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基于实时监测和遥感反演数据,利用空间自相关分析和空间回归分析等方法,探讨了汾渭平原2015~2017年PM2.5浓度时空变化规律和影响因素,揭示了各因素的空间溢出效应.结果表明:(1)2015~2017年汾渭平原PM2.5浓度逐年上升,主要由采暖期(11月~次年3月)的快速上升引起,非采暖期(4~10月)年际变化不大.(2)PM2.5月均浓度变化曲线呈底部宽缓的U型,采暖期PM2.5污染明显高于非采暖期,超标天数占全年总超标天数比例由2015年的75.0%上升到2017年的83.4%.(3)2015~2017年,除铜川和三门峡外,各城市PM2.5浓度都有不同程度的上升.咸阳至运城间的平原地区和洛阳盆地污染最严重,已形成连片的高污染区域,且区域内城乡差异小.临汾及其上游平原地区其次,但主要分布在城镇,城乡差异较大.(4)空间回归分析表明,汾渭平原PM2.5浓度有显著的空间溢出效应.年均气温、城镇化率、能源消费指数和年均人口不仅与本地PM2.5浓度有显著的正相关,而且会加重邻近地区PM2.5污染.年降水量和地形起伏度则不仅与本地PM2.5浓度有显著的负相关,而且能降低邻近地区PM2.5浓度.风的传输作用能加重本地PM2.5污染,植被覆盖度能消减本地PM2.5浓度,但其间接效应都不显著. 相似文献
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以抚顺市某煤矸石堆放场为研究区,根据研究区的实际条件建立地下水污染质运移模拟模型,预测地下水污染质未来时空变化特征.基于正演预报结果构建了假想例子,应用模拟-优化方法对地下水污染源源强及场地的渗透系数进行反演识别.为减小优化模型反复调用模拟模型所产生的计算负荷,分别采用Kriging方法和BP神经网络方法建立了模拟模型的替代模型.最后运用模拟退火法求解优化模型,得到反演识别结果.研究表明:应用Kriging方法建立的替代模型输出结果的平均相对误差为0.3%;应用BP神经网络方法建立替代模型的输出结果平均相对误差为1.5%,应用两种替代模型对污染源源强识别的相对误差均小于0.5%,对场地两个参数分区渗透系数识别的相对误差均不大于5%.综上,应用Kriging方法建立的替代模型精度高于BP神经网络方法,利用基于两种替代模型的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行同步识别精度可以满足实际需求,是有效可行的. 相似文献
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以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时,变为单调递减;不同总氮浓度区间上,总氮对叶绿素a浓度的影响不同,氮浓度为0.6~1.8mg/L时,对叶绿素a浓度的影响不大;水温在24~26℃时,叶绿素a浓度最高.叶绿素a浓度与氮磷比之间也存在较好的非线性关系(P<0.1),氮限制时,叶绿素浓度与氮磷比呈反比;磷限制时,叶绿素a浓度随着氮磷比单调递减. 相似文献
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随着城市不断扩张,区域的地表覆盖类型发生转变,大量自然景观被人造景观所替代,环境温度随之上升.研究城市空间格局与热环境之间的响应关系,对于改善生态环境、优化城市空间布局有一定的指导意义.基于合肥市区2020年的Landsat 8系列遥感影像数据及ENVI和ARCGIS等分析平台,采用皮尔逊相关性与剖面线反映两者之间的关联性,再选取关联性最大的3个空间格局组成要素构建多元回归函数,以探究城市空间格局对城市热环境的影响及其作用机制.结果表明:(1) 2013~2020年间,随着时间推进,合肥市高温区明显增加.对于不同的季节,热岛效应呈现出夏季>秋季>春季>冬季.(2)中心城区内,建筑占比、建筑高度、不透水占比和人口密度明显高于郊区,而植被覆盖度呈现出郊区高于城区,且在城区主要呈现出点状分布,水体呈不规则分布.(3)城市高温区主要分布在城区各类开发区内,而城区内其他地方则以中高温及以上温度分区为主,郊区以中低温为主.(4)各要素的空间格局与热环境之间的皮尔逊系数为正相关的有建筑占比(0.395)、不透水面占比(0.333)、人口密度(0.481)和建筑高度(0.188),负... 相似文献
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探讨兰州市空气污染对不同性别和年龄的儿童呼吸疾病就诊人数的影响以及季节性变化.通过收集2013~2017年兰州市空气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O38h浓度数据、气象数据及3家三甲医院儿童呼吸疾病门诊资料,采用广义相加模型(GAM)控制星期几效应、气象因素、假期效应等混杂因素,分析空气污染物浓度与儿童呼吸系统疾病日门诊量的关系及滞后效应.研究期间,兰州市3家三甲医院儿童呼吸系统疾病日门诊量平均为387人次,范围1~1413人次.单污染物模型结果显示,PM2.5、NO2、SO2、CO均在累积滞后一天(lag01)时效应量达到最大值,其浓度每增加10μg/m3(CO单位为1mg/m3),儿童呼吸系统疾病就诊人次的超额危险度(ER)及95%可信区间(95% CI)分别为0.245%(95% CI:0.127%~0.363%),0.568%(95% CI:0.327%~0.808%),1.661%(95% CI:1.022%~2.302%),2.245%(95% CI:1.610%~2.883%);PM10和O38h在各滞后天数均无统计学意义.对不同性别、年龄、季节分析发现,性别分层中PM2.5对女童的影响略高于男童,NO2、SO2和CO的影响男童略高于女童;年龄分层发现PM2.5、NO2和CO的影响6~14岁组大于0~5岁组,SO2的影响0~5岁组大于6~14岁组;季节分层中PM2.5、NO2、SO2和CO对门诊量的影响只在冬季有意义,PM10和O38h在各个季节均无意义.双污染物模型结果显示,分别调整其他5种污染物后,PM10和O38h对儿童呼吸系统疾病门诊量的增加均无统计学意义;调整PM10和O38h后,其他污染物呼吸系统疾病门诊量的增加均有统计学意义.兰州空气污染物(PM2.5、NO2、SO2、CO)与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO2和CO浓度增加更易增加儿童呼吸系统疾病的发病风险.性别、年龄和季节对空气污染物和呼吸系统疾病门诊就诊人次的关系有影响. 相似文献
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在河北省保定市白洋淀区域采集115个土壤样品进行重金属含量分析和室内光谱测量,分别将BP神经网络、随机森林、决策树、多元线性回归、K近邻回归、AdaBoost回归和偏最小二乘回归法应用于全部原始波谱数据和基于双层随机森林选择后的波段数据。结果表明,基于原始波谱数据的土壤重金属Zn元素含量的反演模型精度较低,而通过双层随机森林选择出光谱数据中与土壤重金属Zn信息相关的波段,减轻了网络模型的过拟合问题,提高了模型预测精度;与其他模型比较,结合双层随机森林和BP神经网络构建的反演模型对研究区土壤重金属Zn含量预测效果最佳。 相似文献