开封市地表水水质模糊综合评价研究

以开封市地表水水质监测资料为依据,选择具有代表性的7种污染物,建立了模糊综合评价数学模型,通过对各污染因子的权重及综合隶属度的分析计算,得出开封市地表水水质评价等级.研究结果证明开封部分地区水质较差,对开封市工农业经济发展具有不同程度的影响.研究成果可作为开封市地表水水质综合治理的依据,也为开封地区工农业排放污水处理及水资源合理开发利用提供了科学依据.     

烟台地区水面蒸发BP神经网络模型研究

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。     

砂糖橘体积及质量的线性回归分析

果实大小及质量是植物基因表达、生长状况等属性的表征,同时也是果实外在品质的表现,通过图像技术对砂糖橘体积及质量进行预测,可为植物生长状况分析、栽培管理优化等提供一定的参考,也可为自动化分级研究提供参考模型。笔者对某一品种砂糖橘的体积及质量分别进行一元及多元线性回归,得出较优的体积、质量模型,并将模型预测值与实测值进行了比较,得出模型预测的体积、质量与实测值比较的平均相对误差分别为4.94%、6.52%。     

空间信息统计方法在研究城市地表水质中的应用

介绍了空间信息统计分析原理及计算方法;运用空间信息统计的原理,以变差函数为工具,以苏南某城市为例,对城市地表水中氨氮（NH4＋-N）、总磷（TP）、高锰酸盐指数（COD）三种水质指标的含量进行了分析,得到两个不同方向上的实验变差函数及理论变差函数模型,分析了水质的变化特征;并运用克立格法,对上述3种水质指标含量的空间分布进行了计算机模拟,直观显示了其变化的空间分布特征,为水环境治理提供理论与决策依据。     

扬州城区古运河局部河段水质时间变化特性——以扬农化工厂河段为例

为揭示扬州城区古运河局部河段水质的时间变化特性,选取古运河扬农化工厂河段为研究区,采用相关系数法、变异系数法、单因子标识指数法以及多元线性回归法对该河段2015年10月至2017年9月(2年)水温WT、pH、溶解氧DO、电导率EC、溶解性总固体TDS等水质参数的观测结果进行分析,对各参数的变化特性进行评价。结果显示:上下游断面同一水质参数均呈高度正相关,但不同季度的相关系数有所变化;各水质参数的变异性从大到小依次为DO>WT>TDS>EC>pH;以DO为指标的水质标识指数结果表明:水温低于14℃且pH高于7.3时水质类别多为Ⅰ、Ⅱ或Ⅲ类水,水温高于14℃且pH低于7.3时多为Ⅳ、Ⅴ类水;多元线性回归模型的分析结果表明:DO与WT呈负相关,与pH为正相关,pH变化对DO的影响大于WT,上游断面DO与WT、pH的相关性均高于下游断面。     

井渠灌区地下地表水耦合模拟及用水配置研究

针对宁夏惠农区渠井用水比例失调,导致地下水越过适宜埋深造成次生盐渍化的问题。选择惠农区李岗村为试验区,在概化试验区水文地质条件,建立了水文地质概念模型,采用双重节点方式对地表水地下水模型进行耦合,在每个时间段对两者进行联立同时求解,通过HydroGeoSphere进行模型的计算求解,率定和验证模型中的水文地质参数。并通过建立的模拟模型,适时调整用水比例,得到在生态安全埋深下,渠井用水最优比例。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。     

迁安市粮食产量变化及影响因素分析

利用SPSS17.0软件,采用多元线性回归模型方法和主成分分析法,分析了1997年~2012年期间迁安市粮食产量的变化及对其粮食产量变化的影响因素,结果找出了对迁安市粮食产量变化影响较大的因素。研究结果表明:对迁安市粮食产量增长影响较大的因素是播种面积和化肥施用量,农业科技的投入对粮食产量提高也有一定影响,而农业受灾面积则对粮食产量提高有阻碍的作用。     

求解地下水污染源及传导参数的线性回归法

应用线性回归法 ,对在一维均匀流场 ,平面二维弥散 ,瞬时投源情况下的弥散试验资料进行适当变换后 ,可得回归直线方程 ,应用回归直线的斜率和纵截距分别求出污染源 (x0 ,y0 ,t0 )、传导系数 (DT,DL)、含水层流速 (U)及瞬时投入单位含水层厚度上的示踪剂的质量 (M)。     

考虑自变及因变影响的农机总动力组合预测模型

为能获得精确预测农机总动力的方法,以灰色模型和多元线性回归模型为子模型,应用Shapley值法计算子模型权重系数,构建农机总动力组合预测模型。应用我国2000-2010年农机总动力数据,分别标定上述模型相关参数,并计算各模型年度相对误差和平均相对误差。其中,GM模型和多元线性回归模型的平均相对误差分别为0.68%和0.91%,组合预测模型的平均相对误差为0.59%,精度较高。同时,组合模型既能够反映数据自身变化规律的特征,又能定量反映农机总动力与其相关影响因数间的数理关系,具有较强的适用性。     

