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综合水质标识指数法在青山湖水质评价中的应用 被引量：16
1
作者 谷建强 张文 +3 位作者 朱凡 陈峰 苏光云 祁亨年 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期890-898,共9页
浙江省临安市青山湖主要用于旅游业、农业灌溉及饮用水源等多种用途,而周边旅游业、工业等方面的发展可能使得它存在受污染的风险,通过水质评价来了解青山湖水环境质量状况具有重要的意义。以2009-2013年临安市青山湖水质采样数据为基础... 浙江省临安市青山湖主要用于旅游业、农业灌溉及饮用水源等多种用途,而周边旅游业、工业等方面的发展可能使得它存在受污染的风险,通过水质评价来了解青山湖水环境质量状况具有重要的意义。以2009-2013年临安市青山湖水质采样数据为基础,采用传统的综合水质标识指数法对青山湖水质进行综合评价,并结合3种赋权法对指标权重进一步优化处理,通过污染成因分析初步得出各支流对青山湖水库水质污染贡献情况。结果表明:青山湖化学需氧量、氨氮的单因子水质标识指数平均达到Ⅱ类水质标准,符合青山湖水质功能区划分等级要求;总氮、总磷、叶绿素a的单因子水质标识指数平均大于Ⅲ类水质,为主要污染物;基于主成分分析赋权的综合水质标识指数法和传统的综合水质标识指数法的计算结果一致,2009-2013年青山湖水质都达到Ⅳ类,且2009年青山湖水质最差,综合水质标示指数为4.331,2013年最好,为4.131,呈U型变化趋势;锦溪的总氮、叶绿素a污染贡献最高,南苕溪次之,灵溪的总磷污染贡献最高。 展开更多
关键词 综合水质标识指数法 赋权 青山湖 水质评价
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基于反向传播神经网络模型的广东省登革热疫情预测研究 被引量：10
2
作者 任红艳 吴伟 +1 位作者 李乔玄 鲁亮 《中国媒介生物学及控制杂志》 CAS 2018年第3期221-225,共5页
目的构建并校验基于反向传播(BP)神经网络的登革热疫情预测模型,为登革热疫情的防控工作提供方法参考。方法基于登革热疫情资料和地理环境时空数据,分析登革热的时空分布特征及登革热病例空间自相关性,并采用Pearson相关系数对广州和佛... 目的构建并校验基于反向传播(BP)神经网络的登革热疫情预测模型,为登革热疫情的防控工作提供方法参考。方法基于登革热疫情资料和地理环境时空数据,分析登革热的时空分布特征及登革热病例空间自相关性,并采用Pearson相关系数对广州和佛山市(广佛)的登革热疫情及其影响因素进行相关性分析;然后利用Matlab 7.0软件完成BP神经网络预测模型的构建、训练和模拟。结果 2014年8-10月广佛地区登革热病例的空间分布中,发生本地病例数最高分别为90、386和456例/km^2,疫情空间分布主要聚集在广佛交界处;广佛地区登革热本地疫情在1 km×1 km尺度上具有极显著的空间自相关性(P=0.001,Z=134.402 5,全局Moran.s I指数=0.606 5);当月(8-10月)登革热本地病例疫情与上月(7-9月)疫情(本地病例与输入性病例)、气象(温度、湿度、降雨量)、社会(人口密度、城乡居民用地、林地、耕地)等多因素间存在不同程度的相关性;基于BP神经网络的登革热疫情预测模型的预测值与真实值相关系数为0.773,均方根误差为7.522 0。结论广佛地区的登革热疫情并非随机分布,具有明显的空间聚集性;登革热的发生受多种因素综合影响,基于BP神经网络模型可以有效地预测广佛地区登革热疫情的时空分布。 展开更多
关键词 登革热 空间相关 影响因素 BP神经网络模型
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基于土地利用回归模型的登革热疫情与社会环境要素的空间关系研究 被引量：3
3
作者 郑斓 李乔玄 +3 位作者 任红艳 施润和 白开旭 鲁亮 《中国媒介生物学及控制杂志》 CAS 2018年第3期226-230,234,共6页
目的探究社会经济与自然环境要素对登革热疫情空间分布的影响,为有效防控登革热提供依据。方法以蚊媒监测点周围0.5~6.0 km范围内的土地利用、人口密度和道路密度等社会环境要素作为土地利用回归(LUR)模型的输入变量,分析广州市社会经... 目的探究社会经济与自然环境要素对登革热疫情空间分布的影响,为有效防控登革热提供依据。方法以蚊媒监测点周围0.5~6.0 km范围内的土地利用、人口密度和道路密度等社会环境要素作为土地利用回归(LUR)模型的输入变量,分析广州市社会经济因素对登革热疫情空间分布的影响。采用留一交叉检验法对模型进行检验,即用n-1个样本建立回归方程,计算剩余1个样本的预测值,并与该样本的实测病例数进行比较。结果监测点不同范围内的社会环境变量对登革热疫情空间分布的贡献程度存在差异,半径为6、2、1、1和2 km缓冲区内的人口密度、道路密度、耕地、林地和农村居民用地的面积分别对登革热1 km有明显影响(R^2=0.567、0.512、0.275、0.106和0.041),而整体LUR模型调整R^2为0.648(F=55.944,P<0.01),预测值与实测值间的拟合精度达0.728 8,总体水平较好。结论社会经济要素在不同研究范围下对登革热疫情空间分布的影响不同,LUR模型可较好地预测登革热病例空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。 展开更多
关键词 登革热 空间分布 土地利用类型 人口密度 路网 广州市
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