降水量时间序列变化的小波特征

利用小波变换对降水量时间序列的多时间尺度变化及突变特征进行了探讨。小波变换不仅能将降水量时间序列的频率特征在时间域上展现出来，清晰地给出各种时间尺度的强弱和分布情况以及早涝变化趋势和突变点，而且还能分析出其主要周期。以新安江流域黄山地区主汛期(5—7月)和年降水量为例，计算表明，其年际及年代际时间尺度在时域中分布不均匀，具有明显的局部化特征；同时分析出主汛期降水具有8年、19年左右的周期，年降水存在6年、19年左右的周期；研究还表明，主汛期降水与年降水的时间尺度变化比较接近。     

四川省河流生态环境需水量统计分析评估

本文介绍了标准流量法计算河流生态环境需水量的状况，针对四川省情况结合四川省水文资料，用当前广泛应用的各种标准流量法，对四川省河流生态环境需水量进行统计计算分析。其成果可以为有关部门和设计研究人员提供背景资料或决策依据。     

基于距离测度的层次分析法及其在生态环境质量评价中的应用

层次分析法是一种定性分析与定量分析相结合的系统分析方法,为克服主观判断的影响,通过距离测度对层次分析法中成对比较矩阵的传统构建方法进行改进,提出基于距离测度的层次分析法;在详细论述基本原理和步骤的基础上,以全国各省市生态环境质量评价为例进行应用,并同PPDC法作对比分析.研究表明,基于距离测度的层次分析法能够有效地解决生态环境质量评价问题,为制定生态环境规划和管理提供依据;该建议方法兼顾定性分析和定量计算,概念系统化,结构层次化,易于理解和操作.     

基于集对原理的天然草地分类方法

本文首次将集对原理用于天然草地分类中，以中国新疆某地区的31个天然草地为例进行计算，并将分析结果，与灰色关联度分析法、投影寻踪法以及投影寻踪动态聚类法作了对比分析。结果表明，集对法与三种方法分析结果一致，但集对法计算简单，使用方便，不受样本容量限制，且能清晰和形象地显示所属类别的程度，在多因素聚类分析中具有广阔的应用前景。     

酸雨pH预测的偏最小二乘回归模型

酸雨pH值受酸性离子[SO4^2-]、[NO3^-]和碱性离子[Ca^2 ]、[NH4^ ]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归法建模预测pH值，估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型，克服了自变量之间的多重相关性的问题，因而更具有先进性，计算结果更为可靠。以我国17个城市pH值预测为例，探讨偏最小二乘法的优势，并与最小二乘回归法进行了比较。     

最近邻抽样回归模型在水环境预测中的应用

介绍了最近邻抽样回归模型(NNBR)进行单因子和多因子预测建模的基本思想和算法.该模型概念清晰,结构简单,不需对研究对象的相依形式和概率分布形式作假定,也不需估计太多的参数,是一类数据驱动的非参数预测模型,具有潜在的优势.通过水环境中的两个实例进行了预测应用,结果表明,预测效果较好,并与投影寻踪回归模型(PPR)进行了对比.