湖泊富营养化评价中的灰色局势决策法

为能够处理富营养化评价标准的不确定性问题,采用灰色局势决策法驿九寨沟各湖泊进行了富营养化评价.评价指标选择叶绿素α、TP、TN、CODmn等四个指标.各湖泊指标值为两年监测数据的平均值.在构造水体和评价等级二元组合局势的基础上,通过效果测度决策矩阵和综合决策矩阵的求算,由筛选出的最佳局势确定出湖泊的富营养化水平,再经由综合指数计算,得出各湖泊富营养化评价的定量表示,即长海1.34,箭竹海1.42,熊猫海1.41,五花海1.47,镜海和犀牛海1.39,芦苇海1.43.     

广州市硫酸盐化速率的灰色GM(1,1)预测

以广州市近7a的硫酸盐化速率年平均值为基础,运用灰色系统理论,建立了广州市硫酸盐化速率年均值的灰色预测模型.用该模型对广州市2005年、2006年、2007年硫酸盐化速率年平均值进行预测,所得结果分别为0.4228、0.4149、0.4070mgSO3/100cm2·碱片·d.     

应用灰色系统理论预测土壤酸化趋势

本文以各组分组成的土壤酸中和容量动态变化作为指标,用灰色系统控制理论对酸雨引起南方土壤的酸化趋势进行定量的预测分析。     

基于MAIB事故报告的人为失误灰色关联分析

人为失误作为海上交通事故的主要原因,受到多种因素的影响。为了识别这些影响因素,避免或减少因人为失误导致的海上交通事故,基于96件英国海事调查委员会(MAIB)事故报告,应用熵加权灰色关联分析,分别按船旗国、船舶类型、事故类型计算人为失误与影响因素之间的关联度。结果表明,能力/技能/知识、团队协作、程序和现行规程、设备、交流(内部和外部)和管理/检验/检查是影响人为失误的主要因素。     

基于灰色马尔科夫模型的机场安检危险品数量预测

机场安检的危险品数量具有动态、随机、非线性等特点,传统的GM(1,1)模型无法对其作出准确的预测。利用灰色GM(1,1)模型对2014年1—5月所查获的危险品数量进行计算、检验,并对6—8月的危险品数量进行预测。首先建立危险品数量的GM(1,1)模型,然后再对其预测值进行修正,结果表明,灰色马尔科夫模型的平均相对误差比灰色预测模型的平均相对误差减小了25.18%,表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型的精度高,该模型是有效可行的,可为航空公司6—8月将要查获的危险品数量预测提供理论基础,以便引起相关部门的高度重视,并采取相应措施以保障旅客安全。     

Bicycle helmet effectiveness is not overstated

Objective: The objective of this study was to discuss the challenges in estimating bicycle helmet effectiveness from case–control studies of injured cyclists and to estimate helmet effectiveness from cases and available exposure data.

Methods: Data were extracted from studies of cyclists in Seattle; Victoria and New South Wales, Australia; and The Netherlands. Estimates of helmet use were used as exposure to compute relative risks for Seattle and Victorian data. Cycling distance data are routinely collected in The Netherlands; however, these data cannot be disaggregated by helmet use, which makes it unsuitable for estimating helmet effectiveness. Alternative controls were identified from larger cohorts for the Seattle and New South Wales cases.

Results: Estimates of helmet effectiveness were similar from odds ratios (ORs) using hospital controls or from relative risks (RRs) using helmet use estimates (Seattle: OR = 0.339, RR = 0.444; Victoria: OR = 0.500, RR = 0.353). Additionally, the odds ratios using hospital controls were similar when controls were taken from a larger cohort for head injury of any severity (Seattle: OR = 0.250, alt OR = 0.257; NSW: OR = 0.446, alt OR = 0.411) and for serious head injury (Seattle: OR = 0.135, alt OR = 0.139; NSW: OR = 0.335, alt OR = 0.308). Although relevant exposure data were unavailable for The Netherlands, the odds ratio for helmet effectiveness of those using racing, mountain, or hybrid bikes was similar to other estimates (OR = 0.371).

Conclusions: Despite potential weaknesses with case–control study designs, the best available evidence suggests that helmet use is an effective measure of reducing cycling head injury.     

基于配额指标重要性视角的中国碳排放配额再分配

提出用与碳排放“同步变化程度”来衡量配额指标重要性的思想,对中国各省份碳排放配额进行再分配.首先在公平和效率原则基础上选取碳排放的影响因素作为分配指标,其次采用灰色关联分析法分别测算出各地区各指标与碳排放量的同步变动程度,以得到各地区各指标在配额分配中的比重.最后测算出我国29个省区2020~2030年的碳排放配额与排放空间.结果表明,人口基数及经济发展指标对各地碳排放有较强的同步变动关联性,因此应该被赋予更高的权重;配额最多的地区包括广东、北京、江苏、山东、上海,最少的地区则包括宁夏、贵州、青海、吉林、新疆.盈余分析发现,北京地区的碳排放空间有较多盈余;浙江等5个省区已达较饱和状态;山东等4个省区则处于较严重的溢出状态,在未来10年内需承担较重的减排压力.     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

应城市农村居民点人口和用地规模预测

预测2020年应城市的农村居民点人口规模和用地规模。分别利用自然增长法、时间序列分析法和灰色系统等方法预测2020年应城市的农村人口规模;利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点的用地规模。研究结果显示:(1)利用自然增长法预测2020年应城市农村人口规模为62.74万人;(2)利用时间序列分析法预测2020年应城市农村人口规模为64.4万人;(3)利用灰色系统法进行微分方程模型拟合,预测2020年应城市农村人口规模为65.48万人;(4)通过以上三种方法的预测结果比较得出2020年应城市农村人口的平均规模为64.2万人;(5)利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点用地规模将达7704 hm~2。研究结论为应城市城乡建设用地增减挂钩项目开展奠定坚实基础。     

基于GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。