多元线性回归-分光光度法测定电镀排放废水中重金属

采用多元线性回归-分光光度法进行电镀排放废水中Cr³⁺、Ni²⁺、Zn²⁺的同时测定研究。以4-(2-吡啶偶氮)间苯二酚(PAR)为显色剂,探索了同时测定模拟电镀废水中Cr³⁺、Ni²⁺、Zn²⁺的实验方法,建立多元线性回归模型。根据实际电镀排放废水中Cr³⁺、Ni²⁺、Zn²⁺的质量浓度分布调查结果,设计了测定较低和较高浓度范围2种模型,分别对应不同水质波动程度的电镀企业废水,前者浓度范围设置基本覆盖大多数实际电镀排放废水中Cr³⁺、Ni²⁺、Zn²⁺的浓度,且具有较高精度。测定浓度范围较小模型对应水质波动较小的电镀排放废水,模型中Cr³⁺、Ni²⁺、Zn²⁺的质量浓度分别为0.32～0.44、0.32～0.50、0.72～0.84 mg/L,平均相对误差MR...     

区域农业市场化发展对水土流失的影响--以江西省为例

为了检验区域农业市场化发展对于水土流失的影响,以江西省为例,结合对水土流失驱动力因素的分析,构建了区域水土流失驱动力模型,并据此分析了1988~2000年区域农业市场化发展对水土流失治理的贡献。结果表明,农业市场化程度的提高,有利于提高水土流失治理的效率。1988~2000年,江西省的农业市场化水平提高了15.2％,由此通过农户行为作用,水土流失面积减少61.4471万hm2,相当于2000年水土流失面积的18.36％。因此,区域农业市场化程度每提高1％,水土流失面积将减少40.43万hm2。最后,就区域农业市场化进程中如何进一步推进水土流失治理,提高水土保持效果,提出了相关建议。     

PCA-SVR在煤层瓦斯含量预测中的应用

针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入变量个数,提高了预测精度和收敛速度。通过实证分析,该模型的预测精度高,能够直接用于煤矿现场预测煤层瓦斯含量。     

化学品厌氧生物降解QSBR预测模型研究

收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究。结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26%,总正确率为84.52%;BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61%,总正确率为90.32%。可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法。     

基于广义回归神经网络的矿井涌水量预测

矿井涌水量预测对矿山的安全生产和地下水资源的保护都有着重要意义。将广义回归神经网络(GRNN)引入到矿井涌水量预测中,以实例为研究基础,提出采用GRNN对矿井涌水量预测问题进行建模,将大气降水、采空区面积和底板构造断裂及采动裂隙三个影响因子作为网络输入,涌水量作为预测输出,采取交叉验证方法获得光滑因子来建立预测模型。预测结果表明,GRNN模型的预测值与真实值的最大相对误差仅为4.27%,而BP神经网络预测的最大相对误差为10.48%。同时,减少训练样本数量,即应用于小样本预测问题时,GRNN模型的预测结果较BP神经网络精度高且稳定性好。因此,应用GRNN模型进行矿井涌水量预测是准确的、可行的。     

基于GWR的中国地级城市SO2年均质量浓度模拟

中国城市空气污染问题已经引起广泛关注。目前相关研究很多,但是以空间位置为拟合参数,对空气质量进行回归模拟的研究较少。以2010年中国地级以上城市SO2年均质量浓度为因变量,分别应用普通线性回归和地理加权回归（GWR）模型模拟SO2年均质量浓度,其中地理加权回归方法考虑了空间位置的影响并以此作为回归参数。回归的自变量指标体系包括气象要素（多年平均温度、光照、降水）、植被覆盖（NDVI）、地形要素（坡度、坡向、起伏度）、人为因素（GDP、能源消费）几个方面。由于各指标之间存在较强的相关性,用主成分分析方法计算得到温度、日照、降水、NDVI表征的气象植被综合指标,高程、坡度、起伏度表征的地形综合指标,和GDP、能源消费表征的人为因素综合指标。用3个综合指标值作为自变量进行回归模拟。普通回归结果较差,其r^2为0.11,矫正的r^2为0.10;GWR模型模拟结果相对较好,其拟合优度显著提高,r^2为0.66,矫正的r^2为0.47。因此,地理加权回归适合进行此类拟合,普通线性回归不适合。通过对比地理加权回归模拟的各个城市的拟合优度,发现年均质量浓度数值较高的地区拟合效果较差,这些地区主要集中在中国华北和南部部分地区。与基于机理的模型相比,GWR 模型和其各具优缺点,GWR 的优势主要表现在数据及其格式化要求低,计算机软硬件条件要求低,运算速度快等。     

