福建丰产荔枝园土壤微量元素含量的研究

与我国红壤平均水平相比，福建丰产荔枝园土壤有效态锌、钼及水溶态硼含量较高，而活性锰及有效铜含量较低；土壤全锌、锰、钢量亦较低。在土壤ｐＨ４．５４—８．７６时，ｐＨ值与有效态钼含量呈较显著正相关，而与代换态锰、水溶态硼、有效态铁含量呈显著或极显著负相关。本文初步提出福建荔枝园土壤微量元素含量的适宜指标，可供土壤营养诊断及平衡施肥之参考。     

用秩相关系数分析我省主要城市大气环境变化趋势

主要城市的大气环境监测工作已开展了十多年，积累了相当丰富的资料。笔者利用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数法分析了我省主要城市的ＳＯ２，ＴＳＰ的变化趋势，经计算后得出福州、厦门、三明、龙岩、泉州的ＳＯ２、ＴＳＰ下降趋势显著，其它城市无显著变化。     

基于多种方法的长江上游小流域水质综合评价

选取大河和巴关河流域2018—2022年水质监测数据,运用单因子评价法、Spearman秩相关系数法、综合污染指数法和主成分分析法,对流域水质状况、变化趋势及主要污染物特征进行综合评价分析。结果表明:2018—2022年,大河流域水质未达到地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数超过了1,为重污染,下游污染程度较重;营养指标和有机污染物指标存在显著正相关。巴关河流域水质达到了地表水Ⅲ类标准;流域整体综合污染指数未超过1,为中污染,上游污染程度较重;营养指标、有机污染物指标和重金属指标等均呈现出不同程度的相关性。巴关河流域水质总体优于大河流域。TP、NH₃-N、COD_Mn、COD_Cr和BOD₅是影响大河流域和巴关河流域水质的主要因子,均属于有机型及富营养化污染指标,主要来自生活源和农业源。建议选择适宜的评价方法开展系统性小流域污染溯源,分河段有针对性地开展小流域水环境治理。     

地面浓度反推法计算石化企业无组织排放源强

对某石化企业储罐区和原油脱酸装置区的无组织排放非甲烷总烃进行监测,对监测数据进行Pearson相关分析,运用地面浓度反推法计算源强。实验结果表明：原油脱酸装置区各采样线浓度间的相关性好,反推出的源强较为准确,50,100,150 m采样线的反推源强非常接近,分别为21.68,21.60,19.76 t/a;而储罐区监测浓度的相关性不佳,该区域的非甲烷总烃无组织排放源可能不单一,不适用地面浓度反推法计算其源强。     

基于秩相关随机变量模拟的水库防洪风险估计

采用基于Spearman秩相关随机变量模拟方法,将拉丁抽样法产生的独立洪峰洪量序列转换成满足特定相关结构的洪峰洪量序列,利用模拟的洪峰和时段洪量放大修匀典型过程线生成入库洪水过程,实现了入库洪水过程随机模拟。采用Monte Carlo法估计防洪风险,构建了水库防洪风险估计模型。潘家口水库汛限水位调整防洪风险估计应用结果表明:主汛期汛限水位上限值控制在218.00 m,所建立的入库洪水过程模拟方法简便有效,非常适合于复杂洪水过程模拟,构建的防洪风险分析模型计算结果客观合理,在洪水资源安全利用系统风险分析中具有推广应用价值。     

北京市夏季近地层大气臭氧浓度的变化特征分析

臭氧是影响城市大气环境的重要污染气体之一,近地层臭氧主要是由人类活动所排放的NO和NMHC(非甲烷烃)等污染物在大气中经光化学过程产生.目前近地层臭氧浓度的形成和变化已成为大气环境研究的一个重要前沿课题.     

珠江(广州河段)表层底泥中污染物的相关性研究

测定了珠江(广州河段)底泥中重金属元素营养物质的含量,对它们之间相关性进行了研究.结果表明:各营养物质(有机质、TN、TP和速效磷)之间相关性显著,尤其是TN与有机质、TP与速效磷之间的相关系数＞0.8,分别达到0.931和0.860,属于高度相关;各重金属元素之间相关性较好,尤其是Cd与Cr、Cd与Cu、Cr与Cu、Cd与Pb、Cr与Ni之间的相关系数达到0.8以上,属于高度相关;各重金属元素和营养物质之间均达到0.05显著性水平下显著相关,尤其是TP与Cu、速效磷与Cd、速效磷与Zn、速效磷与Cu、速效磷与Pb的相关系数均达到0.8以上,属于高度相关.     

COD水样保存过程中衰减情况的统计分析

讨论了COD地表水水样与废水水样在保存过程中随时间的衰减变化情况，实验结果表明，COD水样的衰减量与时间呈非常显著正相关，相关系数大于0.99；置信区间估计显示，COD地表水水样保存不宜超过5天，浓度较高的废水水样不宜超过4天。     

基于随机森林的河流总磷预测模型及影响因素分析

通过采集不同时间段淮河干流19个典型采样点的水样,获得水体中总磷浓度数据,针对河流总磷浓度时空分布差异大,受影响因素多和非线性的特点,基于随机森林算法,选择(气候特性、水动力、土壤类型和流域特性等)特征变量,构建模型对河流中总磷浓度进行预测,然后通过均方差增量参数对影响河流总磷浓度时空分布因素的重要性程度进行评估.研究...     

产毒微囊藻基因型及胞内外毒素含量的SVM预测

根据2021年5-8月淡水养殖池塘3个平行位点逐月实测数据,文章构建了基于支持向量机（SVM）的产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量的预测模型。分析了各水化指标与产毒微囊藻6种基因型及胞内外毒素含量的相关系数,对原始数据归一化,以径向基函数为核函数,通过5折交叉验证确定模型最优参数,建立了用水化指标预测产毒微囊藻6种基因型的6个模型,以及用水化指标、6种基因型预测胞内外毒素含量的2个模型。结果表明：每项水化指标都至少与1种产毒微囊藻基因型或1项毒素含量的相关系数大于0.3。在8个预测模型中,对训练集预测的均方误差均小于0.07,对训练集预测的决定系数均大于0.9,平均的测试集均方误差为0.054。可见,利用SVM预测养殖池塘中产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量是可行的,且精度较高。