降雨径流面源污染年负荷预测方法的开发——以镇江古运河为例

在对镇江古运河2009~2013年的降雨量、降雨径流污染物量监测的基础上,运用回归分析建立降雨量-径流污染方程,并采用灰色理论对未来降雨量进行预测,进而得出降雨径流面源污染年负荷值。结果表明:2014~2020年间,镇江古运河降雨径流中污染物TP、NH₃-N和SS的年负荷与降雨量同向变化,2020年降雨量达到1 381.2 mm时,污染物TP、NH₃-N和SS的年负荷可分别达到217.15 t、421.4 t、5 811.87 t,数值较大;灰色理论与回归分析结合所提出的降雨径流面源污染年负荷预测方法,能够在小样本、贫信息和波动数据序列情况下,简捷有效的对降雨径流面源污染负荷进行高精度的预测,实用与推广价值较大。     

土地利用回归模型在大气污染时空分异研究中的应用

随着城市化、工业化、机动化进程的加快,大气污染已成为我国最严重的环境问题之一,对公众健康和生态环境造成了诸多负面影响.土地利用回归,即Land-use Regression(LUR)模型是目前模拟城市尺度大气污染时空分异的常用方法之一,其在欧洲和北美得到广泛的应用,而在国内,相关研究却不多.本文在整理国内外文献的基础上,从构建LUR模型的主要步骤入手,包括监测数据获取、模型自变量生成、模型构建、模型检验和回归映射等方面,对LUR模型在大气污染时空分异研究中的进展进行归纳总结,进而展望了未来的研究重点与方向,即突出时空分异、扩展模型变量类别和改进模型构建方法.本文旨在普及LUR模型在我国的应用,为人口暴露、流行病学研究和健康风险评价等提供方法论基础.     

上海市城乡梯度上土壤重金属空间分布及其影响因素定量分析

提出了两种上海市城乡梯度上土壤重金属空间格局及影响因素的研究方法:缓冲区分析方法和滑动窗口分析方法.缓冲区分析的结果表明,人口变化指数及2~3 km范围内的建设用地比例能显著影响Cd和Cu的空间分布(p0.05),而3 km范围内的道路密度显著影响Pb的浓度.滑动窗口分析的结果表明,Cd和Cu主要受工业活动的影响,而Pb受交通流量,以及反映城市景观扩张过程的景观形状指数的影响.相关分析表明,两种方式揭示了较为相似的土壤重金属空间累积影响因素,即工业活动相关的城市化过程.研究对理解城市化的发生机制及其重金属环境风险的管理有重要意义.     

苏州古城区水体污染时空分异特征及污染源解析

利用2012年苏州古城区30个监测断面的11个水质指标数据,综合运用水质指数模型(WQI)、层次聚类(HCA)、后退式判别(DA)、因子分析(FA)、绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)及GIS平台系统分析了旅游城市苏州古城区河网水体污染物时空分异特征及污染源解析.结果表明:①苏州古城区内城河及外围河道水体的CCME WQI值介于40~74之间,其中,66.67%的监测点水环境遭到严重破坏,主要集中在内城河河道;②系统聚类分析将采样时间分为1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段;将采样点分为2类,从空间上反映了古城区内城河与外围河道的污染程度;③采样时间和采样点聚类分析结果的判别分析交叉验证,正确率分别达到88.1%和78.5%;表征时间差异性用了7个指标,分别为总氮(TN)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、水温(T)、高锰酸盐指数(COD Mn)、藻密度(Algae density)、叶绿素(Chl),表征空间差异性用了5个指标,分别为总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、浊度(Turb)、水温(T);显著性指标的时空差异性比较明显;④古城区内城河河道在1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段内的因子分析分别提取4、3和4个因子,累积解释方差分别为83.64%、72.67%和77.98%;古城区外围河道在全年内的因子分析提取了3个因子,累积解释了62.28%的总方差;因子分析表明,古城区内城河及外围河道主要为氮、磷等营养物质污染及夏季藻类爆发的问题,与古城区外围河道相比内城河河道的污染更为严重,应优先开展治理;内城河氮、磷污染除了有来自生活、餐饮旅游等第三产业的污染外,还受到降雨地表径流及河道底泥释放的非点源污染影响;⑤绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)表明,总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(COD Mn)主要来自城市生活及餐饮旅游等第三产业污水.研究结果可为苏州古城区河道水环境改善治理提供参考.     

