马尔柯夫模型的福建长汀土壤侵蚀动态预测

rs专题信息提取与gis空间叠加分析技术结合应用,是土地利用变化研究的重要技术手段。本文将两者结合,对平顶山市土地变化进行分析研究,利用马尔柯夫数学模型对未来土地变化进行预测。研究成果可以为城市的发展和规划提供决策依据。

造成目前商品房空置率高的主要原因是房地产开发商需求预测出现偏差从而导致决策失误。本文借助马尔可夫链的相关理论,构建了消费者住宅面积需求动态预测模型,通过算例分析说明了该模型在住宅面积需求预测中的应用,并运用spss统计分析软件对预测结果进行了合理性证明。

为提高坡耕地产量,保护水土流失,分析不同下垫面土壤侵蚀量的预测方法,以2000~2001辽宁北部典型坡耕地数据为样本,建立bp神经网络土壤侵蚀量预测模型,应用2002年土壤侵蚀量数据对模型进行检验。结果表明:采用三层bp网络结构,输入层为4个神经元,分别为径流量、降雨量、有机质、覆盖度,输出层为土壤侵蚀量。预测值的合格率为80%,精度较高,具有很好的预测性能。

根据深圳市全市水土流失斑块的调查资料和产沙观测结论,通过选取水土流失主要影响因子:地形、植被、降雨、土壤、城市化人为影响因子,建立侵蚀量与这些影响因子之间的多元回归关系方程,属深圳市首例。其中城市化人为影响因子是反映城市水土流失特点的一个因子,反推求得。建立的模型通过2组实测资料的检验,具有较高的精度,能够较科学地反映深圳地区城市水土流失特点。

在遥感和地理信息系统技术支持下,以青海共和盆地干旱草原1996和2006年的tm和etm影像为基础,结合野外路线考察,对研究区近10年来的沙漠化发展趋势进行了监测。利用马尔柯夫模型,步长为1年,预测了2007—2016年共和盆地不同程度沙漠化面积的变化。研究结果表明,1996—2006年,研究区沙漠化总面积略有减少,但中度和严重沙漠化面积有所增加。在整个预测期沙漠化面积变化明显,其中轻度和重度沙漠化面积将有所减少,而中度和严重沙漠化面积将有所增加。这说明研究区沙漠化行势依然严峻,有必要采取措施防止沙漠化程度的进一步加深。

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色gm(1,1)预测与马尔柯夫预测有机结合,构成灰色-马尔柯夫预测模型,对未来某一时段的房价进行预测。结果表明,该模型是可行的和有效的。

建筑安全事故预测是建筑安全评价和决策的基础。灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程。结合灰色预测和马尔柯夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔柯夫预测模型,并运用灰色-马尔柯夫模型,对1999~2009年全国建筑安全事故死亡人数进行了预测分析。结果表明,该模型既能揭示死亡人数变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。

以建筑施工过程中频发的坍塌事故为研究对象,将灰色gm(1,1)模型与马尔柯夫预测技术相结合,构建坍塌事故的灰色马尔柯夫预测模型,并以我国三级以上建筑工程坍塌事故统计数据为基础,对我国坍塌事故进行趋势分析和状态预测。

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色gm(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

在可持续发展概念的深远影响下，人们越来越关注威胁自己生存的地球上的资源枯竭和环境污染问题，世界各地纷纷兴起绿色革命，积极营建绿色住宅是我国房地产业走可持续发展道路的必然选择。本文以马尔可夫链理论为基础，通过建立基于马尔可夫链的绿色住宅需求预测模型，对绿色住宅市场需求进行预测，为房地产开发企业的住宅产品开发提供决策依据。

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,对西安地铁客流量的数据进行分析预测；然后对原始数据序列滑动平均处理,再用无偏gm(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,将修正后得到的模型与马尔科夫模型进行结合,提出改进的灰色马尔科夫模型预测方法。利用改进后的新模型对地铁客流的预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比。结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有显著提高。

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。

通过对土壤侵蚀预测及其模型的评述,提出了土壤侵蚀预测建模中存在的问题及对策。从目前已经建立的坡面、小流域和区域不同空间尺度上的土壤侵蚀预测模型可知,各空间尺度上指标的选择和模型的建立,均是独立进行的,相互之间缺乏有机的联系,不同空间尺度模型无法进行有效的信息交换。随着水土流失的治理已由点、小流域治理,进入了大规模连片集中治理的阶段,土壤侵蚀预测建模研究的重点,应转向不同空间尺度土壤侵蚀预测模型之间的关系与转换上来。通过建立不同空间尺度间土壤侵蚀预测转换模型,利用小尺度上实用的土壤侵蚀预测模型和数据,对区域水土流失进行定量预测与评价,具有重要的理论与实践意义。

1土壤侵蚀量计算模型 关于土壤侵蚀量的计算，目前国内外主要采用的是美国的通用土壤流失方程 usle(universalsoil-lossequation)，作为一个经验统计模型，它是土壤侵蚀研究过程中的 一个伟大的里程碑，在土壤侵蚀研究领域一度占据主导地位，并深刻地影响了世界各地土壤 侵蚀模型研究的方向和思路。由于usle模型形式简单、所用资料广泛、考虑因素全面、因 子具有物理意义，因此不仅在美国而且在全世界得到了广泛应用。“通用土壤流失方程式” 的形式如下： pcslkra1-1 式中：a——土壤流失量（吨∕公顷·年） r——降雨侵蚀力指标； k——土壤可蚀性因子。它是反映土壤吝易遭受侵蚀程度的一个数字。其单位是， 在标准条件下，单位侵蚀力所产生的土壤流失量； l——坡长因子。当其它条件相同时，实际坡长与标准小区坡长（2

