水安全保障问题浅议

自然界的水与其它矿产资源的不同,是具有利和有害的二重性。水既有可资利用以为人类社会服务的一面,又有因水带来的危害,如洪涝、干旱现象以及水致疾病的传播的一面。因此,为加强水的安全保障作用,需采取一系列的工程和非工程措施所建立的系统,并在实施该系统时注意以下方面,包括:在确保水源不受损害的条件下为各类用水要求提供适当保证程度的供水,在适应国家经济发展水平和综合国力的前提下,采用适当标准进行江河治理,以努力减轻各类因水引起的灾害损失;千方百计增加可利用水量,开辟新水源;大力推行合理用水和节约用水技术;非常重视保护环境,特别是保护生态系统,以维护人类自下而上环境的持续发展。     

煤尘润湿接触角的BP神经网络估算方法研究

通过采集和测定35个矿区煤样品的化学组成、结构参数和润湿接触角,构建了以13个影响因子为输入参数和以接触角为输出目标的3层BP人工神经网络,并利用该模型估算煤尘润湿接触角。结果表明,隐含层节点数为19时,接触角估算值与实测值的决定系数R2=0.957,平均相对误差为4.59%,表明基于BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高的精度。     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

基于灰色马尔科夫模型的机场安检危险品数量预测

机场安检的危险品数量具有动态、随机、非线性等特点,传统的GM(1,1)模型无法对其作出准确的预测。利用灰色GM(1,1)模型对2014年1—5月所查获的危险品数量进行计算、检验,并对6—8月的危险品数量进行预测。首先建立危险品数量的GM(1,1)模型,然后再对其预测值进行修正,结果表明,灰色马尔科夫模型的平均相对误差比灰色预测模型的平均相对误差减小了25.18%,表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型的精度高,该模型是有效可行的,可为航空公司6—8月将要查获的危险品数量预测提供理论基础,以便引起相关部门的高度重视,并采取相应措施以保障旅客安全。     

A framework for sustainable supply chain in emerging economies

Sustainable supply chains (SSC) are an essential topic in emerging economies for achieving sustainable development. Because of their rapid economic growth, emerging economies are experiencing both sides of this development: the well‐being enhancement and the environmental impact. However, decision makers and practitioners do not have robust models for managing supply networks that consider the sustainability complexities. This study aims to provide a better understanding of SSC in emerging economies and proposes a generic framework to improve the decision‐making process. Based on a review of the literature, a decision framework for sustainability is proposed. A green sustainable decision concept is also discussed in the SSC literature. This study has implications for scholars, decision makers, and practitioners interested in advancing the SSC field based on an extension of the framework.     

The African food crisis of 1982-1986*

The crisis cannot be attributed to any one cause, but rather it was the product of a number of interacting factors whose precise combination varied between countries. Drought, internal political and economic factors and an unfavourable external economic environment were significant contributory factors. Civil war and externally financed insurgency were primarily responsible for propelling a food crisis into a famine in four out of the six worst affected countries. Within the literature, there is a tendency for writers to emphasize the relative contribution of factors within their own disciplines. So far the literature on the responses, both within country and internationally, is comprised of eye witness accounts by journalists and evaluations by aid agencies of their performance. The international response by governments and the public was massive and unprecedented, but the response by governments, indigenous NGO's and the public within affected countries is often overlooked by the journalistic literature. Generalizations about "the African food crisis" have obscured the considerable diversity amongst countries. This is well illustrated by the experiences of Ethiopia, Kenya and Botswana. This diversity indicates the biased perspectives that arise from focussing on the extreme famines, as in Ethiopia. Research priorities should include studies of systems that coped during the crisis, historical analysis of the crisis, the way early warning information is processed within bureaucratic institutions, environmental degradation and fully integrated analysis of food production and consumption systems.     

水源地型水库水生态安全评价方法探索

基于2018年8月开展的夏季江苏省17座水源地型水库水质调查数据,结合水源地型水库面临的主要水生态安全问题,综合运用层次分析法和专家意见法建立了水源地型水库水生态安全评价体系和方法,并首次提出将异味物质2-甲基异莰醇纳入评价体系.结果表明：江苏省水源地型水库水生态安全等级为优秀和良好的水库分别占29.4%和52.9%,处于一般等级的水库占17.7%;水库水生态安全的主要影响因素有透明度、异味物质2-甲基异莰醇（MIB）、蓝藻水华及富营养化.本研究通过抓住水源地型水库水生态安全的主要水生态指标进行简便易行的评估,可为类似水源地型水库因地制宜地制定个性化生态监测方案和评价方法提供科学依据.     

基于BP神经网络的污染物浓度多模式集成预报

基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多模式集成预报模型.首先通过实验得到BP神经网络的训练函数、隐含层节点数和训练样本长度分别为贝叶斯归一化训练函数trainbr、10和50.随后选取北京、天津和石家庄站点的预报结果检验该模型的预报性能.结果表明：（1）相对于单模式,BP神经网络集成预报的3~72h逐3h污染物浓度和观测之间的归一化平均偏差从-100%~200%降低到-20%~20%,污染物浓度和观测的均方根误差比各单模式降低15%以上,相关系数从0.1~0.8提升到0.3~0.85之间,说明其预报结果优于各单模式.（2）2016年AQI等级评估表明,集成模型预报的北京轻度和中度污染的TS评分分别比CUACE提高22%和10%,在天津重度污染的空报率和漏报率分别降低31%和25%.（3）2016年12月份的重污染过程评估发现,集成模型预报的PM_2.5浓度的演变趋势和实况基本相符.     

基于多流域生态网络模型的用水系统结构特征演化分析

以黄淮海流域为案例,将其涵盖生态环境和社会经济用水的水资源利用系统作为研究对象,构建多流域生态网络模型,从系统整体角度自上而下对其进行描述并开展生态网络分析,通过系统整体分析指标的计算,对黄淮海流域在2003~2014年期间系统结构特征的演化进行了分析.研究结果表明,2003~2014年期间,通过"十一五"、"十二五"规划所开展的多项水资源可持续利用措施的实施,系统受到来自外界环境的压力和干扰有所减小,系统逐渐趋于稳定,但却仍存在着生态用水量严重短缺的问题,系统的可持续性还有待进一步研究和提高.     

基于PCA-BP神经网络的多股铜导线 熔痕定量金相识别方法研究

为实现火灾现场中多股铜导线熔痕的自动识别,采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对四种多股铜导线熔痕(一次短路熔痕、二次短路熔痕、过负荷熔痕和火烧熔痕)的金相组织进行了识别研究。利用Image-Pro Plus 6.0和Axio-Imaging软件获取每种熔痕30组17维金相组织参数数据,采用PCA对四种熔痕共120组数据降维,获得前6个主成分得分矩阵,建立具有6个输入层节点,10个隐层节点和4个输出节点的神经网络模式识别模型。随机抽取每种熔痕的20组样品的主成分得分矩阵作为训练集,将每种熔痕的剩余10组主成分得分为测试数据,输入最终训练完成的模型进行识别,其识别准确率达到92.5%。实验结果表明采用PCA+BP神经网络的算法,可以较好地实现多股铜导线熔痕识别,为火灾物证鉴定工作提供了有力的工具。