耕深测量装置研究与多元线性回归模型预测分析

针对耕作环境复杂、旋耕机耕作深度测量作业影响因素多等特点,设计了一种自动化测量、省时省力、精度高的便携式耕深深度测量装置。装置搭载于旋耕机后,通过磁致伸缩位移传感器、超声波传感器、姿态传感器和GPS模块等传感器采集数据,结合装置数学模型,融合相关数据,有效获得准确的耕深数据。对超声波传感器和磁致位移传感器采集的数据进行S-G滤波加权融合,有效应对测量过程中泥土飞溅或越坎等数据波动,减小外在因素对测量精度的影响,提高测量的精度。结合多元线性回归预测模型,对滤波融合后的数据进行预测分析,准确预测耕深数据变化值并辅助旋耕机调整机身姿态。试验结果表明：在3组16cm预定耕深下,磁致位移传感器直接采集的数据可以准确地反映数据的变化和趋势,且超声波传感器数据间接辅助磁致伸缩位移传感器数据,还原数据真实变化趋势。研究结果表明：多元线性回归模型预测数据与实际测量的数据之间的平均绝对百分比误差分别为0.03%、0.26%、3.16%,能准确反映实际旋耕机作业耕深数据情况,实现耕深测量预测。     

径流多时间尺度预报方法对比分析

径流预报在水资源综合开发利用、科学管理、优化调度等方面起着至关重要的作用。针对不同预报方法预报精度存在差异的问题,本文选用多元线性回归模型（MVLR）、灰色动态GM（1,N）模型、人工神经网络模型（ANN）分别对宜昌水文站日、月、汛期、非汛期流量进行模拟与比较分析,并在此基础上建立组合预报模型（CP）。结果表明：ANN模型预报精度相对较高,预报效果总体优于MVLR、GM（1,N）两种模型;CP模型能够降低预报的风险,但预报合格率略有下降;各模型日尺度流量预报精度高于月尺度,非汛期预报精度高于汛期。     

基于多元线性回归分析的农业高效节水影响因素研究

为了解高效节水技术在推行过程中诸多因素对其的影响程度,选取影响农业节水技术推广的3个关键因素,9项具体指标建立多元线性回归模型,分析各影响因素指标对农业高效节水面积变动的弹性。分析结果显示农业用水资源量、高效节水财政投入、农民人均纯收入和农业用水价格是高效节水技术推行的主要影响因素。     

数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立

针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法.根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型.在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2 000、4 000、6 000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型.利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性.     

新立城水库富营养化及影响因子分析

水体富营养化是静态水体水质恶化的重要表现之一,影响因子的分析为水体富营养化治理提供依据。以新立城水库2004-2011年间降水、水温、pH、营养盐等数据为依据,采用综合营养状态指数法评价水库营养化水平;采用主成分分析及回归统计法,提取主成分并建立回归方程,探讨富营养化与影响因子之间的关系。结果表明,2004-2011年,水质呈现一个先恶化再好转的过程;三个主成分F1、F2、F3:F1由降水量、水温来水量决定,F2由SD和pH决定,F3由氮磷营养盐决定;并建立三变量的回归方程:TLI=48.777+1.041 F1+1.411 F2+2.944 F3,统计量F相伴概率小于显著性水平P0.01,通过F检验,方程预测结果的平均相对误差为6.53%,预测结果与实际拟合程度较好,认为回归方程效果比较显著。     

基于SWAT模型的沂蒙山水土流失治理区地表水与地下水转化规律研究

为研究沂蒙山水土流失治理区,气候及植被覆盖变化影响下,水资源转化规律,以蒙阴县岸堤水库控制流域为研究对象,采用归一化植被指数(NDVI)为指标,分析植被覆盖的时空变化规律,采用分布式水文模型SWAT研究流域水文要素的时空演变规律,定量分析地表水与地下水转化量.计算结果表明:2000-2016年,流域NDVI呈增大趋势,...     

无人机多光谱数据可靠性分析与冬小麦产量估算研究

无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm²,验证...     

济南鹊山水库水质风险模糊识别研究

针对济南鹊山水库的水源污染特征,通过对水质指标的属性约简,降低了水质指标的维度.并在水质指标属性约简的基础上,利用格贴近度和择近原则对济南鹊山水库进行水源水质风险模糊识别.探讨了地表水源水质风险模糊识别的方法,为黄河下游地区引黄水库风险预警与管理提供了有效途径.     

基于水文气象多因子的夏玉米生育期土壤水分预测研究

准确掌握土壤水分动态变化,对制定灌溉计划至关重要。采用五道沟实验站1991-2018年大田土壤水、地下水埋深、降雨量、水面蒸发、风速、日照时数、气温和绝对湿度7个水文气象因子,经相关分析,筛选出4个关键水文气象影响因子,以影响程度最大的为初始变量,逐个添加到4个因子,分别建立了夏玉米各生育期不同土层(0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0、0～0.5 m)土壤含水率多元线性回归模型。结果表明:不同土层土壤水分与气象因子均表现出一致性的相关性,其中土壤水分与地下水埋深及绝对湿度的相关性最大;开花-成熟期土壤水分与气温和绝对湿度的相关性最大;其他生长阶段与地下水埋深和绝对湿度相关性最大。随着关键影响因子的增多,其预测精度提高,当影响因子为4个时,R~2最大为0.99。不同土层的土壤水分模型均具有较好的预测能力,随着土层深度的增加,平均相对误差均可控制在0.1以内。该研究对及时掌握作物各生长阶段土壤水变化,指导作物科学灌溉具有重要意义。