基于UD-PLS对牛粪堆制Cu和Zn钝化预测模型的研究

选取钝化材料木醋液和影响堆肥质量的关键因素:含水量和C/N,每个因素安排6个水平,利用均匀设计进行多因素多水平试验,对试验结果进行偏最小二乘回归分析,建立对重金属的钝化预测模型.结果表明:木醋液添加比例为0.50%、含水量为40%和C/N为40时,Cu和Zn的钝化效果均达到最大值,分别为13.5%和30.2%;其中重金属Cu的钝化预测模型为 ,其中交叉有效性为 ,模型达到精度要求;重金属Zn的钝化预测模型为 ,其中交叉有效性为 ,模型达到精度要求.针对多因素多水平的复杂堆肥系统中,将均匀设计与偏最小二乘法有机耦合,有效地解决了试验次数多、因素间多重相关性的问题,从而使模型精度和实用性都得到提高.     

县域粮食单产及其生产投入因素的空间异质性——以河南省为例

在当前耕地总量很难增加的总体形势下,粮食单产及其生产投入因素的关系研究对国家粮食安全具有重要意义。Moran’s I指数及散点图显示,粮食单产及其OLS(Ordinary Least Squares)估计的残差存在显著的空间自相关性,因而不满足经典线性回归分析的建模条件,而GWR(Geographically Weighted Regression)模型能够克服这一缺陷,并能进行参数的局部估计。河南省108个县的实践表明,GWR模型有效地降低了残差的空间自相关,各项检验指标均好于OLS估计。4个生产投入影响因素的空间分异规律存在显著差异。灌溉因素在OLS和GWR模型中均为正效应,单位播种面积机械动力、单位播种面积化肥施用量(折纯)、单位播种面积用电量3个变量的系数估计值在OLS模型中为负,而在GWR模型中则有正有负,说明存在空间异质性。黄河以北粮食高产区主要受机械动力、灌溉和用电量3个因素的正向影响,化肥投入的再增加反而引致单产降低。淮河沿岸和信阳的粮食高产区主要受化肥施用量和用电量的正向影响。为提高粮食单产,西部山地、丘陵县的粮食低产区应加强机械动力投入并提高用电效率,最西部的山地县还应适度增加化肥的用量。     

三峡水库蓄水对消落带土壤Cu、Zn、Cr、Cd含量的影响

为揭示水位涨落形成系列淹水梯度对消落带土壤重金属含量的影响,论文采集三峡水库忠县消落带土壤,分析了不同淹水深度土壤Cu、Zn、Cr、Cd含量,并探讨了这些重金属元素物质来源及其与三峡水库水位涨落关系。结果表明：1）不同淹水深度下消落带土壤重金属含量差异较大,长期淹水土壤Cu、Zn、Cd含量远远高于短期淹水和未淹水土壤,Cr则在不同淹水深度略有变化;2）除Cr相对独立外,不同淹水深度下土壤SOM、pH与土壤Cu、Zn、Cd含量密切相关,但pH、SOM间仅有微弱的相关关系;3）因子分析中因子1和因子2对Cu、Zn、Cr、Cd的累计贡献率为93.47%,Cu、Zn、Cd在第一轴载荷值为0.962、0.967、0.925,Cr在第二轴载荷值为0.998。研究发现：1）重金属输入来源和流向异质性是决定不同淹水深度Cu、Zn、Cr、Cd含量差异的重要原因,长期淹水显著增加了土壤Cu、Zn、Cd含量,但对Cr效应并不明显;2）区域土壤内Cr主要来源为自然源的土壤侵蚀和母岩风化,Cu、Zn、Cd来源于人为输入的库岸输入和长江上游来水悬浮颗粒沉积,应引起足够重视。     

