稳健变异函数在土壤污染物来源识别中的应用：以某重金属污染场地为例

空间特异值可以提供污染源的位置信息.以Genton稳健估计量为基础的变异函数为研究工具,对某重金属冶炼场地土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、As、Se和Hg含量进行了空间特异值分析,并根据空间特异值的地理位置及土地利用方式等信息指示污染源.结果表明,7种元素变异函数曲线的理论模型符合球状模型,7种元素都具有较小的块金方差,Cu、Zn和Pb只为0.000.与Matheron估计量相比,该研究得到的变异函数具有更小的块金效应,说明Genton估计量能够消除或减弱特异值对变异函数的影响.7种元素的空间特异值多集中在个别小范围内,以簇状形式存在,与该区域冶炼高炉及尾渣堆放处的位置具有很好的相关性,说明冶炼行为及其相关过程是该区重金属的重要来源.     

典型农区耕作土壤重金属空间变异的稳健性分析

以鲁西北典型农区禹城的耕作土壤重金属Cr、Pb含量为例,针对其偏态分布特点与变异函数的非稳健性,研究了克瑞西-豪金斯法(C-H)、中位调节法(MA)、中位数中位偏差法(MMD)和位置的Huber估计(HB)4种稳健统计方法对土壤重金属变异函数的稳健处理效果,交叉检验了各稳健处理变异函数模型用以克里格估值的精度,分析了该地区耕作土壤重金属的空间分布特征。结果表明:研究区土壤Cr、Pb含量变异性较强且其频数分布均呈强烈偏态特征;稳健处理使得变异函数的块金值、基台值总体降低,块金值/基台值和拟合精度均不同程度升高;C-H法和MMD法稳健处理下,土壤Cr、Pb含量克里格空间预测的精度最高,是较优的稳健处理方式;研究区土壤Cr、Pb含量的空间分布呈现局部斑块状的分布格局,目前耕地土壤环境质量良好。该研究结果为该地区耕地环境质量评价和重金属污染防控提供科学依据。     

SPSS与Excel在表征水环境背景特征值中的联合应用

基于SPSS与Excel软件的联合应用,将某一水环境（大渡河上游水系）中8项常规指标（总硬度,矿化度,K^＋ ＋Na^＋,Ca^＋,Mgn,Cl^-,SO4^2＋,HCO3^-）进行背景特征值的统计。首先应用Excel中的函数统计功能,对数据进行格鲁布斯法的剔除统计以及算术、几何平均值的计算,再应用SPSS软件里的P-P概率图,对数据进行分布类型的判别,进而表征出不同分布类型指标的水环境背景特征值。     

地质统计学在水环境研究中的应用

污染物迁移参数的空间变异性是当前水环境领域的研究热点之一,而地质统计学在这方面的研究,有着很好的应用前景。简单叙述了地质统计学的理论及方法,并介绍了其在水环境研究中的最新应用,基于这些应用的案例,对地质统计学在水环境研究中的应用现状进行了分析与评价。     

基于时空地质统计学的滇池水质时空分布模拟

使用滇池水域10个观测站（外海8个,草海2个）上TN、TP、CODMn、DO、BOD、叶绿素a等6个指标在2a间（2005～2006）每个月的观测数据,利用时空地质统计学计算了各指标的时空变异函数和进行了普通克立格估值。从结果来看,时空变异函数可以较好地刻划环境变量与时空变化之间的关系,能更精确地估计环境变量在时间和空间的分布。从各水质指标的模拟结果来看,滇池的污染严重区域主要为北部的昆明城区、东北部的呈贡、东部的大渔地区。     

基于时空地质统计学的滇池水质时空分布模拟

使用滇池水域10个观测站（外海8个,草海2个）上TN、TP、CODMn、DO、BOD、叶绿素a等6个指标在2a间（2005～2006）每个月的观测数据,利用时空地质统计学计算了各指标的时空变异函数和进行了普通克立格估值。从结果来看,时空变异函数可以较好地刻划环境变量与时空变化之间的关系,能更精确地估计环境变量在时间和空间的分布。从各水质指标的模拟结果来看,滇池的污染严重区域主要为北部的昆明城区、东北部的呈贡、东部的大渔地区。     

稳健GIM（1）预测模型及其应用

结合某水域地面水ＢＯＤ５的预测实践，研究提出了稳健ＧＩＭ（１）预测模型。该模型的参数估计运用最小残差绝对和算法，并探讨了其较常规最小二乘法在处理含异常值的系统的优点。实例表明，稳健ＧＩＭ（１）模型比常规ＧＩＭ（１）模型的预测更可行。     

稳健统计技术在近期海洋行业监测检测实验室能力验证结果评价中的应用

本文针对56个海洋行业监测检测实验室进行的海洋生物体中As和海洋沉积物中Cd含量测定结果,采用稳健统计技术（Robust statistical technique）方法进行了评价分析。结果表明,参加本次能力验证活动的大多数实验室检测能力良好,其出具的检测数据可信。少数实验室检测结果有问题或不满意,鼓励这些实验室认真查找问题,积极采取纠正措施,改进实验室管理和质量控制,提升并保持检测能力。研究表明,稳健统计技术在本次实验室能力验证结果评价中应用效果良好,真实全面的反应了各实验室检测能力现状。     

