利用梯形模糊数与随机模拟提升河流水环境容量计算精度

本文探讨了"基于梯形模糊数和随机模拟的河流水环境容量计算"这一主题，由李冉冉和邹志红两位学者合作完成。他们针对水环境系统中存在显著的不确定性，特别是当模型参数的分布特性表现出较大的离散度和宽广的峰值时，提出了使用梯形模糊数来表征这些参数的方法。梯形模糊数的优势在于它能更好地处理非线性和不精确的数据，使得在实际应用中能够适应复杂系统的特征。 传统上，水环境容量的计算可能依赖于精确的参数值，但在现实情况下，由于数据的不确定性，这种方法可能存在局限性。通过引入随机模拟，他们将梯形模糊数的运算转化为易于理解的实数运算，从而构建了一种耦合模型，将模糊数学理论与随机模拟技术结合。这种方法简化了计算过程，并能更直接地估计水环境容量，同时反映出水环境系统中的动态变化和复杂性。 论文的研究对象是淮河安徽境内某一级支流的部分河段，具体应用了提出的模型进行水环境容量的计算。结果表明，与传统的模糊数截集技术相比，这种方法不仅提高了计算效率，还能够提供更为细致和全面的环境容量评估。文章的关键词包括“水环境容量”、“梯形模糊数”以及“随机模拟”，显示出其核心理论和研究方法。 此外，论文还得到了高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金面上项目的资助，作者李冉冉作为博士研究生，专注于水质评价与预测方法的研究，而邹志红教授则以其丰富的经验指导研究，邮件地址供同行交流与引用。该论文的研究成果对于理解和处理实际水环境问题，特别是在水资源管理和保护方面具有重要的理论价值和实践意义。这篇首发论文为解决水环境容量计算中的不确定性问题提供了一个创新且实用的框架。