伊犁河伊宁市段夏季水环境特征分析

【目的】研究伊犁河河段水质特征,为其水环境污染防控提供科学依据。【方法】分别采用单因子评价法、内梅罗指数法、水质质量指数以及主成分分析法4种方法,对伊宁城市河段南北断面的水环境质量进行评价。【结果】该河流段水体综合水质状况良好,主要污染因子为总氮、总磷、化学需氧量,表现为有机污染。该河段不存在重金属污染状况。主成分分析法结果表明,A5断面水质在该河段中水质最差,整体水域表现为河段北面污染高于南面,上游断面水质好于下游断面。【结论】伊犁河伊宁河段夏季水体污染原因与生活污水、农业活动及工业污水有关。     

基于主成分分析的 5 种投饲率黄颡鱼养殖塘水质评价

【目的】评价不同投饲率的黄颡鱼养殖塘水质动态变化,探索不同外源饲料输入量对黄颡鱼养殖 塘水质的影响,为黄颡鱼规模化养殖塘生境生态修复提供参考。【方法】采用 5 种投饲率（1.0%、1.5%、2.0%、 2.5% 和 3.0% ）对黄颡鱼进行池塘养殖,定期监测各组塘主要环境因子,以主成分分析（PCA）结合灰色关联 分析法评价各塘水质健康状况。通过水质评价结果的比较分析,提出基于良水质的黄颡鱼养殖塘饲料输入模式。 【结果】 CODMn、DO、TN、TP 及 NH3-N 是黄颡鱼养殖塘主要环境因子;pH 值与其他环境因子均存在极高相 关性,TN 与 TP、NH3-N 均呈显著相关性;5 个试验处理中,A 组塘（投饲率 1.0%）、B 组塘（投饲率 1.5%）、 C 组塘（投饲率 2.0%）、E 组塘（投饲率 3.0%）各阶段水质均达Ⅲ类,符合水产品养殖水质标准,而 D 组塘（投 饲率 2.5%）在养殖中期水质级别达到Ⅳ类水,且水体中的 TN、TP 等因子含量超标,水质污染较严重,同时 A、 B、C 组塘主成分综合得分较低,分别为 1.2704536、1.2704664、1.2704642,水质状况良好。【结论】投饲率 为 1.0% ～ 2.0% 的处理组养殖水体的水质状况最好,过高的投饲率会降低养殖水体的水质健康状况。     

支持向量机在地下水水质评价中的应用

【目的】针对地下水水质评价中影响因素的模糊性和各因素与评价等级之间的不确定性等问题,采用支持向量机模型进行地下水水质评价研究,改进地下水水质评价方式。【方法】应用非线性支持向量机模型中的分类支持向量机,选用Gauss核函数,以羊毛湾灌区部分水井的水质资料为研究对象,进行地下水水质评价,并利用综合指数法和BP人工神经网络法对评价结果进行验证。【结果】羊毛湾灌区水质评价结果显示,该区地下水资源已被污染,需要进行保护性开发。3种方法的评价结果较为相似,但相较于综合指数法,支持向量机计算速度较快,易于通过计算机实现;相较于标准BP人工神经网络模型,支持向量机的评价精度较高,收敛速度较快,且所需参数较少。【结论】支持向量机能将复杂的非线性问题转化为线性问题,从而有效地避免过学习问题,并且拥有极大的泛化能力和对小样本问题的处理能力,可有效提高地下水水质评价精度,简化评价过程,为地下水水质评价提供了一条新思路。     

