基于主成分回归的老生活垃圾填埋场好氧修复过程碳减排核算模型

老生活垃圾填埋场好氧修复技术因其对甲烷气体的削减,已逐渐在我国得到广泛应用,有望成为“双碳”目标背景下我国填埋场修复的重要技术手段。目前国内外常用的填埋场碳排放核算模型难以表征填埋场好氧修复过程的碳减排。以天津华明简易填埋场好氧修复项目作为研究对象,分析了其自2019年5月开始好氧修复工作300 d内的堆体工程力学特性、垃圾降解生化特性以及垃圾渗沥液生化特性等特征指标,得出2个特征指标主成分,并利用主成分建立堆体甲烷浓度回归模型。该模型可以分析和预测填埋场好氧修复过程中堆体内部甲烷气体浓度递减规律,进而可计算填埋场好氧修复相较于传统厌氧封场的甲烷削减量,为填埋场好氧修复碳减排核算提供理论依据,也可成为填埋场堆体稳定化状态的特征值甲烷浓度的判定参考。     

县域尺度下长株潭地区城市化与碳排放的关系

基于碳代谢模型核算了1995~2020年长株潭县域碳排放,采用Tapio脱钩模型探讨了长株潭各县域碳排放与城市用地之间的脱钩关系,并用时空地理加权回归（GTWR）模型分析了城市空间形态对碳排放的影响机制.结果表明：①研究区县域碳排放总体上形成了以市辖区为中心的聚集分布,且呈逐年扩散趋势.2020年相比1995年新增7个高碳排放区,均为长沙市区县.②1995~2020年,研究区整体由以强脱钩为主转变为以扩张负脱钩为主,空间上脱钩状态在脱钩和负脱钩之间来回波动;除7个县域脱钩状态在倒退外,2020年其余均达到脱钩状态或向脱钩状态靠近.③城市斑块面积（CA）、城市斑块数量（NP）和斑块结合度（COHESION）与城市碳排放之间呈正相关效应,而景观形状指数（LSI）、最大斑块指数（LPI）和欧氏距离均值（ENN_MN）与城市碳排放则呈负相关效应,不同城市形态指标对碳排放的影响具有显著空间异质性.     

经济集聚对中国三大城市群土地利用生态效率的影响

基于非期望产出的超效率EBM模型,测算2005—2016年京津冀、长三角和珠三角等中国三大城市群土地利用生态效率,采用核密度函数对其演变特征进行分析,并运用面板门槛回归模型和面板向量自回归模型,从产业和人口两个角度分析经济集聚对城市群土地利用生态效率的非线性影响和直接冲击。结果表明：（1）2005—2016年间中国三大城市群土地利用生态效率总体呈现先收敛后分化的演化特征,不同城市群之间的土地利用生态效率时空演变具有显著差异;（2）第三产业集聚水平和人口集聚水平对城市群土地利用生态效率表现出单门槛效应,表明适度产业集聚和人口集聚对城市群土地利用生态效率具有正向促进作用,反之则会导致促进作用下降甚至出现负向影响;（3）第三产业集聚水平和土地利用生态效率自身对土地利用生态效率的直接冲击都是从开始就达到顶峰而后收敛为0,而第二产业集聚水平和人口集聚水平则是先负向冲击后持续正向冲击。城市群在制定经济发展政策和土地利用政策时,既要充分发挥经济集聚的正面环境效应,也要重视不同经济集聚的适度性和动态性。     

基于自组织神经网络和K-means的场地地下水污染特征分析与分区管控研究

该研究基于自组织神经网络(SOM)和K-means方法,以华中地区某铬渣污染场地为研究对象,探讨了SOM+K-means方法应用于场地地下水污染分区管控的可能性。通过监测数据的描述性统计分析场地地下水污染特征,发现Cr (Ⅵ)、COD_Mn、SO₄2-、TDS、NO₃-、NH₃-N、Mn为研究区的主要污染物。基于SOM+K-means分析挖掘,并基于空间插值方法,将研究区地下水分为4类区域,并识别出每类区域需重点关注的污染指标。结果显示:类别Ⅰ需关注NO₃-;类别Ⅱ需关注Cr (Ⅵ)、COD_Mn、NO₃、TDS、NH₃--N;类别Ⅲ需关注SO₄2-;类别Ⅳ需关注Mn。该方法可较好地应用于地下水污染分区管控,对场地地下水污染防治具有指导意义。     

