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1.
海河下游水体中DO与NH_3-N、COD_(Mn)相关关系探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
本文应用近年来海河下游监测数据对DO与NH3N和CODMn进行一元线性回归,得到两回归方程:NH3N=-128DO+1054;CODMn=-113DO+1692。并经相关系数和回归系数显著性检验,表明在999%的置信水平下DO与NH3N和CODMn线性相关均极其显著 相似文献
2.
Alicja Kolasa-Wiecek 《环境科学学报(英文版)》2015,27(4):47-54
The energy sector in Poland is the source of 81% of greenhouse gas (GHG) emissions. Poland, among other European Union countries, occupies a leading position with regard to coal consumption. Polish energy sector actively participates in efforts to reduce GHG emissions to the atmosphere, through a gradual decrease of the share of coal in the fuel mix and development of renewable energy sources. All evidence which completes the knowledge about issues related to GHG emissions is a valuable source of information. The article presents the results of modeling of GHG emissions which are generated by the energy sector in Poland. For a better understanding of the quantitative relationship between total consumption of primary energy and greenhouse gas emission, multiple stepwise regression model was applied. The modeling results of CO2 emissions demonstrate a high relationship (0.97) with the hard coal consumption variable. Adjustment coefficient of the model to actual data is high and equal to 95%. The backward step regression model, in the case of CH4 emission, indicated the presence of hard coal (0.66), peat and fuel wood (0.34), solid waste fuels, as well as other sources (-0.64) as the most important variables. The adjusted coefficient is suitable and equals R2 = 0.90. For N2O emission modeling the obtained coefficient of determination is low and equal to 43%. A significant variable influencing the amount of N2O emission is the peat and wood fuel consumption. 相似文献
3.
针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能.结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55%,最大相对误差为10.35%,平均相对误差为2.63%,预测结果的R2高达0.... 相似文献
4.
The energy sector in Poland is the source of 81% of greenhouse gas (GHG) emissions. Poland, among other European Union countries, occupies a leading position with regard to coal consumption. Polish energy sector actively participates in efforts to reduce GHG emissions to the atmosphere, through a gradual decrease of the share of coal in the fuel mix and development of renewable energy sources. All evidence which completes the knowledge about issues related to GHG emissions is a valuable source of information. The article presents the results of modeling of GHG emissions which are generated by the energy sector in Poland. For a better understanding of the quantitative relationship between total consumption of primary energy and greenhouse gas emission, multiple stepwise regression model was applied. The modeling results of CO2 emissions demonstrate a high relationship (0.97) with the hard coal consumption variable. Adjustment coefficient of the model to actual data is high and equal to 95%. The backward step regression model, in the case of CH4 emission, indicated the presence of hard coal (0.66), peat and fuel wood (0.34), solid waste fuels, as well as other sources (− 0.64) as the most important variables. The adjusted coefficient is suitable and equals R2 = 0.90. For N2O emission modeling the obtained coefficient of determination is low and equal to 43%. A significant variable influencing the amount of N2O emission is the peat and wood fuel consumption. 相似文献
5.
6.
7.
为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解模型(PMF)解析其污染来源.结果表明:①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1(Cu、Zn和Pb)为金属制品和汽车制造混合源,源2(Ni和Cd)为电镀企业来源,源3(Hg)主要为化工企业来源,源4(As)为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为:Hg(1.54)>Ni(1.32)>Cd(1.21)>Cu(0.96)>Pb(0.64)>Zn(-0.33)>As(-1.02);潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注. 相似文献
8.
改革开放以来,外商直接投资(FDI)的涌入为中国经济发展注入了新活力,并成为中国经济高速增长的重要引擎之一。然而,随着康菲石油渤海漏油事故、江苏启东王子造纸排污和阿玛尼污染投诉等涉外污染事件报道频出,学术界对于FDI涌入可能带来的负面环境效应表现出一定担忧。现有文献多聚焦于整体层面的FDI环境效应检验,而对其区域差异及原因产生机制的系统探究并不多见。为此,本文从理论判断和命题推演出发,利用2003—2014年中国省际面板数据,以改进熵值法拟合环境污染综合指数,并构建普通面板模型,实证检验了FDI流入对中国环境污染的影响及其区域差异。结果表明,总体而言,"污染光环"假说在中国基本成立,即FDI流入在一定程度上改善了中国环境质量,但不同地区FDI的环境效应有所不同,其主要表现为沿海和内陆地区FDI具有显著的"污染光环"效应,且前者强于后者,而沿边地区FDI具有不明显的"污染天堂"效应。在此基础上,构造面板门槛模型,进一步系统考察了FDI对中国环境污染影响的4种主要吸收能力因素的门槛效应。门槛回归结果表明,FDI对中国环境污染的影响显著存在基于经济发展、环境规制、人力资本和金融发展水平的双门槛效应。经济发展、人力资本和金融发展水平越高,FDI的"污染光环"效应越明显,而适度的环境规制才更有利于FDI环境技术溢出的发挥。基于此,本文建议应进一步全方位地提高对外开放水平,一如既往地积极引进并监督FDI;同时地方政府也需认清地区发展的不平衡性,进而采取差异化的引资政策。 相似文献
9.
基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。 相似文献
10.
人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证 总被引:20,自引:2,他引:20
从消费压力人口视角探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握气候变化压力的人文因素,以及人口与消费可持续发展的动力学机制.本文通过对STIRPAT模型的扩展,应用岭回归方法计量分析人口、消费及技术因素对碳排放的影响.对我国1980至2007年碳排放情况的统计实证结果表明,扩展的STIRPAT模型对中国国情有较高的解释力.居民消费水平、人口城市化率、人口规模三个因素对我国碳排放总量的变化影响明显;现阶段我国居民消费水平与人口结构变化对碳排放的影响力已高于人口规模变化的影响力,居民消费水平与消费模式等人文因素的变化有可能成为我国碳排放的新的增长点;技术进步因素在此模型中对我国该阶段碳排放的解释力有限,表明我国未来通过技术进步减缓碳排放的潜力巨大. 相似文献