基于模糊分类的UBGM(1,1)-Markov模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification, FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。     

基于AHP与模糊综合评价方法的南沙东部岛礁战略价值评价

南沙群岛是沟通太平洋与印度洋、联系亚欧大陆的交通要冲,具有重要的战略地位,在目前南沙众多岛礁被南海周边国家非法占据的背景下,控制未占领岛礁是维护我国主权和领土完整的有效手段,评价未占领岛礁的战略价值具有深远意义。研究基于AHP和模糊综合评价方法,选取五方礁、信义礁、海口礁、半月礁、舰长礁5座环礁为研究对象,通过建立评价要素指标体系,构建模糊综合评价模型,从主权价值、军事价值、航道控制价值和资源控制价值4个方面对岛礁战略价值进行综合评价,分析其战略意义和建设潜力结果显示,5个环礁的岛礁战略价值从高到低分别为五方礁（90.57）、半月礁（86.99）、信义礁（74.09）、舰长礁（65.94）、海口礁（58.12）,其中五方礁和半月礁战略价值最高,具有很大的发展潜力。     

基于三角模糊数随机模拟的地下水环境系统综合风险评价模型

采用随机模拟方法模拟三角模糊数,把三角模糊数及函数间运算简化为普通的实数之间运算,建立基于三角模糊数随机模拟的地下水环境系统综合风险评价模型(ARA-SSTFN)。结果说明:以置信区间形式表示的ARA-SSTFN评价结果,比现有常规方法结果提供评价结果可靠性方面更多信息,能反映受多种不确定性因素综合影响的地下水环境系统综合风险评价客观实际情况;ARA-SSTFN在流域水资源、水环境和水旱灾害等有随机性、模糊性和数据资料不精确等多种不确定性因素综合作用的各种资源环境系统综合风险评价问题中有推广应用价值。     

植被覆盖地表空气动力学粗糙度与零平面位移高度的模拟分析

 空气动力学粗糙度、零平面位移高度是植被覆盖地表的两个重要的空气动力学特征参数,利用数值计算的方法,运用Matlab软件编程,对内蒙古四子王旗草地地表的空气动学粗糙度、零平面位移高度进行模拟计算、绘图及分析。得到了在8种植被密度和6种植被高度情况下摩阻速度、空气动学粗糙度、零平面位移高度与风速的关系,并与野外实验数据进行对比分析,发现模拟值可以很好的反映空气动力学参数的性质。进而分别得到了包括植被密度的风速与摩阻速度、空气动学粗糙度的关系式和包括植被高度的风速与摩阻速度、空气动学粗糙度的关系式,这有助于进一步研究该地区草地风沙运动机理,以及床面与近地层气流相互作用的力学性质。     

不同权重条件下降雨对边坡稳定性影响的二级模糊综合评判

边坡稳定性影响因素众多,其中一部分具有明显的不确定性,用经典数学理论及力学模型很难描述。采用二级模糊综合评判法,对影响边坡稳定的离散型和连续型因素采用不同方法确定隶属度,并利用二元对比分析法给出各因素权重值;同时考虑降雨对边坡稳定的重要影响,对降雨后各影响因素的权重进行修正,建立边坡稳定的二级模糊综合评判计算模型,评价降雨前后边坡稳定性的变化。研究结果表明：模型所采用的隶属函数,充分考虑了各个因素的不同特点和分布规律;考虑降雨前后权重的变化,能使评判结果更趋合理。以实际工程为例,模糊综合评判结果显示：降雨前边坡处于基本稳定状态,降雨后处于欠稳定状态,与经典极限平衡法计算结果一致。     

Automatic classification of dome instabilities based on Doppler radar measurements at Merapi volcano, Indonesia: Part I

Monitoring lava dome instabilities is crucial to efficiently monitor active dome building volcanoes. The Doppler radar technique provides a unique opportunity to gather information about the number of instability events occurring at the growing dome and about the dynamic processes that take place during different types of instabilities. So far, three different kinds of processes have been identified: sliding material, gravitational break-offs and explosive outbursts. In addition, Doppler radars provide rain measurements, which can be used to investigate possible correlations between rainfall and dome activity. Two radar systems have been installed at Merapi volcano in October 2001 and January 2005 to continuously monitor dome instabilities. Due to the large number of instability events that occur during times of high activity, manual processing and analysis of instability events is not practical for monitoring purposes. Therefore, an automatic classification system has been developed, which is capable of identifying different kinds of instabilities as well as rainfall. Two different kinds of classifier models have been applied: (1) neural network and (2) K-nearest-neighbour classifier model. Both classify Doppler spectra according to the underlying dynamic process, that is, rain, sliding material, gravitational break-off or explosive outburst. The classifiers are able to identify disturbances, which have no physical source, but are merely artefacts from the radar device itself. Because radar events are sequences of Doppler spectra, a rule set has been defined, which finally determines the event class. All classifiers have been trained and tested on independent data sets to estimate the classification performance. The overall classification rate is about 90 per cent. Discrimination of instabilities and non-volcanic events reaches about 98 per cent accuracy.     

多灾种综合风险评估软层次模型

在复杂的灾害风险系统中,风险并非简单相加,但目前的研究成果基本是单一灾种简单相加得到的综合风险,缺乏可靠性。因此,此研究基于灾害风险系统理论,引入模糊信息粒化方法和模糊转化函数,利用模糊近似推理理论和方法,建立一个多灾种综合风险评估软层次模型。研究表明该模型的优势：1）不仅考虑了灾害风险系统中的确定性,而且还包括了随机不确定性和模糊不确定性;2）利用模糊信息粒化方法不仅减少了数据的不确定性,而且还包括了一些主观信息,使得评估结果更加接近实际,理论与实际紧密结合,更有利于风险管理者和决策者为减少损失规避风险提供依据;3）通过模糊转化函数将不同灾种得到的不同量纲的量转化同一量纲的量,以便于综合分析和模糊近似推理,获得多灾种综合风险。以云南省丽江地区（市）的地震－洪水灾害为例,验证多灾种综合风险评估软层次模型的实用性,并将其结果与世界银行灾害管理中心和哥伦比亚大学灾害和风险研究中心所建议的风险评估模型（HMU－CHRR模型）的结果进行比较分析,讨论了本研究所建模型在多灾种综合风险评估中的特点。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

模糊数学在海（咸）水入侵水质评价中的应用—以寿光地区为例

运用模糊数学的基本思想方法,结合海(咸)水入侵的特点,依据寿光地区2015年丰水期地下水水质监测结果,选取Cl-、矿化度、咸化系数、钠吸附比等4项水化学指标作为评价因子,构建模糊综合评价数学模型,对寿光海(咸)水入侵现状进行了模糊综合评价,并验证了此模糊综合评价结果的可靠性。