合成生物学是实现化工绿色化、可持续发展的有效方法之一。代谢途径重构是合成生物学中工业菌种开发与化学品生物催化合成的关键步骤,目的在于确定宿主内合成目标化合物的反应路径与底物,是酶定向进化、实现目标物质生物合成的基础。考虑到生物代谢网络的复杂性,代谢途径重构一般会得到较为庞大的路径结果。为了提高效率、减少无效的实验尝试,合理、有效的路径评估与筛选是重要与必须的。针对已有路径评估方法存在的问题,该文构建了一种生物合成路径评估与排序方法,设计了6个反映路径理论可行性的评估指标,结合层次分析法实现了合理、可解释的路径推荐。通过实例测试,证明了所提出的路径评估方法的有效性。该路径评估方法可降低实验的试错成本,为增加生物逆合成工具的实用性提供了基础。

深冷精馏的氦气富集工艺存在能耗高、投资大,催化氧化法脱氢会引入新杂质(O₂、H₂O等)的问题,因此提出基于膜分离耦合电化学氢泵的脱氮单元尾气提氦工艺。二级膜分离富集氦气,电化学氢泵分离氢气/氦气,一步实现高效脱氢提氦和氢气资源化利用。基于课题组自主开发的膜分离和电化学氢泵单元模块,利用Aspen HYSYS对耦合工艺进行了建模及数据分析,并结合灵敏度分析法和响应面法对工艺关键参数进行了优化。最优工艺条件是第1、2级膜面积分别为4 759.5和435.3 m²,第1、2级膜进料绝对压强分别为6 010.3和4 352.5 kPa,第1、2级电化学氢泵的膜电极面积分别为39和17 m²,施加电势均为1 V。该条件下,产品氦气摩尔含量为99.99%,总回收率为95.67%,同时副产燃料电池车用标准的氢气。经济评价结果表明,在考虑氢气副产品附加值的条件下,耦合工艺高纯氦气生产成本为标准状态下125.47元/m³,动态投资回收期为2.09 a,内部收益率为79%,具有显著的经济优势。

运用Monte Carlo方法,模拟了300 K、101 kPa条件下丙烯(C₃H₆)和丙烷(C₃H₈)单组分以及二元混合组分气体在DD3R、ITQ-32、Si-CHA、Si-SAS、ITQ-12和ITQ-3共6种纯硅分子筛上的吸附过程。Si-CHA和Si-SAS分子筛对C₃H₆和C₃H₈单组分气体的吸附量较大。6种分子筛在300 K时的吸附等温线均属于Ⅰ类Dubinin-Radushkevich (D-R)型,揭示了吸附质在微孔内发生体积填充的过程,Si-SAS分子筛对C₃H₆的吸附量随温度升高而降低。Si-SAS分子筛对C₃H₆/C₃H₈二元混合物的C₃H₆吸附量为2.26 mmol/g,选择性为3.94,是分离二者的最佳吸附剂,进一步发现分子筛的选择性与等量吸附热差值ΔQ_st及C₃H₆吸附量与分子筛孔体积之间存在正相关关系。

随着原油劣质化趋势加重,炼厂的氢气(H₂)需求日益增加,通过氢网络集成提高氢气的利用效率变得至关重要。压缩机费用是炼厂氢网络中除新氢外的第二大费用,往复式压缩机和离心式压缩机被广泛用于氢气输送网络。该文提出了一种考虑多级离心式压缩机和多级往复式压缩机选型的超结构,约束条件包括压缩机的流量和出口压力;基于此超结构建立了一个混合整数非线性规划模型,以最小总年化成本为目标函数,其中综合考虑了新氢的成本、压缩机的投资费用和操作费用;并通过案例分析证明了模型的实用性。

火灾保险是有效应对火灾风险的重要手段,根据建筑的火灾风险准确厘定建筑的火灾保险费率是保险行业关心的问题。当前的建筑火灾保险费率主要基于保险市场的统计数据得到火灾的发生频率和期望损失,然后再根据建筑的风险评估结果进行浮动调整。这种方法难以精确反映建筑的火灾风险,得到的保险费率也较为粗略。该文构建了建筑火灾费率的定量厘定模型,采用Bayes网络的方法计算建筑起火概率,并采用拉丁超立方采样的方法,对建筑火灾不同阶段的烧损率进行了分层采样,得到火灾损失的复合概率分布估计,从而对具体建筑的火灾风险进行定量评估,再根据风险评估的结果对保险费率进行了厘定。选取了15户家庭,根据风险评估的结果厘定了保险费率,并将结果与保险市场火灾纯保险费率进行了比较。结果表明,该模型更能反映火灾风险的差异化水平,得到的保险费率更具有公平性。

