Fluoride distibution and the effect of some ions along Alexandria coastal Mediterranean seawater of Egypt

The coastal seawater of Mediterranean of Alexandria receives large amount of discharged waters containing industrial wastes, sewage, and agricultural and domestic drainage. Fluoride and some parameters were(chemical and physical) determined. The data gave indication that the content and the amount of the discharged water largely affect the chemical composition of the coastal water. Stepwise regression analysis was highly significant and the model was very fruitful, where the observed and calculated values were mostly concordant. This may indicated that there was a relation between fluoride content in coastal seawater and its content in the discharged water.     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.     

Prediction of the concentration of chlorophyll-α for Liuhai urban lakes in Beijing City

Introduction The eutrophication of fresh w ater has becom e a m ain w ater environm ental problem in the w orld. The m ain negative im pacts of fresh w ater eutrophication are w ater quality deterioration and the decrease of hydrophytes and aquatic specie…     

近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.     

典型异味源的感官特性及特征污染物筛选

为研究不同异味源的感官特性以及不同行业特征污染物的排放差异,以卷烟厂、烘培坊、烤漆厂为研究对象,采用愉悦度9级度量法,测定源样品不同稀释倍数（5~6个浓度梯度）下的愉悦度等级,绘制3种典型异味源愉悦度-臭气浓度指数特征曲线,并进行回归分析,同时筛选出3个典型异味源的特征污染物（烤漆厂的特征污染物为乙酸乙酯、对二乙苯、乙苯、间二甲苯、乙酸丁酯,卷烟厂为乙醇、萘、2-丁酮、柠檬烯、丙烷,烘培坊为乙醇、柠檬烯、α-蒎烯、甲苯、丙酮）,并建立了异味评价干扰潜力的数学模型.结果表明:3种典型异味源的愉悦度与臭气浓度指数之间的关系均符合二次多项式模型,卷烟厂和烤漆厂异味源的愉悦度均为负值,并且厌恶程度随臭气浓度的增大而增强;而烘焙坊异味源的愉悦度为正值.当愉悦度等级为-2时,卷烟厂和烤漆厂对应的臭气浓度分别为30和26.干扰潜力的强弱是由臭气浓度和愉悦度2个因素直接决定的,烤漆厂的干扰潜力为-14.48,卷烟厂为-14.17,烘培坊为11.77.研究显示,愉悦度与臭气浓度指数间量化关系模型以及异味源干扰潜力评估模型的建立,可为异味源的分类分级以及异味源环境影响标准的制订提供科学依据.      

回归分析方法在环境领域中的应用评述

回归分析是一种处理变量间相关关系的有效数理统计方法,回归分析模型目前已应用于环境领域的多个方面,并在实际应用中证实了其准确性和可行性。基本回归分析方法有一元线性回归、多元线性回归和逐步回归等,通过概述了这几种基本回归分析方法的原理及其在环境领域中的应用现状,评述了其应用效果,并预测了回归分析技术在环境领域中应用的发展方向;对在众多环境科学与工程研究领域中,更好地发挥回归分析的作用具有很好的参考价值。     

太湖叶绿素a浓度分布的时空特征及其影响因素

基于2005—2009年20次太湖采样期间的水质监测数据,研究了太湖叶绿素a浓度的主要分布特征,分析了水环境因子对叶绿素a浓度分布的季节性和空间性影响.结果表明,太湖叶绿素a浓度分布的空间差异较大,主要表现为梅梁湾、竺山湾、太湖西部和西南部湖区为叶绿素a浓度距平经验正交分解(EOF)第一模态空间分布的显著正值区,太湖湖心和东南湖区则为负值区;影响叶绿素a浓度的因子有水温、溶解氧、总氮、磷酸根和总磷,但总磷和水温的影响相对更为显著,而各季节叶绿素a浓度的影响因子则略有差异;影响藻类生长的因子存在较大的空间分布差异,但总磷、水温和溶解氧是其主要限制性因子,氮类营养盐的影响则处于次要地位.     

