武夷山茶叶品质与土壤地球化学背景特征关系探讨

为了探讨武夷岩茶主产区茶叶品质与土壤地球化学背景的关系,采用符合正态分布的茶叶及土壤数据开展茶多酚、咖啡碱和氨基酸含量与土壤理化指标的相关分析,建立回归预测模型,探讨不同地质背景对茶叶品质的影响。武夷岩茶主产区茶叶的茶多酚与土壤pH值呈正相关,与土壤Ni呈负相关,咖啡碱与土壤Cu含量呈正相关,氨基酸与土壤pH值和K含量呈正相关,说明土壤pH值的提高有利于茶多酚、氨基酸的积累,K和Cu分别促进氨基酸和咖啡碱的合成,Ni对茶多酚积累具有抑制作用。不同地质背景茶叶品质状况表现为红层区>冲洪积区>变质岩区>细砂岩区。     

中国臭氧时空分布特征及与社会经济因素影响分析

本文根据2015～2017年中国大陆338个城市空气质量监测站臭氧(O_3)浓度数据,综合利用空间插值法、全局自相关法和地理加权回归模型(GWR),探讨了O_3浓度的时空变化特征及其与社会经济因素的关系。结果表明,2015～2017年中国大陆338个城市的O_3日最大8小时浓度为2～300μg/m~3,其中超标天数比例为5. 9%,323个城市达标率在85%以上; O_3月均值变化曲线基本呈"单峰状",5月达到峰值,12月最低; O_3浓度季节变化为夏季春季秋季冬季; O_3日变化特征为夜间到清晨O_3浓度很低,上午8∶00左右开始升高,下午16∶00达到峰值;中国华北地区、华东地区和华中地区O_3污染严重,华南地区、西南地区、西北地区和东北地区整体污染较低。O_3浓度在全国尺度上的集聚性呈上升趋势,GWR表明,人口密度、人均私家车保有量与O_3浓度显著正相关,第一产业占比与O_3浓度显著负相关。     

接种AM真菌对玉米生长的影响及叶片全氮含量的高光谱估测

为了快速、准确测定玉米叶片中的全氮含量,实现利用高光谱遥感技术对微生物修复作用下氮元素的监测,现设接种丛枝菌根(M)和不接种菌根的对照组(CK),分别测定2个处理下叶片理化参数和光谱反射率数据,研究接种AM真菌对玉米生长的影响并采用逐步回归分析法建模反演叶片全氮含量。结果表明:接种AM真菌可提高不同叶位的叶片全氮、全磷、全钾及叶绿素含量,同时显著提高玉米的生物量和叶片含水率;不同的处理组中全氮含量对不同特征参数的相关性显著情况相同,但相关系数有所差异;2个处理均使用逐步线性回归法,以筛选出的9个极显著相关的光谱特征参数为自变量,对玉米叶片氮含量建模。其中,CK中模型决定系数R2最高可达0.8361,M组中模型的决定系数最高可达0.893,可以较好地估测玉米叶片全氮含量。     

柴油烃族组分对柴油机排放的影响

柴油烃族组分可影响柴油的理化特性,从而影响柴油机的燃烧过程,进而对排放产生重要影响.本研究针对烃族组分含量不同的14种柴油,开展了排放特性的试验研究,基于试验结果采用主成分分析法及回归分析法揭示影响柴油机排放性能的关键组分及作用规律,并得到了柴油机排放与关键组分的经验公式,可在一定程度上预测排放特性.分析结果表明,总芳烃是影响柴油机排放的关键组分,当其含量介于5%～17%时,可使NO_x、soot(碳烟)、CO、HC排放均处于较低水平.此外,多环芳烃对柴油机排放有重要影响,其中的苊类、苊烯类对NO_x、碳烟、CO排放的影响作用更为显著,而其他烃族组分与柴油机排放的规律性相对较差.不同工况下,柴油机排放规律有所不同,在低负荷下柴油机排放对总芳烃含量更加敏感.     

