基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

基于随机前沿分析(SFA)方法的中国旅游业全要素生产率研究

以我国1997—2009年旅游业相关数据为样本,基于随机前沿分析方法,运用Malmquist指数模型对我国各省份、东中西及全国的旅游业全要素生产率指数进行了测算,并进一步分解为技术进步指数和技术效率指数。得到以下结论:样本期内,各省份旅游业全要素生产率呈现不断增长趋势,增长较快的省份主要来自中西部地区,东部地区的省份增长较慢。东中西地区的旅游业全要素生产率增长存在差异性,西部增长最快,东部最慢,三大区域旅游业全要素生产率的增长主要得益于技术进步,西部技术进步水平仍快于中东部地区。全国旅游业全要素生产率年均增长7.6449%,技术进步起了主要作用,技术进步年均增长6.9933%,而技术效率增长仅为0.609%,其影响较小。     

京津冀地区PM2.5溯源精准执法研究

以京津冀区域大气污染热点网格工作为基础,利用京津冀地区PM_(2.5)浓度数据、卫星数据、POI数据、检查反馈数据训练随机森林模型,建立PM_(2.5)网格浓度与反馈问题类型之间的关联性,识别污染源类型,并应用于沧州市热点网格检查工作。研究结果表明,该模型对扬尘及交通污染问题有较好的区分度,建议热点网格工作增加这两类污染问题类型及推荐检查时间等信息,进一步提高执法精准性和执法效率。     

基于水质模拟的不确定条件下两阶段随机水资源规划模型

针对流域内不同企业的水资源分配及企业生产污染排放导致的水环境问题,运用区间两阶段随机规划的方法,耦合区间两阶段模型（ITSP）和区间水质模型（IS-P）,建立不确定两阶段随机水质-水量耦合规划模型（ITSP-SP）.该模型以流域内系统利益最大为目标函数,模拟了流域内各个企业的水量分配及排污过程中河道水质变化,并在保证河流水质达标前提下优化预计分配水量,调整企业生产规模.通过模型运算得到区间解,为管理者提供了多样的决策方案.并且,该模型充分考虑不确定因素对系统利益的影响,能够有效的规避系统决策失误及方案缺失现象.     

基于随机森林与地统计预测城市土壤PAHs分布

收集南京城区采样点位置信息和环境变量等数据,应用地统计和随机森林方法,以及两种方法相结合分别预测土壤多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）含量,并比较不同方法预测精度.结果表明：随机森林与地统计方法结合能大幅度提高城市土壤污染物制图精度,整合克里金与随机森林预测残差模型拟合优度R²相比克里金插值法提高74.8%.PAHs空间制图结果能够较好拟合污染物的变化范围,识别污染高值区与低值区的空间分布.随机森林输出特征重要性发现影响南京城区土壤PAHs分布的主控因子为土壤碳和土壤粒度以及工厂密度.本研究可为城市污染物高分辨率和高精度制图以及污染防控治理提供参考.     

OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析（Object Based Image Analysis,OBIA）与随机森林（Random Forest,RF）结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat 8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明：OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。     

基于随机森林的耕地利用效率测度模型构建及其应用

构建合适的量化分析模型是科学把握耕地利用状况及利用效率的基础性工作,可为制定合理有效的耕地资源管控政策,实现耕地利用与生态环境的协调发展提供决策依据。为了更准确地反映耕地利用系统的复杂性、动态性及差异性等特征,鉴于随机森林的基本思想,运用随机抽样Bootstrap法在合理构建分类树的基础上,构造了耕地利用效率测度的RF模型,进而以中国粮食主产区172个城市为例训练该模型并将其运用至2003-2015年的耕地利用效率测度中,同时将BP神经网络和熵权法作为对比验证其一致性、代表性和优越性。结果表明：（1）耕地利用效率测度的RF模型不受量纲限制,运行所需参数少,运算过程简化,能够较为精确地模拟各评价指标间的复杂联系,科学量化各评价指标对耕地利用效率的贡献。（2）对同一空间单元的效率值而言,RF>BPNN>EW,RF与BPNN所得效率值的总体分布格局相似,且均与EW的测度结果存在较大差异。（3）从评价结果与现实的匹配度和精度表征参数来看,RF的测度结果与自然和社会经济发展等客观事实更相符,具有较高的适用性与可靠性。同时,与其余两种常用模型相比,RF能够降低计算复杂度,提高训练效率,其测度结果的相关系数R为0.8685,M_RPD为2.3533,且具有最小M_MSE0.0174和M_MAE0.0211,更适用于复杂非线性特征的耕地利用效率研究。     

基于随机森林算法与农户视角的村落级农业面源污染风险分析

当前农业面源污染问题依然严峻,村落级尺度下各地块的污染风险状态精细识别有待进一步研究.本文针对三峡库区典型村落重庆市涪陵区南沱镇睦和村进行研究,结合无人机多光谱技术、农户行为调研、随机森林算法等进行地物识别及泛地块网格划分,通过测算总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP...     

脉动风速功率谱与随机Fourier幅值谱的关系研究

功率谱密度函数是随机过程在频域内的重要特征量,但由于其本质上是平稳过程的频域数值特征,致使其很难全面反映原始随机过程的概率信息,这就需要从更本源的意义上考察随机过程。本文试图从Fourier随机函数的角度反映随机过程,将经典的功率谱密度函数中具有物理意义的可测变量看作随机变量,利用功率谱与Fourier幅值谱的关系,定义了随机Fourier幅值谱;以Davenport谱为例,证实当地面粗糙度服从对数正态分布、10m高度基本风速服从极值Ⅰ型分布时,可通过功率谱构造具有物理意义的随机Fourier幅值谱。通过实测风速Fourier谱与随机Fourier幅值谱的比较,证明随机Fourier幅值谱的概念具有合理性。     

基于Moran过程的建筑行业施工人员安全行为随机演化博弈分析北大核心CSCD

为控制施工人员的不安全行为，改善建筑行业严峻的安全形势，从成本-收益角度对建筑行业施工人员的行为选择展开随机演化博弈分析。为获得更为真实的博弈结果，将前景理论引入随机演化博弈分析中，构建了建筑行业施工人员博弈收益感知矩阵，考虑从众心理对施工人员行为策略选择的影响，基于Moran过程提出了一种新的行为策略选择更新机制；通过将修正后的博弈收益感知矩阵和博弈分析方法应用于建筑行业施工人员的行为决策研究中，并通过分析强、弱选择下施工人员的行为演化动态，运用Matlab软件对施工人员的行为选择策略进行数值模拟，得到了建筑施工现场具有最佳安全状态时需要满足的4个条件以及影响系统安全状态的因素。该研究结果可为制定针对性的对策措施，降低建筑施工安全风险提供依据。