济南市水资源承载力的主成分分析

基于济南市具体情况,选取水资源承载力的9个相关评价指标,根据2005-2009年的相关指标数据,应用主成分分析法,运用SPSS统计软件,选出了影响水资源承载力动态变化的3个主成分,并以3个主成分的贡献率为权重,结合主成分各因子得分,对济南市的水资源承载力情况进行了综合评价,综合评价结果表明:2005 - 2009年济南市的水资源承载力水平呈总体上升趋势,经济的发展促进水资源承载力的提高,而人口和农业需水对水资源承载力造成巨大的压力,水资源开发利用技术还有待进一步提高.     

气候场主成分回归预测模型在海南岛汛期降水预测中的研究应用

计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水场与筛选预测因子关系,建立相关高影响因子对主成分的预测方程,通过对高相关因子所构成气候场的主成分预测,最终实现海南岛汛期降水量场的预测.将2016年海南岛汛期降水实况、现有多模式集合预报(MODES)汛期降水预测值及回归预测模型降水预测值进行比对,发现该模型对海南岛汛期降水及极值分布有较好的预测模拟能力,在实际业务中有一定的应用价值.     

基于主成分分析的江苏省水资源承载力评价分析

根据2003~2011年《江苏省统计年鉴》和《江苏省水资源公报》,选取总人口、降水总量、工业用水量、万元工业增加值用水量等15个指标,采用主成分分析法计算主成分的特征值和贡献率,得到影响江苏省水资源承载力的三大主成分因子,并对江苏省的水资源承载力进行了评价。结果表明:2003~2011年,江苏省水资源承载力逐年提高,但在2004年出现了小的波动,就其原因进行了分析,并得出水资源开发利用程度和产业结构是影响水资源承载力的主要因素。总体上江苏省水资源承载力向好的方向发展。     

基于主成分分析和熵权法的水资源承载能力及其演变趋势评价方法

提出了用于评价水资源承载能力及其演变趋势的指标体系,应用主成分分析原理建立了水资源承载能力的评价的综合指标-综合主成分,分别选取出了反映自然支持力指标、社会经济技术水平指标和社会生活水平指标的主成分,建立了相应的水资源承载能力变化驱动因子的多元线形回归模型,计算出山西各地市水资源承载力的综合得分。以太原市为例,分析了2000~2007年的水资源承载能力演变趋势。对综合主成分进行正态性检验,其服从正态分布,提出了相应的评价标准。结果表明,此方法及其评价标准能较全面地反映区域水资源承载能力状况。     

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

以甘肃省瓜州县为例,利用1988~2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109m3。     

基于MOBP模型的西安市用水量预测分析

根据1986-2005年的用水量数据,采用主成分分析法和BP神经网络法相结合的MOBP模型,对西安市2010年和2015年的水资源用量进行预测.结果表明:主成分分析法运用降维思想能较为客观地筛选和权衡多因子,Matlab软件中的MOBP神经网络模型的相对平均误差值约为6%,是精度较高的预测模型.运用该模型预测出西安市2010年的用水量为24.14×108 m3,2015年的用水量为27.11×108 m3.     

焦作市春季大气降水化学特征及来源研究

为研究典型矿业城市焦作市春季大气降水水化学特征及来源信息,选取具有代表性的采样点5个,采集大气降水水样30个,测试大气降水中主要离子成分.研究表明,焦作市降水阳离子的浓度变化规律为NH_4~+Ca~(2+)Mg~(2+)K~+Na~+,阴离子的变化规律为SO_4~(2-)NO_3~-Cl~-F~-. NH_4~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-是降水中主要的离子占离子总量的87.08%,且降雨对其有一定的冲刷作用.降水中Ca~(2+)、NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-贡献比率变化表明随着降雨时间的持续NO_3~-酸化的作用逐渐增强,Ca~(2+)的中和作用也逐渐增强.相关性分析表明典型碱性阳离子Ca~(2+)、NH_4~+、Mg~(2+)和典型致酸阴离子SO_4~(2-)、NO_3~-的相关性显著.在降水过程中发生酸性物质与碱性物质间的中和反应,硝酸盐和硫酸盐是降水中主要的致酸物质,NH_4~+、Ca~(2+)作为主要的阳离子,对降水中的酸性物质有着较强的中和能力.富集因子表明Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~+绝大部分来自地壳源,Cl~-的42.6%来自海洋源,57%来自人为源;SO_4~(2-)和NO_3~-来自人为源的输入.     

