主成分分析法在煤矿事故统计分析中的应用

为了研究我国煤矿各类事故之间的相互关系,运用主成分分析法对我国煤矿事故数据进行了统计分析,计算得到煤矿事故类型的第一主成分和第二主成分,并进一步分析了煤矿事故的主要类型以及各类事故之间的相互联系,对制定相应的煤矿事故预防措施具有一定的指导作用。     

可发性聚苯乙烯仓库消防安全评价研究

对火灾因素多样,且相互间又具有不确定性和模糊性的仓库火灾危险性分析,可应用层次分析法和模糊评价法相结合而形成的一种评价模式。该模式主要通过运用模糊层次综合评价法并结合层次分析法确定各指标的权重分配,对企业安全状况进行评价,经过专家咨询,将各因素层次化,最终得出模糊评价结果。笔者将该模式应用于实例,对可发性聚苯乙烯仓库进行消防安全研究,实例验证了该模式的可行性,并得知该仓库当前的消防安全程度为"临界的",应当采取适当的消防控制措施。通过理论分析和案例应用,证明该方法既能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性,又尽量减少个人主观臆断所带来的弊端,更符合客观实际,其评价结果更可信,可靠。     

改进的模糊层次分析法在南苕溪临安段水质评价中的应用

南苕溪是太湖的源头水系,其水质状况对杭嘉湖平原居民饮用水安全和太湖流域的污染治理有重要意义.为了了解南苕溪的水质状况,在临安段开展了2年的水质监测,分别在2009年7月、10月和2010年1月、4月采集了水样并进行水质评价.同时,为了克服以往模糊层次分析法存在的低估污染的严重性及不能评价劣Ⅴ类水质的缺点,建立了一个改进...     

响应面法优化复合微生物吸附剂对低浓度Cr3+的吸附

根据已有4种微生物吸附剂的吸附基团存在的差异特征,将其复配成复合吸附剂,借助统计学方法研究其对低ρ(Cr3+)废水的吸附性能.在单因素试验基础上,利用P-B(Plackett-Burman)法筛选出吸附过程4个主要影响因素分别为pH,初始ρ(Cr3+)及微生物吸附剂XB和TQ的投加量,应用最陡爬坡试验接近主要因素最优水平,采用Box-Behnken试验设计和响应面分析得到对低浓度Cr3+吸附过程的二阶模型.结果表明,最优吸附条件为pH 4.0,初始ρ(Cr3+)为4.86mg/L,XB和TQ的投加量分别为0.20和0.13 g/L,实际吸附率达到87.54%,与理论预测值(87.68%)接近,且高出单一吸附剂吸附率7.79%～17.35%.FT-IR扫描显示,复合微生物吸附剂性能提高与表面基团增多有关.通过响应面分析法优化复合微生物吸附,吸附性能明显提高.     

流域水污染防治绩效评估体系研究

以环境绩效评估为基础,从总量削减、水环境质量保护、公众参与、环境治理4个方面选择指标,采用层次分析法进行水污染防治绩效评估.结果表明,赣江流域水污染防治效果明显,水环境质量呈逐年变好趋势;从环境管理来看,情况有所改善,但还存在一些问题,环保投资指数成为影响水污染防治效果的主要控制因子.     

徐州市水资源承载力量化评价与研究

针对徐州市水资源系统构成、供需情况及存在问题,利用灰色关联度分析法与向量模法,构建了徐州市水资源承载力评价指标体系,并对其进行了量化评价.通过对量化评价结果的分析,找到了影响徐州市水资源承载力的主要因素,并提出了提高徐州市水资源承载力的对策与措施.     

基于PSR-AHP的衡水市生态环境质量评价及预测

从衡水市生态环境质量现状出发,以压力-状态-响应模型(PSR)为框架确定该市生态环境质量评价指标体系,采用层次分析法(AHP)确定各指标的综合权重,构建了衡水市生态环境质量评价体系,对其近9年的生态环境质量进行综合评价,并对未来10年生态环境质量作出预测,预测结果显示2002 ～ 2020年的衡水市生态环境质量总体呈上升趋势.     

主成分分析法在水环境质量评价中的应用进展

对研究水质的一种多元统计方法——主成分分析法做了详细介绍,并对主成分分析法在河流、地下水、矿区、湖泊水质评价中的应用进行了综述,简要分析了主成分分析法在水环境质量评价中尚有不足之处。     

响应面法优化厌氧上清液除磷的研究

在用铁盐对厌氧段富磷上清液进行化学磷沉淀以实现磷的回收和达标排放的SBR系统中,为了减少铁盐化学除磷残余物可能对生物处理系统的影响,采用Box-Benhnken中心组合试验原理和响应面分析法,选择Fe:P、混凝搅拌强度、絮凝搅拌强度、搅拌时间等为自变量,残余铁离子为响应值,研究自变量之间的交互作用,以期优化化学除磷条件.通过Design-Expert 8.0软件得到1个二次响应曲面模型.得出最佳除磷条件:Fe:P比为1.40:1,搅拌强度为275r/min,快速搅拌时间为30s,絮凝搅拌强度为60r/min,絮凝时间为18min,沉淀时间为20min.在此条件下,化学混凝后残余铁离子浓度为0.37mg/L,化学除磷率大于97.66%.     

Compositions and sources of organic acids in fine particles (PM2.5) over the Pearl River Delta region, south China

Organic acids as important constituents of organic aerosols not only influence the aerosols' hygroscopic property, but also enhance the formation of new particles and secondary organic aerosols. This study reported organic acids including C14–C32fatty acids, C4–C9dicarboxylic acids and aromatic acids in PM2.5collected during winter 2009 at six typical urban, suburban and rural sites in the Pearl River Delta region. Averaged concentrations of C14–C32fatty acids, aromatic acids and C4– C9 dicarboxylic acids were 157, 72.5 and 50.7 ng/m3, respectively. They totally accounted for 1.7% of measured organic carbon. C20–C32fatty acids mainly deriving from higher plant wax showed the highest concentration at the upwind rural site with more vegetation around, while C14–C18fatty acids were more abundant at urban and suburban sites, and dicarboxylic acids and aromatic acids except 1,4-phthalic acid peaked at the downwind rural site. Succinic and azelaic acid were the most abundant among C4–C9dicarboxylic acids, and 1,2-phthalic and 1,4-phthalic acid were dominant aromatic acids. Dicarboxylic acids and aromatic acids exhibited significant mutual correlations except for 1,4-phthalic acid, which was probably primarily emitted from combustion of solid wastes containing polyethylene terephthalate plastics. Spatial patterns and correlations with typical source tracers suggested that C14–C32fatty acids were mainly primary while dicarboxylic and aromatic acids were largely secondary. Principal component analysis resolved six sources including biomass burning, natural higher plant wax, two mixed anthropogenic and two secondary sources; further multiple linear regression revealed their contributions to individual organic acids. It turned out that more than 70% of C14–C18fatty acids were attributed to anthropogenic sources, about 50%–85% of the C20–C32fatty acids were attributed to natural sources, 80%–95% of dicarboxylic acids and 1,2-phthalic acid were secondary in contrast with that 81% of 1,4-phthalic acid was primary.