湖泊水质参数空间最优估计精度分析

在湖泊研究中,往往要了解污染的空间分布状况,其核心是空间最优估计问题.本文在阐述了克立格方差特点的基础上,以太湖为例,对湖泊水质参数空间最优估计的精度问题进行了分析.结果显示,估计精度受变差函数、各采样点的空间配置关系等因素的影响.空间结构直接决定着估计精度的大小,而与各信息采样点的值的大小无关.     

天津中东部平原区土壤盐分空间分布特征

土壤盐渍化是滨海地区生态保护修复的重要影响因素。为了解天津平原地区土壤盐渍化程度,沿永定新河、海河干流和独流减河3条入海河流海陆方向开展堤外土壤盐分采样调查,结合地统计学和GIS技术,分析海陆方向土壤盐分的空间梯度和变异特征,以期为天津生态保护修复和陆海统筹提供科学依据。结果表明:土壤水溶性盐含量和碱化度整体呈自东南向西北递减的趋势;重度及以上盐渍化土主要分布在海岸线向陆地纵深15 km的滨海新区,其中盐土、重度碱化土主要分布在大港距海10 km内、塘沽与汉沽距海5 km内;中度盐渍化土主要分布在独流减河沿线距海15~60 km内;轻度盐渍化土主要分布在海河干流沿线距海10~60 km内。土壤阳离子以Na+为主;从海岸线向陆域方向,土壤阴离子从以Cl-、 SO 4 2 - 为主逐步过渡到以 SO 4 2 - 、 CO 3 2 - + HCO 3 - 为主。独流减河一线盐渍土类型以硫酸盐-氯化物和氯化物-硫酸盐为主;海河干流中部平原区盐渍土类型以硫酸盐-苏打为主;永定新河一线盐渍土类型以硫酸盐-氯化物和苏打-硫酸盐为主。     

基于BP人工神经网络的城市PM2.5浓度空间预测

针对PM2.5日均质量浓度,采用BP人工神经网络模型,预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异,通过与普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度.结果表明:BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PM2.5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0.296 μg2/m6、0.412 μg/m3、1.650％和0.851;而与此同时,普通克里格插值方法下的对应结果分别为1.041 μg2/m6、0.689 μg/m3、11.910％、0.638.研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PM2.5浓度空间变异特征的同时,也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2.5浓度方面的优势.     

融合自然-人为因子改进回归克里格对土壤镉空间分布预测

掌握土壤重金属的空间分布对于科学制定土壤污染风险管控策略具有重要支撑作用.针对目前重金属空间模拟较少考虑影响因素且平行变量间存在多重共线性,导致预测精度较低问题,选取自然-人为的23个影响因素,采用OK(普通克里格法)、NRK(仅基于自然因子的回归克里格法)和NARK(基于自然-人为因子的回归克里格法)对土壤镉空间分布...     

上海城市街道灰尘重金属铅污染现状及评价

对上海市区和郊区城镇中心街道灰尘中铅的含量水平进行了研究,并应用克里格插值法分析了市区街道灰尘中铅的空间分布特征,结果表明:市区街道灰尘中铅的含量为28～4443 mg·kg^-1,平均含量为264 mg·kg^-1,为上海土壤环境背景值的10.4倍;郊区城镇中心街道灰尘中铅的含量为155～364 mg·kg^-1,平均含量为237 mg·kg^-1,为环境背景值的9.3倍;市区内环线以内黄浦江两岸区域铅污染较为严重,平均含量为359 mg·kg^-1;铅污染中心主要位于商业区和交通干道,平均含量分别为642和520 mg·kg^-1.地积累指数法和铅污染指数法的评价结果表明:上海城市街道灰尘中铅污染整体上处于中度污染水平,其中,市区内环线以内黄浦江两岸区域街道灰尘中铅污染处于偏重污染水平.研究结果以期为上海市的城市环境污染防治和城市规划提供重要的科学依据.     

基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测

为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子（地形因子和植被覆盖指数）和邻近信息[w（有机质）与w（速效钾）],构建OK法（普通克里金法）、RK1法（仅基于环境因子的回归克里金法）以及RK2法（基于环境因子和邻近信息的回归克里金法）对齐埠镇耕地表层（0~20 cm）土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w（有机质）平均值为35.03 g/kg,w（速效钾）平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w（有机质）、w（速效钾）预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.      