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。

城市消防警情主要分为火警和非火警(抢险救援和社会救助),目前对火警的研究相对较多,而对救援救助警情的研究相对较少。该文采用探索性空间数据分析(ESDA),定量研究了城市消防警情的空间差异和集聚程度,确定了影响消防警情的社会因素,构建了多尺度地理加权回归(MGWR)模型,将其应用到城市消防警情的实证研究中,并采用多元线性回归、地理加权回归模型(GWR)进行了对比分析。研究结果表明：火警和救援救助在所研究城市都呈现出一定程度的空间聚集,老城区为火警的热点区域,而救援救助的热点分布相对更广。MGWR模型相较于传统的多元线性回归和经典的GWR模型有着更好的效果,在火警、救援救助和总警情中拟合优度均超过了0.8,且其残差平方和、修正后的Akaike信息准则(AICc)数值最低。通过GWR模型和MGWR模型的带宽对比分析发现,不同社会因素对消防警情的影响存在空间异质性。该研究还发现救援救助与火警在该城市的空间分布及影响因素的空间异质性上具有显著差异。在未来的消防工作中,考虑救援救助对整体警情的影响具有重要意义。

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI (distribution consistency-based MVI,DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition,RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。

通过在某带有独立通风隧道的地铁区间隧道开展0.25~1.25 MW规模的现场火灾实验,对烟气温度分布进行分析,利用火灾动力学模拟工具(fire dynamics simulator,FDS)建立对应实际尺寸的数值模拟隧道模型,展开抑制下游烟气蔓延的通风隧道临界排风量以及排烟效率的研究。对于横向水平中心线温度,火源相对于排烟口的位置对火源附近温度升高区域的范围基本无影响。在地铁隧道内设置进风量可抑制烟气逆流,但同时会造成下游烟气失稳,排烟口无法完全排出高温烟气。对于在不同排风量及火源功率(heat release rate,HRR)的情况下,排烟效率先增大后保持不变;当排风量达到一定值,即等于临界排风量时,排烟口能够完全排出高温烟气,排烟口排烟效率为1,临界值与HRR相关。计算出临界Fr约2.7,略高于此前的研究。得到HRR的经验公式,排烟效率与无量纲HRR和无量纲风速的相关性呈现分段函数关系。

重大自然灾害频发对国家安定和人民生命安全带来威胁的同时也会造成严重的经济损失。如何在灾后将受灾点所需应急物资快速、精准运送到位受到了广泛关注。该文针对重大自然灾害事件救援特点,考虑在不确定性条件下,兼顾应急调度成本最低和调度时间最短两目标,构建面向多灾害点的应急物资智能调度模型。研究选取2021年中国河南特大暴雨灾害为典型案例,基于三角模糊数方法对不确定变量进行表示,从而将所构建的模型转变为确定性多目标应急物资智能调度模型,同时引入二维Euclid距离赋权进行模拟运算,对模型求解。进一步,利用LINGO软件计算得到各出救点至各受灾点分阶段应急物资调度方案。研究结果表明,利用该模型得到的模拟结果与现实要求接近,能够满足重大自然灾害下多灾害点应急物资调度需求,可为决策者制定有效救灾策略提供参考。

聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)是主要的建筑装饰材料之一,一旦被点燃可能会导致严重的火灾事故。目前针对背板对PMMA向下火蔓延影响的实验研究较少。该文利用自主设计搭建的实验装置研究了背板对2 mm和5 mm厚PMMA向下火蔓延的影响。实验结果表明:背板对固体可燃物向下火蔓延存在抑制作用,具体表现为更大的热解前缘角度及更小的平均火焰高度、质量损失速率和火蔓延速率,该抑制作用在2 mm厚度PMMA上更加明显。基于有无背板工况下的传热模型,结合燃烧稳定阶段样品热解区域形态参数,对质量损失速率及接收总热量反馈预测值大小进行对比,发现背板的存在会导致样品接收总热量反馈减少,进而导致更小的质量损失速率和火蔓延速率。

