因子分析法在污染源解析方面的应用

针对长春市存在污染的46个土壤采样点,以Hg、Cd、Pb、As、Cu、Cr、Zn七种重金属元素指标作因子分析,从而为长春市表层土壤重金属污染成因的解释提供一定的理论依据。     

吉林市城区地下水脆弱性评价与编图

运用DRASTIC指标体系法,考虑含水层埋深、净补给量、含水层介质类型、土壤介质类型、地形坡度、渗流区介质类型和含水层渗透系数等7项参数,按评价单元进行划分,对吉林市城区地下水脆弱性进行了综合评价;并利用AUTOCAD绘制出吉林市城区地下水脆弱性成果图。评价成果为吉林市水利部门制定地下水资源管理和保护措施提供了科学依据。     

判别分析方法在水质评价中的应用——以饮马河流域为例

应用判别分析方法对饮马河流域4个断面的水质进行了判别归类。经过变量的引入和剔除,依次选入溶解氧、硝酸盐、总磷、化学需氧量、高锰酸盐指数、氯离子6种因子为主要评价因子,并建立了地表水水质评价的数学模型,其判别函数可以成功地对地表水的水质进行判别。结果显示,饮马河和岔路河的水质较好,大部分属于II类水,少数为I类水;双阳河的水质较差,已达到V类水,少数为IV类水。研究表明,判别分析方法在水质评价中的应用具有一定的实际意义,筛选出的变量对判别水质有显著作用。     

BP人工神经网络对长春市土壤质量评价

本文针对城市土壤重金属污染问题,以长春市为例运用人工神经网络理论及方法,建立土壤环境质量评价的BP人工神经网络模型,通过实例分析,并将评价结果与模糊综合评判结果进行了比较,说明运用该模型评价土壤环境质量不但能使评价结果精度大大提高,而且是切实可行的。