基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

多层次灰色关联分析在绿色建筑设计方案优选中的应用

在新修订的《绿色建筑评价标准》(GB/T 50378—2014)的基础上,综合考虑了与绿色建筑设计方案评价相关的内容,构建出绿色建筑设计方案评价指标体系。在专家打分的基础上,通过层次分析法(AHP法)给各评价指标赋予了权重,运用多层次灰色关联分析模型分层次计算出各评价方案与理想方案的最终关联度并排序,进而确定最优方案,并通过引入实例验证了该评价方法的科学性和实用性。     

特种设备安全绩效与安全监管能力相关性研究

为强化特种设备安全监管,基于组织能力理论,通过文献计量和专家调查等方法,对特种设备安全绩效和安全监管能力的相关指标进行研究,初步确定27项监管能力指标和4项安全绩效指标。采用相关性分析法,选择安全绩效指标中万台设备事故起数作为基准指标,计算该指标与监管能力和安全绩效各指标的Spearman相关系数。在总体趋势上,基准指标与监管能力指标呈现负相关,与安全绩效指标呈现正相关。计算结果表明:可从增加监管资源投入,提高人员素质,严格监管执行过程等方面提高特种设备安全监管能力。     

生产源区人血中多溴联苯醚水平与甲状腺激素相关性研究

采用气相色谱/负化学电离源-质谱法对莱州湾南岸地区十溴联苯醚生产源区36位居民血清中的5种多溴联苯醚浓度进行了检测,同时测定了样品中的甲状腺激素水平.血清中Σ5PBDEs（BDE-28、-47、-153、-183、-209）的质量浓度范围（以脂重计算,下同）为130.3～4 478.4 ng.g-1,平均值为529.9 ng.g-1.5种同族体中,BDE-209对Σ5PBDEs的平均贡献率达到了69.8%.在与甲状腺激素水平的相关性研究中,计算了两者的Spearman秩相关系数,结果显示BDE-28、-47、-153、-183与TSH水平呈高度负相关,BDE-183与fT4水平呈现显著性负相关,而BDE-28、-47与T3,BDE-28、-153、-183与fT3之间均呈现显著性正相关.本研究中,生产源区人体血清中PBDEs水平处于较高的暴露水平,主要同类物为BDE-209,人体对PBDEs的暴露会影响上述4种甲状腺激素的水平,PBDEs对人体的影响不容忽视,有关PBDEs暴露水平与甲状腺激素水平之间的相关性,应进一步深入研究.     

喀斯特生态系统健康评价方法比较研究

"中国南方喀斯特"生态敏感度高,抗干扰能力弱,遭受破坏后生态系统很难恢复,开展喀斯特生态系统健康评价研究并进行相应调控具有十分重要的意义。文章分别采用模糊数学方法和灰色关联法构建评价模型对喀斯特生态系统健康进行比较研究。评价指标包括:结构功能、可持续利用能力、动态变化,综合反映喀斯特生态系统健康程度。选择桂林、昆明、毕节地区3个喀斯特地区带入评价模型进行实例研究。通过对评价方法比较,结果如下:毕节地区在两种评价结果中均列于最后一位,均处于亚健康状况。桂林和昆明两个地区的排序不定,在第一、二位之间变动,同属于健康状态。由此,了解两种方法的优缺点,找到评价喀斯特生态系统的适合的方法,对进一步进行喀斯特生态系统健康评价方法研究具有重要的参考意义,为喀斯特生态系统的保护提供科学依据。     

上海金山区酸雨分布特征及降水酸度主控因子探讨

依据上海金山区2006-2010年降水监测数据,分析了该地区降水pH年均值、酸度及酸雨频率的分布特征,并对降水化学组成及各离子间的相关性进行了分析。结果表明,2006-2010年金山区降水的酸化及酸化频率较高,pH均值为4.24,酸雨频率为86.4%。降水主要离子为SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+和Na+,上述5种离子占降水离子总浓度的87.8%,主要酸性离子SO42-、NO3-与阳离子NH4+、Ca2+和Mg2+均具有较高相关性。通过对降水酸度主控因子的探讨发现,主要致酸物质为SO42-,但NO3-对降水酸度的影响越来越大,碱性物质中和作用中起主导地位的是NH4+,雨水酸化的最主要来源为人为污染源。     

广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

为了研究相对湿度(RH)和颗粒物对能见度的影响,于2008年12月11日~2009年8月27日和2008年7月14~2008年9月17日分别在广州和北京对能见度、RH、PM2.5和PM10进行了监测.结果表明,PM2.5和RH是影响能见度的主要因子;在RH￡70%和80%0.05mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度变化不明显;当PM2.5<0.05 mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度迅速改善.因此,在颗粒物治理的起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果非常显著.     