西安市春、夏季大气降水的化学组成和来源分析

为了探索西安市大气降水的水溶性化学组分浓度水平及来源,在春季和夏季采集了西安市降水样品,测定了样品中的水溶性无机离子和溶解性有机碳(DOC)的浓度,并对其来源进行了初步探讨.结果显示:春、夏季降水样品的平均pH值分别为5.85和5.83,表明西安市春、夏季降水酸度偏高,但尚未达到酸雨范畴;SO24-、Ca2+、NH+4和NO-3是降水中最主要的无机离子,在春季它们分别占总离子数的35.8%、28.2%、18%、9.1%,在夏季占总离子数的34%、25%、19%、8%.利用相关分析和富集因子法对降水中水溶性化学组分的来源进行了解析,结果表明,西安市春、夏季降水中水溶性化学组分主要来自燃煤、机动车尾气、建筑活动和生物质燃烧等人为因素.SO24-、NO-3当量比值变化揭示了机动车的快速增长、能源结构和燃烧方式的改变使得NO-3对降水酸度的贡献有相对增大的趋势.     

用酶解预处理-微波法提取积雪草总苷

采用酶解预处理一微波法提取积雪草中的积雪草总苷.对酶解预处理温度、酶解时间、液固比、微波辐射时间等影响因素进行了单因素考察.根据考察结果选择酶解预处理温度、液固比、微波辐射时间3个因子进行二次回归正交试验设计.确定了酶解预处理-微波提取积雪草总苷的最佳工艺条件,建立了具有良好预测性能的提取模型.正交试验结果表明积雪草总苷提取的最佳工艺条件为:酶解温度45℃,液固比36,酶解时间30 min,微波辐射110 s.在此条件下积雪草总苷的得率为27.10%.该方法与传统提取法比较,具有提取速率快、目标成分得率高的特点,是较为理想的一种提取方法.     

中华竹鼠春季洞穴生境特征初步分析

对广西元宝山自然保护区中华竹鼠洞穴生境特征进行分析,野外共测量了54个10 m×10 m样方的13个生态因子,并运用频次分析和主成分分析法对中华竹鼠春季洞穴生境特征因子进行分析.结果表明:洞穴生境的主要特征为郁闭度良好,避风性良好,坡度20°～40°的斜坡,坡向以东坡和南坡,坡位中坡位或上坡位,海拔大于1 800 m,乔木密度为小于30株/样方,乔木距离为2～5 m,灌木密度为1 000～5 000株/样方,灌木距离为小于0.1 m.水源距离大于500 m,人为干扰距离大于1 000 m,食物因子良好;主成分分析结果指出前5个主成分的累积贡献率达62.779%,影响春季洞穴生境特征的主要因子为隐蔽性因子,次要因子是人为干扰因子、地理性因子、水源因子和食物因子.     

批量甜玉米低场核磁共振数据的统计分析

以烫漂甜玉米的低场核磁共振数据为例,采用统计分析系统（SAS）得到烫漂温度对甜玉米中水分分布的影响规律,利用SAS批量读入数据并对数据进行多指数模型拟合、主成分分析和偏最小二乘法模型预测,提供了相应的SAS代码.结果表明,当弛豫时间为450~750和50~70 ms时,相应水组分的弛豫强度分数随处理温度的变化而呈现出一定的变化规律;烫漂温度可初步划分为3个温度段,即20~40、50~70和80~100 °C;束缚水含量模型具有较高的预测准确性（决定系数R2=0.974,标准差RMSECV=0.32%）;SAS方法在批量数据处理过程中具有较高分析和处理数据的能力.     