基于模糊物元模型的再生水资源价值评价

【目的】利用模糊物元模型对再生水资源的价值进行评价,为城市的经济发展、水资源的合理利用和节水型社会建设提供参考。【方法】依据全面性、科学性、系统性和可操作性原则,建立统筹经济、社会、生态环境和再生水资源价值4个方面的评价指标体系,采用专家调查法和熵权法相结合的方法确定各评价指标的权重,并采用模糊物元法计算西安、咸阳、宝鸡和渭南4个城市的再生水资源价值评价结果,最后采用模糊综合评判法及层次分析法对评价结果进行校验。【结果】利用建立的统筹经济、社会、生态环境和再生水资源价值的评价指标体系,对西安、咸阳、宝鸡和渭南4个城市再生水资源价值进行评价,得到上述4个城市的欧式贴近度分别为0.696 8,0.619 6,0.513 9,0.427 6,Ⅰ~Ⅳ等级的欧式贴近度分别为0.864 9,0.707 4,0.489 7,0.380 6,通过计算西安、咸阳、宝鸡和渭南的贴近度与4个等级贴近度的欧式距离,确定4个城市的再生水资源价值等级分别为较高、较高、较低、低。通过模糊综合评判法和层次分析法对4个城市再生水资源价值评价等级进行校验,表明评价结果合理可信。【结论】基于模糊物元模型,统筹经济、社会、生态环境和再生水资源的再生水资源价值评价体系客观合理、可信,具有一定的推广应用价值。     

灌溉水质属性的人工神经网络评价方法研究

应用人工神经网络理论与方法建立了灌溉水质评价的BP神经网络模型 ,以对水质评价中普遍采用的盐浓度、渗透率、特殊离子及其毒性等 5个指标进行了示例分析计算 ,并与综合评价方法进行对比 ,所得结果表明神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系 ,评价水质简便可靠 ,采用该方法评价灌溉水质是科学的和客观的     

蚁群投影寻踪回归在农田灌溉水质评价中的应用

在分析影响灌溉用水水质因素的基础上,选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用水水质评价的投影寻踪分析模型,采用蚁群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水水质的评价.研究表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,为灌溉用水水质的评价提供了新途径.     

基于模拟退火算法对灌溉用地下水水质评价的投影寻踪分析

选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用地下水水质评价的投影寻踪分析模型,采用模拟退火算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水质的评价.研究表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,为灌溉用水水质的评价提供了新途径.     

基于人工鱼群算法的农田灌溉水质评价投影寻踪分析

在分析影响灌溉用水水质因素的基础上,选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用水水质评价的投影寻踪分析模型,采用人工鱼群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水质的评价。结果表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价。避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信,方法简单,为灌溉用水水质的评价提供了新途径。     

基于因子分析的湖北省农村经济发展研究

以湖北省2009年度17个市(地区)的农村经济指标数据为样本,建立了湖北省农村经济发展评价指标体系,运用因子分析法进行分析,提取出4个主因子,所得结论客观、可信,与现实情况吻合。最后给出了湖北省农村经济发展的政策性建议和实施方法。     

基于RAGA-PPCE模型的滨州市流域水质综合评价

以山东省滨州市重点流域水质为例,采用RAGA-PPCE模型对水质进行综合评价。选取对水体影响较大的pH、化学需氧量(COD)、总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)6项水质评价因子,构造水质综合评价分级标准。结果表明:RAGA-PPCE模型水质评价结果与模糊综合法评价结果基本相同;RAGA-PPCE模型评价结果客观、合理,能够有效应用于水质综合评价。     

牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子间的关系

为了研究牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子之间的关系,2009年3月到11月从广东阳西某牡蛎养殖场采集牡蛎样品检测其副溶血弧菌的感染情况,并检测水体温度、盐度、pH和溶解氧。实验结果表明：副溶血弧菌总量的检出率为94.38%。水温和副溶血弧菌总量呈正相关,盐度和副溶血弧菌总量呈负相关,pH和溶解氧与副溶血弧菌总量的相关性不明显。对水温和盐度与副溶血弧菌总量的对数进行回归分析,水温和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP= 0.093×T-0.685(R₂=0.336);盐度和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=1.199+0.116×S-0.004×S₂(R₂=0.217);水温和盐度对副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=-1.941 0.116×T 0.058×S-0.001×S₂(R₂=0.414)。研究结果可为牡蛎养殖过程中副溶血弧菌的风险分析提供参考依据。     

牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子间的关系

为了研究牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子之间的关系,2009年3月到11月从广东阳西某牡蛎养殖场采集牡蛎样品检测其副溶血弧菌的感染情况,并检测水体温度、盐度、pH和溶解氧。实验结果表明：副溶血弧菌总量的检出率为94.38%。水温和副溶血弧菌总量呈正相关,盐度和副溶血弧菌总量呈负相关,pH和溶解氧与副溶血弧菌总量的相关性不明显。对水温和盐度与副溶血弧菌总量的对数进行回归分析,水温和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP= 0.093?T-0.685(R₂=0.336);盐度和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=1.199 0.116?S-0.004?S₂(R₂=0.217);水温和盐度对副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=-1.941 0.116?T 0.058?S-0.001?S₂(R₂=0.414)。研究结果可为牡蛎养殖过程中副溶血弧菌的风险分析提供参考依据。     

牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子间的关系

为了研究牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子之间的关系,2009年3月到11月从广东阳西某牡蛎养殖场采集牡蛎样品检测其副溶血弧菌的感染情况,并检测水体温度、盐度、pH和溶解氧。实验结果表明：副溶血弧菌总量的检出率为94.38%。水温和副溶血弧菌总量呈正相关,盐度和副溶血弧菌总量呈负相关,pH和溶解氧与副溶血弧菌总量的相关性不明显。对水温和盐度与副溶血弧菌总量的对数进行回归分析,水温和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP= 0.093?T-0.685(R₂=0.336);盐度和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=1.199 0.116?S-0.004?S₂(R₂=0.217);水温和盐度对副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=-1.941 0.116?T 0.058?S-0.001?S₂(R₂=0.414)。研究结果可为牡蛎养殖过程中副溶血弧菌的风险分析提供参考依据。     

牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子间的关系

为了研究牡蛎养殖过程中副溶血弧菌与水质因子之间的关系,2009年3月到11月从广东阳西某牡蛎养殖场采集牡蛎样品检测其副溶血弧菌的感染情况,并检测水体温度、盐度、pH和溶解氧。实验结果表明：副溶血弧菌总量的检出率为94.38%。水温和副溶血弧菌总量呈正相关,盐度和副溶血弧菌总量呈负相关,pH和溶解氧与副溶血弧菌总量的相关性不明显。对水温和盐度与副溶血弧菌总量的对数进行回归分析,水温和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP= 0.093×T-0.685(R₂=0.336);盐度和副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=1.199+0.116×S-0.004×S₂(R₂=0.217);水温和盐度对副溶血弧菌浓度的拟合回归方程为：lgVP=-1.941 0.116×T 0.058×S-0.001×S₂(R₂=0.414)。研究结果可为牡蛎养殖过程中副溶血弧菌的风险分析提供参考依据。     

水稻叶水势与不同水分处理定量关系研究

研究了不同水分处理对水稻各生长发育时期的影响,确立了水稻叶水势与不同水分处理之间的变化规律与相关关系,并在不同水分条件下水稻叶水势动态变化特征的基础上,建立了温度、光照、水分与叶水势的定量关系及各不同生长发育时期的叶水势变化规律.通过这些量化关系可以与实测叶水势相结合,实现较快地得到水稻叶水势的值,从而判定其是否出现了水分亏缺,以利于及时准确地对水稻进行灌溉.与此同时,得出了两个品种水稻(中9B,金早47)在主要生育期用于判断水分亏缺状况的临界叶水势值,为水稻的节水灌溉提了依据.     

