连云港市碳排放“双向”分析及碳达峰情景分析与预测

为探究连云港市碳排放特征,实现“碳达峰”“碳中和”的目标,以2011—2020年连云港市的碳排放量数据为核心,采用可拓展的随机性的环境影响评估模型（STIRPAT）以及岭回归方法进行碳排放量数据的“双向”分析。首先,根据连云港市2011—2020年能源消耗数据,“反向”核算出连云港市历年的碳排放量,结果表明,连云港市碳排放量呈现逐年持续上升趋势;其次,选取人口因素、人均地区生产总值、城市化率、能源结构、产业结构为主要因素,构建了STIRPAT模型这一“正向”预测媒介,采用岭回归分析法得到了连云港市的碳排放量拟合模型,结果表明,不同的因素对连云港市碳排放量的影响程度存在差异;最后,通过情景分析法预设6种连云港市未来发展情景模型,对连云港市的碳排放量进行了预测,结果表明,中增长-高减排的发展模式更适合连云港市,将于2030年以4 788.9万t的碳排放量实现达峰。针对这一发展模式要求,提出连云港市应积极调整能源结构比例、加快产业结构优化等相关建议。     

体育馆出口疏散能力的实验研究

为研究出口单位流量与人流时间之间的关系,以某体育馆为例,进行对某一出口常态下的人流观测实验.通过理论计算和建立Cubic回归模型对采集数据进行了统计分析.发现:单位出口流量最大值为2人/(m·s),稳定值为0.8-1.2人/(m·s),最小值为0.2人/(m·s).出口单位流量是人流时间的三次函数.研究结果表明:出口单位流量是随着时间的变化而变化,不是一个定值,而且单位出口流量稳定值分布在初期.本文对性能化防火设计有一定的参考价值.     

铜陵市资源利用与经济增长关系分析

资源利用与经济增长之间的关系是资源与环境经济学研究的重要领域。以安徽省铜陵市为例,尝试运用物质流分析方法以及最新发展的自回归分布滞后模型（ARDL）对铜陵市1990~2008年资源利用和实际GDP二者关系进行检验和分析。采用了物质流分析指标中直接物质投入来表征区域资源利用量。ARDL边界检验结果表明了资源利用和经济增长间存在稳定的长期均衡关系。进一步通过ARDL-ECM模型分析了区域经济增长对资源利用长期弹性系数和短期弹性系数,并揭示出资源利用对经济增长的短期和长期因果关系。研究结果表明当前资源投入在一定程度上拉动了铜陵经济增长。同时还对铜陵经济增长和资源保护战略提出了政策建议     

基于改进支持向量回归机的污水处理厂出水总氮预测模型

在小样本数据的情况下,采用粒子群优化算法(PSO)对传统支持向量回归机(SVR)进行改进,将其应用于北京某大型污水处理厂出水总氮浓度预测上。 预测结果精度对比分析表明,PSO-SVR模型预测结果平均相对误差为1.836%,决定系数为67.76%,均方根误差为0.693 9,各评价指标均优于多元线性回归模型、BP神经网络模型。因此在小样本情况下,利用PSO-SVR模型对污水处理厂出水总氮浓度进行预测是可行有效的,为应用数据驱动模型对污水处理过程进行建模模拟提供了一种新方法尝试。     

基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例

利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了PM_(2.5)浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM_(2.5))日变化的贡献.结果表明,常州市区PM_(2.5)污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM_(2.5))空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM_(2.5))日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80%,标准化平均误差为10.41%,可见模型拟合效果较好.PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM_(2.5))日均值差异的贡献率分别为23.4%、28%、36.2%和12.6%,表明在对ρ(PM_(2.5))日均值差异的影响上,气象因子二次形成一次源区域输送及扩散.在对ρ(PM_(2.5))日均值差异贡献率大于5%的因子中,ρ(PM_(2.5))日均值与PM10、相对湿度、CO和O3正相关,与温度、SO2和混合层高度负相关,与大气压和NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区PM_(2.5)污染存在较大的负面影响.     

