Boosted Regression Tree Models to Explain Watershed Nutrient Concentrations and Biological Condition

Boosted regression tree (BRT) models were developed to quantify the nonlinear relationships between landscape variables and nutrient concentrations in a mesoscale mixed land cover watershed during base‐flow conditions. Factors that affect instream biological components, based on the Index of Biotic Integrity (IBI), were also analyzed. Seasonal BRT models at two spatial scales (watershed and riparian buffered area [RBA]) for nitrite‐nitrate (NO₂‐NO₃), total Kjeldahl nitrogen, and total phosphorus (TP) and annual models for the IBI score were developed. Two primary factors — location within the watershed (i.e., geographic position, stream order, and distance to a downstream confluence) and percentage of urban land cover (both scales) — emerged as important predictor variables. Latitude and longitude interacted with other factors to explain the variability in summer NO₂‐NO₃ concentrations and IBI scores. BRT results also suggested that location might be associated with indicators of sources (e.g., land cover), runoff potential (e.g., soil and topographic factors), and processes not easily represented by spatial data indicators. Runoff indicators (e.g., Hydrological Soil Group D and Topographic Wetness Indices) explained a substantial portion of the variability in nutrient concentrations as did point sources for TP in the summer months. The results from our BRT approach can help prioritize areas for nutrient management in mixed‐use and heavily impacted watersheds.     

室内甲醛污染影响因素的多元回归分析

本文在室内甲醛质量守恒定律基本公式合理推导的基础上,对影响甲醛浓度的主要因素做了正交实验。对实验数据进行多元回归分析,建立室内甲醛浓度预测模型。对模型做检验,检验结果表明,本文的预测模型能较好地预测室内空气中的甲醛浓度。     

不同类型压力对飞行员安全绩效的影响规律研究

为探究各类型压力对飞行员安全绩效的影响规律,为飞行员日常工作管理提供依据,选取某航空公司200名飞行员进行压力测试,并调取其近6 a的飞机品质(QAR)数据,通过相关性分析和线性回归分析将飞行员压力数据与其QAR数据进行对比分析,探究飞行员压力对飞行安全绩效的影响规律。研究结果表明:工作负荷压力、家庭压力、人际关系压力和组织管理压力会显著负向影响飞行员安全绩效;角色压力和专业发展压力会显著正向影响飞行员安全绩效。     

火灾发生率空间分异及影响因素研究

为了探究我国火灾空间聚集特征与影响因素的空间异质性,采用全局莫兰指数、局部莫兰指数、逐步回归模型、地理加权回归模型、地理探测器方法对我国地级市单元进行研究。研究结果表明:我国火灾发生率具有显著的聚集性;我国火灾发生率较低的“冷点”区域有1个,火灾发生率较高的“热点”区域有4个;人均GDP、城镇居民人均可支配收入、人口密度、年平均气温4 个因素的影响效应具有空间异质性。人均GDP与火灾发生率为正相关,另外3影响因素对火灾发生率的作用表现出正负2种相关关系;2因素交互作用要比单因素作用于火灾发生率时影响力更显著,各影响因素的交互作用类型有非线性增强型和双因子增强型2种。     

不同火灾规模下隧道水幕线性喷水强度的研究

为了探究火源功率和水幕线性喷水强度对烟气特征参数和水幕阻烟隔热能力的影响,以全尺寸隧道为研究对象,采用FDS数值模拟方法,还原验证了前人使用的小尺寸模型,研究了20组工况下烟气特征参数变化的规律。研究结果表明:根据相似性原理还原后的全尺寸模型在相同工况下的模拟结果与小尺寸实验基本一致;水幕系统降低遮光率的效果随线性喷水强度增加而增强,当线性喷水强度增至一定程度时,遮光率和隔热效率无明显变化;对于中、大型规模火灾,水幕有效作用时间出现减少的情况;火源功率为5,20,30 MW的小、中、大规模的隧道火灾,综合考虑经济性和水幕效果,建议分别选择水幕的线性喷水强度为8,14,16 L/(s瘙
簚m)。     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

FDI对中国环境污染影响的实证研究

基于中国期刊全文数据库中的30篇中文社会科学引文索引(CSSCI)的期刊论文,运用Meta方法定量分析FDI(外商直接投资)对中国环境污染的影响. 结果表明:①单一或几个环境污染指标和FDI相对值的回归系数分别为-2.72和-1.83,说明采用二者会降低FDI环境效应显著性,但后者不显著;②面板数据和样本时间跨度的回归系数分别为3.19和1.52,说明采用二者会提高FDI环境效应显著性,并更有可能得到FDI加剧了环境污染的结论;③样本数据平均年限变量的回归系数为-0.90,说明采用2000年后数据会降低FDI环境效应显著性,2000年前FDI对环境污染加剧效应呈下降趋势,此后FDI改善了环境质量;④OLS法和固定效应模型的回归系数分别为2.22和0.78,说明采用二者会提高FDI环境效应显著性,但后者不显著. 综上可知,在纳入部分控制变量前提下,采用环境污染综合指数和FDI水平值,基于1985—2010年面板数据,运用OLS法和固定效应模型实证发现,FDI更有可能显著加剧了环境污染,但这种效应呈下降趋势,以至于2000年后FDI改善了环境质量.      

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。     

基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异

PM2.5在地球表面上的变化是连续的,但由于地面海拔起伏和站点分布的相对稀疏,直接内插法很难顾及这种情况。文章运用反距离权重(IDW)、Kriging、经验贝叶斯克里金法(EBK)、多元回归+残差内插的综合空间化手段,对北京市2015年1月的PM2.5数据进行分析。结果表明:利用多元回归+残差内插方法空间化更优,且PM2.5存在显著的正局部空间自相关,中度以上污染主要分布在北京市东南部和房山区。时间上,PM2.5质量浓度逐时均值呈"W"型。3 h尺度上,PM2.5质量浓度与相对湿度和露点温度正相关,与能见度、大气压和风速负相关,与温度不相关。     

直线图解法在分析河流水团示踪试验数据中的应用

在示踪剂的一级反应速率常数K_1不为零的条件下,将反映水团示踪试验中示踪剂浓度变化规律的解析表达式进行适当变化,得到一直线方程。该方程的自变量和因变量中仅含有原始观测数据,直线常数中含有K_1、D和u三个参数。故在通过直线图解法或线性回归法求出两常数后,在K_1与u中有一个为已知时,即可求出另外两参数。