黑龙江省自然科学基金(G201117)
- 作品数：4 被引量：17H指数：1
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- 相关领域：经济管理环境科学与工程农业科学理学更多>>
- 基于PLS1的哈尔滨市PM_(2.5)与空气污染物相关性分析被引量：16
- 2014年
- 以往对PM2.5的研究多集中在气象因子或单一空气污染物对PM2.5质量浓度变化的影响,未考虑多种空气污染物对PM2.5质量浓度的协同作用。通过哈尔滨市环保局发布的2014年1月份(共31 d)市区内主要空气污染物SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5的质量浓度数据,运用相关性分析、PLS1和通径分析方法,研究哈尔滨市区内主要空气污染物对PM2.5质量浓度变化的直接影响、通过其他空气污染物的间接影响及污染物之间的协同作用。结果表明,SO2、NO2、PM10、CO与PM2.5质量浓度显著性相关,O3与PM2.5质量浓度相关性不显著,SO2、NO2、PM10、CO之间存在严重的复相关性。依据相关性分析结果,建立了SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度的PSL1模型,模型的拟合优度r2为0.852,模型拟合良好。对所建立的模型进行通径分析,结果显示,SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的直接作用分别为0.005、-0.142、-0.140、1.191,CO对PM2.5质量浓度变化的直接影响作用最大。SO2、NO2、PM10通过CO对PM2.5质量浓度变化的间接作用分别为0.706、1.011、1.118均大于它们对PM2.5质量浓度变化的直接作用。SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的总决定系数为85.9%。CO是主要空气污染物中影响PM2.5质量浓度变化的主要因素,降低冬季煤炭供暖期CO的排放量,有利于提高空气环境质量,降低对人体的健康危害。
- 郑煜邓兰
- 关键词：PM2.5CO通径分析空气污染物
- 黑龙江省玉米单产预测模型的建立及应用
- 2014年
- 以黑龙江省1980—2012年玉米单产为研究对象,根据时间序列原理和灰色理论原理分别建立玉米单产预测模型,通过平均相对误差绝对值对这两种预测模型分配权重,进而得到玉米单产的整合模型。利用这三种模型分别对2010-2012年玉米单产量进行预测,并与实际值比较,发现整合模型预测精度最高。应用整合模型对黑龙江省2013-2015年的玉米单产进行了预测。
- 张伟郭金禄郑煜
- 关键词：玉米平均绝对误差
- 基于灰色分离模型的黑龙江省水稻比较优势分析的预测
- 2012年
- 根据灰色模型的原理,以黑龙江省水稻20多a的产量、规模为研究对象,在数值试验的基础上得到了适合于黑龙江省水稻综合比较优势分析的灰色分离法的预测模型,对水稻综合比较优势做出预测,表明灰色分离模型在农作物比较优势分析的预测中具有一定的优势。
- 苗森郑煜
- 关键词：比较优势水稻
- 利用时间序列模型预测黑龙江省大豆的比较优势被引量：1
- 2013年
- 以黑龙江省26年的大豆产量和种植规模作为研究对象,根据时间序列分析和作物比较优势的原理,建立大豆综合比较优势指数的时间序列模型,对优势指数做出预测。结果表明:2012～2017年黑龙江省大豆生产的比较优势指数分别为1.873、1.7323、1.7592、1.6106、1.6383,说明相对于全国大豆生产是占优势的,但是指数呈逐年下降趋势,所以建议有关部门给予足够的重视。
- 苗森郑煜
- 关键词：大豆时间序列模型
