基于空间统计的南京市雾霾影响因素分析

[目的]定量研究雾霾的影响因素及其空间相关性。[方法]利用南京市MODIS气溶胶产品、气象数据以及社会经济数据,结合空间统计方法和传统统计方法对影响南京市雾霾的因素进行分析,利用Geoda分析气溶胶光学厚度(AOD)数据的空间相关性,并利用SPSS软件分析南京市雾霾的影响因素。[结果]空气质量指数(AQI)与温度、风力和湿度呈现显著负相关,其中,与温度、风力相关程度较大,与湿度相关程度较小;空气质量与二氧化碳浓度、二氧化硫浓度、工业粉尘排放量和工业烟尘排放量呈显著负相关;空气质量与人口、第三产业总值呈显著正相关,与汽车数量呈显著负相关;4个季节的AOD分布均是显著自相关的;在春夏季节,浦口区表现为高聚集,春季的栖霞区和夏季的雨花台区表现为低高聚集;冬季,浦口区和栖霞区表现为高聚集;秋季,高聚集现象进一步扩散。[结论]空气质量主要受气候、空气污染和环境污染的影响,有空间自相关的特点。     

不同土地利用类型土壤含水率与热导率相关性研究

[目的]研究自然条件下不同土地类型土壤含水率与热导率的相关性。[方法]选取露天状态下农耕地、裸地、草地、灌木地4种土地利用类型作为供试地块,在0~15 cm深度土层取样,通过烘干法测量土壤含水率,利用非稳态探针热脉冲技术测量土壤热导率。[结果]4种土地利用类型下,土壤含水率变化范围为12.79%~25.08%,土壤热导率的变化范围为0.481~1.291 W/(m·K);农耕地和裸地采样带相邻点间数据的波动性较大,灌木地和草地采样带相邻点间数据的连续性较好。[结论]农耕地、裸地、草地、灌木地4种土地利用类型中,自然状态下的土壤含水率与热导率表现为正相关性关系。     

Prediction of soil depth using environmental variables in an anthropogenic landscape, a case study in the Western Ghats of Kerala, India

Soil (regolith) depth is a crucial input for modeling earth surface phenomena. However, most studies ignore its spatial variability. Techniques that map the spatial variability of soil depth are of three types: (1) physically-based; (2) empirico-statistical from environmental correlates; and (3) interpolation from point observations. In an anthropogenic landscape, soil depth does not depend primarily on natural processes, making it difficult to apply a physically-based approach. The present study compares empirico-statistical methods with geostatistical methods for predicting soil depth in such a landscape: Aruvikkal catchment (9.5 km²) in the Western Ghats of Kerala, India. Regression kriging applied on blocks of 20 m by 20 m using the environmental covariates elevation, slope, aspect, curvature, wetness index, land use and distance from streams, proved to be the best predictor of soil depth. This model explains 52% of the variability of soil depth in the catchment; with a prediction variance of 0.05 to 0.19. A Gaussian simulation was attempted for a more realistic visualization of the depth, as opposed to the smooth kriging prediction. The most important explanatory variable of soil depth in this landscape is land use, as expected from the strong human intervention.     

白羽王鸽体尺与屠宰性能的相关及回归分析

以21日龄的白羽王鸽为材料,测量体重、体尺和屠宰性状,应用典型相关分析原理对3组性状间的相关关系进行分析研究,并建立了回归方程。结果表明:屠体重与体斜长、龙骨长、胸深、胸宽、胫长和活重相关系数分别为0.646、0.457、0.560、0.478、0.577、0.947,所有相关系数均达到极显著水平(P<0.01)。分别建立白羽王鸽活重与体斜长、胸宽和胫长,屠体重与体斜长、胸深,全净膛重与体斜长、龙骨长、胸宽,半净膛重与体斜长、胸宽、胫长的回归模型。通过各性状的相关与回归分析,可以间接估计其生产性能,从而简化对肉鸽生产性能的测定过程,加速育种进程。为利用白羽王鸽的体尺性状预测屠宰性能提供理论依据。     

我国卷烟消费结构及主要经济影响因素分析—以福建漳州市为例

利用偏最小二乘回归法（PLS）对漳州卷烟消费数据和影响卷烟消费的主要经济因素进行了分析。结果表明：目前漳州卷烟消费中,一、二类卷烟增长较快,三、四类卷烟是主要的卷烟消费类型,五类卷烟逐步减少。预测模型对自变量的累计信息利用率达到了99.2％,同时能够解释因变量99.6％的变异信息,累计交叉统计有效性达到O.99,预测值与观测值组成的数据点都在回归图的对角线附近分布,且回归系数达到0.9966,该模型的拟合效果较好。居民消费价格基定指数对卷烟消费增长影响最大,随着GDP增长和各产业快速发展,以及人民生活水平的提高,卷烟消费需求将会增加,适当的提高卷烟零售价格可以减少卷烟消费量。     

支持向量机在粮食产量预测中的应用

将支持向量机算法应用于粮食产量预测,结果表明,支持向量机的径向基核函数模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。     

一种基于人工鱼群算法的Choquet积分回归推广模型

设计了一种基于区间值带符号模糊测度的Choquet积分的非线性回归模型。该模型采用线性规划的方法计算关于区间值带符号模糊测度的Choquet积分值,并通过一种进化算法——人工鱼群算法（AFSA）确定了模型的参数。该算法具有鲁棒性、分组计算、易于结合特定问题等诸多优点。数值试验结果证实了该算法确定模型参数的可行性与有效性。     

土地流转中集体的角色错位与回归

阐述了集体土地流转中＂集体＂的渊源,分析了集体土地流转中集体角色的错位现象,表现为身份冲突下角色的背离;民主建设局限下角色的越位;利益分割下角色的缺位。为维护农民的合法权益,从乡（镇）政府、农民、集体自身3方面入手归正集体角色,使集体在政府管理下角色复位;农民监督下角色归位;自身民主强化下角色回位。     

农业知识产权保护对中国农业竞争力的贡献检验(1985—2011)

自1985以来,中国已实施了一系列农业知识产权保护措施,验证它们对中国农业竞争力的作用方向与幅度是笔者的研究对象。首先从立法和执法2个角度综合测算中国农业知识产权保护水平,结果显示,中国农业知识产权保护水平在样本时期内呈现上升趋势。之后,在得出中国农业竞争力RCA指数一直下降结论的基础上,从农业知识产权投入和产出2个层面入手,选取指标构建模型,实证检验它们对中国农业竞争力的影响。结果显示,农业科研人员的比重、农业知识产权的保护水平以及各项农业知识产权保护产出指标均显示出对农业竞争力的正向促进作用,但农业科研经费投入对农业竞争力的影响不显著。     

基于动态试验设计思想的冬小麦产量形成过程研究

[目的]研究冬小麦产量形成模型的构建。[方法]以冬小麦品种石家庄8号为例,以动态设计思想为指导,采用均匀设计方法,研究了冬小麦生育期间产量性状的形成过程;应用多重比较方法,分别分析了不同生长阶段的植株干物重和群体指标的差异;利用多元回归分析方法,构建冬小麦产量形成模型。[结果]干物质积累与群体指标的关系复杂;产量形成模型均达到极显著水平,其复相关系数介于0.91～0.97。[结论]为小麦高产高效栽培提供理论参考。