基于支持向量回归模型的水稻田甲烷排放通量预测研究

利用静态箱和气相色谱仪法获取水稻田甲烷排放通量数据,选取大气温度、土壤5 cm深温度、土壤pH、土壤Eh、土壤含水量和地表生物量作为影响因子.应用建立在结构风险最小化优化上的支持向量回归(ε-SVR)模型,采用留一法交叉检核网格搜索法(LOOCV)优化ε-SVR预测模型的参数,采用k折交叉检验的方法依据平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)对模型的精度进行验证,并与BP人工神经网络(BP-ANN)模型比较,评价ε-SVR预测模型的准确性.结果表明,通过LOOCV选择最优的惩罚因子C和损失系数ε,并由此构建的ε-SVR预测模型预测值和实测值具有很好的一致性,通过11折交叉验证后,测试样本的平均MRE为44%,平均RMSE为16.21 mg·(m2·h)-1.通过与BP-ANN模型比较,预测值和实际值相关系数达0.863,各项指标均优于BP-ANN预测模型,说明ε-SVR模型能够适用于水稻田甲烷排放通量的预测.     

污水总氮测试中高空白值成因分析及其控制

采用碱性过硫酸钾消解-紫外分光光度法进行污水总氮测定过程中,时常会出现空白值偏高的现象。试验研究了其主要影响因素及其高空白值成因;并采取多波长法设定程序进行数据直读,降低了试验误差,简化了操作过程,实现了批量测定。     

星载SAR高度误差对欺骗性干扰效果的影响

由于对抗星载SAR过程中,SAR参数的侦测会存在误差,为了确定侦测误差是否对欺骗性干扰造成影响,在星载SAR欺骗性干扰原理的基础上,对虚假信号的产生方法进行了研究。从理论上分析了星载SAR轨道高度侦测误差对卫星速度估计、干扰信号的时延、多普勒频移的影响,并进行仿真试验,结果表明该误差会对欺骗性干扰效果造成影响。     

关于烟尘测试中不等速因素的确定

在烟尘测试中,测量仪器不同影响着烟尘测试的结果.就烟尘采样仪器本身各环节的误差贡献率进行探讨.     

数字水准仪DiNi11/12原理及应用中应注意的问题

本文介绍了数字水准仪的原理、特点,着重分析了对台站跨断层观测精度影响较大的几个因素,并结合台站工作实际提出了减弱这些影响的措施,实测结果表明:采取这些措施可以有效地提高测量精度.     

合肥市水环境承载力评估

从经济、人口、资源和技术管理等角度分析了影响水环境承载力的因素,结合研究区的特点确定了评价的指标体系.采用向量模法对合肥市2000年-2007年的水环境承载力进行评估.结果表明:合肥市的水环境承载力水平较低,但总体呈逐年上升趋势,评价值由2000年的0.027增加到2007年的0.077.在主要的水资源支持因素中,经济发展和技术管理因素对水环境的贡献增长速度最快,而自然资源因素则是主要的不稳定因素.为了协调经济发展和环境保护,提高水环境承载力,开源节流,提高水资源量是维持水环境承载力的重要途径之一.     

DEM分辨率及子流域划分对AnnAGNPS模型模拟的影响

 针对大中尺度流域非点源污染模拟精度与运算效率的突出矛盾,选取数据精度与空间离散化2个关键影响因素,讨论数字高程模型(DEM)分辨率和临界源面积(CSA)取值对AnnAGNPS模型模拟结果的影响.分别比较了7组CSA取值及8组不同DEM分辨率对华北潮河流域大阁子流域AnnAGNPS模型参数提取及模拟结果的影响.研究发现,CSA取值对汇水单元的数量、地表径流量、泥沙以及总氮的模拟有很大的影响.随着CSA取值的增大,地表径流量变化不大;泥沙先逐渐增大,后呈减少趋势;总磷负荷的变化趋势不明显;总氮负荷呈逐渐减少的趋势.选择合适的CSA是流域AGNPS模型模拟的基础.DEM是分布式水文模型的基础数据,研究表明:DEM分辨率对坡度有较大的影响.随着DEM分辨率的降低,径流量变化不大;土壤侵蚀和总氮负荷变化却十分明显,当DEM分辨率从30m逐渐降低至60m时,泥沙输出及总氮负荷迅速减小,总磷呈现先减小后逐渐稳定的趋势,但变化幅度小于总氮和泥沙.当DEM分辨率小于60m,泥沙和总氮的输出随分辨率降低下降缓慢.以30m和50m DEM为例,通过不同精度的DEM坡度回归分析,建立了低精度DEM坡度修正的方法.用修正后的坡度进行AnnAGNPS模型模拟计算,结果表明坡度修正对泥沙、总氮、总磷的模拟有不同程度的改善.     

基于关联向量机回归的水质预测模型

提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.     

环渤海区域社会-经济-环境关系的PCA-VAR分析

在实现环渤海区域的可持续发展进程中,社会进步、经济发展和生态环境保护之间关系的研究越来越重要.本文提出了主成分分析-向量自回归(PCA-VAR)耦合分析方法,以环渤海区域为实例,运用PCA-VAR方法分析了2001-2010年期间环渤海区域社会、经济和环境子系统之间变化的定性和定量关系,并运用所建立的VAR模型对2011-2015年该区域的发展状况进行模拟.结果表明:所得的脉冲响应图可以形象地解释2001-2010年环渤海区域社会进步、经济增长和环境变化两两之间的互动关系和动态作用;方差分解结果揭示了研究时段内该区域社会子系统变化的0～2.17％可由环境子系统的变化解释,0～31.47％可由经济子系统的变化解释,其余由自身解释,以及经济和环境子系统变化的定量分解;2011-2015年该区域发展状况模拟结果显示若仍延续当前的发展模式,环渤海区域社会和经济的发展与环境的矛盾将会愈演愈烈,可持续发展将面临更严峻的挑战.该研究结果对环渤海区域的可持续发展研究具有重要意义.     

粤港澳大湾区大气PM2.5浓度的遥感估算模型

PM_2.5对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_2.5浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015～2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、 ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、 O₃、 NO₂、 SO₂、PM₁₀和PM_2.5),分别建立了估算PM_2.5浓度的时空地理加权模型(GTWR)、 BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、 SVR和GTWR模型,BPNN、 SVR、 GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、 0.920、 0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、 7.101、 6.385和3.670μg·m^-3,平均绝对误差(MAE)分别为5.482、 5.450、 4.849和2.323μg·m^-...