南太湖地区小型浅水湖泊自净能力季节变化研究

以南太湖地区小型浅水湖泊为对象,研究了湖泊水体自净能力季节变化的特征.结果表明,湖泊对高锰酸盐指数、总氮(TN)、铵态氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl-a)的净化能力季节性差异较大.各水质指标春季和冬季自净效果较好,夏季自净效果较差的是NH4+-N和NO3--N,秋季是TP和Chl-a.湖泊四季水体有机污染较轻,TN、TP污染严重.TN、TP浓度条件适宜藻类生长,水体容易发生富营养化,磷为限制性因子.Chl-a浓度显示湖泊在夏秋两季处于富营养化水平,冬春两季转变为中营养水平.浮游植物的生长与暴发对水质有较大影响,并影响到湖泊的自净能力.影响水体pH值和溶解氧(DO)浓度的主要因素是水生植物的种类和数量,农田肥料流失和农村生活污水排放是造成水体中氮磷含量过高的主要原因.过量使用有机肥使得夏季湖泊水体中有机氮占TN的主要部分,其他季节NO3--N占TN的主要部分.主成分分析结果表明,影响南太湖地区小型浅水湖泊自净能力的3个主成分分别为浮游植物因子(水温、pH、高锰酸盐指数和Chl-a)、农田排水因子(pH、DO和TN)和营养因子(TN和TP).聚类分析结果表明,3个湖泊11个采样点4个季节的水质可聚为两大类,春秋冬季为一类,夏季为一类,这一结果是受温度变化及农田排水所致.利用水温和pH拟合出用于计算湖泊水体中的高锰酸盐指数、TN、TP、Chl-a的线性方程,提高了现场快速预测能力.     

影响食品行业社会组织参与食品安全风险治理能力的主要因素研究

事实再次证明,单纯由政府主导的食品安全监管模式已无法满足人们对于食品安全的消费需求。政府和市场在食品安全风险治理中出现的政府公权和市场私权的"双重失灵",迫切需要社会组织的参与。本文通过深度访问和问卷调查的形式,基于主成分分析方法将影响食品行业社会组织参与食品安全风险治理能力的影响因素指标融合为互不相关的综合指标,并由此构建了多元线性回归模型,研究了影响食品行业的社会组织参与食品安全风险治理能力的主要因素。研究结果表明,社会组织的公信力、与政府的关系、政府支持力度、社会组织的信息公开程度、专职人员的数量与质量等因素与其参与治理能力存在较强的正相关;社会组织法定代表人年龄、现职国家机关公务人员在组织内担任职务的比例与其参与治理的能力存在较高的负相关。因此,社会组织在食品安全的风险治理中是否能发挥自身独有的优势,弥补政府和市场在食品安全风险中的双重失灵,内在地取决于社会组织的外部环境、内部治理结构与内部管理水平。构建具有中国特色的食品安全社会共治体系亟需逐步完善社会组织的立法,明确社会组织的法律地位,确保社会组织在法律框架下按照各自的章程自主性地开展的各种活动,政府在法律框架下履行支持社会组织发展的职能力度;同时优化内部人员结构,建设具有数量充足、能力结构基本完备的工作人员队伍,并依据改革要求,优化法定代表人的结构,建立诚信信息服务平台,提升自身的社会公信度,由此保障社会组织在参与食品安全风险治理过程中的独立性,发挥自身专业性、自治性等优势。     

工业废水BOD5与CODCr相关关系以及BOD5测定的简化法

通过研究BOD5与CODCr的相关性,用线性函数BOD5=a+bCODCr的形式进行一元回归,间接求出BOD5或指导BOD5的测定,验证BOD5结果的准确性以及通过对稀释法公式的推导得出简化法的公式,并与稀释法进行比较,结果表明,简化后的方法与稀释法无显著差异,精密度、准确度较好。     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

Optimal design of compact and connected nature reserves for multiple species

When designing a conservation reserve system for multiple species, spatial attributes of the reserves must be taken into account at species level. The existing optimal reserve design literature considers either one spatial attribute or when multiple attributes are considered the analysis is restricted only to one species. We built a linear integer programing model that incorporates compactness and connectivity of the landscape reserved for multiple species. The model identifies multiple reserves that each serve a subset of target species with a specified coverage probability threshold to ensure the species' long‐term survival in the reserve, and each target species is covered (protected) with another probability threshold at the reserve system level. We modeled compactness by minimizing the total distance between selected sites and central sites, and we modeled connectivity of a selected site to its designated central site by selecting at least one of its adjacent sites that has a nearer distance to the central site. We considered structural distance and functional distances that incorporated site quality between sites. We tested the model using randomly generated data on 2 species, one ground species that required structural connectivity and the other an avian species that required functional connectivity. We applied the model to 10 bird species listed as endangered by the state of Illinois (U.S.A.). Spatial coherence and selection cost of the reserves differed substantially depending on the weights assigned to these 2 criteria. The model can be used to design a reserve system for multiple species, especially species whose habitats are far apart in which case multiple disjunct but compact and connected reserves are advantageous. The model can be modified to increase or decrease the distance between reserves to reduce or promote population connectivity.     

