Using multivariate regression modeling for sampling and predicting chemical characteristics of mixed waste in old landfills

Municipal solid waste landfills pose a threat on environment and human health, especially old landfills which lack facilities for collection and treatment of landfill gas and leachate. Consequently, missing information about emission flows prevent site-specific environmental risk assessments. To overcome this gap, the combination of waste sampling and analysis with statistical modeling is one option for estimating present and future emission potentials. Optimizing the tradeoff between investigation costs and reliable results requires knowledge about both: the number of samples to be taken and variables to be analyzed.This article aims to identify the optimized number of waste samples and variables in order to predict a larger set of variables. Therefore, we introduce a multivariate linear regression model and tested the applicability by usage of two case studies. Landfill A was used to set up and calibrate the model based on 50 waste samples and twelve variables. The calibrated model was applied to Landfill B including 36 waste samples and twelve variables with four predictor variables.The case study results are twofold: first, the reliable and accurate prediction of the twelve variables can be achieved with the knowledge of four predictor variables (Loi, EC, pH and Cl). For the second Landfill B, only ten full measurements would be needed for a reliable prediction of most response variables. The four predictor variables would exhibit comparably low analytical costs in comparison to the full set of measurements. This cost reduction could be used to increase the number of samples yielding an improved understanding of the spatial waste heterogeneity in landfills.Concluding, the future application of the developed model potentially improves the reliability of predicted emission potentials. The model could become a standard screening tool for old landfills if its applicability and reliability would be tested in additional case studies.     

雅砻江流域湿地景观格局变化分析

应用ArcGIS软件,对雅砻江流域湿地1986和2000年遥感数据进行解译、矢量化处理,用Apack软件进行湿地景观格局指数计算,研究了近15 a雅砻江流域景观空间格局特征及其变化。结果表明：（1）近15 a雅砻江流域湿地景观面积减少,减少量为49404 hm2,占2000年湿地总面积的0506%;（2）两个时期内湿地斑块密度保持不变,湿地景观的聚集度都很高,均在099以上,湿地景观集中分布,破碎化水平低;（3）雅砻江流域湿地景观的多样性指数水平和均匀度水平较低,而且两指数在两个个时期内没有发生太大的变化,且各类湿地景观比例差异相对较大,沼泽湿地景观控制的程度较高;（4）雅砻江流域的5类湿地景观分布质心基本上未发生变化,但总体格局分布质心向南偏移001°,再向西偏移023°,整体上向西南方向偏移了2532 km     

基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究

为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8～10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2～3 a与5～7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。     

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅱ)——随机抽样模拟与极值风速预测

台风危险性分析是台风损失估计及防灾减灾的基础。对基于数值模拟的台风危险性分析所采用的随机台风概率模型、随机抽样模拟方法和极值风速预测进行了回顾与评述,包括台风关键参数概率模型及其相关性、台风路径模型、台风登陆衰减和海陆风速转换模型以及台风极值风速概率模型,并针对我国东南沿海地区台风危险性分析数值模拟采用的相关模型给出了相关建议。     

东北玉米低温冷害时空分布与多时间尺度变化规律分析

利用东北地区48个农业气象观测站1961-2010年逐日温度资料和近20多年玉米生育期资料,基于热量指数构建生育阶段冷害指数,采用EOF分析、Mann-Kendall法、子波变换等方法系统分析了近50年东北玉米4个生育阶段低温冷害时空分布及周期特征。结果表明:整个生育期全区平均冷害强度呈极显著的减弱趋势,地区间冷害变化趋势呈现差异化特征,冷害强度减弱趋势由西南向东北方向呈阶梯状递增;4个生育阶段冷害指数EOF第一模态均呈冷害空间变化趋势一致的特征;冷害强度呈较明显的减弱趋势,第1到第4生育阶段减弱趋势逐渐增大,突变均发生在1990年代中期;冷害强度具有较强的周期性,出苗—七叶、出苗—抽雄存在明显的23、25年周期,出苗—乳熟、出苗—成熟均具有较明显的3年周期振荡。     

