回归分析方法在环境领域中的应用评述

回归分析是一种处理变量间相关关系的有效数理统计方法,回归分析模型目前已应用于环境领域的多个方面,并在实际应用中证实了其准确性和可行性。基本回归分析方法有一元线性回归、多元线性回归和逐步回归等,通过概述了这几种基本回归分析方法的原理及其在环境领域中的应用现状,评述了其应用效果,并预测了回归分析技术在环境领域中应用的发展方向;对在众多环境科学与工程研究领域中,更好地发挥回归分析的作用具有很好的参考价值。     

基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较

在介绍灰色预测模型和一元线性回归模型的基础上,结合某煤矿实际,采用两种模型对瓦斯涌出量进行了预测,并对两种模型的预测值进行比较,结果表明:对基本符合线性关系的数据,采用灰色GM(1,1)模型较一元线性回归模型的预测精度要高。     

基于无人机遥感的互花米草长势参数提取与相关性分析

本文以盐城滨海湿地部分区域为研究区,利用无人机多光谱激光雷达融合技术提取互花米草（Spartina alterniflora）不同物候期的冠层高度、植被指数、覆盖度和倒伏率等长势参数,计算冠层高度与植被指数及其他参数的相关系数并构建了回归模型。结果表明：（1）枯萎期至成熟期的冠层高度逐渐增加,自海向陆的冠层高度整体逐渐减小;枯萎期至开花期的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）逐渐增加,成熟期的NDVI减小,自海向陆的NDVI整体逐渐减小。（2）非枯萎期的冠层高度与植被指数、覆盖度、倒伏率和空间位置显著相关。（3）冠层高度与植被指数分布存在空间异质性,地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）在模型精度和空间异质性分析上均优于普通最小二乘回归（ordinary least square,OLS）。     

“两尘四气”空气污染数据的校准模型

通过Excel软件对监测点收集的空气质量数据进行拆分及构造函数的方法,拟合了“两尘四气”的六个方程,这些方程可用于对自建点数据进行校准。在对所收集的数据标准化后,利用SPSS软件对“两尘四气”数据误差产生的原因进行回归分析,建立了多元线性回归方程。方程显示：压强、温度和风速更容易导致自建点数据误差,可使用对上述三种因素不敏感的材质制造检测仪的传感器。以上使用Excel和SPSS软件对大数据进行比对处理及建模的方法可用于环境监测、农业生产等领域促进高质量生态文明建设。     

连云港市碳排放“双向”分析及碳达峰情景分析与预测

为探究连云港市碳排放特征,实现“碳达峰”“碳中和”的目标,以2011—2020年连云港市的碳排放量数据为核心,采用可拓展的随机性的环境影响评估模型（STIRPAT）以及岭回归方法进行碳排放量数据的“双向”分析。首先,根据连云港市2011—2020年能源消耗数据,“反向”核算出连云港市历年的碳排放量,结果表明,连云港市碳排放量呈现逐年持续上升趋势;其次,选取人口因素、人均地区生产总值、城市化率、能源结构、产业结构为主要因素,构建了STIRPAT模型这一“正向”预测媒介,采用岭回归分析法得到了连云港市的碳排放量拟合模型,结果表明,不同的因素对连云港市碳排放量的影响程度存在差异;最后,通过情景分析法预设6种连云港市未来发展情景模型,对连云港市的碳排放量进行了预测,结果表明,中增长-高减排的发展模式更适合连云港市,将于2030年以4 788.9万t的碳排放量实现达峰。针对这一发展模式要求,提出连云港市应积极调整能源结构比例、加快产业结构优化等相关建议。     

基于土地利用回归模型的场地土壤污染特征分析

通过在广东韶关凡口铅锌矿向外辐射8 km²范围内布设25个采样点,监测土壤中Pb、Zn、As、Cu、Cr和Hg的质量比,构建土地利用回归(LUR)模型模拟该6种元素质量比的空间分布。结果表明：不同土壤元素质量比受地理要素影响差异较大,Pb和As的空间分布受道路影响较大,其高值区沿道路呈带状分布;Zn和Cu受自然因素与土地利用的综合影响,高值分布相对零散;Cr的空间分布主要受地形降水等自然因子的影响。研究区整体元素质量比偏低,西部地区元素质量比低于东部地区,南部地区低于北部地区。     

基于数字图像比色法测定水中氟化物

在酸性溶液中,氟能破坏二甲酚橙〖CD*2〗锆显色体系,使溶液颜色从紫红色变为橙色或黄色,通过采集图像颜色信息构建3个特征颜色分量的多元线性回归模型,用以定量测定水中氟。该方法在0 mg/L~1.5 mg/L范围内线性良好,方法检出限为0.03 mg/L。两个质量浓度水平的氟化物标准溶液6次测定结果的RSD分别为1.4%和1.3%,相对误差分别为0.3%和1.7%。     

三峡库区典型小流域氮磷流失特征

为揭示三峡库区农业非点源物氮、磷流失的一般规律,以三峡库区秭归县的张家冲小流域为研究对象,自2005年1月至2006年4月,在自然降雨条件下,同步观测降雨、地表径流量,并对2次降雨径流的全过程进行了氮、磷浓度的测定,对降雨过程中径流量及污染物浓度随降雨-径流变化过程进行了监测研究.结果表明,长期干旱后的初期降雨径流中的氮、磷浓度明显高于雨季径流中的浓度,且氮、磷浓度变化与流量变化呈现出大致相同的趋势.降雨初期,氮、磷浓度随径流量的增大而升高;随着流量的继续增大,浓度呈现出下降趋势.对浓度随流量变化过程的监测表明,与基流中的浓度相比,总氮和硝态氮的浓度变化幅度较小,而氨氮和总磷浓度变化的幅度较大,其最大值分别是其最小值的10和67.5倍.溶解性的氨氮排放主要受降雨条件的制约,而径流中的磷主要是以颗粒态存在通过对径流量和氮、磷排放负荷的多项式回归分析表明,TN、TP、NH4 -N和NO3--N的排放负荷和径流量之间存在着多项式关系,R2分别为0.9545、0.9740、0.9677和0.9504.     

基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。     

基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。