【摘 要】
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矿山开采过程中产生的生态环境污染问题日益突出,针对矿山生态环境的预测评价显得尤为重要。综合运用主成分分析法、灰色预测模型和初等关联函数等方法构建矿山生态环境预测
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,湖南辰州矿业博士后协作研发中心
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矿山开采过程中产生的生态环境污染问题日益突出,针对矿山生态环境的预测评价显得尤为重要。综合运用主成分分析法、灰色预测模型和初等关联函数等方法构建矿山生态环境预测模型,可以很好地为矿业企业在未来环境保护及环保投资方向提供指导与借鉴。首先综合考虑环保资金投入和采矿、选矿对环境及员工的影响构建生态环境评价指标体系。主成分提取后,选取方差贡献率较高的主成分计算分析,可以得到2016年实际得分分别为-4.1776、0.4093、-0.2553以及2016年预测得分分别为-4.2926、-0.2175、0.3312。2016年生态环境评价值为-0.8861,预测值为-0.9708,2017年和2018年的预测评价值为-1.5493、-2.0511。研究结果表明:预测数据与实际数据基本一致,验证了预测模型的有效性,该矿山区域生态环境在持续改善。
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