和工程措施项目建设运行管理的现状及成效,全面梳理了当前山洪灾害防治过程中存在的调查评价成果应用不够充分、危险区划分不够精细、预警指标不够精准、平台和站点运行维护不够理想等突出问题和矛盾。在此基础上,坚持目标导向和问题导向,结合山洪灾害防治工作实际,提出了开展山洪灾害调查评价成果拓展应用、增强山洪灾害监测预警能力、强化平台和站点运行维护等针对性的对策和建议,以期为制定下一阶段山洪灾害防治项目的建设目标、任务和举措指明方向。     

基于基团贡献法的有机化合物好氧生物降解预测模型研究

从MITI-Ⅰ试验中筛选出587种不同类型有机化合物的可用数据,通过对这些物质的结构进行拆分,随机选择其中50种化合物作为验证集,另外537种作为训练集,利用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)2种计算方法分别建立模型。结果表明,芳香酸、醛、芳香碘和叔胺等功能基团对有机化合物的好氧生物降解性影响较大;MLR模型总体预测正确率为81.43%,验证集正确率为82%,SVM模型总体预测正确率为87.90%,验证集正确率为86%。所建立的2种定量结构与生物降解性关系(QSBR)模型有效,可用于化学品的好氧生物降解性评价。     

湘西北低山丘陵小流域降雨侵蚀力计算及其特征研究

依据湖南省西北部武陵山区女儿寨小流域1999年建站以来9 a(2000-2008年)降雨过程资料进行降雨侵蚀力计算及分析,以EI30计算结果为基准,并采用EI10、EI60、CREAMS模型中次降雨估算模型、半月步长的日雨量雨强模型及武汉市日雨量模型进行计算,探讨各种模型在本流域的适宜性.结果表明:流域年均降雨侵蚀力为5 423.06 MJ·mm·hm-2·h-1,且主要集中在4-8月,次降雨量与次降雨侵蚀力、月降雨量与月降雨侵蚀力、年降雨量与年降雨侵蚀力均为乘幂关系.各模型中以EI30最为适宜,半月步长的日雨量雨强模型经改写为半月步长的日雨量模型,并确定模型参数后有较好的适宜性,非线性多参数模型也很适合本流域降雨侵蚀力的评价,但今后还需选择更精确的适用于本流域的模型参数.     

北京雁栖镇泥石流灾害特征及治理措施

为了探索研究北京地区泥石流灾害预测预报与防治工程所需的泥石流灾害动力学技术参数,以北京雁栖镇泥石流为典型研究区,通过资料收集和野外调查,对泥石流运动和动力学参数进行分析计算,获取了主要特征参数,为泥石流防治工程设计提供了定量数据,且提出了"防护堤+拦砂坝"防治工程方案.结果表明:在技术可靠性、经济合理性、环境协调性等方...     

酸雨pH值分级短期预报方法研究初探

酸雨的预报方法种类繁多,主要包括统计预报﹑数值预报及主观综合预报等.但这些预测研究大都是年度季度等较长时段的预测,感情用事为纛预测方法主要以线性统计方法为主.     

判别分析与决策树分析在化学物质生态危害分类中的应用

运用Fisher判别、马氏距离判别和决策树分析3种方法对61种环境优先污染物的生态危害程度进行分类,并比较了各模型的分类正确率.结果显示,决策树分析方法分类正确率最高,为92%;马氏距离判别其次,为87%;Fisher判别最低,为75%.决策树分析方法不仅减少了2项评价指标,而且对61个新数据矩阵的多次分析显示其分类能力非常稳定,正确率基本符合正态分布,且保持在92%左右,为3种方法中最优的分类方法.     

化学品厌氧生物降解QSBR预测模型研究

收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究。结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26%,总正确率为84.52%;BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61%,总正确率为90.32%。可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法。     

基于BP神经网络的南通机场风速预报模型

本文利用2016—2021年南通兴东机场整点报文数据,采用BP人工神经网络建立南通机场风速预报模型,将南通机场风速进行分级,并进行6 h和24 h模拟预报,以期对南通机场风速分级预报数值进行修订并讨论风速分级预报的准确率。结果如下：当风为1级、2级风时,风速无须修订;3级风时,6 h预报风速可修订增加0.6 m/s,24 h可修订增加3.8 m/s;而4级风时,6 h预报风速和24 h预报风速则分别修订增加1.0 m/s和4.8 m/s。利用2020年样本资料进行检验,在预报风速数值分级修订后,准确率结果如下：对民航安全运行有影响的4级风6 h准确率为66%,24 h为64%。再利用模型对2021年12月进行试预报可得：4级风6 h准确率为75%,24 h为73%。上述结果表明,该神经网络模型可以为南通机场风速预报提供一定的依据。     

汉寿县林业害虫调查分析与建议

林业害虫调查是开展林业害虫预测预报、防治检疫的基础.调查旨在查清汉寿县各林分类型的害虫种类、数量、分布区域和发生情况等,并针对危害严重的黄翅大白蚁(Macrotermes barneyi)进行了重点分析,为汉寿县林业害虫的预测预报和防治设计提供可靠的科学依据.     

