云南昭通滑坡泥石流危险度模糊综合评判

探讨了云南昭通的滑坡、泥石流詹工模糊综合评判法，介绍了以概率代替隶属频率，并构成单因素模糊矩阵Ｒ．以此为基础，完成了昭通滑坡、泥石流危险度分区。     

模糊信息检索法在滑坡预报中的应用

根据模糊信息检索法的基本原理和滑坡预测预报的基本要求,将模糊信息检索法应用于滑坡预报。以甘肃省武都县1980—1994年的滑坡资料为基础,选取某一时间段内发生滑坡次数、平均滑坡规模、最大滑坡规模、大小规模滑坡数目分布特征作为描述项,将每年发生的滑坡按最大滑坡规模划分为4类,用模糊信息检索法进行滑坡类别预报,并根据各年份实际发生的滑坡规模核定其报准率,结果平均报准率达到81.7%,取得了较好的应用效果。     

滑坡的多模型综合预测预报研究

由于滑坡的复杂性以及预报模型和方法的局限性,简单地利用单一的滑坡预测预报模型准确地预报滑坡的滑动时间还很困难。为了提高滑坡预报的准确度,提出了在滑坡原型调研和机制研究的基础上,以滑坡的监测资料为依据,通过监测点的选取、监测信息的处理和变形阶段的判别,选择多个与所预报滑坡相适宜的预测预报模型对滑坡的滑动时间进行预测预报,并对多个模型的预报结果进行综合评判得出预报结果,最后以黄龙西村滑坡实例进行了应用。     

基于模糊综合评判模型的东北三省水资源承载力研究

[目的]定量分析东北三省(辽宁省、吉林省、黑龙江省)2012—2016年水资源承载力的具体情况,为东北三省水资源开发利用和生态保护提供科学依据。[方法]基于2012—2016年东北三省的水资源条件、社会经济发展水平以及生态环境状况3个方面相关数据,选取人均水资源量、水资源利用率、供水模数、人均GDP、人均日生活用水量、万元工业增加值用水量、万元农业增加值用水量、耕地灌溉率、生态用水率以及森林覆盖率10个主要影响区域水资源承载力的因素作为评价因子,应用模糊综合评判模型进行研究。[结果]东北三省2012年—2016年综合评分均值分别为:辽宁省0.468 6,吉林省0.684 0,黑龙江省0.550 2。[结论]东北三省的水资源开发已有一定规模,虽然水资源供给在一定程度上能满足各省份的发展需要,但仍存在水资源短缺的现象。     

基于模糊综合评判的长春市生态系统健康评价

城市生态系统的健康程度直接影响着城市居民的生活质量,将长春市城市生态系统划分为自然子系统、经济子系统和社会子系统三部分,构建了城市生态系统健康评价指标体系;运用层次分析法和模糊综合评判法相结合的评价方法,对长春市生态系统健康程度进行了评价.结果表明:(1)长春市城市生态系统的健康程度2000-2008年逐渐好转,各子系统改善程度存在差异;(2)自然子系统稳定于很健康的状态,经济子系统和社会子系统状况增长迅速,但仍然有待发展和提高;(3)长春市生态系统健康状况的恢复须走经济集约化、资源节约型发展模式,加强资源、环境、经济、社会四大要素的平衡协调发展,进一步推进长春市的城市生态环境建设和保护.     

基于模糊综合评判的苹果酒酵母优选技术研究

为解决传统优选酿酒酵母方法——感官品评法的缺陷,以8株不同的酵母为试材,利用顶空法固相微萃取与气相色谱质谱联用(HS-SPME-GC-MS)鉴定了各自发酵所得苹果酒挥发性香气的主要成分;选取了对苹果酒总体香气质量贡献较大的7种高级醇类和6种酯类,并以2-辛醇为内标,测定了它们各自的含量,并构建了高级醇类和酯类的模糊综合评判隶属函数模型;结合感官品评,构建了感官得分的隶属函数模型;然后利用模糊综合评判法优选出了F14为最优苹果酒酿造酵母。结果表明本文提出的模糊综合评判法比传统的感官品评法具有优越性、客观性,能较全面的利用酒样信息。     

