基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究

随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷（As）污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结合某河流监测站1998—2016年共19年的地表水质监测数据,通过皮尔逊相关系数和信息指标评价法对模型输入变量进行筛选,最后对比分析了在不同水质参数输入情况下BP人工神经网络（BPNN）、遗传算法改进的BPNN（GABP）、小波-遗传BPNN耦合模型（W-GABP）对后6年（2011—2016年） As浓度预测结果的均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）,以确立最优模型.结果表明：①多水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为17.51%、15.98%、14.46%,单水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为18.78%、16.74%、7.83%;②小波分解数据前处理及遗传算法均能较大程度地提高预测模型的精度;③对于地表水水质预报,需对比不同模型在不同输入变量下的预测结果,以获得最佳的预测精度.单水质参数输入的W-GABP耦合模型能较准确地预报地表水As浓度的变化情况,对数据缺乏地区水质监控和地表水As污染防治具有重要意义.     

煤矿瓦斯涌出时序预测的自组织数据挖掘方法

为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘(SODM)与相空间重构(PSR)相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变量,以延迟时间后的时间序列为因变量,通过内准则确定传递函数系数和外准则选择最优传递函数,并以最优传递函数的输出为下层迭代传递函数的输入,最后获得最优复杂度预测模型。算例结果表明:该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的相对误差为-5.751 7% ~6.049 3%,平均相对误差2.145 7%,预测结果能满足煤矿安全生产实际工程应用要求。     

中国区域物流系统脆弱性评估研究

为了提升区域物流系统可靠性与可持续发展能力,基于复杂系统理论对区域物流系统脆弱性进行概念界定,构建了区域物流系统脆弱性的概念模型;在分析区域物流系统脆弱性影响因素的基础上,提出了脆弱性评价指标体系及综合评价模型,并对中国大陆地区31个省（直辖市、自治区）区域物流系统脆弱性的空间分异特征进行了研究。研究表明:全国层面的区域物流系统脆弱性两极分化的空间分异特征显著,具有明显的“西高东低”特征;高生态环境脆弱性和高社会脆弱性是区域物流系统脆弱性居高的主要原因;全国的区域物流系统生态环境脆弱性普遍偏高,而东部地区物流系统资源脆弱性最高。     

复合动力灾害条件下孤岛工作面区段煤柱宽度留设研究

孤岛工作面覆岩空间结构复杂多变,受开采和地质等因素的影响在开采过程中面临冲击地压、煤与瓦斯突出、自燃发火以及采空区突水等复合动力灾害。留设合理宽度的区段煤柱是确保工作面安全开采的关键,以陕西某矿特厚煤层孤岛工作面开采为工程案例,通过分析工作面覆岩空间结构,理论计算了工作面应力分布;采用应力动态监测等方法确定了该工作采空区侧向覆岩运动,并综合考虑冲击地压灾害防治、次生灾害控制以及巷道支护等因素,确定了该工作面区段煤柱的合理宽度为5~7 m。     

基于Box Behnken设计的煤导热系数分析与预测

为研究分析水分、固定碳及密度3个因素对煤导热系数的影响,选取多个矿井不同煤质的煤作为实验煤样,使用NETZSCH LFA457型激光导热系数测试仪进行测定,并引入二次响应曲面试验设计思想,采用Design Expert软件进行煤质指标的Box Behnken试验设计,按设计表筛选实验数据,构建了导热系数多因素、多水平影响下二次回归响应曲面模型,并对不同采样地点的煤导热系数进行了分析与预测。结果表明:二次回归方程P值小于0.000 1,极显著,失拟项为0.072 4,不显著,回归方程具有统计学意义;当水分在0.9%~10.9%,固定碳在49.3%~83.6%,密度在1.2~1.92 g·cm³之间,对煤的导热系数一次项影响程度为密度>固定碳>水分;二次项影响程度为固定碳和密度>水分和密度>水分和固定碳,且固定碳和密度之间存在交互作用,水分和密度、水分和固定碳之间无交互作用;应用响应曲面模型预测的煤导热系数误差为4.3%,满足精度要求。     

基于Global-Malmquist-Luenberger指数的沿海地带陆海统筹发展水平测度及区域差异分析

沿海地区是陆海统筹发展的区域载体,基于沿海省市的陆海复合系统进行陆海统筹发展的区域评估对海洋强国建设的理论与实践具有重要意义。论文以陆海复合经济地域系统为前提,将沿海城市形成的区域作为沿海地带,基于各沿海城市的集合作为省级沿海地带进行比较分析,建立包括经济、社会、生态以及环境4个维度指标体系,在考虑“非期望”产出的情况下运用Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数测算沿海地带陆海统筹发展水平并进行区域差异分析。结果表明：第一,总体上,沿海地带陆海统筹发展水平全要素生产增长率大多处于无效率状态,且不考虑非期望产出明显高估了全要素生产增长率的增长;时间上,陆域、海洋以及陆海综合GML指数的变动趋于一致,呈平稳的态势;效率分解,陆海统筹发展水平全要素生产率下降明显是由规模效率变动和技术规模变动的下降所影响。第二,沿海地带正经历从“重陆轻海”到逐步实现陆海统筹发展的过程;对沿海地带陆海统筹发展水平空间差异进行分类,浙江、福建及河北属于陆域效率驱动型,环渤海地区（除河北外）、江苏、广西和海南属于海洋效率驱动型,上海和广东属于陆海效率复合型;区域差异形成的原因主要有产业结构差异、海洋产业技术门槛、海洋资源承载力以及政府政策。     

