中国降水酸度预测模型

利用逐步多元线性回归方法建立了中国降水酸度预测模型。该模型包括：大气中二氧化硫、氮氧化物和总悬浮颗粒物的浓度、单位面积二氧化硫排放量这四个时间和空间变量;地理位置横向坐标、降雨量和辐射强度这三个空间变量。该模型通过回顾检验具有较好的预测精度并在假设未来中国环境状况的基础上,对降水酸度的分布进行了预测。该模型是在地理信息系统工具软件ARC/INFO支持下运行的,其预测方法及结果具有空间特性。     

根据显微测温结果确定混溶CO_2-H_2O包裹体的相体积

利用显微测温结果确定混溶CO_2-H_2O包裹体的成分和体积比是目前建立的一种新的图解法。假如仅知某一混溶CO_2-H_2O包裹体的四个变量中的两个变量,其他两个变量便可以从上述四个变量的关系图求得。利用该图解便可根据部分和总的均一温度测量结果推导出CO_2相的体积分数。反过来,如果有可靠的目测体积估算数据,该方法也可以用来确定某个在达到总体均一化之前发生爆裂的包裹体的理论均一温度。该图解法也可用于NaCl含量≤6wt％的混溶CO_2-H_2O包裹体。     

系统动力学在阿什河流域水污染控制规划中的应用

文章简要介绍了系统动力学,分析了流域水污染控制系统的特点,然后以阿什河流域为例,建立了阿什河流域水污粢控制规划系统的系统动力学模型。该模型以18个状态变量为核心,19个速率变量以及其他辅助变量组成。并对模型做了有效性检验,通过历史性检验和灵敏度分析,可以认为该模型能够真实反映现实系统,稳定性较强,可用于阿什河流域水污染控制的分析及预测。     

Benders计算机程序库的开发及其在环境规划中的应用

混合整变量线性规划模型在国外许多行业和我国环境规划领域得到广泛应用。Benders分解算法是求解大规模混合整变量线性规划问题的一种先进技术,该技术在国外求解运输问题和网络问题范畴的实际问题得到了成功。我们应用Benders技术研制开发了大型计算机软伴;这是在我国系统工程领域和国际环境规划工作中的首次应用。在程序库开发工作中,引进和采用了当今国际上先进的运筹学方法和计算机技术。程序库在求解实际的环境规划问题中获得了初步的成功。我们应用所开发的程序库和数学模型求解了一个具有635个约束条件,1087个变量(其中0—1整变量为126个)的实际城市综合整冶规划问题。这是至今国内所求解的最大规模的混合整变量线性规划问题,也是国际上用Benders方法求解的最大的环境规划问题。     

离散型多准则最优化决策模型在NEQDSS中的应用

离散型多准则最优化决策模型(简称DMODM)是解决由有限决策变量离散取值生成的、评价准则为多个的一类决策优化问题的模型。与目前常见的决策模型或方法相比,该模型具有适应性强、交互式过程、吸收决策者的参与以及离散性和求解速度快等特点。本文简要地介绍了该模型的原理及其两种求解方法,并具体描述了国家环境质量决策支持系统(简称NEQDSS)选择该模型的依据、决策过程、具体数学模型的选择与匹配、决策控制变量确定与取值,以及决策目标确定和交互式过程等应用情况。最后对该模型在NEQDSS中的应用效果作了总结评价。     

中国经济增长与环境污染关系的再检验——基于全国省级数据的面板协整分析

运用面板协整工具和动态最小二乘法（DOLS）对我国1985-2007年间30个省级行政区环境污染变量与经济增长变量的关系进行了实证检验,与以往研究相比,该方法的检验结果具有更高的势值（power）和稳健性。结果显示我国工业废气污染、工业废水污染和工业固体废弃物污染变量与经济变量之间存在长期协整关系,且变量间均呈现出显著的环境库兹涅茨曲线(EKC)关系,而EKC转折点并没有出现在过低的水平上。目前我国仍面临巨大的环境压力,在减排方面需要花费巨大的经济成本,中国在应对环境变化领域将面临巨大的挑战,必须深入探索经济增长方式转变路径,努力施行减物质化的生态经济发展模式。     

高中数学教师对有效教学相关变量的认识及其意义——以吉林省为例

应用威廉姆的教师有效教学调查问卷,调查了吉林省316名高中数学教师对有效教学相关变量的认识。结果显示,在多项人口学变量上对有效教学认识存在显著差异。其中男女教师在对有效教学认识上差异最大,反馈、评估过程、学习风格、师生互动、热爱内容、教学热情、奉献精神、教学反思和师德九个变量均有显著差异。而不同年级和不同职称的教师对有效教学认识的差异最小(仅二个变量)。     

人均GDP、能源强度与碳排放的面板数据分析

利用2000年-2009年中国各省市的面板数据,考察了人均GDP与能源强度对碳排放的影响。在单位根检验的基础上,对这三个变量进行了协整关系检验,实证结果显示,三个变量间存在长期的均衡关系,并以碳排放为被解释变量,能源强度和人均GDP分别作为解释变量进行回归分析。能源强度和人均财富的提高都会增加二氧化碳的排放量。     

