牛顿插值法在大气监测中的应用

本文将牛顿插值方法通过程序输入ＣＡＳＩＯｆｘ—４０００Ｐ计算器，应用到实际大气环境监测中，与实际监测结果作了对照，取得好的成果．该方法解决了基层监测站因特殊情况数据缺测的问题。     

基于GIS空间插值方法的长湖水质评价

通过对各插值方法选择后取反距离加权法与克立格法对长湖的污染现状进行分析,结果表明大部分水域水质处于Ⅴ类和劣Ⅴ类,只有主要出水口习家口和刘岺闸附近的部分水域的水质可以达到Ⅳ类水质标准.同时发现反距离加权法与克立格法均具有较高的精度,但克立格法优于反距离加权法,这两种方法评价湖泊水质都能取得比较好的效果.     

多孔介质中污染物运移空间变异最优估计

论述了空间变异性分析的原理和方法,着重阐述不同估值方法在多孔介质污染物运移空间变异分析中的应用.实践表明,地质统计学方法能够弥补经典概率统计方法在评价区域化变量空间变异性方面的不足,从而对多孔介质中污染物运移的空间变异性做出更切合实际的分析与评价.     

二苯碳酰二肼分光光度法测定水中六价格样品预处理方法的改进

本文对二苯碳酰二肼分光光度法测定地表水及工业废水中六价铬的样品预处理方法提出了改进措施。改进方法准、快、筒、省，符合环境监测分析要求。用该方法对样品进行预处理后分析，其结果与文献[1]一致。     

基于时空回归克里格和AOD数据的PM2.5时空插值

基于京津冀地区2016年PM_(2.5)浓度监测数据和MOD04的10 km分辨率气溶胶数据,结合时空位置,建立PM_(2.5)回归模型,使用时空回归克里格方法对京津冀地区进行PM_(2.5)时空插值,对比研究时空回归克里格与只使用监测站数据的普通时空克里格方法的时空插值结果。结果表明,两种方法的插值结果时空趋势相同,京津冀地区东南部PM_(2.5)浓度较高,夏秋两季浓度低于春冬两季;时空回归克里格插值结果的均方根误差为26.1,时空克里格插值结果均方根误差为28.3,即兼顾时空趋势并结合气溶胶数据的时空回归克里格插值精度提高了约8%。     

多尺度PM_(2.5)分布特征的空间插值与遥感反演对比

精确识别污染物浓度的空间分布是进行区域大气污染防治的重要基础。利用MODIS卫星数据,采用基于地面气象和环境空气质量监测站点观测数据为基础的反演模型,反演获取2013年12月珠三角地区典型大气污染过程1 km分辨率的PM_(2.5)浓度数据,对比分析遥感反演及基于环境空气质量监测站点观测数据的空间插值方法对区域、城市和乡镇尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现效果差异。结果表明,珠三角地区PM_(2.5)遥感反演结果与地面观测数据的相关性达到0.74,相关性水平较好,遥感反演结果可描述区域、城市和乡镇尺度上PM_(2.5)污染浓度的空间分布特征,识别不同空间位置的污染程度差异;基于站点观测数据的空间插值方法对PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现能力有限,在区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征分析时效果尚可,在站点有限的城市和乡镇尺度分析中效果不佳,容易产生对高浓度污染地区的误判;在需要利用站点观测数据分析区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征时,析取克里金、反距离权重或径向基函数插值方法的效果相对较好。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

基于GIS和LUR模型的西安市PM2.5浓度空间分布模拟研究

基于地理信息系统GIS和土地利用回归LUR模型,模拟西安市PM2.5浓度空间动态分布,结果表明:与PM2.5浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R 2分别为0.501,0.393和0.280;与PM2.5浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R 2分别为0.039、0.021和0.017.未考虑风速建立的LUR模型多元回归的相关系数为0.856,R 2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R 2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,LUR模型模拟效果较好.模拟的PM2.5年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部.     

基于GIS的海洋底栖生物栖息密度空间插值方法

在地理信息系统即GIS的支持下,分别采用反距离加权(inverse distance weighted,IDW)、普通克里格(ordinary krig-ing,OK)、规则样条(regularize spline,RS)和张力样条(tension spline,TS)4种插值方法对2006年7月获得的大连湾底栖生物栖息密度的数据进行空间插值处理,并对插值结果的精确度进行交叉验证,分析和比较不同插值方法获得的分布图。结果表明,插值精确度普通克里格>反距离加权>张力样条>规则样条;4种方法均能较客观的模拟出底栖生物栖息密度的分布趋势,但是在整体趋势和局部趋势两方面的综合考虑下,普通克里格的表现效果更好。文章进一步指出,在确定站位数量及分布前提下,插值结果的精确度可以通过选择空间插值方法得以改善,但其根本还是取决于站位布置的数量和其分布合理性。     

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

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.