几中统计学方法在环境影响因子辨识中的应用

分析比较了相关分析法、多元线性回归法与逐步回归法在环境影响因子辨识中的功能异同点，以甘肃省白银市为例，用3种统计学方法对城郊土壤-作物系统重金属污染影响因子进行判别，提出了研究区土壤污染修复方案选择指标的建议。     

风景名胜区旅游环境适宜性分析--以中山陵园风景名胜区为例

根据适宜性分析方法,以中山陵园风景名胜区为例,提出了风景名胜区旅游环境适宜性分析的自然状况、环境感应和环境质量3方面8个评价因子,通过网格调查法,从单因子和多因子两方面评价了它的旅游环境适宜性。结果表明,景区内部生态环境优良,尤其是声环境、绿地覆盖率和大气质量,但水环境和垃圾问题不可忽视,同时大部分土地不宜再开发利用,景区外围局部和紫金山登山路径沿线生态环境相对较差。最后针对分析结果,提出通过土地置换、清洁生产、循环旅游等措施改善景区的旅游环境。     

中国长江三角洲流域百菌清水生生物基准研究

通过生态毒理试验,获得百菌清对长江三角洲流域14种代表性水生生物的毒性数据。分别采用评价因子法、物种敏感度分布法和毒性百分数排序法,推导长江三角洲流域百菌清水生生物基准值。评价因子法、物种敏感度分布法和毒性百分数排序法得出的急性基准值分别是0.066μg·L~(-1)、3.00μg·L~(-1)和0.51μg·L~(-1),慢性基准值分别是0.0089μg·L~(-1)、0.40μg·L~(-1)和0.136μg·L~(-1)。比较了3种方法得出的基准值之间的差异并分析了原因,在此基础上,提出了我国长江三角洲流域百菌清水生生物基准推荐值,并与国外基准值进行了比较。研究结果可为中国农药水质标准制修订及水生生物风险评估提供科学依据。     

洞庭湖水污染特征及水质评价

于2016年4月—2017年3月对洞庭湖区11个监测断面396个表层水样进行采集,选取8个水质指标进行因子特征分析,并采用单因子评价法、综合污染指数法和主成分分析法对洞庭湖水质进行综合评价.洞庭湖水体呈弱碱性,总氮(TN)和总磷(TP)为超标污染物.单因子评价法结果表明,TN和TP为洞庭湖水质的主要限制因子,TN参与评价时,洞庭湖水质为Ⅴ类或劣Ⅴ类.综合污染指数法结果表明,洞庭湖水质状况为中污染,平水期水质优于枯水期和丰水期,主要污染因子为TN、TP、五日生化需氧量(BOD5)和高锰酸盐指数(CODMn).主成分分析结果表明,洞庭湖水质主要受p H、溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)和TN等指标影响,西洞庭湖水质较好,南洞庭湖次之,东洞庭湖较差.3种方法是定性和定量评价的有机结合,评价结果不完全一致,故采用多种评价方法来开展水质评价十分重要.     

宝天曼木本植物群落数量排序与环境解释

研究选取14个分别代表植被群落、地形因子、土壤因子的指标,利用宝天曼自然保护区32块样地资料,研究了物种分布与环境之间关系。采用DCCA法可将该地区木本植物群落划分为3个类型;物种与9个环境因子之间存在显著的相关关系,前4轴可解释物种总变异的94.1%;海拔、坡度、土壤含水量、坡向是影响该地区物种分布的主要因子,其中海拔是指示物种分布变化的最敏感因子。不同指标集团的典型相关分析结果表明：地形与植被因子之间、土壤因子与植被因子之间第1对典范相关系数分别为0.712和0.783,存在着显著的相关关系,影响植被特征的最重要地形因子是海拔和坡度,土壤因子为土壤厚度和土壤含水量,而对地形和土壤反应最敏感的植被指标分别为林分密度和平均树高,群落分布状态是由地形和土壤因子共同作用所控制的。     