华北山前平原典型井灌区地下水水位变化影响因素分析

为定量评估华北山前平原多因子对地下水水位动态变化的影响,选取华北山前平原典型井灌区石家庄市栾城区为研究区,从水量平衡角度分析了影响该地区地下水水位动态变化的主要影响因子;利用主成分回归分析法排除主要影响因子间的相互作用,定量分析了各综合因子对地下水水位回升的贡献率;构建了栾城地下水水位主成分-时间序列模型预测多因子影响下的华北山前平原地下水水位变化。结果表明:1994—2015年栾城地下水水位主要受本地气候因子、本地人类活动和上游人类活动三方面影响因子的共同作用,各因子对当地地下水水位回升的贡献率分别为11.7%、-50.9%和-37.4%,对这三方面影响因子起主导作用的影响因素分别为栾城降水量、栾城小麦和玉米的种植面积以及上游石家庄市区人口;1994—2015年栾城自然气候变化有利于该地区地下水资源的恢复,但人类活动对地下水资源的影响仍占主导作用。     

多时空尺度协同的场次降雨水资源量评价方法

针对场次降雨水资源量评价与年尺度水资源量评价成果的不协同问题，通过分割前期降雨径流退水和年尺度基流等径流成分，提出场次降雨过程水资源量评价新方法，实现场次降雨水资源量的精细化评价。将该评价方法应用于潮白河典型区间流域，结果表明该方法具有较好的适应性，能够显著提高场次降雨水资源量评价成果的针对性和准确度，满足多时空尺度协同的水资源量评价需求。     

区域用水结构演变及驱动力分析

运用信息熵理论表征用水结构变化趋势,采用主成分分析方法提取公共因子,运用灰色关联理论分析公共因子与用水结构的关联程度。以南京市为例,分析区域用水结构演变特征以及用水结构变化的驱动力因素。结果显示,南京市用水系统的信息熵值从2000年的1.532 nat增长到2014年的1.791 nat,均衡度由0.787提升至0.861,表明城市用水结构随着时间的推移变得更加稳定;经济结构调整、节水水平、人口演变、用水需求等因素是影响南京市用水结构变化的主要驱动力。提出区域用水总量控制对策,以保障水资源合理利用。     

主成分回归对脑卒中发病与环境因素间关系的解析

脑卒中的诱发已经被证实与环境因素包括气温和湿度之间存在密切关系.对脑卒中的发病环境因素进行分析可以对脑卒中高危人群进行风险评估并及时采取干预措施,而平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均相对湿度、最低相对湿度8个自变量之间的共线性使得用多元线性回归方法得到的回归方程的精度降低.运用主成分回归分析,对脑卒中发病人数与环境因素进行了深入解析,结合统计软件SPSS的分析结果,给出了计算主成分的正确表达式,并将主成分与发病人数进行多元线性回归,最终确定了脑卒中发病人数与8个环境因素间的数学模型.     

主分量逐步回归在气温预测中的应用

以广东省冬季气温场为预报场,前一年的北太平洋海温场和北半球500 hPa高度场为因子场,分别对它们作标准化处理,然后进行主分量分析,得到主分量矩阵。通过相关分析和逐步回归,求得预报场的主分量与因子场的主分量之间的关系,对预报场的标准化主分量进行反算,得到原始场的拟合和预报。结果显示,广东省冬季气温场前4个主分量(对总方差的累积贡献达到97.5%)的预报方程都通过显著性检验,其方程复相关系数基本在0.9以上。对广东省48个代表站2001-2003年冬季气温进行预测检验,大部分预测结果的残余标准差比同期的样本标准差低,同时回归方程的预报误差略低于实际业务预报误差,因而回归方程对实际天气预报业务工作有一定的参考意义。     

