灰色统计—德尔菲法在农业环境质量评价中的应用

本文试用德尔菲法调查农业环境质量评价中的指标权重并探讨用灰色统计法对专家们的意见进行归纳,最后确定各评价指标的权重数值。     

每个人都应成为防灾救灾的主角

人类发展的历程,就是一部不断与自然灾害作斗争的历史。随着文明程度的提高,人们已经可以利用高科技预测部分灾害,并采取措施     

唐山地区近期强余震的灰色预测

<正> 经历了将近十二年余震活动的唐山老震区,近期是否会再发生强余震?什么时候发生?尤其是中国大陆从1985年开始进入一个新的地震活跃期后,唐山老震区是否会因此而受到牵动?本文就是试图探讨这些问题,对唐山地区近期强余震形势作一灰色预测。     

机场航站楼能耗预测的灰色马尔可夫方法

机场的能耗主要集中在航站楼,充分掌握未来航站楼能耗,对机场节能减排至关重要。由于机场能耗受到多重因素影响且影响机制复杂,故目前还很难给出机场能耗的解析计算式,针对未来时间的能耗预测更为困难。所以,本文提出采用GMM(Grey Markov Model—灰色马尔可夫模型)的方法来预测机场航站楼的能耗,其特点是将灰色模型和马尔可夫模型相结合。应用表明,采用灰色马尔可夫方法进行预测更为科学合理。     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。     

农村沼气开发与温室气体减排

随着中央和地方政府的大力推动,农村沼气建设在过去的30多年中蓬勃发展.沼气利用不仅为农村节省了大量能源,也减少了温室气体的排放,这对加强农村生态建设与新农村建设有重要意义.在过去15年中,沼气总共提供了2.84×107t标准煤的能源量,净减少温室气体排放量约73 157.59Gg(千吨)二氧化碳当量(CO2-eq),年均减排量为4877Gg,相当于全国总排放量的0.07%～0.16%.因能源替代而减少的温室气体中,二氧化碳为84243.94Gg,甲烷为3560.01Gg CO2-eq,氧化亚氮则为26.008Gg CO2-eq.预测结果表明沼气产气量将在2010年与2020年分别达到156亿m3和385亿m3,减少的温室气体将分别为29328Gg和79380GgCO2-eq,开发农村沼气是我国应对气候变化的重要措施.     

河北省碳排放及其影响因素变化趋势研究

在国家"十三五"规划政策的指引下,减少碳排放是当今社会的大势所趋。以产业结构调整优化为目的,就河北省碳排放及其影响因素变化趋势进行研究,旨在生态文明建设中促进京津冀产业协同发展。在研究碳排放时,运用STIRPAT模型,根据河北省实际情况,将影响碳排放的因素分为城市化水平、人口数量、富裕度和能源强度,并选取了河北省2003-2014年碳排放及其相关数据作为研究样本,经过对能源消耗量的转换计算得到比较精确的碳排放数据。在此基础上分别建立碳排放灰色GM(1,1)预测模型和碳排放影响因素灰色GM(1,1)预测模型来预测2015-2020年对应的数据变化。并分析各个影响因素的变化趋势及其对碳排放的影响。经过分析发现,富裕度对碳排放影响最大,所以政府等相关部门应加大对该方面的监督与管理,从而从整体上达到低碳的目标。     

电厂烟囱防腐改造工程环境影响预测及验证方法的研究

本文以当地某电厂机组为例,综合考虑利弊,取消烟气系统GGH有利于能源节约与环保排放,但需要进行烟囱防腐改造;利用环境影响预测模型分析烟囱防腐改造工程期间及竣工后对周边环境的影响,并利用监控数据进行跟踪验证,证明该类工程对环境的影响在可接受范围内,且基本实现了节能减排的效果。     

环境自动监控系统异动数据的应用探讨

环境自动监控数据量大,仅采用简单分析和初步应用不能充分挖掘数据的价值。本文介绍了一种环境自动监控数据分析方法——异动数据分析,内容包括异动数据的特征和基本任务,异动数据的作用及上报,以供今后环境管理中借鉴使用。     

污水处理厂环评中恶臭影响预测的思路

恶影响预测是污水处理厂环境影响评价的主要内容之一，可以采用类比调查和扩散计算相结合的方法，关键是合理地确定污染源源强，选用适当的扩散模式，才能保证预测结果的准确性，更好地为建设项目决策提供科学的依据。