一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法

径流丰枯聚类研究的传统方法多建立在年径流量的单一指标之上,容易导致分析的片面化。针对这个问题,提出了衡量流域多年径流丰枯状态的三维指标因子及权重,将其耦合到k-means聚类法的相似度计算与收敛分析中,在此基础上对对多年径流进行丰枯聚类,构建了一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法。以该方法对广东省鉴江流域下游化州站1956—2006年的径流系列进行聚类分析,并与基于年径流量单一指标的k-means聚类方法进行对比,结果表明该方法是较全面且符合实际的。     

长江口海域表层沉积物污染及其潜在生态风险评价

根据2004年8月份长江口海域表层沉积物的监测基础资料,采用单因子污染参数法和Hakanson前在生态风险指数法,通过分析长江口不同水域表层沉积物中典型污染要素PCB,Hg,Cd,Pb,As的质量分数,评价了长江口表层沉积物的质量状况。定量确定了长江口表层沉积物的潜在生态风险程度、主要污染因子和潜在生态风险因子;分析了近年来长江口表层沉积物总的潜在生态风险和单个污染要素的潜在生态风险的变化趋势。结果表明:长江口表层沉积物质量状况良好,各典型污染要素的质量分数值均小于背景值,典型污染要素的平均综合指数Cd为1.37,典型污染要素的污染程度由高至低顺序为As>Pb>Hg>PCB>Cd,As是主要环境污染因子;长江口各水域表层沉积物总的对水域均只具有低潜在生态风险,其由高至低的排列顺序为杭州湾北岸>长江口南支>长江口北支>长江口外;各典型污染物对水域也均只具有低潜在生态风险,其由高至低顺序为Hg>PCB>Cd>As>Pb,Hg是主要潜在生态风险因子;近年来,长江口表层沉积物总的潜在生态风险和单个污染物的潜在生态风险均呈现增加趋势。     

环渤海渔港沉积物多环芳烃的污染特征和生态风险评价

2019年5-6月采集了环渤海20个渔港的沉积物样品,采用高效液相色谱紫外成光检测器串联方法对16种多环芳烃(PAHs)进行检测,分析了其分布和组成特征,采用比值法和正定矩阵因子模型法(PMF)对PAHs进行定量源解析,采用效应区间中低值法和中值商法评估其生态风险.10种PAHs的检出率达到100％,表明PAHs在沉积...     

干旱区湿地景观植物群落与环境因子的关系

以塔里木河中下游湿地和艾里克湖湿地为研究对象,探讨干旱区湿地生态系统植物群落空间分布格局特征及影响群落分布的主要环境因子.采用双向指示种分析( TWINSPAN)法对研究区植物群落进行分类,并采用无偏对应分析( DCA)法对该分类结果进行验证,定量分析植被与8个土壤环境因子之间的关系.结果表明,调查样方中共出现38种植物,隶属于15科35属.采用TWINSPAN法可将41个样方中植物群落划分为7个类型,这7个群落类型分别以梭梭(Haloxylon ammodendron)、苦杨(Populus laurifolia)、芦苇(Phragmites australis)、胡杨(Populus euphratica)、盐穗木(Halostachys caspica)、刚毛柽柳(Tamarix hispida)、盐角草(Salicornia europaea)为建群种.DCA排序结果表明,土壤含水量和全磷含量是制约研究区域植被分布格局的主要环境因子.     

北京市门头沟风化煤矸石中汞的赋存形态与溶出特征分析

为探究堆积煤矸石所产生的重金属的污染问题,本文以北京市门头沟5个典型矿区为研究对象,采集矸石山堆积表面风化煤矸石共45个样品,分析测试矸石样品中汞(Hg)的含量,对不同理化性质下各重金属的变化规律进行了初步探讨;利用改进BCR连续提取法,研究样品中Hg的赋存形态,分析其生物可利用性;采用富集因子法、地累积指数法、风险编...     

