灰色生长曲线与万元产值废水量预测

基于ＧＩＭ（１）灰色线性幂函数曲线，研究开发出ＧＰＭ（１）这一新的灰色生长曲线，并建立了ＧＰＭ（１）简捷的参数辨别方法。研究表明，ＧＰＭ（１）概念明确，结论可信，精度令人满意，比传统的皮尔生长曲线在应用上有着更大的优越性。为具有生长规律的非线性灰色环境系统的分析、预测和决策提供了新途径。     

宁夏人口、粮食与水土资源利用

人口、粮食与水土资源利用是宁夏回族自治区国民经济发展中的重要问题。文中分析了宁夏人口、粮食与水土资源利用现状,应用灰色系统理论及回归分析,建立人口、粮食预测模型,对2000年宁夏的人口、粮食进行了预测。分析2000年水土资源不同开发利用条件下粮食供需平衡情况后指出,充分合理利用黄河水资源,扩大灌溉面积,配合先进的农业技术,宁夏粮食不仅能自给,而且还能提供一定数量的商品粮。最后提出了解决粮食问题,防止生态环境恶化的主要途径。     

露天煤矿排土场地下水环境质量影响的灰色关联分析

阜新新邱露天煤矿排土场淋溶水对附近于家沟地区的地下水造成了严重的污染。为确定污染区域，对研究区内的17眼水井分别采样，进行了水质分析，采用灰色关联分析方法对每个监测点的水质进行了评价，确定出地下水环境质量等级，并将评价结果与模糊综合评价方法相比较。结果表明，两种方法的评价结果基本一致，但灰色关联分析方法的概念更清楚，计算更方便，可操作性强，易于推广应用。     

粒子图像测速技术在往复隔板絮凝池中的应用

由于往复隔板絮凝池廊道狭窄、絮凝池拐弯水流结构复杂,致使整个流场的量测十分困难。采用了粒子图像测速技术,对其流场进行了量测与相关分析,提高了分析结果的准确性和可靠性。     

灰色关联分析在城市污水处理厂规划改造决策中的应用

应用灰色系统理论中的灰色关联度定义 ,建立了城市污水处理厂改造的灰色决策模型 ,并对 1 1座污水处理厂进行了改造决策的综合评价 ,结果表明 ,其评价结果符合实际。     

基于模糊AHP法定权的城市交通环境影响多级灰色评估模型

利用模糊AHP法来确定城市交通环境影响评价中各聚类指标权重 ,有效地将广义城市交通环境影响评价中复杂的权重确定问题分解、判断、综合 ,从而建立多级灰色聚类综合评价模型。并以南京市建成区为例进行交通环境影响综合评价 ,评价结果客观合理 ,表明基于模糊AHP法定权的城市交通环境影响多级灰色评估可以用于环境影响评价的实际工作中。     

大窑湾疏浚水环境要素变化特征及其相关关系

根据大窑湾后６个泊位疏浚工程本底调查和疏浚监测结果，借助因子分析探讨了疏浚前后水环境要素的变化特征及相关关系，找出了控制污染物分布的主要因子，评价了疏浚对海洋环境的影响。     

巢湖地区早三叠世碳氧同位素地层对比及其古生态环境意义

二叠纪—三叠纪之交的环境恶化事件不但导致了生物大绝灭,而且造成了自然界正常的碳循环崩溃。为了研究三叠纪早期生物复苏过程中的环境特征、碳氧同位素演化上的地层学意义,对巢湖平顶山西坡剖面下三叠统碳酸盐岩取样分析。研究结果表明,巢湖平顶山西坡剖面早三叠世碳氧同位素地层曲线与已知的平顶山北坡剖面碳氧同位素地层曲线相似。δ13C值在Induan阶、Olenekian阶底部首先表现为大幅度负漂,随后呈上升趋势。δ18O值除了表现出1Ma的周期性波动之外,与δ13C低值区对应处也具负偏趋势。δ13C、δ18O值的演化趋势反映了早三叠世海洋环境恶化、生物复苏十分缓慢。     

黑龙江省森林资源动态变化与发展趋势预测

以黑龙江省2004年统计年鉴的统计数据为依据,分析了全省森林资源现状的特点,并以近50多年来森林资源清查数据为基础,对森林资源主要项目的动态变化进行了客观的分析,力求寻找变化的原因.通过建立灰色预测GM(1.1)模型,预测未来时期森林资源发展趋势,提出了相应对策,以期实现科学经营森林以及森林资源的可持续发展.     

ANALYZING CORRELATIONS BETWEEN STREAM AND WATERSHED ATTRIBUTES1

ABSTRACT: Bivariate correlation analysis has been widely used to explore relationships between stream and watershed attributes that have all been measured on the same set of watersheds or sampling locations. Researchers routinely test H₀: ρ= 0 for each correlation in a large table and then go on to discuss only those that are declared “significant.” Such test results are inaccurate because no allowance is made for multiple testing, and also because the tests are not mutually independent. This paper reviews the Bonferroni approach to controlling the overall error rate in multiple testing and shows how the approach becomes impractical for large correlation tables. The Hotelling/Williams test is introduced for comparing two dependent correlations that share a variable, and numerical constraints for two such correlations are illustrated. References are also given for testing other hypothesized patterns among dependent correlations, and links to dependent correlation software are provided. The methods are illustrated for watershed and stream variables sampled in 23 small agricultural watersheds of the Willamette Valley, Oregon.