Scenario simulation and forecast of land use/cover in northern China

Modeling land use/cover scenario changes and its potential impacts on structure and functions of ecosystem in typical regions are helpful to understanding the interactive mechanism between land use/cover system and ecosystem. Based on the analysis of the existing land use/cover simulation and forecast models, a land use/cover scenario dynamics model by the integration of System Dynamics （SD） model, Back Propagation Neural Network （BPNN） and Cellular Automata （CA） model is developed with land use/cover scenario changes in northern China in the next 30 years and simulated in this paper. The model is to simulate the land use/cover scenario demands by using a SD model at first, and then allocating the land use scenario patterns at the local scale with the considerations of land use/cover suitability, inheritance ability and neighborhood effect by using BPNN-CA model to satisfy the balance between land use/cover scenario demands and supplies. It integrates the advantages of SD, BPNN and CA. Macro-driving factors and the micro-spatial pattern are also fully taken into account. The BPNN simplifies the identification of the factors＇ weights used in CA model and improves the reliability of the simulation results. The simulation accuracy of the model developed in this paper was found to be about 74%. It suggests that the model has the ability to reflect the complexity of land use/cover system at different scales to some extent and it is a useful tool for assessing the potential impacts of land use system on ecosystem. The simulated results also indicate that the urban land, water area and forest will increase significantly, and farmland and unable land will decrease gradually. Obvious land use/cover changes will take place in the farming-pastoral zone and the southeast area of northern China.     

化工过程安全评价中危险剧情的表达与识别

在现有各类安全评价方法的基础上,从信息展示及知识表示两方面着重对危险剧情的表达进行了阐述,提出一种图形化的基于知识本体的危险剧情表达方法,并在开发的软件平台实现了危险剧情的计算机自动识别与分析。工业实例应用结果表明,这种方法不但提高了分析的质量与效率,而且由于其标准化的信息表达方法,使得安全信息传递、审核与共享更加容易。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

广州市至2020年城市客运交通发展情景分析

社会经济的发展带动了交通需求的迅速增长,由此导致了城市机动车保有量的迅速增加,同时也加重了能源安全和环境污染问题。应用IPAC-AIM/Local模型,采用情景分析方法,在确保广州市客运交通需求正常增长的前提下,研究了以个体交通为主导和以公共交通为主导的两种发展模式,对未来能源需求和大气污染物排放的影响。研究结果表明,通过调整交通出行模式,大力发展公共交通能够显著减少能源需求,是保障能源安全和降低大气污染物排放量的有力举措。     

作战想定的形式化表述方法研究

作战想定是作战仿真中军事与技术沟通的桥梁,需要通过形式化的方式进行有效的表述.从作战需求和仿真系统开发技术出发,通过分析抽象提出了作战想定形式化表述的W5(Who, When, Where, What, hoW)原则,并进而对作战单元的时空运动和使命任务规划方法进行研究,提出了一种基于原子条件和原子行为的任务规划方法,最后介绍了采用这一研究结果开发实现的一个作战仿真系统.     

Simulation-based automatic generation of risk scenarios

A methodology for automatically generating risk scenarios is presented.Its main idea is to let the system model "express itself" through simulation.This is achieved by having the simulation model driven by an elaborated simulation engine,which:(i) manipulates the generation of branch points,i.e.event occurrence times;(ii) employs a depth-first systematic exploration strategy to cover all possible branch paths at each branch point.In addition,a backtracking technique,as an extension,is implemented to recover some missed risk scenarios.A widely discussed dynamic reliability example(a holdup tank) is used to aid in the explanation of and to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.     

基于多场景和区间模糊数的输电网规划综合决策

为解决电网规划决策中不确定性及模糊性问题, 将情景分析法与区间隶属度相结合, 提出一种新的输电网规划决策方法. 根据电网规划特点, 选取影响规划场景发生的5个关键事件, 依次求取其初始概率、模拟概率, 并由此推算出情景概率. 针对情景分析法在应用中难以准确量化及场景过多问题, 定义综合考虑情景概率及影响程度的评价因子指标实现对典型场景的筛选. 决策过程中, 采用基于梯形隶属函数的区间数模糊决策方法求取方案隶属度, 克服了规划指标难以精确计算问题. 并根据最大隶属度进行方案排序, 最终求得各方案优劣比较结果. 最后通过算例验证了该方法的有效性.     

一个推广的周期非线性色散波方程的爆破解

使用经典的数学技巧研究了一个推广的周期非线性色散波方程的柯西问题.通过使用Kato半群理论,获得了这个方程局部解的存在唯一性.在关于初值的适合条件下,得到了这个方程的一个精确爆破图景(即解在有限时间爆破当且仅当lim t↑T sup{sup x∈S|γux(t,x)|}=+∞)和一个爆破结果(即解爆破的一个充分条件).     

Linkage Analysis of Energy-Natural Resources-Economy-Environmental

ｎｔｏｄａｙ’ｓｈｕｍａｎｓｏｃｉｅｔｙ，ｏｎｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｉｓｔｈｅｅｎｅｒｇｙ．Ｉｔｍａｙｂｅｓａｉｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｉｓｎｏｈｕｍａｎｂｅｉｎｇｓ’ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｗｉｔｈｏｕｔｅｎｅｒｇｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｍｏｓｔｅ...     

组织学习障碍探析

提升组织学习力,持续改善组织学习是学习型组织建设的关键。然而,组织学习不是一个平稳、渐进的过程,组织学习的过程往往有跌宕、停滞甚至是倒退的现象。以我们所构建的组织学习模型为基础,通过对组织学习的过程进行情景模拟,笔者对可能阻碍组织学习甚至使组织学习倒退的因素进行了系统分析,认为组织文化的瑕疵;系统思考的缺位;共同愿景的缺陷;组织结构变革的风险;先进技术应用的滞后;领导者的迷思等是阻碍组织学习的主要因素。