深井受限空间高温环境影响模拟试验研究

为探索研究矿井高温热害对人体生理健康和工作效率的影响,分析了矿井高温热害的来源和对人体的危害。根据人体生理反应特征选取人体响应综合指标,基于深井受限空间高温环境模拟试验装备,模拟深井受限空间高温环境,开展了矿井高温对人体生理健康及工作效率影响危害的物理模拟试验。利用高温模拟试验结果数据构建了多元线性回归预测模型,对人体响应指标与温度之间的关系进行了准确的定量分析。试验结果表明,温度对血压、心率、呼吸率、疲劳度、注意力和记忆力的影响较大,而对体温、反应时间的影响则较小,并确定了相关的影响程度的预测模型。试验结果为研究深井受限空间高温作业危害和制定相关的职业健康标准提供了科研根据。     

华北地区汽车拥有量与CO2排放量关系研究

研究了华北地区5省（市、自治区）汽车拥有量和人均CO2排放量现状.采用变异系数分析方法对汽车拥有量和入均CO2排放量各地区差异大小变化趋势进行了分析,采用一元线性回归模型对华北地区未来10年汽车拥有量和人均CO2排放趋势及其地区差异大小变化趋势进行了预测,提出了相关建议,以期为该地区乃至全国经济和环境的和谐发展提供参考.     

一种浮游植物快速浓缩及固定方法的可靠性分析

为验证一种浮游植物快速浓缩固定方法——滤膜浓缩法的可靠性,采用“鲁戈氏液固定沉降法”和“滤膜浓缩法”同时鉴定了不同浮游植物浓度梯度水样,并进行了对比分析,结果表明：鲁戈氏液固定沉降法与滤膜浓缩法整体上均鉴定出7门,32属,但不同梯度上滤膜浓缩法鉴定出的浮游植物种类较多.两种方法门水平上除裸藻门（P<0.05）外丰度均无明显差异（P>0.05）,属水平上相对丰度99%以内的浮游植物均无明显差异（P>0.05）,即无论是门还是属水平上,滤膜浓缩法对浮游植物丰度的鉴定是可行的.采用两种方法得到的不同梯度下藻密度拟合方程斜率差异较小（P>0.05）且相关性显著（R²=0.958,P<0.01）,但滤膜浓缩法鉴定出的浮游植物细胞密度更大.整体来看,滤膜浓缩法得到的藻类鉴定结果与鲁戈氏液固定沉降法基本一致.     

煤矿安全宏观预测方法综述

对几种比较适用于预测煤矿安全宏观预测的方法(线性回归预测、非线性回归预测、灰色预测、马尔柯夫链预测、灰色马尔柯夫链预测、神经网络预测法)进行了介绍,并作了进一步评述和探讨.     

不同降水年型环境因子对水质的影响

通过检测2019年和2021年7月—9月颍河源头流域水质,采用多元逐步线性回归分析和冗余分析检验环境因子与水质之间的关系。结果表明：2019年（平水年）流域pH值和EC值较高,而2021年（丰水年）N和P含量较高,这说明强降水可能会导致水体富营养化,而正常降水则更可能出现无机污染。平水年总体水质变化与农业用地面积占比和平均海拔高度相关,两者分别占总解释率的31.1%和18.6%。丰水年总体水质变化的主要影响因子为农业用地面积占比和斑块密度,分别占总解释率的26.1%和15.9%。环境因子在平水年和丰水年对总体水质变化的影响分别占总解释率的74.2%和69.3%。     

多元线性回归方法在地面沉降量预测中的解析及应用

地面沉降问题已经在世界范围内普遍存在,地下水的开发利用是导致地面沉降大面积发生的主要因素.针对城市地下水开采引起的地面沉降量预测和计算问题,在分析地下水水位变化引起的地面沉降机理的基础上,采用数理统计方法,依据工程实例分析了地面沉降量与地下水水位变化之间的相关关系,建立了基于太沙基有效应力原理的地面沉降量与地下水水位多...     

苏州市非农用地扩展的驱动因素时空变化研究

利用1984—2003年间4个时段的TM影像解译获得该时期苏州市非农用地扩张变化规律,并结合大量的社会经济资料,定量分析了过去20 a间苏州市非农用地扩张与社会经济因素的关系,筛选出非农用地高速增长的主导驱动因素,揭示了主导驱动力在不同时期的时空变化规律。结果表明,非农用地扩张的社会经济驱动因素随社会经济发展的不同阶段而显著变化,GDP、上海对苏州的经济辐射作用和人口增长是过去20 a间苏州市非农用地急剧扩张的3个主要驱动力。     

密度泛函方法预测二英类化合物(PCDD/Fs)的正辛醇/水分配系数

在B3LYP/6-31G水平上全优化计算了多氯代二苯并一对-二(噁)英和多氯代二苯并呋喃(PCDD/Fs)系列物的分子结构;基于得到的分子结构描述符,依据修正的线性溶解能理论,分别建立了PCDDs和PCDFs的正辛醇/水分配系数的定量结构-性质关系模型(R2分别为0.985和0.966),并用交叉验证法对模型进行了验证(q2分别为0.983和0.936),用t-检验对各变量进行了检验.检验结果表明,模型的预测能力优于AM1法、单苯环氯取代指数法和拓扑量子方法得出的模型.     

利用多模式集合和多元线性回归改进北京PM_(10)预报

本研究将多模式集合预报和多元线性回归集成方法结合起来减小空气质量预报的不确定性.首先评估了北京空气质量多模式集合预报系统中3个模式成员(NAQPMS、CAMx、CMAQ)对北京地区PM10日均浓度的预报性能,在此基础上引入多元线性回归将历史观测信息纳入进来对3个模式预报结果进行集成,并将集成预报结果与3个模式算术平均的预报结果进行比较.结果发现:1不同模式的预报结果差异较大,并没有一个模式的预报技巧完全优于其它两个模式,其中CMAQ对北京PM10变化趋势的预报优于其它两个模式,NAQPMS预报的均方根误差整体低于其他两个模式.2多模式预报结果的算术平均在趋势预报和偏差两项指标上都低于部分单模式预报,并不能有效改进PM10预报;基于分站点的模式和观测数据构建的多元线性回归集成预报模型能显著提高PM10预报的准确率,选定合适的训练天数(36 d)后,28个站点PM10日均值预报的均方根误差相对单模式预报或集合平均预报下降32%~43%,预报偏差大幅减小至5.8μg·m-3,总体预报技巧显著优于单模式和多模式算术平均的预报结果,并且采用线性回归集成方法大幅提高了对污染过程的预报能力.