灰色系统方法在县域生态区划中的应用

为了反映各生态因子之间的内涵不确定性关系,通过对影响区域生态的因子的筛选,进行主成分分析,得到影响龙湾区生态环境的主要因子是各土地使用类型的分布和污染物排放量;通过灰色关联度分析获得各因子对生态影响的权值,结合"星座图"聚类方法将温州市龙湾区区划出3个生态类型,5个发展方向,并形成了对县域生态区划行之有效的方法。     

乌梁素海流域种 养系统氮素收支及其对当地环境的影响

以内蒙古乌梁素海流域为研究区,建立区域氮素流动模型,研究了2006年种-养系统中氮素的收支状况及其对区域环境的影响。研究结果表明,乌梁素海流域氮素投入主要来源于耕地系统,草地系统的投入量很少。耕地系统氮投入量大于支出量,氮素盈余4.03×104t,平均盈余85.0 kg.hm-2。草地系统氮投入量小于支出量,导致草地系统氮收支亏损,亏损额为593 t,平均亏损0.99 kg.hm-2。大量氮亏损是引起当地草场退化的主要原因。此外,该流域每年随地表径流进入地表水的氮总量达9.25×103t,给当地水环境带来了巨大压力。肥料施用是地表水最主要的氮素来源,因此,控制农业面源污染应是当地水环境控制和管理的重点。     

Economic analysis of the composition of household solid wastes

An analysis of economic and social factors affecting the quantity and composition of household solid wastes is reported in this paper. The weekly per capita and per household quantities of eleven selected household solid waste components are analyzed using regression equations. Household income, household size, and the age structure of the population are the major variables affecting the quantities of these components. The results indicate that if all glass, metals, plastics, newspaper, other paper, and textiles were recovered, then about 53% by weight of the summer household solid waste load would be usable resources.     

阳宗海中紫色非硫光合细菌的生态分布

2002年对高原深水湖泊阳宗海水环境进行了综合分析,对阳宗海中的紫色非硫光合细菌(PNSB)的数量进行了调查,利用统计学方法,研究了PNSB类群与环境因子之间的关系.结果表明,影响湖泊中PNSB数量分布的主要因素是水平位点、深度和采水期,溶氧、温度、透明度、COD和叶绿素a等环境因子对PNSB数量分布也有显著影响.通过逐步回归建立了5个模型,可以通过部分环境因子初步预测PNSB的生态分布.各环境因子如叶绿素a含量和透明度之间也有相关性,对这些环境因子进行了初步分析,并计算出它们之间的一元线性回归方程. 图2表8参7     

Identifying factors that influence soil heavy metals by using categorical regression analysis: A case study in Beijing,China

A method was proposed to identify the main influence factors of soil heavy metals. The influence degree of different environmental factors was ranked. Parent material, soil type, land use and industrial activity were main factors. Interactions between some factors obviously affected soil heavy metal distribution. Identifying the factors that influence the heavy metal contents of soil could reveal the sources of soil heavy metal pollution. In this study, a categorical regression was used to identify the factors that influence soil heavy metals. First, environmental factors were associated with soil heavy metal data, and then, the degree of influence of different factors on the soil heavy metal contents in Beijing was analyzed using a categorical regression. The results showed that the soil parent material, soil type, land use type, and industrial activity were the main influencing factors, which suggested that these four factors were important sources of soil heavy metals in Beijing. In addition, population density had a certain influence on the soil Pb and Zn contents. The distribution of soil As, Cd, Pb, and Zn was markedly influenced by interactions, such as traffic activity and land use type, industrial activity and population density. The spatial distribution of soil heavy metal hotspots corresponded well with the influencing factors, such as industrial activity, population density, and soil parent material. In this study, the main factors affecting soil heavy metals were identified, and the degree of their influence was ranked. A categorical regression represents a suitable method for identifying the factors that influence soil heavy metal contents and could be used to study the genetic process of regional soil heavy metal pollution.     

