灰色关联分析中分辨系数的确定方法

通过实例计算表明，在进行灰色关联分析时，分辨系数的变化将导致关联度的变化而影响关联序。从最大信息量和最大信息分辨率出发，给出了确定分辨系数的计算公式。     

有机物好氧生物降解性的综合测试评价方法

综合考虑有机物好氧生物降解过程中的耗氧量,最终产物量和微生物活性３个影响生物降解性的因素,以ＢＯＤ５／ＣＯＤ作为耗氧指标,以ＣＯ２作为降解产物量指标,以ＡＴＰ作为微生物活性指标,根据这３个指标提出模糊聚类综合 加权综合评估２种综合评价有机物生物降解性的方法,综合评价了２２种有机化合物和有机废水的生物降解性,并比较了这２种综合评价方法的优劣,同时也提出了采用这２种综合评价方法所需进行了具体步骤。     

Long‐Term Trends of Nutrients and Sediment from the Nontidal Chesapeake Watershed: An Assessment of Progress by River and Season

To assess historical loads of nitrogen (N), phosphorus (P), and suspended sediment (SS) from the nontidal Chesapeake Bay watershed (NTCBW), we analyzed decadal seasonal trends of flow‐normalized loads at the fall‐line of nine major rivers that account for >90% of NTCBW flow. Evaluations of loads by season revealed N, P, and SS load magnitudes have been highest in January‐March and lowest in July‐September, but the temporal trends have followed similar decadal‐scale patterns in all seasons, with notable exceptions. Generally, total N (TN) load has dropped since the late 1980s, but particulate nutrients and SS have risen since the mid‐1990s. The majority of these rises were from Susquehanna River and relate to diminished net trapping at the Conowingo Reservoir. Substantial rises in SS were also observed, however, in other rivers. Moreover, the summed rise in particulate P load from other rivers is of similar magnitude as from Susquehanna. Dissolved nutrient loads have dropped in the upland (Piedmont and above) rivers, but risen in two small rivers in the Coastal Plain affected by lagged groundwater input. In addition, analysis of fractional contributions revealed consistent N trends across the upland watersheds. Finally, total N:total P ratios have declined in most rivers, suggesting the potential for changes in nutrient limitation. Overall, this integrated study of historical data highlights the value of maintaining long‐term monitoring at multiple watershed locations.     

平原丘陵过渡带土壤有机碳空间分布及环境影响

为定量分析景观过渡带中土壤有机碳空间分布及环境影响,将环境因子纳入空间自回归模型与地理加权回归模型分析比较,并以普通最小二乘回归模型作对照.结果表明:土壤性质指标中,容重及有效铁与土壤有机碳存在极显著相关关系;地形及区位因子中,纬度、高程、坡度、粗糙度等稳定性因素与土壤有机碳存在极显著相关关系;土壤有机碳的局部集聚性多发生在核心景观过渡带;空间回归模型的拟合优度均优于普通最小二乘回归模型,估计值的空间自相关变化趋势与实测值一致,残差的空间模式显著减弱;能够灵活调整权函数与带宽的地理加权回归模型能够更好地分析土壤有机碳的空间变异.模型评价方面,GWR-1和GWR-2的残差平方和较OLS分别降低了20.717%和8.799%; SLM、SEM、GWR-1、GWR-2的AIC值较OLS分别减小了5.108、5.391、19.887和11.751.除本身存在的空间自相关外,模型中土壤性质指标及环境因子能大幅解释土壤有机碳的异质性.本研究引入辅助变量,运用空间回归模型分析了平原丘陵过渡带土壤有机碳的空间变异,可为生态恢复、环境变化指示及研究区典型柑橘区的区划提供依据.     

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。     

黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区

利用轨迹聚类方法对2011年6~8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5~1μm)数浓度约占0.5~20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6~8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2~5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大.     

水质灰色预测模型在VBA中的实现

灰色预测是环境污染预测应用相当广泛的方法。根据文献报道,基于Matlab和Excel实现灰色预测中存在着占用内存、单元格填埋计算公式等等的不足,因此提出了一种基于VBA在Excel下编写宏程序轻松实现灰色预测的方法,并将其运用到北海市地表水污染物预测。结果表明,本程序简短,操作方便,计算结果准确可靠,彻底把用户从繁琐的手工操作中解放出来。     

西安市LUCC预测生态系统服务价值损失

人类活动作用于土地资源,使LUCC（土地利用／土地覆被变化）在全球环境变化过程中起主导作用,随着国际LUCC研究计划的进展,各国依据本国的实际情况开展研究。对西安市以往五年（2000-2004年）的土地利用基础数据开展调查统计分析,建立灰色系统动态GM（1,1）模型,预测2005—2010年西安市土地利用结构变化状况,尝试计算西安市土地生态系统服务价值损失（简称生态损失）,用一种直观经济指标-货币来反映这种生态损失。预测2010年西安市生态损失为331、84×10^6元。     

基于二分图理论的产业环境资源竞争网络模型研究——以广州开发区为例

采用二分图理论来研究区域内不同产业部门或排污企业之间对于环境容量的竞争关系,建立产业环境资源竞争网络模型,并从点权分布和加权集聚系数等方面加以分析,依据强关联矩阵来确定排污企业对于区域环境容量需求强度的聚类情况.在此基础上,进一步依据2010年广州开发区的排污企业数据进行了实证研究,分析了开发区产业现状,并对未来生态工业园区建设中产业的发展提出了指导性建议.采用复杂网络模型来分析企业环境外部性的方法,不仅较传统的经济度量方式有理论上创新,而且根据区域不同情况来构建模型,从复杂系统视角对环境管理体系进行分析,有利于改进环境管理方式.     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.