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.     

Environmental pollution by persistent toxic substances and health risk in an industrial area of China

Soil is an important environmental medium that is closely associated with humans and their health. Despite this, very few studies have measured toxicants in soils, and associated them with health risks in humans. An assessment of health effects from exposure to contaminants in soils surrounding industrial areas of chemical production and storage is important. This article aims at determining pollution characteristics of persistent toxic substances (PTS) in an industrial area in China to unravel the relationship between soil pollution by PTS and human health. One hundred and five soil samples were collected and 742 questionnaires were handed out to residents living in and around an industrial area around Bohai Bay, Tianjin in Northern China. Concentrations of organochlorine pesticides and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were determined in soil. Mann-Whitney U and binary multivariate nonconditional logistic regression models were employed to analyze the relationship between health indicators of local residents and contaminant levels. Odds ratio (OR) and a 95% confidence interval (CI) for health incidences were also calculated. The average concentrations of DDT (73.9 ng/g), HCH (654 ng/g) and PAHs (1225 ng/g) were relatively high in the industrial area. Residents living in the chemical industry parks were exposed to a higher levels of PTS than those living outside the chemical industry parks. This exposure was associated with a higher risk of breast cancer (OR 1.87, 95% CI 0.12–30.06), stomach cancer (OR 1.87, 95% CI 0.26– 13.41), dermatitis (OR 1.72, 95% CI 1.05–2.80), gastroenteritis (OR 1.59, 95% CI 0.94–2.68), and pneumonia (OR 1.05, 95% CI 0.58–1.89).     

基于Spark Streaming流回归的煤矿瓦斯浓度实时预测

为了实时分析瓦斯监测流数据并对瓦斯浓度进行准确预测以实现瓦斯灾害实时预警,以实时流数据处理框架Spark Streaming构建基于流回归的瓦斯浓度实时预测系统。系统采用分布式流处理技术,可使基于回归算法的瓦斯浓度预测模型更新周期达到秒级,提高了瓦斯浓度预测精度,满足流式大数据处理的实时性要求。实验表明:应用Spark Streaming流回归预测系统在采样周期为5 s的瓦斯监测数据流上进行实时预测时,预测平均均方根误差随模型更新周期的缩短而减小,模型更新周期可达15 s,且更新周期为45 s时预测总均方根误差最小,既能保证预测精度,又能提高瓦斯灾害预警时效。     

浅析环境空气中TSP与PM10的关系

随着国家大气污染监测指标的变动，我们长期积累起来的环境空气监测历史资料出现了断层，为弥补这一问题的出现．该文使用数理统计模式．就环境空气中TSP与PM10之间的转换规律做了一定深度的探讨，并得到了较为理想的结果．     

京津冀大气污染变化规律及其与植被指数相关性分析

基于2017年逐时空气质量监测数据、归一化植被指数（NDVI）16 d合成数据以及社会经济数据,对京津冀大气污染特征进行了系统分析,并利用线性回归、地理加权回归模型等探讨了其变化规律与NDVI的关系,及其受社会经济因素的影响.结果表明：①京津冀地区大气污染整体表现为南高北低、平原高山区低的分布特征,由北向南递次升高,大气污染呈现出显著的空间异质性;②从季节变化看,呈现冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季的总体规律,京津冀地区大气污染呈现出显著的时间异质性;③SO₂、NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀等污染物浓度均与NDVI值呈负相关关系;在气候、地形等自然条件较为一致的前提下,NDVI值越低人类活动干扰越明显、产业经济布局越集中,进而污染排放量越大,对空气质量产生显著负面影响;④NDVI指数一定程度上反映了土地利用、人口分布以及产业布局状况,而这些因素直接或间接决定着大气污染排放水平,进而能够指示区域的污染分布特征;⑤地理加权回归模型（GWR）计算结果表明,经济发展水平越高的地区NDVI与社会经济因子、PM_2.5等污染物浓度相关性越好.NDVI的分布可以大体反映社会经济发展水平.对PM_2.5的分布也有一定的指示作用.     

基于受体模型与地统计的耕地土壤重金属污染源解析

为探明云南金子河流域耕地土壤重金属污染现状与主要来源,有效开展土壤污染防治, 通过土壤采样与数据统计分析评价了金子河流域典型耕地的重金属污染风险,采用指示克里格方法阐明了研究区重金属元素的空间分布,使用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型进行土壤重金属源解析,并量化其贡献率. 内梅罗综合污染指数法评价结果表明,本研究区中90.79%的土壤点位为重度污染,土壤整体处于重度污染水平. 指示克里格插值结果显示,元素Cd、As、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区西部与西南部,Cd、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区北部,而Cd、As、Pb污染的低概率区域主要分布在研究区东部及东南部. PCA-MLR模型解析重金属污染来源包括:研究区整体自然源贡献率为12.79%,工业源贡献率为87.21%;东岸自然源、工业源贡献率分别为92.46%、7.54%,西岸自然源、工业源贡献率分别为8.98%、91.02%. 研究显示,金子河流域西岸区域的重金属污染风险明显高于东岸区域,分区域进行源解析可以有效揭示局部污染特性,更为准确地识别污染来源.      

