山区土壤重金属空间插值性能的改进

山区土壤重金属监测中,密集均匀的布点采样困难大,成本高。根据稀疏非均匀样本数据准确预测山区土壤重金属空间分布,对可视化描述检测元素的分布及趋势具有重要意义。基于云南省楚雄市南部山区表层土壤中重金属锰、钒的采样数据,对集成径向基函数神经网络(IRBFANNs)和传统插值方法:反距离(IDW)、普通克里格(OK)、径向基函数神经网络(RBFANNs),进行了不同等级采样密度下的插值性能比较。结果表明,样本点数量减少时,传统预测方法的插值精度都有所下降,而IRBFANNs算法在样本点较少情况下能够保持最好的插值精确度和稳定性,有效改进了空间插值性能。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

大气环境数据分析预测方法对比研究

以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

学校安全文化建设评价研究

根据学校安全文化的内涵和外延,界定学校安全文化的层次结构,构建学校安全文化建设评价指标体系及评价模型。以山东省第一批安全文化建设研究基地建设为例,将层次分析法与模糊综合评判法结合起来进行量化分析与问题剖析,为学校安全文化建设实务提供决策支持。     

大型公共场所火灾隐患的定量分析及风险评估

为了更好地控制大型公共场所火灾风险,结合定性和定量分析方法的优势,采用层次分析法-模糊评价法-风险矩阵对火灾风险进行评估。首先根据大型公共场所火灾的事故案例,结合前人的研究,确定了评价火灾风险的一级指标与二级指标,建立了多层次的大型公共场所火灾的评估体系。之后采用层次分析法确定了二级指标的权重因子,采用模糊综合评价法估计事故频率与事故损失的估计值与等级,运用风险矩阵获得大型公共场所火灾风险的水平。将二级指标在频率与损失处的得分相乘再乘以隐患修正系数,得到二级指标的得分,实现对隐患的定量分析。运用上述方法对某一大型公共场所火灾风险进行了分析评估。     

FAHP法在污泥板框调理剂综合评价中的应用

提出了一种新的污泥板框调理剂综合评价方法。传统的CST(毛细吸水时间)、污泥比阻、泥饼含水率等指标只能单一地评价泥饼脱水效果,为了实现对调理效果的综合评价,需要考虑药剂调理费用、运输处置成本、设备处理产能、滤液处理难度等多种因素。通过长期采集中试运行数据,考察了3种污泥板框调理剂对设备、泥饼、滤液和运行4个方面17个指标的影响。引入层次分析法和模糊数学综合评价法相结合的模糊层次分析法(FAHP)对3种污泥板框调理剂进行了综合评价,采用层次分析法确定指标权重;采用隶属函数对指标进行无量纲化处理,确定其隶属度,解决了指标间的可综合性问题;最后用加权平均法得出评价综合值,综合评价值表明,在这3种调理剂中,调理剂1的综合效果最优,更适合作为该厂的污泥板框脱水调理剂。     

危险品集装箱堆场人因失误概率量化方法研究

由于人因失误是引发危险品集装箱堆场事故的主要原因,特别以成功似然指数法为框架研究了危险品集装箱堆场人因失误概率的量化方法。考虑了影响因子的主观特性,重点结合认知可靠性与失误分析方法对成功似然指数法进行修正,确定了培养与组织管理、同时出现的目标数量等6项行为形成因子。通过建立熵权法、模糊集合理论与专家判断的融合实现人因失误概率的计算。最后,用算例验证了方法的有效性,结果表明,本方法不但可将测算精度控制在有效区间(0,0.059 5),而且相较其他方法将危险系数降低了6.97%。针对危险品集装箱堆场管理这类高危行业,较高的人因失误率有利于风险辨识和风险预防。     

基于模糊证据推理的内河船舶航行安全状态评价

在综合考虑我国内河水上交通安全管理部门的需求及相关规定的基础上,构建了船舶在内河航行中的安全评价模型。基于此,将定性指标风险等级划分为高、中、低3等,通过模糊理论构造定量指标的模糊评估等级分布图,根据获取到的指标层评价指标的信息,计算指标层评价指标的模糊信度分布,运用证据推理依次对各层级的评价结果进行融合,最后得到目标层的模糊信度分布。同时,采用效用函数将评价结果进行量化,定义风险等级中的高、中、低对应的效用值为0、0.5、1,从而得到船舶航行安全状态的量化评价结果。基于上述安全评价模型,针对我国内河船舶"富发888"开展案例研究,通过该模型计算得到船舶"富发888"的安全状态量化分值为0.578 1,属于中等风险水平,其风险等级与其真实航行状态基本吻合。     

基于视频的雾天能见度实时监测方法研究

目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。