高原山地农户旱灾应灾行为研究——以云南省南涧县为例

旱灾作为云南省的第一大农业气象灾害,给农业生产造成了巨大的损失。在旱灾面前,人类既是旱灾承灾体,又是减灾政策、措施以及直接抗旱减灾响应行为的具体执行者。在灾害的发生过程中,人类应灾行为对提高旱灾应对能力、减少旱灾损失有着更为实际的效果。该文以云南省南涧县为例,通过问卷调查和入户访谈获取数据,使用主成分分析和系统聚类分析方法对数据进行处理,并将收集到的11种应灾行为分为三大类进行多维尺度分析;根据175名农户对11种应灾行为的评价特点,将这些农户进行判别分析并划分为三类应灾人群,针对不同应灾人群中的典型农户分析其应灾行为特征。     

基于诊断比值的Fisher判别法鉴定海上溢油

采用GC-FID检测分析了8种燃料油、8种中东原油、13种非中东原油的正构烷烃分布特征。以具有地球化学意义和较强的抗风化能力的诊断比值n-C₁₇/Pr、n-C₁₈/Ph、Pr/Ph、LMW/HMW、CPI和（n-C₁₉+n-C₂₀）/（n-C₁₉~n-C₂₂）为建模参数,对中东原油、非中东原油和燃料油进行Fisher判别。由于n-C₁₇/Pr和n-C₁₈/Ph间存在共线性,且燃料油的n-C₁₇/Pr受风化影响较大,所以将其不作为建模参数。所建模型的Wilks's lambda分布所对应的P值为0,表明判别模型是有效的,模型判别准确率达到93.1%。对短期风化30d后的油样的判别准确率也能够达到93.1%,说明模型也同样适用于风化溢油的鉴别。     

土壤重金属地球化学背景值影响因素的研究

在北京、天津、济南、南京、广州和广东省采集了46个土壤样品,样品包括由花岗岩、片麻岩、辉长岩,橄榄辉长岩和石灰岩发育的褐土、黄棕壤、红壤、黄壤、赤红壤、砖红壤和石灰土。测定了样品中铜、锌、锰、铬,钴、镍、铅和砷的含量并进行了Q型因子分析和两组线性判别分析。结果表明,可将46个土壤划分为由酸性岩发育的土壤和由基性岩发育的土壤两大类。酸性岩土壤又可再划分为高铅花岗岩和低铅花岗岩土壤两组.基性岩土壤也可再划分为火成岩土壤和沉积岩(石灰岩)土壤两组。结果又表明,46个土壤的8种重金属元素的地球化学背景值与母岩类型之间的关系远比与土壤类型之间的关系更为密切。     

西藏花岗岩体含矿性的判别

西藏自治区花岗岩类十分发育．共有200多个岩体，可分成5个花岗岩带。由同熔型花岗岩与改造型花岗岩成带分布，组成对花岗岩带。本次利用玉龙等7个斑岩型铜矿岩体的18个样品及7个不含铜矿岩体的18个样品作为判别基础，建立了两个判别函数，然后对其它本知岩体样品进行判别．以确定它们含斑岩型铜矿的可能性。经对全区125个岩体310件样品多组逐步判别的结果，有42个岩体具含斑岩铜矿的可能性。     

气候因子对靖远松叶蜂暴发的影响

运用SAS8.2中的主成份分析法分析了1988~1997年的气象数据,研究了温度、湿度、降雨量与靖远松叶蜂发生的关系,用实验数据对统计分析结果进行了解释,并运用典型判别分析建立了非时滞和时滞预报模型,进一步研究各种气候因子的综合作用.结果表明,10月份较高的气温与较高的湿度有利于靖远松叶蜂大量结茧,为来年的暴发提供虫源;靖远松叶蜂小幼虫的死亡率与温度呈显著线性正相关(r=0.4,P=0.036),与相对湿度呈弱的线性负相关(r=-0.25,P=0.147),即7月较高的温度与较低的湿度有利于靖远松叶蜂的暴发.1991年靖远松叶蜂开始小规模暴发与1990年初霜期异常推迟有关,8月份过多或过少的降雨可能会妨碍靖远松叶蜂病毒的流行,从而有利于靖远松叶蜂大规模暴发.非时滞预报模型回代正判率为81.8%,时滞预报模型回代正判率为72.7%.典型判别函数表明,温度因子是决定靖远松叶蜂暴发的最主要气象因子.图3表4参9     