厦门市冬春季灰霾期间大气PM10中多环芳烃的污染特征及来源分析

采集了厦门市冬春季(2008-12-04～2009-03-20)湖里工业区和大嶝岛旅游区大气PM10样品,用GC-MS定量了PM10负载的19种多环芳烃(PAHs),并结合采样期间气象资料对灰霾期和非灰霾期多环芳烃的差异特征进行对比分析.结果表明,冬春季采样期内,厦门市大气PM10中PAHs的浓度变化范围为12.93～79.27 ng.m-3,平均42.28 ng.m-3,比2004年冬季增长近3倍.灰霾期间PM10中PAHs总的质量浓度明显高于非灰霾期,并且灰霾期间低分子量组分菲、荧蒽和芘的质量分数显著下降,高分子量组分苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧、苯并[a]芘、苝、茚并[1,2,3-cd]芘、苯并[ghi]苝和晕苯的质量分数相对升高.采用特征化合物比值、主成分分析与多元线性回归对来源与贡献率进行了分析和估算.灰霾期间识别出3类污染源:机动车尾气排放+天然气燃烧、煤燃烧和焦炉排放,其贡献率分别为62.7%、28.1%和9.2%;非灰霾期间同样识别出这3类污染源,其贡献率分别为48.6%、36.9%和14.5%.表明厦门市冬春季灰霾期间PM10中PAHs受本地源排放影响相对较多,非灰霾期间受北方燃煤长距离传输影响更显著.     

基于MABC-SVR的边坡安全系数预测模型

为避免原始人工蜂群算法(原始ABC算法)搜索时陷入局部最优解,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC算法),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解,并采用MABC算法对支持向量回归(SVR)模型参数进行优化,实现对边坡安全系数的回归分析与预测。通过对两种算法进行函数测试,结果表明:MABC算法较原始ABC算法收敛速度快、全局性好。选取实例边坡数据构造训练集和测试集,采用MABC-SVR方法基于建立的边坡安全系数预测模型进行预测,结果表明:均方根误差为0.004 6,最大相对误差为7.62%,回归系数为0.967 2。可见,建立的边坡安全系数预测模型准确度较高,可推广使用。     

外源铅在4种土壤中的老化特征及对土壤化学性质的影响

采用化学提取和梯度薄膜扩散技术(DGT)探究外源铅(Pb)在不同类型土壤中老化的形态变化规律,考察了外源Pb添加对土壤pH、阳离子交换量(CEC)和可溶性有机质(DOC)等的影响,初步建立了土壤Pb生物有效性的预测模型.结果表明:EDTA提取态Pb含量随老化时间的延长而降低;准二级动力学方程可较好地表达有效态Pb在老化过程中的动力学特征,方程的参数反映了Pb处理浓度的增加延长了老化达平衡的时间,所有供试土壤的EDTA提取态Pb含量在3个月后基本达到老化平衡;不同提取态Pb含量和变化不同,CaCl_2提取态Pb含量最少、变化最大,HNO_3提取态Pb含量变化最小;外源Pb添加会降低土壤pH,但对CEC和DOC无明显影响;随着老化时间的延长,土壤pH升高,CEC无明显变化,DOC显著降低;土壤水溶态Pb和DOC可用来预测DGT测定的有效态Pb含量,预测效果较好.     

岩溶流域地下水TOC输出及影响因素分析:以重庆丰都雪玉洞地下河流域为例

2014年8月至2015年9月通过野外在线监测获取岩溶流域连续、高精度的气象、地下水TOC和水文地球化学等数据,利用主成分回归模型探讨流域地下水TOC在不同时间尺度上的输出及影响因素.结果表明在季节时间尺度上,气温和地下水电导率(Sp C)夏季高,冬季低,p H则相反;TOC和浊度冬、夏季高,春、秋季低;地下水TOC和水文地球化学指标对降雨表现出明显的响应过程,但地下水TOC对不同降雨强度的响应时间和过程有明显差异,整体来说,TOC在降雨过程中表现出上升的趋势,而暴雨过后受稀释效应影响呈现下降趋势.主成分回归分析发现降雨、流量和浊度对TOC有正向促进作用,而气温和p H对TOC有负向的影响.