湖库富营养化指标的高频监测方法研究

湖泊和水库中蓝藻水华等富营养化灾害的形成往往只需几天的时间,因此,在富营养化水体的水质管理上需要进行高频的水质指标监测.本研究以新安江水库(千岛湖)为例,基于水质传感器探头现场获取的水质参数,采用多元逐步回归分析方法,获得总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、叶绿素a(Chl)、营养状态指数(TSI)、透明度(SD)等指示湖库富营养化状况的关键水质指标与水体藻蓝素(PC)、浊度(TURB)、有色可溶性有机物(CDOM)、电导率(EC)、溶解氧(DO)等现场水质参数之间的定量关系,以满足高频监测湖泊富营养化关键指标的需要.结果表明,2013年调查期间,新安江水库各湖区水质差异较大,调查的54个点位中,SD介于1.10~8.60 m之间,TN介于0.78~1.68mg·L-1之间,TP介于7.90~71.1μg·L-1之间,具有较为宽泛的代表性.相关分析表明,CDOM与TN、TP、CODMn、Chl、TSI、SD均存在显著的相关关系,可以作为新安江水库水质富营养化状况的一个重要自动监测指标;TURB与TP、Chl、SD、TSI之间也显著相关,PC则与TN、CODMn相关,而探头获得的叶绿素浓度值(Chls)与TN、SD显著负相关.通过与实测值比较表明,统计分析建立的富营养化指标多元回归方程估算值与实测值吻合度较高,能够满足水体管理的需要.本研究为湖泊和水库的富营养化灾害监控、预警提供了理论依据.     

基于多因素灰色预测模型的生活污水量预测研究

生活污水作为城市水环境的主要污染源,进行生活污水排放量的预测是十分必要的.污水排放量预测方法有多种,不同的方法有各自不同的特点.为提高预测精度,采用灰色预测与多元线性回归相结合的方法,综合各种因素建立多因素灰色预测模型.并以人口和人均纯收入作为影响因素,将该模型应用于苏州横泾街道生活污水排放量的趋势预测中.结果表明：该模型能反映系统的实际情况,建模精度高,平均相对误差只有0.069 8％,值得在污水排放预测中推广应用.     

地形环境因素对塔河林业局人为森林火灾发生的影响

应用1974年—2009年间人为火的空间地理坐标,结合研究地的基础地理信息及矢量化林相图,应用ArcGIS10.0中的空间分析工具和SPSS19.0的逻辑斯蒂回归模型深入分析地形环境因素对人为火发生的影响。研究结果表明"到铁路距离"对人为火的影响显著,其次,在1∶1和1∶3选取随机点条件下人为火发生分别与"优势树种"和"林型"显著相关。本文研究显示在运用"随机点"方法进行相关性分析时,随机点选取数量对模型拟合结果有一定影响。     

基于生理信号的驾驶疲劳综合指标试验研究

研究驾驶过程中随着疲劳的产生驾驶员生理信号的变化规律,提取反映驾驶疲劳程度的综合指标。采用驾驶模拟器对20名被试进行驾驶模拟试验,用MP150多导生理仪实时采集并记录驾驶员在60 min驾驶任务过程中的心电信号、脑电信号、肌肉电阻信号、皮肤温度信号和呼吸频率信号。运用R软件对数据进行线性回归分析,对比一般回归分析,逐步线性回归分析克服了一般回归分析许多变量不显著的缺点,得到了最优的驾驶综合指标方程,确定了与各项指标相关的驾驶疲劳评价综合指标,并通过3名被试模拟驾驶试验验证了综合指标作为评价驾驶疲劳的有效性。     

A Spatially Explicit Model for Mapping Headwater Streams

Headwater streams are the primary sources of water in a drainage network and serve as a critical hydrologic link between the surrounding landscape and larger, downstream surface waters. Many states, including North Carolina, regulate activity in and near headwater streams for the protection of water quality and aquatic resources. A fundamental tool for regulatory management is an accurate representation of streams on a map. Limited resources preclude field mapping every headwater stream and its origin across a large region. It is more practical to develop a model for headwater streams based on a sample of field data that can then be extrapolated to a larger area of interest. The North Carolina Division of Water Quality has developed a cost‐effective method for modeling and mapping the location, length, and flow classification (intermittent and perennial) of headwater streams. We used a multiple logistic regression approach that combined field data and terrain derivatives for watersheds located in the Triassic Basins ecoregion. Field data were collected using a standard methodology for identifying headwater streams and origins. Terrain derivatives were generated from digital elevation models interpolated from bare‐earth Light Detection and Range data. Model accuracies greater than 80% were achieved in classifying stream presence and absence, stream length and perennial stream length, but were not as consistent in predicting intermittent stream length.