重大疫情衍生社会恐慌链式灾害应急策略研究——基于COVID-19疫情的SD分析

重大疫情传染的负外部性在严重损害公众健康的同时衍生社会恐慌,这是保障人民生命安全和社会稳定的国家治理现代化背景下,一个新风险源和应急管理难题.基于灾害链视角,运用系统动力学(SD)方法对经典的传染病SIR模型进行升级与转化,构建一个同时包含疫情动态传播及其衍生社会恐慌的链式灾害应急系统模型,以COVID-19疫情为例进...     

CFG桩复合地基沉降预测的灰色理论模型对比研究

CFG桩复合地基的工后沉降受到多种不确定因素的影响。本文根据灰色系统理论的处理方法,分别采用普通GM(1,1)模型、新息GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型,对采用CFG桩进行地基处理的某建筑物地基沉降进行了预测。结果表明:新陈代谢GM(1,1)模型由于淘汰掉旧的沉降数据、加入新的沉降数据,所以能够更准确地模拟CFG桩复合地基沉降的真实情况。     

血吸虫病疫区水生生物体内氯苯化合物的污染特征与潜在风险

采用GC/MS技术对典型血吸虫病疫区不同水期采集的1种软体生物和5种鱼体肌肉进行分析.实验发现3类二氯苯和六氯苯(HCB)为优势污染物.ΣCBs在软体生物肌肉中几何均值(以脂肪质量计,下同)为11 947 ng·g-1;在鱼体肌肉中范围为1 851~8 159 ng·g-1,鱼体ΣCBs最高浓度出现在鲶鱼体内,最低浓度出现在鲫鱼体内;实验结果与国内外相关文献报道值比较,显示该区域软体生物体内HCB含量与其他区域相当;鱼体肌肉中HCB含量则处于较高污染水平.癌症风险评价结果表明因软体生物和鱼类摄入HCB而带来的风险分别为1.49×10-7和3.73~21.1×10-7,说明研究区域水生生物中因HCB污染引起的癌症风险处于可接受水平.     

岩溶区不同母质土壤Cd地球化学特征及玉米籽实Cd含量预测

碳酸盐岩风化形成的Cd自然高背景值区一直以来都备受关注,但由于岩溶区不同母质土壤的理化性质、 Cd含量和生物有效性存在显著差异,导致利用土壤Cd总量对耕地进行环境质量分类存在一定的局限性.通过系统采集典型岩溶区残坡积母质和冲积母质表层土壤及玉米样品,分析玉米Cd、土壤Cd、 pH和氧化物等指标,揭示了不同母质土壤Cd地球化学特征及其生物有效性的影响因素,并基于预测模型提出科学有效的耕地利用区划建议.结果表明,岩溶区不同母质土壤理化性质分异明显,冲积母质土壤Cd含量较低,但生物有效性高,玉米籽实Cd超标率高.玉米籽实Cd生物富集系数与土壤CaO、 pH、 Mn和TC呈极显著负相关关系,相关系数分别-0.385、-0.620、-0.484和-0.384.与多元线性回归预测模型相比,采用随机森林模型预测玉米Cd富集系数的准确度更高.研究结果提出了一种基于土壤Cd和预测农作物籽实Cd含量的地块尺度耕地安全利用新方案,充分利用耕地资源,确保农作物安全.     

深圳过桥窝垃圾填埋场填埋气体产量研究

结合垃圾成分、填埋量等因素,利用IPCC产气模型对深圳过桥窝垃圾填埋场封场后一段时期的产气情况进行了预测,将现场气体测试的结果与之进行比较,得出该填埋场气体不适合收集利用以及垃圾中厨余含量高、降解周期短的结论.     

环境温度对某固体推进剂贮存寿命影响研究

为了分析环境温度对固体推进剂贮存寿命的影响程度,根据某固体推进剂加速老化试验结果,采用传统阿伦尼乌斯法、线性活化能法、整体预测法和两步回归法,预测了该推进剂在20℃和25℃下的贮存寿命。通过对比分析,认为不同寿命预估方法的预测结果不尽相同,但推进剂贮存环境温度的小范围改变对贮存寿命的影响是显著的。     

基于SSA-XGBoost方法的降水变化趋势预测模型

全球变暖预期下不同区域的未来降水变化,是政府和公众都关心的重要问题,也是全球变化研究的前沿科学问题。预测模型的建立是预测/预估研究的重点和难点,现今不稳定的气候背景对预测模型的精准度提出了更高的要求。为了解决传统方法对长期时间序列预测效果欠佳的问题,本文以泰国南部洞穴石笋δ¹⁸O重建的过去270多年（公元1773—2004年）的降水记录为数据集,提出了SSA-XGBoost预测模型。对原始数据去趋势预处理后,采用奇异谱分析法（SSA）提取前部分数据（1773—1964年）的振荡成分以确定数据的最佳谐波个数,并进行准确的周期信号分量分解;之后用去趋势数据减去周期信号得到随机信号,再利用XGBoost模型对随机项进行预测;最后将预测的序列、趋势曲线和周期信号延拓结果相叠加得到最终的预测数据（1965—2004年）。与其他四种模型（XGBoost、ARIMA、SSA-ARIMA、LightGBM）的预测结果相比,SSA-XGBoost的预测结果与真实值最相近,且MAE和RMSE均最小,R²也更接近1,说明该模型具有更高的精度和稳定性。该研究对于泰国南部等热带地区未来的降水变化趋势预测具有较好的指导意义,也可为其他长时间序列的预估研究提供借鉴。     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

粗糙集理论在震害预测中的应用

知识约简是粗糙集理论的核心问题。首次尝试将这一概念用于建筑物震害预测工作中，结合震害预测工作的实际，提出了一种基于属性重要性的近似相对约简算法，并通过实例验证了其可行性。所述研究具有理论和现实意义，对今后进行有关抗震防灾工作具有很好的应用价值，并为开展震害预测工作提供了新的研究思路和手段。     

公路交通噪声预测的神经网络模型

利用多条国道、省道公路交通噪声的实测数据,建立了一个公路交通噪声预测的神经网络模型,能够同时预测公路交通噪声的等效连续声级、统计声级和标准偏差,预测值和实测值基本相符,该模型为公路交通噪声的预测、治理和控制提供了良好的条件。