化学计量学在降水化学数据分析及建模中的应用

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1、四川大学硕士学位论文化学计量学在降水化学数据分析及建模中的应用姓名：姜微申请学位级别：硕士专业：环境科学指导教师：李梦龙20050501四川大学硬t学位论文化学计量学在降水化学数据分析及建模中的应用环境科学专业研究生：姜微指导教师：李梦龙酸雨污染作为当前1个全球性的环境问题，受到环境保护工作者的广泛关注．它对水生生态系统、陆生生态系统、对建筑物和材料以及人体健康等都造成了直接或间接的危害。酸雨是由于酸性物质的湿沉降而形成的。一般的降水由于空气中有二氧化碳生成的碳酸饱和水溶液，p}l值可达5．6，因此通常

2、将pH值小于5．6的雨雪或其他方式形成的大气降水(如雾、露、霜等)，统称为酸雨。人类的活动每年放出上亿吨二氧化硫和氮氧化物，这些物质在大气中氧化并吸收水分，形成硫酸和硝酸，使雨水的pH值降低到5．6以下。本文以东莞市2000—2003年的降水化学数据为研究对象。首先我们对东莞市的酸性降水现状进行了基础性研究，包括降水酸化程度、酸雨的季节变化、降水pH值与降水量、降水时问的关系、降水的化学成分组成等。结果显示，东莞市的酸雨污染已经达到比较严重的程度。其次，由于降水的pH值受多种酸性离子(如SO,2’、N魄

3、一)和碱性离子(如N儿+、Ca2+)的影响，且这些影响因素之间存在着多重相关性。根据一个地区降水中所含各离子浓度和其对应的pH值，利用计量学方法，优选出对pH值有重要作用的离子，并建立降水pH值的预测模型，挖掘降水数据中所隐含的信息，在酸雨的防治研究工作中具有重要意义。在本论文中，我们尝试利用各种计量学方法，包括逐步回归、多元线性回归、主成分回归等线性方法，和投影寻踪回归、新近兴起的支持向量机回归等非线性方法，对东莞市的降水数据进行解析，构建pH值预测模型。由于各影响因素之间存在着多重相关性，因此降水的

4、pH值与降水中各离子四川大学硕ij学位沦史浓度之I．日J的关系很难是线性的，应该是非线性的。而预测结粜也显示，非线性方法普遍比线性方法的预测效果好。在所有方法中，因为其卓越的学习能力和良好的泛化性能，支持向量机所构建模型的预测精度是最高的。且由支持向量机对降水数据的分析结果表明，东莞市的降水pH值与其降水中ff,JS042-a‘[1N03‘浓度没有明显的相关关系，而受降水中的碱性离子浓度的影响很大。关键词：化学计量学．酸雨，预测，pH，支持向量机回归V四川大学硕士学位论文ApplicationofChe

5、mometricsin启malysisandl哦odelingforChemicalDataofPrecipitationEnvironmentalSciencePostgraduate：JiangWeiAdvisor：LiMen舀ongAcidrainpollutionhasbeenpaidgreatattentionbyenvironmentprotectorsasaglobalaffair．Itdoesmakedirectorindirectnegativeimpactonhydrophytice

6、cosystem，grandecosystem，buildingsandhumans’healthaswell．Acidrainismadefromsedimentationofacidicmaterials．ThepHvalueofordinaryprecipitationCallreach5．6sincethecarbondioxideCandissolvetoforlTlsaturatedacidicwater．HencetheprecipitationwithpHvaluelessthan5．6

7、iscalledacidrain．Humanactivitycancreatemillionstonesofsulfurdioxideandnitrogenoxideeveryyea5whichisoxidizedinairandmixedwithwater,makingpHvalueofraindropdown也。1州61。f56‘D哪ⅢThepaperfocusesontheprecipitationdataofd‘Ⅻ诵cityfromyear2000to2003．m,aLeWe’verankeso

8、mebasicresearchonthefactofacidraininDongguanwhichincludestheacidicconditionofprecipitation，therelationshipofpHvalueofprecipitationwithitsvolumeamountandhappeningtime，thechemicalsubstituteofprecipitationetc．theresultsindica