非参数投影寻踪回归在土石坝震损裂缝预测中的应用

根据汶川地震中绵阳市受损土石坝的实测数据,以大坝所在位置的地震烈度和地震发生前大坝的性态等因素作为预测因子,构造出土石坝震损裂缝预测的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用单纯形算法优化投影指标函数,进而构建基于投影寻踪回归分析的震损裂缝预测模型,并将其用于该地区96座震损土石坝进行裂缝预测.将...     

用聚类预报模型预报三峡水库来水量的探讨

为了开展三峡水库入库来水量长期预报,从北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球100 hPa高度场、北半球地面气压场与74项环流特征指数作为预报因子,采用回归方程求解和回归效果检验,建立回归聚类预报物理模型,对三峡水库6～8月各月平均来水量进行了长期预报分析。结果表明,三峡水库6~8月份各月来水量回归聚类预报的技术路线是可行的,正、负距平符号一致的概率能达到80%以上,效果较好,基本上可以满足生产需要。回归聚类预报物理模型具有一定的应用推广价值。     

重庆主城区水环境质量和社会经济关系分析

为了在发展经济的同时,控制水环境污染,需要分析水环境污染与社会经济发展的关系。根据2003~2009年两江(长江、嘉陵江) 重庆主城区段主要污染物的水质监测数据和典型社会经济指标,采用偏相关分析与多元线性回归方法分析了主城区水环境质量和社会经济关系。分析结果表明：两种方法结果基本一致;COD指标主要受到工业点源排放的影响,农业面源和生活废水垃圾排放对NH3-N的贡献最大,TP受城镇化率即人口结构的影响最显著,而对TN和Pb影响最为显著的是农业面源污染。     

基于利用回归分析法预报上下游相关洪峰水位

根据实际工作需要,为克服采用传统手段利用上下游洪峰水位相关图法来进行洪水预报所带来的不精确性和任意性,笔者利用数学函数方程和回归分析计算软件,使用excel的图形功能,先绘制样本数据散点图,然后在图上添加趋势线,确定了回归方程类型。根据回归方程类型进行了方程系数率定分析,最终推求出预报黑龙江乌云站洪峰水位和洪峰传播时间的数学回归方程,经实例拟合验证,方程计算结果通过检验,基本满足实际应用要求。     

大洞径隧洞围岩稳定性分析

水工隧洞洞径大,地质构造复杂,因其地质背景和岩体各种特性参数不准确,理论计算难以准确掌握其工作状态,尤其在施工期还受到施工过程的扰动.原型监测是监控其工作状态的有效手段.文中以某电站地下厂房进水隧洞为例,根据现场监测资料,通过建立回归模型,分析、预测隧洞围岩体的变化规律,并探讨了围岩体的空间变形分布情况.分析结果表明隧洞围岩体目前是稳定的.     

Excel回归分析拟合河流水位-流量关系

Excel集数据分析、数据计算、图文处理功能为一身,包含了大量的与多变量回归分析相关的函数和工具。利用Excel回归分析拟合河流水位-流量关系的方法比Origin、 MATLAB等专业数据分析软件更为简单实用。文章依据某水文站水位-流量实测数据,以Excel提供的5种趋势预测类型,分别阐述河流水位-流量关系Excel回归分析的方法和步骤,并利用拟合优度参数对拟合结果进行了检验和分析。     

基于叠加的马尔科夫链的永吉县降水量分析

利用永吉县1957-2011年降水资料,采用线性回归法及叠加的马尔科夫链方法对永吉县的降水量进行分析,结果表明,永吉县降水量在54年中20世纪70-80年代为下降趋势,之后呈先上升后下降的趋势。以叠加的马尔科夫链可以很好的模拟永吉县降水量,但在大旱大涝年份误差较大,在计算中应综合降水序列整体进行计算以消除误差。     

阳离子乳化沥青混凝土配合比设计的优选方法研究

采用均匀正交试验对水泥掺量、乳液用量、拌合用水量三个因素进行优选,得到阳离子乳化沥青混凝土的基础配合比参数。通过测定每组沥青混凝土试件的稳定度和流值,并采用投影寻踪回归分析法(PPR)研究了水泥掺量、乳液用量和拌合用水量对稳定度和流值的影响规律,研究发现,对于稳定度和流值影响最大的因素是水泥掺量,其次是乳液用量的影响,而拌合用水量对稳定度和流值影响较小。     

干旱区滴灌核桃树根系空间分布特性研究

为了研究核桃树根系空间分布特性,本文使用分层分段挖掘法对干旱区滴灌方式下核桃树根系总根长、根重、有效吸收根根长的空间分布规律进行了研究。研究表明：核桃树根系总根长水平方向主要分布在0～120cm处,占其总分布的90．84％;垂直方向主要分布在0～90cm处,占其总分布的78．75％。根重水平方向主要分布在0～30cm处,占其总分布的52．49％;垂直方向主要分布在15～75em处,占其总分布的61．12％。有效吸水根根长在水平距离60cm和垂直深度60cm处为分布密集区。在距离树干水平距离60cm和垂直深度60cm附近的根区,应作为核桃树水肥管理的重点区域。     

Using Similarity Analyses to Scale Out Research Findings Across Andean Watershed Basins

Abstract

Strategic research in agriculture and natural resources carried out by international research centers is deemed a public good and should, sooner or later, be put into the hands of development, governmental and non-governmental organizations. However, this research is usually done at specific pilot sites; there is a greater need to know how representative those sites are in relation to the diversity of contexts in other locations. Such is the case with the Challenge Program on Water and Food (CPWF), a global initiative in water research promoted by the Consultative Group on International Agricultural Research (CGIAR), which is developing and implementing strategic research in nine basins located in the tropics of Africa, Asia and South America. Given that resources are not available to collect data from the whole of the region, pilot sites are needed. It is hoped that research outputs obtained in the selected pilot sites can be the basis for scaling out solutions to similar situations in neighbouring or adjacent areas in same or different basins.

In order to contribute to the scaling-out process, different classification methodologies were applied to determine how specific watershed basins are representative of larger areas. The Andean eco-region served as a case study but the methods can easily be applied in other regions. The spatial diversity of biophysical and social conditions across the Andes requires careful site selection. Two methods, a combination of Weight of Evidence (WofE) and Logistic Regression (LR) methods and Fast Cluster analysis, were used to determine the similarity of selected sites with those excluded. A 1-km study resolution covering most of the Andes eco-region included annual rainfall, elevation, length of growing period, land cover, roads and population density as the key variables. Results showed complementarities between the two methods in presenting a probability surface of similarity across the Andes and a clustering of similar sites inside and outside the pilot basins. The output information forms a strong basis for devising plans to scale out research findings from the pilot basins to the whole region.