基于天气分型的北京地区雷电潜势预报预警系统

对1997-2006年457个雷暴过程的环流形势进行对比分析,将北京地区的雷暴天气分为东北低涡低槽、贝蒙低涡低槽、西来槽等11种雷暴天气型;利用南郊观象台(54511站)的探空资料计算对流有效位能、抬升指数和相对风暴螺旋度等33个对流参数,通过与北京地区SAFAIR3000获取的闪电定位资料进行统计分析,提取BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6个对流参数作为北京地区潜势预报参数;采用事件概率回归(REEP)方法,利用获取的6个对流参数作为变量,形成了11种雷暴天气型下的潜势预报方法。利用WRF模式的预报场,建立适用于北京地区3～36 h雷电潜势预报系统。个例实验结果表明其具有较好准确性。由于该系统建立过程中使用了高分辨率探测资料和中尺度模式的输出结果,实现了雷电潜势预报由点到面,由粗到细的突破,对北京地区雷电预警预报具有一定的应用价值。     

中国FDI区位选择的时空格局演进及影响因素分析

随着中国改革开放的深化和经济全球化的加剧,以全球经济首要“推动者与塑造者”的跨国公司为主体的外商直接投资（FDI）成为中国经济增长和区域发展不平衡的重要催化剂。引入空间自相关和空间自回归模型,用面板数据研究了1995～2009年中国FDI时空集聚特征及其动因。结果表明：各省份实际利用FDI的过程存在较强的空间自相关性,且相关性日渐增强。从总量上来看,仍主要集中在上海、广东、江苏等东部沿海经济发达地区,但是从增速来看,呈现向沿江的重庆、四川等投资条件相对较好的中西部内陆省份转移的趋势。从局部上看,呈现由外资集聚程度较高的省份向周边相邻省份扩散的趋势。空间滞后回归模型也进一步印证了空间依赖性对FDI区位选择的重要影响     

基于夏普里值过程的农村居民收入差距分解

认识农村居民收入差距现状并研究引致收入差距的因素,对缩小收入差距的政策制定有重要意义.本文利用内蒙古和甘肃2个省1500户农户的截面数据,采用夏普里值过程对Gini系数、Theil指数、Atkinson指数这三个不平等指标进行回归分解.分解结果稳健地发现,以县域为代理变量的外部环境因素对收入差距具有重要影响,非农劳动力、培训比和家庭男劳动力比对收入差距的相对贡献度较大,而平均年龄、家庭人口和平均教育对收入差距的相对贡献较小.作为社会网络的人情收支和作为物质资本的人均土地面积对收入差距的贡献极小.从缓解中国西部农村地区间的不平等的角度看,长期而言,支持和促进地区经济发展,增加非农就业机会,提供平等的教育和培训机会,有利于缓解收入不平等.而在城市化进程中,处理好土地问题,避免作为物质资本的土地成为引致不平等的因素,对于未来控制不平等状况有重要意义.     

长江上游月降水人工神经网络预测模型

长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60 a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示：人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。〖     

大宁河叶绿素a的因子分值-多元线性回归预测模型研究

自从2003年三峡水库蓄水以后,其支流大宁河水华频发且频率呈上升趋势。叶绿素a(Chla)是指示水体中浮游植物初级生产力的有效指标。采用因子分值-多元线性回归方法研究了大宁河水体11个相关水质因子与Chl a之间的相关关系。因子分析用于简化水质指标之间的相关性,以因子得分（Score values）为自变量用于多元线性回归分析中。结果发现log（Chla）与6个因子分值明显相关,所获得多元线性回归模型为：log(Chl a)=0.579-0191×(Score 1)-0.013×(Score 2)-0.013×(Score 3)+0042×(Score 4)+0134×(Score 5)-0.059×(Score 6),相关系数 R= 0.731、相关系数的平方 R ²=0535,说明自变量可以解释因变量53.5%的差异性。实测数据验证结果表明：该模型能够较好的预测2010年1～10月水体中Chl a浓度的峰值和基本变化趋势     

