土壤重金属污染评价Fisher模型的建立与应用

针对南充市区土壤重金属污染片区的分类结果,为了判断其有效性,应用多类Fisher判别法,建立了南充市区土壤重金属污染评价的Fisher模型。通过检验,模型具有显著的判别效果,因而该模型可被用于判断环境评价分类结果的有效性。     

澳门半岛近岸海域水质时空变异分析

采用聚类分析和判别分析技术对澳门半岛近岸海域22个监测点2000~2005年期间的监测数据进行水质时空分析,旨在识别澳门半岛近岸海域水质时空变化特征,从而为澳门半岛水质监测网络的优化和近岸海域水质的控制提供支持.监测点位取样时间聚类结果可分为6~9月和1~5月、10~12月2组,与传统的4~9月和10~3月的丰、枯水期划分存在差异;按采样点位的空间聚类结果显示,第1组的监测站点都位于西侧,第2组的监测站点都位于东侧和南侧.通过后退式判别分析,表征空间差异性的显著性指标为pH、氯化物、TSS、颜色;表征时间差异性的显著指标为总磷、氯化物、颜色、氨氮、溶解氧、化学需氧量.空间与时间差异性判别的正确率分别达到84.82%和76.57%,显示后退式判别分析具有较好的指标降维能力和判别能力.     

“Ox增减量”O3人工订正预报方法与应用

为满足环境管理部门"O₃污染过程不漏、AQI类别准确和AQI范围预报准确"的要求,基于大气箱式模型和相似案例分析,引入O_x指标原创性提出"O_x增减量"O₃人工订正预报方法。介绍了该方法的预报思路、预报要点和步骤、历史相似案例库构建与基于大气条件预报的判别分析、方法普适性和局限性等,以期为提高区域、城市O₃业务预报准确率提供技术参考。以东部沿海城市青岛市为研究案例,结果显示,2020年6—9月24 h人工订正AQI类别预报、AQI范围预报准确率分别为91%和68%,比同期业务化运行的WRF-Chem数值模式预报准确率分别提高19%和25%,应用该预报方法可有效提高O₃污染过程预报准确率。     

Fisher法确定稳定分类数

对Fisher法确定稳定分类数作了一些改进,提出利用β值指标来衡量分类的稳定程度,进而确定合理的分类个数。在实际应用中,证明了该方法是可行的。     

汉江堵河流域地表水质时空变化特征

对汉江堵河流域9个点位为期1年的地表水水质理化特性进行时空特征分析,应用〖WTBX〗t〖WTBZ〗检验进行水质季节性变化分析,聚类分析进行空间相似性分析以确定空间尺度的分类情况,判别分析识别显著性指标,并以此反映上述空间聚类分析结果的差异性。结果表明:①Cl-、总溶解性固体（TDS）及浊度（Turbidity） 3项指标没有表现出显著的时间差异性;②温度、pH、NO-3、TP表现为丰水季显著大于枯水季,而SO2-4、HCO-3、NH+4、 DO则表现出相反的变化趋势,即枯水季显著大于丰水季;③空间聚类分析将采样点分为4类;④判别分析体现出良好的指标降维能力,仅需4个指标（NO-3、TDS、SO2-4、HCO-3）即可反映整体水质的空间差异性。     

Fisher法在空气环境监测点位优化中的应用

将Fisher法应用于空气环境监测点位的优化。结果表明 ,该方法使用简便 ,避免了诸多人为因素 ,能反映优化布点后点位的整体代表性     

不同甘蔗基因型光合特性的数值分类

对30个甘蔗基因型光合性状进行数值分类、主成分、聚类和判别分析研究认为，甘蔗基因型间光合性状存在较大差异；利用主成分分析选出3个主成分，方差累计贡献率达到98．5％，蒸腾速率、气孔导度为第一主成分的主导因子，而净光合速率和气孔导度分别为二、三主成分的主导因子；经系统聚类将30个基因型分为三大类，在聚类分析基础上用判别分析选出对甘蔗光合性状数值分类有显著影响的4个光合参数，建立3个判别能力较高的判别模型．表5图1参22     

