基于单元分析的非点源污染调查评估方法

由于传统数学模拟手段的局限性 ,调查评估方法在非点源污染定量研究中日益受到重视。为逐步健全非点源污染调查评估方法体系 ,基于单元分析的思想 ,提出一种新的非点源污染调查评估方法——单元调查法。单元调查法的核心是识别调查单元和确定单元评估系数。以农业非点源为例 ,在对其污染特征进行深入分析的基础上 ,探讨产污单元的识别方法和单元产污强度的确定原则 ,构建农业非点源单元调查法。采用上述方法 ,对中国农业非点源污染的分布情况进行实例研究 ,说明该方法是可行的     

芳香族化合物的快速生物降解性QSBR研究

分别采用线性基团贡献、支持向量机与人工神经网络法对芳香族化合物的快速生物降解性进行定量结构-生物降解关系(QSBR)研究,得到不同基团对芳香族化合物快速生物降解性的贡献值。线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率是80.3%和79.2%,总的预测正确率达80.1%;支持向量机的预测正确率分别是84.8%、85.4%和84.9%,而人工神经网络法的预测正确率分别是97.7%、81.2%和95.2%。结果表明,这3种方法的预测效果均较好。     

Parameter Uncertainty in CGE Modeling of the Macroeconomic Impact of Carbon Reduction in China

Introduction Computable general equilibrium (CGE) models are among the most influential tools for a wide range of applied economic analyses and policy evaluations. From the 1960s, with growing computational capacity, CGE modeling has evolved from small st…     

云服务器中基于同态加密的关键词检索方案

针对云服务器中海量密文文件的存储与检索需求,基于错误学习(learning with errors,LWE)问题以及近似最大公约数(approximate greatest common divisor,AGCD)问题设计一种新型同态加密方案,并通过建立加密关键词索引提出了新的检索方案.安全性分析与实验测试表明,方案可...     

用Monte Carlo方法分析CGE模型的不确定性

采用MonteCarlo方法研究可计算一般均衡(CGE)模型参数不确定性传播问题,开发了随机计算工具。通过拒绝法由正态分布的随机数获得β分布随机数,并利用拉丁超立方体抽样方法对TEDCGE模型的50个自由参数进行随机采样,考察模型输出的不确定性。考虑参数的不确定性时,中国2010年相对于基准情景减排碳排放量30%的边际成本的95%置信区间为(345,600)元/t,相应的国民生产总值(GDP)损失率置信区间为(0.85%,1.35%),GDP损失总量将在1415~2270亿元(2000年价格)之间。自由参数的相关性将带来显著影响,当参数之间是正的相关关系时,模型结果的不确定性将进一步扩大。     

PERSPECTIVES ON URBAN WATER INFRASTRUCTURE IN CHINA FOR THE 21^ST C0ENTURY： SDMUWEIC MODEL

Based on system dynamics approach, SDMUWEIC model is developed in order to evaluatefuture dynamics of urban water infrastructure development in China. Firstly, this paper presents thebasic structure and characteristics of the model, focusing on water infrastructure‘s dynamicrelationships with population increase, economic development, water resources shortage and waterconservation practices. Secondly, model veracity and robustness tests based on behavior reproductionand uncertainty analyses are illustrated. Thirdly, based on the model, future pattems of China‘s urbanwater infrastructure investment requirements are simulated, and effectiveness of two different policyscenarios are evaluated. Finally, conclusion,; and policy implications are drawn, allowing insights intoChina‘s sustainable water infrastructure policies and managements.     

基于不确定性分析的IMPULSE模型预测能力评价

为解决分布式参数非点源污染(IMPULSE)模型不确定性分析中采样量和计算量过大的问题,在Bayes概率理论基础上,构建了基于Sobol序列的GLUE算法,用来描述多种扰动因素共同作用下的全局参数不确定性,从而对模型预测能力进行全面评价。将该方法应用于IMPULSE模型,对分布式参数的全局进行不确定性分析。结果表明:该模型结构优良,具有良好的预测能力,对空间不确定性有较高的预测稳定性和鲁棒性,可以满足实际流域污染模拟需要。