昭平台水库环境质量状况监测与评价

[目的]监测与评价昭平台水库的水质状况。[方法]运用单因子水质标识指数法和综合水质标识指数法评价昭平台水库的水质。[结果]昭平台水库水质较好,满足II类水质标准要求,但也有部分理化指标,未能达到渔业水质标准。[结论]研究结果为准确掌握昭平台水库的水质状况和水库的规划管理提供了依据。     

千岛湖水体营养物质的主导因子分析

应用因子分析方法对千岛湖1989年—1999年间的常规监测资料进行了统计分析,探讨了湖区不同点位营养物质的变化特征及其相互关系。分析表明,各断面的总氮和总磷浓度在地表水标准的Ⅳ—Ⅴ类间,已经超过导致富营养化的危险浓度;湖区不同监测点位的1—5个主导因子均表达了原始信息的75%以上,反映了不同点位水质要素和污染因子之间的相互关系。。     

Maize grain yield and water use efficiency in relation to climatic factors and plant population in northern China

Water scarcity has become a limiting factor for increasing crop production. Finding ways to improve water use efficiency (WUE) has become an urgent task for Chinese agriculture. To understand the response of different maize populations to changes in precipitation and the effects of changes in maize populations on WUE, this study conducted maize population experiments using maize hybrids with different plant types (compact and semi compact) and different planting densities at 25 locations across China. It was found that, as precipitation increased across different locations, maize grain yield first increased and then decreased, while WUE decreased significantly. Analyzing the relationship between WUE and the main climatic factors, this study found that WUE was significantly and negatively correlated with precipitation ($$ (daily mean precipitation) and R (accumulated precipitation)) and was positively correlated with temperature (T_M (daily mean maximum temperature), T_M–m (T_m, daily mean minimum temperature) and GDD (growing degree days)) and solar radiation ($$ (daily mean solar radiation) and Ra (accumulated solar radiation)) over different growth periods. Significant differences in maize grain yield, WUE and precipitation were found at different planting densities. The population densities were ranked as follows according to maize grain yield and WUE based on the multi-site experiment data: 60 000 plants ha^–1 (P₂)>90 000 plants ha^–1 (P₃)>30 000 plants ha^–1 (P₁). Further analysis showed that, as maize population increased, water consumption increased significantly while soil evaporation decreased significantly. Significant differences were found between the WUE of ZD958 (compact type) and that of LD981 (semi-compact type), as well as among the WUE values at different planting densities. In addition, choosing the optimum hybrid and planting density increased WUE by 21.70 and 14.92%, respectively, which showed that the hybrid played a more significant role than the planting density in improving WUE. Therefore, choosing drought-resistant hybrids could be more effective than increasing the planting density to increase maize grain yield and WUE in northern China. Comprehensive consideration of climatic impacts, drought-resistant hybrids (e.g., ZD958) and planting density (e.g., 60 000 plants ha^–1) is an effective way to increase maize grain yield and WUE across different regions of China.     

磁化水滴灌对枣树光合作用与蒸腾作用的影响

[目的]阐明磁化水滴灌对枣树光合作用与蒸腾作用的异同.[方法]采用Li-6400光合作用测定仪,以普通水滴灌为对照,研究磁化水滴灌对枣树光合作用与蒸腾作用的影响.[结果]相同之处是蒸腾速率(Tr)和气孔导度(Cond)为影响两处理枣树光合速率(Pn)的内部因子,两者Pn日变化都为双峰曲线,Tr为单峰曲线;不同之处是内外因子对Pn、Tr直接作用不同.[结论]磁化Pn的主要影响叶室相对湿度(RH_S),对照叶温下蒸汽压亏缺(VpdL)、大气相对湿度(RH_R)、RH_S,磁化Tr主要依赖于外部因子大气温度(Tair)、叶片温度(Tleaf)、RH_R、RH_S、VpdL,对照的外部影响因子为Tair、RH_R、RH_S.     

农户对小型农田水利设施的投入意愿及影响因素--基于重庆农户的调查

通过公共品自愿供给的理论模型,将博弈行为尧政府补贴、农户的认知等因素纳入分析框架,通过农户调查所得数据进行计量分析,结果表明,偏好因素、价格因素与经历因素对农户在小型农田水利设施建设中的出工意愿与出资意愿均有显著影响,而收入因素、博弈因素对农户的出资意愿有显著影响,对农户的出工意愿则无显著影响,农户的个人特征对投入意愿基本没有显著影响。