污染条件下成都市PM_(2.5)干沉降速率的模拟分析

利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM_(2.5)监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素(风场、温度、湿度和压强)以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM_(2.5)干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM_(2.5)干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM_(2.5)干沉降速率约为0.02~0.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM_(2.5)干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM_(2.5)干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。     

北方寒冷地区冻融期河岸缓冲区土地利用结构对河流水质的影响

以松花江哈尔滨段为研究区域,基于2014—2015年哈尔滨市6个国控水质监测断面逐月水质监测数据和2014年秋季ETM遥感数据,通过不同空间尺度和土地利用类型划分,利用冗余分析等方法研究土地利用结构在北方寒冷地区冻融期对河流水质的影响,结果表明:松花江流域哈尔滨段水质状况整体状况一般,氮污染比较严重,融水期COD与BOD_5高于冰封期,冰封期氮、磷含量高于融水期;冻融期河岸带100、200、500、900、1500 m缓冲区这5种尺度下,对河流水质指标影响最显著的土地利用方式为水域和建设用地,影响最大的空间尺度为100 m缓冲区,200 m缓冲区次之.其中建设用地和旱田与除DO以外的任何水质指标呈正相关,水域则与其呈负相关.融水期水质对土地利用结构的响应关系强于冰封期.在冰封期,水域对NH_3-N影响较大呈显著负相关,建设用地对TN影响较大呈显著正相关.在融水期,建设用地对COD影响较大呈显著正相关.在流域管理中,针对植被覆盖率低、建设用地占比高的流域应加强冻融期土地利用管控,合理开发建设用地.     

振动舱室物理环境持续暴露影响脑力作业状态的回归模型

为探索振动舱室物理环境对脑力作业状态的影响特征,利用模拟舱室并控制其操作温度、噪声、振动,采用正交试验方法测试体能相近的青壮年脑力作业受试者持续暴露2 h的工作绩效及相关生理、心理参数.对测试数据进行方差分析,提取受环境因素影响显著的参数——心率、耳膜温度、血氧饱和度、工作热情及神经行为能力指数,对这些参数进行因子分析得到可反应受试者作业状态的综合指标,并采用多元线性回归方法构建了舱室操作温度与青壮年脑力作业状态综合评价指标之间的数学模型,经分析检验,回归模型具有统计学意义和实用意义.研究成果可为提高振动舱室青壮年脑力作业者工效保护、优化舱室环境控制提供参考.     

溶质迁移模型在地下水有机污染源识别中的应用

采用现场调查与数值模拟的方法,借助RT3D(reactive transport in 3-dimensions),对我国北方某城市局部地区地下水中的四氯乙烯(PCE)和三氯乙烯(TCE)污染来源进行了识别,对污染输入强度进行了反演,并利用Matlab中的Stepwise函数,对影响污染物输入强度的因素进行了多元回归分析.研究结果显示,研究区地下水中的PCE和TCE主要来源于区内使用有机溶剂的工厂和企业.地下水中的PCE和TCE存在天然衰减,在173天中,3个点的PCE浓度分别衰减了93.15%、61.70%和61.00%;TCE分别为70.05%、73.66%和63.66%.通过模拟识别出的4个点状污染源在模拟期间共向含水层中输入0.910 6kg PCE和95.693 8 kg TCE.回归分析结果显示,大气降水与包气带厚度是有机物输入地下水的主要影响因素.35 cm深的包气带中PCE和TCE浓度介于0～5 mg.kg-1之间.以上结果表明,区内地下水中PCE和TCE来源于地表释放的有机污染物.有机污染物一部分在向下迁移过程中自然衰减了,一部分进入包气带,然后又进入了含水层.由于本区第四系以砂卵砾石为主,所以大气降水促进了PCE和TCE向含水层的迁移.     

