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在环境质量评价中,环境系统包含的信息是不完全的和非确定性的,因此环境系统是一个灰色系统。传统的评价方法已不能满足要求,灰色聚类分析方法正是考虑了环境系统这一特点,因此现已被成功地运用于环境质量评价中。采用灰色聚类分析对西安某河流进行评价,并运用主成分分析各年之间的污染程度以及各污染指标之间相互关系,有效地提取了信息。 相似文献
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采用聚类分析、主成分分析及相关分析方法解析2015年太湖西岸入湖河流水质污染的时空分布特征及影响该区域水质的主要驱动因子。研究结果表明:时间上按污染程度将全年聚类为时段I(12月、1—3月)、时段II(11月、4—5月)和时段III(6—10月)3类;根据11项水质指标主成分分析提取3个主成分,可以解释75.49%的结果;时段I、时段II和时段III水质污染状况依次降低,空间上总体呈现出太湖西岸北部向南部递减的趋势;NH3-N、TN、Chl-a和SD是影响该水域水质的主要驱动因子。 相似文献
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分析了丛式井井眼交碰的影响因素,从设计和施工两个方面提出了具体的技术措施,提出了以余隙系数(K)作为设计和施工的准则,以Btotal数值作为判断井眼是否接近的准则,经过实际应用,验证了以上技术措施的可靠性。 相似文献
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1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加. 相似文献
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利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM10)的影响最大,对ρ(SO2)的影响最小,对ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关. 相似文献
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基于逐步聚类分析的水库浮游藻类生长预测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用逐步聚类分析方法预测水库浮游藻类的生长情况,以于桥水库为例,选取了1999~2006年7个水质和气象因子的56组数据建立逐步聚类分析模型,其结果用于预测2007~2010年的叶绿素a含量.结果表明,实测值与预测值的变化趋势基本一致,相关系数R达到0.94,线性相关性较好.预测值的平均绝对误差为-0.0007,平均相对误差为21.66%.逐步聚类分析法可以快速准确的对水库的叶绿素a含量进行有效预测.对逐步聚类分析模型的敏感度分析表明,影响于桥水库藻类生长的主要因素是水体的pH值、溶解氧以及总磷,因此控制这3个因素是预防藻类爆发的重要途径. 相似文献
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