多尺度遥感产品在太行山绿化工程中的适用性分析

为了评估不同尺度遥感产品在重大林业工程中的适用性,该研究以北京市太行山绿化工程为例,基于2017年多尺度遥感产品MCD12Q1、NLCD-China和FROMGLC10,构建面积偏差系数和均方根误差评价森林面积估算差异性,定量评估不同遥感产品森林的分类精度、空间一致性并分析潜在原因,计算多尺度遥感产品在太行山绿化工程中的优先级指数。结果表明,1)太行山绿化工程整体来看,FROMGLC10遥感产品的适用性要优于NLCD-China和MCD12Q1;2)区县层面上3种不同尺度遥感产品适用性存在差异;3)森林分类的定义、数据源及时相选择、空间分辨率和分类方法是遥感产品适用性选择的制约因素。该研究为北京市太行山绿化工程实时监测、定量评估与资源核算工作的数据选择提供理论支持。

利用COMMPS和DYNAMEC方法开展我国海水环境优先关注污染物研究

为提升我国海洋环境污染管控的科学性和精准性,本研究结合我国海洋环境污染现状,充分借鉴欧盟基于监测和模型的联合优先排序方法(COMMPS)及动态选择和优先排序机制(DYNAMEC),推荐了我国海水环境优先关注污染物。以我国优先控制化学品名录和国际海洋保护组织优先关注的污染物为候选物质,从人类健康效应赋分角度对DYNAMEC和COMMPS方法进行改进,本研究建立了基于环境暴露指数、环境效应指数和优先级指数的海水环境优先关注污染物筛选方法,通过持久性-生物累积性-毒性初筛和优先级排序二次筛选等过程合计推荐68种我国海水环境优先关注污染物,具体包括11种金属和类金属化合物、11种多环芳烃化合物、8种有机卤化物、24种农药、14种其他有机化合物,涵盖了双酚A、壬基酚和有机磷酸酯等新污染物。相关研究结果可为不同海洋环境中有毒有害化学品污染问题识别、基准和标准制修订、风险评估、污染治理等提供重要的方法学支撑,为海洋生态环境管理提供科学参考。

基于群组决策层次分析法的医疗设备更新决策研究

目的:基于群组决策层次分析法(group decision making-analytical hierarchy processes,GDM-AHP)建立医疗设备更新决策的优先顺序模型,以期提高决策效率并为医疗设备的更新管理提供新思路。方法:对医疗设备性能与用于评估的准则层指标进行比较,建立GDM-AHP模型,得到包括供应商支持、延续服务支持、平均故障频率等11个影响医疗设备更新决策的定性及定量指标的得分值,最终得到更新优先级指数(replacement priority index,RPI)。结果:将该模型应用于某三级医院的91台监护仪中,得到其RPI并确定了相应的更新策略。结论:将GDM-AHP与医疗设备更新问题结合起来,不仅可以提高医疗设备更新决策效率,使决策结果更具有说服力,还扩宽了医疗设备更新的研究思路,为进一步研究医疗设备更新奠定了理论基础。

基于动态实时电价的电动汽车集群分层优化调度

针对大量电动汽车接入电网后的无序充放电对电网造成的不利影响,提出了一种基于实时电价的双层优化调度模型,根据接入电动汽车的可充放电时间段,将其划分为若干个集群,在保证配电网经济安全运行的同时,满足车主充电需求。该调度模型上层以负荷曲线方差及实时电价下用户的充放电总成本最小为目标,采用粒子群算法求解得到集群的实时最优充放电功率,并将集群的电动汽车充放电负荷与电价联动调整;下层引入充放电优先级指数,利用能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的实时充放电策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了所搭建的集群优化模型和求解算法的实用性和有效性。