水环境模拟参数随机场空间最优估计精度分析与特异值研究

本文结合克里格方差的特点,对水环境模拟参数随机场空间最优估计的精度进行了分析,结果显示估计精度受变差函数、采样点的空间配置结构等因素的影响,并结合实例探讨了影响水环境模拟参数克里格估计精度的特异值的识别与处理方法。     

拟协克里格法在地下水水砷空间分布特征调查研究中的应用

本文以砷超标的典型地区为例,应用拟协克里格法探讨了当地潜水及两层承压水砷的空间变异特性。该方法建立于线性无偏估值理论的基础上,考虑不同变量间的相关性,引入拟协变异函数,利用已掌握的资料合理补充待研究的样本数据。应用结果表明,当地各层地下水中砷含量变异系数值分别为24.2%、26.02%、41.4%,块金值与基台值之比(C0/C0+C)分别为14.5%、3.9%、31.9%,体现了不同层位地下水砷含量的空间变异性除了受含水层结构差异的影响外,还与含水层中氧化还原条件有关。采用拟协克里格法,以潜水测试数据作为补充样本,校正两层承压水样本的估值结果,将白土山组及新近系承压水砷含量估计精度分别提高了38.1%和31.6%。该方法为大尺度、小样本情况下,开展随机变量的空间变异特征及分布规律研究提供了有效的途径。     

铬污染场地调查数据评估与暴露浓度估计

针对某铬污染场地调查采样得到的1 269个土壤w(TCr)和w〔Cr(Ⅵ)〕,分别采用检出限替代法和Walsh's Test方法分析了未检出值和潜在的异常值.结果表明,异常值的取舍对数据的统计分析结果影响较大,结合该铬污染场地的实际情况和采样记录,最终保留了潜在异常值. 分别采用Q-Q图示法和假设检验方法探讨了该铬污染场地土壤w(TCr)和w〔Cr(Ⅵ)〕的数据分布形态发现,二者均不符合3种常见的分布形态(即正态分布、对数正态分布和Gamma分布),因此,采用基于切比雪夫不等式的非参数方法计算该铬污染场地调查数据的95%UCL(置信区间上限值),确定w(TCr)和w〔Cr(Ⅵ)〕的暴露值分别为0.285 6%和0.022 7%.      

基于信息筛选和拉依达准则识别地下水主要组分水化学异常的方法研究

地下水水化学组分的异常值识别是获取水化学背景值的重要的一环,以往提出的基于水化学各组分内在联系的计算背景值的水化学图法及Durov图法在柳江盆地的研究中均取得了良好的效果,但是水化学图法的计算步骤繁多,过程复杂,对采样精度要求严格.因此,为简化计算过程,快速识别异常,本文借鉴英国地调局识别异常的方法,以沙颍河流域为研究区,针对该区浅层地下水水质资料,利用信息筛选法替代水化学图法,对研究区内水化学主要组分进行异常识别,并将不同识别方法的识别效果进行对比分析.结果表明,尽管存在两种方法单独识别出的异常数据较多,但是水化学图法+拉依达准则和信息筛选法+拉依达准则对地下水主要组分的异常识别效果均较好,异常识别后的剩余数据的阈值范围较为一致,信息筛选法能够在大尺度区域内精度较低条件下,有效地替代水化学图法快速识别出异常值.     

导弹火工品贮存寿命的影响因素分析

以现役某型反舰弹火工品为研究对象,结合其贮存、使用、维护的特点,分析了可能影响贮存寿命的因素.对火工品定寿模式及方法进行了分析,对双因素试验法在火工品定寿方面的优势进行了综述,同时对其过程及模型进行了研究.利用双因素试验法,对某导弹2类火工品定寿的影响因素进行了分析.研究结果表明,温度是火工品贮存寿命最主要的影响因素.     

环境空间分析中常用采样方法及其对空间结构表达的影响

采用几种采样方法在不同的采样密度下分别在两套模拟数据集上进行模拟采样，并以实验半变异函数为结构分析工具探讨了采样方案对具有不同空间分布特征数据的空间结构表达的影响。研究发现，采样密度与采样方法的选取都对空间结构的表达有显著影响。     

污染场地环境调查的土壤监测点位布设方法初探

结合我国污染场地环境调查中土壤监测面临的现状,通过分析国外土壤监测采样的点位布设方法及国内相关技术标准的相应要求,对我国污染场地环境调查土壤监测的点位布设方法进行了探讨。提出土壤样品采集的平面点位、纵向分层布设应考虑的影响因素、基本原则和布点要求,分别对具体的平面、纵向采样点位布设方法进行了分析阐述,为开展污染场地环境调查的土壤监测采样提供借鉴。     

Utility of semivariogram for spatial variation of soil nutrients and the robust analysis of semivariogram

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｈａｓｐｒｏｖｅｎｕｓｅｆｕｌｆｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇｔｈｅｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ (Ｗｅｂｓｔｅｒ,1985;Ｔｒａｎｇｍａｒ,1985;Ｇｏｏｖａｅｒｔｓ ,1999) .Ｍｏｓｔｐｒｅｖｉｏｕｓｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｏｆａｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｓｍａｌｌｓｐａｔｉａｌｓｃａｌｅ(Ｃｈｉｅｎ ,1997) .Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｇｅｏｓｔａｔ…     

龙凤山站大气CO2浓度2种筛分方法对比研究

针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法(SWDV)和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法(REBS)在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明:2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和 58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为(0.1±0.3)×10-6(摩尔比,下同),冬季和秋季次之,在夏季相差最大为(4.2±1.0)×10-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大.