基于RS/GIS的伊犁河谷生态环境模糊综合评价

土地利用/土地覆盖是生态环境系统的组成部分,它的变化是区域生态环境演变的直接反映和结果,它是区域生态环境演变的一个重要因素。运用RS/GIS技术,采用土地利用类型覆盖率作为评价因子,参考国际和国内各省的土地利用类型覆盖率制定评价标准,对伊犁河谷生态环境进行模糊综合评价。得出伊犁河谷生态环境质量属"优"的面积覆盖率占伊犁河谷总面积的73.2%;生态环境质量为"良"的县市面积覆盖率占伊犁河谷的26.3%。伊犁河谷生态环境总体较好,局部较差。伊犁河谷各县市的耕地面积覆盖率、建设用地覆盖率和草地面积覆盖率是各县市生态环境状况差异的主要原因。该方法与其他方法比较,所得的评价结果比较一致,结论符合实际状况,且有计算简便快捷等优点,方法可行,具有一定的可靠性和理论价值。     

堤防工程综合安全模型和风险评价体系研究及应用

为获得荆南长江干堤的安全特性,在层次分析法及模糊一致理论的基础上,考虑堤防工程水、土两相系材料的特点,建立了模糊综合评判系统结构模型。通过正态型模糊隶属函数,结合两种权值理论实现了对堤防工程的安全综合评判。在模糊综合评判结论的基础上,结合模式识别的间接方法,提出了广义多维加权模糊识别模型,实现了对典型堤身段的安全模式识别,并对模型指标体系作了敏感性分析。所得成果比较全面地反映了干堤在复杂运行条件下的综合安全特性,对指导工程现场管理与监测有现实意义。对于复杂堤防系统,模糊综合评判是实现全面风险分析的有效手段,而广义多维加权模糊识别模型可以为工程安全决策提供有力依据。     

基于模糊聚类的中国分省碳排放初步研究

探索低碳发展的道路,既要注意到发展模式的普适性,也要考虑模式的适应性.在中国,从1980年开始CO2的排放总量就不断上涨.但是由于地区之间经济发展水平、生活水平以及环境状况之间存在很大差异,沿海与内陆、东中西部碳排放的驱动因素差异较大,因此在实施低碳发展时,必须考虑影响区域碳排放驱动因素的差异,从而有针对性地制定减排策略.本文从环境经济学角度出发,基于碳排放的驱动因素,利用Kaya模型研究分析例如影响中国碳排放的主要因素--人口、人均国民生产总值和单位国民生产总值碳排放量,并将此三项指标作为模糊聚类指标,将中国按碳排放驱动因素分为4大区域,并针对各区域提出实现低碳发展的相关政策建议.最后,本文对应用该方法将中国按照碳排放驱动因素进行区划的优点与不足做了进一步的讨论.     

海洋灾害中政府承灾力脆弱性研究

信息扩散方法可以将一个分明值的样本点变成一个模糊集,把单值点变成集值样本点.这种方法对于海洋灾害呈现的非连续、样本点个数少的情况尤其适用,可以最大程度挖掘数据本身携带的信息.本文以市级区域作为研究对象,利用信息扩散原理建立政府承灾力脆弱性评价模型,通过对政府承灾系数的超越概率分析来评价海洋灾害中政府承灾力的脆弱性.进而对海洋灾害政府承灾力的脆弱度进行系统聚类分析,并以山东省为例进行实证研究,最终得到山东省沿海各市风暴潮灾害政府承灾力脆弱度的风验区划图.研究结果表明,威海、烟台、东营、日照的政府承灾力脆弱度较重,青岛、滨州次之,而潍坊的政府脆弱度最小.究其差异原因,各市不尽相同,主要表现在各市灾害发生概率、经济发展水平以及重视程度的不同.长期来看,海洋灾害中政府承灾力的提高依赖于最大程度减少海洋灾害带来的经济损失以及最大程度保障政府应对灾害的资金准备,为各级政府提高抗灾减灾能力提供了一定参考.     

