模糊综合评价法在钢铁企业安全投资合理性评价中的应用

为了对钢铁企业安全投资进行模糊综合评价,建立了钢铁企业安全投资的评价体系,确定各因素的权重。得出模糊综合评价矩阵,可对各因素进行评价分析;得出某钢铁企业安全投资现状分数为83.9分,等级为较好,需着重加强安全培训、劳保品、工业卫生等人因素方面的投资;在环境方面的投资较合理。     

中国可持续社会养老保险的综合评价体系和实证分析

我国可持续社会养老保险的综合评价指标体系包括四个层次和三级子系统，内容涉及养老保险人数、机构设置、基金管理和代际平衡四个子目标。应用因子分析模糊综合评价方法对我国1990-2001年养老保险建设状况进行评价，本文认为基金管理，行政管理和代际失衡是影响我国可持续养老保险发展的主要因素。     

太湖北部小流域沉积物重金属污染特征与评价

近几十年来重金属的沉积记录、来源及污染水平受到了广泛关注.为探明太湖北部小流域重金属的污染来源和环境质量状况,本研究分析了柱状沉积物中8种重金属（Mn、Cr、Zn、Cu、As、Pb、Ni和Co）含量.运用主成分分析法判定污染源,富集因子法表征重金属富集特征,通过熵权模糊模型对沉积物中重金属污染状况进行评价.结果显示,所有重金属含量均较高,高低依次为Mn > Cr > Zn > Cu > As > Pb > Ni > Co.其中Mn含量最高,为380.06~767.69μg/g.沉积物重金属污染的主要贡献因子为交通排放、农业污染和煤炭燃烧.As的富集指数最大（2.89~15.61）.其中77.59%的沉积层属于显著富集,受人类活动影响最为显著.熵权模糊综合评价结果表明,Cu（0.483）和As（0.352）的权重值最大,是沉积物中的首要污染物,且65.52%的沉积层重金属含量处于中度污染水平.     

基于模糊PI控制的瞬态高温控制策略研究

目的通过地面环境试验研究气动热引起的瞬态高温环境对飞行器结构的影响。方法设计基于石英灯和离心机的瞬态高温-加速度复合试验系统,研究温度和加速度同步控制系统的结构和原理,分析无制冷装置环境下瞬态高温控制的难点,提出基于模糊PI控制器的温度控制策略。结果通过MATLAB仿真验证,设计的模糊PI控制器相比传统的PI控制器能够有效提高温度控制的动态性能与精确性。结论将基于模糊PI控制的瞬态加热控制策略应用于瞬态高温控制是可行、有效的,能为地面气动热模拟环境试验提供技术保障。     

地理学与资源科学研究的交叉与融合

交叉性以及通过学科交叉实现学科创新,是学科创新发展的重要特征。本文探讨了地理学和资源科学融合的学科基础,指出自然资源的稀缺性、自然资源的空间性、自然资源系统的复杂性和自然资源问题的应对性是地理学和资源学学科对象的共性;阐述了地理学、资源科学两者相互作用及其历史过程,梳理了地理学、资源科学与人地关系思想、可持续思想的发展关系,揭示了地理学和资源科学的差异性特征;地理学、资源科学的共性与差异性,促进了资源地理学的产生与发展。据此,提出了资源地理学的学科内容与方向,论述其全球及国家战略支撑,展望中国资源地理学的发展趋势,以期更好地认识中国地理学和资源学交叉融合的现状,从整体范畴上把握学科发展的脉络,促进学科之间的相互渗透,理论和方法的移植创新,不断开拓新的研究领域和提高学科研究水平。     

基于空间适宜性评价和人口承载力的贵溪市中心城区城市开发边界的划定

城市开发边界的划定能够合理引导城市空间的有序发展,控制其无序蔓延。论文以典型的资源型城市贵溪市为研究区,从空间适宜性评价、人口承载力、城市规模以及城市总体规划和土地利用总体规划（简称“两规”）衔接等方面探索有效的城市开发边界划定方法。空间适宜性评价综合考虑自然、空间可达性和生态条件,运用聚类分析法确定区域内不宜作为开发建设的生态底线区域和适宜建设开发区域的高低等级,以此确定城市开发边界的发展方向。通过灰色预测GM(1,1)模型预测研究区2020年人口总量,并基于土地资源和水资源承载力验证当地所能容纳的最大人口总量,同时确定城市规模和划定城市开发边界。以空间适宜性评价、人口承载力、城市规模预测、两规衔接和空间形态控制等方法倒逼缩减建设用地,从而划定城市发展的刚性和弹性增长边界。     

应用S-T模型对沉积物中PAHs的生态风险分级评价

本文构建S-T模型,运用集对分析理论（set pair analysis）构建基本模型,采用层次分析法并参考毒性当量因子确定各指标权重,应用三角模糊数（triangular fuzzy number）对差异度系数进行改进,基于加拿大沉积物环境质量标准,对沉积物中多环芳烃进行生态风险分级评价.结果表明,该模型考虑到化合物之间的相互作用因素并做模糊处理,对差异度系数进行改进体现沉积物中多环芳烃生态风险等级标准的模糊性,为持久性有机污染物生态风险分级评价提供了一种简便客观有效的方法.     

Risk-Based Prioritization of Air Pollution Monitoring Using Fuzzy Synthetic Evaluation Technique

Air pollution monitoring programs aim to monitor pollutants and their probable adverse effects at various locations over concerned area. Either sensitivity of receptors/location or concentration of pollutants is used for prioritizing the monitoring locations. The exposure-based approach prioritizes the monitoring locations based on population density and/or location sensitivity. The hazard-based approach prioritizes the monitoring locations using intensity (concentrations) of air pollutants at various locations. Exposure and hazard-based approaches focus on frequency (probability of occurrence) and potential hazard (consequence of damage), respectively. Adverse effects should be measured only if receptors are exposed to these air pollutants. The existing methods of monitoring location prioritization do not consider both factors (hazard and exposure) at a time. Towards this, a risk-based approach has been proposed which combines both factors: exposure frequency (probability of occurrence/exposure) and potential hazard (consequence).This paper discusses the use of fuzzy synthetic evaluation technique in risk computation and prioritization of air pollution monitoring locations. To demonstrate the application, common air pollutants like CO, NO_x, PM₁₀ and SO_x are used as hazard parameters. Fuzzy evaluation matrices for hazard parameters are established for different locations in the area. Similarly, fuzzy evaluation matrices for exposure parameters: population density, location and population sensitivity are also developed. Subsequently, fuzzy risk is determined at these locations using fuzzy compositional rules. Finally, these locations are prioritized based on defuzzified risk (crisp value of risk, defined as risk score) and the five most important monitoring locations are identified (out of 35 potential locations). These locations differ from the existing monitoring locations.     

Nonstationary, long memory and anti-persistence in several climatological time series data

In this article we examine the stochastic behaviour of several daily datasets describing sun (total irradiance at the top of the atmosphere and sunspot numbers) and various climatological anomaly series by looking at their orders of integration. We use a testing procedure that permits us to consider fractional degrees of integration. The tests are valid under general forms of serial correlation and deterministic trends and do not require estimation of the fractional differencing parameter. Results show that the series are all nonstationary, with increments that might be stationary for those variables affecting sun, and anti-persistent for those affecting air temperatures.     

Euclidean贴近度水质评价法及其应用

分析了模糊综合评判在水质评价中的缺陷,将模糊数学中的贴近度与经典的Euclidean距离结合,提出Euclidean贴近度水质评价法。结果表明,该评价方法具有科学性、合理性,并且精度高,简单实用。