四川省攀西地区聚落点泥石流灾害危险性评价

基于聚落点的泥石流灾害潜在危险性评价是实现泥石流灾害准确预测、预报及灾损估算的基础。在GIS9.3软件支持下,选取地质构造、地形地貌、气象水文和人类活动4方面9个因子,利用层次分析法,对攀西地区泥石流灾害影响因素及危险性进行评价,并利用实际泥石流点进行精度验证。在对攀西地区人口数据进行空间化的基础上,分析了聚落点泥石流灾害的潜在危险性。结果表明,攀西地区极高和高危险区分布主要受断层影响,而在中部和南部,河流对泥石流的影响远大于断层的影响,在西北部和东北部,断层、坡度和高差3个因子对泥石流的影响均大于河流对泥石流的影响。攀西地区泥石流灾害极高、高和中危险区评价结果中有84.10%的实际泥石流分布和72.48%的人口分布。泥石流灾害极高危险区分布在研究区断层附近,高危险区分布在极高危险区外围,中危险区分布在距断层较远的地区,低危险区分布在东、西部没有断层的地区。     

浅议郴州市废弃矿山生态恢复途径

郴州市矿产资源丰富,采矿业发达,矿山资源开发导致了环境污染、生态破坏等一系列问题,矿山废弃地的生态恢复及景观重建已成为郴州市经济和社会发展需要迫切解决的问题之一.概括地介绍了郴州市的基本状况,分析了郴州市采矿业的无序发展对生态环境的影响,并针对矿山废弃地环境的污染问题,探索性地提出了郴州市废弃矿山生态恢复的途径.     

BP模型的改进及其在大气污染预报中的应用

针对传统BP模型存在着训练速度较慢、局部极值以及最佳网络结构无法准确确定的不足，进行了改进，应用于城市空气污染预报，建立大气污染浓度的神经网络预测模型。计算结果表明，应用改进的BP模型进行大气污染预报能够得到更好的预测结果，具有很强的实用性。     

应用能量利用特性对外来植物入侵潜力的判别分析研究

判别分析是多元统计分析中判断研究对象所属类型的一种重要方法.以华南地区5种主要入侵植物及其伴生或近缘的本地种为研究对象,测定了它们的生物量建成成本(construction cost,CC)和比叶面积(special leafarea,SLA),并以此作为判别因子尝试建立入侵种和本地种的判别模型.结果表明,入侵种和本地种之间的平均CC和SLA存在显著差异.以CC和SLA作为判别因子建立的判别模型进行回代检验,总的预测正确率为82.6%,判别效果较好.其中CC的判别函数系数较大,表明它在判别分析中起到了较为重要的作用,进一步证明了植物的能量利用特性是影响外来种入侵潜力的重要因素.利用此判别模型可以根据任何一种外来植物的CC和SLA来定量判断该物种入侵潜力的大小,为有效评价外来植物入侵潜力提供了新的定量方法;但由于所获得数据的不全面,该模型还存在不足,有待在今后的研究中进一步完善.     

MODIS气溶胶光学厚度对城市空气质量的指示

空气污染指数API(Air Pollution Index)是关系大众生产生活的一个重要指标,论证了一种由MODIS(中分辨率成像光谱仪)反演的气溶胶光学厚度产品AOT(Aerosol Optics Thickness)预报空气质量的方法,即依据API的分级标准,将API用特定的步长分组,再把各组的AOT和API均值建立相关模型,并用该模型来预测空气质量指数,经验证,预测值和实际值之间的精度为77.59%,基本达到业务运行的要求。     

基于多类支持向量机的化学物质生态危害分类研究

应用多类支持向量机(M-SVMs)方法研究了化学物质生态危害程度的分类,以提高分类的准确性和效率.对采集到的61种环境优先污染物的环境行为和生物毒性方面的7项指标进行相关性分析,建立了M-SVMs分类模型并对数据集进行10折交叉验证以评价模型的分类能力,运用所建模型对7种化学物质的生态危害进行预测.结果表明,去除与鱼毒有信息重叠的溞毒指标,选取鱼毒、藻毒、降解性、蓄积性、分配系数和吸附系数6项指标用于构建M-SVMs分类模型;M-SVMs模型识别率较高,交叉验证平均分类正确率达86.89％;对7种化学物质生态危害的预测结果与实际情况基本相符.     

