林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型.将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模.为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性.研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力.其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模.该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型.     

武器装备电磁兼容性预测试技术初探

阐述了电磁兼容性(EMC)和电磁兼容测量的基本概念,通过分析EMC认证测试与EMC预测试的特点,总结了EMC预测试的优点.EMC预测试分为指标性预测试和故障诊断预测试.以一些EMC测试项为例,详细描述了这两种预测试的测试方法,最后简述了对电磁兼容性设计的整改措施.     

松花江下游沿江湿地土地利用变化对土壤细菌群落多样性的影响

本研究旨在明确生境质量变化对土壤细菌群落的影响,为松花江退化湿地选择科学的修复方法提供参考依据.于2018年使用Illumina MiSeq PE300第二代高通量测序平台对松花江下游的5种土地利用类型湿地(天然湿地、稻田地、玉米田、采砂迹地及恢复湿地)土壤细菌16S rDNA进行测序,分析不同土地利用类型土壤细菌群落多样性和功能的差异.结果表明:沿江湿地开垦为玉米田造成土壤细菌的Ace、Chao1和Shannon指数显著降低(P<0.05),采砂迹地的仿湿地修复使土壤细菌的Ace、 Chao1和Shannon指数显著提高(P<0.05).天然湿地、稻田、玉米田和采砂迹地的土壤细菌群落结构差异显著(P<0.05),采砂迹地与恢复湿地的土壤细菌群落结构相似.沿江湿地土壤细菌划分为40门、 105纲、 258目、 421科、 802属和1 673种,变形菌门、放线菌门、酸杆菌门、绿弯菌门、拟杆菌门、疣微菌门、厚壁菌门和芽单胞菌门为各样地共有的优势菌门(相对丰度>1%).相比之下,拟杆菌门偏好稻田土壤环境,变形菌门和芽单胞菌门偏好玉米田土壤环境,放线菌门偏好采砂迹地土...     

河北省火电企业吨煤烟气排放量测定及污染动态预测

火电企业大气污染动态预测是大气污染控制的基础。采用现场实测法,对河北省36家火电企业101台机组锅炉进行现场监测,经统计分析给出不同装机容量吨煤烟气排放量,并与其他方法进行了比较,发现实测结果更为合理。在此基础上,建立吨煤SO₂、NO_x,烟尘排放量和烟气浓度的关系,为火电企业大气污染动态预测提供新的公式,对定量测定火电企业污染物排放提供参考。     

基于"R-L"技术的风电系统可靠性预测分析

随着化石燃料的日益枯竭和生态环境的逐渐恶化,风能凭借其清洁、环保、可再生等诸多优势,引起了能源行业的高度重视。然而,由于风速具有显著的随机性和波动性,风电场馈入电网的功率往往具有较大的不确定性,从而影响电网的安全经济运行,甚至会造成严重的电力故障。因此,有必要采用合理的预测方法获取风电场在未来某一时间段的出力,并量化其对电力系统运行可靠性的影响。本文提出一种风电出力的预测方法,以已有历史风电出力和负荷数据为基础,应用"R-L"技术建立风电系统的等效模型,通过对该模型的模拟,得到未来一年内满足负荷需求量的预期发电量,以此评估风电系统的可靠性。以某一装机容量为15 MW的风电场为对象,将采用所提方法得到的模拟数据与实际数据进行比较,验证了所提算法的有效性。     

集合卡曼滤波算法对FARSITE模型林火蔓延预测的修正效果研究

针对火源位置输入偏差导致的FARSITE林火行为模型火线预测不准确的问题,提出了一种基于集合卡曼滤波算法的动态修正方法。利用FARSITE对复杂工况下的林火蔓延过程进行数值模拟,以火线位置为待修正参量,以均方根误差(RMSE)为评价指标,对算法的可行性进行了验证,并研究了算法的集合元素个数,观测数据标准差及同化频率对FARSITE预测偏差的修正效果的影响。结果表明:算法能显著提高FARSITE火线预测精度;逐时同化时:集合元素个数为5 时,算法的修正效果并不理想,随着集合元素个数增大,样本误差减小,修正效果得到改善,但增大到30以上时, 修正能力的提升就不再明显;观测数据标准差大小与RMSE值呈正相关;给定条件下当同化频率由1 h/次降低至2 h/次,整个模拟时长内的误差仍能得到较好控制,RMSE曲线并不会过快增长。     

基于链路预测的安全隐患管理研究*

为探寻安全隐患的发生规律，揭示安全隐患的演化特点，为管理人员提供建议和参考。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源，建立无向加权安全隐患共词网络，利用链路预测技术，寻找安全隐患的内在联系及发展趋势。结果表明:相比于共同邻居、资源分配等基于局部信息的相似性指标，资源分配指标能够更好地预测安全隐患各个关键词之间的变化联系；通过分析关键词共现关系，证实预测的准确性，预测出部分未来存在但当前未产生的节点关系。安全管理人员可基于此方法采取有针对性的预防措施，减少相关隐患的发生。     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

气象专家警告今年灾害性天气可能增多

日前召开的中国气象局新闻发布会对2005年气候趋势进行了预测，预计今年的灾害性天气有可能增多；而美国航空航天局科学家日前预测，2005年有可能成为自1861年有气象观测记录以来最热的一年。2005年真的会是这么不正常的一年吗?