典型湖库富营养化的模糊综合评价研究

随着氮磷等营养盐类的不断排入湖库中,导致了水体的富营养化,使得水体透明度下降,产生异味,对人们的身体健康造成威胁。通过采用合适的水体富营养化评价模型,可以对水体的污染现状进行评价,得出正确的结论,以便采用适当的处理方式及时处理富营养化状况,减少对水环境和人体健康的危害。采用模糊综合评价法,将评价指标进行层次分析,并根据指标的相互关系,确定了各指标的权重,建立了模糊综合评价的数学模型。最终根据建立的评价指标体系、确定的评价标准和实测的湖库（巢湖、洱海和微山湖等）水质资料,得到了我国典型湖库的富营养化评价结论。评价结果与实际状况相吻合,说明该模型适合广泛应用     

基于区间直觉模糊集的水资源配置群决策研究

水资源问题是我国面临的重要资源与环境问题。流域水资源配置的有效性缺失也使水资源问题进一步恶化,而水资源配置过程中大量不确定信息也使高效决策问题更加困难。基于区间直觉模糊群决策的水资源配置方案优化方法,分析了水资源系统作为复杂系统的特殊性和区间直觉模糊理论在群决策中应用的优势,利用区间模糊数来表达专家判断信息,提高了流域水资源配置方案的合理性。通过多个水资源领域专家的群体决策,从流域水资源可持续利用评价视角出发,针对流域的社会、经济、资源、环境等多个因素进行判断,利用IIWAA算子进行群体意见集成,最后根据流域指标与理想点逼近点的距离对流域水资源配置方案排序。通过赣抚平原灌区内的用水区域在不同方案情景下的水资源可持续利用实例分析表明,该方法能够比较准确地评估出流域水资源配置方案的可持续性,为流域的水资源配置方案制定提供有效合理的决策支持     

基于灰色模型和模糊神经网络的综合水质预测模型研究

水质状态变化趋势预测研究对水资源管理和维护具有重要的现实意义。提出了一种将灰色模型和模糊神经网络相结合的水质预测模型。首先基于改进的灰色模型预测出水体中各理化因子在未来一段时间内的指标变化,然后采用T-S模糊神经网络对各单因子的预测值进行数据融合,构建水质变化综合趋势预测模型,预测出下一时间段的水质整体状态指标。实验表明,这种方式用来预测湖泊水质变化趋势具有可行性;与BP网络模型相比,基于T-S模糊神经网络系统的模型具有预测精度高、模型系统稳定等优越性。     

水质评价中模糊-集对分析法的改进

针对水环境的不确定性和模糊性,基于集对分析法和模糊理论相结合的评价模型已被广泛运用到水质评价当中。传统的评价模型在确定水质等级的复合算法中虽引入了权值的概念,但仍会出现指标浓度重复计算、信息丢失和指标权值的影响得不到体现等缺陷,具有局限性。针对这些缺陷,将基于加权后的内梅罗指数法思想应用于传统模糊-集对分析法中的复合算法上,考虑到加权内梅罗指数法兼顾极值的特性及计权性,通过取平均值和极值替代累加的方法来实现减小指标浓度重复计算的影响,同时加强复合算法中权值所占比重使得权值的作用得到充分体现。实验表明,改进的复合算法使得评价结果更为精确、客观。     

基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测

研究采用BP神经网络和模糊神经网络(FNN)模型对逐步提高有机负荷的半连续式餐厨垃圾和猪粪混合厌氧消化试验进行日产气量预测.结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为77.63％,FNN模型为82.33％,2种模型均可用于产气预测,但FNN模型在传统神经网络模型基础上加入了模糊控制,可提高其准确率,更适用于混合厌氧消化产气量预测.     

基于GIS的城市火灾信息管理与分析系统

以地理信息系统为基础平台 ,研究了城市火灾信息系统的基本构成与功能 ,着重于系统中的数据分层与组织 ,并探讨了模糊评估法在建筑火灾危险性模型分析中的应用