基于克里格插值法的重金属污染分布分析

以变差函数为工具,对青岛某区域上Cu和Ni等重金属元素的污染进行了分析。随机性和结构性是重金属污染数据分布特性,在地质统计学的基础上,利用Sufer 8,对块金和克里格球面模型在不同方向进行变差曲线拟合,预测重金属元素污染区域的平面展布。结果表明,Cu元素与Ni元素污染情况分布各异,但都具有空间自相关性,且在样本点足够多的情况下,克里格插值法的预测精度趋于增高。     

建筑工程质量成本RBFNN预测模型

针对建筑工程质量成本的预测问题,应用径向基神经网络原理,选取预防成本比、鉴定成本比、内部成本比、建筑面积、PPI、建筑用途、工期、现场条件、管理水平、施工地点、利润率共11个指标分析了各指标与质量成本的联系,进而选取4个指标作为神经网络的输入指标。以20组工程数据作为学习样本进行训练,建立建筑工程质量成本的径向基神经网络预测模型并采用均方根误差进行检验,用5组工程数据作为检验样本进行测试。研究结果表明:预防成本比、建筑面积、PPI、工期、施工地点与质量成本存在一定的联系;用模型所得预测结果的最大相对误差为0.016862。RBFNN预测结果与实际情况较吻合,预测精度较高,可用于建筑工程质量成本预测。     

近20年来乌鲁木齐空气质量时空变化趋势分析

基于2001～2018年乌鲁木齐市空气质量监测数据及2014～2018年各监测站点的数据,采用主成分分析法、BFAST趋势分析法、及反距离权重插值法对乌鲁木齐市空气质量进行时空分析。结果表明:乌鲁木齐市空气质量在2012年前呈升高降低交替的趋势,2012年煤改气后呈急速下降的趋势;污染物以PM_(2.5),SO_2,CO为主,方差累计贡献率达到85.37%;由BFAST对AQI时间序列进行分解与识别发现,周期为1年且AQI呈现两头高中间低的双峰型特征,6～8月为U型谷底,趋势上呈现逐年递减的趋势。由空气质量空间分布得出AQI高值区仍然聚集在新疆农科院农场和米东区环保局,低值区则集中在收费所与监测站且由北向南呈逐渐递减的趋势;变化速率最快的为铁路局,改善最好的是米东区环保局,空间插值与主成分分析结果一致。     

煤与瓦斯突出预测的GA-SVM模型及应用

为了对煤与瓦斯突出进行有效预测,将遗传算法和支持向量机相结合,提出煤与瓦斯突出预测的GA-SVM模型。以我国典型的煤与瓦斯突出煤矿15个实例为样本,以交叉验证准确率作为遗传算法的适应度函数,搜索得到径向基核SVM最优惩罚因子C=28.8786、宽度函数σ=0.16508,利用最优参数建立煤与瓦斯突出预测GA-SVM模型进行预测,结果与实际完全一致。应用该模型对云南恩洪煤矿8个突出实例进行预测,并与单项指标法、综合指标法和BP神经网络进行比较。研究结果表明,煤与瓦斯突出预测GA-SVM模型具有较高的可靠性和精确性,能对煤与瓦斯突出进行有效预测。     

沙漠化遥感分类方法对比分析——以新疆塔河下游为例

新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43％和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.     

基于IHS-RELM的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法(IHS)与正则极速学习机(RELM)相结合的预测方法。对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变化的PAR和BW值,优化和声搜索算法的全局搜索能力;利用IHS选取RELM中的输入层权值(IW)和隐含层阈值(B),以均方根误差为目标函数,提高了算法的预测精度。仿真实验结果表明,通过与已有的BP神经网络和SVM预测模型作对比,该方法具有更好的预测效果。     

黄河流域土地市场化、供应结构对建设用地绿色利用效率的空间效应研究北大核心

构建邻接空间权重、距离空间权重和经济距离空间权重,利用空间面板杜宾模型及其偏微分分解方法分析黄河流域土地市场化、供应结构对建设用地绿色利用效率的空间效应。结果表明:①2010—2018年,黄河流域城市建设用地绿色利用效率呈现先下降后上升的态势,且中游>上游>下游。②建设用地绿色利用效率存在空间正相关性,且高—高集聚区主要分布在上游,低—低集聚区主要分布在下游。③土地市场化与住宅用地、公共管理与服务用地结构虽然对本地城市建设用地绿色利用效率产生抑制作用,但是对周围城市具有促进作用,且直接效应与溢出效应均不显著;工矿用地和商服用地结构在距离权重模型和经济距离权重模型下的空间溢出效应显著,且抑制了周边城市建设用地绿色利用效率提升。④产业结构优化对建设用地绿色利用效率产生促进作用,其直接效应与溢出效应均显著,而城镇化与建设用地绿色利用效率存在“倒U型”关系。     