基于模糊综合评判法的温室黄瓜种植最优化施肥模式评判

为定量地综合评价不同施肥模式下温室黄瓜种植的效益,建立了包括社会、经济和生态环境3个方面共9项指标的多因素二级评价指标体系。本研究采用模糊评判的方法,定量评判6种施肥模式（不施肥、常规化肥、等养分专用肥、等养分有机肥、等养分专用肥减量20%、等养分专用肥减量40%）下温室黄瓜种植的社会效益、经济效益以及生态环境效益,以期为受试地区温室黄瓜种植找到最优化的施肥模式。结果表明：仅考虑社会效益时,不施肥模式的社会效益最好,常规化肥施肥模式的社会效益最差;仅考虑经济效益时,不施肥模式的经济效益最差,而等养分专用肥减量20%模式和等养分专用肥模式的经济效益都较好;仅考虑生态环境效益时,不施肥模式和等养分专用肥减量40%模式的生态环境效益均较好,而常规化肥模式不具有好的生态环境效益;而考虑综合效益时,等养分专用肥减量20%模式的综合效益最好,6种施肥模式中综合效益最差的是常规施肥模式。因此,应在受试地区大力推广等养分专用肥减量20%施肥模式,减少常规化肥的施用,以期获得较好的社会效益、经济效益与生态环境效益。     

基于模糊综合评判的石佛寺人工湿地水质评价

利用线性隶属函数确定各单项指标隶属度,采用单纯阈值法中倒数法确定权重,构建了模糊综合评判数学模型。并运用该模型对石佛寺人工湿地水质进行了评价与分析,结果表明:出口水质等级均低于入口,且汛期净化效果好于非汛期,说明人工湿对水体具有良好的净化效果。     

高斯-牛顿法在滑坡预测预报模型参数优化中的应用

对滑坡预测预报的非线性模型,存估计其参数时,传统的方法是将非线性模型在参数的近似值处展开成泰勒级数.并仅取至一次项,然后冉应用线性模型参数估计理论进行参数估计.因线性化时略去了,二阶及二阶以上的各高次项.所以必然会产生模型误差.介绍了高斯-牛顿法的基本原理,并以洒勒山新滑坡为例,在建立该滑坡厌色GM(1,1)模型和Verhulst模型的基础上,运用高斯牛顿法对两个非线性模型的参数进行优化.计算结果表明,参数优化后各模型的预测精度比优化前各模型的精度有显著提高.说明采用高斯-牛顿法优化非线性模型参数是提高滑坡预测预报精度的一种有效且切实可行的方法.     

基于模糊综合法和灰色关联法的百花湖水质评价

[目的]为有效防止水质的不可逆污染和破坏,以喀斯特高原区域的百花湖为研究对象,揭示其历年水质及其变化情况,为相关的水资源管理部门科学开发、利用及保护该水源地提供依据。[方法]利用百花湖2013—2016年的8项水体实测理化参数参与分析,为使水质评价结果更为客观,采用模糊综合评价法、灰色关联分析法对百花湖水质进行综合评价。[结果]百花湖整体为Ⅰ类水质,但Ⅱ类、Ⅳ类、Ⅴ类隶属值都较大。[结论]百花湖水质有变差的趋势,其生态环境防治对策势在必行。     

基于模糊矩阵的衡水湖水环境质量评价及分析

运用模糊综合评价法评价了衡水湖三个主要监测站点(洼内、小库和冀县)在2000—2007年水环境质量的变化过程。研究结果表明2001—2005年衡水湖整体水环境质量没有得到明显的改善,2006年后,衡水湖洼内和冀县监测站点水环境质量有了改善,基本满足Ⅲ类用水标准。三个监测站点的主要贡献污染物也有所差异。2006年洼内监测站点水环境主要贡献污染物为氨氮,贡献率为0.621。其余年份均为高锰酸盐指数,2000—2005年及2007年贡献率为0.5左右。小库监测站点水环境的主要贡献污染物2003年,2004年,2005年,2007年均为总磷。2000年,2001年,2002年,2006年为氨氮且2000年和2006年贡献率分别达到0.58,0.838。冀县监测站点水环境主要贡献污染物2000年,2001年,2002年,2006年为氨氮,但2001年,2002年贡献率不到0.4,相较于2000年和2006年较低。2003年为总磷,贡献率为0.38。2004,2005,2007为高锰酸盐指数,贡献率分别为0.61,0.50,0.38。并在水环境质量分析的基础上剖析了衡水湖水环境污染的原因,给出衡水湖今后保护和管理的建议。     

