基于BP神经网络的煤层自燃预测

在全面分析影响煤层自燃因素的基础上,建立了煤层自燃预测的人工神经网络模型.应用该模型对某煤田的多个煤层样本进行了训练和预测,网络经过10次训练后,误差达到设定的最小值,6次预测测试中最大误差仅为0.027 8,最小的为0.000 1.研究表明,该模型精度较高,可用于预测煤层自燃的实际应用.     

某简易垃圾填埋场渗滤液在场底天然土层迁移模拟与长期预测

为了解我国早期建设的简易填埋堆场底部天然土层中污染物迁移状况,作者以安徽某填埋场为例,在前期现场勘查、取样和室内测试工作基础上建立了三维有限元分析模型,对宏量有机污染物COD在土层中的迁移状况进行了模拟分析.通过拟合求参获得COD在该场底土层中扩散系数、机械弥散系数和阻滞因子等运移参数的合理取值,在此基础上开展了污染物...     

铜对草鱼及花鲢的毒性预测：基于生物配体模型

试验配置不同胡敏酸浓度(DOC浓度为0.05、0.5、1、2、4 mg·L-1)下,分别对草鱼及花鲢进行铜的一系列96 h生物急性毒性试验,结果表明DOC浓度与LC50呈正相关关系,此与生物配体模型描述一致.利用两鱼种(Fathead minnow、Rainbow trout)的生物配体模型预测草鱼及花鲢的LC50,得出平均绝对偏差分别为591.2、157.14μg·L-1及728.18、91.24μg·L-1.在生物配体模型(biotic ligand model,BLM)铜形态分布平台下,得到草鱼及花鲢的LA50(以湿重计)依次为10.960nmol·g-1和3.978 nmol·g-1.通过校正草鱼及花鲢的LA50,得出平均绝对偏差依次为280.52μg·L-1和92.25μg·L-1,预测性能显著提高.基于所确立的LA50,通过搜集草鱼及花鲢的毒性数据,预测其LC50,得到平均绝对偏差分别为252.37μg·L-1和50.26μg·L-1,此证实基于生物配体模型的毒性预测具有一定的实用性.     

基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

动物行为异常与地震灾害预警

地震前地壳中的应力变化会引起在一定区域范围内的地球物理场与地球化学场变化。动物有感受这种变化的能力,在地震发生前数天或数小时,动物可能会不安、抑郁或狂躁、迁徙或逃亡。动物的这种能力是在长期进化过程中形成的,动物在自我保护的同时有可能为人类提供地震预警信号。本文概述了动物感受地震灾害的机制,分析了从基因遗传水平上解释动物地震灾害避险能力的途径,阐述了找出可能作为灾害预警信号的特有动物异常反应的意义,讨论了建立试验性地震灾害动物行为异常预警系统的方法。     

黄河三角洲人工草场群落土壤盐分动态集成预报模型及其应用

提出了以ＧＭ（１,１）模型拟合发展的趋势、傅里叶变换撮周期分量ＡＲ（ｐ）模型模拟随机过程的集成预报模型,并用于黄河三角洲人工草场群落土壤盐分的定量研究中,经理论和应用检验证明：该模型能以较高的精度模拟或预报土壤盐分在较长时期内的动态变化过程,方法简单,计算工作量小,并优于传统的单一预报模型。     

Analysis of uncertainty consideration in environmental assessment: an empirical study of Canadian EA practice

Identifying and communicating uncertainty is core to effective environmental assessment (EA). This study evaluates the extent to which uncertainties are considered and addressed in Canadian EA practice. We reviewed the environmental protection plans, follow-up programs, and panel reports (where applicable) of 12 EAs between 1995 and 2012. The types of uncertainties and levels of disclosure varied greatly. When uncertainties were acknowledged, practitioners adopted five different approaches to address them. However, uncertainties were never discussed or addressed in depth. We found a lack of suitable terminology and consistency in how uncertainties are disclosed, reflecting the need for explicit guidance, and we present recommendations for improvement. Canadian Environmental Impact Statements are not as transparent with respect to uncertainties as they should be, and uncertainties in EA need to be better considered and communicated.     

压力传感器位移分析及疲劳寿命预测

完成了依据有限元疲劳分析为基础的传感器寿命预测研究工作。阐述压力传感器工作原理,定义影响系统寿命的参数组,既包含力学环境参数,亦包括材料属性、几何形式等结构参数。针对不同参数属性,依据疲劳强度计算需求,构建有限元数值计算模型;根据影响传感器寿命的传感单元单晶硅S-N(应力-循环)分布,完成变载荷输入条件下模型疲劳分析,依据数值计算结果完成该压力传感器寿命预测工作。结果表明:压力传感器使用寿命在7.068E8次数以上。本课题研究提出的新方法,摆脱了传统依靠试验完成多种材料组成结构体的疲劳分析及寿命预测窘境,具有通用性。     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。