生死瞬间

此时，看风一阵猛刮，虽是大白天，天色却暗得如同黄昏。还没等我们走到现场，狂风夹着豆大的雨点就密匝匝地砸了下来，肆无忌惮地横扫大地。     

基于水色遥感的香港海域黄色物质浓度反演模型

研究了珠江口东岸香港海域黄色物质的光谱吸收特性,并分析光谱指数与吸收系数ag(440)之间的相关关系。采用CCD遥感数据和研究区海域数据采样点的同期实测光谱吸收系数,建立基于改进光谱指数NDSI、MRSI的黄色物质吸收系数反演模型。结果表明:MRSI模型提取的黄色物质吸收系数ag(440)与实测值之间的R2=0.8278,RMSE=0.0332,比NDSI模型的反演精度更高,且MRSI模型具有较强的区域适用性。利用2009～2011年3、8、12月CCD数据和MRSI吸收系数反演模型求得研究区海域黄色物质浓度,并探讨了黄色物质浓度在研究区海域的时空分布规律。     

机械原因飞行事故诱因的分析与预测研究

为更好地预防机械原因飞行事故,提高安全管理和决策的水平,提出机械原因飞行事故诱因的分析与预测方法。首先借鉴"瑞士奶酪"模型的思想,建立了机械原因飞行事故诱因分析分类体系;而后构建了事故的二进制矩阵,通过进行比例矩阵分析和单一聚类分析来辨识重要的单诱因、两两诱因组合和事故主要诱发模式;最后采用Bootstrap方法对其进行预测。结果表明:所提出的方法能够辨识出机械原因飞行事故中的重要单诱因、两两诱因组合和主要诱发模式,并对其做出较为准确的预测,进而对制订事故防控预案,预防此类事故的发生具有重要意义。     

开发建设项目环境经济统计分析方法研讨

长期以来，人类对其自身活动的结果，仅考虑直接效益，而未充分注意活动过程和活动以后产生的消极影响──环境污染与生态破坏的剧效应。二十世纪中叶，经济和社会活动的急剧增大，使自然环境发生了前所未有的变化；人造物—一有用物与废弃物大量进入环境中，造成全球出现一些严重的环境问题；尤其是第二次世界大战后，许多国家急于恢复经济，“先生产、后治理”，结果公害泛滥，付出很大代价。环境污染的沉痛教训，使世界各国逐渐认识并积极探索经济、社会活动的事前预防措施，以减少污染损失与提高环境效益的途径。环境影响的经济分析评价…     

航空装备事故的灰色时序组合预测模型

为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数据中的随机波动特征。最后,将2个模型的预测值相加,得到所求的组合预测结果。实例中,以美国空军1996—1999年的A级飞行事故10万时率数据为基础,建立灰色时序组合模型,模型中短期预测精度优于单一灰色模型,平均相对误差控制在5%以内,预测结果能够反映航空装备安全的实际状况。     

换休日

城南交警中队长曾飞忙里忙外无暇休闲,特别是春运期间.听说娘家腊梅香、雪景美,妻子茜吵着全家仨回娘家一次,说趁儿子学校放寒假带回去看望外公外婆,赏花玩雪机会难得;儿子更是在老爸面前放肆,非回去不可,要么我一个人走路回去!娘家在远效山村近百里路程怎能让儿子?!     

基于模糊神经网络的水稻农田重金属污染水平高光谱预测模型

以吉林省长春一汽厂附近3块不同重金属污染状况的水稻实验样地为例,通过地面实测获取了水稻的光谱反射率、叶片叶绿素含量、叶片及土壤重金属含量等数据.同时,在分析重金属对水稻叶片叶绿素含量影响的基础上,通过多元逐步回归分析选出对水稻叶片叶绿素含量微小变化指示灵敏的光谱参数作为模型输入层,并将水稻叶片叶绿素含量值作为输出层来表征农田重金属污染胁迫水平,最终建立了用于预测水稻农田重金属污染水平的模糊神经网络模型.结果表明,该模糊神经网络模型预测的水稻重金属污染胁迫水平与实测结果吻合度较高,预测的叶绿素含量值与实测值的拟合度较好(R2=0.985).表明在受重金属污染胁迫的情况下,水稻叶片叶绿素含量微小而复杂的变化可以通过构建模糊神经网络模型很好地模拟出来,从而确定出农田的重金属污染水平.     

基因工程菌生物强化处理系统微生物群落分析

在膜-生物反应器(MBR)和传统活性污泥反应器(CAS)中,考察了基因程菌生物强化对阿特拉津的去除效果,并通过PCRDGGE分析了反应器不同运行阶段污泥微生物群落的变化.结果表明,基因工程菌生物强化实现了阿特拉津的高效生物去除,MBR和CAS阿特拉津平均去除率分别达到88.6％和85.3％.阿特拉津生物强化去除有助于反...     

基于高光谱指数的水稻砷污染胁迫多重判别模型

水稻中过量砷(As)能够影响叶片中叶绿素含量、水分含量以及细胞内部结构,进而改变水稻在光谱上的特征表现.以表征叶绿素、水分含量、细胞结构的NDVI、NDWI、SIPI等9种高光谱指数和实测水稻叶片砷含量数据为基础,利用相关分析、主成分分析和独立变量分析方法,获得诊断指标对水稻砷污染胁迫进行多重光谱判别.结果表明,表征不同生理参数的高光谱指数PSNDa、fWBI、SIPI与水稻叶片砷含量高度相关,可作为砷污染单级光谱诊断参数;主成分因子F1、F2和独立变量因子ICA1、ICA2对水稻砷污染胁迫具有特殊反应,分别作为水稻砷污染胁迫的主成分诊断指标和独立分量诊断指标.综合上述3类诊断参数,构建水稻砷污染胁迫多重判别空间体系即光谱指数诊断空间(PSNDa-fWBI、PSNDa-SIPI、fWBI-SIPI)、主成分诊断空间(F1-F2)和独立变量诊断空间(ICA1-ICA2),从不同层面上综合诊断了实验区水稻砷污染胁迫情况,其中以表征叶绿素和细胞结构的光谱指数空间PSNDa-SIPI与主成分空间F1-F2诊断效果为最佳.     

基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型.该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果.以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型.