有源植入式医疗器械是中国医疗器械产业实现转型升级和高质量发展目标的关键领域。该文概述了高风险有源植入式医疗器械的可靠性特点。从系统级、部件级到元器件级3个层面,系统阐述了有源植入式医疗器械领域的可靠性研究进展。在系统级,主要关注有源植入式医疗器械寿命的影响因素、关键部件之间的连接和医生手术过程的再操作等。在部件级,电路板的可靠性保障与传统高可靠性保障方法相比发生了显著变化,简化元件级试验并增加用户板级试验内容,结合实际工况设计相关试验条件和判据,成为了商用器件用于高可靠领域的可靠性保障的发展方向。电极与组织之间相互作用的长期可靠性是有源植入式医疗器械可靠性研究的重点内容。在元器件级,以电容为例对关键部件用于有源植入式医疗器械领域的可靠性问题进行了结合应用场景的分析。此外,微小型植入式医疗器械因植入简单,能够降低和导线密切相关的电磁兼容、核磁等风险,同时能够避免因导线变形、断裂等引发的可靠性问题,成为有源植入式医疗器械的重要发展方向,其可靠性先行的特征尤为明显。以设计应用方作为研究主体,侧重结合实际应用情况进行可靠性保障,是有源植入式医疗器械等高可靠性领域可靠性研究当前阶段的突出特点和发展趋势。

服装热湿传递数值模型是评估服装保暖防护性能、计算人体和环境的热湿传递以及评价人员冷暴露安全的重要工具。现有模型主要关注传统的被动保暖服装,针对主动加热服装的模型研究较少,且仅考虑织物层面,不能用于人体实际穿着服装中热反应计算的模拟。该文构建了适用于与人体热生理反应模型耦合计算的主动加热服装多层热湿传递模型。基于被动保暖服装模型,考虑电加热、相变材料(PCM)、吸湿发热等主动加热技术的产热传热机理,建立了适用于主动加热服装的热湿传递通用模型。针对最为普及的电加热服装,进一步考虑服装结构、辐射传热、分区与横向传热的特性,对模型进行优化改进,建立了适用于电加热服装的改进模型。与实验数据对比表明：所建立的通用模型和电加热服装改进模型对局部皮肤温度的预测误差分别不超过0.58℃和0.47℃,具有较好的准确度。所建立的模型可应用于低温暴露场景中穿着主动加热服装的人体热安全及服装防护性能评价,为公共安全以及环境工效学领域的人员防护、应急管理和防护装备研发提供参考。

碘-131单光子发射计算机断层扫描(single photon emission computed tomography,SPECT)平片成像已广泛应用于甲状腺癌的临床诊断和治疗评估中。由于碘-131发射的Gamma光子能量较高,穿透SPECT准直器隔壁的概率较大,易导致最终图像上出现放射状伪影。为解决该问题,该文提出了一种点扩展函数解卷积结合先验正则化的方法,并基于Monte Carlo模拟和临床数据对该方法进行了验证。模拟数据表明该算法具有很好的单调收敛性。当采用127×127的点扩展函数(像素大小2.2 mm×2.2 mm),设置正则化参数为0.01时,模拟数据、临床点源数据和人体数据的放射状伪影区域计数值可分别降低至原始值的4%、35%和28%,同时还可以维持背景区域较低的噪声水平。研究结果表明:该文算法可以有效解决碘-131 SPECT平片成像中的放射状伪影问题,从而提高临床诊断精度。

为了实现火灾初期探测,设计了光学探针式初期火灾探测系统。该探测系统基于可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术与激光遥测技术,采用波长为2.33 μm的激光光源与波长调制光谱(WMS)技术,利用激光作为光学探针替代传统吸收测量腔室,实现了火灾初期基于CO路径积分体积分数的开放光路探测。系统对10 m内的反射面实现了不低于20(μL/L)·m的检测限。国标木材热解火实验表明,该文研制的系统与提出的阈值报警算法具备实现初期火灾报警响应的能力。

