简介:为了全面掌握于桥水库库周农村坑塘的水质状况、污染负荷量和空间分布特征,于2016年9月采集了46个坑塘水质样品,分析了有机物、营养盐和重金属等15项指标。结果显示:总氮、化学需氧量、总磷、锰、铁、氨氮6项指标超过了地表水Ⅲ类水质标准,点位超标率分别是100%、67.4%、54.3%、19.6%、8.7%和4.3%;坑塘主要污染物化学需氧量负荷量为115.9t,总氮负荷量为13.3t,总磷负荷量为1.4t;使用熵权法对坑塘污染进行综合评价,显示污染较重的区域集中在库区西部的出头岭镇和北部的马伸桥镇。于桥水库库周坑塘污染风险相对较低,但仍需加强监管和治理。
简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。