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由于传统方法在气象灾害风险分析实际应用中的分析结果与实际情况相关系数较低,提出基于信息扩散理论的气象灾害风险分析方法。选取致灾危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露性以及区域防灾抗灾能力作为气象灾害风险因子,利用信息扩散理论对气象灾害风险因子数据信息进行集值化处理,扩大样本数据容量,利用评价函数对气象灾害风险定性分析,确定气象灾害等级。经实验证明,设计方法分析结果与实际情况相关系数平均值为0.97,分析结果具有较高的可信度,在气象灾害风险分析方面具有良好的应用前景,能够为气象灾害风险分析提供有力的理论支撑,有助于提高应对气象灾害的能力,避免遭受更大的经济损失。 相似文献
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以磷酸二氢氨硝酸为基体改进剂,利用横向塞曼石墨炉原子吸收法选择最佳的灰化和原子化温度,测定作物中痕量铅,方法线性好,相关系数为0.99928。灵敏度高,准确度好。加标回标率为99.5~105%,相对标准偏差达0.74。 相似文献
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本文从珠江三角洲地区酸雨监测数据资料入手,对本地区酸雨状况及其趋势进行探讨,研究结果表明,本地区酸雨依然严重,且广泛存在。 相似文献
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基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考. 相似文献
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用秩相关系数分析我省主要城市大气环境变化趋势 总被引:5,自引:0,他引:5
主要城市的大气环境监测工作已开展了十多年,积累了相当丰富的资料。笔者利用Spearman秩相关系数法分析了我省主要城市的SO2,TSP的变化趋势,经计算后得出福州、厦门、三明、龙岩、泉州的SO2、TSP下降趋势显著,其它城市无显著变化。 相似文献