基于贝叶斯理论的小麦籽粒镉铅超标风险预测

对农作物污染风险进行预测具有重大意义.基于贝叶斯定理及数据分布特征,建立了贝叶斯风险预测模型,并使用区域大田调查土壤-小麦重金属含量数据,预测小麦籽粒Cd和Pb超标风险并验证该模型的准确度.结果表明,该模型预测小麦籽粒Cd超标风险时相对偏差较小,以小麦籽粒Cd含量为变量的预测相对偏差仅为(2.66±1.87)%,以土壤DTPA-Cd含量和土壤Cd全量为变量时预测相对偏差则分别为(5.11±3.77)%和(5.88±3.87)%, 3个变量均能使预测结果与真实超标概率的平均相对偏差小于10%.预测小麦籽粒Pb超标风险时,仅小麦籽粒Pb含量的预测相对偏差小于10%.数据来源、数据分布特征和变量的选择是影响贝叶斯风险预测模型预测相对偏差的重要因素.该模型基于大田数据的先验分布,能够有效反映大田生产条件下小麦籽粒重金属与土壤因子间的相互关系,预测较准确,具有应用潜力.     

南岭钨矿成矿地质条件、找矿标志的定量分析及矿床规模的统计预测

本文运用特征分析的方法,以106个钨矿床的实际资料为基础系统地研究了南岭钨矿的成矿地质条件和找矿标志,提出了对钨矿有决定意义的42个地质特征的数字序列。采用对应分析研究大、中、小型钨矿床的统计规律。然后探讨了花岗岩成分对钨矿床规模的影响,指出斜长石(酸性)牌号的增高和相对铁镁质暗色矿物含量的增加,有利于钨矿矿化规模的改善。最后,应用花岗岩成份的11个定量变量和42个地质特征的定性变量(0,1)建立钨矿矿床规模的事件概率回归估计混合模型。 该模型适用于南岭地区范围内的任一个规模不明的钨矿点,只要取得某些必要的地质信息,便可对其矿床规模作出初步评价。     

Fuzzy modelling to identify key drivers of ecological water quality to support decision and policy making

Water quality modelling is an effective tool to investigate, describe and predict the ecological state of an aquatic ecosystem. Various environmental variables may simultaneously affect water quality. Appropriate selection of a limited number of key-variables facilitates cost-effective management of water resources. This paper aims to determine (and analyse the effect of) the major environmental variables predicting ecological water quality through the application of fuzzy models. In this study, a fuzzy logic methodology, previously applied to predict species distributions, was extended to model environmental effects on a whole community. In a second step, the developed models were applied in a more general water management context to support decision and policy making. A hill-climbing optimisation algorithm was applied to relate ecological water quality and environmental variables to the community indicator. The optimal model was selected based on the predictive performance (Cohen’s Kappa), ecological relevance and model’s interpretability. Moreover, a sensitivity analysis was performed as an extra element to analyse and evaluate the optimal model. The optimal model included the variables land use, chlorophyll and flow velocity. The variable selection method and sensitivity analysis indicated that land use influences ecological water quality the most and that it affects the effect of other variables on water quality to a high extent. The model outcome can support spatial planning related to land use in river basins and policy making related to flows and water quality standards. Fuzzy models are transparent to a wide range of users and therefore may stimulate communication between modellers, river managers, policy makers and stakeholders.     

R型聚类对辽河不同断面水质指标相关性分析

河流水质监测中许多指标常常存在着一定的相关性,通过对水质指标相关性研究,可了解水质指标间影响关系及河流污染物的特点,指导河流水污染治理,提高水质量标准。以辽河为例,采用R型聚类方法对辽河不同断面水质指标的相关性进行分析,应用DPS统计软件,通过计算机对监测数据进行运算得出相关系数矩阵和变量的分类树形图。通过分析可看出化学需氧量与五日生化需氧量、高锰酸盐指数与氨氮相关密切。文中对各种水质指标相关关系的内在关联进行深入研究,分析相关指标间的相互作用,以期达到对影响因子的全方位监测与控制,实现对辽河水污染治理及水环境监测评价的作用。     

连续流动分析仪测定水体中氰化物的方法研究

文章对连续流动分析仪测定水体中氰化物的方法进行了研究.实验结果表明,在0～0.500 mg/L线性区间内该方法具有较高的精密度和准确度,其最低检出限为0.001 mg/L.与传统异烟酸-吡唑啉酮分光光度法相比,该方法具有自动进样、分析速率快、试剂耗量低等优点,可应用于大批量常规地表水分析.     