神经网络方法在地表高程预测中的应用研究

从地表高程预测的研究现状出发,基于Matlab神经网络工具箱构建了广义回归神经网络(GRNN),建立了能够预测地表高程的神经网络预测模型,并与反距离加权法(IDW)的预测结果进行了比较分析。结果表明,GRNN方法计算简单,在相同的样本数据条件下,GRNN的预测精度较高,表明神经网络方法在地表高程预测中的应用是可行的。     

国家公园类景区网络关注度时空变化特征研究——以泛长三角地区为例

旅游网络信息是景区客流量预测研究的重要基础。以泛长江三角洲地区4A级以上国家公园类景区为研究对象,基于百度指数获取并筛选2010—2016年案例景区网络关注度数据,采用弹性系数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数等指标和GIS反距离权重插值的空间分析方法研究了案例景区网络关注度时空变化特征。结果表明:(1)研究时段内案例景区网络关注度总体呈现上升趋势,但增长速度呈现波动递减的态势;(2)从景区类别角度对比,风景名胜区关注度数值一直最高,2015年之后森林公园关注度增长速度转为最快;(3)网络关注度空间布局"核心—边缘"结构突出,总体呈现分散式集中的"多核"空间结构特征,分布特征年际变化较小,不平衡状态仍将持续存在。     

区域土地利用方式变化对土壤性质影响研究——以土壤钾为例

选取经济发达区原锡山市作为研究区域,以1982年和2005年土壤速效钾作为研究对象,分析探讨不同时空状态下区域土地利用变化对土壤钾含量的影响,以期获得较长时空条件下土壤质量对土地利用变化的响应。20年来,通过统计分析和独立样本t检验表明,原锡山市土壤速效钾含量增加了36.9mg/kg。变异函数分析表明,土壤速效钾的变异函数理论模型呈指数型,块金方差与基台值的比值、自相关阀值发生较大变化。kriging插值分析结果表明,土壤速效钾空间分布较简单,但空间变异明显。     

GIS‐Based Spatial Precipitation Estimation: A Comparison of Geostatistical Approaches1

Abstract: As one of the primary inputs that drive watershed dynamics, the estimation of spatial variability of precipitation has been shown to be crucial for accurate distributed hydrologic modeling. In this study, a Geographic Information System program, which incorporates Nearest Neighborhood (NN), Inverse Distance Weighted (IDW), Simple Kriging (SK), Ordinary Kriging (OK), Simple Kriging with Local Means (SKlm), and Kriging with External Drift (KED), was developed to facilitate automatic spatial precipitation estimation. Elevation and spatial coordinate information were used as auxiliary variables in SKlm and KED methods. The above spatial interpolation methods were applied in the Luohe watershed with an area of 5,239 km², which is located downstream of the Yellow River basin, for estimating 10 years’ (1991‐2000) daily spatial precipitation using 41 rain gauges. The results obtained in this study show that the spatial precipitation maps estimated by different interpolation methods have similar areal mean precipitation depth, but significantly different values of maximum precipitation, minimum precipitation, and coefficient of variation. The accuracy of the spatial precipitation estimated by different interpolation methods was evaluated using a correlation coefficient, Nash‐Sutcliffe efficiency, and relative mean absolute error. Compared with NN and IDW methods that are widely used in distributed hydrologic modeling systems, the geostatistical methods incorporated in this GIS program can provide more accurate spatial precipitation estimation. Overall, the SKlm_EL_X and KED_EL_X, which incorporate both elevation and spatial coordinate as auxiliary into SKlm and KED, respectively, obtained higher correlation coefficient and Nash‐Sutcliffe efficiency, and lower relative mean absolute error than other methods tested. The GIS program developed in this study can serve as an effective and efficient tool to implement advanced geostatistics methods that incorporate auxiliary information to improve spatial precipitation estimation for hydrologic models.     

