基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

基于供排水一体化监测的污水管网外来水入侵风险评估

为了实现城市污水管网外来水入侵风险监测评估持续化、主动化、低廉化，在现有的外来水定性定量方法的基础上，结合城市已有的供水和排水监测感知系统，提出了1套基于供排水一体化监测的外来水风险评估方法。采用外来水占比R及外来水占比等级频率P 2个指标反应风险等级，表征外来水时空分布特性，并将其应用于南方W城市某片区的外来水风险评估工作中。2022年3—4月污水管网监测数据分析结果表明，4个厂泵和3个关键监测节点将评估区域划分为3个子区域，其中，3月旱天情况下子区域Z1外来水入侵等级为较为严重，自流区整体及子区域Z3外来水入侵程度为严重，而子区域Z2为非常严重，4月除了区域整体风险等级下降为较为严重，子区域评价结果不变。与传统方法进行比较，该方法评估结果具有可行性，对实现以较低成本开展外来水风险评估及对提升污水管网管理效率具有重要意义。     

基于MERRA-2资料的PM2.5主要组分污染特征及与气象条件的相关性分析

利用MERRA-2再分析数据,对1980～2020年中国区域黑碳、有机碳和硫酸盐质量浓度的空间分布特征、多时间尺度变化规律进行了分析,并进一步探讨了典型区域黑碳、有机碳、硫酸盐浓度与大气自净能力指数之间的可能联系.结果显示:中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度都呈西部低、中东部高的空间分布特征,且京津冀、川渝、江浙沪、两广等4个区域的污染特征具有代表性;中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度均呈现阶段性的年代际变化特征,1980—2020年期间经历了缓慢增加、快速增加和缓慢下降的过程;4个区域3种组分的季节变化规律有较大差异,其中黑碳浓度呈夏季低、冬季高的“U”型变化规律,有机碳和硫酸盐浓度无显著的一致性特征;大气自净能力指数与黑碳、有机碳、硫酸盐浓度的长期变化趋势上有显著的负相关关系,即大气自净能力指数越大(小),污染物浓度越低(高).     

区域物流发展及布局优化研究——以辽宁省各地级市为例

运用因子分析法整合出辽宁省14个地级市的物流评价指标体系,对数据进行主成分分析,量化各地级市的指标得分,同时运用聚类分析从物流供给、物流需求和平衡度三个维度对辽宁省14个地级市进行物流发展的综合分析。通过引入引力模型,测算出辽宁省各地级市之间的物流联系度。根据物流联系度和各个城市的具体情况,建议以沈阳、大连、锦州为核心区域构建物流圈网络布局,以促进辽宁省各地区物流业的供给与需求全面均衡发展。     

中国安全生产科学研究院最新科技成果转化巡展 高精度地铁大客流监控预警系统

基于光强度调制技术(MLI)及飞行时间法(ToF)的高精度大客流监控预警系统由中国安全生产科学研究院和北京航星机器制造有限公司联合研发,拥有多项已授权核心专利,具有完全自主知识产权,可实现客流流量、密度的秒级识别统计与预警。系统可对地铁车站各出入口、换乘通道、站台等关键区域内乘客进出量和密度进行统计,利用内置的客流风险预警模型,实现客流实时监控预警,精度达到99%。相比于国内同类产品,该系统快速识别率1 S、预警响应1.5 S,并在北京东单站开展应用。     

洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法

为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。     

事故因果论

要预防伤亡事故的发生,必须了解事故发生、发展的机制。近年国际安全界广泛采用“事故事件链”和“事故致因模型”理论,探讨安全生产原理。前事不忘,后事之师,总结以往事故的教训,用伤亡事故致因模型,查出发生事故的近因、远因、直接原因、间接原因以及基本原因,以便加强安全管理,预防和控制事故发生,把安全生产提高到一个新的水平。     

技术变化模拟及其在气候政策模型中的应用

技术变化是应对气候变化问题的关键。对技术变化的模拟和分析能够识别技术变化的作用．在评估减排成本以及确定减排目标时起到重要作用。但是早期的气候政策模型通常将技术变化视为非经济的外生变量，因而无法对技术变化的起因和效果做深入分析。近年来的气候政策模型则开始逐渐利用内生方法模拟技术变化。在介绍内生技术变化的概念及与传统的外生技术变化的区别的基础上，重点介绍和评述研发投入和技术学习这两种主要的内生技术变化模拟方法的原理、特点以及如何在不同的气候政策模型中得到应用。但是现有建模方法无法表征技术变化过程中的动态性、不确定性等特征，因而传统的建模方法需要扩展到一个更为综合的框架并需要更坚实的实证研究基础上。基于该框架介绍内生技术变化模拟方法的未来可能拓展。