中国华南地区持续干期日数时空变化特征

利用华南地区46个地面气象站1960-2012年逐日降水数据,分析该地区各季节持续干期日数的时空分布特征。结果表明：1）近53年来,华南地区春季和夏季的持续干期日数呈波动下降趋势,下降速率分别为0.042和0.108 d·（10 a）-1;秋季和冬季的持续干期日数呈波动上升趋势,上升速率分别为1.911和0.118 d·（10 a）-1。广东省春季和夏季持续干期日数呈下降趋势,下降速率分别为0.171和0.243 d·（10 a）-1;秋季和冬季持续干期日数呈增加趋势,增加速率分别为1.737和0.32 d·（10 a）-1。广西省春、夏和秋季持续干期日数呈增加趋势,增加速率分别为0.109、0.046和2.117 d·（10 a）-1;冬季为减小趋势,减少速率为0.106 d·（10 a）-1。2）华南地区持续干期日数在春季呈从北向南逐渐增多的趋势,夏季呈自西南向东北逐渐增加的趋势,秋季呈自西向东逐渐增加的趋势,冬季呈从北向南逐渐增多的趋势。冬季的持续干期日数是4个季节中最长的,大致在20~44 d。3）华南地区春季持续干期日数变化倾向率在-1.20~1.00 d·（10 a）-1之间,增加趋势最明显的区域是广西省的南部地区,减少趋势最明显的区域是广东省的沿海地区;夏季在-1.00~0.60 d·（10 a）-1之间,呈增加趋势的区域主要位于广西省的中部和南部,呈减少趋势的区域位于广东省大部分地区和广西省的东部;秋季在0~3.50 d·（10 a）-1之间,整体呈现增加趋势,变化倾向率较大的区域主要位于广西省的中部和广东省的东北部沿海地区;冬季在-1.50~2.00 d·（10 a）-1之间,呈增加趋势的区域主要集中在广东省的中南部和东部地区,以及广西的东部边缘,呈减少趋势的区域主要集中在广东省的北部以及广西的中部和西北部地区。持续干期日数增加趋势最明显的季节是秋季。4）持续干期日数与降水量表现出负相关性,与气温和无降水日数表现为正相关性。降水量和无降水日数的变化对持续干期日数的变化起着重要的作用,而温度对持续干期日数的影响比较小。     

面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨

为比较不同区域尺度变量对模型拟合效果的影响,在全国不分区和分区两种情况下,分别基于县级和地市级两个区域尺度上的样本构建粮食产量与水田、水浇地、旱地面积之间的多元线性回归模型,结果显示,用地市级数据作分析样本比用县级数据作分析样本好,分区建模比不分区建模效果好。因此,将全国划分为7个区,以地市级数据作为区域尺度的变量,在区域、栅格、亚栅格三个尺度上探讨变量（因变量、自变量）尺度和常数项取值这两个因素对模型应用的影响。得到以下结论：1）基于区域尺度样本构建的多元回归模型,如果常数项不为0,则不能用于空间化计算;如果常数项为0,则可以用于空间化计算;2）基于栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论常数项是否为0,均可应用于空间化计算;3）基于亚栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论其常数项是否为0,也均可用于空间化计算,但需要将计算结果乘以一个系数,该系数等于栅格单元面积与亚栅格单元面积的比值。上述结论对其他类型的统计数据空间化具有指导和参考价值。     

A highly resolved temporal and spatial air pollutant emission inventory for the Pearl River Delta region, China and its uncertainty assessment

A highly resolved temporal and spatial Pearl River Delta (PRD) regional emission inventory for the year 2006 was developed with the use of best available domestic emission factors and activity data. The inventory covers major emission sources in the region and a bottom–up approach was adopted to compile the inventory for those sources where possible. The results show that the estimates for SO₂, NO_x, CO, PM₁₀, PM_2.5 and VOC emissions in the PRD region for the year 2006 are 711.4 kt, 891.9 kt, 3840.6 kt, 418.4 kt, 204.6 kt, and 1180.1 kt, respectively. About 91.4% of SO₂ emissions were from power plant and industrial sources, and 87.2% of NO_x emissions were from power plant and mobile sources. The industrial, mobile and power plant sources are major contributors to PM₁₀ and PM_2.5 emissions, accounting for 97.7% of the total PM₁₀ and 97.2% of PM_2.5 emissions, respectively. Mobile, biogenic and VOC product-related sources are responsible for 90.5% of the total VOC emissions. The emissions are spatially allocated onto grid cells with a resolution of 3 km × 3 km, showing that anthropogenic air pollutant emissions are mainly distributed over PRD central-southern city cluster areas. The preliminary temporal profiles were established for the power plant, industrial and on-road mobile sources. There is relatively low uncertainty in SO₂ emission estimates with a range of −16% to +21% from power plant sources, medium to high uncertainty for the NO_x emissions, and high uncertainties in the VOC, PM_2.5, PM₁₀ and CO emissions.