A Quantitative Scenario Analysis Method for Ecological Safety Development Trends in Rare Earth Mining Areas
Notice bibliographique
Résumé
Rare earth mining can cause ecological problems as a result of soil erosion and water pollution in local areas.Thus assessing the development trends of ecological safety is crucial in formulating the environmental protection policies in rare earth area.Rare earth mining is a long and complicated process in which the state values of evaluation indicators for ecological safety are dynamic and continual interplay.Hence, conventionally measured indicators are inadequate in this context.An evaluation method based on the theory of quantitative scenario analysis was proposed in this study to analyze ecological safety development trends in rare earth mining areas.First, according to the PSR model framework, six indicators including "mining technology", "mining intensity", "water environment", "soil environment", "waste water, waste gas and waste residue management technologies" and "environmental protection policy", were selected to reveal the ecological safety in mining areas.Second, the crossover probability algorithm, Markov chain and nonlinear programming were utilized to construct a quantitative scenario analysis model for ecological safety development trends.Lastly, the model was verified using the data on Lingbei rare earth mining area located in Ganzhou City, China.Results showed that the quantitative scenario analysis model could be used to calculate the changes in various indicators, their cross impacts in the development process and the occurrence probability of scenario combinations for ecological safety development that were composed of the state changes of each indicator.These findings indicate that the proposed model can effectively and accurately forecast the ecological safety development trends in rare earth mining areas.The conclusions can provide a theoretical basis for environmental protection work in rare earth mining areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».