单光子发射断层成像(single photon emission computed tomography,SPECT)是放射性核素骨显像的重要成像手段之一。为进一步优化临床上应用于骨显像的SPECT系统的探测灵敏度,降低骨扫描时间,提高骨扫描效率,该文在临床双探头SPECT系统的基础上,设计了高探测灵敏度的骨显像专用准直器。通过设计一系列不同的准直器参数,进行Monte Carlo仿真模拟,对不同准直器的探测灵敏度和图像分辨率进行评估,以验证准直器的几何参数与性能的关系,选出一套准直器的设计方案,并用热圆柱模型实验验证了该准直器的成像效果。结果表明:该准直器在保证图像质量的同时,能显著降低骨扫描的采集时间。

随着中国地下空间工程建设速度加快,在施工过程中存在的独头隧道数量逐年增加。为研究地铁施工阶段形成的独头隧道中发生火灾时的烟气蔓延特性,在某地铁隧道施工区间开展全尺寸现场火灾实验,通过分析隧道整体温度分布、风速分布、烟气层高度等参数并结合现场观测,研究烟气在独头隧道内的扩散和沉降规律。结果表明：在自然通风条件下,烟气向隧道封闭端方向扩散速度慢于向连通端方向扩散速度,扩散速度差异随火源距封闭端距离增加而减少。连通端方向的顶棚烟气温度衰减速率慢于封闭端。烟气在连通端的分布基本符合指数衰减模型,而在封闭端产生明显的蓄积现象,形成一段烟气层高度低至1.5 m以下的危险区间,为烟气控制和火灾应急中的重点区域。

侧向水文连通性改变了河流系统的水动力条件和营养状况,进而对生物群落的多样性、结构和功能造成影响。对侧向水文连通性的研究多集中于平原河流,侧向水文连通性对高原河流系统的生态影响尚待厘清。该文采用野外采样、现场测量和室内鉴定分析相结合的方法,以大型无脊椎底栖动物为水生态指示生物,以青藏高原东北部青海湖的支流泉吉河为研究区域,分析了不同侧向水文连通条件下典型高原河流系统的环境条件差异和底栖动物群落差异。结果表明:侧向水文连通性与底栖动物群落的多样性、结构和功能特征均有较强关联;泉吉河流域的底栖动物多样性对侧向水文连通性降低均呈"先降低后升高"的单谷式响应,显著区别于平原河流的单峰式响应模式。高原河流"低代谢、寡营养"的本底条件造成底栖动物对扰动敏感,底栖动物群落偏好的中度干扰条件由中等水文连通环境向低水文连通环境偏移,是造成单谷响应模式的重要原因。

以火灭火是控制森林火灾蔓延的重要手段之一。然而,现有以火灭火大多依赖专家经验,鲜有定量化分析的相关研究。该文构建了一种用于以火灭火建模分析的定量化火灾蔓延预测模型。该模型采取元胞自动机算法将林火动态蔓延过程定义为网格动力学问题,实现对复杂环境中森林火灾时空动态演化的定量化建模。该模型提出了一种用于以火灭火的网格状态触发机制,将反向点火行为定义为含特定时间触发约束的因素,进而实现对不同时空条件下人为点火因素的定量化模拟分析。为了验证模型的有效性,以2022年8月重庆市北碚区森林火灾为研究案例,分析了不同条件下实施以火灭火策略的效果。实验结果表明：所提出的定量化分析模型能够为森林灭火队伍制订以火灭火策略提供科学辅助,有助于提升森林火灾应急管理的现代化水平。

管道明-满流及混合流流动过程的数值模拟存在计算稳定性差、成本高的问题,尤其在如岩溶区长期水动力预测方面,急需准确、稳定性强且成本低的物理数学模型。基于扩散波动近似和密度连续假设,该文考虑管道流动形式及流态变化过程,提出了多流态管道混合流扩散对流模型,并针对典型管道流问题进行了数值模拟来验证模型的适用性和准确性。结果表明,该模型的计算结果与理论解、SWMM (storm water management model)结果及实验数据十分吻合,准确地模拟瞬时管道混合流动过程。相比SWMM,该模型减弱了在明-满流交替界面的数值振荡现象,计算稳定性更好,对时空离散要求更低。该模型可以为管道长期水动力过程模拟预测如岩溶管道流模拟等提供理论和方法支撑。