生态技术评价方法与模型研究——理论模型设计

针对生态技术研究缺乏科学系统的评价方法和模型,在对常用的评价方法和模型分析的基础上,提出“三阶段评价法”,设计了生态技术评价的理论模型。通过设置虚拟变量、Lasso指标选择和数据纠偏处理等方法,分别解决评价过程中出现的属性指标数字化、指标信息重叠和数据不平衡等问题,在此基础上建立生态技术评价的回归模型。这对减少人为主观因素的干扰、客观评价生态技术具有重要意义,为生态技术评价提供思路、方法和参考。     

太原市PM2.5预报统计修正模型及其应用检验

为提高太原市PM_2.5预报准确率,更好地服务于空气质量预报预警工作,在华北区域BREMPS（环境气象数值预报系统）预报结果的基础上,结合MR（多元线性回归）、BP（BP神经网络）和MLR（多层递阶）建立10 d的滚动修正模型,并对太原市2017年1月15日—4月15日ρ（PM_2.5）进行了修正.结果表明:3种修正模型对BREMPS预报的ρ（PM_2.5）小时值和日均值均有不同程度的改善,尤其是MLR修正结果在多项评价指标上明显优于MR和BP,其小时值的RMSE（均方根误差）由原来的42.46 μg/m3降至26.74 μg/m3,重污染和非重污染时段日均值的RMSE分别由未修正前的63.78、43.68 μg/m3降至28.52、21.27 μg/m3,日均值修正结果的基础评分从0.65升至0.88,预报准确率由原来的66.18%升至86.74%.从3种修正模型的构建来看,MR和BP方法对系统平稳状态的修正具有一定的优势,而对系统大幅变化的识别能力较弱,所以在天气变化时临界状态的修正结果误差较大,模型的稳定性较差.研究显示,MLR方法本身具有一定的自适应能力,稳定性和修正结果的整体趋势明显优于MR和BP方法,对太原市空气质量预报改进、重污染天气预警和大气污染防治等方面具有较大的应用价值.      

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

空气质量指数(AQI)的社会经济影响因素分析——基于指数衰减效应视角

中国面临着严重的环境恶化问题,其中空气污染问题尤为突出.基于中国2014年全国城市空气质量数据,利用自然正交函数分析城市空气质量指数的时空演变特征,并采用基于衰减效应的矩阵指数空间设定模型探讨了空气污染的影响因素.研究结果表明:(1)AQI以京津冀为高值中心向周边地区呈衰减变化,污染核心区由京津冀逐渐向豫北地区和鲁西北地区扩散,年内AQI在1—9月呈现下降趋势,然后逐渐上升;(2)150个城市的空气质量指数呈现出明显的空间集聚;(3)矩阵指数空间设定模型优于空间滞后模型,并且城市间空气污染呈现出显著的空间衰减效应;(4)人均地区生产总值的提高、SO_2排放量和PM_(2.5)浓度增加是导致空气污染加剧的重要原因,而外商直接投资和环保意识的提高有助于改善中国的空气质量.     

基于二维地震时间序列的PPAR模型在天山地区的应用研究

将PP理论和时间序列分析中的自回归(AR(K))模型结合起来,建立投影寻踪自回归预测模型,在固定研究区内,同时实现地震震级和时间的2要素预测,进而建立二维地震时间序列的投影寻踪自回归模型(PPAR模型)。研究中选取新疆天山地区不同空间尺度的14个实验区进行验算,首先选取范围较大地区作为实验区,然后,逐渐缩小研究区范围,建立相应的PPAR模型。针对每个区域分别尝试以未删除余震的序列、删除余震序列及同时删除余震和前震的序列建立模型,一般来说,以同时删除余震和前震的序列建立的模型具有普适性。研究结果表明:范围较大和地震发生频度高、强度大的研究区建立二维地震时间序列的PPAR模型,其内符、外符检验的合格率均较高,故所建的模型是可行的、有实际意义的。而对于范围相对较小、地震发生频度相对较低的研究区建立二维地震时间序列的PPAR模型,由于受样本量的制约,其信度降低,但其对震级和时间2要素的预测在现实的地震预报实践中仍具有一定实效和指示意义。     

旱涝灾害的门限神经网络预报模型

根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征，提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法。由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的神经网络学习矩阵，因此实际的预报计算结果表明，该方法对历史样本的拟合和预报精度比一般的逐步回归方法有明显提高。