沱江流域主要污染负荷预测及时空分布特征

耦合社会-经济因子探究工业点源和生活污染源污染负荷未来变化趋势,可为优化水环境规划和管理方案提供理论依据。选取沱江流域为研究区域,采用经济增长预测法、工业点源传统统计法、人口趋势灰色模型预测法和排污系数法分别计算了2020-2025年该区域28个县(市、区)的工业GDP值,工业点源废水排放量及主要污染负荷(COD、NH₃-N、TN、TP),农村与城镇人口及生活污染源的主要污染负荷,并利用ArcGIS技术探究了工业点源和生活污染源主要污染负荷空间分布特征。结果表明:2020-2025年,工业GDP值总体呈逐年增加趋势,而工业废水排放量总体呈逐年减少趋势,预计到2025年,流域工业GDP值将增加至2.52×10¹²元,而工业废水排放量将减少至0.64×10⁸ t。工业点源主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。沱江流域总人口数与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,其中城镇人口与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,农村人口与生活污染源污染负荷呈逐年减少趋势,且城镇人口及生活污染源污染负荷增加量大于农村人口及生活污染源污染负荷减少量。城镇、农村生活污染源的主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。工业点源和生活污染源主要污染负荷在空间上存在高度异质性。2025年,来自工业点源的主要污染负荷均呈上游较少,中、下游较多的特征;来自城市生活污染源的主要污染负荷均呈中、上游较多,下游较少的特征;来自农村生活污染源的主要污染负荷均呈中游较多,上、下游较少的特征。笔者提出耦合社会-经济因子预测流域污染负荷的方法可以推广到其他与社会经济指标相关联的流域工业点源、生活污染源污染负荷的预测研究中,以期为未来流域水环境管理与治理提供科学参考。     

典型山区燃煤型电厂周边土壤重金属形态特征及污染评价

为了揭示毕节金沙电厂周边土壤重金属（Hg、As、Cd、Cr、Cu、Pb和Zn）污染状况,在电厂周围采集了32个土壤表层样品,采用改进的BCR连续提取法进行形态分析,并以Hakanson潜在生态危害指数法、改性灰色聚类法及风险评估编码法（RAC）进行生态风险评估.结果表明：重金属含量变化具有一定的空间变异结构和空间分布特征,除了Cd和Cr的含量平均值低于贵州省土壤平均背景值外,其余重金属含量的平均值均大于该背景值.土壤中的大部分重金属主要以残渣态形式存在,而Cd主要以酸可提取态和可还原态存在,具有很强的环境危害.相关性分析结果显示,Hg与As、Cd表现为极显著相关,而Zn与其余重金属元素相关性都较弱.生态风险评价得出7种重金属的生态风险大小顺序为Cd > Hg > As > Cu > Pb > Zn > Cr,综合潜在生态风险指数（RI）平均值为129.72,处于中等生态风险.通过改性灰色聚类法对土壤重金属污染进行分析评价,表明电厂西面污染明显高于东面,且Hg和Cd为主要污染物;由风险评估编码法得出元素Cd有效态占18.17%,对环境构成中等风险等级,元素Cr和Zn对环境的危害处于低风险状态,元素Hg、Pb、As和Cu处于无风险状态.综合以上研究结果,金沙电厂土壤受到不同程度的重金属污染,应特别重视Hg和Cd这两种重金属污染的治理.     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

区域水资源可持续利用评价指标体系构建

基于区域水资源可持续利用评价指标体系（Indicators System for Sustainability AssessmentofWater Resources Use, ISSAWRU）构建的一般方法与步骤,论文围绕初始、优化和评价检验三个过程构建ISSAWRU;针对ISSAWRU构建中的指标信息重复和干扰问题,提出相关分析与粗糙集Horafa 属性约简算法相结合的方法实现指标体系的优化,并采用灰色系统理论与粗糙集耦合的评价方法对优化结果进行评价检验。以福建省为例,9 个设区市为研究单元,依据可持续发展理论,从水资源条件、开发利用状况、生态环境和社会经济四个方面,构建由30 项指标组成的初始ISSAWRU,通过筛选得到由12 项指标构成的优化ISSAWRU,进而对这两套指标体系进行评价。结果分析表明：相关分析与粗糙集Horafa 属性约简算法相结合的指标信息优化方案是可靠的;筛除重复和干扰指标信息,简化了繁杂的指标体系,降低了后续评价的计算复杂度,并且信息筛选后的优化ISSAWRU比初始ISSAWRU评价结果更合理。     

基于模糊数学和灰色理论的城市生态环境竞争力评价

在综合分析了国内外有关城市竞争力理论研究的基础上,对城市生态环境竞争力的概念和内涵进行了界定,构建了面向生态环境竞争力的评价体系,并以山东省17城市为例,采用灰色系统理论确定各指标的权重,利用模糊综合评价法对各市进行综合评价,研究结果表明,生态环境竞争力排名前三的地市为临沂(0.1894)、日照(0.1705)和烟台(0.1676),而德州(0.1191)、济南(0.1232)、枣庄(0.1274)、滨州(0.1285)和淄博(0.1289)表现相对较差,其他地市处于中游水平.分别从资源禀赋竞争力、污染物减量排放竞争力、环境治理竞争力和能耗竞争力4个子维度对典型城市进行分析,指出了存在的问题,并给出了相应的对策建议.     

基于灰色关联分析的高层建筑火灾风险评估

为了研究高层建筑火灾风险,在综合考虑高层建筑空间火灾特点及发展过程的基础上,建立了包括安全疏散系统、建筑自身防火能力、灭火能力、消防救援设施以及安全管理五大因素的火灾风险评估指标体系,并利用灰色关联度分析法构建了高层建筑火灾系统的灰色关联评价模型。通过计算各评价指标序列和实际样本序列直接的灰色关联度,建立了系统的灰色关联矩阵,得到了各影响因素及系统整体的风险等级。利用该模型对上海市静安区胶州路728号教师公寓大楼的火灾风险进行了综合评估,结果与实际情况相符。评估结果表明,在高层建筑火灾风险评估中引入灰色关联分析方法可以得到高层建筑火灾危险性的科学数据,并进一步指出薄弱环节,对高层建筑的防火设计及日常安全管理等都具有指导意义。     

基于灰色聚类法的地铁运营安全趋势分析

为评估地铁运营安全水平,掌握地铁运营风险变化趋势,采用灰色聚类法对某地铁线路运营一年以来每个月份的安全水平进行了分级评价。选取对地铁日常运营具有重要影响的设备设施故障作为评价指标,评价方法挖掘地铁运营以来的历史数据信息,体现了设备设施故障变化的时间特性,减少了安全评价中的主观性。将地铁运营安全水平分为五个安全等级,选取15%、35%、50%、65%、85%作为各安全等级的累积百分频率特征点,建立白化权函数得到各评价指标的灰类白化值。结合各设备设施的指标权重,得到了地铁线路运营一年来每个月份的安全等级情况。该方法为分析地铁运营安全趋势提供了参考。