沈阳市生活垃圾排放现状及产生量预测

随着城市化进程加快、人口数量快速增加及人民生活水平普遍提高,城市生活垃圾管理已成为世界各国,特别是发展中国家城市面临的主要挑战.作为中国东北最大的中心城市,沈阳正面临城市生活垃圾产生量急剧增加的现状.文章通过对沈阳市城市生活垃圾排放现状的分析,发现2002年后沈阳市生活垃圾产生量和清运量逐年增加,生活垃圾成分变化显著....     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

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.     

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

大气污染对城市能见度影响研究的理论与实践

首先从理论上探讨了颗粒物及气态污染物对能见度的影响．论述了城市大气光化学反应过程中的气粒转化过程。此外．选取4个气象参数：风速、气温、气压和相对湿度．及3个大气污染指标：SO2、NOx、PM10，与晴天水平能见度进行了相关分析．并建立回归方程。初步分析表明．城市能见度除受大气污染的影响外．还与湿度、风速．风向等气象条件及雾、降水、浮尘等天气有密切关系，它主要是大中小尺度天气和大气环境共同作用的结果．在一定条件下．它与PM10和SO2有较为明显的相关性。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN...     

提高化学需氧量比色分析精度的研究

CODCr化学分析因其分析速度快、能够反映废水有机污染的程度,在水质监测和废水处理过程中是一种必测和经常测定的指标。测定方法目前有很多种,常用的有滴定法、比色法等。滴定法技术成熟,结果可靠,是我国环境监测标准中规定的测试方法,但是测试过程仍然繁琐、费时、消耗试剂多;比色法测试速度快,方法简单,试剂用量少,但测试的结果有一定的误差。为此,文章针对提高比色法测定CODCr精度进行了研究,并与滴定法进行了同步测试和比较,结果表明,改进后的测试精度有了很大的提高。     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效,给环境治理决策提供科学依据,运用回归分析方法,对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明,PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降,空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制,但SO2污染凸现,在下一步的治理工作中,加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

洪涝灾害评价的威布尔模型

首次将威布尔分布用于淮河流域水灾成灾面积研究,揭示了淮河流域洪涝灾害成灾面积形成的 内在规律,进而利用河南、安徽、江苏和山东4省的各自灾度对淮河流域的灾害风险建立了线性回归模型.实证分析表明,本方法切实可行,特别适用于大样本计算.     

The impact of heat waves on daily mortality in Belgrade (Serbia) during summer

In this paper, we are dealing with two extreme events in temperature and population – heat wave and mortality. Our aim is to assess the relation between high temperatures and daily mortality counts during the summer months in the period 2000–2010 in Belgrade (Serbia). In order to establish this connection, we used Poisson regression and two different measures of heat wave: Warm Spell Duration Index (WSDI) and apparent temperature (T _app). As mean daily temperature increases over 90th, 95th and 99th percentiles, average number of deaths increases for 15.3% (p?<?.01), 22.4% (p?<?.05) and 32.0% (insignificant for p?<?.1). We tested three different thresholds (90th, 95th, 99th) for WSDI and T _app in order to separate the hottest heat-wave episodes. On average, mortality is higher than expected for 13.4%, 16.7% and 28.3% (90th, 95th and 99th percentiles for WSDI) and 16.1%, 17.3% and 32.5% (90th, 95th and 99th percentiles for T _app). Estimated mortality excess with heat-wave indices is in accordance with regression output, meaning that WSDI and T _app are good tools for heat-wave identification. During the most severe episode in July 2007, absolute temperature maximum (43.6°C) and daily maximum mortality counts (94 dead) were recorded in the same day (24 July 2007).