应用于水文预报的优化BP神经网络研究

利用广东省滨江流域的水文观测资料，建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织，进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定，然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验，确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络：网络结构为8-9-1；转移函数的组合方式为tansig-线性函数；训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析，还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明，优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。     

气候因子对靖远松叶蜂暴发的影响

运用SAS8.2中的主成份分析法分析了1988~1997年的气象数据,研究了温度、湿度、降雨量与靖远松叶蜂发生的关系,用实验数据对统计分析结果进行了解释,并运用典型判别分析建立了非时滞和时滞预报模型,进一步研究各种气候因子的综合作用.结果表明,10月份较高的气温与较高的湿度有利于靖远松叶蜂大量结茧,为来年的暴发提供虫源;靖远松叶蜂小幼虫的死亡率与温度呈显著线性正相关(r=0.4,P=0.036),与相对湿度呈弱的线性负相关(r=-0.25,P=0.147),即7月较高的温度与较低的湿度有利于靖远松叶蜂的暴发.1991年靖远松叶蜂开始小规模暴发与1990年初霜期异常推迟有关,8月份过多或过少的降雨可能会妨碍靖远松叶蜂病毒的流行,从而有利于靖远松叶蜂大规模暴发.非时滞预报模型回代正判率为81.8%,时滞预报模型回代正判率为72.7%.典型判别函数表明,温度因子是决定靖远松叶蜂暴发的最主要气象因子.图3表4参9     

城市给水管网余氯的预测模型

选择余氯为研究对象,以南方某市给水管网水质监测的数据为基础,使用线性回归和非线性神经网络(ANN)方法建立模型,找到了一种利用在线监测数据和人工监测数据实时预测管网余氯的方法。通过建立给水管网水质模型,可以由监测系统动态回传的数据来实时的预测下一天人工点的水质。模拟的结果显示ANN模型比线性回归模型有更好的预测能力,预测的平均相对误差:ANN模型为14.9%,线性回归模型为25.8%。使用ANN模型可以实现实时预测。     

基于多模型优选的区域土壤重金属含量空间预测方法研究

土壤重金属含量空间预测研究对实现区域土壤资源的优化利用以及土壤环境的保护和污染防治具有重要意义。以江苏省常州市金坛区为例,基于源、汇和空间分异因子,利用BP神经网络(back-propagation network)建模方法,分别构建了源汇模型(BP-S)、空间分异模型(BP-K)和改进的多因素综合模型(BP-SK),模拟预测了区域土壤重金属Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间分布,并对各模型预测精度进行对比分析。针对不同模型在不同区域和元素间预测精度的差异,优选出预测精度最高的模型组合,以此探求区域重金属含量空间分布最优预测结果。结果表明:(1)BP-SK模型对Cd、Cr、Cu和Zn含量预测精度均高于BP-S和BP-K模型,仅在对Pb含量的预测中BP-S、BP-K模型精度高于BP-SK模型,BP-SK模型比其他模型更能突出局部特征,包含的信息更丰富。(2)优选后最优模型预测精度较原单一模型均有不同程度的提高,对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的预测精度分别提高15.15%、20.71%、19.19%、1.75%和9.24%。(3)各模型对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间预测高值区均位于区域中部和东北部,低值区位于西部丘陵山区,BP-SK模型在人为影响剧烈的地区预测效果更好,而BP-K模型在自然因素影响较大的丘陵山地区的适用性更好。     

30年来我国农业气象灾害对农业生产的影响及其空间分布特征

农业是气候变化最敏感的领域之一,灾害性天气直接影响着农业生产.文章首先对我国农业气象灾害类型进行阐述,然后对近30年来的气象灾害的时间序列和空间分布特征分析研究,最后进一步探讨了农业气象灾害对农业粮食安全的影响.研究结果表明:随着农业气象灾害的发生,粮食产量与受灾程度呈周期性波动,受灾程度与相应年份的产量为负相关.从时间序列来看,1997年,2000-2001年和2003年全国总受灾程度较为严重,均超过5×107hm2,成灾面积均为3×107hm2.2004年灾情有所缓和.从全国受灾的空间分布特征来看,我国灾损较为严重地区主要集中在东部地区.按区域划全国灾害受损程度依次为华东地区,华中地区,华北地区和东北地区,此外西南地区四川也较为突出.气象灾害中以干旱灾害和洪涝灾害最为严重,是影响农业生产的主要因素,二者所占比重为70%～85%.掌握农业气象灾害的特点和发生规律,对于防御气象灾害,提高防灾减灾的能力,趋利避害,保障农业增产具有十分重要的意义.