中国森林碳汇的空间溢出效应与影响因素——基于大陆31个省（市、区）森林资源清查数据的空间计量分析

科学估算各地区森林碳汇量并探讨其空间关联性特征是制定差异化碳汇发展政策的重要基础。根据1988—2013年中国大陆31个省（市、区）的6次森林资源清查数据,论文利用森林蓄积量扩展法测算了各地区的森林碳汇量,进而检测和比较了省域间碳汇总量空间关联性的方向和强弱,最后运用空间计量模型分析了碳汇的溢出效应与影响因素。结果表明：1）我国的森林碳汇量整体呈上升态势,各地区间碳汇量差异明显,其中西藏、黑龙江等地区碳汇量丰富,而上海、北京等地则碳汇增长率较快;2）研究期内的Moran’s I指数整体表现为倒“S”型的波动变化特征,全国森林碳汇在省域空间分布上的差异性并不是随机的,而是具备一定关联性;3）我国森林碳汇存在显著的近邻空间溢出效应,森林资源采伐、森林受灾程度和降水量等因素对森林碳汇水平的影响显著。因此,研究认为：我国在发挥森林生态功能时,应当考虑省份间的地理区位因素,合理制定兼具差异化和协调性的森林碳汇发展政策。     

长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素

长江经济带发展强调"不搞大开发,共抓大保护"战略,长江生态环境修复成为该地区发展的重要内容,因此探明长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素具有重要意义.选取2013~2017年长江经济带102个城市的工业SO₂、工业废水以及工业烟粉尘排放量作为基础数据,运用空间自相关分析和冷热点分析方法（Getis-Ord Gi^*）,揭示了长江经济带工业污染排放空间分布格局;采用对数平均迪氏分解模型（logarithmic mean Divisia index,LMDI）对长江经济带工业污染排放的影响因素进行分解.结果表明,2013~2017年长江经济带的工业SO₂、工业废水以及工业烟粉尘排放量呈降低趋势,高排放城市减少,低排放城市增多;各工业污染物随时间变化,空间关联程度增强;技术改善对工业污染排放有显著抑制作用,是影响长江经济带工业污染排放的最主要因素.     

沱江流域总氮面源污染负荷时空演变

根据四川省沱江流域水环境受总氮（TN）面源严重污染的现状,采用排污系数法估算2007~2017年该流域来自各面源污染源的TN污染负荷,并利用空间重心统计法和空间分析技术揭示沱江流域TN污染负荷时空分布特征及转移趋势,以期为相关部门精准防控和预警沱江流域面源污染提供理论依据.结果表明,2007~2017年畜禽养殖污染源对整个流域的TN污染负荷贡献率每年均在45%以上,是TN面源污染的主要污染源.农村生活和农村生活垃圾污染源的贡献率呈逐年减少趋势,农田固废和农田径流污染源的贡献率则呈增加趋势.TN总污染负荷总体呈下降趋势,2010年污染负荷最大,达到5.7×10⁴ t,2017年最小,为4.69×10⁴ t.污染负荷在空间上的异质性变化及降雨径流的不均匀分布驱使畜禽养殖、农田固废类和农田径流污染源的TN污染负荷重心由西北向东南方向移动,流域东南部是畜禽养殖、农田固废类和农田径流TN污染的重点防控区域.东南部各区县的农业人口大量向城市人口转化,进而驱动农村生活和农村生活垃圾污染源的TN污染负荷重心由东南向西北方向转移,其转移范围高达66.35 km²,由此确定的最小边界圆是污染源污染负荷变化的重点识别区域,沱江流域西北部则是农村生活和农村生活垃圾TN污染的重点防控区域.本研究拓展了环境科学领域对流域污染负荷时空演变的探究方法,对于改善水环境质量,促进流域经济可持续发展具有重要意义.     

莲花湖库区红松水源涵养林土壤水分-物理性质的空间分布特征

运用地统计学对莲花湖库区红松水源涵养林表层土壤水分-物理性质进行了空间异质性分析。研究结果表明: 土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度等因子均服从对数正态分布;毛管孔隙度最优拟合模型是球状模型,其它因子均为指数模型。土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度块金值、变程、结构比、分数维和空间自相关系数最大值分别为0.311、0.297、0.192、0.293,6.87 m、10.29 m、8.31 m、8.88 m, 0.690、0.694、0.814、0.707,1.968、1.939、1.937、1.945,0.111、0.200、0.246、0.157。可见以上4个因子空间自相关性均较强,随着空间距离的增大,其相关性逐渐减弱。其中毛管孔隙度均一性程度较高;土壤含水量空间分布形态较复杂,破碎化程度高。