基于多源数据的PM2.5浓度时空分布预测与制图

随着我国经济、工业化、城市化进程迅速发展,PM_(2.5)污染在中国已经成为一个极端的环境和社会问题,并引起广泛关注.采用新技术估算的地表PM_(2.5)质量浓度,收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD),气象数据,其他地理数据和污染物排放数据,采用贝叶斯最大熵(BME)结合地理加权回归(GWR)来分析2015年冬季的PM_(2.5)暴露在我国东部大范围区域的时空变异特征.结果表明,BME模型的十折交叉验证结果的决定系数R~2为0.92,均方根误差(RMSE)为8.32μg·m~(-3),平均拟合误差(MPE)为-0.042μg·m~(-3),平均绝对拟合误差(MAE)为4.60μg·m~(-3),与地理加权回归模型的结果相比(R~2=0.71,RMSE=15.68μg·m~(-3),MPE=-0.095μg·m~(-3),MAE=11.14μg·m~(-3)),BME的预测结果有极大的提高.空间上,PM_(2.5)高浓度地区主要集中在华北、长江三角洲、四川盆地,低浓度地区主要集中在中国的最南部如珠江三角洲和云南的西南部;时间上,不同月份的研究区域PM_(2.5)空间分布所有差别,2015年的12月、2016年1月PM_(2.5)污染最为严重,2015年的11月,2016年的2月污染相对较低.     

逐步多元线性回归模型解释近年上海市降水pH降低原因

分析2002年-2007年上海市降水化学组成变化特征可得,近年来,上海市降水的pH下降迅速,硫酸根离子与硝酸根离子的比值以及钙铵离子的比值整体上都呈下降趋势。根据上海市降水中的各离子浓度建立了氢离子的逐步多元线性回归模型,并以建立的模型为基础,分析了降水中各主要离子浓度的变化对氢离子浓度的影响大小情况。由模型可以得出,硫酸根离子与硝酸根离子浓度增加时,氢离子浓度也随之增加,铵离子与钙离子浓度增加时。氢离子浓度则随之减小。氢离子变化对4种主要离子的敏感性顺序为：硝酸根〉硫酸根〉钙离子〉铵离子。结合上海市降水化学组成特征分析结果可得,主要离子浓度的变化是导致降水pH快速下降的原因。     

投影寻踪回归技术在环境污染预测中的应用

环境污染预测中常用的统计预测法基于“假定—模拟—预测”这样一种证实性数据分析思维模式,难以适应非线性、非正态分布数据分析。投影寻踪技术采用“审视数据—模拟—预测”这样一条探索性数据分析新途径,可以用来解决一定程度上的非线性、非正态的问题。应用投影寻踪回归新技术,建立了大气污染物SO₂浓度分类预测模型,其预测建模样本的拟合合格率为84.7％,预留预测检验样本预测合格率75％。     

中国人口老龄化序列分析预测研究

首先根据1990年~2012年我国65岁以上人口数据,运用时间序列分析预测未来十几年中国的老龄化人口,接着运用回归分析研究老龄化人口与人口出生率,死亡率,自然增长率,人均GDP,卫生总费用,人口密度,普通本专科毕业人数这七个指标的相关关系,得出线性回归方程。最后依据这些研究对缓解人口老龄化提出合理建议。     

瞬时源示踪实验确定河流纵向离散系数和横向混合系数的线性回归法

本文从瞬时源二维浓度公式出发,经数学推导得出一直线方程Y=AT+B,变量Y、T可由t、c、c’_t来表示.系数A、B含有待确定的参数D_x、D_y,河流纵向和横向流速u、v,以及观测点坐标x、y.由实验观测数据(c_i,I_i通过线性回归可确定A、B,进而解二元代数方程组求出纵向离散系数D_x及横向混合系数D_y.     

机动车闯红灯判别模型及评价研究

为了提高机动车闯红灯警示系统判别准确率,提出适用于该系统的机动车闯红灯判别模型并进行评价。首先综述闯红灯警示系统的产生与发展现状,根据系统服务需求与工作流程,提出使用Logistic回归与神经网络方法建立判别模型预测机动车停止-通过行为,通过城市交通实测数据对模型进行评价。数据采集自上海城市道路交叉口进口道,通过Autoscope视频检测系统提取机动车运行数据。评价结果表明,Logistic回归与神经网络模型正确判别率均达到90%以上,神经网络具有更好的判别准确率。相对于速度,当前检测地点与上游地点30 m处车速差或速度比更宜作为模型中的判别参数。     

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。