浅谈突发性环境污染事故应急监测

突发性环境污染应急监测是环保部门处理突发性环境污染事件的重要手段。本文主要对如何加强突发性环境污染事件应急监测,如何提高环境污染事故应急监测能力,如何进行应急监测准备,如何开展应急监测等问题提出建议,并对突发性环境污染事故应急监测现状进行了分析。     

信息系统在环境应急机制中的支撑作用

建立环境应急机制,要加强突发性污染事故应急监测技术支持信息系统研究,开发危险源及化学危险品调查,编制重点危险源单位突发性环境污染事故应急预案,抓紧建立有重点危险源信息库、化学危险品信息库、污染事故预案信息库、专家支持信息库等组成的全市突发性环境污染事故应急监测技术支持信息系统,为全市突发性环境污染事故应急监测和应急处理提供技术支持。     

浅议突发性环境污染事故的应急监测

随着我国国民经济的快速发展,突发性环境污染事故层出不穷。突发性环境污染事故具有灾难性,它严重污染自然环境、威胁人类健康、破坏生态平衡并严重制约着经济社会的发展与进步。环境应急监测在处理突发性环境污染事故过程中起着至关重要的作用,它能有效防范突发性环境污染事故的发生,及时监测与反馈环境污染情况,为事故的处理以及环境的恢复提供正确的信息与依据。本文将对突发性环境污染事故的应急监测问题进行研究与探讨。     

跨界突发性大气污染防范及应急系统设计与实现

基于国家跨界突发性事故防范与应急需要,以C/S结构为主体架构,基于组件式GIS平台ArcGIS Engine、.NET、Oracle、计算机网络等技术开发了突发性大气污染防范与应急系统.设计并开发了6大功能模块:基础空间信息模块、跨界环境专题信息模块、环境风险源申报模块、跨界污染风险评价与制图模块、跨界污染监控与预警模块、污染应急与指挥模块,实现了数据浏览、环境风险源申报、跨界风险评价、跨界污染预警与通信、污染应急辅助决策等功能.系统填补了我国在突发性跨界大气事故研究方面的空白,对完善我国突发性污染事件的环境风险管理体系,增加环境突发事故应急处置能力具有一定的实践意义.     

浅淡目前环境污染事故应急监测与处置中存在的问题

本次针对突发性环境污染事故应急监测和应急处置中存在的问题,提出要从机制、信息化、监测能力和方法体系四个方面加强应急监测和应急处置工作,具有一定的实际意义。     

关于乌鲁木齐市环境应急能力建设的思考

在社会工业化加速发展的时期,环境承受的压力越来越大,突发性环境污染事故频频发生.开展应对环境污染事故的应急监测工作,加强环境应急能力建设,有着十分重要的意义.分析了乌鲁木齐市环境污染事故的特征,结合当前应急监测工作面临的形势和存在的问题,对乌鲁木齐市环境应急监测体系的优化建设作了初步探讨.     

突发性环境污染事故及其应急监测

分析了突发性环境污染事故的特性、危害，提出对不同类型的突发性环境污染事故，应采用的应急监测方法。     

区监测站在突发性环境污染事故应急监测能力思考

在对突发性环境污染事故的危害、区监测站应对突发性环境污染事故应急监测能力现状分析的基础上,提出区级监测站应从建立辖区污染源档案,提高人员素质、机器设备建设,制定应急监测方案加强区级监测站的应急监测能力.     

浅谈突发环境污染事故应急监测的质量管理

应急监测体系作为突发性环境污染事故处理的重要组成部分,对突发性环境污染事故应急监测具有指导作用,环境应急监测的质量管理是为事故处理决策部门提供科学性、规范性及可靠性环境监测信息的关键。本文论述了如何建立完善的应急监测质量保证体系和采用有效的应急监测质控措施以保障应急监测工作的有效展。     

浅议突发性环境污染事故的应急监测

随着工业生产的迅猛发展,突发性环境污染事故不断增加,威胁着人类健康、破坏着生态环境、严重制约着生态平衡及经济、社会的发展。面对突发性环境污染事故,采用什么样的技术与手段来迅速、准确地判断污染物的种类,污染物的浓度;污染的范国及其可能的危害,为控制污染蔓延,制定紧急救援方案提供正确的信息和依据,是应急监测技术研究的核心内容。环境应急监测对于防范突发性环境污染事故,在事前预防、事中检测到事后恢复的各个过程中也起着重要的作用。本文将对应急监测技术的相关问题进行探讨。     