不同水位期汉丰湖和高阳湖上覆水时空分异特征

为研究三峡库区不同水位条件下澎溪河流域永久性回水区高阳湖与城市内湖汉丰湖的水环境差异,确定影响湖库水环境变化的水质指标,于2018年11月~2019年10月,对两湖库上覆水进行逐月样品采集.以水质监测数据为基础,参照三峡水库调度的时间周期,将采样时间划分为蓄水期,消落期和泄水期3个时段,运用多元统计方法,分析了2个湖库的水环境时空分异特征.单因子水质评价结果显示,湖库水质等级具有时空分异性,浮游植物大量生长发育的3,4,5月及雨量充足的7,8月,2个湖大部分处于劣Ⅳ~劣Ⅴ类,而一年中其他时段主要达到地表水Ⅲ类标准.判别分析表明,透明度,溶氧,电导率,pH值,水温,水深（depth）,总有机碳,总氮和氨氮均为两湖库水环境时空显著性差异的指示因子,泄水期,2个湖库水环境差异不大,但蓄水期和消落期,2个湖水环境具有明显的差异性.主成分分析显示,不同水位条件下,引起湖库水环境变化的主导因子不同,消落期水环境主要影响因子为TN,NH₃-N,水深和pH值;泄水期主要是TN,TP和EC;蓄水期主要影响因子为水深,TOC,TN,TP和NH₃-N.水体污染程度来看,汉丰湖：蓄水期 > 消落期 > 泄水期;空间表现为：HF3 < HF1 < HF2 < HF4 < HF5 < HF8 < HF7 < HF6.高阳湖：泄水期 > 消落期 > 蓄水期;空间表现为GY2 < GY3 < GY1 < GY5 < GY6 < GY4.     

全国及区域尺度上农业旱灾受灾率分级研究

旱灾是影响我国农业发展的重要自然灾害,如何定量评价旱灾的致灾程度,对旱灾等级进行科学界定,对于农业防灾减灾工作具有重要的意义。该文提出以农作物旱灾受灾率(Ia)为分级指标,采用系统聚类法和逐步聚类法为分类方法,拟将农业旱灾划分为5级,分别为无旱(D0)、轻旱(D1)、中旱(D2)、重旱(D3)、特旱(D4),通过判别分析法对分类结果进行验证,以期对全国及区域尺度上的农业旱灾等级标准进行合理地划分。研究结果表明:全国农业旱灾等级划分采用类平均法和重心法划分结果一致,D0为0≤Ia10%,D1为10%≤Ia15%,D2为15%≤Ia20%,D3为20%≤Ia25%、D4时Ia≥25%;在区域尺度上,D0为0≤Ia6%,D1为6%≤Ia13%,D2为13%≤Ia22%,D3为22%≤Ia36%和D4为Ia≥36%。考虑到全国农业旱灾标准的推广性以及未来旱灾可能加重的变化趋势,将全国农作物旱灾受灾率在不同等级的范围提升2%~3%。从实际记录年度旱情来看,两个尺度上的分级结果均比较合理,能很好地解释现有农业旱灾的分级现象,可为今后的农业旱灾应急响应研究和实际工作提供参考。     

工业化水平区域差异与中国能源消费

在对30个省区工业化水平进行了聚类分析的基础上，描述了工业化水平的区域差异。通过对中国煤炭、石油两类非可再生能源的消费在区域工业增长中的判别分析，探讨了区域工业化水平对能源消费水平的影响。这种影响以工业能源密度为动因，促成了区域工业化水平与能源消费总量水平的一致性和差异性。研究结果表明：工业能源密度的降低和能源效率的改进有利于工业化水平提高。