基于NARX神经网络的千岛湖藻类短期预测模型构建

局部水域的藻类异常增殖现象逐渐成为千岛湖面临的水环境保护难题. 构建以数据驱动的水华预测模型,实现对重点水域叶绿素a (Chla)浓度短期动态变化的预测,是快速应对潜在水华风险的有效手段之一. 鉴于NARX神经网络在预测非平稳时间序列动态特征方面的优势,以千岛湖国控监测断面小金山2016—2019年Chla的高频时间序列作为研究对象,对Chla剖面数据进行沿深平均、缺失值插补后,分别以连续3 d和连续7 d的Chla浓度作为输入,构建了基于NARX神经网络的藻类预测模型,用于预测未来0.5~7 d Chla浓度的变化,探讨了相关参数设置、训练及评价方法,并针对不同的预见期分析了模型性能. 结果表明:① 模型预测性能稳定,预测值与实测值相关系数保持在0.8~0.9之间,均方误差在15~30之间. ②随着预见期的变化,模型性能不同. 其中,在未来0.5~4 d的预测中,使用连续3 d的 Chla浓度作为输入的预测效果较好;在未来4.5~7 d的预测中,使用连续7 d的Chla浓度作为输入的预测效果较好. 研究显示,该模型可以较为准确地预测未来0.5~7 d的Chla浓度,可为构建以数据驱动的千岛湖水华监测预警系统提供科学依据.      

基于APCS-MLR和PMF模型解析黄河下游文化公园土壤重金属污染特征及来源分析

选取黄河下游典型人类扰动区——黄河文化公园为研究区域,系统采集表层土壤样品,测定土壤中7种(Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Cd、 Pb和As)重金属含量,利用地累积指数研究公园土壤重金属污染特征,应用克里格空间插值法、绝对因子分析-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型解析黄河文化公园土壤重金属的来源.结果表明,研究区表层土壤重金属(Cd、 Zn、 Cu、 Pb和As)含量平均值高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,分别是背景值的4.62、 1.78、 1.41、 1.08和1.03倍.除Zn外,其他元素含量均低于黄河流域沿线不同区域土壤相应元素值.7种元素地累积指数递减趋势为：Cd>Zn>Cu>Ni>Pb>As=Cr,元素Cd属于偏中污染,在表层土壤中积累明显.空间分布特征及源解析结果显示,Cr、 Ni和Cu为自然源因子,主要受成土母质影响;Cd和Pb为交通源,Zn和As属于受少量人类活动和自然叠加影响的混合源.APCS-MLR的分析结果显示：自然源贡献率为46.67%,交通源贡献率为24.11%,混合源贡献率为16.12%,...     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

基于多模态支持向量回归的PM_(2.5)浓度预测

为更好地掌握日均PM_(2.5)浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归(MSVR)的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM_(2.5)数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持向量回归(SVR)模型,并通过相关分析确定各分量输入变量。最后,将各分量预测值进行叠加得到最终预测结果。以浙江省玉环市的PM_(2.5)浓度进行验证。结果表明:与单一SVR模型相比,MSVR模型具有更好的预测效果,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降了26.98%、23.04%、34.08%,这为大气污染预控提供了有效的技术支持。     

基于改进Logistic回归模型在地质灾害评价中的应用

为了解决传统Logistic回归模型中灾害点和随机点可能重叠的问题,该文提出了一种基于格网单元的二分Logistic回归模型。以四川省威远县为研究区,借助于遥感卫星影像、地质普查资料和地理国情监测数据,采用灾害点和格网单元2种方法的二分Logistic回归模型对威远县地质灾害进行评价,同时采用ROC曲线和已知点2种方验证评价结果。结果表明:在低山丘陵区域,基于格网单元的Logistic回归模型评价精度更高;威远县地质灾害中高易发区主要分布在西部、西北部山区,占全区总面积的39.35%;地层岩性、高程、坡度和距道路距离是导致地质灾害发生的主要因素。