农村环境质量区划的多元分析

本文提出了适合于农村环境质量区划的分区方法，即首先以主成分分析法分析农村环境质量问题，然后以多种聚类分析法取得一个初始分区系统，最后用判别分析法判别该初始分区系统中各区域单元的类型归属是否正确，对一些类型归属不恰当的作适当调整，最终得到农村环境质量分区系统。文章最后讨论了类型划分问题。     

湖北省湖泊营养物生态分区技术方法研究

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对湖北省湖泊营养物生态分区的尝试. 运用主成分分析法对众多指标进行降维处理,产生彼此互补又能综合反映湖区情况的新指标,构建了湖北省湖泊营养物生态分区指标体系. 在此基础上,根据各区域新指标值结合聚类模型进行湖泊流域的初步分类,利用判别分析完成非湖泊流域的类别归属判别,运用空间自相关分析方法对区域各因素的空间分布格局进行量化分析,以揭示零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,最后根据关联结果确定边界完成分区并进行特征描述. 结果表明,利用该分区技术方法体系可以尽量避免人为因素干扰,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性.      

应用能量利用特性对外来植物入侵潜力的判别分析研究

判别分析是多元统计分析中判断研究对象所属类型的一种重要方法.以华南地区5种主要入侵植物及其伴生或近缘的本地种为研究对象,测定了它们的生物量建成成本(construction cost,CC)和比叶面积(special leafarea,SLA),并以此作为判别因子尝试建立入侵种和本地种的判别模型.结果表明,入侵种和本地种之间的平均CC和SLA存在显著差异.以CC和SLA作为判别因子建立的判别模型进行回代检验,总的预测正确率为82.6%,判别效果较好.其中CC的判别函数系数较大,表明它在判别分析中起到了较为重要的作用,进一步证明了植物的能量利用特性是影响外来种入侵潜力的重要因素.利用此判别模型可以根据任何一种外来植物的CC和SLA来定量判断该物种入侵潜力的大小,为有效评价外来植物入侵潜力提供了新的定量方法;但由于所获得数据的不全面,该模型还存在不足,有待在今后的研究中进一步完善.     

干旱区绿洲土壤盐渍化程度遥感定量评价

土壤盐渍化是制约渭干河-库车河三角洲绿洲内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题.利用Landsat TM遥感数据,构建了多维向量空间下的11个遥感定量指标.首先,采用因子分析方法分析不同程度的盐渍化与这11个指标之间的相关性,并建立因子得分模型.其次,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与盐渍化程度密切相关的指标:氧化铁、归一化盐分指数、地表反照率、植被指数、TM1、TM5、地表温度、湿度指标,并对这些指标建立判别方程,然后对渭干河—库车河三角洲绿洲典型样区盐渍化程度进行评价,将所有的实地样本分别代入判别方程,通过分析,发现判别方程的精度较高,与实际情况较吻合.轻度盐渍化的判别精度为80.3%,中度盐渍化的判别精度为68.75%,重度盐渍化的判别精度为83.65%.中度盐渍化土地的判别精度与轻度盐渍化、重度盐渍化土地的判别精度相比较低,这与中度盐渍化的光谱特征与其它地物易混淆有关.总之,所选取的指标简单,易于获取,有利于盐渍化的定量分析与评价.     

基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法

为有效地预防矿井突水事故,及早识别突水水源是关键工作之一。根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取7种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量。在此基础上,采用主成分分析(PCA)与Fisher判别分析相结合的方法建立突水水源判别模型。以新庄孜煤矿不同水层的水化学特征资料中的33个为学习样本,12个为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与传统Fisher判别分析模型的结果进行比较。研究结果表明:利用PCA与Fisher突水水源判别模型能够有效地消除样本变量指标间的相互影响,使突水水源判别结果更加准确。