利用承压井水位估算土壤植被蒸散发量

论文回顾了有关"大气压强、井水位、气压系数、负荷系数、地表和地下储水量"的理论、井水位的气压响应模式、气压系数、负荷系数的计算方法;在利用Mallat分解重构算法去除了井水位趋势项的基础上,计算了3口观测井不同时期的气压系数以及气压系数随时间延迟的变化,计算结果表明:观测井M5、R3、R6在2006-11-05至2007-03-19具有明显的承压性;2008-03-01至04-19,M5井仍具有明显的承压性,R3井、R6井则具有明显的非承压性。此外,论文还利用观测井M5、R3井的水位变化、含水层的负荷系数、实测气压系列,计算了观测井所反映区域、含水层以上地表和地下储水量的变化,并结合实测的降雨资料、水面蒸发资料,估算了区域土壤植被的蒸散发量,经估算:R3井附近区域枯季的每日蒸散发量约为1.9～2.1 mm,蒸散发系数约为0.70～0.78。     

Predicting the impacts of climate change on nonpoint source pollutant loads from agricultural small watershed using artificial neural network

This study described the development and validation of an artificial neural network (ANN) for the purpose of analyzing the e ects of climate change on nonpoint source (NPS) pollutant loads from agricultural small watershed. The runo discharge was estimated using ANN algorithm. The performance of ANN model was examined using observed data from study watershed. The simulation results agreed well with observed values during calibration and validation periods. NPS pollutant loads were calculated from load-discharge relationship driven by long-term monitoring data. LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator) model was used to generate rainfall data. The calibrated ANN model and load-discharge relationship with the generated data from LARS-WG were applied to analyze the e ects of climate change on NPS pollutant loads from the agricultural small watershed. The results showed that the ANN model provided valuable approach in estimating future runo discharge, and the NPS pollutant loads.     

AutoCAD在噪声环境影响预测评价中的应用

研究声强等值线的分布情况,是声环境预测工作中的一个关键环节。应用AutoCAD开发技术,开发了一套适用于线屏障和封闭屏障影响条件下的一般系统进行模拟的绘图程序,实现了声强分布的图形表达过程。在计算多线屏障影响的过程中,采用了对数加权的近似处理,避免了复杂的求解过程;在等值线的绘制过程中,采用了"线段首尾连接"的方法来追踪等值点,简化了追踪过程。     

对虚点源模式的一种改进

用虚点源模式可以将面源转化为点源来处理,它是一种常用的面源扩散计算模式,其缺点是在靠近污染源的地方计算所得浓度值偏高。针对虚点源模式的这一严重缺陷,文章提出了一个对面源自身网格污染浓度计算的改进方案:采用位于上风方向的一个源强为原来面源源强的1/4的等效面源来代替原来的面源,同时考虑该等效面源相对于原来面源的后退距离,仍然使用虚点源模式进行计算,就可以得到比较准确的污染物浓度场。这一改进措施的实际效果通过计算实例得到了验证。     

灾后应急资源配送的LRP模型与算法研究

针对灾后应急资源配送的优化问题,考虑配送中心定位和配送路径方案的相互影响,建立应急资源配送的“定位-路径安排问题”优化模型,给出应急配送中心定位和配送可靠路径的全局优化方案。根据该模型的特点,设计多吸引子的离散粒子群优化算法,并结合仿真与分析,验证模型和算法的有效性。模型与算法的研究,对于突发事件下不确定交通路网应急资源配送决策具有一定指导意义。     

中国地表臭氧浓度估算及健康影响评估

在PM2.5浓度逐年下降的背景下,臭氧浓度不降反升,臭氧已成为中国暖季的主要污染物之一.基于大数据关联分析思路,构建并开发了极限梯度提升(XGBoost)臭氧浓度估算模型,用以估算2019年中国每日最大8 h平均臭氧浓度(O3_8h),用于人类暴露评估.该模型输入地面监测站点数据、高分辨率遥感卫星数据、气象数据、排放清...     

水质综合评价的B—P网络模型

为探索人工神经网络用于水质综合评价的可能性,提出了基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络水质综合评价模型。实例研究表明,Ｂ－Ｐ网络模型用于水质综合评价简便实用,具有客观性和通用性。     

基于B-P人工神经网络的环境测点的优选

为了对有多项污染物的环境测点进行优选,提出了单项污染物对环境作用的“相对贡献率"和多项污染物对环境综合作用的“作用和贡献率"的新概念及其计算公式。将B-P神经网络原理与逐步聚类分析思想相结合,用于环境测点聚类优选。该方法用于成都市12个环境测点的优选结果符合客观实际。此外,它还具有简便实用、客观性好的特点。      

基于TSA-BP模型的温州站台风风暴潮增水预测

台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失,因此,准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果,建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型,将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象,收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测,结果表明,该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷,与粒子群优化的BP神经网络模型相比,提升了模型收敛速度,具有更好的预测精度及稳定性。     

城市空间形态和城市综合实力相关性研究

本文选取1990年百万以上人口的31个特大城市作为样本,对城市空间形态和城市综合实力的相关性进行了初步探讨.首先,提出将发表于2007年上的AP(affinity propagation)近邻传播算法应用于对城市空间形态进行聚类;其次,选取了10项指标,采用主成分分析方法对样本城市1990年和2000年的综合实力进行评价,给出综合得分,并将样本城市分为三个等级;然后,采用Rand Index聚类验证算法对城市空间形态的聚类结果和城市综合实力等级进行一致性验证,表明城市形态和城市综合实力之间具有较强的相关性:对2000年城市综合实力排名上升城市和综合实力排名下降城市的形态指标变化量的研究表明,综合实力排名上升城市的分维值和形状指数减少,紧凑度增加,说明综合实力排名上升城市的行政规划更加趋于规则和紧凑.最后,根据城市空间形态和经济发展的耦合关系,提出了城市空间规划的政策建议.