拉萨市近49年气温变化特征研究

2019年6月24日拉萨市出现了30.8℃的高温,创历史新高.为了更好的了解拉萨市气候变暖的机理以及评估该区域未来气候的变化状况,本文基于拉萨市自动气象站近49年的观测数据,采用线性趋势法、Mann-Kendall (M-K)突变检验、小波分析、R/S分析等方法深入研究了多时间尺度上气温的时空演变特征.结果 显示:(a...     

达州市城区环境空气质量变化趋势及CMAQ模型预报分析

利用Spearman秩相关系数法、污染日历图、浓度分析法和CMAQ预测模型研究了达州市城区2015-2019年空气质量状况.结果表明:2015-2019年,达州市城区O3浓度变化趋势为显著上升(P＜0.05),季度变化明显,8月易发生因O3超标导致的轻度污染状况;CO年均值变化趋势为显著降低(P＜0.05);NO2年均...     

回灌条件下垃圾填埋体析出氨氮总量模型

文章在试验基础上提出垃圾厌氧填埋场达到稳定后，温度与渗滤液中氨氮析出总量呈二次关系，对试验数据进行相关性分析，其相关系数R2达到0．9185，从而验证了该二次函数关系的正确性。同时本文提出了回灌条件下，垃圾厌氧填埋体氨氮析出总量的模型，为今后该方面研究工作的进一步展开提供借鉴。     

我国低纬度、亚热带地区的降水化学及其雨水酸化趋势分析

在世界上酸沉降研究尚为空白的低纬度、亚热带地区建立了酸沉降监测网。通过两年的监测，结果表明降水中酸度和离子总浓度季节变化明显，Ｃａ￣（２＋）和ＮＨ在降水离子构成中占百分率较高，阳离子总和略大于阴离子总和。两广地区降水酸度是雨水中多种阴、阳离子综合作用的结果，降水中ＳＯ浓度高的地区是ＳＯ＿２排放量高的地区，控制雨水逐年酸化趋势的唯一途径是限制ＳＯ＿２排放。     

珠江(广州河段)表层底泥中污染物的相关性研究

测定了珠江(广州河段)底泥中重金属元素营养物质的含量,对它们之间相关性进行了研究.结果表明:各营养物质(有机质、TN、TP和速效磷)之间相关性显著,尤其是TN与有机质、TP与速效磷之间的相关系数＞0.8,分别达到0.931和0.860,属于高度相关;各重金属元素之间相关性较好,尤其是Cd与Cr、Cd与Cu、Cr与Cu、Cd与Pb、Cr与Ni之间的相关系数达到0.8以上,属于高度相关;各重金属元素和营养物质之间均达到0.05显著性水平下显著相关,尤其是TP与Cu、速效磷与Cd、速效磷与Zn、速效磷与Cu、速效磷与Pb的相关系数均达到0.8以上,属于高度相关.     

环境监测中的各种相关系数及其程序计算

本文介绍了用FoxPor语言编制的秩相关系数、相关系数和匹配度计算程序，可在环境监测中代替计算器使用，具有效率高、稳定好、操作简便等优点。     

山西桑干河流域湿地植被优势种群种间关系研究

采用χ2检验、Pearson积矩相关系数和Spearman秩相关系数检验研究了山西桑干河流域湿地植物群落的种间关系,分别测定了36种植物,共630个种对的种间关联(或相关)。结果表明,1)χ2检验共有79个种对为正关联,16个种对为负关联(P<0.05或P<0.01,下同);Pearson相关系数有51个种对为正相关,34个种对为负相关;Spearman秩相关系数有61个种对呈正相关,14个种对呈负相关。2)χ2检验不能反映两个种对间的数量变化关系,应用Pearson积矩相关系数和Spearman秩相关系数来刻划种对间的数量变化关系;与Pearson积矩相关系数检验相比,Spearman秩相关系数检验具有较高的灵敏度。3)物种之间正相关或正关联,主要是由于它们具有相近的生物学特性,对生境具有相似的生态适应性和相互分离的生态位所致;而物种之间负相关或负关联,则主要是由于它们具有不同的生物学特性,对生境具有不同的生态适应性和相互重叠的生态位所致。     

COD水样保存过程中衰减情况的统计分析

讨论了COD地表水水样与废水水样在保存过程中随时间的衰减变化情况，实验结果表明，COD水样的衰减量与时间呈非常显著正相关，相关系数大于0.99；置信区间估计显示，COD地表水水样保存不宜超过5天，浓度较高的废水水样不宜超过4天。     

西安市某地下停车场细颗粒物浓度分布特征

为了解地下停车场细颗粒物分布特征,通过连续监测西安市某地下停车场不同位置细颗粒物小时浓度并采集PM2.5和PM10样品,计算各测点PM2.5和PM10日均浓度。同时对停车场出入口每小时的车流量进行统计,分析细颗粒物浓度与车流量之间的关系。结果表明:该停车场进出车辆具有明显的时间规律,工作日上班高峰期07:00—09:00出口车辆较多,17:00—21:00入口车辆较多,休息日出口峰值出现在09:00—12:00,入口高峰期出现在19:00—23:00,其余时段进出车辆较少。各测点PM2.5小时浓度值在0.004~0.477 mg/m3,平均为0.082 mg/m3,日平均浓度在0.043~0.090 mg/m3,平均为0.057 mg/m3,PM10日均值浓度为0.083~0.348 g/m3,平均为0.189 mg/m3。停车场出入口细颗粒物浓度与车流量之间呈现正相关性,颗粒物浓度在出入口和车流经过频繁的点位较高且细颗粒物所占比重较小(50%)。     

北京地区不同时段平均PM2.5浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析

利用2014年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra和Aqua卫星的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品,在时间和空间数据匹配的基础上,研究了PM_(2.5)的5 h(10:00—14:00)和24 h(0:00—23:00)两种时段平均浓度及两颗卫星平均AOD的时空分布特征,并建立了AOD与不同时段平均PM_(2.5)浓度之间的回归模型.结果表明:PM_(2.5)的5 h平均浓度和24 h平均浓度值均在城区高、郊区低,最低值位于定陵站;匹配后逐时PM_(2.5)浓度的日变化呈"双峰型",最低值出现在下午,但北京西北部郊区的定陵和昌平镇站因局地山谷风环流和外部排放源的影响,其"双峰型"波动趋势较城区站偏弱,最低值出现在上午;AOD的空间分布特征与PM_(2.5)浓度分布一致,但在郊区由于污染水平分布不均,卫星采集的样本可能来自于周围的清洁大气,导致AOD的最小值在郊区站点明显低于城区站点;两颗卫星平均的AOD与5h PM_(2.5)平均浓度的决定系数高于AOD与24 h PM_(2.5)平均浓度的决定系数;AOD与PM_(2.5)的相关系数在城区高于郊区,郊区排放源分布不均和强的局地系统性环流是造成其相关系数低的重要原因.