投放有效利用率、投放均匀度等是评估航空消防大飞机灭火任务系统性能的顶层指标。该文建立了航空消防大飞机灭火任务顶层指标半物理半经验模型,明确了顶层指标与灭火任务系统设计阶段参数(包括水箱平均排放流量、投放液体总量等),以及灭火任务规划阶段参数(包括投放液体黏度、投放液体密度、飞行速度、投放高度等)间的量化关系;以既定投放效能要求为目标,逆向应用顶层指标半物理半经验模型,提出了顶层指标分解分配方法。以某典型固定翼航空消防大飞机为例,进行灭火任务顶层指标分解分配,计算得到了应用于灭火任务系统设计阶段的“水箱舱门面积”取值范围,以及应用于灭火任务规划阶段的“灭火剂黏度”和“投放高度-飞行速度”辅助决策平面。结果表明,所提出的分解分配方法可为已有机型的迭代设计和灭火任务规划提供理论依据。

输流管道系统中的水击现象会导致流体压强大幅波动,威胁管道和设备的正常工作,因此评价其瞬变流动特性具有重要的研究意义。该文基于流固耦合(FSI)水击理论,建立了能量分析方法,讨论了流体能量和管道能量的变化规律,旨在描述结合部耦合对水击过程瞬变流动特性的影响。首先采用特征线法对流固耦合4方程模型进行数值求解并验证。在此基础上对模型进行数学推导和变换,获得了管道能量和流体能量的物理表达式和控制方程。深入分析了系统中能量的传递和转换过程,进一步借助无量纲因子对结合部耦合的影响进行了定量化描述。分析结果表明:考虑结合部耦合后,管道下游约束减弱,流体能量和管道能量均有不同程度的增大,系统流固耦合的剧烈程度有所增大,管道运动的剧烈程度显著增大,流体压强脉动的剧烈程度稍有减小。研究成果有助于理解和对比流固耦合水击过程动态响应,对定量化描述其瞬变流动特性具有重要意义。

可靠的风险评估结果有助于提升燃气管网安全管理水平。该文提出一种基于模糊层次分析和改进变异系数(FAHP-ICV)的燃气管网量化风险评估方法。结合某省燃气管网实际情况构建了包含3个一级指标、9个二级指标的燃气管网风险评估指标体系。采用FAHP与ICV相结合的组合赋权法确定指标的综合权重,基于统计学中K-means聚类、抽样技术及概率分析方法对指标评分分值进行调整,结合专家经验确定评分标准。采用线性综合评估方法计算管段相对风险值,实现风险排序及风险分级。以某省12个城市燃气数据为基础验证了该方法的可行性与适用性。该方法提升了燃气管网量化风险评估的客观性与准确性。

中国滑坡灾害数量多、分布广、危害大,每年约有80%的地质灾害发生在已查明的隐患点范围之外。监测预警是主动防范地质灾害的重要手段。变形是滑坡最为关键的监测参数。该文旨在梳理总结滑坡变形监测技术和预警方法,评述现有研究进展,分析未来发展趋势,为滑坡灾害防控领域的科学研究和工程实践提供借鉴。地表变形监测技术多易受到外界因素干扰,及时性和可靠性难以得到保障。深部变形监测技术直接获取滑面发展破坏信息,能够发现灾变前兆,但现有设备存在成本高、量程小或操作难等问题。滑坡监测为早期预警提供依据,而早期预警能够减少甚至避免人员伤亡和财产损失,区域性气象预警和单体滑坡预警两类预警方法正在逐渐发展完善中。单体滑坡预警常见方法是分析滑坡变形趋势和突变特征,通过速度、加速度等判据的阈值触发不同级别预警。滑坡智能预警模型将机器学习与地质工程交叉融合,有望提升灾害早期预警的准确性和自动化水平。滑坡高质量监测应综合运用多种技术以克服单一技术的局限,而预警模型则越来越关注变形趋势的智能分析。滑坡动力学机制复杂、个性特征明显,广泛适用的预警模型有待进一步探索。

暴雨内涝的快速预测对于提升灾害应急处置能力具有重要意义。针对传统数值模拟复杂耗时导致难以满足暴雨内涝预测时限要求的问题,该文基于机器学习方法构建城市暴雨内涝时空快速预测模型。利用城市综合流域排水模型(InfoWorks ICM)模拟的高精度网格结果作为数据驱动,综合考虑降雨因素、地理数据以及排水管网的分布情况,分别基于随机森林、极限梯度提升(XGBoost)、K最近邻以及长短期记忆(LSTM)神经网络建立城市暴雨内涝快速预测模型。以北京市某区域为例,开展算例研究,结果表明：随机森林模型的空间预测效果最佳,淹没范围预测准确率可达99.51%,积水深度平均预测误差3.55%;LSTM神经网络模型能准确预测内涝点积涝过程的水深时序变化。在该算例场景下,所构建的机器学习模型可实现s级的暴雨内涝时空快速预测。