灰色理论及改良方法对我国垃圾产量的预测

为了给城市环境规划提供理论依据,需要对城市生活垃圾产量进行预测,以期揭示其变化规律和发展趋势。本文对三种预测模型进行对比分析研究,并通过灰色关联度分析,选取与垃圾产量最为相关的5个因素,建立了包括多个因素指标的GM(1,1)预测方程的多元线性回归综合模型。该模型考虑了城市生活垃圾产量的主要影响因素,得到的拟合数据比较理想,预测模型和结果也更为合理可信。     

基于汶川地震的地震人员伤亡预测模型研究

地震发生以后及时掌握人员伤亡情况对灾后救援具有重要作用,因此,建立地震人员伤亡预测模型是极为重要的。以2008年汶川地震人员伤亡数据及房屋破坏面积数据为基础,运用线性回归分析方法模拟出地震人员伤亡预测模型。该函数模型是以建筑物的易损性为自变量,分别以死亡人数、受伤人数为因变量构建的。同时对回归模型进行误差分析,并参考前人模型可知房屋内人口密度和地震发生时间2个因素对模型有很大影响,进而对回归系数进行调整。最后利用文中模型和其他几种预测模型分别对汶川地震和玉树地震进行验证,并与地震实际伤亡结果进行比较,证明研究的模型的准确性和适用性。     

冬季采暖期气象条件对PM2.5等空气质量要素的影响——以咸阳市为例

以汾渭平原典型城市——咸阳为研究区域,利用地面空气质量监测数据和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代全球气候再分析资料数据集（ERA5）,分析了咸阳市2018—2020年3 a采暖期污染物浓度变化特征和不同污染程度下的气象条件,采用统计学方法分析各项污染物浓度与气象因素间的相关性,使用多元线性回归模型评价各气象因素对PM_2.5浓度的影响程度,使用二元Logistic回归分析气象因素对PM_2.5超标风险的影响。咸阳市采暖期首要污染物以细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）为主,采暖期超标最多的污染物为PM_2.5,超标天数逐年递减;PM₁₀的日变化呈“双峰双谷”型,PM_2.5的谷值出现在17∶00且夜晚浓度较高。颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与风速、边界层高度、温度、气压呈负相关。多元线性回归预测模型显示PM_2.5浓度预测值与实测值变化趋势保持一致,预测值的波动频率比实测值大,预测准确率为51.54%;二元Logistic回归模型显示：除相对湿度外,其他气象因素对PM_2.5超标情况都是保护因素,边界层高度每增高1 m,日均浓度超标风险降低0.7%;相对湿度每升高1%,日均浓度超标风险升高5.3%;温度每升高1℃,日均浓度超标风险降低19.8%;气压每升高1 hPa,日均浓度超标风险降低9.7%。以上研究结果揭示了咸阳市采暖期主要气象因素对空气污染的影响程度,为我国北方城市今后的空气污染治理提供科学依据,为相关政策制定提供理论参考。     

哈尔滨市AQI与空气污染物的相关分析研究

空气质量问题已成为民众关注的热点问题.选取哈尔滨市2014年-2015年AQI日报数据,分别分析了供暖期和非供暖期PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3六种主要空气污染物与AQI的相关性,结果表明,AQI与6个主要污染物间呈显著性相关.同时建立了供暖期和非供暖期AQI与主要空气污染物的多元线性回归模型,结果表明,CO对AQI起着主要作用.因此,提高供暖过程中煤炭燃烧效率,可有效削减空气中CO的浓度,对于改善空气质量起着至关重要的作用.     

金昌市PM2.5及PM10短期暴露对成人血压水平的影响

为探索西北地区颗粒物(PM)短期暴露对人群血压(BP)水平的影响,基于金昌队列研究平台,收集甘肃省金昌市2011~2017年颗粒物污染数据及队列人群血压测量数据,在调整相关混杂因素基础上,采用线性混合效应模型分析PM_2.5和PM₁₀短期暴露对收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、平均动脉压(MAP)、脉压(PP)和Mid-BP (SBP和DBP的均值)的影响.结果显示,随着PM_2.5浓度的增加,人群SBP,MAP,PP和Mid-BP均呈上升趋势,该效应值分别在累积滞后05,03,07和05d最大.随着PM₁₀浓度的增加,5种BP指标也均呈上升趋势,效应最大值均出现在累积滞后07d.PM_2.5和PM₁₀对BP产生的影响分别在吸烟和男性人群中更为显著.此外,沙尘天气和气态污染物(SO₂和NO₂)对PM-BP效应存在一定的修饰作用.因此,在该队列人群中,PM_2.5和PM₁₀短期暴露对人群血压具有一定影响,吸烟者和男性人群可能是颗粒物影响血压效应的易感人群.