基于复合云模型的太湖流域水环境质量风险评价

针对太湖流域水环境质量风险评价问题,提出了评价指标体系。根据2011—2015年7个断面的实测数据对现有指标进行筛选,计算各指标的属性重要度,并选取较为重要的4个水质指标和富营养化指数;对实测水质数据和地表水环境质量标准等级,采用Shannon熵和云模型相结合的方法,利用最大隶属度原则得到太湖流域各年水环境质量风险评价的结果。结果表明该流域水环境质量处于中等风险水平,需要采取相应措施降低发生水污染事件的风险。评价结果可以为太湖流域的水质改善提供一定的科学依据。

水利风景区规划环境影响评价指标体系构建

为合理评价水利风景区规划实施可能产生的环境影响,构建了水利风景区建设发展规划环境影响评价指标体系,采用专家打分法、层次分析法、灰色关联聚类法筛选指标。根据相关规范,对评价因子进行标准化说明,并以绍兴市水利风景区为例梳理该评价指标体系。应用表明,该指标体系考虑了水利风景区规划实施后对所在地区的社会经济、生态环境、人群健康及文化等方面的影响,对水利风景区的规划环境影响评价具有指导意义。

基于广义回归神经网络模型的径流预测研究

为提高径流预报精度,构建了基于广义回归神经网络模型的径流预测模型并将其应用于浙江丽水小溪流域中,对白岩测站50年月平均径流资料进行模拟研究,并与BP神经网络模拟结果进行对比。结果表明,广义回归神经网络预测精度较BP神经网络模型高,更接近径流监测实测值,平均相对误差为11.06%,且预报结果比较稳定,为径流时间序列模拟提供了一种更优的建模方法。

基于改进物元可拓模型的城市洪灾风险评价

城市洪灾风险评价是城市制定防洪减灾措施的重要依据,为了克服现有评价模型的局限性,从灾害学的角度考虑,从致灾、孕灾、承灾和减灾4个方面建立了城市洪灾风险评价指标体系,并采用改进物元可拓模型进行分析评价。该模型在一般的物元可拓模型的基础上作出两点改进:其一,用贴近度代替关联度进行等级评定;其二,采用变权法确定指标权重。以丽水市为例进行洪灾风险评价,评价结果为Ⅳ级(较危险),与丽水市实际洪灾风险情况基本相符。