基于“双碳”目标下污泥处置方式碳排放量分析——以广州市为例

通过分析广州市城镇污水、污泥产量及各处置方式城镇污泥量,并针对土地利用、建材利用、焚烧利用和卫生填埋等4种不同处置方式,计算污泥处置过程中的碳排放量,依据往年数据,构建多元回归模型,预测未来广州市碳排放量。结果表明,截至2020年底,广州市共有污水处理厂63座,处理能力为774万m³/d,城市污泥年产生量为104.78万t(含水率为80%,下同),处置方式主要以建材利用和焚烧发电为主,二氧化碳当量约为1 690.97×106 kg CO_2-eq,以黄浦、白云和荔湾区排放最多。同时,预测2030年广州市城镇污泥产量将达到2 059.05万t,与此同时二氧化碳当量将达到34 134.48×10⁶ kg CO_2-eq,较2020年增长1 918.63%,因此为了“双碳”目标的实现,必须继续优化城镇污泥的处置方式。     

影响农村公众环保参与程度的主要因子辨析

公众参与是环境保护工作的基础,通过环保公众参与可以弥补政府和市场在环境保护中的不足,减少农业环境管理的费用。为了探讨影响农村公众参与的主要因子,为提高农村公众参与水平提供政策依据,用问卷的形式对无锡市大浦镇550人进行调查。问卷设计8个项目,共计24个问题,收集了农村公众环境意识和公众参与情况的相关数据。对调查结果运用逐步多元回归分析的方法进行统计分析,提取了5个影响农村公众参与最为显著的因子,根据偏回归系数的大小,依次为环保知识水平、环保关注程度、文化程度、环保法律意识、污染感受程度建立了逐步回归方程,根据回归分析结果和大浦镇实际情况,提出把提高大浦镇居民环保知识水平、环保关注程度、环保法律意识以及加强公众对污染的感受程度作为近期提高公众参与水平的快速、有效的方法,为解决该镇农业非点源污染提供了参考。〖     

成都地区2014～2020年PM10变化特征及气象条件分析

利用相关分析、逐步回归等统计方法,考察了成都地区PM₁₀的变化趋势及不同气象要素对PM₁₀变化的作用。结果表明,成都地区PM₁₀逐年递减,月际尺度上呈典型的“U”型分布。PM₁₀质量浓度的变化与最大风速、降水量及气压、日照时数、平均风速的变化负相关,与气温及相对湿度的变化正相关。不同季节影响PM₁₀变化的典型气象因子不同,冬、春季最大风速影响最大,夏、秋季平均风速影响最大。通过建立PM₁₀变化的多元回归预测模型,为成都地区PM₁₀变化的预测及管控措施的制定提供了科学依据。     

关于大气中PM2.5浓度的综合预测

鉴于PM2.5对人体的危害，为了提前预测PM2.5浓度值并及时通过降雨方法降低其浓度，开展了PM2.5浓度综合预测研究。通过对西安市一个空气质量监测点收集到观测数据分析与PM2.5浓度强相关的因素，随后综合考虑天气、温度、风力风向对PM2.5浓度观测值的影响，通过添加虚拟变量及因子分析提取因子的方法，将强相关因素、提取的天气、温度、风力风向因子与PM2.5浓度观测值进行回归预测，最终得到较好预测效果。     

辽宁省海洋经济对地区经济发展的影响分析

基于辽宁省海洋经济的发展现状,从研究辽宁省海洋产业结构的角度出发,利用多元相关分析方法,重点分析了辽宁省海洋各产业对地区经济发展的影响程度.结果表明,在辽宁省海洋产业中,海洋渔业、造船业、交通运输业和旅游业推动了地区经济的增长,而海洋油气业和海盐业对地区经济的拉动作用不明显.     

叶绿素a与环境因子关系的研究——以三明地区某水源地为例

根据2009～2012年水源地水质自动监测所得数据,分析叶绿素a的动态变化与环境因子的相关关系,筛选影响叶绿素a含量变化的环境因子。分析表明:该水源地水库水质状况属贫营养型,其中叶绿素a含量变化主要受总磷、水温、高锰酸盐指数影响,以这3种影响因子建立起的多元回归方程能较好的预测水库叶绿素a的变化趋势。     

西北地区居民生活用电的影响因素分析

通过对西北地区的实地调查,运用多元线性回归模型分析了居民生活用电的影响因素。结果表明:人均收入和家庭人口是影响西北地区居民生活用电的主要因素;家庭对大功率电器的拥有情况在较高的程度上影响着其生活用电的水平;从农村到小城市、中等城市和大城市,居民生活用电量存在明显的阶梯变化特征,其结论为研究中国居民生活用电特征及电力的开发利用水平提供了依据。     

基于多元回归分析的我国能源消费量预测研究

针对目前我国能源消费量预测中变量选取单一、预测误差较大等问题,结合我国能源消费实际情况,引入GDP、人口、煤炭消费量、通货膨胀率建立了我国能源消费量预测的多元回归模型.利用该模型对1985-2010年能源消费量进行拟合,拟合效果较好;利用该模型对2011-2013年能源消费量进行实际预测,最大误差为1.708％,平均误差为1.3269％,最小误差仅为0.6748％,预测精度较高,为我国能源消费量预测提供一种新的途径.     

城市街道汽车污染的多元回归分析

本文以沈阳市为对象，详细论述了城市街道分类、监测点位布置、汽车污染系统调查及污染规律分析。根据现有实测数据，重点进行了汽车污染的多元回归分析，并提出了城市街道汽车污染的防治途径。     

基于FY-3D MERSI Ⅱ数据的辽宁省作物生长季日平均气温估算方法比较

作为反映气候特征的重要指标之一，日平均气温在农业气象灾害监测和气候变化研究等领域承担着至关重要的作用。与传统日平均气温的监测和估算方式相比，遥感技术具有全方位、宏观、动态等不可比拟的绝对优势，能够准确地描述日平均气温的空间异质性。为提高农业服务质量，保证农业健康、可持续发展，探索作物生长季日平均气温遥感反演方法，提高农业气象灾害监测精确度，以FY-3D MERSIⅡ遥感数据为基础，提取研究区日间地表温度(LST_day)、夜间地表温度(LST_night)、归一化植被指数(NDVI),同时还考虑了高程(DEM)、坡度(Slope)两个变量，结合气象站日平均气温数据，分别构建多元线性回归和随机森林日平均气温遥感反演模型，开展辽宁省2021年作物生长季(5—9月)日平均气温遥感监测的应用研究。结果表明：(1)基于多元线性回归模型反演的日平均气温均方根误差(RMSE)为1.71℃,平均绝对误差(MAE)为1.45℃;基于随机森林反演误差RMSE为1.17℃,MAE为0.96℃;整体上，随机森林的日平均气温反演结果更好，适用性更强。(2)实验当天和前1 ...