基于广义概念的城市燃气管道泄漏精确定位

为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。     

Excel在环境监测回归分析中的应用

本文应用Microsoft Excel软件开发了环境分析实验室数据回归分析程序，本程序实现了可视、快捷高效地处理实验数据回归分析所需结果。     

基于遥感影像的江西省水体资源和水产养殖结构空间异质性分析

为系统掌握江西省水体资源结构和水产养殖基本特征,论文通过遥感技术获取了2012年各县域的水体面积,并划分为不同的水体类型。通过全局和局域空间自相关,分析了89个县（市）水产养殖典型要素的空间异质性以及空间差异程度。针对空间关联及非均质性的现象,运用地理加权回归揭示了水体资源大小、养殖方式、平均单产水平和渔业专业养殖人员数量对养殖产量的影响程度。结果表明：江西省水体资源类型以大水面为主,占总面积的70%,其次为水库山塘,占21.26%,小型池塘面积占9%。水资源结构地区差异明显,北部区域以大水面为主,南部以山塘水库为主。养殖产量和面积表现出空间集聚分布特征（P<0.01）,但各县域的聚集性分布也表现出不同的模式,彭泽县、都昌县、鄱阳县、南昌市辖区、南昌县、丰城市、进贤县和余干县8个县域,均为高-高分布类型,养殖面积和产量分别占到总量的34.55%、35.42%。从养殖品种结构上,特种养殖产量主要集中在上饶市、九江市、南昌市和宜春市,占69.84%,但特种养殖产量所占比例与水体资源大小的相关性下降,水资源较少的东部山区丘陵地带依据区位特征发展鳖、蛙产业,特种养殖比例较高。从水产养殖驱动力分析,水体面积对养殖产量的影响程度最大（中位值为0.46）,其次是小型池塘面积（中位值为0.36）、专业养殖人口数量（中位值为0.26）,3个因素与养殖产量均为正相关,其中水体面积和小型池塘面积对养殖产量的影响程度从南向北递减,专业养殖人口对养殖产量的影响程度从南向北递增。影响程度的空间异质性变化可能与养殖方式和品种结构有关。平均单产水平对养殖产量的贡献较弱（中位值为 -0.003）,各地区影响强度差别不明显。分析结果有助于系统了解江西省水体资源分布和养殖结构,对优化产业规划布局有重要的指导意义。     

回归分析法在规划大气环评中的应用

规划及开发区由于具体项目的不确定性,使大气环境影响预测源强亦不确定,很难使用现成的大气影响预测模式进行预测。文章通过规划区近5年二氧化硫排放量与区域环境质量之间关系的回归分析,得出回归曲线与方程及环境质量与排放量的简单关系。根据规划实施后二氧化硫的排放量、年均值与良好空气质量天气数量的关系,预测规划实施后的大气环境影响,并针对规划提出了切实可行的防治和减轻环境空气影响的措施。文章采用宏观的回归分析方法,使预测结果的准确性提高;简化大气环境影响评价内容,节约了工作时间;非常适用于老工业基地发展规划的大气环境影响评价。     

福建省县域森林损失时空演变特征及其影响因素分析

森林是陆地生物圈重要的生态资源,厘清区域长期森林损失状况及其影响因素,对森林资源保护和社会经济协调发展具有重要意义。基于全球森林变化(Global Forest Change)数据集,利用ArcGIS 10.8空间分析技术,对2001—2019年福建省58个县域森林损失的时空演变特征进行分析,并结合时空地理加权回归模型,探究县域森林损失的主要影响因素及其时空分异特征。结果表明：(1)2001—2019年福建省县域森林损失率呈波动上升的基本态势,森林损失面积累计达112.89万hm²,森林损失情况可划分为显著上升阶段、先降后升阶段和显著下降阶段。(2)整体上,福建省县域森林损失具有较强的空间正相关性和空间集聚性特征,相邻区域森林损失率的空间相关性显著,而其空间集聚效应呈现西北低、东南高的基本态势。(3)城镇化率、人均GDP、公路通车里程、人口密度和木材产量对福建省县域森林损失均具有一定的影响,但存在明显的时空异质性特征。该研究有效揭示了福建省县域森林损失时空动态特征及其影响因素,可为森林资源可持续经营提供理论依据。