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1.
以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。 相似文献
2.
大气污染物浓度分布等值曲线的绘制是大气环境影响预测的一项重要工作.采用优化的黑白域矩形网格序列法,结合VB.NET环境下Metafile对象提供的矢量图形绘制新技术,可在一次数据扫描过程中同时实现黑白域划分、黑域边界提取、等值点拟合计算及序列化、等值线绘制等操作,计算量小、效率高、代码量少,可绘制任意浓度等值线,且等值线不相切. 相似文献
3.
利用多次回归拟合水的饱和蒸气压与温度的关系表达式 总被引:1,自引:0,他引:1
在使用于湿球测定锅炉烟气含湿量的过程中,需要查找水的饱和蒸气压,非常不方便.利用D-196和<化工原理>上册中取得部分数据,用多次线性回归的方法,拟合出水在0~200℃范围内的饱和蒸气压与温度的关系表达式;并对该表达式的误差进行了分析,误差均值为0.2‰,最大值也只有0.8‰,完全可以满足环境监测中数据处理的精度要求. 相似文献
4.
芦苇和藨草对不同程度富营养化水体的净化效果研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过设置3种浓度梯度的富营养化水体净化实验,研究了芦苇和藨草的生长状况及其对富营养化水体中N、P的去除效果。结果表明:芦苇和藨草在3种梯度的富营养化水体中均能正常生长,并对水中N、P有明显的去除效果。藨草在处理轻度和中度富营养化水体时要比芦苇占优势,在重度富营养化水体中,芦苇对N、P的去除能力要高于藨草,且二者对水中TP的净化效果要好于TN。通过对受试水样的TN、TP浓度随时间变化的动态曲线拟合得出,水体中TN、TP的浓度随时间变化呈负指数衰减,芦苇和藨草对富营养化水体的净化率随其在水体中停留时间的延长而递增。实验结果为利用挺水植物修复富营养化水体的模式和机理的深入研究提供了科学依据。 相似文献
5.
根据Dixon检验法的基本原理,结合一元线性回归的数学模型,提出了一种简便,快速且能避免整批数据报废的多个回归方程拟合方法。对拟合方程进行的两步F检验,不仅可判明拟合方程线性是否显著,而且还可判明拟合的好坏。同时引入的拟合相关系数γ拟合和拟合剩余标准差S剩两个定量化指标,有助于提高环境监测的质量。 相似文献
6.
7.
有机碳矿化过程可反映土壤CO2的释放强度,该文开展砒砂岩与沙复配土体的有机碳矿化研究,可为土体有机重构理论提供技术支撑和理论依据。该文在前期研究的基础上,主要选取砒砂岩与沙复配比分别为0∶1(CK)、1∶5(C1)、1∶2(C2)和1∶1(C3)的4个典型处理,采用碱液吸收法对土壤有机碳矿化过程进行分析。结果表明,C1、C2和C3处理间的有机碳含量无明显差异但均显著高于CK处理(P0.05)。各处理的有机碳矿化速率在整个培养期内符合对数函数关系(P0.01),可划分为1~11 d的快速下降阶段和11~30 d的稳步下降阶段。第11天的累积矿化量达到总矿化量的54.96%~74.44%。培养结束时,C1和C2处理的累积矿化量和潜在可矿化有机碳含量均显著高于CK处理低于C3处理,累积矿化率也以C1和C2处理最低。各处理土壤有机碳的周转速率常数较CK处理明显降低,滞留时间增加。综上,砒砂岩与沙体积比介于1∶5~1∶2之间时,可有效增加土壤有机碳的积累量,此时单位有机碳的矿化水平较低。 相似文献
8.
采用等温吸附法探讨了重金属镉、锌在青岛地区3种主要土壤(棕壤、潮土和砂浆黑土)中的吸附特征.结果表明,在质量浓度为20~500 mg/L的单一重金属等温吸附试验中,棕壤和潮上对Cd~(2+)、Zn~(2+)的吸附量相近,而黑土对Cd~(2+)、Zn~(2+)的吸附量明显高于棕壤和潮土.Cd~(2+)、Zn~(2+)的双组分竞争吸附表明,3种上壤对Cd~(2+)、Zn~(2+)的吸附量与其单独存在下的情形相比都有所下降.质量浓度分别为20~500mg/L的两种重金属元索等馈竞争吸附时,这3种土壤对Cd2+的吸附量比对Zn~(2+)的大.非等量竞争吸附试验的结果表明,3种土壤中,500mg/L的Zn~(2+)对100 mg/L的Cd~(2+)吸附量的影响均比同浓度的Cd~(2+)对Zn~(2+)的影响大.用Langmuir和Freundlich方程对这两种重金属离子的等温吸附试验数据进行拟合,均呈极显著相关关系. 相似文献
9.
10.