基于概率组合的水质预测方法

当前水质预测研究中,组合预测缺少一般框架性组合方法,概率性预测多以水质指标服从某种概率分布为前提.针对这一状况,提出了一种概率性组合预测方法.组合预测采用优势矩阵法对预测结果加权融合,能够有效改善预测效果,并可以进一步扩展新方法;概率性预测基于对历史预测的统计,并对其进行有效性检验,进而给出水质指标在一定置信度下的区间估计.将基于灰色模型群法和指数平滑法的概率组合预测方法应用于浙江鸠坑口进行预测实验,实验结果表明,组合预测方法的总体预测效果优于单一预测方法,统计概率有效性可以得到验证并且能够有效给出一定置信度下水质指标波动曲线的包络线.概率组合预测可以有效优化预测精确度和稳定性,能够成功给出概率性的预测结果,为进一步决策奠定了基础.     

环境混合物的联合毒性研究方法

人类和其他生物通过多重途径暴露于大量的环境污染物中。单一化合物由于其在环境中非常低的浓度使得人们忽视其可能的健康危害,然而,多种化合物在环境中同时存在,就意味着更加复杂的联合作用的可能性。Something from nothing现象引起了科学界对于环境混合物加和作用和潜在协同作用的关注,致使许多研究联合毒性的数学和生物模型的提出和应用。本文综述了这些研究方法,以及未来化学混合物研究和管理面临的挑战。     

基于多模式逆向水质模型的程海水位调控-水质响应预测研究

以云南省程海为例,基于CE-QUAL-W2计算平台开发了水动力-水质模型.由于程海现有的数据不足以支撑开发可靠的流域水文与污染物负荷模型,为弥补由此引起的水质模型边界条件缺失的限制,本研究提出了基于逆向模拟与遗传算法的多模式负荷-参数识别方法来实现对水质模型的校正和鲁棒校验.应用校验后的模型对程海不同水位调控情景的水质...     

液碳生产企业安全监控与自控系统开发

液态二氧化碳生产企业快速发展,规模逐年增大,安全监控与自动化水平不高导致事故风险日益升高。通过对液碳企业危险和风险分析,利用数据采集、实时数据库、参数监控、视频监控、预警报警、通讯和网络等技术,构建安全监控与自控系统,完成对液碳生产流程、有毒、有害、易燃易爆物品以及关键设备设施的动态监测、安全管理、智能分析、联锁控制、报警、应急辅助决策和统计查询等功能。安全监控与自控系统建设和实施可实现液碳生产企业安全、稳定、长周期、经济运行。     

Defining and achieving sustainable development

SUMMARY

This paper analyses the fundamental problems of defining and achieving sustainable development. A common core of the various definitions of sustainability circulating is identified. Economic and scientific approaches to operationalize sustainability generally lead to management rules, which — if obeyed — should guarantee sustainability. Since it is not possible to precisely predict the future, this scientific—technical—economic route to sustainability may fail. A second, ethical way, to sustainability which interprets sustainability as an ideal for fair play is introduced. How the two different ways may complement one another with a three-step hierarchy of political goals is elucidated.     

水文水质模型联合应用于水库水质预测研究

联合应用流域水文非点源AnnAGNPS模型和水库水质CE-QUAL-W2模型,AnnAGNPS模型输出黑河流域非点源污染负荷,将其转化为金盆水库入库浓度作为CE-QUAL-W2模型的输入,对黑河金盆水质进行预测,研究非点源污染对陕西金盆水库水质影响.结果表明,在对水库水质进行预测时,应对洪水期和非洪水期的非点源污染区别对待.非点源污染在洪水期时对金盆水库水质有较大影响,而在非洪水期时非点源污染对水库水质影响不显著.非点源污染对水库纵向和垂向水质影响存在差异性.林地对流域非点源污染削减起到很大作用.     

风电机组噪声预测

在已有后缘为钝形双叶片风电机组噪声预测模型基础上,结合我国风力发电机组叶片形状及其辐射噪声的频谱特性等,对预测模型进行了修正.通过对3台不同型号风电机组13个测点噪声测量值和预测值对比验证表明,修正后模型能较好地反映风电机组噪声的衰减规律.在预测点与风轮中心距离大于1.5倍风轮直径时,修正后模型预测值与实测值差值在±2.5dB(A)范围内.利用修正后预测模型计算确定的风电机组噪声声功率级及指向性指数,将其代入考虑指向性的点声源模型,可用于简化预测与风轮中心距离大于3倍风轮直径处的噪声.     

预测法在安全生产中的应用研究评述及展望

为更好地研究不同预测法在安全生产领域的应用现状和发展趋势,以当前安全类主流杂志中发表的涉及安全生产的文献为依据,统计6种定量预测法使用的频率和范围,分析预测法在当前安全生产方面应用的特点和成效,探讨预测法在安全领域的应用价值和前景。得出结论:选择有效预测法能极大地提高安全生产中事故发生的预测效率,做到先预防再预控;没有一种预测法是恒定有效的,预测法的选择需要根据不同部门、不同场景进行调整;组合预测法的灵活使用不仅能够避免单一预测法的不足,而且能提高事故预测的准确度。     

航空装备事故的灰色时序组合预测模型

为提高航空装备事故预测水平,提出一种基于灰色和时间序列分析模型的航空装备事故组合预测模型。先构建灰色模型,提取历史数据中承载的趋势信息。然后进行模型选择、阶数识别和参数估计,建立灰色残差的时间序列分析模型,用以刻画历史数据中的随机波动特征。最后,将2个模型的预测值相加,得到所求的组合预测结果。实例中,以美国空军1996—1999年的A级飞行事故10万时率数据为基础,建立灰色时序组合模型,模型中短期预测精度优于单一灰色模型,平均相对误差控制在5%以内,预测结果能够反映航空装备安全的实际状况。     

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。