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91.
双台子河流域综合水质评价方法的对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究利用双台子河2011年枯、丰、平水期的22个水文监测断面数据,并借助主成份分析法,确定主要污染因子和超标断面。分别采用综合标识指数、单因子、模糊评判、灰色关联四种评价法,选取DO、COD、NH3-N、TP、TN、BOD 6个评价因子,对河流水污染特性进行综合评价与分析。结果表明:以Bartlett球度检验,主成份因子负荷值较高的NH3-N、TP、BOD因子,累积方差贡献率91.97%,主要污染因子;超标断面的污染因子判别应考虑周边污染源的类型和河流上游的排放物浓度。模糊评判、灰色关联评价结果中均没有劣V类,两者的水质类别累积频率均在V类到达100%;考虑到单因子法在同一水质类别中不能判定多项因子共同对水体的综合影响,本文采用标识指数法为最佳评价方法。从枯、丰、平水期的劣V类和V类断面比重分析,枯水期>平水期>丰水期。从劣V类和V类数量与分布来看,盘锦市辖区控制单元的污染程度,比大洼县和盘山县污染较重。 相似文献
92.
以江苏省常州市金坛区为例,借鉴传统LUR模型思路,考虑土壤重金属的源汇关系,加入土壤属性因子,构建LUR-S模型模拟预测了研究区土壤重金属含量空间分布,并与传统LUR模型及普通克里格插值模型结果进行对比,结果表明:(1)研究区土壤重金属含量受到以土地利用为主的源因子及反映重金属在土壤中赋存环境的汇因子的共同影响.就源影响因子而言,土壤Cu、Zn含量分别与2 000 m缓冲区内交通用地面积、2 000 m缓冲区内城市建设用地面积极显著相关(P0.01);就汇影响因子而言,土壤Cr、Cu、Zn含量与OM、Corg、TC、TN极显著相关(P0.01).(2)研究区土壤重金属Pb、Cr、Cu、Zn空间分布预测的LUR-S模型方程R2较传统LUR模型分别提高了0.041、0.406、0.102、0.501,精度检验R2较普通克里格插值模型分别提高了0.147 7、0.011 6、0.231 0、0.081,RMSE较普通克里格插值分别减少了2.413、0.631、1.112、2.138,表明考虑了源汇关系的LUR-S模型预测精度高于传统LUR模型和普通克里格插值模型;(3)LUR-S模型对污染较低、变异较小重金属空间分布预测的适用性较好,而对污染较高、变异较大重金属则较差. 相似文献
93.
94.
基于主成分分析理论和SPSS统计软件,建立湖泊富营养综合评价模型,以云南省九大高原湖泊为例,对滇池等九大高原湖泊营养状态进行综合评价,并与指数评价法评价结果作对比分析。结果表明:基于主成分分析法的湖库营养状态综合评价能较好地反映云南省九大高原湖泊营养状态,综合评价结果优于指数法。 相似文献
95.
96.
嫩江水体溶解氧变化规律的混沌研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前溶解氧研究主要是从生物、化学等方面开展,而对溶解氧自身变化规律的研究很少的特点,以嫩江干流浏园水文站测得的溶解氧质量浓度序列为例,首先进行相空间重构,应用自相关函数法确定出延迟时间、伪邻近点法确定出嵌入维数;然后应用主分量分析(PCA)方法对序列进行分析,表明该序列不是噪声序列而可能是混沌序列,通过计算Kolmogorov熵得出溶解氧质量浓度序列具有混沌特性的结论;最后应用基于关联度的局域加权线性回归预测法对该序列进行了混沌预测研究,得到了比较理想的预测结果,这为应用混沌理论进行溶解氧变化规律的研究提供了依据. 相似文献
97.
长三角典型区土壤重金属有效态的协同区域化分析、空间相关分析与空间主成分分析 总被引:11,自引:8,他引:3
以昆山市为典型区,采集了126个表层土壤样品,通过多元统计学、地统计学与GIS技术相结合,采用基于协同区域化理论的因子克立格法探讨了长三角多个土壤重金属有效态的区域分异,并在剖析不同空间尺度有效态重金属的空间结构特征基础上,应用空间相关分析和空间主成分分析来揭示引起这种分布格局的成因和污染来源,结果表明,昆山土壤有效态重金属服从正态或对数正态分布,变异系数较大,有效态Cd污染最重.重金属有效态在空间上可划分为块金尺度、小空间尺度(15 km左右)和大空间尺度(40 km左右),它可用3个尺度的实验(交叉)变异函数的协同区域化模型线性拟合.空间相关分析中,Cd和Zn在3个尺度中的相关性均极显著,且元素在小尺度和大尺度的相关性比块金尺度更强,大尺度的负相关特征较其它尺度明显.空间主成分分析表明,不同尺度的空间污染来源不同.重金属有效态第一、二主成分的空间分布格局结果表明重金属有效态含量与工业活动、污水灌溉和土壤性质密切相关. 相似文献
98.
Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
99.
100.