模糊物元模型在区域水安全评价中的应用

基于水安全概念的模糊性和单项指标评价结果的不相容性,在物元分析的基础上,结合模糊集理论和欧氏贴近度概念,建立了区域水安全评价的模糊物元模型,并将该模型用于中国部分省级行政区域的水安全评价。依据待评样本与标准样本欧氏贴近度大小,确定了各省区水安全形势从好到坏的排序依次为:云南、广西、江苏、黑龙江、河南、陕西和山西。实例研究表明,运用模糊物元模型评价区域水安全状况,方法是可行的,结论是可靠的。     

基于GBDT-LR和信息量模型耦合的滑坡易发性评价

[目的]探索准确、快速的滑坡易发性区划方法,为区域安全监测提供参考,为政府治理滑坡灾害提供科学依据。[方法]以安徽省池州市贵池区为研究区域,采用梯度提升决策树—逻辑回归(GBDT-LR)和信息量(I)模型耦合的方法,实现区域滑坡易发性评价。该方法通过对原样本地学习,组合产生新的模拟样本,从而增强易发性评价模型对滑坡的拟合能力;采用Borderline-Smote算法解决样本数据不对称的问题。选用r.slopeunits软件划分的斜坡单元作为最小评价单元,选取坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形湿度指数(TWI)、地形起伏度、归一化植被指数(NDVI)、距断裂距离和距水系距离总计10个评价因子。分别从频率比、滑坡灾害点及隐患点密度、ROC曲线3个方面对构建的滑坡易发性模型进行评价。[结果]试验结果表明：耦合模型I-GBDT-LR分别比I,LR,I-LR模型的高易发区频率比所占比例提升约10%,13%,7%,高易发区滑坡灾害点及隐患点密度分别提升约9,11,7,ROC精度提升约10%,9%,5%。[结论]从检验指标综合来看,耦合模型的精度均高于单一模型,所提出耦合模型精度又高于I...     

修正内梅罗指数法和模糊综合评判法在凤凰镇地下水水质评价中的应用

[目的]采用不同的评价方法,评价陕西省南部凤凰镇地下水水质,为该古镇水土保持工作的进一步开展提供科学依据。[方法]以凤凰镇2015年10月枯水期水质监测数据为基础,选取总硬度和硫酸盐等11个水质评价指标,分别采用单指标评价法、综合指标评价法、常规及修正内梅罗污染指数法及模糊综合评判法进行地下水水质评价。[结果]对各种评判方法的具体运用过程进行了全面介绍。结果显示,5种方法评价的水质类型有一定的出入,但通过对比分析认为常规、修正内梅罗水污染指数法和糊综合评判法在凤凰镇水质评价中具有较好的适用性。[结论]模糊综合评判法评价结果更加真实可靠,更能准确评价凤凰镇地下水水质。     

基于模糊综合评判的杭锦旗水资源承载力评价

库布齐沙漠横贯杭锦旗全境,水资源承载力是制约其生态环境与社会经济发展的关键因素。选取人均水资源量、水资源利用率、生态用水率、供水量模数、农民年人均纯收入、人口密度、耕地灌溉率7个主要因素作为评价指标,应用模糊综合评判模型,定量评价了杭锦旗2008—2014年水资源承载力动态变化情况。结果表明:杭锦旗水资源承载力总体上表现为逐年上升趋势,综合评分值最大为0.508,但是在2008—2009年出现了波动,同时杭锦旗水资源开发利用已接近其承载力极限,但仍有一定的开发潜力,能保证杭锦旗经济社会发展需求。     