热带气旋是典型的多致灾因子事件,探究各致灾因子间的关系可为热带气旋综合危险性评估等研究奠定基础。该研究选取1951—2015年热带气旋登陆中国时最大风速(MWS)和总降雨量(TP)两个致灾因子,构建两者的边缘概率分布,并基于二维Archimedean copula函数构建两者的联合概率分布,分析了联合概率分布特征以及在MWS已知条件下TP的条件概率特征。其中,最优的边缘概率分布和copula函数通过5%置信度的K-S检验和离差平方和最小法(OLS)确定。研究发现： MWS和TP分别符合Weibull和Gamma分布,最优连接函数为Gumbel copula,风雨致灾危险性同时强(弱)的台风发生概率要高于仅单个致灾因子强的台风;台风风速已知,则风速越大,最可能发生的TP越大。若将TP∈[1 000,2 000]×10⁸ m³定义为台风强降雨,当MWS小于等于60 m/s时,风速越大,强降雨发生概率越大;当MWS大于60 m/s,在达到该阈值前,风速越大强降雨发生概率越大,在超过该阈值后,风速越大强降雨的发生概率越小。对于任意TP,均存在MWS阈值,且该阈值随着TP增加而增大。该研究提出的方法与得到的结果能为台风灾害应急管理和防灾减灾等提供理论和技术支持。

近年来受大风天气影响,树倒墙塌、高空坠物、广告牌散落等情况时有发生,严重影响社区居民安全,迫切需要识别出大风天气下社区内重点危险区域并加以防范。该文以北京市石景山区某社区风场为例进行场景建模,利用数值模拟与机器学习寻找社区特征点,完成特征点风速数据到风场数据的预测。以10个特征点数据预测6 681个点的风场数据为例,基于7 917个训练风场、2 026个测试风场的模型训练测试结果表明：东西方向1 m/s以上速度的预测值平均相对误差为5.8%,南北方向1 m/s以上速度的预测值平均相对误差为6.2%。采用该方法可以快速获得满足精度要求的社区背景风场以指导社区风险防范、应急决策与救援,对于保障社区安全具有重要意义。

在社会安全案件审判阶段,对于案件推理依据“排除合理怀疑”标准认定案件事实,是在无罪推定原则下判定嫌疑人是否有罪的关键前提。针对这一问题的研究存在定量化不足的问题。该研究应用链式规则和Bayes推理方法,深入解析“排除合理怀疑”标准,通过理论和实证分析提出主张合理性的判断规则和证据解释的链式规则;定义解释间的独立性,提出证据的独立划分方法以判断主张能否合理解释证据,构建面向该标准的案件推理模型。将构建的案件推理模型应用于车辆冲撞案和故意杀人案2类频发的刑事案件,对控辩双方提出的主张进行模型推理分析,并对比模型分析结果与实际案件事实,验证模型的有效性。研究结果表明：对于达到“排除合理怀疑”标准的与未达到“排除合理怀疑”标准的案件,所提出的模型均能够协助认定案件事实,并给出相应依据。

灾害场景下人员行为规律研究对支撑应急决策有重要意义,但灾害发生有高度不确定性,且灾害场景下相关数据难以实际测得。该文提出一种基于虚拟现实(VR)的灾害场景应激反应诱发方法,即通过灾害题材VR影片诱发个体面临灾害的心理应激,从而达到在实验室条件下研究灾害场景中人的生理、心理及行为特性的目的。该研究通过2个实验对该方法的有效性进行了检验。实验1采集了180位被试观看VR影片前后的情绪量表数据,以及脉搏和皮电等生理数据;实验2采集了75位被试观看VR影片前后的驾驶行为数据。结果表明：被试的心理、生理和行为指标在观影前后均有显著差异,VR影片诱发出了应激反应。该研究为灾害场景下人员行为特性研究提供了研究方法参考。