加速基因方法在最大流量频率曲线参数估计中的应用

基因方法是基于自然选择和自然基因机制的并行随机自适应工程模型参数全局优化估计的通用数值方法。它不限制模型结构、优化准则、被估参数的数目、约束条件等，已开始广泛用于各种工程模型的优化设计之中。文中对它的原理、步骤、特点进行初步探讨，并针对基因方法的弱点，作者提出予以改进的加速基因方法，后者在最大流量频率曲线参数估计中得到成功应用     

基于神经网络的年径流预测模型

年径流预测过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性，在分类、学习和容错方面表现出很好的能力，可以克服常用的如回归分析模型结构更新量大、预报精度低的缺陷。以下着重介绍了ＡＮＮ 基本原理和算法，并结合实例说明了应用方法，并且通过建立年径流预测的人工神经网络模型，为年径流预测提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。     

基于遗传算法的门限自回归模型在浅层地下水位预测中的应用

提出了建立门限自回归模型的一种简便通用的方法，用遗传算法可同时优化门限值和自回归系数．实例计算的结果说明了其可行性和有效性．该方法在各种工程时序预测中具有广泛的应用价值     

面向水流系统功能的多维度水资源承载力评价指标体系

在简述水资源承载力研究进展的基础上,基于系统结构与功能的相互关系和水资源系统的演变特征,从水资源系统自然演化、生态服务和社会服务三大功能推演出水资源系统的水量、水质、水生栖息环境和连通性四维结构,并以此对水资源承载力进行表征。基于对水资源承载主体、客体及承载过程的分析,以水资源承载支撑力、压力和调控力描述承载过程,建立了基于承载过程的"水量-水质-水生栖息环境-连通性"四维指标体系,该指标体系可用于不同流域或区域多维水资源承载力评价。     

基于梅雨监测指标的安徽江淮地区梅雨过程识别

据国标《梅雨监测指标》规定的入梅和出梅条件，识别了安徽省江淮地区1957—2020的梅雨过程及其特征量，对比分析了国标与其发布前其他研究在雨日、出梅条件等方面的异同及其对梅雨过程识别和特征量的影响。结果表明:据国标识别的安徽江淮地区梅雨过程和特征量与其他现有研究方法的识别结果基本一致，以日降水量大于气候平均6—7月日降水量的1/2为雨日，比据国标规定的雨日识别的空梅年增多，识别的部分年份入梅偏晚；1957—2020年中有13个空梅年，约占1/5，非空梅年平均于6月19日入梅，7月13日出梅，梅雨期长23.7 d，梅雨期和降水集中期的降水量分别为270.7和263.0 mm，约占年降水量的1/4，占6—7月降水量的3/4；当研究区域较小时，应据环流和雨日条件确定区域的出梅日，不宜以最后一个雨期结束日的次日为出梅日；安徽江淮地区在空、枯梅容易出现较重旱情，尤其是连续的空、枯梅年，而梅雨量大且集中的年份易发生洪涝，尤其是梅雨量大于400 mm的年份（如2020年）。     

投影寻踪方法在水资源承载力评价与预测中的应用

为解决区域水资源承载力综合评价中指标数据高维、非线性的问题，构建基于最大信息熵原理的投影寻踪水资源承载力评价方法，将该方法应用于2015年安徽省16个地级市水资源承载力的空间分布评价中；最后对2005—2015年安徽省全省水资源承载力进行动态评价，将该评价结果与灰色GM(1,1)模型结合，对2018—2020年安徽省区域水资源承载状况进行预测。结果表明:2015年，安徽省水资源承载空间分布状况整体表现为皖南地区优于皖中地区，皖中地区优于皖北地区；2005—2015年期间，全省水资源承载力虽基本处于临界超载状态，但年际间承载状况逐年好转。预测结果表明，2018—2020年全省水资源承载力保持良好的发展态势，总体向可载趋势发展。     

基于全偏确定度的区域水资源承载力动态评价

为尽可能挖掘联系数所隐含的各类信息价值以更准确地评价分析区域水资源承载力时空状况，利用同一度、差异度、对立度之间的模糊关系作为计算基础，求解差异度与同一度、对立度之间的偏确定度，进而改进联系数中对差异度系数的分配方式，并将该方法用于实际区域水资源承载力动态评价中。结果表明:(1)改进的差异度系数分配方式在实际评价中得到的结果与安徽省水资源承载力实际状况基本一致。(2) 2011—2015年安徽省水资源承载力状况随时间有向好的发展趋势，但仍处于临界超载状况; 从空间上看，安徽省水资源承载状况由北往南逐渐向好，其中皖北地区处于超载状态、皖中处于临界超载状态、皖南处于未超载状态; 从承载子系统看，承载支撑力方面皖南较皖中和皖北偏好，承载压力方面皖北较皖中和皖南偏好，承载调控力方面皖中和皖南偏好。(3)评价结果显示皖北处于超载状况，主要是由于水资源支撑力偏弱; 承载子系统间相对均衡发展是皖中处于承载临界状况的主要原因; 皖南水资源承载状况最好，得益于较强的调控力和支撑力。由分析可知，上述动态评价分析结果合理可靠，该方法直观简便、在资源环境承载力动态评价分析问题中具有较好的推广应用价值。     

半偏减法集对势在区域旱灾风险评估中的应用

为深入挖掘旱灾风险动态评估中评价样本与评价标准之间存在的不确定性问题，提出用半偏减法集对势这一新的联系数伴随函数，建立区域旱灾风险动态评估的半偏减法集对势方法（SSSPP），并应用于宿州市2007—2017年旱灾风险动态评估和风险脆弱性因子识别研究。结果表明:宿州市旱灾风险综合等级基本在2级以上，处于偏危险状态，通过半偏减法集对势值可判别2009、2010及2011年处于偏反势，为高危险年份。通过半偏减法集对势方法识别出了宿州市旱灾风险脆弱性指标有:相对湿润度指数、土壤相对湿度、土壤类型、单位面积水资源量、耕地率、农业人口比例、水库调蓄率、单位面积现状供水能力、单位面积应急浇水能力、灌溉指数、节水灌溉率，这11个指标是宿州市降低旱灾风险等级进一步需要调控的对象。     

物元评价法在南宁市水资源承载力评价中的应用

针对水资源承载力评价存在的不确定性问题,提出采用物元评价法评价南宁市水资源承载力,并采用由博弈论法确定的综合权重替代传统单一权重,评价效果较好。评价结果表明,南宁市2020、2030年的水资源承载能力评价等级较现状年呈下降趋势,且幅度较大。为实现南宁市社会经济可持续发展,以不降低水资源承载力为准则,通过优化调整重要产业的节水指标,得到可行的工农业节水指标优化组合集,可为相关部门决策提供参考。     

安徽省易旱地区抗旱能力评价

干旱灾害是影响安徽省经济发展的主要灾害,而抗旱能力的强弱是全省工农业稳定发展的关键。由于对干旱的研究相对匮乏,因此缺少必要的区域抗旱能力评价。在分析影响安徽省蚌埠、淮北、阜阳、亳州、宿州、合肥、滁州、六安8个易旱市级地区的抗旱能力主要因素的基础上,建立了系统的抗旱能力综合评价指标体系,采用基于加速遗传算法的层次分析法确定了评价指标体系中各指标的权重,并以集对分析法构造了样本指标与评价标准各级的相对隶属度函数,从而得到了各易旱地区在不同评价等级下的相对隶属度值,进而对现状水平年下8个市级地区的抗旱能力进行了综合评价。