淮河流域湿地变化的特征、热点及其影响因素

利用Landsat遥感数据定量研究了淮河流域1995—2007年间各湿地类型的规模变化,分析了其变化特征,辨识了湿地消长的热点区域,并研究湿地变化热点空间分异的影响因子。结果表明,研究期间流域内水田、库塘等人工湿地大幅增加(净增量分别占1995年湿地总面积的16.81%、4.57%);湖泊、沼泽等自然湿地则明显减少(净减少量分别占1995年湿地总面积的1.06%、2.79%),且多转为人工湿地。湿地变化热点多分布于流域东部及南部;人工湿地变化热点分布连续而集中,自然湿地变化热点则稀少而分散。高程和气温对人工湿地增长热点及自然湿地减少热点的发生影响强度相对较高;社会经济与可达性因素对热点的发生具有显著作用,但其影响强度相对较弱。整个淮河流域,湿地变化热点的发生受多种要素的耦合作用,但湿地变化热点空间分异的首要因素是流域自然地理等背景条件的约束作用。     

有机过氧化物反应热的危险性预测研究

为了采用非实验的方法对安全物质学的研究内容及研究方法进行初探,基于定量结构-性质关系法,选择13种与有机过氧化物热危险性的影响因子密切相关的描述符,分别对起始分解温度T0和分解热△H的实验数据进行多元线性回归、偏最小二乘和支持向量机回归分析,从而获得3种相应的预测模型。对比T0与△H的实验值和预测值,结果发现:SVM预测模型的精度高于PLS预测模型,MLR预测模型的精度最低;同种预测模型对分解热的预测结果均优于起始分解温度。此外,分析各预测模型的稳定性数据发现:MLR模型的预测过程发生了过拟合现象,不具备预测能力;PLS模型的交互验证系数均大于0.5,具备较稳定的预测能力;SVM模型的交互验证系数均大于0.9,具备非常稳定的预测能力。     

经济结构、增长方式与环境污染的内在关联研究——基于时变参数向量自回归模型的实证分析

基于对数平均迪氏指数（LMDI）方法分解影响环境污染的经济因素,利用时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型研究了各因素在不同时点、不同提前期对污染物排放的动态冲击特征.结果表明,技术进步具有提高企业生产率以及提升企业产品清洁度的双重效果,产生的创新补偿效应降低了污染排放.我国以煤炭为主的能源消费结构和煤炭消耗产生不容易累积的烟煤型污染物,使得能源结构引致的污染效应在当期最为明显,且持续期较短.能源利用效率的大幅提升有效降低了污染物排放,同时也呈现了一定的反弹效应.产业结构对环境污染的影响逐渐增强、经济规模扩大对于环境污染的冲击具有较强的持续性.合理控制结构因素和规模因素对污染物排放的影响,成为了降低污染水平的重要环节.     

有机碳对土壤中有机氯污染物分布特征的影响

为了研究清洁地区土壤中w(OC)对有机氯污染物分布特征的影响,选择2006年春秋季采集于四川卧龙自然保护区高海拔地区的25个土壤样品,利用GC-HRMS方法测试有机氯污染物的残留量,利用回归分析方法研究有机氯污染物质量分数与w(OC)和海拔高度之间的关系. 结果表明:卧龙自然保护区有机氯污染物的质量分数均小于1 ng/g,与世界上其他边远地区的非农业土壤相似;土壤中w(OC)对有机氯污染物的分布特征有重要影响,分析的10种有机氯污染物质量分数〔以w(OC)校正〕与海拔高度均表现出较好的指数相关,且具有显著的统计学意义;有机氯污染物的质量分数〔以w(OC)校正〕随海拔高度上升而增加,表现出明显的“冷捕集”效应. 因此,在研究清洁地区土壤中有机氯污染物的分布特征时,以w(OC)进行校正是合理和重要的.