冬小麦吸收重金属特征及与影响因素的定量关系

冬小麦是我国主要粮食作物之一,保障农产品质量安全是农业生产的重要环节.冬小麦吸收重金属受多种因素的影响,为明确田间条件下冬小麦吸收重金属特征及小麦籽粒中重金属含量与土壤理化性质及土壤重金属含量的定量关系,在小麦收获时通过对我国华北小麦主产区50个不同重金属污染程度田块的土壤和小麦进行点对点采样,分析土壤重金属含量、土壤pH、土壤有机质(OM)、土壤阳离子交换量(CEC)、小麦籽粒和秸秆中重金属的含量,研究小麦吸收重金属特征及土壤理化性质对小麦吸收重金属的影响,并通过多元回归分析研究土壤重金属和理化性质与小麦籽粒重金属间的定量关系.结果表明,所采麦田土壤Cd含量范围为0.150～2.66 mg·kg~(-1),其对应的小麦籽粒Cd含量范围为0.033～0.39 mg·kg~(-1);土壤Pb含量范围为4.68～371 mg·kg~(-1),其对应的小麦籽粒Pb含量范围为0.27～2.4 mg·kg~(-1);土壤As含量范围为3.00～21.3 mg·kg~(-1),其对应的小麦籽粒As含量范围为0.044～0.18 mg·kg~(-1);小麦Cd、 Pb和As的超标率分别为55%、 100%和0,与之对应的土壤Cd、 Pb和As的超标率分别为52%、 13%和0.土壤Cd含量与小麦籽粒Cd含量呈极显著正相关(P0.01),相关系数r=0.663(n=50);土壤全Pb含量与小麦Pb含量呈显著正相关(P0.05),相关系数r=0.348(n=50);土壤As含量与小麦As含量相关性不显著;小麦籽粒对土壤Cd、 Pb和As的富集系数均值分别为0.17、 0.027和0.008 9,转移系数均值分别为0.52、 0.27和0.22;小麦对重金属的富集系数和转移系数均表现为CdPbAs.小麦秸秆中重金属含量高于对应籽粒中重金属含量2～5倍.土壤pH、有机质(OM)和阳离子交换量(CEC)也影响小麦籽粒Cd含量.将土壤Cd含量、土壤pH、有机质(OM)和阳离子交换量(CEC)与小麦籽粒Cd含量进行多元回归分析,得到4个小麦籽粒Cd含量预测方程,其相关系数r均达到极显著水平(P0.01),其中包括全部变量在内的预测方程的相关系数最高,r=0.810(n=50),可以较好地预测小麦籽粒Cd含量.     

辽东湾潜在褐潮生物时空分布及环境关联

以18S rDNA V4区作为目标基因,利用自行设计的真核浮游植物鉴定引物V4（F/R）,结合高通量测序技术,对辽东湾2014年四季海水中真核浮游植物多样性进行了检测.结果发现了8种潜在褐潮生物：抑食金球藻、金牛微球藻、微拟球藻、颗粒微拟球藻、细小微胞藻、密球藻、普通小球藻、钙质角毛藻,其中前2种生态风险较高,主要分布在辽东湾西南、东南两侧.除抑食金球藻和细小微胞藻为混合营养型外,其他6种均为自养型.细小微胞藻丰度最高（平均161445个/L）,主要分布在秋季;其次是抑食金球藻、金牛微球藻（平均13912,13717个/L）,主要分布在春季;之后为钙质角毛藻、普通小球藻（平均5498,5234个/L）,主要分布在秋季;密球藻（平均1345个/L）,主要分布在夏季;微拟球藻、颗粒微拟球藻最少（平均56,44个/L）,冬季无分布.辽东湾潜在褐潮生物丰度与水温、水深、无机氮、N/P显著相关,其群落结构演替与环境因子关联性有待于进一步研究.     

巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.