中国鸟类物种丰富度的地理格局及其与环境因子的关系

基于中国鸟类分布数据和增强型植被指数(EVI)、海拔、气温、降水等环境和地理因子数据, 探讨中国鸟类及其主要类群的物种丰富度的地理格局及可能的影响因素。结果显示, 中国鸟类物种丰富度存在着一定的随纬度增高物种丰富度降低的趋势, 物种丰富度高值地区包括大兴安岭、小兴安岭、长江下游、武夷山、西双版纳、天山西部、喜马拉雅山东南麓至横断山脉等若干地区, 而在青藏高原大部、长江以南部分地区等出现低值, 但线性回归显示, 纬度梯度不明显。相关性分析结果显示, 与物种丰富度的Spearman相关性系数较高的环境因子有EVI、年均温、年平均降水等多种, 说明环境因子对物种丰富度的地理格局存在复杂的共同作用机制。因子分析结果显示, 这些环境因子可以分为能量、海拔变幅、气温稳定性、距最近大型水体的距离等4种主要因子。     

三峡库区青蒿种植基地的主成分分析

在自然牛长条件下,选取三峡库区44个青蒿生长地点,对影响青蒿花蕾青蒿素含量的相关因素进行主成分分析.结果表明:前3个主成分累计百分率为89.258 6%,可以用来表述影响花蕾青蒿素含量相关因素的全部信息.主成分1为青蒿的阳光土壤因子,主成分2为青蒿的立体气候因子,主成分3为青蒿的生物量因子.将44个青蒿生长地点分为4类,根据青蒿索种植需要进行集中选择,筛选出阳光土壤因子和立体气候因子最佳的青蒿种植地点为三峡库区的酉阳县和秀山县,与目前三峡库区青蒿原料的实际采集地点吻合.     

陆地生态系统绿水资源开发与雨水集流技术潜力分析

绿水是源于降水、存储于土壤并通过土壤蒸发和植被蒸腾消耗掉的水资源,是一种在传统水资源评价体系中被忽视了的水资源。本文分析了中国绿水资源的空间分布特征,探讨了中国内陆河流域、腾格里沙漠和黄土高原等地区的绿水分配特征,以及雨水集流技术在绿水开发利用中的潜力。中国绿水资源总量约3.4万亿m3,约占降水资源总量的54%;其分布很不均衡,西北地区的绿水占降水比例的70%以上,而南方地区的平均比例为48%,说明中国西北干旱半干旱地区绿水资源的开发潜力较大。在半干旱地区的黄土高原雨养农业区,绿水占有量超过90%,其中非生产性绿水占45%～50%;在干旱地区内陆河黑河流域,绿水占有量达77%,其中非生产性绿水占52.4%。雨水集流结合地表覆盖等水保措施可以显著提高绿水生产力,在绿水资源开发利用方面具有较大的潜力。     

基于主成分回归分析的环境因素与学生身高关系的研究

为探讨环境因素对学生身高的影响,对30个城市2010年18岁汉族男女学生身高平均数与相应城市的海拔高度、地理纬度、经度和2010年前18年的年降水量、年平均气温、年平均湿度、年日照时间和年人均GDP等环境指标进行相关分析和主成分回归分析.结果显示:不同纬度、经度地区的城市18岁汉族学生身高的差异明显;除海拔高度外,另7项环境指标与学生身高具有相关关系,但环境指标间相关程度较高,独立性差,存在共线性问题;环境指标主成分分析提取了2个主成分,分别代表气象因素和社会经济因素;用其得分建立了与城市18岁男、女学生身高的主成分回归方程,并将其转换为与原环境指标之间的线性回归方程用于推测2010年和2005年18岁学生的身高,推测精度高.因此,身高与海拔高度无相关,与纬度、经度、年日照时间和年人均GDP呈正相关,与年降水量、年平均气温和年平均湿度呈负相关;若城市的这些环境指标已知,即可预测其学生的身高.