乌梁素海叶绿素a与理化因子的统计分析

利用2008年6月—10月乌梁素海水体叶绿素a浓度与环境理化因子的测定结果,分析了叶绿素a的时空分布特征.运用分层聚类分析法将乌梁素海现有的20个测点分成四类,找出各类测点及总测点中与叶绿素a显著相关的理化因子,建立了多元逐步回归方程.2008年乌梁素海各测点叶绿素a的平均值为6.31 mg.m-3,变幅1.54—26.87 mg.m-3;夏季最高,秋季居中,春季最低,整个区域呈现较明显的东北高西南低的分布趋势.应用SPSS统计分析软件进行相关分析的结果表明叶绿素a与BOD5、悬浮物、浊度、总磷都呈极显著相关,与透明度呈极显著负相关,与pH值和溶氧呈显著负相关.综合逐步回归方程表明,影响乌梁素海叶绿素a的理化因子因不同类型的测点各有所不同,但主要的影响因子有浊度、悬浮物、总磷、总氮、硝酸盐氮和亚硝酸盐氮.     

青海湖高寒湿地生态系统夏季CO2通量日变化及其影响因子研究

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化特征进行分析,并且结合气象观测数据对CO２通量日变化的影响因子进行探讨。结果表明,青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化呈“U”字型,白天8：00—20：00 CO２通量值为负,其他时间为正,最低值出现在12：30,为-15.34 μmol·m-2·s-1。CO２通量日平均值为-3.65 μmol·m-2·s-1（约-13.87 g·m-2·d-1）,表现为明显的CO２吸收,是重要的碳汇。CO２通量与净辐射、气温和表层土壤温度的相关性分析表明,净辐射是影响青海湖高寒湿地生态系统夏季CO２通量日变化的主要因子,气温次之,表层土壤温度对CO２通量的影响最小。采用多元回归分析得出CO２通量与各个影响因子之间的关系符合三元一次线性回归方程,R2=0.689,且达到极显著水平（P〈0.01）。     

批量平衡法研究芳香族酮类化合物在东北黑土中的吸附

本文用批量平衡法研究－系列芳香族酮类化合物在东北黑土中的吸附，采用Ｆｒｅ－ｎｕｎｄｌｉｃｈ吸附等温方程求得土壤吸附常数（ｋｆ），研究表明：１２种芳香族酮类化合物的吸附等温线有线性和非线性两种形式，对化合物的土壤有机碳吸附常数（ｌｇＫｏｃ）进行定量结构－性质（ＱＳＰＲ）分析，发现芳香族酮类化合物的土壤有机碳吸附常数与正辛醇／水分配系数相关不显著，土壤有机碳吸附常数与分子极化率（ａ）有较好的相关性，这     

作物产量决定因子分析

应用主成分分析,将影响水稻产量的一系列因子概括为四个主要因子:(1)土壤肥力因子,(2)栽插措施因子,(3)田间管理因子;(4)产量性状因子。将上述因子作为自变量,水稻产量作为因变量,进行逐步回归分析,得到一个产量预测模型(R=0.962)。根据各变量的回归系数大小,可以得到产量决定因子对产量影响的大小顺序为,田间管理因子>土壤肥力因子。栽插措施因子和产量性状因子对水稻产量的影响未达显著水平。 文中所述的分析方法适用于在不同的土壤条件下预测作物产量的潜在变化。     

我国纺织行业上市公司资本结构实证研究

资本结构是企业筹资的核心问题之一,上市公司资本结构是否合理直接关系到其企业价值最大化的实现.以纺织行业上市公司公开数据为样本,运用回归分析方法,分析影响我国纺织行业资本结构的因素,认为:资本结构与企业获利能力、资产担保价值正相关,与企业规模负相关,与成长性、实际税率相关不明显.