Effects of Spatial and Temporal Data Aggregation on the Performance of the Multi‐Radar Multi‐Sensor System

The objectives of this study were to (1) evaluate the performance of the Multi‐Radar Multi‐Sensor (MRMS) system in capturing precipitation compared to gauge data, and (2) assess the effects of spatial (1–50 km) and temporal (15–120 min) data aggregation scales on the performance of the MRMS system. Point‐to‐grid comparisons were conducted between 215 rain gauges and the MRMS system. The MRMS system at 1 km spatial and 15 min temporal resolutions captured precipitation reasonably well with average R², root mean square error (RMSE), and percent bias (PBIAS) values of 0.65, 0.5 mm, and 11.9 mm; whereas Threat Score, probability of detection, and false alarm ratio were 0.57, 0.92, and 0.40, respectively. Decreasing temporal resolution from 15 min to two hours resulted in an increase in R² and a decrease in RMSE, whereas PBIAS was not affected. Reducing spatial resolution from 1 to 50 km resulted in increases in R² and PBIAS, whereas RMSE was decreased. Increasing spatial aggregation scale from 1 to 50 km resulted in an R² increase of only 0.08. Similarly, improvement in R² was only modest (0.17) compared to an eightfold reduction in temporal resolution (from 15 min to two hours). While aggregating data at coarser temporal resolutions resolved some of the under/overestimation issues of the MRMS system, it was apparent even at coarser spatial and temporal resolutions the MRMS system inherently overestimated smaller precipitation events while underestimated bigger events.     

Simulating nitrogen dynamics in agricultural soils fertilized with pig slurry and urea

Within the framework of an interregional project in the Emilia Romagna region of northern Italy, the coupled MACRO-SOILN model was chosen to estimate soil protective capacity against pollutants. The aim of our study was to evaluate the model to better identify key parameters and processes that influence N losses in agricultural soils. Nitrate N content was monitored in soil under corn (Zea mays L.) fertilized with urea and/or pig slurry, in two field experiments performed on four different soils: a Fienili clay, a Barco-like silt, a Sant'Omobono silt loam, and a La Boaria silty clay soil. Measurements were compared with model predictions. For all soils, nitrate content was underestimated on average by 24 to 88% at lower N rates; it was overestimated by 1 to 104% at higher N rates. The root mean square error (RMSE) was equal to 81.1%. Simulation of crop N uptake and soil water flow, estimation of the ammonia losses at pig slurry spreading, and N transformation parameter setting were considered as possible error sources. The calibration of crop N uptake gave rise to good model efficiency index values. The RMSE for the simulation of soil water content varied between 9.8 and 20.2%. A more accurate setting of the ammonia losses and of the feces transformation parameter values could allow the RMSE for the simulation of soil nitrate content to be reduced by no more than 10 to 15%. It is possible for the model not to include the simulation of processes that could have relevant effects on the soil N dynamics.     

南充市近十年酸雨变化特征及降水化学组成研究

依据南充市2003~2012年城区降水环境监测统计资料,分析了酸雨变化特征及降水离子化学组成。研究表明:这十年,酸雨频率平均为50.4%,2007年降雨量为最高,呈波动递减趋势变化,降水年平均pH值为4.88,呈现"低—高—低"的变化特征,城区酸雨频率和降水pH值月均值变化呈现高低交替的波动趋势。城区降水中主要阳离子成分是Ca2+,主要阴离子成分是SO2-4和NO-3。(SO2-4/NO-3)比值逐年下降,平均比值为7.82,酸雨污染类型仍以硫酸型为主;降水(NH+4+Ca2+)/(SO2-4+NO-3)和Ca2+/NH+4比值呈波动性变化,2007年分别达到最高值为6.71和50.27,除2010年比值均较低小于1外,近年来均有增加趋势,表明碱性离子缓冲能力增强了,降水酸度降低,pH值增加,但2007年pH值较低,主要与降雨量有关。综合分析,降水酸度不仅是酸性离子和碱性离子中和作用,也受其他离子浓度和降雨量、风向等气候条件、距离传输以及地形等影响。     

化学沉淀法处理高浓度氨氮废水的试验研究

实验采用磷酸氨镁沉淀法（MAP法）去除垃圾渗滤液中的高浓度氨氮。通过对MgCl2＋Na2HPO4^-、MgSO4＋Na2HPO4、MgO＋Na2HPO4、MgCl2＋NaH2PO4、MgSO4＋NaH2PO4和MgO＋NaH2PO4等六种组合药剂去除氨氮效果的分析比较,得出MgCl2＋Na2HPO4对氨氮的去除效果最好。继而对该组合药剂去除氨氮的影响因素进行了优化。结果表明：pH为9．0,反应时1．3为50min,n（Mg^2＋）：n（NH4^＋）：n（PO4^3-）为1．2：1：0．9时,氨氮可由原来的2100mg／L降低到317mg／L,去除率达84．9％．     

