基于迁移学习算法的深部爆破振动速度预测

为了更好地预测深部矿山爆破振动速度,针对深部爆破振动速度预测中存在的样本量小、数据分布同浅部爆破不同的问题,将浅部地下矿山爆破数据中有用的知识迁移至深部矿山爆破振动速度预测模型中,提出一种逻辑回归迁移学习算法(LR-TrAdaboost),提升模型的样本容量及预测准确率;以某铜矿深部爆破振动速度预测为研究对象,结合该铜矿27条深部爆破数据以及梅山矿等5个地下金属矿204条浅部爆破数据,利用支持向量回归机(SVR)、回归迁移学习算法(TrAdaboost-R²)以及LR-TrAdaboost算法分别进行预测和对比。结果表明：3种算法的模型分数分别为0.24、0.38、0.81,均方根误差(RMSE)分别为0.152、0.107、0.06,LR-TrAdaboost算法预测误差相比SVR、TrAdaboost-R²分别降低了60.5%、43.9%;同时,LR-TrAdaboost在迭代次数为50时已经收敛,而TrAdaboost-R²在迭代次数100次后才收敛,收敛速度前者是后者的2倍;LR-TrAdaboost算法的预测性...     

湿法烟气脱硫喷淋塔的阻力特性研究

以装配有自行设计的湍流装置的冷态喷淋塔为研究对象,考察了气速、喷淋量、液气比(L/G)、湍流装置垂直和水平间距对其阻力特性的影响。结果表明,当湍流装置结构形式一定时,喷淋塔的湍流层阻力(ΔP)均随气速、喷淋量和L/G的增大而增大;当气速、喷淋量、L/G一定时,湍流层阻力均随湍流装置垂直与水平间距的增大而减小。当气速、喷淋量、L/G、湍流装置垂直与水平间距分别为2.0 m/s、100 m~3/h、10 L/m~3、120 mm、120 mm时,湍流层的最小阻力为0.14 kP a;而当气速、喷淋量、L/G、湍流装置垂直与水平间距分别为3.6 m/s、240 m~3/h、25 L/m~3、90 mm、100 mm时,湍流层的最大阻力为0.62 kP a。对实验数据进行多元线性回归分析,得出该喷淋塔湍流层阻力的经验公式为ΔP=0.000 46V ~(0.724)Q~(0.930)D~(-1.860)f~(-5.480),其拟合优度与显著性良好,对工业应用具有一定的理论指导意义和实际参考价值。     

近50 a来海南岛不同气候区气候变化特征研究

利用均匀分布在海南岛的7个国家标准气象站1959-2008年温度和降水资料以及海南岛气候区划成果,研究海南岛近50 a来不同气候区的气候变化特征,结果显示:近50 a来海南岛各气候区的温度总体呈上升趋势,并以东北区及西南区温度上升最为明显,其次是中部山区、东南区和西北区。在年际尺度上,不同温度指标的增幅大小排列为:年平均最低温度(T_min)>年平均温度(T_mean)>年平均最高温度(T_max)。在季节尺度上为:秋季和冬季>春季和夏季。不同气候区各季节的增温幅度地区间差异与年际尺度相似。各气候区的年平均温度都有突变发生。其中,西南区的突变时间为1972-1974年,西北区为1979年,东北区为1987年,东南区为1985-1990年,中部山区为1990年。各气候区累年平均降水量差异较大,以中部山区降水最为丰沛,西南区相对较少;各气候区在年际尺度上的降水波动较大,除西南区外,年降水量距平都未通过P<0.05的显著性检验。干季和湿季的降水量对年降水总量的贡献率以湿季最大,为80%,干季较小,为20%;干季多小雨,湿季多大雨。在干季,中部山区降水的贡献率最大,其他气候区相对较小,而湿季却相反。各气候区大雨和暴雨的降水量约占年降水总量的50%;西南区为大暴雨及特大暴雨多发地区。     

SVR与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙预测结果的比较

运用支持向量回归机(Support Vector Regression Machine)与BP神经网络对小流域次降雨侵蚀产沙进行预测.侵蚀产沙输入变量选取降雨量、降雨强度、径流深和洪峰流量模数,流域次降雨侵蚀输沙量为输出变量.以SVR、BP神经网络的预测值与实际值的绝对误差和相对误差作为评价指标.实验表明,SVR的预测精度和稳定性优于BP神经网络.     

