EXCEL在线性回归直线统计检验中的应用

利用Excel软件的强大数据处理功能，可实现实验室线性回归方程的计算、检验及曲线的绘制，与历年用具有统计功能的计算器计算相比，其应用方法简单、准确，易操作，大大提高了环境监测数据处理和线性回归分析的速度．     

土地利用规划中建设用地预测方法比较

为探索提高建设用地预测精度和预测方法比较,该文运用多元线性回归模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型对晋城市建设用地进行预测,预测结果说明三种模型的平均相对误差和预测精度均存在一定差异。研究表明:建设用地预测中应结合数据本身的特点和数据收集的难易程度选择不同模型;多角度多方法进行预测比较,可得到预测精度较高的预测结果;对于建设用地预测方法比较,可以从模型本质特性、数据采用形式和数据获取难易程度等7个方面进行综合比较。该研究为科学选择建设用地预测方法、探索预测方法比较提供一种思路,为土地利用规划修编和土地资源可持续利用提供科学依据。     

基于不透水表面指数的城市扩张趋势及驱动机制分析——以南京市为例

城市扩张趋势及驱动机制研究存在两大难题:(1)传统景观数据的混合像元问题影响城市扩张趋势研究的准确性;(2)城市扩张驱动因子的共线性问题影响驱动机制研究结论的可靠性.针对上述问题,以南京市为例,利用不透水表面分析结果,采用不透水面加权平均重心分析、线性方向均值分析及标准差椭圆分析方法开展2000～2017年城市扩张趋势研究,并利用偏最小二乘回归分析方法对城市扩张驱动机制开展定性及定量分析.结果表明:南京市整体上表现为多中心非同步的蔓延式扩张;2000～2017年的3个时间跨度内,南京市整体的不透水表面扩张速度不断增长,年均不透水表面加权平均重心转移距离分别为303,379,611 m,全市尺度上往顺时针偏北259.12.方向转移2 564 m,具体到各辖区,重心转移距离存在较大差异;城市扩张的外部形态特征具有明显的方向性,2000、2005、2010以及2017年4个时期,不透水表面的标准差椭圆扁率均在2.232以上,主要表现为南北向扩张,各辖区扩张方向性不同;城市外部空间特征及发展战略、河流水系及自然保护区分布、土地利用规划等因素表现为对城市扩张方向的约束和限制作用;第二产业从业人员数量、人口密度、第三产业固定资产投资额、地区生产总值、城乡人均可支配收入等因素成为影响城市扩张规模的主要因素.     

南京市2000~2014年城市建设用地变化及驱动因子研究

基于土地利用模型测度2000~2014年南京市城市建设用地的动态变化,再运用典型相关分析、主成分分析及逐步回归分析组合的偏最小二乘回归法对南京市城市建设用地的驱动因子进行分析。结果表明：（1）2000~2014年南京市城市建设用地面积总体上呈上升趋势,年均增长率为11.73%;（2）南京市用地结构信息熵呈波动下降趋势,城市建设用地系统结构性增强,但是用地扩展的综合效益趋降;（3）人口增长、道路扩展、投资水平提高及文化产业发展等能够较好的解释南京市城市建设用地的增长,这4类因子对城市建设用地变化具有正向作用;（4）逐步线性回归结果表明,园林绿地面积的增加相对其他因子对南京市建设用地规模增长的作用最大,其次是道路长度和公路里程。     