降雨主导型库岸滑坡变形时空分布特征

根据某大型水库近坝库岸滑坡8年的监测资料,对该滑坡变形的时空分布特征进行了分析。该滑坡变形的空间分布特征主要表现为3个方面的差异,即区域差异、高程差异和深度差异。而滑坡变形的时间分布特征主要体现在库水作用和降雨两个方面:在重点监测的Ⅱ区,库水作用只影响到其前端部分,对中、后部影响很小;该区的整体变形与降雨关系密切,响应明显。这些特征表明该滑坡为降雨主导型库岸滑坡,并有向稳定方向发展的趋势;但Ⅱ区特有的"后坐式"变形特征又存在一定的安全隐患,因此,该滑坡的监测还应长期进行。     

河南省春季降水与温度变化的时空分布——基于地理信息系统的分析

春季的气候条件异常一直是制约河南省小麦生产的瓶颈之一,春旱作为河南省主要的气象灾害,严重影响了小麦的生长。近几十年来,极端天气事件随着全球气候变暖的加快而越发频繁。春季干旱发生的主要因子降水和温度的变异性显著变大。基于GIS及和河南省30年的气候整编资料,对河南省春季降水、温度及降水温度比的变化趋势及时空变化分布进行了研究。结果表明:豫南春季降水减少最为严重(南阳盆地除外),豫中次之,豫北春季降水稍有增加;从温度的变化分布来看,河南全省春季温度都呈上升趋势,其中,豫南的信阳、驻马店,豫西北的济源、焦作、洛阳、郑州及平顶山地区温度上升趋势较大,南阳盆地、豫东平原及豫北平原地带温度变化相对较小;反应春季气候异常的降水温度比豫南为负向变化最大,豫北为正向变化最大,空间分布与春季降水基本吻合。综合分析说明未来河南地区的气候变化将会更加不稳定。     

东湖典型区域间隙水中营养盐的时空分布

以富营养化程度严重的浅水湖泊东湖为研究对象,通过持续采样调查,分析并比较了3个典型采样点柱状沉积物间隙水中营养盐的垂直分布和季节变化特征,结果表明东湖沉积物间隙水中营养盐浓度最高值一般出现在-5 cm以上,-5～-10 cm之间有一个快速降低的过程,-10～-26 cm之间趋于稳定,但也有小幅的波动;冬季间隙水中营养盐浓度明显低于其他季节,夏秋两季略高。分析认为沉积物间隙水中营养盐浓度受附近污染源直接影响较大,与上覆水水质有一定相关性,但不显著。间隙水中营养盐的季节变化主要因为冬季污染排放减少加速了间隙水中营养盐向上覆水的扩散、减少了水中营养盐在沉积物表层的沉积,以及温度降低导致微生物活动减少进而降低了有机物的矿化分解量。并且认为常规疏浚深度就可以有效移除东湖表层污染严重的沉积物     

基于汶川8.0级强震记录的近场地震动特征分析

在汶川8.0级大地震中,国家数字强震动台网布设在龙门山断裂带及其周围地区的50多个台站获得了大于100 Gal的加速度记录。选取其中断层附近11个台站的加速度记录,分别进行了地震反应谱分析和基于正交化HHT法的能量分布特征分析,通过对竖向与水平向加速度峰值比、竖向与水平向加速度反应谱比值,以及能量分布和峰值系数的分析与比较,探讨了汶川地震的近场地震动特征。     

长白山火山泥石流分布影响因子权重分析

利用层次分析法对长白山天池火山泥石流分布影响因子的权重进行了分析。将对长白山天池火山泥石流分布影响作为评价目标,将地质条件、地形地貌以及植被覆盖情况作为第一层次的评价因子,地层年代、地层岩性、风化程度、堆积厚度、高程、相对高差、纵坡比、植被类型、覆盖程度作为第二层次的评价因子,由评价目标以及2个层次的评价因子构成了层次结构模型。通过层次结构模型建立了2个层次的4个判断矩阵,通过对判断矩阵的计算,最终得到了各因子对长白山火山泥石流分布影响的权重值。其中地形地貌中的相对高差及纵坡比对长白山火山泥石流分布的影响最大。