突发水污染风险的马尔科夫链贝叶斯网络预测

摘要：

突发水污染事故诱因众多且不确定,为预测此类不确定性因素进而进行防控,提前做好风险预防具有较大的经济意义.通过研究突发水污染事故风险因素、马尔科夫链和贝叶斯网络方法,根据现场调研获取的指标因素,提出马尔科夫链和贝叶斯网络相结合的突发水污染风险预测新方法,从纵、横两方面预测突发水污染事故发生的概率,弥补仅用马尔科夫链不能预测上层指标的不足,并为突发水污染事故的预防提供参考依据.实例分析结果表明:人为因素、机械设备因素和环境因素诱发黄河流域突发水污染事故的概率分别为52%、29%、12%,人为、机械设备和环境三方面应重点关注的风险因素分别是违规操作、管道破裂和自然灾害.

关键词：突发水污染、风险预测、马尔科夫链、贝叶斯网络、黄河流域

所属期刊栏目：40

分类号：X522;TV882.1(水体污染及其防治)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51669010;甘肃省自然科学基金资助项目17JR5RA105;甘肃省"十三五"教育科学规划课题GS[2017]GHB0382,GS[2016]GHB0233

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-68,95