基于回归分析的火灾发生气象因子的研究

利用二元回归分析法,对火灾发生次数、空气湿度、风速进行回归分析并检验,得出了火灾发生次数、空气湿度、风速三者之间的显著线性关系。     

全球生活垃圾处置方式及影响因素——基于134个国家数据

近年来，国内外众多学者从不同角度运用不同方法探究城市生活垃圾产生量的影响因素，但鲜见对生活垃圾处置方式的影响因素进行分析研究.本文以世界银行2018年颁布的《what a waste 2.0》中140个国家数据为基础，删掉数据年份较久远以及缺少GDP数据的6个国家，根据欧盟统计局、各国政府环保部门和统计部门网站以及相关年度报告，对所有国家数据逐一排查进行核实，并修正了40余国家生活垃圾处置数据，以134个国家在地理、经济和社会层面的5项指标为研究基础，选用相关性分析和logistic回归分析等研究方法，探究5种生活垃圾处置方式和影响因素之间的规律.主要结论如下：①生活垃圾开放式倾倒、填埋处置与人均国土面积无显著相关性；人均GDP达到2万美元以上的国家，基本实现"零倾倒"，填埋占比也随人均GDP增长逐渐下降；城市化水平与是否采用开放式倾倒呈显著负相关；②人均GDP在2万美元以下或城市化水平在40%以下的国家，基本为"零焚烧"；在不考虑"零焚烧"国家的情形下，焚烧处置主要集中在人均国土面积0~3 hm²的国家；人均GDP和受教育程度的高低是各国是否采用焚烧的主要影响因素；③资源化利用水平与人均国土面积呈负相关，而与人均GDP、城市化水平、受教育程度和废物法律法规体系呈正相关，其中法律法规对其影响力较小；人均GDP达到2万美元以上的国家，资源化利用率基本超过40%；受教育程度同样是影响各国是否采用资源化利用的主要因素；④其它处置方式与五项影响指标均呈现负相关；城市化水平为是否存在其它处置方式的决定因素，城市化水平达到80%以上时，其占比基本为0.     

基于MGWR的黄河流域土壤有机碳密度和影响因素分析

土壤有机碳作为最大陆地碳库,其空间分布特征和影响因素对于全球碳循环过程具有重要影响.基于土壤有机碳密度数据,结合环境因子,使用多尺度地理加权回归（MGWR）模型预测了黄河流域土壤有机碳密度（SOCD）和影响因素.结果表明：①黄河流域0~20 cm和0~100 cm的SOCD范围分别为0~14.82 kg ·m^-2和0~32.39kg ·m^-2,均值分别为3.48 kg ·m^-2和8.07kg ·m^-2,储量则分别为2.76 Pg和6.48 Pg;②各生态系统类型中,0~20 cm的SOCD从大到小依次为：森林>水体与湿地>其他>草地>农田>聚落>荒漠,0~100 cm的SOCD从大到小依次为：水体与湿地>森林>其他>草地>农田>聚落>荒漠,SOCR从大到小皆为：草地>农田>森林>荒漠>水体与湿地>聚落>其他;③黄河流域SOCD的分布主要受常数项、剖面曲率、NDVI和降水的影响,曲率和粉砂对深层的SOCD的分布也具有重要影响;此外,降水、NDVI和常数项（除森林外）是影响各生态系统的主要因素,曲率和粉砂则仅对荒漠和其他生态系统具有重要影响.研究结果得出了黄河流域SOCD的空间分布和影响因素,可为黄河流域碳平衡、土壤质量评价和生态治理恢复与巩固提升提供科学依据.     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.     

滑坡变形趋势分析

将自回归滑动平均模型引入滑坡变形分析,同时考虑了坡体变形趋势性和波动性对未来变形的影响,使得所建模型能更全面地反映坡体变形的动态。     

改进AHP-DRASTIC模型用于地下水U(Ⅵ)污染风险评价及回归分析

以某铀尾矿库为例,应用层次分析法(AHP)对DRASTIC进行了改进,并增加两个新的指标,得出改进后的AHPDRASTICLL模型。分别采用常规DRASTIC模型、改进DRASTICLL模型、AHP-DRASTICLL模型对某铀尾矿库区地下水受U(Ⅵ )污染风险进行了评价。结果表明:尾矿库周围与砂卵砾石层区风险较高,丘陵地带风险较低。采集监测井U(Ⅵ )浓度样本数据,与3个模型标准化综合评分值建立线性回归关系,常规DRASTIC模型相关系数R2=0.7795;改进DRASTICLL模型相关系数R2=0.8278;AHP-DRASTICLL模型相关系数R2=0.8581。分析结果表明AHPDRASTICLL模型能更加准确地反映地下水受污染的可能性。