南昌市夏季PM_(2.5)中多环芳烃来源解析

在南昌市设立了5个不同功能区采样点,分别为居民区、工业区、商业区、交通干线区以及郊区,于2008年夏季进行PM2.5采样,对样品进行测定和分析后,通过因子分析法判断PM2.5中多环芳烃(PAHs)的主要污染源,再利用多元线性回归法确定各主要污染源对PAHs的贡献率。结果表明,南昌市夏季PM2.5中PAHs的主要污染源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,它们对PAHs的贡献率分别为37.9%、28.2%和22.0%;要控制南昌市夏季PM2.5中的PAHs,主要是要对机动车尾气排放量进行控制,并加强机动车尾气治理工作。     

产毒微囊藻基因型及胞内外毒素含量的SVM预测

根据2021年5-8月淡水养殖池塘3个平行位点逐月实测数据,文章构建了基于支持向量机（SVM）的产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量的预测模型。分析了各水化指标与产毒微囊藻6种基因型及胞内外毒素含量的相关系数,对原始数据归一化,以径向基函数为核函数,通过5折交叉验证确定模型最优参数,建立了用水化指标预测产毒微囊藻6种基因型的6个模型,以及用水化指标、6种基因型预测胞内外毒素含量的2个模型。结果表明：每项水化指标都至少与1种产毒微囊藻基因型或1项毒素含量的相关系数大于0.3。在8个预测模型中,对训练集预测的均方误差均小于0.07,对训练集预测的决定系数均大于0.9,平均的测试集均方误差为0.054。可见,利用SVM预测养殖池塘中产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量是可行的,且精度较高。     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015～2020年海口市臭氧(O₃)浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2～0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用. 3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^-3).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733(BPNN)>0.724(SVM)> 0.591(MLR),均通过了99.9%的信...     

银川市黄河滩区土壤重金属污染特征、生态风险评价与来源解析

为了解银川市黄河滩区土壤重金属污染现状及来源,采用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定了银川市黄河滩区共92个采样点土壤样品中Zn、Cu、Cr、Pb、Ni、Cd、As和Mn这8种重金属的含量,采用富集因子、地累积指数法与潜在生态风险指数法对重金属污染特征进行分析和评价,并结合相关性分析、绝对主成分-多元线性回归受体模型（APCS-MLR）、正定矩阵因子分解（PMF）模型和地统计学对土壤重金属进行来源解析.结果表明,Cu和Pb含量平均值低于银川市土壤背景值,Zn、Cr、Ni、Cd、As和Mn含量平均值分别是背景值的1.28、1.06、1.08、1.79、1.11和1.19倍,所测8种重金属元素含量平均值均低于农用地土壤污染风险筛选值;不同用地类型之间重金属含量平均值表现为：荒地>退耕地>林地>耕地;研究区Zn和Cd呈轻微富集,其余6种元素无富集;Cd属于中度潜在生态风险水平,其余重金属处于轻度水平;联合受体模型表明交通和农业等人为活动来源对Zn和Cd的贡献较大,其余重金属受土壤母质等自然源影响较大.研究结果可为银川市黄河生态保护与可持续发展提供科学依据.     

1990~2020年阿克苏河流域土地利用碳排放时空轨迹与影响因素

土地利用变化会导致不同类型碳源和碳汇功能变化,是碳排放的关键来源.从土地利用变化的角度开展阿克苏河流域碳排放及其影响因素研究,对于促进流域山水林田湖草沙冰一体化保护修复、助力碳达峰与碳中和目标实现具有重要意义.基于1990~2020年的4期土地利用数据与同期社会经济数据,测算土地利用碳排放总量,探究土地利用碳排放时空轨迹及其影响因素.结果表明:①1990~2020年,耕地、林地、建设用地和未利用地整体呈增加趋势,草地和水域呈减少态势.土地利用类型空间变化特征主要表现为草地、未利用地转换为耕地;②1990~2020年流域净碳总排放量呈现持续上升趋势,累计增加了14.78×10⁴ t,耕地面积增加是引起流域净碳排放量增长的关键因素;③流域土地利用碳排放量空间上呈中间高四周低的分布格局,净碳排放量显著变化区域主要分布在温宿县南部、阿克苏市、阿瓦提县及阿拉尔市;④人类活动对土地利用碳排放驱动作用最强且其影响由东部向西部逐渐增大,年均气温对土地利用碳排放影响贡献主要集中在阿克苏市东部和阿瓦提县北部,年均降雨量对温宿县北部和阿合奇县西部的抑制作用较强.