纳米零价铁去除磷酸盐机理研究

纳米零价铁(nanoscale zero-valent iron,nZVI)颗粒具有独特核-壳结构,使其具有较强氧化还原特性,比表面积大和表面活性高等特点,因此被广泛用于不同环境介质中多种污染物的去除修复。本研究采用传统的液相化学还原法合成nZVI颗粒并用于去除水溶液中的磷酸盐。通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射仪(XRD)表征nZVI颗粒的性质。实验研究了nZVI投加量、PO3-4初始浓度、溶液初始pH值对nZVI去除PO3-4效率的影响及微米零价铁(micro-ZVI)和nZVI去除PO3-4的对比。实验结果表明,当PO3-4初始浓度为20mg/L时,随着nZVI投加量从200mg/L增加到1000mg/L,PO3-4去除效率从32.94%上升到90.17%;当nZVI投加量为600mg/L时,随着PO3-4初始浓度从10mg/L增加到100mg/L,PO3-4去除效率从87.33%下降到45.77%;当nZVI投加量为600mg/L且PO3-4初始浓度为20mg/L,溶液pH分别为3和4时,PO3-4去除效率分别为83.63%和92.36%;nZVI和mZVI投加量均为600mg/L且PO3-4初始浓度为10mg/L,nZVI的PO3-4去除率(87.33%)是mZVI(8.86%)的9.86倍。研究结果表明,nZVI能够高效去除水体中的磷酸盐,主要去除机理是吸附和化学沉淀的双重作用。     

磷酸氨镁法处理晚期垃圾渗滤液氨氮最佳工艺条件

高浓度氨氮（NH^＋4-N）是造成晚期垃圾渗滤液难以生物处理的重要原因之一,当前物化法处理垃圾渗滤液中氨氮存在不足。磷酸氨镁（MAP）沉淀法可以彻底地去除晚期垃圾渗滤液中NH^＋4-N,而且生成的沉淀物是非常好的缓释肥料,具有较高的经济价值及应用前景。研究结果表明,最佳的工艺条件为：pH=8.5-9.5,n（N）：n（Mg）：n（P）=1：1：1时,处理效果较好,NH^＋4-N去除率大于96％,且残余总磷（TP）浓度小于原水值。     

1956--2005年上海气象灾害时空变化分析

根据上海市历史气象灾害资料,对1956---2005年上海5种气象灾害的时空变化特征进行了分析。结果表明：①从时问变化来看,气象灾害年际变化呈波动上升趋势;从各灾种来看,1956--1985年影响上海的5种气象灾害发生的次数基本均衡,而1986—2005年暴雨洪涝和大风两种灾害成为影响上海的主要气象灾害。②从空间变化上看,浦东新区和崇明县为气象灾害高发区,而闵行区和金山区为低发区;对各灾种来说,除暴雨洪涝的发生次数和频度在市区最高外,其余4种气象灾害均是在浦东新区最高,而暴雨洪涝是各区发生次数和频度最高的,龙卷风则是最低的。     

基于Landsat／TM和ETM＋的理塘草地沙化趋势及其驱动力分析

文章利用1989、1994、2000和2005年的4期Landsat／TM,ETM＋遥感影像,在几何校正、辐射定标、大气校正的基础上计算了归一化植被指数（NDVI）,建立最小二乘法线性回归方程对多时相NDVI进行同化处理,基于二分模型提取植被覆盖度并转换成荒漠化指数（DI）,对理塘县城附近约103．1km2范围的分类研究结果表明：（1）分为无沙化、轻度、中度、重度和严重沙化5级,其中2005年中度、重度和严重沙化面积分别为2．562km2、2．925km2和1．576km2;中度沙化比1989年减少9．69％,重度和严重沙化分别增多35．79％和161．8％;（2）2005年中度以上沙化面积比1989年增加1．470km2,增加了26．3％,年增加率为1．47％;（3）沙化面积呈前期小、中期大幅增加、后期增加减缓的总体趋势;（4）降水量和风速因子的变化趋势有利于缓解沙化,气温变化趋势没有反映出对沙化的促进作用。人类活动是造成沙化趋于恶化的主要因素;（5）沙化增加趋势与同类研究结果一致。     

Forecasting the impact of meteorological parameters on air pollutants in Andhra Pradesh using machine learning techniques

In the 21st century, air pollution has emerged as a significant problem all over the globe due to a variety of activities carried out by humans, such as the acceleration of industrialization and urbanization. SO₂, NO₂, and NH₃ are the key components contributing to air pollution. Moreover, these air pollutants have a significant connection to several climatic characteristics, such as the speed of the wind, the relative humidity, the temperature, the amount of precipitation, and the surface pressure. As a result, machine learning (ML) is regarded as a more effective strategy for predicting air quality than more conventional approaches such as probability and statistics, among others. In the research, Decision Tree (DT), Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), and Multi-Linear Regression (MLR) algorithms are used to make predictions about air quality, and MSE (Mean Squared Error), RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Squared error), and R² are used to determine how accurate the predictions are.