基于犹豫层次分析和云模型的我国沿海军港气候变化影响与风险评估

针对全球气候变化背景下我国沿海港口自然环境变化的复杂性和不确定性,以及我国沿海军港气象海洋灾害愈加频繁的变化趋势,研究探讨了我国沿海四个主要军港可能面临的气候变化风险.针对风险评估建模时难以有效评判社会因素、自然因素的困难,提出了犹豫层次分析法和云模型结合的研究思路,构建了沿海军港气候变化风险评估模型,旨在为我国沿海军港建设规划和应对气候变化提供决策建议.研究思路和方法途径也可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考.     

基于贝叶斯网络的我国海上能源通道海盗袭击风险分析与实验评估

鉴于能源进口安全保障的重要性及迫切性,针对海上能源通道海盗袭击事件的不确定性与突发性,基于风险理论、贝叶斯网络、蒙特卡洛模拟等方法,建立了海上能源通道海盗袭击风险的量化评估模型,探索了快速、量化评估突发性事件的技术途径,旨在为保障我国能源进口安全提供时效性强、精确度高的决策依据。     

信息扩散模型的窗宽优化与鱼雷战术效能实验评估

针对海洋环境对鱼雷等武器装备战术效能影响的试验数据和案例样本匮乏等普遍性问题,引入信息扩和模糊映射思想,并基于遗传算法改进和发展了最优窗宽扩散模型。该方法可从有限的试验样本中客观拟合出数据结构信息,进而实现有限数据样本信息的合理扩散。利用该方法进行了基于小样本案例的潜射鱼雷战术效能的海洋环境影响评估的信息扩散建模和仿真实验和对比分析。结果表明,窗宽优化的信息扩散模型可有效改进常规信息扩散模型的评估效果,对武器装备环境影响评估中普遍存在的小样本或信息不完备困难有一定参考应用意义。     

“21世纪海上丝绸之路”地缘环境分析与风险区划

基于“21世纪海上丝绸之路”沿线国家因社会制度、发展水平等不同导致的地缘环境的复杂性、人文环境的不确定性,重点开展了“21世纪海上丝绸之路”地缘环境中人文环境的风险分析,引入了云模型的理论方法,针对沿线20个国家的人文环境风险进行了定量化评估及区划.     

气候变化对国家海洋战略影响评估

针对气候变化背景下日益凸显的海洋发展与权益等问题,文章结合IPCC-4报告及部分科学家的研究成果,分析了气候变化的海洋响应,进而从沿海经济发展、海上能源通道、岛礁主权安全等方面阐述了气候变化对国家海洋战略的影响机理;在此基础上,引入风险分析的思路和方法,提出了海洋战略风险的概念,构建相应了指标体系和数学模型;并以海洋主权风险为例。基于地理信息系统（GIS）技术,定量地开展了气候变化对国家海洋战略的影响研究。     

基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真

针对常规海上航线决策没有考虑决策选择过程的问题,引入多选择决策场理论（ MDFT）,构建了海上能源通道航线动态决策模型。基于信息完备、信息不确定和特殊情况等三种情景想定,进行了海上能源通道航线规划决策及其实验仿真。结果表明,决策过程受时间压力和信息质量的制约,时间压力会制约决策质量,同时还可能引起“偏好逆转”现象,信息不确定也会导致确定性决策。该模型不仅综合考虑了海上能源通道航线选择时需关注的各类要素,且模型参数可动态调整,进而能合理模拟真实的海上状况和决策过程。     

舰艇编队反潜战海洋环境影响指标体系构建与实验建模

为了评估海洋环境对大型水面舰艇编队反潜作战效能的影响,在分析大型水面舰艇编队反潜作战样式和武器装备构成的基础上,采用层次分析法构建海洋环境对大型水面舰艇编队反潜作战效能影响评估指标体系和函数关系模型。以直接警戒区反潜作战效能评估为例,引入B样条函数,建立海洋环境要素与海洋环境影响指数之间的映射函数模型,得到影响评估的量化结果。该结果基本反映了海洋环境对大型水面舰艇编队反潜作战的影响程度。     

信息扩散及其在舰载导弹环境影响评估中的应用

针对大气、海洋环境影响舰载导弹效能的试验数据稀少和获取困难等实际问题,引入信息扩散理论对气象水文要素影响舰载导弹的效能进行了小样本数据的信息扩散及相应的评估建模,建立了导弹打靶效能与环境数据之间的输入-输出评估模型,用该模型可得到风速、风偏角、能见度、浪高等气象水文影响要素与导弹效能之间的模糊推理关系和效能评价输出。研究结果对小样本或不完备信息条件下的武器装备的环境影响评估有一定参考应用意义。     

基于不完备数据样本的联合作战大气一海洋环境风险决策

针对大气一海洋环境对武器装备和作战行动影响的实验样本数据稀少的困难，改进和发展了一种非均匀信息扩散技术，该方法可从有限的试验／实验样本结构中客观拟合出数据信息的扩散函数，进而实现有限数据样本信息的合理拓展。利用该方法对影响联合作战的大气一海洋环境实验数据样本进行了信息扩散和仿真建模。实验结果表明该技术可对不完备数据样本进行有效的信息拓展建模，评估结果基本符合客观实际。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。