钦州湾水质污染时空变化特征及驱动因素

于2015年4月和9月在钦州湾海域进行了2个航次的环境调查,获取了表层海水温度、盐度、pH、DO、COD、Chl a、石油烃、营养盐和重金属等指标数据,应用主成分分析法研究该海湾水质状况,并探讨影响该海区水质的主要驱动因子。通过主成分分析从18项调查指标中筛选提取出前4个主成分,可以解释原始变量信息73.68%的结果。主成分综合得分分析表明,钦州湾2015年4月水质污染比9月严重,空间分布上由内湾向外湾水质污染呈递减趋势,茅尾海水质污染严重。河流输入、鱼虾贝类养殖、浮游植物消长及水动力过程是影响钦州湾水质时空变化的重要因素。相关分析表明,影响钦州湾水质污染的主要驱动因子是氮营养盐、盐度、pH、Cd和Zn。陆源输入和养殖活动是主要污染源,应加强钦江、茅岭江的水环境保护,科学规划内湾养殖规模,进而改善钦州湾水质状况。     

基于主成分分析法的渭河陕西段水环境质量评价

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性。应用主成分分析法对渭河水环境进行质量评价,评价结果表明,渭河陕西不同地段水质状况不同。总的来讲,渭河污染十分严重。     

层次分析法在矿山水环境质量评价中的应用

层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法,是决策者按照人类决策过程的“分解-判断-综合”的思想特点,对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程。通过分析和研究,从水质和水量两方面入手,建立了矿山水环境质量评价指标体系,应用层次分析法将各层次权重综合,计算出各层次要素对总目标的组合权重,最终确定影响矿山水环境的主要因素为矿化度、pH值、矿山疏排水量以及有机污染指标。     

水华过程水质参数与浮游植物定量关系的研究——以太湖梅梁湾为例

考虑到太湖水华暴发过程中水质参数（如营养盐或水体理化参数）对浮游植物增殖的滞后效应,利用有滞后变量参与的格兰杰因果关系检验和向量自回归模型,分析了太湖梅梁湾湖区2000年~2012年的监测数据,探讨了湖泊水质参数对于水华暴发的影响和定量关系.结果发现,表征浮游植物生物量的叶绿素a（Chl-a）浓度与总磷（TP）、氮磷比（N/P）、水温（WT）之间存在长期的均衡关系,格兰杰因果关系模型和向量自回归模型（VAR）的结果显示,水体中TP浓度、N/P和WT是Chl-a含量变化的格兰杰原因,上述结果提供了湖泊水质参数与蓝藻生物量的定量关系,在其他水质参数保持不变的情况下,约1%湖泊TP含量、N/P和水温的变化分别造成0.97%、0.078%和0.55%的浮游植物生物量的变化.本研究为水华暴发研究过程中水质参数的定量化影响提供一个新颖的视角,考虑了时间滞后变量的时间序列分析方法也可以加深对水华暴发过程的理解.     

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。     

非点源污染河流水环境容量的不确定性分析

基于河流一维水环境容量计算模型和实测水文水质参数的统计分析,应用MonteCarlo模拟方法,分析模型各输入参数的灵敏度以及水环境容量值的概率分布,建立了非点源污染河流水环境容量的分期不确定性分析方法.本方法表达了由于获取的河流系统信息不确定性和非点源污染发生的随机性引起的水环境容量计算结果不确定性,给出了不同水文期在不同可信度下的河流水环境容量,为实现非点源污染的总量控制提供了可靠的基础.应用本方法,对长乐江的总氮水环境容量进行了不确定性分析.结果表明,根据水质控制目标,枯水期、平水期、丰水期中90%可信度的总氮水环境容量分别为487.9、949.8、1392.8kg·d-1,其中稀释容量是各水文期水环境容量的主要组成部分.据此,各水文期流域内的总氮现状入河量需削减1258.3～3591.2kg·d-1,丰水期是削减量最大的时期.不确定性分析方法计算得到的水环境容量是基于非点源污染河流水文水质状况的实际变化,这相对于按某一设计流量来确定水环境容量的常规方法更为科学、合理,拓展了水环境容量的研究思路和方法.     

Environmental factors influencing cyanobacteria community structure in Dongping Lake, China

The present study was conducted to provide a detailed understanding of the variation in cyanobacterial communities of Dongping Lake, which is the final water volume adjusting and storing lake in the east route of the South-to-North Water Diversion Project in China. The spatial and temporal distribution of cyanobacteria was assessed from May 2010 to October 2012 based on monthly samples collected from three stations. Over the 30-month survey, 15 genera and 25 species of cyanobacteria were identified, with cyanobacterial abundance at each monitoring station ranging from undetected to 3.04×107 cells/L, average of 4.27×106 cells/L. The dominant cyanobacterial species were Pseudanabaena limnetica and Aphanizomenon issatschenkoi and not the usual bloom-forming genera such as Microcystis and Anabaena. Cyanobacterial community structure and water quality variables exhibited substantial changes over the period of survey. Redundancy analysis, Pearson correlations, and regression analysis were applied to analyze the relationships among the variables. The results suggested that temperature and chemical oxygen demand were key drivers of the cyanobacterial community composition in Dongping Lake. In addition, the concentration of inorganic nitrogen in the lake had a profound efect on the cyanobacterial abundance as a non-limiting factor in warm periods.