楚雄市城市化发展对生态环境影响研究

运用相关分析及回归分析法,对楚雄市2001年至2010年间城市化水平与反映生态环境变化的相关指标进行分析研究。结果表明,随着时间的推移,楚雄市城市化水平不断提高,城市化水平与建成区面积、城市用水量、水土流失面积、平均化肥施用量以及工业废气排放量呈显著正相关,与耕地面积呈显著负相关。通过回归分析发现．城市化水平与各环境指标的回归方程基本上为二次、三次函数及S型曲线。本研究除了二氧化氮含量变化符合库次涅茨曲线特征以外,其它指标变化并不符合该曲线特征。     

员工安全诚信与大五人格的关系研究

安全诚信的缺失是造成安全生产事故的重要原因之一,对安全诚信及其前因变量——人格特质的研究对提升安全生产水平有着重要的意义.本文采用员工安全诚信测量问卷与大五人格调查问卷对某企业194名员工进行了调查,并对调查结果进行了相关性分析与分层回归分析.结果表明:在控制了人口统计学变量之后,大五人格因素所解释的员工安全诚信的方差变异量在安全诚信认知、安全诚信体验和安全诚信监控三个维度分别为3.5％、26.2％、27.2％,即神经质对安全诚信的认知维度有显著的预测作用,外倾性、宜人性和开放性对安全诚信的态度维度的预测作用显著,外倾性对违纪行为的认可、安全诚信的遵守和安全诚信的监督维度的预测作用显著.     

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。     

基于MGWR的土壤pH值空间建模及其影响因素分析

以安徽、河南、江苏和山东省为研究区,利用599个土壤样点数据,从地形、气候和生物等方面选取与土壤pH相关的9个环境因子,采用多尺度地理加权回归（MGWR）、混合地理加权回归（Mixed GWR）、地理加权回归（GWR）和多元线性回归（MLR）这4种模型对研究区土壤pH空间分布进行建模,并结合MGWR与分位数回归揭示环境因子对土壤pH作用的空间差异性.结果表明：①研究区土壤pH在不同空间距离上呈不同程度的显著全局和局部空间自相关性,聚集特征明显.② 4种模型中MGWR模型最优,MGWR、Mixed GWR、GWR和MLR的建模集R_adj²为0.64、0.62、0.59和0.48.MGWR的残差独立分布性最强,其空间自相关性最弱,全局Moran''s I仅为0.07.③ 3种GWR预测结果显示,研究区土壤pH值空间分布总体由北至南逐渐降低,河南北部最高,安徽南部最低.④ MGWR回归结果表明年均降雨量（MAP）、多尺度谷底平坦度（MRVBF）和海拔对土壤pH的影响较强,且存在较强的空间异质性.在江苏北部和山东大部分地区,MAP对土壤pH的影响较强;在江苏北部和山东西部,MRVBF对土壤pH的正向作用较强;在江苏北部和中部,海拔对土壤pH的负向作用最强.⑤ MAP对不同分位数水平上的土壤pH均呈显著负作用,作用强度随分位数水平增加呈减弱趋势;MRVBF对低分位数水平（θ为0.1~0.4）上的土壤pH呈显著负作用,对高分位数水平（θ为0.5~0.9）的土壤pH作用不显著.研究结果可为利用MGWR开展大区域土壤属性影响因素分析及预测制图提供参考.     

基于多站对比的南昌地区大气CO2浓度变化特征分析

基于南昌高精度温室气体浓度观测站(南昌站)及南昌城市加密观测站(加密站)2020年8月—2021年8月大气CO₂在线连续观测资料,分析了南昌地区大气CO₂浓度变化特征、区域大气输送的影响及潜在排放源区分布特征,并对加密站数据可用性进行研判.结果表明,研究期内南昌站CO₂的平均浓度为444.2×10-6,大气CO₂浓度日变化呈日间低、早晚高的特征,且夏季大气CO₂浓度日振幅最大;季节变化呈现冬季>春季>秋季>夏季的规律.南昌地区的气团输送主要受盛行风向及大气层结稳定度的影响,即夏季南方、东方气团带来较高CO₂浓度,其它季节则由北方气团造成CO₂浓度升高;长三角地区、武汉地区是南昌大气CO₂持久稳定的潜在贡献源区.加密站与南昌站数据季节变化特征和日变化特征基本一致,可以反映局地CO₂浓度变化特征,在年尺度上构建回归方程能够校正加密站数据;近地面CO₂浓度与...     

基于APEI的2013—2018年福建省大气污染评价

为了在区(县、市)级尺度上准确衡量福建省大气污染情况,构建大气污染评价APEI指数。基于高分辨率大气污染数据集和夜间灯光数据,分析2013—2018年福建省78个县市大气污染程度时空变化特征及其影响因素的时空异质性。结果表明：1)福建省中心偏北县市大气污染程度小,东部沿海县市大气污染严重。近6年福建省78.21%的县市大气污染程度减弱;2)全省东部沿海区域空气污染严重,主要表现在NO₂和PM₁₀这2种大气污染物,均超过全省平均水平;3)从大气污染物时序变化趋势看,PM_2.5和PM₁₀变化相似,自2014年起逐年下降,到2018年分别下降约23.15%和12.21%,SO₂和NO₂分别下降明显。O₃呈U形变化,而CO则呈倒U形变化;4)全省6种大气污染物均呈现较明显的季节性波动特征;5)采用时空加权回归(STWR)模型分析夜间灯光对APEI影响的时空异质性,发现2014—2018年负向影响区域持续扩大;全省34个县市5年回归系数均为正值...