Probability of intellectual disability is associated with soil concentrations of arsenic and lead

Background

The association between metals in water and soil and adverse child neurologic outcomes has focused on the singular effect of lead (Pb), mercury (Hg), and arsenic (As). This study describes the complex association between soil concentrations of As combined with Pb and the probability of intellectual disability (ID) in children.

Methods

We used a retrospective cohort design with 3988 mother child pairs who were insured by Medicaid and lived during pregnancy and early childhood in South Carolina between 1/1/97 and 12/31/02. The children were followed until 6/1/08, using computerized service files, to identify the diagnosis of ID in medical records and verified by either school placement or disability service records. The soil was sampled using a uniform grid and analyzed for eight metals. The metal concentrations were interpolated using Bayesian Kriging to estimate concentration at individual residences.

Results

The probability of ID increased for increasing concentrations of As and Pb in the soil. The Odds Ratio for ID, for one unit change in As was 1.130 (95% confidence interval 1.048-1.218) for Pb was 1.002 (95% confidence interval 1.000-1.004). We identified effect modification for the infants based on their birth weight for gestational age status and only infants who were normal size for their gestational age had increased probability of ID based on the As and Pb soil concentrations (OR for As at normal weight for gestational age = 1.151 (95% CI: 1.061-1.249) and OR for Pb at normal for gestational age = 1.002 (95% CI: 1.002-1.004)). For normal weight for gestational age children when As = 22 mg kg⁻¹ and Pb = 200 mg kg⁻¹ the risk for ID was 11% and when As = 22 mg kg⁻¹and Pb = 400 mg kg⁻¹ the probability of ID was 65%.

Conclusion

The probability of ID is significantly associated with the interaction between Pb and As for normal weight for gestational age infants.     

绿色食品产地生态环境质量分析与评价--以庆安县国家级生态农业示范区为例

采用1993年、2000年和2003年庆安县生态环境质量监测数据,通过指数评价和加权综合评价法,分析评价庆安县绿色食品产地的生态环境质量,并利用GIS地理统计等功能,用变异估计法及克里格插值法,以可视化的方式展现绿色食品产地环境质量的空间分布.结果表明,庆安县中部和西南部的环境质量最好,最适宜发展AA级绿色食品基地; 西北部和东南部的绿色食品产地环境质量虽然是清洁、安全的,但有逐渐恶化趋势,需引起进一步关注.     

城市表层土壤重金属污染分析研究

根据某城市土壤表层中的8种重金属Cu、Pb、Cd、Hg、As、Cr、Ni、Zn的浓度数据,利用地统计学原理方法,研究了不同功能区土壤重金属的污染特征。结果表明Cd、Cu、Hg、Pb和Zn在工业区和主干道路区浓度超标,并且这几种元素的富集系数偏高,说明污染来源主要是工业生产、汽车尾气排放及汽车轮胎磨损等。此研究对城市土壤重金属污染治理及修复、重金属污染重点行业污染控制等提供参考。     

基于SARIMA模型和普通Kriging法对杭州市主城区PM2.5短期预测和制图

基于SARIMA模型对杭州市主城区内的7个站点和周边3个站点的PM_(2.5)浓度进行4 h平均的短期预报,并利用普通Kriging法对杭州市主城区PM_(2.5)进行空间插值和制图.在建立SARIMA模型时,用批量自动化的方法,使用R语言编程对夏季和冬季各360期的数据进行SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)6模型的参数的确定和拟合,来预测下一期的值.在10个站点分别进行120期的预测,做出真实与预测的时间序列图,在精度分析中,夏季和冬季PM_(2.5)浓度总体的平均绝对误差(MAE)分别为8.4μg·m~(-3)和14.8μg·m~(-3).在Arc GIS中,对每期的数据使用普通Kriging法,用球面模型拟合半变异函数,决定各个站点的权重,来对杭州市区内未知空间样点进行插值,最后生成完整的杭州市主城区PM_(2.5)短期预测图.本研究创新性地将SARIMA模型广义化运用到小尺度时间序列中,预报效果较好,并且批量自动化预测和制图的方法,可为今后的预测制图产品化提供技术支持.