基于主成分分析的生活垃圾组分模型研究

城市垃圾的组成和性质是垃圾资源化的重要依据,决定着资源化的途径。以武汉市长山口生活垃圾卫生填埋场的生活垃圾作为研究对象,运用主成分分析法分析了其在2011年9月至2012年8月间各组分的变化情况,得到4个主成分;运用多元回归分析法分析了垃圾含水率、灰分比例与主成分之间的关系,并建立了回归模型。该模型可预测垃圾渗滤液、飞灰的产量,为生活垃圾填埋场与焚烧厂的运营提供参考。     

黑龙江省粮食生产的时空格局及动因分析

采用空间自相关、聚类分析和多元回归模型等方法,论文探讨了2000 年以来黑龙江省粮食生产的时空动态及其主要影响因素.结果表明:① 黑龙江省粮食生产规模持续扩大,其中,大豆播种面积及其占农作物总播种面积的比重均经历了“上升-下降”的波动过程,玉米和水稻播种面积不断扩大,但其占农作物播种面积的比重分别在2009 和2011 年超过大豆;② 黑龙江省粮食生产具有一定的空间相关性,大豆空间集聚最显著,玉米次之,水稻最不明显;③ 粮食生产区域化和专门化态势增强,松嫩平原北部及大小兴安岭地区、松嫩平原东南部和三江平原北部分别形成了以大豆、玉米和水稻为主的粮食生产类型区;④ 多元回归分析表明,农业投入、经济环境、技术水平、市场因素是影响黑龙江省粮食生产及其结构时空变化的主要因素.     

燃料NO生成的总包反应速率

基于全面化学反应体系,对燃料ＮＯ的反应特性进行了详细的数值计算和理论分析,指出了目前应用较多的ＤｅＳｏｅｔｅＮＯ总反应模型的不足,同时,通过引入燃料氮氧化过程中关联组分Ｏ与ＯＨ离子的浓度和,用多元回归的方法得到了燃料ＮＯ生成的总包反应速率表达式。     

基于影响因子分析的滑坡位移预测模型研究

将滑坡的影响因索引入到滑坡的位移预测模型中．从滑坡的位移动态变化特征和响应组成组分研究入手,将滑坡的位移分解为趋势项、周期项、脉动项和随机项．针对每一项进行研究,分别选取合适的影响因子变量和函数关系来模拟,并将各项耦合在一起得到位移的初步预测模型。通过对监测数据进行非线性多元统计回归分析,得到位移的最终预测模型。以长江三峡库区的新滩滑坡为实例,通过验证研究,发现将滑坡的影响因子引入滑坡的预测预报模型中的思路是有效可行的,而且可以明显地改善预测预报的时间尺度。     

基于Matlab的神经网络在绵阳空气质量预测中的应用

以绵阳市2014~2016年空气污染指数(API)以及SO 2、NO 2、PM 10等污染物为研究对象,探讨了绵阳市空气污染的变化规律,并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系。尝试采用多元线性回归方法及BP神经网络方法建立污染预报模型,并检验分析两种模型的可行性。结果表明基于BP神经网络的预报模型在污染预报中可行,并建立基于BP神经网络进行空气质量预测的预测模型,利用历史资料进行验证。     

基于MODIS数据的洞庭湖水体面积与多站点水位相关关系研究

针对洞庭湖区,以30 m分辨率的环境减灾卫星CCD影像为参考,对比分析了归一化差异植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）应用于MODIS遥感影像水体面积提取的优缺点。研究发现,选取NDVI并且赋予各月份各自适应的阈值进行水体面积提取,有效避免了采取单一阈值造成的枯水期水体误提以及丰水期水体漏提问题。将提取湖区面积与相应日期水位数据组成水位 面积组,建立湖区面积 水位相关关系。考虑到建立湖区面积与单一水文站点水位间相关关系存在一定空间不合理性,选取逐步多元回归法建立2003~2006年湖区面积与多站点水位间相关关系。结果表明：在高水位和低水位处,洞庭湖面积 水位关系年际间变化不太明显,但在中等水位处（如24~29 m）,湖区面积 水位关系有比较明显的变化,同一水位处湖区面积有逐年减小的趋势。