用数量化岭回归的方法确定扑火人力

确定扑火人力是扑火指挥决策中的一个重要问题。文中对于影响扑火人力指标的非数量因素采用了数量化的处理方法，为解决数据中的复共线性问题，对回归方程中的未知参数采用了岭估计的方法，得到了确定扑火人力的经验公式，这个公式对于扑火指挥决策是实用的。     

交通事故预测分析

运用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和安全系统工程的理论与方法，进行交通事故预测分析。给出了交通事故预测分析的双向模糊图模型、灰色马尔可夫预测模型及非线性回归模型。模型运行结果可为交通事故的预防和交通安全管理提供科学依据     

过原点的一元线性回归数学模型

用回归方法建立校准曲线,实际上是用数学方法解决化学分析问题.因此,回归的第一个步骤应为:根据实验现象建立数学模型.1 数学模型的建立化学分析中,每一类分析方法都遵循其特有的定律.分光光度法遵循朗伯一比耳定     

接种AM真菌对玉米生长的影响及叶片全氮含量的高光谱估测

为了快速、准确测定玉米叶片中的全氮含量,实现利用高光谱遥感技术对微生物修复作用下氮元素的监测,现设接种丛枝菌根(M)和不接种菌根的对照组(CK),分别测定2个处理下叶片理化参数和光谱反射率数据,研究接种AM真菌对玉米生长的影响并采用逐步回归分析法建模反演叶片全氮含量。结果表明:接种AM真菌可提高不同叶位的叶片全氮、全磷、全钾及叶绿素含量,同时显著提高玉米的生物量和叶片含水率;不同的处理组中全氮含量对不同特征参数的相关性显著情况相同,但相关系数有所差异;2个处理均使用逐步线性回归法,以筛选出的9个极显著相关的光谱特征参数为自变量,对玉米叶片氮含量建模。其中,CK中模型决定系数R2最高可达0.8361,M组中模型的决定系数最高可达0.893,可以较好地估测玉米叶片全氮含量。     

基于区域DNDC的稻田轮作氮素空间分异与驱动分析:以晋江流域为例

稻田轮作氮素动态循环对于保障居民食物需求,实现区域生态可持续发展等目标具有重要现实意义.从区域尺度视角分析各氮素指标空间分异状态,及其驱动影响因素,可为农田管理措施的实施提供宏观决策依据.选取晋江流域内的稻田轮作区作为研究对象,运用反硝化分解(denitrification decomposition, DNDC)模型、热点分析以及地理加权回归(geographical weighted regression, GWR)建模等技术,模拟了稻田生态系统内氮素循环,分析了各氮素指标空间分异特征与驱动归因.结果表明:①经过参数率定与结果验证的DNDC模型体现出较好的区域适应性;②不同轮作模式间对比发现,稻-蔬轮作模式表现为最大氮肥输入量、最高作物氮素吸收效率以及最大氮素损失量,其次为稻-稻轮作模式,最后为稻-空闲轮作模式;③在各氮素指标空间分布方面,除作物氮素吸收量呈随机分布,NH_3排放量、N_2O排放量和氮素淋失表现为空间聚类分布,基于标准差椭圆的集约主趋势线主要以"感德镇—长坑乡"一线为主;④由各氮素指标空间影响因素分析发现,土壤属性因子具有最强影响效果,NH_3排放量和N_2O排放量中SOC_(max)为最强影响因子,空间分布呈现"西高东低",氮素淋失损失量中pH_(min)表现为最强影响因子,空间分布呈"南北高东西低".     

柴油烃族组分对柴油机排放的影响

柴油烃族组分可影响柴油的理化特性,从而影响柴油机的燃烧过程,进而对排放产生重要影响.本研究针对烃族组分含量不同的14种柴油,开展了排放特性的试验研究,基于试验结果采用主成分分析法及回归分析法揭示影响柴油机排放性能的关键组分及作用规律,并得到了柴油机排放与关键组分的经验公式,可在一定程度上预测排放特性.分析结果表明,总芳烃是影响柴油机排放的关键组分,当其含量介于5%～17%时,可使NO_x、soot(碳烟)、CO、HC排放均处于较低水平.此外,多环芳烃对柴油机排放有重要影响,其中的苊类、苊烯类对NO_x、碳烟、CO排放的影响作用更为显著,而其他烃族组分与柴油机排放的规律性相对较差.不同工况下,柴油机排放规律有所不同,在低负荷下柴油机排放对总芳烃含量更加敏感.     

武夷山茶叶品质与土壤地球化学背景特征关系探讨

为了探讨武夷岩茶主产区茶叶品质与土壤地球化学背景的关系,采用符合正态分布的茶叶及土壤数据开展茶多酚、咖啡碱和氨基酸含量与土壤理化指标的相关分析,建立回归预测模型,探讨不同地质背景对茶叶品质的影响。武夷岩茶主产区茶叶的茶多酚与土壤pH值呈正相关,与土壤Ni呈负相关,咖啡碱与土壤Cu含量呈正相关,氨基酸与土壤pH值和K含量呈正相关,说明土壤pH值的提高有利于茶多酚、氨基酸的积累,K和Cu分别促进氨基酸和咖啡碱的合成,Ni对茶多酚积累具有抑制作用。不同地质背景茶叶品质状况表现为红层区>冲洪积区>变质岩区>细砂岩区。     

中国臭氧时空分布特征及与社会经济因素影响分析

本文根据2015～2017年中国大陆338个城市空气质量监测站臭氧(O_3)浓度数据,综合利用空间插值法、全局自相关法和地理加权回归模型(GWR),探讨了O_3浓度的时空变化特征及其与社会经济因素的关系。结果表明,2015～2017年中国大陆338个城市的O_3日最大8小时浓度为2～300μg/m~3,其中超标天数比例为5. 9%,323个城市达标率在85%以上; O_3月均值变化曲线基本呈"单峰状",5月达到峰值,12月最低; O_3浓度季节变化为夏季春季秋季冬季; O_3日变化特征为夜间到清晨O_3浓度很低,上午8∶00左右开始升高,下午16∶00达到峰值;中国华北地区、华东地区和华中地区O_3污染严重,华南地区、西南地区、西北地区和东北地区整体污染较低。O_3浓度在全国尺度上的集聚性呈上升趋势,GWR表明,人口密度、人均私家车保有量与O_3浓度显著正相关,第一产业占比与O_3浓度显著负相关。     

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

空气质量指数(AQI)的社会经济影响因素分析——基于指数衰减效应视角

中国面临着严重的环境恶化问题,其中空气污染问题尤为突出.基于中国2014年全国城市空气质量数据,利用自然正交函数分析城市空气质量指数的时空演变特征,并采用基于衰减效应的矩阵指数空间设定模型探讨了空气污染的影响因素.研究结果表明:(1)AQI以京津冀为高值中心向周边地区呈衰减变化,污染核心区由京津冀逐渐向豫北地区和鲁西北地区扩散,年内AQI在1—9月呈现下降趋势,然后逐渐上升;(2)150个城市的空气质量指数呈现出明显的空间集聚;(3)矩阵指数空间设定模型优于空间滞后模型,并且城市间空气污染呈现出显著的空间衰减效应;(4)人均地区生产总值的提高、SO_2排放量和PM_(2.5)浓度增加是导致空气污染加剧的重要原因,而外商直接投资和环保意识的提高有助于改善中国的空气质量.