基于多目标优化方法的滑坡易发性评价

[目的] 在滑坡易发性评价中,滑坡预测模型的选取和优化对运算过程的高效性和预测结果的准确性至关重要。针对现有单目标遗传优化算法(genetic algorithm,GA)易陷入早熟、局部搜索能力差、全局优化速度慢等问题,拟提出一种新的优化算法框架,将多目标遗传算法中的经典算法—带精英选择策略的非支配排序算法(the nondominated sorting genetic algorithm with an elite strategy,NSGA-Ⅱ)与常用机器学习模型[随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)]相结合,进行滑坡易发性预测。与单目标优化不同的是,NSGA-Ⅱ算法可同时进行特征选择和超参数优化,并使预测模型同时实现最优准确度、召回率、精密度和AUC(area under curve,AUC)。[方法] 以三峡库区重庆段为研究区,从模型精度评价、滑坡灾害易发性分区图、分区统计3个方面对4种优化模型(RF-GA、SVM-GA、RF-NSGA-II、SVM-NSGA-II)进行对比分析。[结果] NSGA-II较GA优化效果更明显,在模型评价和滑坡易发性分区方面,RF-NSGA-II模型具有更高的预测性能,4项评价值分别为80.91%,81.89%,80.07%,88.60%,证明NSGA-II优化算法的有效性;极低至极高危险区面积占比依次为23.06%,22.46%,22.96%,19.99%,11.53%,验证了RF-NSGA-II模型的可靠性。由RF-NSGA-II模型预测得到的易发性图表明,高和极高易发性区集中在研究区北部,且由东向西呈带状分布。[结论] 研究采取的基于多目标选择的RF-NSGA-II模型,为滑坡易发性评价中机器学习模型调优提供新思路。     

基于熵值法和灰色预测模型的土地生态系统健康评价

在界定土地生态系统健康内涵的基础上,构建了基于"压力-状态-响应"(PSR)模型的评价指标体系,采用熵值法和灰色预测模型,对四川省土地生态系统健康状况进行了评价。研究结果表明:(1) 1999-2010年四川省土地生态系统健康水平总体不断提高,综合指数从0.481 3增加到0.637 2,健康等级经历了"临界状态-亚健康"的演变过程;(2) 压力指数和状态指数总体上呈现下降趋势,响应指数总体上呈现上升趋势;(3) 人均耕地面积、土地垦殖率、水土流失程度、单位耕地化肥负荷、单位耕地农药负荷等是土地生态系统健康等级提升的关键制约因素;(4) 2011-2015年四川省土地生态系统健康水平呈现稳步上升趋势,年均增长率为2.86%。     

基于模糊数学理论的川南地区典型小流域生态清洁度综合评价

[目的]评价川南地区典型生态清洁小流域清溪谷小流域的生态清洁程度,以期有效指导山区各级生态清洁小流域建设工程实施方案的制定,同时为类似区域生态清洁小流域建设及其效果评价提供科学理论与数据支持。[方法]依据科学性、代表性、可操作性、适用性等原则,结合清溪谷小流域的自然、社会和经济特征,采用模糊数学法和层次分析法构建川南地区清溪谷典型小流域生态清洁度的综合评价指标体系框架。[结果]清溪谷典型小流域生态清洁度的综合评价指标体系包含生态区、生产区、生活区3个子系统,初选沟道水文形态、农业用地比例、生活污水处理率等24项作为评价指标。流域水系整治及水土流失综合治理的生态指标所占权重为0.247,生态农业发展指标所占权重为0.373,人居环境整治所占权重为0.380。清溪谷典型小流域生态清洁度综合评价指数分值为0.772,达到"清洁"等级。清溪谷生态清洁小流域系统处于良性、协调、稳定的发展状态。[结论]通过生态清洁小流域建设,改善了当地农业生产条件,完善了产业结构调整,有效控制了面源污染,提供了洁净的水源、优美的生态和人居环境,促进了流域水土资源、生态环境和经济社会的可持续发展。