一种基于虚构数据区多重校验的数据库入侵检测模型

当前的大型数据库中,广泛存在着抗干扰性差,主要是由于检测数据量的巨大使得传统的算法陷入了局部搜索效率低的缺陷当中,造成对潜在风险检测效果不明显等弊端。提出了一种基于虚构数据区域多重校验的数据库入侵检测模型。通过运用数据的相似风险属性组成一个虚拟的小型风险区域,运用多重校验的方法,计算区域中风险最大的数据属性。通过细化虚拟区域,避免传统穷举算法中存在搜索能力不强的缺陷。对潜在的数据入侵风险进行有效的检测。实验表明,该算法提高了一些大型网络数据库入侵检测的准确率,取得了不错的效果。     

基于半参数极值理论的高频数据风险价值研究

高频数据分析是理解市场微观结构极为有效的手段,在正态性假设不成立情况下,本文采用半参数极值理论对高频数据的分布尾部进行估计,进而估计风险价值.返回检验的结果表明,此方法可以比较精确地度量风险价值.     

基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类. 针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度. 通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量.     

山岭隧道新奥法施工过程动态风险评估

将风险分析与施工量测体系相结合,对致险因子进行识别,确定风险评价指标体系;通过层次分析法(AHP)确定各个量测项目的权重,进而引入模糊数学理论,建立合理的隶属度函数,对具体的量测数据进行模糊综合评判;结合权重分析和赋分体系得到综合风险指数,从而建立山岭隧道新奥法NHTM施工过程动态风险评估模型.该模型可以将量测数据量化为单一的动态风险指数,并随着隧道开挖和量测的进行对施工风险进行动态评估.该动态风险评估体系在保阜高速隧道工程中得到了应用,应用结果表明该方法具有合理性和实用性.     

An Information Diffusion Technique for Fire Risk Analysis

IntroductionRiskreferstoadverseanduncertainoutcomes.Fireisdangeroustopeopleandproperty,anditoccursuncertainly.Ingeneral,fireriskismeasuredbytheprobabilityoffireoccurringandthemajortaskofriskanalysisistoestimatetheprobabilitydistributionaboutafirewithrespecttodifferentlevels.Theprobabilitydistributionmightofferabaseforriskmanagement,toreduceorcontrolfirerisk.Infireriskanalysis,therearetwooutstandingproblemsthatdeserveourattention.First,asystemwhereafiremayoccurisgenerallytoocomplextobecaptured…     

基于大数据的服刑人员危险性预测

在对监狱服刑人员再犯罪预测与危险性评估应用现状进行分析的基础上,提出了一种基于大数据的监狱服刑人员危险性识别与预测架构体系.在该体系的模型层,针对不同的价值密度、不同的数据类型,重点对架构中的统计模型、离群点检测模型、集成分类模型在服刑人员危险性识别与预测中的应用算法进行了描述,尤其是使用R软件包实验了服刑人员危险性集成分类识别与预测,并给出了分类预测误差.基于大数据的服刑人员危险性识别与预测体系可实现对服刑人员危险性的个性化、精准化预警,为大数据时代监狱的监管安全提供了可靠保障.     

基于SPRINT算法的胃癌临床医疗数据挖掘研究

为了满足数据挖掘的需要,本文提出了一个基于决策树的胃癌临床医疗信息分析应用研究模型.该模型是从业务数据库或数据仓库中抽取与胃癌术后复发因素有关的数据,形成决策树的训练数据集.运用SPRINT算法,构建胃癌术后复发的危险因素分析模型.通过对模型分析,寻找疾病的临床诊断、治疗和预后的关系,证实胃癌术后复发首要危险因素是家族遗传.     

基于关联数据挖掘的继电保护定值风险评估方法研究

继电保护是确保电网安全运行的关键,为降低继电保护运行风险,现提出一种基于关联数据挖掘的继电保护定值风险评估方法。通过分析常见连锁故障类型及影响因素,采用数据挖掘求得电力系统故障关联度,计算挖掘数据间关联信息熵。利用关联信息熵系数挖掘电力系统内历史相关数据,深度分析每日数据波动特征,明确系统负荷孤立、电源孤立和电网解列情况发生的风险概率,以及功率损失及风险程度,建立继电保护定值风险评估模型,完成继电保护系统的综合风险评估。实验结果表明：所提方法能够有效评估出继电保护系统的风险概率和风险程度,算法收敛速度快,且风险评估的相对均方根误差、平均绝对误差低于2%,均方根误差低于20 kW,说明该方法有利于电力系统继电保护定值风险控制。     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

商业银行风险管理商务智能系统研究

针对银行金融风险管理的业务和技术问题,利用商务智能方法,构建了商业银行风险管理商务智能系统的基本框架,并对相应数据仓库系统架构进行设计.最后指出系统实施方法应采用分段原型法进行,系统实施效率的关键在于数据质量和元数据管理问题.