采用数据包络分析(dea)建立了边坡土壤侵蚀效果的评价模型,并对云南、宁夏、湖北等地的高速公路边坡的土壤侵蚀进行了案例分析,结果表明,所建立模型的评价结果与试验分析结果基本吻合,为西部公路边坡土壤侵蚀的效果评价提供了依据。

土壤侵蚀强度分级标准表（sl190-96） 级别平均侵蚀模数[t/(km2·a)]平均流失厚度（mm/a） 西北黄土 高原区 东北黑土区/ 北方土石山区 南方红壤丘 陵区/西南 土石山区 西北黄土 高原区 东北黑土区/ 北方土石山区 南方红壤丘 陵区/西南土 石山区 微度＜1000＜200＜500＜0.74＜0.15＜0.37 轻度1000-2500200-2500500-25000.74-1.90.15-1.90.37-1.9 中度2500-50001.9-3.7 强度5000-80003.7-5.9 极强度8000-150005.9-11.1 剧烈＞15000＞11.1 注：本表流失厚度系按土壤容重1.35g/cm3折算，各地可按当地土壤容重计算之。 土壤侵蚀程度分级指标* 程度 劣地或石 质坡地占 该地面积

桥梁耐久性预测不仅可以揭示桥梁在整个使用期间耐久性退化过程和变化趋势,而且是采取合理维修加固方案的依据.合理的耐久性预测模型保证了桥梁维持在较高的服务水平上,降低了重大安全事故发生的概率,在经济和社会方面都具有重要意义.本文结合马尔科夫过程的特点,建立桥梁耐久性退化模型,总结模型退化步骤,并以具体实例进行计算,得到期望等级与时间的关系曲线,为确定合理的维修加固方案和剩余寿命预测奠定理论基础.

植被盖度与土壤侵蚀量之间的关系在水土流失治理工程中往往被忽视。植被盖度对减小击溅侵蚀的效果是非常明显的。本文以北镇市华丰水土保持试验站2005年数据为例,建立植被盖度与作物生长期数据模型,并以实例对数据进行分析,得出了作为影响水土流失的重要因子——植被盖度直接决定着土壤侵蚀量大小的结论。

将栅格新安江模型与改进通用土壤侵蚀方程进行耦合,建立基于栅格尺度的水沙模拟模型,以淮河上游息县水文站以上为研究区域,基于研究流域dem数据、土地利用数据、土壤数据以及息县站2000年-2010年水文数据,模拟了淮河上游2000年-2010年输沙过程。并基于构建的水沙模型,结合流域2020年和2030年土地利用远景规划数据设定两种土地利用模式情景,定量分析了不同土地利用模式情景对流域土壤侵蚀的影响。研究结果表明:基于栅格新安江模型的水沙耦合模型在淮河上游具有较好的模拟精度,模拟的输沙量相对误差小于15%,确定性系数0.6以上,满足泥沙模拟精度要求;林地用地面积增加5%,流域土壤侵蚀量减少8.78%,城镇用地面积增加8%,流域土壤侵蚀量减少12.73%。研究成果可为淮河水土保持治理和规划提供参考。

将栅格新安江模型与改进通用土壤侵蚀方程进行耦合，建立基于栅格尺度的水沙模拟模型，以淮河上游息县水文站以上为研究区域，基于研究流域dem数据、土地利用数据、土壤数据以及息县站2000年-2010年水文数据，模拟了淮河上游2000年-2010年输沙过程。并基于构建的水沙模型，结合流域2020年和2030年土地利用远景规划数据设定两种土地利用模式情景，定量分析了不同土地利用模式情景对流域土壤侵蚀的影响。研究结果表明：基于栅格新安江模型的水沙耦合模型在淮河上游具有较好的模拟精度，模拟的输沙量相对误差小于15％，确定性系数06以上，满足泥沙模拟精度要求；林地用地面积增加5％，流域土壤侵蚀量减少878％，城镇用地面积增加8％，流域土壤侵蚀量减少1273％。研究成果可为淮河水土保持治理和规划提供参考。

基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要.针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进.该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测.在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据.将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证.实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%.

基于沙厂水库流域1990年、1995年、2005年的tm遥感资料和2000年sport遥感数据,在gis技术支持下,建立了沙厂水库流域土地利用数据库;运用马尔柯夫模型,对研究区域内土地利用动态变化进行分析研究。通过对流域2005年的土地利用变化进行验证,对该流域2010年的土地利用情况进行预测。结果表明:①阔叶林、针叶林、灌木林和农田面积呈上升态势,混交林、其他土地和水域面积呈下降趋势;②3期土地利用流向基本一致,林地之间存在互动变化,其他土地,水域和农田向林地方向转移;③阔叶林、针叶林、灌木林、混交林和其他土地是本流域土地利用变化的主导类型和主要方向,整个演变趋势使林草面积显著增加,林地类型以阔叶林和针叶林为主。